上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)問(wèn)題研究

內(nèi)容概要

如何預(yù)測(cè)公司經(jīng)營(yíng)失敗與困境公司的脫困已經(jīng)成為理論界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)心的問(wèn)題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)公司的財(cái)務(wù)困境可以為投資者提供重要投資參考，可以提醒公司管理層及早采取措施以避免情況進(jìn)一步惡化，可以為債權(quán)人特別是商業(yè)銀行的貸款管理提供預(yù)警指標(biāo)，幫助證券監(jiān)管當(dāng)局制定有效的穩(wěn)定市場(chǎng)的辦法?！　”緯诳偨Y(jié)和分析國(guó)外與國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)理論和方法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展的基礎(chǔ)上，從以下幾個(gè)方面對(duì)財(cái)務(wù)困境問(wèn)題進(jìn)行了探索：利用支持向量機(jī)（SVM）建立兩狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型與三狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型；基于面板數(shù)據(jù)建立中國(guó)和美國(guó)公司的兩狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型；討論了使用現(xiàn)金流信息識(shí)別脫離財(cái)務(wù)困境的可能性問(wèn)題。具體研究?jī)?nèi)容和成果如下：在總結(jié)和回顧國(guó)際財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從三個(gè)角度系統(tǒng)總結(jié)了此領(lǐng)域內(nèi)的研究及存在的問(wèn)題，即財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)變量選擇問(wèn)題，財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的方法問(wèn)題和結(jié)果評(píng)價(jià)問(wèn)題?！　±弥С窒蛄繖C(jī)這種先進(jìn)的分類方法建立了基于我國(guó)公司的兩狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型，并將擬合和預(yù)測(cè)結(jié)果同用經(jīng)典的MDA方法得到的結(jié)果進(jìn)行了比較。鑒于傳統(tǒng)計(jì)量方法在建立多狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型的局限性，也用SVM建立了三狀態(tài)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明SVM在建立三狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型

作者簡(jiǎn)介

姚宏善，男，40歲，博士，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。1989年9月-1993年7月在湖北民族學(xué)院數(shù)學(xué)系獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位。1994年7月-2000年7月在建設(shè)銀行恩施州分行從事貸款項(xiàng)目評(píng)估工作。2000年9月-2003年1月在華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院獲-2006年12月在華中科技大學(xué)系統(tǒng)工程研究所獲工學(xué)博士學(xué)位。2003年4月至今在中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)任教。在國(guó)內(nèi)外重要期刊和國(guó)際重要學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文20余篇。研究領(lǐng)域包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模。

書籍目錄

第1章 緒論　1.1 研究背景　1.2 研究意義　1.3 全文的結(jié)構(gòu)安排第2章 文獻(xiàn)綜述　2.1 企業(yè)財(cái)務(wù)困境的定義　　2.1.1 國(guó)外學(xué)者的觀點(diǎn)　　2.1.2 國(guó)內(nèi)學(xué)者的觀點(diǎn)　　2.1.3 財(cái)務(wù)困境概念的再分析　2.2 關(guān)于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)變量的最新探討　　2.2.1 財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)變量選擇理論　　2.2.2 利用普遍使用的財(cái)務(wù)比率　　2.2.3 使用現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)　　2.2.4 用于預(yù)測(cè)的其他變量　　2.2.5 調(diào)整財(cái)務(wù)比率：價(jià)格水平調(diào)整和變換　　2.2.6 精簡(jiǎn)變量集　　2.2.7 變量的數(shù)學(xué)變換　2.3 財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)與智能方法　　2.3.1 單變量分析　　2.3.2 線性判別分析　　2.3.3 條件概率模型　　2.3.4 多狀態(tài)預(yù)測(cè)模型　　2.3.5 生存分析　　2.3.6 財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的智能方法　2.4 關(guān)于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中樣本與結(jié)果評(píng)價(jià)問(wèn)題　　2.4.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)收集　　2.4.2 評(píng)價(jià)實(shí)證結(jié)果　　2.4.3 先驗(yàn)概率　　2.4.4 在評(píng)價(jià)中加入誤分成席　　2.4.5 在確定結(jié)果的相關(guān)問(wèn)題時(shí)其他注意事項(xiàng)　2.5 國(guó)內(nèi)研究述評(píng)　2.6 財(cái)務(wù)困境理論的發(fā)展路線第3章 企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介　3.1 判別分析　3.2 支持向量機(jī)　　3.2.1 Vapnik-Chervonenkis維　　3.2.2 △間隔分類超平面　　3.2.3 最大間隔分類　　3.2.4 最小二乘支持向量機(jī)LSSVM　　3.2.5 支持向量機(jī)研究現(xiàn)狀　3.3 應(yīng)用多選擇模型　　3.3.1 多分logit模型　　3.3.2 條件logit模型　　3.3.3 無(wú)關(guān)選擇的獨(dú)立假設(shè)　　3.3.4 嵌套logit模型　　3.3.5 多分probit模型　　3.3.6 混合logit模型第4章 基于SVM的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)　4.1 樣本選擇　4.2 預(yù)測(cè)變量選擇　4.3 模型建立　4.4 剖面分析　4.5 支持向量機(jī)分類　4.6 與多變量判別分析判別效果與比較　　4.6.1 判別前提檢驗(yàn)　　4.6.2 逐步判別分析　　4.6.3 預(yù)測(cè)效果分析　4.7 誤分成本分析　4.8 結(jié)論第5章 基于支持向量機(jī)的三狀態(tài)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)　5.1 引言　5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介　5.3 研究設(shè)計(jì)　　5.3.1 樣本選擇　　5.3.2 預(yù)測(cè)變量選擇　　5.3.3 反應(yīng)變量選擇　　5.3.4 模型建立　5.4 實(shí)證結(jié)果　5.5 結(jié)論第6章 中美財(cái)務(wù)困境識(shí)別比較研究　6.1 前言　6.2 研究設(shè)計(jì)　　6.2.1 美國(guó)公司樣本　　6.2.2 中國(guó)公司樣本　　6.2.3 變量選擇　　6.2.4 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?.3 實(shí)證結(jié)果　　6.3.1 剖面分析　　6.3.2 面板回歸結(jié)果分析　6.4 結(jié)論第7章 現(xiàn)金流在脫困識(shí)別中的作用　7.1 研究背景　7.2 相關(guān)文獻(xiàn)回顧　　7.2.1 破產(chǎn)預(yù)測(cè)文獻(xiàn)　　7.2.2 脫困預(yù)測(cè)文獻(xiàn)　7.3 研究設(shè)計(jì)　　7.3.1 樣本與數(shù)據(jù)　　7.3.2 變量選擇與定義　　7.3.3 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?.4 實(shí)證結(jié)果與分析　　7.4.1 描述性統(tǒng)計(jì)量　　7.4.2 現(xiàn)金流量相對(duì)信息含量的單變量logistic回歸分析　　7.4.3 現(xiàn)金流量增量信息含量的多變量logistic回歸分析　7.5 結(jié)論第8章 我國(guó)財(cái)務(wù)困境制度變遷與研究展望　8.1 我國(guó)財(cái)務(wù)困境法律制度的演變　8.2 我國(guó)證券市場(chǎng)的財(cái)務(wù)困境問(wèn)題　　8.2.1 我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)困境現(xiàn)象　　8.2.2 導(dǎo)致上市公司財(cái)務(wù)困境的原因分析　8.3 本文總結(jié)與研究展望參考文獻(xiàn)附錄1 樣本公司名單與變量各年剖面分析結(jié)果附錄2 WRDS系統(tǒng)數(shù)據(jù)的SAS加工程序

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