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基于粗糙集理论的企业财务预警规则.doc


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基于粗糙集理论的企业财务预警规则
张建忠 于 卓 高贵坤 提要本文以粗糙集理论属性约简技术为基础,将指标体系作为条件属性,企业是否陷入财务困境作为决策属性,通过对预警指标进行约简,导出预警规则,从而对企业财务状况进行预警。实证分析业陷入财务困境的背景下将其与判别分析法进行比较,取得了较好的预测效果。
国内的财务预警研究起步较晚。20世纪八十年代开始,国外的财务预警研究与应用成果被逐渐引入到国内。陈静(1999)以37家ST公司和27家健康公司的财务数据建立了一元判别分析,研究认为流动比率和负债比率的判别精度较高;吴世农、卢贤义同样运用一元判别模型分析财务困境出现前5年这两类公司的21个财务指标的差异;刑精平(2004)以利益相关者的行为作为研究变量建立了预警指标体系,研究发现:利益相关者的行动具有明显的次序关系,同时仅部分相关利益者能及时发现财务危机征兆,并采取合理的措施;万希宁、王艳在基于非财务类指标的企业财务危机模糊预警模型中设计采用了偿债能力、营运能力、盈利能力、内部控制四个方面的非财务类指标,独辟蹊径,对企业财务困境从非数据方面进行预测;马若微利用粗糙集与信息熵相结合的方法删除冗余指标,然后根据熵权法确定所筛选指标的权重,得到指标体系,然后运用神经网络技术进行困境预警,取得了较好的预警效果;孙洁、李辉、张萌(2009)分别使用了T检验、逐步判别分析法和容许度及方差因子进行指标的筛选,然后运用多分类器组合财务预测模型进行预警,研究发现,多分类器组合预测模型预测精度优于单分类器预测模型。

三、实证分析

(一)样本及指标体系。样本数据来源于上海证券交易所和深圳证券交易所官方网站及和讯网,选取2007年被特别处理的42家制造业公司作为危机公司样本。在数据处理过程中,剔除了2家由其他因素导致“ST”和数据不全的公司,ST公司样本变为40个。因上市公司被特别处理是基于t-1期年度末财务报表,故本文以2006年年报财务比率数据为条件属性值,以2007年是否被ST为决策属性值,并选取2006年年报经营正常的40家制造业公司作为配对公司。指标体系由会计比率类指标、现金流量类指标和非财务类指标组成,其中包括14个会计比率类指标、14个现金流量类指标和2个非财务类指标。
(二)属性约简及规则提取。运用粗糙集对数据进行分析,需要对连续数据进行离散化处理。根据财务比率的实际经济意义及离散化算法,对每个财务指标值按其属于不同的区间分为不同的类别。如将流动比率划分为[0,],(,1],(1,],(,*),并分别赋值1、2、3、4;其他财务指标数据根据类似办法进行离散化处理。本文采用基于粗糙集理论的软件工具rosetta完成属性约简。
分析共得到148条约简,在此基础上运用rosetta产生相应的预警规则。在未做出任何限定的情况下,rosetta将所有可能的规则都显示出来。本研究中共产生10196条规则。在这些规则中有一些是有效规则,而另外一些并无典型性。为了提高预警规则的有效性及精确度,本文按照以下原则对指标进行过滤:acc(→)≥,cov(→)≥,sup(→)≥4,共筛选出9条规则。未出现的指标表示运用此预警规则时无需考虑此属性。如果样本的现金比率(%)∈(0,

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