本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中文摘要

財務(wù)危機預(yù)警中的應(yīng)用。

研究表明：在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，我們可以采用網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警。本文設(shè)計一個網(wǎng)上數(shù)據(jù)采集程序，，從網(wǎng)絡(luò)資源獲取數(shù)據(jù)形成樣本數(shù)據(jù)集合，采用支持向量機技術(shù)對樣本數(shù)據(jù)集合進行數(shù)據(jù)挖掘，尋找財務(wù)危機征兆信息與企業(yè)經(jīng)營發(fā)展?fàn)顩r的內(nèi)在聯(lián)系規(guī)律，獲得分類決策函數(shù)。利用分類決策函數(shù)，根據(jù)企業(yè)現(xiàn)在的相關(guān)數(shù)據(jù)，預(yù)測企業(yè)未來的經(jīng)營發(fā)展?fàn)顩r，為企業(yè)進行財務(wù)危機預(yù)警。

（５）探討網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型的方法并進行實證研究。針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的多變性，采用能夠有效處理動態(tài)數(shù)據(jù)、具有學(xué)習(xí)功能的人工智能專家系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)建適用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，構(gòu)建一個結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，縮寫為ＰＳＯ）和支持向量機（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，縮寫為ＳⅧ）的混合模型：ＰＳＯ－ＳＶＭ財務(wù)危機預(yù)警模型。該模型利用ＰＳＯ算法對ＳＶＭ的特征集和核函數(shù)參數(shù)同時進行優(yōu)化，從而提高模型的預(yù)測性能。然后，采用ＭＤＡ、Ｌｏｇｉｔ、ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ＳＶＭ和ＰＳＯ－ＳＶＭ模型進行實證分析比較研究。

研究表明：通過ＰＳＯ優(yōu)化得到接近最優(yōu)的特征子集２５ＦＳ和核函數(shù)參數(shù)（Ｃ＝９０．５２，Ｊ２＝１２．９３）。２５ＦＳ包含了財務(wù)指標和非財務(wù)指標，其中非財務(wù)指標包含了反映網(wǎng)絡(luò)環(huán)境適應(yīng)能力的指標ｊｃｔ（無形資產(chǎn)及其它資產(chǎn)比重）。這充分說明隨著知識經(jīng)濟的發(fā)展，無形資產(chǎn)成為企業(yè)財務(wù)管理的重點，對企業(yè)的生存和發(fā)展具有重要影響。通過分析比較多個模型的預(yù)測結(jié)果得知：ＰＳＯ－ＳＶＭ模型具有較佳的預(yù)測性能，預(yù)測準確率達到９０．３０％，表明本文所構(gòu)建的ＰＳＯ－ＳＶＭ模型是有效和可行的。

本文的主要創(chuàng)新如下：

（１）構(gòu)建一個適用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警指標體系，預(yù)警指標分為兩類：財務(wù)指標和非財務(wù)指標。在非財務(wù)指標中增加反映網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中財務(wù)危機新成因的指標：無形資產(chǎn)、供應(yīng)鏈和經(jīng)濟全球化指標，使預(yù)警指標體系更加全面、準確地反映企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展?fàn)顩r，為正確評價企業(yè)經(jīng)營發(fā)展?fàn)顩r奠定基礎(chǔ)。

（２）探討網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)獲取方式一網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)挖掘及其在企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警中的應(yīng)用。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)資源成為一個很大的信息庫，包含企業(yè)的各種相關(guān)信息。本文設(shè)計一個網(wǎng)上數(shù)據(jù)采集程序，從發(fā)布上市企業(yè)信息的兩個權(quán)威網(wǎng)站（上海證券交易所和深圳證券交易所）獲取上市企業(yè)多個時間點的

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