基于数据挖掘的上市公司财务危机预警研究.pdf

这篇文章主要研究了如何利用数据挖掘技术对上市公司可能面临的财务危机进行预警。文章的核心内容涉及到了数据挖掘、财务危机预警、Z-SCORE模型、时序分析等多个知识点。 数据挖掘是一门应用广泛的交叉学科，它结合了数据库技术、人工智能、统计学和机器学习等多个领域的知识。在数据挖掘过程中，通过对大量数据的分析，可以找出隐藏在数据中的模式和关系。在金融行业，数据挖掘可以应用于信用评估、风险控制、市场趋势预测等众多领域。财务危机预警是数据挖掘在金融领域中的一个重要应用方向。企业财务危机通常意味着企业可能面临严重的财务困难，如无法按时偿还债务、亏损严重、资金链断裂等，这将严重影响企业的正常运营甚至可能导致企业破产。因此，对潜在的财务危机进行预警，对于企业的健康发展具有重要意义。 Z-SCORE模型是此次研究的基础工具之一，它是Edward I. Altman于1968年提出的一种用于预测企业破产可能性的模型。该模型利用企业的财务比率，如运营资本/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额等，来计算一个分数，根据分数的高低预测企业财务健康状况。Z-SCORE模型已经被证实对于预测企业的财务困境具有较好的准确性。 时序分析是数据挖掘中处理时间序列数据的技术。上市公司发布的财务报告是典型的时序数据，例如季度、年度的财务报表。通过时序分析，研究者可以探究财务指标在一段时间内随时间变化的规律，预测未来的变化趋势，从而对企业的财务状况进行预警。 研究采用的样本是21家特别处理（Special Treatment，ST）公司与对应的89家非ST公司。特别处理是中国股市特有的一个概念，指的是上市公司因为存在某些问题，如连续三年亏损，被交易所特别处理，挂上ST标记，以警示投资者该股票存在较大风险。选取这些公司作为样本，有助于研究财务危机预警模型的有效性。 文章的分析结果显示，通过对2012年和2013年的Z-SCORE值进行预测，并与真实值及实际情况进行对比，研究方法能够达到80%以上的准确率和判断正确率，这表明数据挖掘结合时序分析的财务危机预警模型具有较高的实用价值。 总体而言，文章阐述了数据挖掘在上市公司财务危机预警中的具体应用，介绍了Z-SCORE模型及其实用性，并且通过实证分析证明了数据挖掘时序分析方法在风险预警方面的有效性和应用前景。这对于投资者、债权人、公司管理者和监管机构都具有重要的参考价值，有助于各方更好地理解和预测企业的财务状况，从而采取相应的风险管理措施，确保金融市场的稳定。