基于非财务指标的上市公司财务预警研究

摘要：

当前财务预警的相关研究主要集中于依托财务指标构建模型以预测公司的财务状况，难以深入解释财务困境发生的原因，对财务危机的早期预警有较大局限。在财务指标的基础上，本文引入公司治理、 EVA等非财务指标因素，利用统计分析方法对备选指标进行筛选后构建上市公司的财务预警指标体系，通过建立PSO－SVM的预测模型，利用PSO算法自动寻找最优参数组合，并与其他方法进行比较以验证基于非财务指标的P SO－SVM预测模型的有效性，结果表明这种模型的预测准确率比之其他方法有了明显的提高，能够为我国上市公司的财务预警提供理论依据。

关键词：非财务指标、财务预警、上市公司、支持向量机、粒子群寻优

分类号：F275(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金联合基金项目，项目编号 U1304705；河南省高等学校重点科研项目，项目编号16A630032；河南省教育厅人文社科研究一般项目，项目编号2016－gh－137；河南省政府决策研究招标课题，项目编号2015B277。

在线出版日期：2016-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-92