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基于SMOTE-XGBoost的外贸企业财务危机预警模型 被引量:6
1
作者 吴增源 金灵敏 +2 位作者 韩香丽 王泽林 伍蓓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期281-289,共9页
外需萎缩和保护主义加剧大大提高了外贸企业的经营风险,外贸企业陷入财务危机的风险加大。针对外贸企业财务危机预警准确率不高的难题,优化预警指标体系,并提出基于SMOTE-XGBoost的组合模型。建立融合财务指标和宏观外贸指标的财务危机... 外需萎缩和保护主义加剧大大提高了外贸企业的经营风险,外贸企业陷入财务危机的风险加大。针对外贸企业财务危机预警准确率不高的难题,优化预警指标体系,并提出基于SMOTE-XGBoost的组合模型。建立融合财务指标和宏观外贸指标的财务危机预警指标体系;构建合成少数类过采样技术(SMOTE)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合模型,对我国外贸企业数据进行分析。研究发现SMOTE-XGBoost组合模型能够有效提高预测准确率,ACC、recall、F1-score、AUC值均优于其他模型,且具有良好的稳定性。该模型能够帮助外贸企业提前发现可能的财务风险,避免陷入财务危机。 展开更多
关键词 财务危机预警 外贸企业 不平衡数据 XGBoost
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财务危机预警指标体系的构建 被引量:24
2
作者 陈越 《会计之友》 北大核心 2005年第2期49-50,共2页
市场经济条件下,企业随时会面临财务失败的威胁。经营者要及时了解企业经营中财务危机的信息,就必须建立财务危机的预警系统。而当前预警模型所使用的指标体系又存在许多不足,要建立财务危机预警系统,必须要建立一套全面的、科学的、灵... 市场经济条件下,企业随时会面临财务失败的威胁。经营者要及时了解企业经营中财务危机的信息,就必须建立财务危机的预警系统。而当前预警模型所使用的指标体系又存在许多不足,要建立财务危机预警系统,必须要建立一套全面的、科学的、灵敏的、超前的和稳定的指标体系。 展开更多
关键词 财务危机预警指标 企业经营 财务危机预警系统 指标体系 财务失败 预警模型 经营者 灵敏 构建 科学
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基于双正交小波混合核KPCA-SVM财务危机预警研究 被引量:17
3
作者 黄超 韩婷婷 +1 位作者 吴芃 仲伟俊 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期48-55,共8页
目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线... 目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线性信号处理方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明其满足正定核的容许性条件,在此基础上,构造了新的双正交小波混合核函数。提出了基于双正交小波混合核函数的KPCA-SVM财务危机预警模型,并以我国证券市场上市公司为对象进行实证研究。结果表明,所构造的双正交小波混合核函数能够有效改进KPCA的特征提取性能并提高SVM模型的预测精度,显著改善了财务危机预警精度。 展开更多
关键词 双正交小波 混合核函数 支持向量机 核主成分分析 财务危机预警
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智能财务危机预警与原因诊断方法研究——基于自适应贝叶斯网络模型SABNM的探析 被引量:16
4
作者 叶焕倬 杨青 汪勇华 《审计与经济研究》 CSSCI 北大核心 2013年第3期74-82,共9页
随着经济环境的复杂化和信息化水平的提高,企业对财务危机预警和诊断的有效性和智能化也越来越受到重视。基于SABNM的财务预警与诊断模型利用遗传算法搜索最优贝叶斯网络,利用其正向推理进行财务危机预警,利用逆向推理进行财务危机原因... 随着经济环境的复杂化和信息化水平的提高,企业对财务危机预警和诊断的有效性和智能化也越来越受到重视。基于SABNM的财务预警与诊断模型利用遗传算法搜索最优贝叶斯网络,利用其正向推理进行财务危机预警,利用逆向推理进行财务危机原因诊断,避免了统计方法的局限性和人工神经网络的不足。实验表明,SABNM预测模型准确率较高,且短期预测能力明显强于中长期预测能力,而SABNM诊断模型的原因诊断结果与实际资料也基本相符。 展开更多
关键词 财务危机原因 企业财务预警 企业财务诊断 财务危机预警 贝叶斯网络模型 SABNM
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基于董事会治理因素的财务危机预警模型的构建 被引量:9
5
作者 曹德芳 赵希男 王宇星 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1350-1353,共4页
企业在经营过程中存在着越来越多的财务风险,为了防止这些风险演变为财务危机,及时进行财务危机预警分析,就需要理顺公司的治理结构,引入董事会治理因素来完善财务危机预警机制.以120家上市公司为研究对象,分别运用非参数检验、T检验以... 企业在经营过程中存在着越来越多的财务风险,为了防止这些风险演变为财务危机,及时进行财务危机预警分析,就需要理顺公司的治理结构,引入董事会治理因素来完善财务危机预警机制.以120家上市公司为研究对象,分别运用非参数检验、T检验以及主成分分析对财务变量和董事会治理变量进行筛选,进而运用Logistic回归分析构建预警模型.结果显示,未引入董事会治理变量的模型的预测正确率为92.5%,而引入董事会治理变量的模型预测正确率为94.15%,预警能力明显增强,也说明,董事会治理因素是影响公司财务危机的一个重要方面. 展开更多
关键词 财务危机 财务危机预警 董事会治理 主成分分析 非参数检验
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国内外财务危机预警研究综述 被引量:12
6
作者 彭静 欧阳令南 彭勇 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2007年第6期191-195,共5页
经济全球化为企业带来了机遇,也潜伏着许多危机,这些危机最终表现为财务危机。在经历了如世界通、安然等大企业倒闭的惨痛教训之后,如何协助企业及早有效地规避财务危机逐渐成为国内外专家学者关注的焦点。对国内外财务危机预警研究进... 经济全球化为企业带来了机遇,也潜伏着许多危机,这些危机最终表现为财务危机。在经历了如世界通、安然等大企业倒闭的惨痛教训之后,如何协助企业及早有效地规避财务危机逐渐成为国内外专家学者关注的焦点。对国内外财务危机预警研究进行了综述,并对财务危机预警研究的发展趋势进行了探讨。 展开更多
关键词 财务危机预警 预警指标 预警模型 动态预警模型
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基于粒子算法和支持向量机的财务危机预警模型 被引量:10
7
作者 彭静 彭勇 欧阳令南 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期615-620,共6页
基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机(SVM)模型的预测性能有着重要的影响,提出了一个粒子算法-支持向量机(PSO-SVM)模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型... 基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机(SVM)模型的预测性能有着重要的影响,提出了一个粒子算法-支持向量机(PSO-SVM)模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型应用到财务危机预警中,取得了较佳的预测结果. 展开更多
关键词 财务危机预警 粒子算法 支持向量机
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基于改进Z模型的财务危机预警研究——来自医药行业上市公司的经验证据 被引量:11
8
作者 徐凯 邱煜 黄月娥 《会计之友》 北大核心 2014年第33期66-69,共4页
文章以现金流量为研究视角,引入主成分分析法改进Z计分模型,使用t-1年的财务数据构建财务危机预警综合模型对42家医药行业上市公司进行研究。结果表明:企业财务危机是一个动态发展过程,存在阶段性特点;另外,企业的Z值越小,表示其财务状... 文章以现金流量为研究视角,引入主成分分析法改进Z计分模型,使用t-1年的财务数据构建财务危机预警综合模型对42家医药行业上市公司进行研究。结果表明:企业财务危机是一个动态发展过程,存在阶段性特点;另外,企业的Z值越小,表示其财务状况越差,越有可能陷入财务危机。 展开更多
关键词 改进Z模型 财务危机预警 医药行业上市公司 现金流量
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基于聚类-粗糙集-神经网络的企业财务危机预警 被引量:22
9
作者 鲍新中 杨宜 《系统管理学报》 CSSCI 2013年第3期358-365,共8页
财务危机预警是企业各方利益相关者关心的一个重要问题。由于样本的可得性问题,现有的财务预警相关研究一般只能把企业的财务状况分为ST和非ST两类,运用层次聚类将其分为健康、良好、中等、轻警、重警5种类型,从而对企业财务状况的描述... 财务危机预警是企业各方利益相关者关心的一个重要问题。由于样本的可得性问题,现有的财务预警相关研究一般只能把企业的财务状况分为ST和非ST两类,运用层次聚类将其分为健康、良好、中等、轻警、重警5种类型,从而对企业财务状况的描述更符合实际。在考虑预警指标所含信息的完备性和准确性的基础上,使用了粗糙集方法构建指标体系,弥补了传统指标体系构建时信息量冗余或不足的缺陷。最后,将5种分类作神经网络的输出层,粗糙集约简后指标体系作输入层,构建神经网络模型进行财务预警。通过粗糙集约简形成的输入层节点数以及聚类形成的输出层节点数,进而提升了神经网络的拟合效率,使其运用更为合理,并最终完成对财务状况转折点以及财务状况恶化阶段的预测。 展开更多
关键词 粗糙集 神经网络 层次聚类分析 财务危机预警
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基于粗糙集-支持向量机的财务危机预警实证研究 被引量:6
10
作者 王谦 时文超 西凤茹 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第20期156-158,共3页
文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法,应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息,提高了模型整体的预测精度和有效性... 文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法,应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息,提高了模型整体的预测精度和有效性。遗传算法在支持向量机模型参数的设定中起到了全局搜索的功能,有效避免了人为设定的局限性。实证表明该模型具有97.17%的训练精度和87.5%的预测精度,具有良好的学习和预警能力。 展开更多
关键词 财务危机预警 粗糙集 支持向量机 遗传算法
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基于股权结构的财务危机预警模型构建 被引量:18
11
作者 曹德芳 夏好琴 《南开管理评论》 CSSCI 2005年第6期85-90,共6页
本文试图将公司股权结构变量引入到财务危机预警的研究中,首先运用Logistic回归分析对引入模型的变量进行了筛选,然后将筛选得到的变量进行主成分分析得到五个综合的变量,最后通过对五个综合的变量进行Fisher判别分析建立了一个上市公... 本文试图将公司股权结构变量引入到财务危机预警的研究中,首先运用Logistic回归分析对引入模型的变量进行了筛选,然后将筛选得到的变量进行主成分分析得到五个综合的变量,最后通过对五个综合的变量进行Fisher判别分析建立了一个上市公司的财务危机预警模型。本文选取的样本全部为上市工业企业,以期建立一个行业预警模型提高预警能力。结果表明,模型的预测能力较强。 展开更多
关键词 主成分分析 FISHER判别分析 财务危机预警 股权结构
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基于PCA-PSO-SVM的上市公司财务危机预警 被引量:11
12
作者 刘玉敏 申李莹 任广乾 《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2017年第3期12-14,共3页
针对单纯支持向量机(SVM)预警准确率较低等问题,采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数,提出改进的SVM预警模型。该方法首先采用主元分析方法(PCA)进行数据降维处理,再将支持向量机的参数作为PSO的粒子,分类准确率作为PSO的目标函数... 针对单纯支持向量机(SVM)预警准确率较低等问题,采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数,提出改进的SVM预警模型。该方法首先采用主元分析方法(PCA)进行数据降维处理,再将支持向量机的参数作为PSO的粒子,分类准确率作为PSO的目标函数,通过全局搜索得到最优参数进而优化SVM。研究结果表明,PCA-PSO-SVM模型准确率相较于SVM模型得到较大改善。 展开更多
关键词 粒子群算法 支持向量机 财务危机预警
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我国能源上市企业财务危机预警研究 被引量:9
13
作者 王君萍 白琼琼 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2015年第1期109-113,共5页
不同行业的财务指标与非财务指标有着不同的特征,而这些指标是构建财务危机预警模型的基础,因此有必要分行业进行财务危机预警研究。以我国能源行业上市企业为研究对象,对其预警指标进行分析,最终选取了10个能显著反映能源上市企业财务... 不同行业的财务指标与非财务指标有着不同的特征,而这些指标是构建财务危机预警模型的基础,因此有必要分行业进行财务危机预警研究。以我国能源行业上市企业为研究对象,对其预警指标进行分析,最终选取了10个能显著反映能源上市企业财务情况的指标,运用Logistic回归法构建预警模型,模型预测准确率达到了90%。 展开更多
关键词 能源上市企业 财务危机预警 LOGISTIC回归模型
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基于PSO和SVM的上市公司财务危机预警模型 被引量:8
14
作者 胡达沙 王坤华 《管理学报》 2007年第5期588-592,共5页
提出了一种将经过改进的离散粒子群(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警。将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,最后与常见的主成分分析方法与SVM相结合的模型进行对比,... 提出了一种将经过改进的离散粒子群(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警。将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,最后与常见的主成分分析方法与SVM相结合的模型进行对比,结果证明了PSO-SVM模型的合理性和优越性。 展开更多
关键词 财务危机预警 上市公司 粒子群算法 支持向量机
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企业财务危机预警Z-score模型的进一步研究 被引量:3
15
作者 王永生 叶小玲 李红娟 《会计之友》 北大核心 2006年第04A期21-22,24,共3页
本文从新的角度总结论述了企业财务危机预警Z-score模型:Z-score原型、F模型、W模型、Y模型、Z-score模型的变异;进而对同类的各种Z-score模型进行系统的进一步研究,包括选取样本、影响大的指标、相互独立的指标、较大范围内的指标,以... 本文从新的角度总结论述了企业财务危机预警Z-score模型:Z-score原型、F模型、W模型、Y模型、Z-score模型的变异;进而对同类的各种Z-score模型进行系统的进一步研究,包括选取样本、影响大的指标、相互独立的指标、较大范围内的指标,以及确定阈值或标杆值;然后在这些基础上提出了新模型,应用于企业财务危机预警。 展开更多
关键词 财务危机预警 Z-SCORE模型 企业成长 项目代码 项目名称 可视化
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粗集-遗传支持向量机在制造业上市公司财务危机预警中的应用 被引量:5
16
作者 葛新旗 周虹 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2015年第6期104-113,共10页
本文利用相关财务危机理论建立影响上市公司财务危机的指标体系,通过粗集理论对这些指标进行约简获得核心指标,再利用支持向量机对核心指标建模得到企业财务危机预警模型,并运用到未来三年的财务危机预测当中。实证分析表明,本模型前两... 本文利用相关财务危机理论建立影响上市公司财务危机的指标体系,通过粗集理论对这些指标进行约简获得核心指标,再利用支持向量机对核心指标建模得到企业财务危机预警模型,并运用到未来三年的财务危机预测当中。实证分析表明,本模型前两年的综合预警准确率达90%以上,证明了该模型有较强的预测能力。从财务危机预警结果来看,与传统SVM方法相比,粗集及遗传算法的引入不仅能够提高预警效率,而且能够提高预测精度,与实际企业财务情况基本一致。实际应用表明,在企业财务危机预警建模中,粗集理论的约简和遗传支持向量机方法的实施充分利用了样本数据本身特点,并为后续的优异预警结果提供良好地理论基础。 展开更多
关键词 制造业上市公司 财务危机预警 粗集 遗传算法 支持向量机
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财务危机预警探析 被引量:12
17
作者 刘静静 马向梅 《会计之友》 北大核心 2007年第05Z期24-25,共2页
市场经济是一个竞争的经济,而一个企业的生命就像人的生命一样,在日趋激烈的竞争中显得越来越脆弱,随时会受到死亡的威胁。因此,企业有必要建立一套完善的财务危机预警系统,以防范、化解财务危机,减少财务损失,确保企业正常经营。
关键词 财务危机预警系统 市场经济 人的生命 财务损失 企业 竞争 经营
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基于最优模糊SVM的财务危机预警研究——来自成渝经济区上市公司的经验证据 被引量:3
18
作者 徐凯 黄迅 刘金彬 《会计之友》 北大核心 2015年第12期73-77,共5页
以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能... 以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明,Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能,同时,也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。 展开更多
关键词 成渝经济区 财务危机预警 模糊方法 支持向量机 核函数
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关于几种财务危机预警模型的比较 被引量:6
19
作者 王宗萍 张淑慧 《企业经济》 北大核心 2006年第4期136-137,共2页
本文主要就单变量预测模式、多变量Z值预测模型、F———财务危机预警模型在预知财务危机征兆、控制财务危机的扩大、避免危机再次发生等方面进行了比较分析,提出了适合我国企业运用的财务危机预警模型。
关键词 单变量预测模式 多变量Z值预测模型 F——财务危机预警模型 比较
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基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络模型的企业财务危机预警模型研究 被引量:23
20
作者 吴冲 刘佳明 郭志达 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期106-114,132,共10页
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模... 为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期预警方面具有一定效用。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 模糊聚类 概率神经网络 平滑参数 财务危机预警
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