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2009, (26) 475

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支持向量机(SVM)方法对财务危机的预警

王静;许平波;

摘要(Abstract):

上市公司是证券市场的基石,其行为的规范与否及其财务状况的好坏将直接影响到证券市场的发展和投资者的利益。而在市场经济条件下,每个企业要绝对地防止财务失败是不现实的,在特定的条件下,总会有一些企业陷入财务失败的困境,然而人们面对这样的困境不是无能为力的,企业财务失败是可以提前预测的。本论文正是基于这样的思想,在总结国内外有关企业财务失败研究成果的基础上,论述了企业财务失败与破产、企业财务失败与ST的关系。在对企业财务失败预警的含义、功能及特征等进行了必要的简单介绍之后便进入实证研究部分。实证研究部分主要以我国深、沪两市96年前上市的260家A股公司为研究样本,采用2005年至2007年三年的实际财务数据的均值,运用支持向量机(SVM)方法,随机抽取其中的200家企业的数据建立判别模型,运用自身验证法对模型的稳定性加以分析,又运用外部数据法,使用剩余60家上市公司的数据对模型的预测能力进行了验证。结果表明:通过对21个变量指标进行分析,SVM的准确率很高,其预测的准确率为94%。而后对模型的可行性和有效性进行了验证,正确的判别率达到了91.6667%,结果表明模型是可行的。从而建立了判断上市公司财务危机的数学模型。

关键词(KeyWords): 上市公司;财务失败;SVM

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 王静;许平波;

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