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1、南京航空航天大學碩士學位論文摘要在日益發(fā)展但尚不成熟的中國證券市場中，許多上市公司的財務狀況頻頻陷入困境，這不僅嚴重損害了廣大股票投資者、債權人的利益，也嚴重影響了我國證券市場的健康發(fā)展。因此，對上市公司財務困境預警的研究已成為近年來學術界的一個研究熱點，它不僅具有較高的學術價值，而且有著巨大的應用前景。如果能夠將這種研究成果推廣到其他各種非上市公司，用以指導所有類型企業(yè)來防范其自身的財務風險，就更具現(xiàn)實意義。本文首先對國內(nèi)外財務困境預測模型研究的經(jīng)典文獻進行了回顧，總結分析了前人研究方法和研究成果的優(yōu)點和不足。在此基礎上，選取2003年和2004年因“財
2、務狀況異?！倍惶貏e處理的122家A股上市公司作為研究樣本，并按照行業(yè)和規(guī)模配對的標準,選擇同樣數(shù)目的財務狀況良好的上市公司構成配對樣本，對反映樣本公司財務狀況的19個主要財務指標，運用因子分析的方法提取出7個公共因子，建立新的財務指標體系。最后，使用一種被稱為支持向量機（SVM）的新型神經(jīng)網(wǎng)絡技術，以所提取的7個公共因子為變量，構建了一種新的上市公司財務困境預警模型，使廣大的股票投資者及上市公司的其他利益相關者能夠利用這一模型，對上市公司的財務狀況進行方便、準確、有效地預測，為他們進行正確的理財決策提供理論和方法支持。為了檢驗所建財務困境預警模型的有效性，
3、本文又利用相同的樣本及財務數(shù)據(jù)建立了Logistic回歸模型，并將這兩種模型的預測效果和精度進行比較，結果發(fā)現(xiàn)支持向量機模型因其自身特點，使預測精度大大提高，具有其他方法不可比擬的優(yōu)越性，實現(xiàn)了方法上的創(chuàng)新。關鍵詞：財務預警、支持向量機、因子分析、上市公司I基于支持向量機模型的上市公司財務預警研究ABSTRACTResearchonfinancialdistresspredictionisoneofthemostimportantresearchsubjects.Ithasnotonlyhighacademicvaluebutalsoenormousprac
4、ticalvalue.InChinesedevelopingbutnotmaturesecuritymarket,whetherthelistedcompaniesarehealthyornot,willaffectrelatedinterestsofinvestorsandcreditors.Theresearchoftheirfinancialsituationisofgrateimportance.Ifwecangeneralizetheresearchresultsintotheotherno-listedcompanies,itwillbemore
5、significanttoguidethemanagementandriskpreventionoftheenterprises.Thisarticlefirstlyreviewspreviousempiricalresultsoftheresearchonthefinancialpredictingmodels.Secondly,basedonthesummaryofpreviousresearchmethodsandresults,onehundredandtwentytwoAPubliclylistedfirms,whicharespecialtrea
6、ted(ST)intheyearof2003and2004,areselectedassamples.Andaccordingtothematchingcriterionofthesameindustryandsize,theequalquantityfirmswhosefinancialsituationisgoodareselectedascontrolsamples.Furthermore,thispaperusesfactoranalysistoabstractthemostimportantninefactorsfromnintheenfinanc
7、ialindexes,thensevencommonfactorshavebeenselectedtosetupthenewfinancialindexsystem.Atlast,weusesupportvectormachinestosetupanewfinancialdistresspredictionmodel.,whichgivesthedirectionoftheenterpriseoperation.Inordertotestthevalidityoffinancialdistresspredictionmodel，weusethesamesam
8、plesandfinancialdatatoesta
