基于数据挖掘的财务预警研究

上市公司的财务预警工作直接关系着对财务风险的控制效果和公司自身的整体发展。近年来，在经济下行压力加大的整体形势下，部分上市公司难以准确分析和把控复杂多变的内外部环境，从而导致自身决策失当，财务风险增加，不利于保障公司的稳定经营。因此，采用恰当科学的方法对公司可能出现的财务风险做出及时预警，进而做好应对措施，已成为当前上市公司在经营发展过程中需要解决的关键问题。基于此，本文基于数据挖掘对上市公司进行财务预警研究，并对三种模型的预测效果进行对比，分别是神经网络、决策树和Logistic回归。以便提高上市公司财务预警效率效果，使其对财务风险做出及时响应，进而提高公司对财务风险的应对能力，并提供有价值的参考意见。