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        基于CART算法的中國上市公司財務(wù)危機模型研究

        2012-04-29 00:00:00么海亮
        現(xiàn)代管理科學(xué) 2012年5期

        摘要:在后金融危機時期,我國股價持續(xù)走低,通過研究上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng),具有重要的理論與現(xiàn)實意義。文章應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中的CART算法,構(gòu)建我國上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型。

        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;CART;財務(wù)危機

        一、 引言

        隨著我國市場經(jīng)濟的發(fā)展,市場競爭不斷加劇,尤其是2008年以來金融危機的蔓延,以及近年我國股價指數(shù)的持續(xù)走低,導(dǎo)致許多上市公司的經(jīng)營與發(fā)展受到嚴重威脅,財務(wù)狀況不斷惡化。財務(wù)危機的出現(xiàn)不僅會影響到上市公司的生存,而且會影響到投資者、貸款者等其他相關(guān)利益者,進而對我國經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響。因此,在當前后金融危機時期,通過研究公司的財務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng),具有重要的理論與實踐意義。

        證監(jiān)會在1988年3月公布的《上市公司狀況異常期間的特別處理》規(guī)定中指出,交易所有權(quán)對那些出現(xiàn)財務(wù)或其他方面異常狀況的上市公司實施特別處理的懲罰,即簡稱ST(Special Treatment)。隨后在2001年公布的《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法(修訂)》中提出連續(xù)虧損三年的上市公司將被暫停上市;若后面第一個半年度仍未扭虧為盈,該公司將被終止上市。Altman、Beaver、Oh1Son等國外學(xué)者以破產(chǎn)為標準對上市公司財務(wù)危機預(yù)警展開研究。但考慮到中國的實際情況,由于中國的破產(chǎn)機制不健全,目前國內(nèi)學(xué)者大多將因財務(wù)狀況異常而被實施特別處理(ST)的上市公司作為存在財務(wù)危機的上市公司。因此,本文采用將財務(wù)危機定義為ST的定量分析方法。

        國際上應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究財務(wù)危機預(yù)警模型的重要成果包括:R.J.Taffler(1982)與Altman(1968)應(yīng)用判別分析方法、K.Keasey與Guinness,H.Short(1990)應(yīng)用logistic回歸方法、Altman與R.Sharda(1994)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、H.Frydman與E.I.Altman(1985)應(yīng)用決策樹方法、C.Zopounidis(1999)應(yīng)用多準則的決策支持、Feng Yu Lin與Sally McClean(2001)應(yīng)用多分類混合模型進行公司財務(wù)危機的預(yù)警。通過對文獻的分析,決策樹方法對于財務(wù)危機的預(yù)測有較高的準確率。因此,本文選用決策樹中的CART算法對我國上市公司財務(wù)危機模型進行研究。

        二、 財務(wù)危機預(yù)警指標體系的構(gòu)建

        公司的財務(wù)危機可以從公司償債能力、盈利能力、市場價值、成長能力、資產(chǎn)管理能力情況進行分析,這五個方面綜合體現(xiàn)了公司的實際經(jīng)營績效。

        償債能力指標,償債能力反映公司到期償還債務(wù)的能力,償債能力的大小是上市公司能否健康生存和發(fā)展的關(guān)鍵。盈利能力指標,對于上市公司來說,盈利能力是生存發(fā)展的基石,盈利能力越強,表明企業(yè)市場競爭力越強,發(fā)展?jié)摿υ酱?,降低上市公司財?wù)危機發(fā)生的可能性。市場價值指標,上市公司發(fā)行的股票具有信息傳遞的功能,當公司經(jīng)營面臨危機,出現(xiàn)管理不當或投資決策失誤時,市場的信息傳遞機制會把這些信息反映到股票價格或收益上。成長能力指標:上市公司在發(fā)展過程中,經(jīng)營規(guī)模逐漸擴大,成長能力指標有助于判斷公司的未來變化趨勢,對公司發(fā)展方向做出合理預(yù)測。資產(chǎn)管理能力指標,公司資產(chǎn)管理能力是反映資產(chǎn)利用的情況,經(jīng)營良好的上市公司應(yīng)有較好的資產(chǎn)管理能力。根據(jù)以上幾個方面,本文選擇35個變量建立我國上市公司財務(wù)危機的預(yù)警指標體系。

        三、 財務(wù)危機預(yù)警模型的建立

        1. CART方法。CART生長過程的本質(zhì)是對訓(xùn)練樣本的反復(fù)分組過程,對于數(shù)值型輸入變量,先將數(shù)據(jù)按升序排序,然后從小到大依次以相鄰數(shù)值的中間值作為組限,將樣本分成兩組,并計算所得組中樣本輸出變量取值的差異性,CART采用Gini系數(shù)的減少量來測度異質(zhì)性下降,依此方法反復(fù)計算可得到異質(zhì)性下降最大的分割點。CART產(chǎn)生子樹序列的過程是:首先對于最大樹T1,令?琢=0;然后根據(jù)上述方法計算代價復(fù)雜度,并逐步增加?琢直到有一個子樹可以被裁掉,得到子樹T2;重復(fù)上述步驟,直到?jīng)Q策樹只剩一個根節(jié)點。根據(jù)一定標準在k個子樹中確定一個代價復(fù)雜度最低的子樹作為最終的剪枝結(jié)果。CART根據(jù)“少數(shù)服從多數(shù)”原則,節(jié)點中多數(shù)樣本所屬的類別即為節(jié)點的預(yù)測類,此外,CART還將判錯損失考慮進來,即

        其中,p(j|i)為節(jié)點t預(yù)測類為第j類的置信度,c(j|i)為將i類錯誤預(yù)測為第j類的錯判損失。另外,損失矩陣中中各類別的損失值將作為因數(shù)參與到Gini系數(shù)的計算中,是現(xiàn)在規(guī)避大損失的基礎(chǔ)上選擇最佳分組變量和最佳分割點的目的。損失矩陣還可以通過權(quán)數(shù)形式影響模型的建立。對損失較大的類別給較高的權(quán)數(shù),損失較小的類別以較小的權(quán)數(shù),進而使模型更多地向損失大的類別數(shù)據(jù)學(xué)習。

        2. 樣本選取。本文從Wind資訊數(shù)據(jù)庫中獲得2010年2 207家中國A股上市公司財務(wù)數(shù)據(jù),其中存在財務(wù)危機(ST)的公司共158家。由于該數(shù)據(jù)集屬于不平衡數(shù)據(jù),為了提高模型的準確度,從非ST公司中隨機抽取158公司,使該樣本集中ST公司與非ST公司數(shù)的比例為1∶1,該樣本集共316個樣本;再從該樣本集中隨機抽取70%的樣本作為訓(xùn)練集,剩余30%樣本作為測試集。

        3. 變量重要性分析。為了使預(yù)修剪方式能夠控制決策樹生長過于“茂盛”,避免過度擬合問題,本文在建模過程中指定決策樹最大深度為5。指定輸入變量分組合并時的顯著水平取值為0.05,表示當檢驗統(tǒng)計量的概率p值大于0.05時,認為輸入變量目前的分組水平對輸出變量取值沒有顯著影響,可以合并,否則不能合并。得出變量重要性圖如下。

        有上圖可以看出,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)建立模型可以看出影響我國上市公司財務(wù)危機最重要8個變量是營業(yè)利潤、流動比率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銷售毛利率、速動比率、歸屬母公司股東的凈利潤、銷售凈利率、銷售凈利率。

        4. 決策樹模型解釋。本文建立的CART決策樹模型如列表2。通過決策樹列表可以看出,營業(yè)利潤反映了上市公司的成長能力,在公司財務(wù)危機預(yù)測中起著重要作用。上市公司在經(jīng)營過程中,要綜合考慮流動比率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,當凈資產(chǎn)收益率低于46%時,過低的流動比率會給公司帶來財務(wù)危機。當上市公司固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低于0.562次,說明上市公司固定資產(chǎn)利用效率低,上市公司管理不當,容易出現(xiàn)財務(wù)危機。當上市公司的營業(yè)利潤、流動比率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銷售毛利率、速動比率均較高時,則財務(wù)狀況良好。

        由表2可以看出,本文所建立的模型對于訓(xùn)練集的預(yù)測準確率是89.6%,測試集的預(yù)測準確率為81.1%,效果較好。

        四、 結(jié)論

        中國上市公司財務(wù)危機預(yù)警的分類回歸樹是否有意義,可以從整體收益角度評價,通過累計收益圖與累計響應(yīng)圖對模型進行評價。

        累計收益圖(圖2)的橫坐標為分位點,縱坐標是累計收益(%),累計收益(%)的取值范圍在0%~100%,由CART收益圖(圖2)可以看出,理想的收益圖是在前期快速達到較高的累計收益,然后很快趨于100%并平穩(wěn);累計響應(yīng)圖(圖3)的橫坐標為分位點,縱坐標是累計響應(yīng)(%),理想的響應(yīng)圖應(yīng)在較高的累計響應(yīng)(%)上保持一段,然后迅速下降。由圖2與圖3可以看出,該模型總體效果較為理想。因此,上市公司在實際經(jīng)營過程中,可以參考本文建立CART模型對我國上市公司的財務(wù)危機進行預(yù)警分析。

        參考文獻:

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        5. Feng Yu Lin,Sally MeClean.A Data mining approach to the prediction of cororate failure.Knowledge-Based Systems,2001,(14):189-195.

        作者簡介:么海亮,中央財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院博士生。

        收稿日期:2012-02-20。

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