基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司財務危機預警研究

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置身于股票市場的上市公司,其生產經營與外部經濟環(huán)境格外息息相關,面對愈加復雜的生存環(huán)境,上市公司能否繼續(xù)穩(wěn)健運營,若遭遇危機,有關各方能否及時獲取有關信息以便迅速做出反應,這是十分值得關注和研究的問題。本文以2007年被特別處理的32家上市公司和配對產生的32家正常經營的上市公司為訓練樣本,選擇樣本公司2003～2005年的25個財務指標為樣本數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)挖掘技術的Logistic、神經網(wǎng)絡和決策樹三種預測方法構建了財務危機預警模型。結果發(fā)現(xiàn)神經網(wǎng)絡模型效果最好,對訓練樣本的判別預測準確率很高。運用其對由2006年的財務數(shù)據(jù)構成的26家上市公司預測樣本進行預測,預測情況與上市公司后一兩年的實際情況非常相符,預測的綜合準確率為88%。因此,本文所構建的財務危機預警模型具有一定的科學性和實用性,可以為上市公司、投資者和債權人采取有效措施防范風險提供重要的決策依據(jù)。
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