發(fā)布時間：2020-05-22 04:43

【摘要】：當(dāng)前,企業(yè)的運(yùn)營環(huán)境呈現(xiàn)出全球經(jīng)濟(jì)一體化和客戶需求多樣化的特征,行業(yè)競爭日趨激烈。外部環(huán)境的不確定性以及企業(yè)內(nèi)部對其認(rèn)識的局限性,導(dǎo)致企業(yè)面臨的內(nèi)外部風(fēng)險日益增大。財務(wù)困境是企業(yè)所面臨的內(nèi)外部風(fēng)險因素最終惡化后的綜合和顯著的表現(xiàn)。隨著我國證券市場制度和破產(chǎn)法律的完善,持續(xù)處于財務(wù)困境的企業(yè)最終走向退市或者破產(chǎn)的風(fēng)險不斷加大。企業(yè)作為資本市場上的重要參與者,其能否健康發(fā)展受到諸多利益相關(guān)者的關(guān)注,甚至可以在一定程度上決定投資者對整個經(jīng)濟(jì)走勢的預(yù)期。因此,在金融危機(jī)席卷全球的背景下,如何更加有效地對企業(yè)財務(wù)困境實施預(yù)測,具有重要的現(xiàn)實意義。 然而,當(dāng)前的財務(wù)困境預(yù)測研究仍多集中于靜態(tài)數(shù)據(jù)集上單一財務(wù)困境預(yù)測方法的比較選擇,或者靜態(tài)數(shù)據(jù)集上多種財務(wù)困境預(yù)測方法的簡單組合上。財務(wù)困境的組合預(yù)測方法研究不夠深入,其主要體現(xiàn)就是事先靜態(tài)給定組合系統(tǒng)的基本構(gòu)成,由此導(dǎo)致模型性能的隨機(jī)性,其外推性較差,缺乏以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的模型結(jié)構(gòu)動態(tài)選擇機(jī)制。再者,當(dāng)前的財務(wù)困境預(yù)測研究方法尚處于靜態(tài)建模階段,樣本數(shù)據(jù)收集于特定的擴(kuò)展期,而企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)信息具有隨時間推移動態(tài)增量變化的特點。因此打破靜態(tài)建模的限制,建立隨時間推移動態(tài)更新的財務(wù)困境預(yù)測模型,以滿足新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境或企業(yè)動態(tài)運(yùn)營環(huán)境下的財務(wù)困境需要,具有重要的理論意義。 本文以分析企業(yè)財務(wù)困境的含義及其特征入手,從而引出了可能使企業(yè)陷入財務(wù)困境的內(nèi)外部原因。以經(jīng)濟(jì)預(yù)警的基本理論知識和財務(wù)困境預(yù)測的理論為基礎(chǔ),從理論層面分析以企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)作為困境預(yù)測征兆預(yù)測財務(wù)困境的合理性。進(jìn)而提出了企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測動態(tài)建模的整體思路框架,其包含兩個角度:第一,基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集上多分類器組合預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的動態(tài)優(yōu)化和選擇;第二,打破靜態(tài)數(shù)據(jù)集的限制,針對財務(wù)困境樣本數(shù)據(jù)流設(shè)計能夠動態(tài)更新的財務(wù)困境預(yù)測模型。 通過數(shù)據(jù)實驗對所提出的理論模型加以驗證,因此首先的工作就是樣本選取與數(shù)據(jù)的預(yù)處理。以上海證券交易所和深圳證券交易所的321對財務(wù)困境樣本公司及其配對樣本公司作為后續(xù)靜態(tài)數(shù)據(jù)集和動態(tài)數(shù)據(jù)流的實驗樣本,初始財務(wù)指標(biāo)體系包含40個指標(biāo),獲取了用于建立財務(wù)困境預(yù)測模型的兩個截面樣本數(shù)據(jù)集。通過財務(wù)指標(biāo)的正態(tài)性檢驗和均值的非參數(shù)檢驗,從實證角度證明了絕大多數(shù)財務(wù)指標(biāo)的確在兩類樣本中存在顯著差異。使用多種特征提取方法作用于兩個截面樣本數(shù)據(jù)集,獲取精簡的多個財務(wù)指標(biāo)特征子集,以期從多個角度反映財務(wù)困境的信息內(nèi)涵,并作為后續(xù)章節(jié)建立財務(wù)困境預(yù)測組合模型的多個輸入。 針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集,提出多分類器選擇性集成的財務(wù)困境預(yù)測方法。首先,從定性分析和定量推導(dǎo)的角度證明進(jìn)行多分類器組合可能帶來的好處以及相應(yīng)的條件,進(jìn)而說明選擇性集成的必要性。提出了基于貪心搜索和后剪枝的動態(tài)選擇性集成方法,該方法通過獲取多個局部最優(yōu)的組合系統(tǒng)并結(jié)合后剪枝方法從基本分類器庫中動態(tài)挖掘組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu),實驗結(jié)果表明:該方法顯著優(yōu)于全集成以及個體最優(yōu)單分類器,并且這種融合順序明顯優(yōu)于降序集成、升序集成和隨機(jī)集成;設(shè)計了基于遺傳搜索的選擇性集成方法,以基因來表示基本分類器,以染色體來表示組合預(yù)測系統(tǒng),以組合系統(tǒng)預(yù)測準(zhǔn)確率為全局優(yōu)化目標(biāo),通過遺傳運(yùn)算動態(tài)挖掘最優(yōu)組合系統(tǒng),實驗結(jié)果表明其能夠進(jìn)一步提高財務(wù)困境預(yù)測的準(zhǔn)確率。 針對財務(wù)困境預(yù)測樣本增量流動的特點,結(jié)合模式識別中的概念漂移理論,提出了面向概念漂移的財務(wù)困境預(yù)測動態(tài)建模方法。在深入分析財務(wù)困境概念漂移的含義基礎(chǔ)上,分別設(shè)計了窗口大小固定和窗口大小自適應(yīng)兩種窗口選擇機(jī)制,實驗結(jié)果表明:窗口大小自適應(yīng)機(jī)制能夠根據(jù)當(dāng)前財務(wù)困境概念特征動態(tài)調(diào)整窗口大小,無論從理論和實際預(yù)測效果上均優(yōu)于固定窗口。在此基礎(chǔ)之上,將多分類器動態(tài)集成方法與窗口選擇方法結(jié)合,通過bagging方法產(chǎn)生基本分類器,并定義了未來待預(yù)測樣例的局部預(yù)測空間,以局部預(yù)測空間上的性能度量為單一待預(yù)測樣本動態(tài)選擇某一個或幾個基本分類器。實驗結(jié)果表明:在多數(shù)情況下,動態(tài)選擇和集成可以進(jìn)一步提高窗口的預(yù)測性能。 本文所進(jìn)行的企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測動態(tài)建模研究,分別從靜態(tài)數(shù)據(jù)集上模型結(jié)構(gòu)的動態(tài)選擇和樣本數(shù)據(jù)流下模型的動態(tài)更新為研究視角,有助于豐富企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測研究的相關(guān)內(nèi)容,推動財務(wù)困境預(yù)測研究從靜態(tài)建模階段邁向動態(tài)建模階段。
【圖文】：

爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)博士學(xué)位論文動態(tài)建模的研究采用理論研究和實證理論體系的研究中，從規(guī)范研究的角思路框架的基礎(chǔ)上，綜合利用統(tǒng)計學(xué)科方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，完成具體模型工作，在具體的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果分析過數(shù)量結(jié)果對理論模型加以印證和反饋

多分類器系統(tǒng)的示意圖
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F275;F224

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本文編號：2675463