基于数据挖掘的中小板上市公司财务危机预警模型研究
来源:wenku7.com 资料编号:WK77096 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK77096
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资料介绍
基于数据挖掘的中小板上市公司财务危机预警模型研究(14000字)
摘要:本文采用数据挖掘的方法对我国中小板上市公司财务危机进行预测研究,运用EVA指标选取30家财务失败和30家财务正常的公司为样本作为预警模型的分析的对象,利用数据挖掘方法对中小板上市公司财务风险进行预测研究,并结合财务分析结论,全面选取偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、股权扩张力的指标,运用K-S检验、T检验、因子分析与Logistic回归相结合,构建了中小上市企业财务风险预警模型。
关键词: 中小板上市公司 财务危机预警模型 数据挖掘 经济附加值 Logistic模型
The Financial Risk Warning Model of SME Board Listed Companies Based on Data Mining
Abstract: In this paper we try to forecast the financial risk of small and medium enterprise board listed companies with the adoption of Data Mining. Using the EVA index, we choose sixty companies as samples in which half financially success and half financially fail, and we will fully study the stucture index of important components according to the financial analysis, namely, sovency, profitability, operating capacity and cash flow. With the combination of K-S test, T test, factor analysis and Logistic regression, we managed to establish the financial risk warning model of small and medium enterprise board listed companies.
Key Words: Small and medium enterprise board listed companies; warning of financial risk; warning model; Data Mining; Economic Value Added; Logistic regression
目 录
摘要……………………………………………………………………………………1
关键词…………………………………………………………………………………1
一、绪论………………………………………………………………………………2
(一)研究的意义和目的…………………………………………………………2
(二)国内外研究现状……………………………………………………………2
1国外的研究状况……………………………………………………………2
2国内的研究现状……………………………………………………………3
3研究评述……………………………………………………………………6
二、数据挖掘技术在财务预警模型中的意义………………………………………6
三、数据挖掘预警模型的设计………………………………………………………6
(一)模型建立的初步思路………………………………………………………6
(二)样本的选取及数据的来源…………………………………………………7
(三)变量指标的选取……………………………………………………………8
四、基于数据挖掘的中小板上市公司财务风险预警的实证研究…………………10
(一)正态性检验…………………………………………………………………10
(二)差异显著性检验……………………………………………………………12
(三)因子分析提取模型自变量…………………………………………………14
(四)Logistic回归模型的构建 ………………………………………………17
(五)Logistic回归模型的检验 ………………………………………………18
五、结论 ……………………………………………………………………………18
参考文献 ……………………………………………………………………………19
致谢…………………………………………………………………………………20 |