支持向量机在财务危机预警中的应用评析

信息技术的迅速发展和世界经济全球化使很多企业面临各种各样的经营困难,最终体现为财务危机。提前对其进行预警以协助企业有效地规避财务危机是十分重要的。随着研究的深入,各种财务危机预警方法逐渐成熟。本文从样本选择、模型建立和预测性能3方面对支持向量机（SVM）在财务危机预警领域的应用进行了评析,认为SVM方法具有强大的分类功能和优良的学习性能,在财务危机预警领域有着广阔的应用前景。     

企业管理二分类问题研究综述--基于支持向量机

通过梳理企业管理领域的二分类问题，发现二分类支持向量机广泛应用于客户流失预测、上市公司财务困境预警和信用风险评估。并且为了提高预测精度，学者不断改进该模型：为适应具体数据特征，如数据存在外点或噪声点、非平衡性、重叠性、错分代价差异性等，相应引入模糊、加权、双隶属支持向量机以及代价敏感性学习机制等。     

企业管理二分类问题研究综述——基于支持向量机

通过梳理企业管理领域的二分类问题，发现二分类支持向量机广泛应用于客户流失预测、上市公司财务困境预警和信用风险评估。并且为了提高预测精度，学者不断改进该模型：为适应具体数据特征，如数据存在外点或噪声点、非平衡性、重叠性、错分代价差异性等，相应引入模糊、加权、双隶属支持向量机以及代价敏感性学习机制等。     

基于信息披露质量的财务预警研究

本文将信息披露质量引入财务预警指标体系中,采用支持向量机（SVM）财务预警模型,研究处于不同生命周期阶段的企业在引入信息披露质量前后财务危机预测准确性的差异,然后利用决策树（DT）模型分析信息披露质量在财务预警体系中的重要程度。实证结果表明,引入信息披露质量的 SVM财务预警模型,其准确率在成长期、成熟期和衰退期均有一定的提高,导入期则没有发生变化;对于处于不同生命周期阶段的企业,信息披露质量对财务预警的影响程度具有一定差异：成熟期企业影响程度最大,成长期和衰退期企业影响程度较大,而导入期企业影响效果不明显。因此,合理引导公司信息披露,对于降低上市公司发生财务危机的概率具有重要导向效应。     

两种减少噪声对双支持向量机影响的方法

双支持向量机是Jayadeva等人在2007年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机的训练速度远远超过传统的支持向量机,计算效率大约是传统支持向量机的四倍.但双支持向量机没有考虑到不同样本点对最优超平面所产生的影响,而是同等对待所有的训练数据样本来构造最优超平面,从而无法降低噪声对分类面的影响.为了克服这个缺点,总结提出了两种方法,一是将模糊技术应用于双支持向量机中,对不同的样本采用不同的惩罚权系数,找到适合的隶属度函数来提高双支持向量机的分类准确率;二是将超球体技术与双支持向量机相结合,清除数据样本中的噪声,减小系统结构误差.实验证明这两种方法能有效的减少噪声的影响.     

FCM-SVM集成方法在财务危机预警中的应用

支持向量机(SVM)对小样本问题具有良好的学习能力和泛化能力,但应用到数据分布不平衡的财务危机预警问题时,对"正例"的识别效果不佳;模糊C均值(FCM)聚类能够在保持原有样本数据信息的同时较好的实现"正例"和"反例"的平衡。文章在FCM实现数据预处理的基础上,应用SVM方法对企业财务危机进行识别,实证分析证明这种方法在是有效的。     

公司治理与会计信息视角下上市公司财务危机预警研究--理论依据、模型与实证

文章阐述了基于公司治理与会计信息进行财务危机预警的理论依据,从股东、董事会和管理层等三个维度选择了公司治理变量,从偿债、营运、盈利、现金和成长等五方面遴选了会计信息变量;应用非线性支持向量机构建了财务危机预警模型,实证分析表明该模型具有良好的学习和预测能力。     

公司治理与会计信息视角下上市公司财务危机预瞀研究——理论依据、模型与实证

文章阐述了基于公司治理与会计信息进行财务危机预警的理论依据,从股东、董事会和管理层等三个维度选择了公司治理变量,从偿债、营运、盈利、现金和成长等五方面遴选了会计信息变量;应用非线性支持向量机构建了财务危机预警模型,实证分析表明该模型具有良好的学习和预测能力。     

基于神经网络的企业财务危机预警模型研究

借鉴国内外财务危机预警研究成果,在我国的企业评价指标体系的基础上,结合我国企业的具体特征,对我国企业公司财务危机预警模型的指标体系进行了选择;论证了应用神经网络进行财务危机预警的可行性并通过实际数据进行了验证,结果表明BP神经网络模型用于企业财务危机预誓简单、高效.     

支持向量机的应用

支持向量机算法是十大经典算法之一,对于数据分类,数据回归方便有着极好的应用.在实际操作中,我们常用它来处理分类问题.但传统的支持向量机存在噪声太多,数据处理太慢和收敛过快的问题,可通过调整参数进行改进.本文将建立一个模型,实现对支持向量机的简单应用.     

基于改进AdaBoost算法的动态不平衡财务预警模型

研究目标:构建动态不平衡财务预警模型以同时处理概念漂移和数据分布不平衡问题。研究方法:在改进AdaBoost算法的基础上,以代价敏感支持向量机为基分类器构建ADA-CSSVM-TW模型,并利用我国2010～2020年制造业公司数据进行分析。研究发现:ADA-CSSVM-TW模型可显著提高预测准确率,性能良好,模型稳健。研究创新:将代价敏感支持向量机作为改进AdaBoost算法的基分类器,建立动态不平衡预警模型。研究价值:对我国上市公司有效防范财务困境具有重要的理论价值和现实意义。     

上市公司财务危机预警模型的演变

本文回顾了国内外上市公司财务危机预警模型的发展,介绍、分析了各种财务危机预警模型,包括Z值计分模型、人工神经网络预警等,最后指出了运用现有财务危机预警模型应该注意的问题和进一步深入研究的方向.     

基于支持向量机模型的财务预警警度分类研究

本文以模式分类理论阐述了财务预警的实质,给出了财务预警指标及量化方法,并应用支持向量机模型对上市公司进行财务预警警度分类,实证表明了支持向量机以多模式分类标识财务预警警度的可行性和实用性。     

关于几种财务危机预警模型的比较

本文主要就单变量预测模式、多变量Z值预测模型、F———财务危机预警模型在预知财务危机征兆、控制财务危机的扩大、避免危机再次发生等方面进行了比较分析,提出了适合我国企业运用的财务危机预警模型。     

上市公司财务危机预警的实证分析

在财务预警中,不仅低Z值的企业存在财务危机,过高的Z值也同样存在财务危机。为此,需要分析Z值上限及Z值波动性,建立财务危机预警模型,进行财务危机预警分析     

企业财务预警指标体系构建

财务预警是以企业的财务报表、经营计划及其他相关会计资料为依据,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,采用可靠的预警模型对财务危机进行预警,使企业经营者及时洞察企业可能发生的财务危机,并预防财务危机的发生。财务预警模型的实证研究在研究变量方面呈现出以下特点：首先,对财务预警的研究变量缺乏理论指导,以定性方法选取研究变量居多,     

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型，梳理了国内外相关文献，根据其公司财务信息的时间序列特征，比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能，并且根据实验比较，分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性，最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后，给出相关财务危机预警建议。基于此，利用深度学习智能模型，不仅能快速且高效地处理大规模财务数据，还可以保证在测试阶段（即实际应用场景下）不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果，可以有效保证预测的稳定性。因此，利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本，并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。     

Logit财务预警模型的改进

财务危机预警研究是现代企业管理的一个重要课题,常见的财务危机预警模型有单变量预警模型、多变量预警模型、Logi模t型、Probi模t型、人工神经网络模型(ANN)和联合预测模型等。其中Logi财t务预警模型的误判率较低,故被广泛采用。Logi财t务预警模型的目标是寻求被观察对象的条件概率,从而据此判断被观察对象的财务状况和经营风险。这一模型建立在累积概率函数的基础上,不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。Logi模t型假设了企业财务危机的概率P,在模型拟合之前,对于发生财务危机的公司,P值取l,否则取0,并假设Ln[p1-p…     

基于Logistic—SVM的上市公司总经理离职行为预警模型研究

文章在建立上市公司总经理离职行为预警指标体系基础上,提出了Logistic和支持向量机（SVM）相结合的上市公司总经理离职行为预警模型。对原始指标数据进行标准化处理,然后通过Logistic回归分析对SVM的输出提供支持信念以修正支持向量机的结果。     

财务危机预警模型研究评析

财务危机预警是通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用适时财务数据和相应的数据化管理方式，将企业所面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人，并分析企业发生财务危机的原因和企业财务运营体系隐藏的问题，以提早做好防范措施的财务管理活动。相应地，财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务状况的判别模型。目前，国内外学者对上市公司财务危机预警模型的研究已经较为成熟，并且推动了其在企业内的广泛应用。