基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)_第1頁
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基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)

一、研究背景及意義

股份制的改革,是在二十世紀(jì)八十年代末九十年代初逐步出現(xiàn)的。股票的發(fā)行首先是在上海、深圳等一些經(jīng)濟(jì)開展相對(duì)興旺的城市出現(xiàn)的。上市公司的數(shù)量也和資本市場(chǎng)的開展呈現(xiàn)正相關(guān)。一系列數(shù)據(jù)說明,截止到2022年底,市場(chǎng)中存在的上市公司已經(jīng)到達(dá)兩千多家,市值總計(jì)到達(dá)21萬億元,位居全球第三。在全國經(jīng)濟(jì)開展中,上市公司的開展已經(jīng)成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)開展的中堅(jiān)支柱,我國經(jīng)濟(jì)在世界經(jīng)濟(jì)開展浪潮中居于當(dāng)先地位,受到了全球的關(guān)注。

盡管上市公司的開展呈現(xiàn)一派欣欣向榮的景象,但是在其開展中同樣存在諸多問題。示例,許多上市公司由于各種原因,最終導(dǎo)致經(jīng)營上的困難甚至破產(chǎn),造成這一結(jié)果的一個(gè)最主要的原因,是由于上市公司在財(cái)務(wù)運(yùn)行中出現(xiàn)的一系列問題。上市公司如果在股票交易的過程中出現(xiàn)“異常狀況〞,則根據(jù)證券交易所中建立的上市規(guī)那么,應(yīng)該對(duì)此“異常狀況〞進(jìn)行特別對(duì)待。特別對(duì)待的辦法主要是退市風(fēng)險(xiǎn)警示和其他特別處理。如果在上市公司的股票簡(jiǎn)稱前加“*ST〞的話,那么表示退市風(fēng)險(xiǎn)警示;如果在上市公司的股票簡(jiǎn)稱前加“ST〞的話,那么表示其他特別處理。

ST制度的主要作用就是對(duì)于投資者在進(jìn)行股票投資的過程中存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行警示,但是由于上市公司當(dāng)年的年報(bào)信息相對(duì)滯后,這就要求股民以及投資者在進(jìn)行投資決策之前,需要對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行系統(tǒng)全面的了解;同時(shí),上市公司為了防止財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn),也需要對(duì)自身的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行一個(gè)細(xì)致的梳理記錄,只有在對(duì)財(cái)務(wù)問題進(jìn)行詳細(xì)了解、對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行辨認(rèn),并且對(duì)原因進(jìn)行分析的根底上,才能通過制定一系列有效措施應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)或者是將風(fēng)險(xiǎn)降低到可以接受的最低水平。由此可見,只有在對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行合理了解、保證企業(yè)順利開展的情況下,上市公司才可能會(huì)防止財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn),從而對(duì)股民、投資者的資金平安、社會(huì)資源的合理優(yōu)化配置均具有一定的意義。

本文是通過對(duì)我國2022年上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將帶有三枝決策語義的決策粗糙集辦法應(yīng)用到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究中,建立了一種新型優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集預(yù)測(cè)辦法,通過主客觀相結(jié)合,進(jìn)行實(shí)際例證的研究,旨在通過此種研究為預(yù)測(cè)我國上市公司的財(cái)務(wù)狀況提供一條新型路徑。

二、研究現(xiàn)狀分析

〔一〕國內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究現(xiàn)狀

本文通過對(duì)國內(nèi)外的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行雙重研究,希望全面具體地了解財(cái)務(wù)預(yù)警研究的現(xiàn)狀。

1.國外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警狀況研究

在國外,研究財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型主要有非參數(shù)分析法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元線性判別模型、單變量判別模型等。單變量判別模型是由Fitzpatrick建立的一種單變量判別模型,該模型是第一次對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。在研究過程中,F(xiàn)itzpatrick將“凈利潤/股東權(quán)益〞和“股東權(quán)益/負(fù)債〞這兩個(gè)財(cái)務(wù)比率與成功企業(yè)比率進(jìn)行比照。此單變量判別模型可以預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況。Beaver那么發(fā)現(xiàn)了“現(xiàn)今流量/債務(wù)總額〞、“凈收益/資產(chǎn)總額〞、“債務(wù)總額/資產(chǎn)總額〞這三個(gè)財(cái)務(wù)比率是可以對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)的,此辦法是Beaver分別對(duì)成功公司和破產(chǎn)公司進(jìn)行比擬得出的最終結(jié)論。單變量模型具有多個(gè)優(yōu)點(diǎn),示例該模型計(jì)算簡(jiǎn)單方便、便于理解。但是也存在一定的缺陷,示例企業(yè)各個(gè)變量之間存在的相互影響不易被反映出來;企業(yè)具有的財(cái)務(wù)復(fù)雜狀況特征難以被反映出來;評(píng)價(jià)一個(gè)相同的企業(yè)也會(huì)得出不同的結(jié)論,即使分析時(shí)采用的是不同變量。

最早將邏輯回歸辦法應(yīng)用到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)中的是Ohlson,邏輯回歸辦法具有多個(gè)優(yōu)點(diǎn),示例該辦法可以使問題的預(yù)測(cè)得到簡(jiǎn)化,可以使應(yīng)用范圍更加廣大,同多元線性判別模型相比,該模型的要求相對(duì)較低。

2.國內(nèi)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

和國外對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)研究相比,國內(nèi)研究相比照較滯后,且大局部的研究成果建立在國外研究的根底上。我國財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的首次建立是通過學(xué)者吳世農(nóng)和黃世忠等人建立的。隨著對(duì)我國財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的更進(jìn)一步研究說明,主要的研究辦法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙、統(tǒng)計(jì)學(xué)辦法、聚類辦法等也被應(yīng)用到此類研究中。陳靜通過利用二元線性回歸分析和單變量預(yù)警分析來研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)問題。

〔二〕決策粗糙集理論研究現(xiàn)狀

數(shù)學(xué)家Z《Pawlak提出了一種粗糙集理論,該理論可以被當(dāng)作一種具有知識(shí)不確定性的理論工具,可以應(yīng)用在對(duì)信息的推理分析中。粗糙集理論,在經(jīng)過多年的研究應(yīng)用以后,逐步開展成為一種相對(duì)獨(dú)立的研究辦法。同時(shí),與該理論相關(guān)的其他理論,示例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒計(jì)算等也被廣泛運(yùn)用到此類問題的研究中。

三、基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系粗糙集的屬性約簡(jiǎn)辦法

在粗糙集研究領(lǐng)域中,有一項(xiàng)重要的分支就是屬性約簡(jiǎn)。在實(shí)際市場(chǎng)中,有很多研究對(duì)象都是具有一定的偏好關(guān)系的,是按一定的順序進(jìn)行的。Greco等通過以粗糙關(guān)系為根底的粗糙集辦法來對(duì)這類具有偏好關(guān)系的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

〔一〕粗糙集根本概念及屬性約簡(jiǎn)辦法評(píng)述

2.粗糙集屬性約簡(jiǎn)辦法評(píng)述

隨著科技的快速開展,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,我們的信息傳遞越來越快,交流也越來越方便。這是一個(gè)各種信息充滿的時(shí)代,在紛繁復(fù)雜的信息中,有許多信息是冗長(zhǎng)的、多余的,過多的無效信息有礙于我們對(duì)正確決定的選擇。在這種情況下,我們需要對(duì)信息進(jìn)行合理篩選,選擇我們需要的正確有用信息,刪除我們不需要的無效信息。在粗糙集理論中,有一個(gè)不可或缺的局部就是屬性約簡(jiǎn)。屬性約簡(jiǎn)就是為了刪除相關(guān)性不大的屬性,在不影響數(shù)據(jù)庫的分類和決策能力的情況下,將屬性找到最小約減,在此情景下找到的最小數(shù)據(jù)的匯合可以稱之為核?!捕硟?yōu)勢(shì)關(guān)系粗糙集的信息系統(tǒng)

四、優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集

〔一〕基于判別分析的三枝決策

在多元統(tǒng)計(jì)辦法中,判別分析是一種常用的分析辦法。該分析辦法主要是利用一系列自變量預(yù)測(cè)因變量的分類狀況來進(jìn)行判別。還有一種二枝決策模型,該模型只是將據(jù)真和采偽錯(cuò)誤進(jìn)行考慮,忽略對(duì)延遲錯(cuò)誤的考慮。樸素貝葉斯模型那么考慮了三枝模型,但是也只能對(duì)離散數(shù)值型進(jìn)行處理。將二元Logistic模型引入三支決策,可以解決連續(xù)型或者混合型數(shù)值。判別分析的三枝決策步驟包括:

1.原始信息表的構(gòu)建;

2.Logistic回歸方程的建立;

〔二〕優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集

決策粗糙集本身是以等價(jià)關(guān)系為根底的,本文中的優(yōu)勢(shì)關(guān)系是通過等價(jià)關(guān)系延伸得來的。對(duì)對(duì)象的分類概率進(jìn)行計(jì)算,主要是通過決策屬性和對(duì)象間的條件屬性進(jìn)行計(jì)算得來。決策粗糙集理論研究體系是可以通過優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的提出建立的。

五、基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型

〔一〕基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系決策粗糙集的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型的根本步驟

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型是以決策粗糙集為根底的模型,該模型包括下列幾個(gè)主要步驟:構(gòu)建指標(biāo)體系、獲取原始數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、篩選和預(yù)測(cè)指標(biāo)等。

〔二〕指標(biāo)體系的構(gòu)建

工作準(zhǔn)確程度的預(yù)測(cè)辦法是通過指標(biāo)的科學(xué)性構(gòu)建。對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)確實(shí)定應(yīng)該遵守的原那么有:全面性原那么、真實(shí)性原那么、可獲得性原那么等。

關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)的研究資料中,模型辦法的改變也在影響著指標(biāo)的改變。企業(yè)在對(duì)指標(biāo)按照一定的原那么選取完以后,需要反映出自身的特點(diǎn),示例償債方面的能力、自身運(yùn)營的能力、自

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