基于数据挖掘的上市公司财务困境预测
随着经济社会的发展,上市公司对社会、经济的影响日益扩大,其财务状况不仅影响着自身的生存发展,也会对其他利益相关者产生重大影响.在本文中,以沪深两市A股中的部分正常公司和因财务状况异常而被特别处理(ST)的上市公司为研究对象,选取2016-2017年的100家财务状况正常公司和54家ST上市公司为样本,以ST公司首次被ST的年份为基础,逐一确定其首次被ST的年份,立足于T-2年的数据,对T-1年的数据进行预测,并据此判断企业在第T年是否会被特别处理.本文运用Clementine与SPSS软件,建立了一个具有较强预测能力、较高正确率的财务困境预测模型.
数据挖掘、logistic回归、财务困境
2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
35-37
