| 题名 | 基于机器学习构建的公司财务预警系统研究; CompanyFinancial Early-warning System Based On Machine Learning |
| 作者 | 胥光华 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2014 |
| 导师 | 晁飞 |
| 关键词 | 财务危机预警 不平衡数据集分类 组合分类器 Financialearly-warning unbalanced datasets classification combination classifier |
| 英文摘要 | 风险无处不在。由资金问题引发的我国民营企业破产案例经常发生。企业陷入财务危机将给企业的生存发展带来致命的打击。因此,构建一个有效的财务风险预警系统对企业的财务风险进行预警非常有必要。 在构建财务危机预警特征方面，本文从公司发展能力、现金支付、管理能力、偿还债务能力、资本构成、盈利能力等六个方面进行预警特征的初步选取，并利用显著性检验、信息增益法、相关性检验、主成分分析等方法对财务预警特征进行科学地筛选和提取。 在构建财务危机预警模型方面，针对财务正常与财务不正常的正负类样本集的不平衡问题，本文引入了半监督学习机制，并构建了基于改进的KNN-SVM的集成学习预警模型。实验显示，本文采用的基于...; Risk is everywhere. the cases that our private enterprises go to bankruptcy because ofmoney problem often happen.The financial crisis of the company threatens the survival and development of the enterprise.Therefore, the financialcrisis early-warningsystem for the enterprisefinancial riskis very necessary. In terms of choosing good financial crisis early-warning features, the features that refle...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术; 学号：31520111153204 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=46684 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/84522]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胥光华. 基于机器学习构建的公司财务预警系统研究, CompanyFinancial Early-warning System Based On Machine Learning[D]. 2014, 2014. |
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