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题名基于模糊支持向量机的上市公司财务困境预测
被引量：44
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作者
杨海军
太雷
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机构
北京航空航天大学经济管理学院
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
北大核心
2009年第3期102-110,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70771002
70831001)
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文摘
支持向量机(SVM)已经成功地应用于财务困境预测问题的研究,且已证明优于多元线性判别分析(MDA)、逻辑回归(Logistic regression)和神经网络(NN)等方法.然而,传统SVM使用结构风险最小化的原则,这样可能导致错误分类的经验风险升高,特别是当样本点与最优超平面十分接近的时候,这种误分类的经验风险显著升高.另外,传统SVM还存在过拟合问题,所以对数据集中的外点或噪声十分敏感.因此,采用模糊支持向量机(FSVM)算法来改进上述不足.首先,建立一个适当的成员模型用于对整个数据集的模糊处理;然后通过外点侦察方法(ODM)来发现外点,其中ODM集成了模糊C-均值算法(Fuzzy C-mean algorithm)和无监督神经网络中的自组织映射(SOM).最后,为主体集和外点集中的样本点分配不同的权值.还将FSVM应用于上市公司财务困境预测的实证研究,实证结果表明FSVM与传统SVM相比,FSVM能较好的解决经验风险升高和过度拟合问题,确实降低了外点的影响并提高了分类器的分类准确率.
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关键词
公司财务困境
模糊支持向量机
预测
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Keywords
corporate financial distress
fuzzy support vector machines
prediction
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
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题名国外公司财务困境预测研究进展评述
被引量：9
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作者
王满玲
杨德礼
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机构
大连理工大学管理学院
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出处
《预测》
CSSCI
2004年第6期15-20,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70031020)
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文摘
国外公司财务困境预测研究在证券投资、信用风险管理、审计决策和公司财务管理中开始扮演越来越重要的角色。本文概述了国外公司财务困境预测模型的研究进展情况;基于建模主要环节和实证研究结果,系统地分析了其中关键问题的研究进展;依据该研究应用工程化的趋势,提出了需要进一步研究解决的问题。
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关键词
公司财务困境预测
建模
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Keywords
corporate financial distress prediction
modeling
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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题名董事在公司财务困境下对债权人的信义义务
被引量：7
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作者
赵树文
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机构
河北大学法学院
河北大学共同富裕研究中心
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出处
《学术论坛》
CSSCI
北大核心
2023年第1期55-69,共15页
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基金
河北省社会科学基金项目“共同富裕战略视阈下的公司社会责任立法完善研究”(HB22FX006)。
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文摘
如何将董事对债权人的信义义务嵌入公司法制度体系是当前我国商事立法改革面临的一项紧迫性技术难题。2021年《中华人民共和国公司法(修订草案)》与2022年《中华人民共和国公司法(修订草案二次审议稿)》均未直接确立这一制度,而是以规定董事对第三人赔偿责任的方式来推进对债权人利益的保护,其实质是对信义义务的一种“隐性嵌入模式”,尽管可以为债权人追究董事赔偿责任提供支持,但是其逻辑完备性明显欠缺,因而可能会削弱其对董事资本弱化机会主义行为的阻吓作用,妨碍其对债权人利益保护的有效实现,因为义务是责任的先决性条件。所以,有必要转换立法思路,以“直接嵌入模式”替代“隐性嵌入模式”,即以公司陷入财务困境为前提,在公司法中直接确立董事对债权人的信义义务,具体包括谨慎进行经营决策、不得进行偏颇清偿、禁止损害公司资产、保障公司资产充实以及提起破产申请程序等相关义务。同时,为了降低董事合规成本,还应引入经营判断规则作为其信义义务的履行标准,如果违反这一规则,债权人可对其提起直接诉讼,追究其民事责任。
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关键词
董事
公司财务困境
债权人
信义义务
民事责任
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分类号
D922.291.91
[政治法律—经济法学]
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