考虑多维效率的上市公司财务困境预警研究

摘要：

已有的财务困境预警研究一般基于财务指标,或在财务指标基础上引入单一效率指标,而多维效率指标能够更加全面有效地反映不同行业、不同资产规模的上市公司整体状况,从而对上市公司财务困境产生更好的预警效果.本文从经营效率、财务效率、融资效率和人力资本效率这四个维度分别提出相对应的投入产出指标体系,并采用数据包络分析对上市公司各个维度的相对有效性进行评价.在此基础上,将得到的多维效率指标与财务指标相融合,建立上市公司财务困境预警模型.为了验证所提出模型的有效性,采用支持向量机、人工神经网络和决策树这三种常用的财务困境预警技术,并基于不同的财务指标体系对我国上市公司进行实证研究.结果表明,考虑多维效率指标的上市公司财务困境预警模型能够有效提高预测准确度.

关键词：财务困境预警、数据包络分析、支持向量机、人工神经网络、决策树

所属期刊栏目：29

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2021-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：32-41