我国上市公司财务危机预警模型研究
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摘要
2007年4月,我国股票市场迎来史无前例的大牛市,令国人亢奋,然而好景不长,紧接着美国的次贷危机爆发了,上市公司财务危机的负面消息也接踵而至,使得投资者损失巨大,由此付出的社会成本也相当庞大。在财务危机来临之前,如果能够预测到财务危机出现的可能性,并通告各个利益相关者,提前采取必要的措施,才能防止更大规模的财务危机的爆发。因此,建构一套有效财务危机预警模机制供产官学界使用,意义重大。
本研究以上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务危机的标志,收集了336个研究样本数据(其中非ST公司224家, ST公司112家),本研究以2:1配对方式选取配对样本,目的是克服前人在构建预测模型时因为配对样本过低造成的破产机率高于实际破产机率的现象。本研究选取了31个财务指标,在此基础上,通过主成分分析方法提取模型的预测变量,并最终获得10个主成分变量用于财务危机预测。然后分别运用Logistic模型,BP神经网络和支持向量机三种方法分别构建财务危机预警模型,并对不同的预测模型进行了分析比较;结果发现:Logistic模型预测的综合准确率为82.5%。神经网络模型预测的综合准确率85%。支持向量机模型的预测的综合准确率为86.67%。支持向量机模型的预测效果最好,神经网络模型稍逊于支持向量机模型,和前两者相比,Logistic模型预测效果最差。最后提出本研究的相关结论,并进一步阐述了本研究的局限以及未来研究的方向。
In April 2007, the Chinese stock market facing unprecedented bull market, so that people won't be a heady, however, followed by the US subprime mortgage crisis broke out, the company's financial crisis, the negative messages can also make investors lose huge, pay social costs are enormous. In the financial crisis before, if you are able to anticipate the possibility of the financial crisis of the United Nations as well as the various stakeholders, to take the necessary measures in order to prevent greater financial crisis broke out. Therefore, the establishment of an effective financial mechanism for warning die Government circles, of great significance.
This article is listed as a result of the financial situation of the exception is special treatment (ST) as the enterprise into a financial crisis, is a collection of sample data 336 (224 non-ST companies, 112 ST companies) of the company, this article is paired with a 2: 1 Select paired two sample overcome at predictive modeling because paired two sample too low due to bankruptcy, the chances of getting higher than the actual odds of bankruptcy. This article lists 31 financial targets, on this basis, by the extraction of principal components analysis model variables, and eventually obtain 10 principal component variables are used to predict the financial crisis. Then use Logistic model respectively, BP neural network and support vector machines three methods are warning model of building and testing, and on different models of comparison; the results found that the integrated Logistic model forecast accuracy rate of 82.5%. Neural network model forecast accuracy rate of 85%. Support vector machine model forecast accuracy rate of 86.67%. Support vector machine model works best, neural network model par support vector machine model, and the first two Logistic model forecast than the worst effects. Finally the relevant conclusions of the study and further elaborate on the limitations of this study and future research directions.
本研究以上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务危机的标志,收集了336个研究样本数据(其中非ST公司224家, ST公司112家),本研究以2:1配对方式选取配对样本,目的是克服前人在构建预测模型时因为配对样本过低造成的破产机率高于实际破产机率的现象。本研究选取了31个财务指标,在此基础上,通过主成分分析方法提取模型的预测变量,并最终获得10个主成分变量用于财务危机预测。然后分别运用Logistic模型,BP神经网络和支持向量机三种方法分别构建财务危机预警模型,并对不同的预测模型进行了分析比较;结果发现:Logistic模型预测的综合准确率为82.5%。神经网络模型预测的综合准确率85%。支持向量机模型的预测的综合准确率为86.67%。支持向量机模型的预测效果最好,神经网络模型稍逊于支持向量机模型,和前两者相比,Logistic模型预测效果最差。最后提出本研究的相关结论,并进一步阐述了本研究的局限以及未来研究的方向。
In April 2007, the Chinese stock market facing unprecedented bull market, so that people won't be a heady, however, followed by the US subprime mortgage crisis broke out, the company's financial crisis, the negative messages can also make investors lose huge, pay social costs are enormous. In the financial crisis before, if you are able to anticipate the possibility of the financial crisis of the United Nations as well as the various stakeholders, to take the necessary measures in order to prevent greater financial crisis broke out. Therefore, the establishment of an effective financial mechanism for warning die Government circles, of great significance.
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引文
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