基于数据挖掘的我国中小企业融资影响因素分析

【摘要】基于国情的特殊性，我国的国民经济组成比较复杂，其中，中小企业是重要组成部分之一。可以说，我国中小企业在很多方面起着其他大型企业所无法代替的作用。然而，由于国家政策的限制、人们传统观念的束缚以及中小企业自身存在的一些问题，导致中小企业在发展过程中存在着各种各样的问题，其中融资问题尤为突出。中小企业由于融资出现问题，从而导致了外源资金严重短缺，这就进一步成为中小企业无法突破的瓶颈。尽管国家和地方已经出台了很多对“中小型企业”的扶持政策，但中小企业融资难的问题至今没有得到很好的解决，因此，对中小企业融资影响因素的探究仍具有很高的现实意义。东部地区在我国区域经济格局中占有不可替代的地位，是我国现代社会人口与经济的聚集地,其中的珠三角经济带、长江三角经济带、京津冀经济带是带动我国经济发展强有力的“引擎”。由相关数据显示，我国东部地区在经济总量、人口比重等方面有着得天独厚的优势,所以我国东部地区可以说是我国经济最发达的地区。然而，东部地区中小企业同样面临资金短缺的问题，中小企业获得贷款的数量一直处在一个较低的比重。因此，选择东部地区作为样本对其他经济区域解决中小企业融资难的问题有一定的借鉴和指导意义。本文在诸多学者前期研究的基础上，运用面板模型和数据挖掘算法，分别从外部和内部两个方面寻找影响东部地区中小企业融资的主要因素。首先，运用东部地区十省（市）2003-2012面板数据建立面板模型，得出的结论是：银行集中程度上升1%，会引起中小企业贷款减少1.02%；金融规模扩大1%，会引起中小企业贷款增加0.45%；资本市场市值增加1%，引起中小企业贷款增加2.69%；经济规模对中小企业获得贷款没有影响。然后利用我国东部地区中小板上市企业的相关公开数据，借助于面板模型和数据挖掘中的cart决策树和关联规则来分析影响这些企业融资的内部影响因素，得出的结论是企业自身的积累能力、成长能力和资产规模对中小企业获得贷款影响最大。最后根据模型结果，从政府与金融机构和中小企业自身两个方面给出对策建议。
【作者】王洪彪；
【导师】孟祥云；
【作者基本信息】河北经贸大学，应用统计学（专业学位），2014，硕士
【副题名】以东部地区为例
【关键词】数据挖掘；中小企业；融资CART分类回归树；关联规则；

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