本文關(guān)鍵詞：基于極限學習機的制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)預警研究

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【摘要】：制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),在我國經(jīng)濟增長與轉(zhuǎn)型過程中扮演著重要角色,是推動我國經(jīng)濟發(fā)展的主要動力,因此很有必要對制造行業(yè)存在的潛在危機進行審視。制造業(yè)上市企業(yè)作為制造行業(yè)的代表,其發(fā)展情況一定程度上能夠代表制造行業(yè)整體發(fā)展水平。受國內(nèi)需求減少,出口萎縮和行業(yè)轉(zhuǎn)型等影響,我國制造業(yè)面臨著前所未有的困境,一些制造業(yè)強省先后出現(xiàn)了制造業(yè)倒閉潮,可見制造業(yè)企業(yè)當前正面臨的市場風險和政策風險進一步加劇。同時由于我國制造業(yè)對銀行貸款有著高度的依賴性,導致行業(yè)資產(chǎn)負債率較其他行業(yè)普遍偏高,存在的金融風險較大。但是,我國制造業(yè)上市企業(yè)在財務(wù)危機預警方面尚處于萌芽階段,缺少系統(tǒng)的理論方法進行指導。同時,由于制造業(yè)上市企業(yè)的特殊背景和財務(wù)危機預警的復雜性導致在實際生產(chǎn)經(jīng)營過程中應(yīng)用財務(wù)危機預警的制造業(yè)上市企業(yè)屈指可數(shù)。制造業(yè)上市企業(yè)在面對上述情況時,應(yīng)當做好財務(wù)危機預警工作,使企業(yè)在面對復雜多變的外部經(jīng)濟政策環(huán)境時更有底氣,沉著應(yīng)對。因此,建立制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)危機預警模型能夠使企業(yè)及時了解自身財務(wù)狀況,發(fā)現(xiàn)可能存在的財務(wù)危機,采取措施避免財務(wù)危機的發(fā)生,這對于企業(yè)的存續(xù)是很有必要的。為此,本文對制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)預警進行研究,在借鑒前人對財務(wù)預警和極限學習機的研究基礎(chǔ)上,構(gòu)建針對制造業(yè)上市企業(yè)的財務(wù)危機預警模型。本文選取了82家制造業(yè)上市企業(yè)作為研究樣本,19個綜合指標作為本文研究的模型指標,通過統(tǒng)計方法篩選出存在顯著性差異的模型指標,最后使用極限學習機對樣本進行學習與分類,證明本文所是構(gòu)建的財務(wù)危機預警模型具有實用性。經(jīng)過研究表明:綜合各方面的指標對制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)危機預警有顯著作用。企業(yè)財務(wù)狀況不僅受財務(wù)因素的影響,同時也會受到非財務(wù)隱私的影響。所以在進行財務(wù)危機預警指標選取時,本文加入了非財務(wù)指標,實證結(jié)果表明利用這些綜合指標構(gòu)建的財務(wù)危機預警模型具有有效性;通過前三年實證研究的結(jié)果可以表明本文中所構(gòu)建的基于極限學習機的制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)危機預警模型對我國制造業(yè)上市企業(yè)有較好地適用性,能夠較為精確地預測上市企業(yè)財務(wù)危機的發(fā)生,證明了極限學習機被用于企業(yè)財務(wù)危機預警研究具有可行性;通過模型的構(gòu)建可以看出,ST企業(yè)和非ST企業(yè)在速動比率、成本費用利潤率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)收益率四方面指標三年間一直存在顯著性的差異,說明制造業(yè)上市企業(yè)應(yīng)當注重短期還款能力,采取措施減少不必要的開支,對應(yīng)收賬款進行分析并改變策略提高周轉(zhuǎn)效率最終提高企業(yè)的盈利水平,避免出現(xiàn)財務(wù)危機。本文主要貢獻在于研究的現(xiàn)實意義和模型構(gòu)建方法的創(chuàng)新。鑒于制造業(yè)在我國國民經(jīng)濟中的重要地位,做好制造業(yè)上市企業(yè)的財務(wù)風險管理,構(gòu)建財務(wù)危機預警有很強的現(xiàn)實意義。再者本文將極限學習機引入財務(wù)危機預警研究中,構(gòu)建出適合我國制造業(yè)上市企業(yè)的財務(wù)危機預警模型并對其進行了驗證,得到了讓人滿意的結(jié)果。最后提供了具體措施幫助我國制造業(yè)上市企業(yè)預防、應(yīng)對財務(wù)危機。這一套完整的研究不僅對制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)危機預警模型的構(gòu)建有較強的指導意義,也為財務(wù)危機預警提供了新的研究思路。
【關(guān)鍵詞】：制造業(yè) 上市企業(yè) 財務(wù)預警 極限學習機
【學位授予單位】：成都理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F406.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-25
• 1.1 研究背景與研究意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-22
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀19-21
• 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評述21-22
• 1.3 本文研究的主要貢獻及框架22-24
• 1.3.1 本文研究主要貢獻22-23
• 1.3.2 研究框架23-24
• 1.4 本文的技術(shù)路線24-25
• 第2章 財務(wù)危機相關(guān)理論和預警原理25-33
• 2.1 財務(wù)危機的界定及其特征25-29
• 2.1.1 財務(wù)危機的界定25-26
• 2.1.2 國內(nèi)關(guān)于特別處理的制度26-27
• 2.1.3 本文對財務(wù)危機含義的界定27
• 2.1.4 財務(wù)危機的特征27-28
• 2.1.5 財務(wù)危機發(fā)生的原因28-29
• 2.2 財務(wù)危機預警的基本理論29-33
• 2.2.1 財務(wù)危機預警的基本含義29-30
• 2.2.2 財務(wù)危機預警模型的功能30-31
• 2.2.3 財務(wù)危機預警模型的構(gòu)建原則31-33
• 第3章 極限學習機的理論基礎(chǔ)33-40
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-35
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程33-34
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本類型34-35
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的優(yōu)點35
• 3.2 單隱含層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-37
• 3.3 極限學習機37-40
• 第4章 研究樣本與財務(wù)預警指標的選取40-53
• 4.1 研究樣本的選取40-42
• 4.2 預警指標的確定42-49
• 4.3 研究樣本預警時間的確定49-50
• 4.4 顯著性檢驗50-53
• 4.4.1 正態(tài)分布K-S檢驗50
• 4.4.2 獨立樣本T檢驗50-51
• 4.4.3 Mann-Whitney U檢驗51-53
• 第5章 財務(wù)危機預警模型構(gòu)建與預測53-65
• 5.1 財務(wù)預警指標的篩選方法53
• 5.2 篩選財務(wù)預警指標53-61
• 5.2.1 t-3 年的財務(wù)預警指標篩選結(jié)果54-56
• 5.2.2 t-2 年的財務(wù)預警指標篩選結(jié)果56-59
• 5.2.3 t-1 年的財務(wù)預警指標篩選結(jié)果59-61
• 5.3 模型的構(gòu)建與預測61-65
• 5.3.1 t-3 年財務(wù)危機預警模型構(gòu)建與預測62
• 5.3.2 t-2 年財務(wù)危機預警模型構(gòu)建與預測62-63
• 5.3.3 t-1 年財務(wù)危機預警模型構(gòu)建與預測63-65
• 結(jié)論65-68
• 致謝68-69
• 參考文獻69-72
• 攻讀學位期間取得的學術(shù)成果72

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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本文編號：594520