我國上市公司財務(wù)危機預(yù)測模型研究

內(nèi)容概要

《我國上市公司財務(wù)危機預(yù)測模型研究:基于統(tǒng)計和人工智能方法構(gòu)建》以我國滬深A(yù)股上市公司為研究對象，將被特別處理的ST公司視為財務(wù)危機公司，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立了基于統(tǒng)計方法和人工智能方法的財務(wù)危機預(yù)測模型，包括Fisher判別、線性Loglstic回歸、非線性Loglstic回歸、主成分Logistic回歸、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于案例推理、粗糙集等模型，并對各模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、優(yōu)缺點進(jìn)行了對比。另外書中還回顧了財務(wù)危機預(yù)測理論以及國外著名的破產(chǎn)預(yù)測模型，歸納總結(jié)了我國上市公司財務(wù)危機成因及防范措施，進(jìn)行了基于ERP的財務(wù)危機預(yù)警子系統(tǒng)的系統(tǒng)分析和系統(tǒng)設(shè)計。

作者簡介

李清，男，1966年11月生，黑龍汀遜克縣人。1984-1991年就讀于吉林大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲學(xué)士和碩士學(xué)位；2002年在財政部科研所會計電算化方向進(jìn)修學(xué)習(xí)；2005-2009年就讀于吉林大學(xué)商學(xué)院，獲數(shù)量經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位?，F(xiàn)任吉林大學(xué)商學(xué)院會計系教授，主要從事會計數(shù)據(jù)挖掘、會計信息系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)研究。開發(fā)過會計進(jìn)銷存管理系統(tǒng)、北京十三陵抽水蓄能電站地下工程監(jiān)測預(yù)報管理系統(tǒng)。在《經(jīng)濟管理》、《數(shù)理統(tǒng)計與管理》、《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》、《吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報》、《財會通訊》、《中國會計電算化》等雜志上發(fā)表論文30余篇。獨立編著教材《會計信息系統(tǒng)原理與實驗教程》、并列主編教材《ERP實驗教程》。

書籍目錄

前言／1第一章 財務(wù)危機預(yù)測研究進(jìn)展和理論分析／1第一節(jié) 財務(wù)危機定義／1第二節(jié) 國外財務(wù)危機預(yù)測研究進(jìn)展／6第三節(jié) 國內(nèi)財務(wù)危機預(yù)測研究進(jìn)展／20第四節(jié) 財務(wù)危機預(yù)測的理論基礎(chǔ)／25第二章 我國上市公司財務(wù)危機成因及防范措施／29第一節(jié) ST制度／29第二節(jié) 我國上市公司財務(wù)危機形成的直接原因，／37第三節(jié) 我國上市公司財務(wù)危機形成的根本原因之宏觀因素／38第四節(jié) 我國上市公司財務(wù)危機形成的根本原因之微觀因素／43第五節(jié) 我國上市公司財務(wù)危機發(fā)生的防范措施，／63第三章 基于統(tǒng)計方法的財務(wù)危機預(yù)測模型／79第一節(jié) 樣本和變量的選取，／79第二節(jié) 模型預(yù)測準(zhǔn)確率的評估方法／86第三節(jié) Fisher線性判別模型／87第四節(jié) 線性1ogistic回歸模型／92第五節(jié) 非線性1ogistic回歸模型／98第六節(jié) 主成分1ogistic回歸模型／101第七節(jié) 各統(tǒng)計模型預(yù)測結(jié)果對比分析／110第四章 基于遺傳算法的財務(wù)危機預(yù)測模型／111第一節(jié) 遺傳算法原理／111第二節(jié) 基于規(guī)則積分的預(yù)測模型Score-sign／113第三節(jié) 基于規(guī)則積分的預(yù)測模型Score-Sigmoid／124第四節(jié) 基于適度指標(biāo)的規(guī)則積分預(yù)測模型Score-sign-11／127第五節(jié) 基于適度指標(biāo)和Gauss函數(shù)的規(guī)則積分預(yù)測模型Score-sign／133第六節(jié) 遺傳模擬邏輯斯蒂模型GA-1ogistic／144第七節(jié) 遺傳模擬線性判別函數(shù)模型G1S／146第八節(jié) IF-THEN判別模型／146第九節(jié) 遺傳算法各模型預(yù)測結(jié)果對比分析／148第五章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)危機預(yù)測模型／151第一節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理／152第二節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)流程／155第三節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型／157第六章 基于案例推理的財務(wù)危機預(yù)測模型／167第一節(jié) 基于案例推理的預(yù)測原理／167第二節(jié) 使用遺傳算法確定權(quán)重的案例推理預(yù)測模型／171第三節(jié) 1ogistic回歸標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)絕對值作為權(quán)重的案例推理預(yù)測模型／175第四節(jié) 使用粗糙集屬性重要度作為權(quán)重的案例推理預(yù)測模型／176第五節(jié) 其它權(quán)重的案例推理預(yù)測模型／179第六節(jié) 不同權(quán)重案例推理模型預(yù)測結(jié)果對比分析／182第七章 基于粗糙集的財務(wù)危機預(yù)測模型／183第一節(jié) 粗糙集預(yù)測原理／183第二節(jié) 基于粗糙集的預(yù)測模型／190第八章 各種預(yù)測模型特點對比分析／196第一節(jié) 各類預(yù)測模型準(zhǔn)確率對比／196第二節(jié) 各種預(yù)測模型優(yōu)缺點對比／198結(jié)論／202參考文獻(xiàn)／206附錄／212

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：吳淑琨（2002）通過對國外關(guān)于“股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績效”的文獻(xiàn)綜述后，總結(jié)出，“西方關(guān)于公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績效的研究基本上是按照這樣的思路進(jìn)行的：股權(quán)分散導(dǎo)致兩權(quán)分離，使得股東對經(jīng)營者的監(jiān)控動力和能力均隨之下降，因此股東要承擔(dān)經(jīng)營者可能的“敗德行為”和“逆向選擇”所帶來的風(fēng)險。相對應(yīng)的就有理由認(rèn)為增加內(nèi)部人持股比例或者增加大股東持股比例（或股權(quán)集中度）會引致公司價值的增加?！蓖瑫r作者以我國上市公司1997～2000年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明：股權(quán)集中度、內(nèi)部持股比例與公司績效均呈顯著性倒u型相關(guān)；第一大股東持股比例與公司績效正相關(guān)；國家股比例、境內(nèi)法人股與公司績效呈顯著性u型相關(guān)，這說明當(dāng)國家或法人持股比例較低時，與公司績效負(fù)相關(guān)，而在持股比例較高時，與公司績效正相關(guān)；流通股比例與公司績效呈u型關(guān)系，即在流通股比例高低的兩端，公司績效均表現(xiàn)出較高水平。杜瑩、劉立國（2002）以1998年上市的96家A股為研究對象，以其1999～2001年數(shù)據(jù)為樣本，對股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司治理效率進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明：國家股比例與公司績效顯著負(fù)相關(guān)，法人股比例與公司績效顯著正相關(guān)，流通股比例與公司績效不存在顯著相關(guān)性，這說明國家股東治理效率（公司治理效率可通過公司績效體現(xiàn)出來）低下，法人股東在公司治理中起到積極作用，分散的流通股東在證券市場濃重的投機氣氛下很難在公司治理中有所作為；股權(quán)集中度與公司績效呈顯著的倒u型曲線關(guān)系，這說明適度集中的股權(quán)結(jié)構(gòu)更有利于公司治理機制的發(fā)揮，使公司治理效率趨于最大化。

編輯推薦

《我國上市公司財務(wù)危機預(yù)測模型研究:基于統(tǒng)計和人工智能方法構(gòu)建》：《高校社科文庫》是教育部高等學(xué)校社會科學(xué)發(fā)展研究中心組織各高等學(xué)校和出版單位共同建立的學(xué)術(shù)著作出版平臺，旨在為推動高校哲學(xué)社會科學(xué)的繁榮發(fā)展，為高校哲學(xué)社會科學(xué)工作者出版學(xué)術(shù)著作創(chuàng)造條件。《高校社科文庫》將堅持“廣泛動員、集中征集、嚴(yán)格評審、精心編?！钡墓ぷ髟瓌t，致力于通過資助優(yōu)秀學(xué)術(shù)專著出版、推動學(xué)術(shù)效果交流推廣等形式，讓更多的哲學(xué)社會科學(xué)優(yōu)秀科研成果和優(yōu)秀工作者走進(jìn)交流空間，進(jìn)入公眾視野，發(fā)揮應(yīng)有的影響力和輻射力，為繁榮哲學(xué)社會科學(xué)作出積極貢獻(xiàn)。

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