38200字硕士毕业论文中间财务管理模型论文集——基于粗糙集理论和人工神经网络的上市公司财务危机预警分析
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：38200字
论点：上市公司,预警,财务危机
论文概述：
本文理论结合实际，基于上市公司财务危机预警这一实际问题，具体分析了需要处理数据的特征，从财务数据连续属性离散化入手，对粗糖集理论在实际问题中的应用进行了优化，并且使得粗糙
论文正文：
第一章导言
1.1上市公司金融危机预警研究背景
随着改革开放的浪潮，中国证券市场经历了20多年的跌宕起伏。1990年底，上海证券交易所和深圳证券交易所相继登陆中国两大金融中心，也是中国资本市场改革的最好见证。从成立之初的10家上市公司到2000年的1088家，再到现在的2000多家公司，这两家交易所见证了成千上万家上市公司的兴衰。他们既有辉煌，也有低谷，但他们共同描绘了一幅中国资本市场的多彩画面。由于上市公司信息的透明性和开放性，它们已经成为众多专家学者的研究和探索对象。在中国证券市场20多年的发展中，许多公司随着上市浪潮而发展壮大，成为行业乃至全国知名企业。然而，与此同时，由于金融欺诈、管理层重大变动和实际控制人的不良行为，大量企业严重损害了中国资本市场的信誉，使许多中小投资者面临破产危机。中国证券交易所称这些亏损企业为特殊待遇。企业的生产经营是可追溯的，是一个逐步发展和演变的过程。如何从企业的财务数据中找出未来某一时刻是否存在金融危机的可能性，将是一个值得研究的课题。上市公司的财务信息比普通公司更容易获取。经过20多年的发展，上市公司信息披露制度日趋完善。许多公司积累了大量的财务数据。面对这些各种指标和数据，如何从数据中找到背后的秘密公司，找到公司的发展规律，将为公司研究奠定更加坚实的基础。从本质上讲，上市公司财务危机预警是一个挖掘和分析包含财务数据特征的数据集的过程。公司的发展和进步轨迹隐藏在这些数据后面。从这些数据中挖掘规律和秘密可以更好地总结过去公司的发展经验和教训，避免未来的危机。
1.2上市公司财务危机预警研究的重要性和意义
上市公司在一个国家的经济体系中发挥着非常重要的作用。其中大部分是某个行业的领导者，这些行业大多是国民经济的支柱产业。无论是税收、就业还是对国内生产总值的贡献，上市公司都是-？这是15个国家中不可或缺的重要部分。一旦上市公司发生金融危机，其股权投资者、债权人、政府、相关行业的上下游甚至监管机构都会受到很大影响，尤其对广大中小投资者会产生毁灭性影响，加剧社会不稳定。更严重的是，这将大大影响资本市场在投资者心目中的地位和信誉。一旦出现这样的问题，企业将无法通过资本市场顺利融资，并将对一个国家的经济发展造成无法估量的损失，从而显示出金融危机预警对上市公司的重要性。
由于上市公司为全社会募集股权投资，并对投资者负责，各国证券监管机构要求上市公司披露信息。通过上市公司披露的业务和财务信息，我们可以对公司过去一段时间的生产经营有一个大致的了解。由于一些公司需要在资本市场进行再融资，一些公司发布了虚假的利润信息来掩盖其不足以提高股价和获得更多股权资本的操作，但它们的财务数据是不能说谎的。即使有些财务数据是伪造的，也可以通过对整体财务指标的综合判断来发现问题。通过对以往财务数据的全面分析，我们可以有效地提取这些数据背后的规律，总结出当公司财务数据进入何种模式时的财务危机，然后应用这种模式来预测未来需要判断的公司。这种方法可以有效地预测和判断未来可能发生的危机。一旦判断出一家公司将来可能会发生金融危机，就可以引起投资者、监管机构和公司本身的注意，从而防止可能发生的危机和严重后果。即使判断错误，公司最终也没有发生财务危机，而且通过危机预警提醒公司加强管理和公司治理，提高经营效率，真正从根本上解决危机，这对于上市公司财务危机预警最为重要。综上所述，上市公司财务危机预警分析对国民经济的稳定发展起着非常重要的作用。提高企业的管理水平和风险防范能力具有重要的现实意义。
第二章相关理论基础
2.1粗糙集理论的发展和国内外研究现状
粗糙集是处理不完整和不准确信息的有效工具。对于一些不准确、不完整和不一致的不完整信息，粗糖集可以有效挖掘隐藏的知识，揭示数据背后的潜在规律。1982年，波兰学者帕夫拉克创造性地提出了粗糙集理论。1991年，经过10年的时间，Pawlak出版了一本关于粗糙集的专著，该专著充分解释了粗糙集理论，并为其奠定了坚实的数学基础和框架。补充这本书的是1992年出版的粗糙集理论应用专著。这两本专著更好地阐述了粗糙集理论在相关时期的研究成果和应用前景，极大地促进了粗糙集理论的未来发展。从1992年至今，每年都召开以粗糙集理论为主题的国际会议，为粗糙集理论的发展做出了巨大贡献。在这一学术领域还成立了国际原糖收集研究协会。波兰、法国、意大利、捷克共和国、瑞典、美国、澳大利亚、中国等相关国家的专家为该领域的研究做出了巨大贡献。目前，该理论在人工智能领域占据了非常重要的地位，越来越受到研究者的重视。
2.1.1当前粗糙集理论的国际国内研究
在国际上，第一届粗糙集理论国际研讨会于1992年在波兰基尔克斯举行。本次会议主要讨论集合近似定义的基本思想和相关应用，其中粗糙集环境下的机器学习研究是本次会议的四大主题之一。2004年，由国际粗集协会主办的第一份国际粗集期刊《粗集进展》成功出版。波兰华沙大学、技术大学、美国圣何塞州立大学和印度统计研究所对粗糙集理论进行了深入研究。在国内方面，2001年5月，“首届中国粗糖与软计算研讨会”在重庆举行，创始人兹·帕夫拉克教授应邀发言。计算研究所、中国科学院自动化研究所、重庆邮电学院等高等院校和研究机构在粗糙集的研究、开发和创新方面取得了巨大成就。张文秀28、王国萨29、苗多谦30等专家学者对中国在国际粗糙集领域的研究做出了突出贡献，并发表了自己的专著来说明他们在粗糙集领域的研究进展。
年上市公司财务数据连续属性离散化优化算法……20
3.1上市公司财务数据特征分析……20
3.2基于信息熵的连续属性离散化算法……22
3.3动态邻域聚类……24
3.4基于动态邻域聚类的连续属性离散化……27[/比尔/] 3.4.1相似决策方案的区间合并方法……28 [/BR/] 3.4.2基于动态邻域聚类的属性离散化优于……29[/比尔/] 3.5本章概述……31 [/BR/]第四章上市公司财务危机预警流程……32
4.1上市公司财务指标原始数据……34
4.2数据预处理……37
4.3属性约简……43
基于粗糙集理论4.3.1初级指标选择……43
4.3.2属性约简……44
4.4利用神经网络构建金融危机……45
4 . 4 . 1 BP神经网络的基本原理……46
4.4.2神经网络构建和培训流程……47
4.5金融危机预警模型实证检验……49
4.6金融危机预警模型测试……50
4.7本章概述……52
第五章基于粗糙集-神经网络的处理结果……53
5.1和……53
5.2和……55
5.3和……57
5.4。本章总结……59
结论
本文将理论与实践相结合。根据上市公司财务危机预警分析的基本问题，以基础理论为基础，以实际应用为背景，对连续属性的离散化、相关算法的改进以及上市公司财务危机预警模型的建立进行了探索和分析。主要开展了以下工作:
(1)根据上市公司财务数据的特点，通过回顾基于信息熵的经典属性离散化算法，提出了一种效果更好、速度更快的基于动态邻域聚类的属性离散化算法。在此基础上，增加了相似决策方案的区间合并优化方案，有效提高了算法效率，使离散化效果更好，更适合高维大数据处理。
(2)为解决上市公司财务危机预警分析问题，利用粗糙集处理高维数据的优势、神经网络处理大数据集的并行性和高容错性以及数据集的实际特点，设计了一套分析方案。该方案预测结果准确性高，能够在很大程度上判断上市公司未来两三年是否会发生金融危机，为未来专家系统的设计奠定了坚实的基础。
(3)分析比较单独使用粗糙集方法、单独使用人工神经网络方法和粗糙集-神经网络方法对上市公司财务预警的影响。结果表明，两种方法相结合可以有效弥补单独使用两种方法的不足，优势互补，提高了算法效率和预测精度。该方法可以进一步研究，使其适用于其他领域的更多应用。
参考
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