组合预测技术在财务业绩预测中的应用研究

组合预测技术在财务业绩预测中的应用研究

作者:师大云端图书馆 时间:2022-11-27 分类:硕士论文 喜欢:1278
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【摘要】公司的财务业绩反映了企业的经营状况,财务业绩下滑说明公司存在一定的问题,可能是公司陷入财务困境的先兆,因此,对财务业绩进行预测是十分有必要的,可以起到未雨绸缪的作用,找出企业经营过程中的潜在问题,以保护利益相关者的利益。因此,如何建立一套准确率高的业绩预测系统就显得非常重要。关于财务业绩预测的研究还比较少,本文研究的目的就是在以前学者研究的基础上,建立一套科学的业绩预测系统,提高预测的准确性,向公司广大的利益相关者提供一种有关公司未来发展态势的预测,以便管理者提前做出科学的决策,使公司往向好的方向发展,从而更好的保护利益相关者的利益。财务业绩的影响因素很多,是多方面因素作用的结果。使用单一的预测模型很难达到准确性,不同的模型都有自己的优点和缺点,很难做到稳定性和准确性的兼顾。为了避免单模型的这些缺点,本文尝试性的将组合预测模型应用到业绩预测中。所谓组合模型就是将几个模型结果赋予不同的权重,使它们之间能够达到相互的补充,组合预测模型具有较高的预测准确率。本文选取了320家上市公司作为研究样本,选择了22个财务指标,对指标进行了预处理,然后进行了因子分析提取了3个公因子,将提取的公因子作为模型的输入变量,建立了Logit回归、标准支持向量机和最小二乘支持向量机模型,这三个模型的预测准确率分别达到了60.4%、63%和71%,最后将这三个模型的预测结果作为输入变量建立了线性组合预测模型,并分析了模型的结果。本文主要分为六个部分。第一部分,主要介绍了研究背景和意义,对以前学者所做的研究进行了综述,介绍了研究的方法和内容。第二部分,主要对财务业绩预测相关理论进行了概述,主要包括单模型预测技术和多模型组合预测技术。第三部分,介绍了预测指标的选取及处理。主要选择了反应公司偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力和现金流量的22个财务指标,并对这些指标依次进行了正态分布检验、显著性差异检验、多重共线性检验,并进行了因子分析,提取了3个因子作为输入变量。第四部分,介绍了财务业绩预测的实证研究,建立了Logit回归模型、标准支持向量机、最小二乘支持向量机模型以及线性组合模型,并对模型的实证结果做了比较。第五部分,主要介绍了本文研究的不足、结论以及展望。
【作者】隋永帅;
【导师】赵冠华;
【作者基本信息】山东财经大学,会计学,2014,硕士
【关键词】业绩预测;组合预警;支持向量机;

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