基于支持向量机的东软集团财务风险预警案例研究

基于支持向量机的东软集团财务风险预警案例研究

经济领域对社会领域的影响往往是传导性的,它通常会从一个微小的变化逐渐演变到长期巨大的连锁反应,亚洲的金融危机和美国的次贷危机都是很好的例子。面对瞬息万变的经济环境,在市场大浪潮中前行的中国企业亟需担当起事前风险预警的重要使命。财务风险预警是从财务报表数据、管理信息等微观数据入手,采用统计方法和数据挖掘技术等工具来分析企业面临的财务风险状况。在潜在风险变为真正的危机之前警醒企业经营者,提示企业管理层及时采取有效措施化解潜在风险,保障企业的安全。本文将对信息技术行业的上市公司东软集团进行研究,在充分分析其风险因素之后发现其构建财务风险预警系统的必要性。在大量阅读了国内外财务风险预警研究的基础上,基于当前的风险分类无法满足企业的需要,提出重新构建风险类别。而功效系数法能够对我国企业的财务状况和经营成果进行合理的评价,因此使用这种方法对信息技术服务型上市公司11年的样本数据进行风险的五分类计算。其中使用了主成分分析法对财务指标的系数进行确定,排除了主观因素,为功效系数法的计算提供依据。相比较其他的财务预警方法,支持向量机对有限的样本具有很好的泛化能力,能获得现有信息条件下的最优解,因此选择了支持向量机的多分法为财务预警提供技术支撑,并对构建的风险预警系统进行有效性验证,最后将构建模型应用到东软集团的财务风险预警中。结果表明,该模型对东软集团的预测精度较高,输出结果识别出东软集团在近年呈现出一定的财务风险。最终,结合企业整体的发展状况提出了风险防范对策。

基本信息

题目基于支持向量机的东软集团财务风险预警案例研究
文献类型硕士论文
作者余晨晖
作者单位南京邮电大学
导师周晓剑
文献来源南京邮电大学
发表年份2020
学科分类经济与管理科学
专业分类企业经济,信息经济与邮政经济
分类号F49;F275
关键词财务风险预警,功效系数法,支持向量机
总页数:94
文件大小:1290K

论文目录

摘要
abstract
第一章 绪论
  1.1 研究背景、研究目的和研究意义
    1.1.1 研究背景
    1.1.2 研究目的
    1.1.3 研究意义
  1.2 文献综述
    1.2.1 财务预警方法研究
    1.2.2 财务风险警情划分方法研究
    1.2.3 文献研究述评
  1.3 研究内容与研究方法
    1.3.1 研究内容
    1.3.2 研究方法
    1.3.3 技术路线图
  1.4 可能的创新点
第二章 财务风险预警相关概念及理论
  2.1 财务风险的相关概念
    2.1.1 财务风险的内涵
    2.1.2 财务风险的特征
    2.1.3 财务风险的分类
    2.1.4 财务风险预警
  2.2 财务风险预警相关模型及方法概述
    2.2.1 主成分分析法
    2.2.2 功效系数法
    2.2.3 支持向量机
  2.3 信息技术服务业财务风险的来源
  2.4 本章小结
第三章 东软集团财务风险预警重要性分析
  3.1 东软集团公司概况
  3.2 东软集团财务风险分析
  3.3 东软集团财务风险预警存在的问题
    3.3.1 财务风险预警意识不强
    3.3.2 预警管理制度不完善
    3.3.3 预警岗位设置不健全
    3.3.4 缺乏有效的风险预警系统
  3.4 构建企业财务风险预警模型的必要性
  3.5 本章小结
第四章 东软集团财务风险预警模型构建
  4.1 风险预警模型构建的思路
  4.2 样本数据的选取
  4.3 财务指标体系的构建
    4.3.1 财务指标体系的构建原则
    4.3.2 财务指标的选取
  4.4 基于功效系数法的风险分类
    4.4.1 基于主成分分析法对财务指标赋予权重
    4.4.2 财务风险警度的确定
    4.4.3 预警程度的判定
  4.5 基于支持向量机的东软集团财务风险预警模型
    4.5.1 财务风险预警模型的运行机理
    4.5.2 财务风险预警模型训练
    4.5.3 财务风险预警模型测试
  4.6 本章小结
第五章 东软集团财务风险预警分析
  5.1 东软集团财务风险预警结果及分析
    5.1.1 东软集团财务风险预警结果
    5.1.2 东软集团财务风险预警结果分析
  5.2 东软集团财务风险预警的有效性
  5.3 东软集团风险防范对策
    5.3.1 完善公司治理
    5.3.2 完善内部控制制度
    5.3.3 完善财务风险控制
  5.4 案例总结
第六章 总结与展望
  6.1 研究结论
  6.2 研究不足
  6.3 研究展望
参考文献
附录1 读研期间取得的成果
附录2 信息技术服务业绩效评价标准值
附录3 风险类别计算结果及警情展示
附录4 SVM代码
致谢

参考文献

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