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制造业上市公司财务预警体系的构建及比较——基于数据挖掘技术

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本文以2015年A股制造业上市公司为研究对象,选取反映企业偿债能力、经营能力等六个方面的27个指标构建预警指标体系,并运用T值显著性检验和因子分析法对顸警指标进行约简.在此基础上,本文利用Logistic回归、决策树和BP神经网络分别构建财务预警模型,并对各个模型的优缺点及预测结果进行比较分析.研究结果表明:随着ST发生时间的临近,预警准确率总体呈上升趋势;从中长期来看,决策树和BP神经网络模型的预测能力优于Logistic回归模型;从短期来看,三种模型的预测能力没有显著差异.

王艺、姚正海

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江苏师范大学商学院,江苏徐州221116

财务预警 因子分析 Logistic回归 决策树 BP神经网络

江苏师范大学研究生科研创新项目

2015YYB146

2016

财会月刊(理论版)
武汉出版社 武汉市会计学会

财会月刊(理论版)

影响因子：0.384
ISSN：1004-0994
年,卷(期)：2016.(7)
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