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1、中国科学技术大学硕士学位论文基于P S O 和S V M 的上市公司财务危机预警研究中文摘要加入W T O 后，随着市场的逐步开放和竞争的加剧，我国企业外部环境正在发生一系列深刻的变化，给企业带来大量机遇的同时也放大了企业发生财务危机的风险。在我国，随着大量国企和私企的上市，上市公司日渐成为中国经济的主体和最具代表性的部分。因此，针对我国上市公司的情况，加强财务危机预警的理论和实证研究是非常重要和紧迫的。首先，对财务危机预警研究作了回顾和总结，重点介绍了各种常见的模型和方法：接着，详细介绍了支持向量机方法和粒子群算法；然后本文提出了一种将经过改进的粒子群( P S O ) 算法和支持向量机(
2、s V M ) 相结合的算法，以选择最优的指标集并用于财务危机预警。并将此算法应用于上市公司的最新数据，检验模型提前3 年的预警效果，最后与已有的主成分分析( P C A ) 方法与S V M 相结合的模型进行对比，结果证明了P S O S V M 模型的合理性和优越性。关键 司：财务危机预警：上市公司；粒子群算法；支持向量机第2 页共7 0 页中国科学技术大学硕士学位论文基于P S O 和S V M 的上市公司财务危机预警研究A b s t r a c tA f t e ro u rc o u n t r yj o i n e dW T O ，d u et og r a d u a n yo
3、 p e n i n gm a r k e ta n dd r a s t i cc o m p e t i t i o n , c o r p o r a t i o n sa r ec o n f T o n t e hw i t hp r o f o u n d l yc h a n g i n gs o e i o - e e o n o m i ce n v i r o n m e n t I tb r i n g sn o to n l yam a 鼹o fo p p o r t u n i t yb u ta l s or i s ko ff i n a n c i a lc r
4、 i s i s I no u re o u n x y , l i s t e dc o m p a n yh a sb e c o m i n gt h ei m p o r t a n ta n dr e p r e s e n t a t i v ep a r to fe c o n o m y S oe n h a n c i n gf i n a n c i a lc r i s i sw a r n i n gr e s e a r c hb a s eo ni i s t e dc o m p a n yo fo t t rc o u n t r yi sv e r yi m
5、p o r t a n ta n dp r e s s i n g I nt h i sp a p e r , f i r s t , f i n a n c i a lc r i s i sw a r n i n gr e s e a r c hi sr e v i e w e da n ds u m m a r i z e d V a r i o u sf a m i l i a rm o d e l sa n dm e t h o d sa r ee m p h a t i c a l l yi n t r o d u c e d S e c o n d s u p p o r tv e
6、 c t o rm a c h i n ea n dp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na r ei n t r o d u c e di nd e t a i l A n dt h e naf i n a n c i a lc r i s i sw a r n i n gm o d e lb a s e do nm o d i f i e dp a r t i c l eS W S I * I F Io p t i m i z a t i o na n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n ei s
7、f i r s t l yp r e s e n t e d T h ee h o u s e ml i s t e dc o m p a n i e s d a t ai su s e da st h em o d e l ss a m p l e F i n a l l y , at e s ti sg i v e nt oc o m p a r et h ep r o p o s e dm e t h o dw i t ht h ep r e s e n tP C A o S V Mm o d e l T h et e s tr e s u l t si l l u s t r a t
8、et h er e a s o n a b i l i t ya n ds u p e r i o r i t yo f t h ep r o p o s e 圮lm e t h o d K e y w o r d ：F i n a n c i a lc r i s i sw a r n i n g ；l i s t e dc o m p a n y ；p a r t i c l es w a r l l lo p t i m i z a t i o n ；s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e第3 页共7 0 页中蔼科学技术大学硕士学位论文基于P S O
9、和S V M 的上市公司财务危机预警研究图序图3 1 机器学习的基本模型2 2图3 2 输入空间与高维特征空间之间的映射关系2 9图3 3 支持向量机结构示意图3 0图3 4 线性可分数据集的最优分类超平面示意图3 2图4 1 基本P S O 算法流程图4 l图4 2 隶属度函数4 6图5 1P S O S V M 算法的适应度变化曲线图5 6 表序表5 1 各选指标集5 2表5 2 两模型在训练样本上的判别效果5 5表5 3 两模型在检验样本上的判别效果5 5袭5 4P S O S V M 模型对s T 和非s T 样本的错判率。5 6第6 页共7 0 受中国科学技术大学硕士学位论文基于P
10、$ O 和S V M 的上市公司财务危机预警研究1 第一章绪论1 1 研究背景和意义诺贝尔经济学奖得主赫伯特西蒙认为，企业的一切管理工作都是决策。当然财务活动也不例外，筹资时需要资本结构决策，投资时涉及若干方案的评价和最优选择，收益分配时要考虑股利决策等。决策与风险总是密不可分，只要某项活动的未来结果有两种或两种以上，就会存在风险。因为倘若结果只有一种，就不存在风险，也就无需决策了。对企业来说，风险积聚到一定程度，如果不能及时的采取化解措施或采取的措施有效程度不足，企业就会陷入财务危机。在现代社会中，企业因财务危机导致经营陷入困境，甚至宣告破产的例子一直屡见不鲜。尤其是我国加入W T O 后，
11、随着我国银行业、保险业和证券业市场的逐步开放，企业外部环境正在发生一系列深刻的变化，给企业带来大量机遇的同时也放大了企业发生财务危机的风险。企业产生财务危机的原因是多方面的，可能是企业经营者决策的失误，也可能是管理失控，还可能是外部环境恶化，如经济衰退和通货膨胀等。但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程。因此，有必要对企业的财务运营过程进行跟踪、监控，及早的发现财务危机信号，预测企业可能的财务失败，一旦发现某种异常征兆就着手应变，以避免或减少对企业的破坏。上市公司是现代公司制的最高形式，相对于传统型企业和一般公司型企业来说，上市公司具有业绩较好、规模较大、筹资和扩张能力较强等优势，已成
12、为现代市场经济中最具活力和发展潜力的企业组织。在我国，随着大量国企和私企的上市，上市公司日渐成为中国经济的主体和最具代表性的部分。自2 0 0 1 年4 月“P T 水仙”成为中国第一例被摘牌的上市公司后，上市公司如何防范财务危机开始引起各方的高度重视。此后，在上市公司建立财务预警机制，以客观评价上市公司风险，准确判断财务危机程度，避开或化解可能出现的财务危机，保证上市公司正常运行，日益受到我国上市公司、监管当局以及与公司有利窖关系的团体和个人的关注。建设并不断完善上市公司财务危机预警系统，对相关各方有着十分重要的现第7 页共7 0 页中国科学技术大学硕士学位论文基于P S O 和S V M
13、的上市公司财务危机预警研究实意义：对于监管部门来说，根据财务危机预警机制提供的信息，可以进行宏观经济监测与预警，改善宏观经济环境：对于公司管理层来说，借助财务危机预警，能够及时发现公司财务状况的恶化，以及造成公司财务状况恶化的原因，从而能够及时地、有针对性地调整公司的经营策略，扭转公司经营状况恶化的势头；对于银行而言，通过有效的财务预警，有利于银行随时监控信用风险，防止坏账发生，帮助银行做出贷款决策，并进行企业贷款或质押贷款控制，避免贷款风险；对于投资者来说，可以根据对财务预警指标的动态分析进行正确的投资选择，有助于他们树立正确的投资理念，为他们的最终选择提供一些技术上的支持；对于审计人员来说
14、，能够帮助他们确定审计范围、制定必要的审计程序，并帮助判断被审计公司能否维持经营或保持良好的前景，进而提高审计人员的评估能力，降低审计风险，避免因未能正确披露其经营失败而招致的法律诉讼。财务危机预警不同于传统的财务评价。财务评价以财务报表为依据，形成各项财务指标，以评价企业的财务状况和经营成果，考核和检查企业经营者的业绩和受托情况。它虽然能起到监督管理的作用，但只是财务监督管理的一个侧面。而且财务评价是对企业财务报表进行表面的静态的存量分析，属于事后监管，不是事前监管。因此，证监部门除了利用财务评价系统对经营者的业绩做出客观评价外，也要利用财务危机预警机制来监测企业发生财务危机的可能，给上市公
15、司经营者亮黄牌、发警告，监督上市公司增强风险意识，采取应对措施。财务预警、财务评价两者相辅相成、互相促进。目前，在理论研究方面，我国的财务危机预警研究刚起步不久，还远未成熟。在实际应用方面，我国上市公司尚未建立完备的财务预警系统，仅在上市公司财务报告中进行某些财务预测信息的披露，但这些信息可能只是对上市公司历史和现在的财务趋势的简单延伸，而且事实上，上市公司在披露财务预测信息时，往往倾向于“好消息”，隐瞒“坏消息”，使得预测“失真”。由于国情不同，国外现成的理论和实践成果并不能直接搬到我国来使用。因此，针对我国上市公司的情况，加强财务危机预警的理论和实证研究是非常重要和紧迫的。1 2 研究思路通过阅读大量的文献，我们发现财务危机预警研究中的主流方法是通过对企第8 页共7 0 页中国科学技术大学硕士学位论文基于P S 0 和S V M 的上市公司财务危机预警研究业财务报表及相关经营资料的分析，寻找有预警能力的指标，并基于这些指标建立模型，所用的数据一般为提前一段时间( 常见为提前1 或2 年) 的数据。以往常见的模型一般是统计模型( 例如判别分析模型、l o g i t 模型等) 和人工神经网络模型，但这些模型往往有各种局限性。近年来，基于统计学习理论的支持
