误差就会 比较大 。 随着 信息 技术 的发 展 ，人 工智 能 和 机 器学 习的
支持 向量机 （ ｕ ｐｒ Ｖ ｃｏ Ｍ ｃ ｉ ，Ｓ Ｍ） 是 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ａ ｈ ｅ Ｖ ｒ ｎ 在统 计学 习理论 的基础 上 发 展起 来 的 一种 新 的机 器
学 习方法 。它基 于 结 构 风 险最 小 化原 则 ，尽 量 提 高 学 习机 的泛 化 能力 ，具 有 良好 的推 广性 能 和 较 好 的 分类精 确性 。另 外 ，支 持 向量 机 算 法 是一 个 凸 优 化 问题 ，局部最 优 解 一定 是 全局 最优 解 ，这 些 特 点都 是包括 神经元 网络在 内 的其他 算法所 不具备 的 。
Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｕ ｉ Ｍ ｏ ｅｓ ｏ ｎａ ｃａ ｓｒ ｓ ｅ ｉ ｔｏ ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｌｉｔ ｄ Ｆｉｍ ｓ ｍ ａ ａ ｉ ｅ Ｓｔ ｄｙ ｏ ｌ ｄ ｌ ｆＦｉ ｎ ｉｌＤｉｔ ｅ ｓ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｒ
ＹＡＮＧ Ｊａ ｈ ｉ ｉｎ ｕ ，ＣＨＥ ｈ ｗ ｎ Ｎ Ｃ ｉｅ
一
传 统 的 统 计 模 型 包 括 多 元 判 别 分 析 模 型 （ Ａ）和对 数 回归 模 型 （ ｏｉｉ Ｒ ｇｅｓ ｎ 等 ， ＭＤ Ｌ ｇｓｃ ｅｒ ｉ ） ｔ ｓｏ 其 中以 ＭＤ Ａ和对 数 回归模 型应 用最 为广泛 。统计 模 型最 大的优 点在 于具 有 明显 的解 释 性 ，而 存 在 的缺 陷是过 于严格 的 前提 条 件 ，如 两 者都 对 变 量之 问多 重共线性 敏感 ，且 Ｍ Ａ要 求数据 服从 多元正 态分 布 Ｄ 和 同协方 差等 ，当样本 数 据 不满 足这 些条 件 时分 类
（ ｃ ｏ ｌｏ ｕ ｉｅ ｓＡｄ ｎｓｒｔ ｎ，Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａＵｎｖｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｈ ｏ ｆＢ ｓｎ ｓ ｍｉｉｔ ｉ ａｏ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４ ｙ Ｔ ａ ｇｈ ｕ５１６ ０，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ： Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｕｓ ｓＳ ｃ ｍｐ ｎ ｅ ｓｄｉｔｅ ｓｃ ｍｐ ｎ ｅ ｓｒｃ ｉ ａ ｅ ｅ Ｔ ｏ ａ ｉｓ ａ ｓｒ ｓ ｏ ａ ｉｓ， ａ ｓ ｓｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ，ｄ ｃｓｏ ｒ ｅａ ｕ ｏｔｖ ｃｏ ｎｄ Ｈ ｅ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｅ ｉｉｎ ｔｅ ｎｄ ｓ ｐｐ ｒ ｅ ｔｒ ｍ ａ ｈ ｎ ｏ ｎａ ｉｌｄ ｓｒ ｓ ｅ ｃｉｎ． Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓｕｄ ｗ ｈ ｎ ｓｒ ａ ｔｒａ ｄ ｔｍｅｆ ｃｏ ａｆ ｃ ｈ ｄ ｌ ｃ ｉ ｅ ｆｒｆ ｎｃａ ｉｔｅ ｓｐｒｄｉｔ ｉ ｏ ｎ ｏｄ ｒｔ ｔ ｙｈｏ ｔｅ ｉｄｕ ｔｙｆｃｏ ｎ ｉ ａ ｔｒ＂ ｅ ｔｔｅ ｍｏ ｅｓ，ｗｅｐｕ — ｆ ｒ
表 ２ 神 经 网络 预 警 分 析 结 果
（ ）决 策 树 ２ 由于决 策树 属 于 非 参 数 化 的 自上 而 下 的归 纳 学 习算 法 ，所 以 对 于模 型不 必 对 变 量 进 行 筛 选 ，选 取 的指标 为前 文 的 １ 指标 ，把 样本 分 为 ｓ ２个 Ｔ和非 ｓ Ｔ 两 个 目标类 别 。对三 类样本 的 Ｓ Ｔ前两 年数 据 分别 建 立 决策 树 ，共得 到 ３棵 决 策 树 。经 过 对 各 决 策 树 进
偿 债 能 力 速 动 比率 （２）＝速 动 资 产 ／ 动 负债 Ｉ 流 资产 负 债 率 （ ３）＝负 债 总 额／资 产总 额 Ｌ
本文 研究 目的之 一 是 研 究 行 业 因素 对 模 型 精 确 度 的影 响 ，因此 本 文 分 三 种 情 况进 行 建模 。三 种 抽 样原 则如 下 ： （ ） 首先选 择房 地 产 行 业 进行 单 独研 究 。 由于 １ 房地 产行业 被 特 别 处理 的 上 市公 司样 本 有 限 ，选 定 中国 Ａ股市 场在 ２ ０ － ２ ０ ０ ６ ０ ９年来 自房地 产 行业 的被 特别 处理 的 ｌ 公 司 （ 本组 ） 和没被 特别 处理 的 ０家 样 １ 公 司 （ 制组 ）作 为建 模 样本 ，被 特别 处 理 的 ０家 控 ５家公 司和没被 特别 处理 的 １ 公 司作为 测试 样本 ， ５家 共４ ０个 样本 。 （ ）接 着 选 择 对 来 自不 同行 业 的 公 司 进 行 研 ２ 究。考 虑到 要 和房 地 产 公 司进 行 对 比 ，所 以在 样 本 数 量上保 持 一致 ，选 定 中 国 Ａ股 市 场 在 ２ ０ － ２ ０ ０６ ０９ 年来 自不 同 行 业 的被 特 别 处 理 的 ｌ ０家 公 司 （ 本 样 组 ） 和 未被特 别 处 理 的 １ ０家 公 司 （ 制 组 ） 作 为 控 建 模样本 ，被特 别处 理 的 １ ０家公 司和未 被特 别处 理 的１ ０家公 司作 为测 试 样 本 ，共 ４ ０个 样 本 。这 里 以 行业 为标 准一 一 配 对 ，对 样 本 组 和 控 制 组 之 问 由于 行业 特征 的差 异带来 的模 型偏 差做 一定 的控 制 。 （ ）最 后对 （ ） 和 （ ） 中 的样本 进 行 混合 研 ３ １ ２ 究 ，把 （ ）和 （ ） 中 的建 模 样 本 共 ４ １ ２ ０个 作 为 新 模型 的建模 样 本 ， （ ） 和 （ ） 中的测 试 样 本 共 ４ １ ２ ０ 个作 为新模 型 的测试 样本 ，共 ８ ０个 样本 。 本 文选 取 的样本 以公 司 ｓ Ｔ发生 日为基 准 日，选 取其 ｓ Ｔ前两 年 的资料 进行研 究 。
型 两类 。
线性 的函数 映射 方 式 ；具 有 良好 的容 错 性 、 自适 应 性 和很 强 的泛 化功能 等 。 决 策树是 一 种 自顶 向下 的 分类 方 法 ，它 通过 对 组训 练 样 本 的 学 习 ，构 造 出决 策 型 的 知 识 表 现 。 与神经 网络相 比 ，决 策 树 更容 易 被 人 理解 。 它 的优 点 主要有 ：对 数据 准 备 要 求不 高 ，允 许 离群 值 的存 在 ；速度 快 、精 度 高 、生成 模 式 简单 。决 策 树 适 合 对定 类数 据进行 分析 。
ｉｄｓ ｉ ）ｆ ｕｙ ｗ ｉｈｓｍ ｌ ｒ ｓｔ ｅ ｅｔ ｅ ｏ）ａ ａｏａｄｔｒｅｙａｓ ｇ． ｎｕｔｅ ｏ ｓ ｄ ， ｈｃ ａ ｐｅ ａｅ ｅ ｒ ｐ ｃｖｌ ｔ ， ｒ ｇ ｎ ｅ ｅｒ ａｏ ｒｓ ｒｔ ｓ ｓ ｉ ｙｗ ｅ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｃ ｉｉ ｒ ｉ ｒｓｓ ｗａ ｎｎｇ； ｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ； ｄ ｃｓｏ ｒ ｅ；ｓ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ；ｔａ ｅ ｄｉｉｉｎ ｅ ｉｉｎ ｔｅ ｕ ｐｏｔ ｅ ｔｒｍａ ｈｎ ｒ ｄ ｖｓｏ
（ 南理 工大学工商管理 学院，广 东广州 ５ ０４ ） 华 １６０
摘 要 ：以 因财 务原 因被 实施特 别 处理 的公 司作 为 财 务 危 机 公 司 ，有 目的 地 选 择 了 三 类 样 本 （ 地 产 行 业 样 本 、 房 不 同行 业 的样 本 、房 地 产 行 业样 本 与 不 同行 业样 本 的 混 合 ） ，取 其 发 生 财 务 困境 的前 两 年 数 据 ．运 用神 经 网络 、 决 策 树 和 支持 向量 机 模 型进 行 财务 预 警 ，以研 究行 业 因素 对 三 种模 型预 警 准 确 度 的 影 响 。 关 键 词 ：危机 预 警 ；神 经 网络 ；决 策 树 ；支持 向量 机 中图 分 类 号 ：Ｆ ７ ２５ 文 献 标识 码 ：Ａ
ｌ 引言
随着全 球 经济 一 体 化节 奏 的加快 ，市 场 竞 争 越 来 越激烈 。在这 激 烈 的竞 争 环 境 中 ，有效 的财 务 预 警 系统能帮 助 企业 及 早规 避 风 险 ，避 免遭 受 更 大 的 损 失 ，提 高企业 竞 争 力 。当前 被 广 泛应 用 亍 财 务预 警研 究 的模 型 主要分 为传 统统 计 模 型 和人 工 智 能模
些分类 和预测 的算 法也 被 引 入到 金 融 信用 风 险 评 估 领域 中来 ，主要 研 究 方法 有 神 经 网络 、决 策 树 以 及 支持 向量机 。 神经 网络是 由 大量 的简单 处 理 单元 相 互 联 结组 成 的复杂 网络 系统 。神 经 网络 具 有 一些 统 计 方 法无 法 比拟 的优 点 ，如 ：对数 据 分 布 的要 求 不 严格 ；非
借 鉴前 人相 关 的 研 究 成 果 和 根 据 数 据 可 得性 原 则 ，本 文 分 别 从 偿 债 能 力 、盈 利 能 力 、营 运 能 力 、 成长能力 几 方面选 择 了 １ 财 务 指 标 ，具 体 如 表 １ ２个
所 示
表 １ 指 标
指标类 型 具体指标及其计算方法 流动比率 （ ． ＝ Ｉ ） 流动资产／ １ 流动负债
一
收 稿 日期 ：２ １ Ｏ ０ ０一 ６—２ ４。修 回 日期 ：２】 ０ （０— ９一Ｏ 】 ９

杨建 辉等 ：上市公 司财务困境预测模型 比较研究
２５ ２
２ 财务 困境 预警模 型 的构 建及预 测 比较
２ １ 样 本 的 抽 取 ．
果 的影 响不大 ，因此 在 构 建 神 经 网络模 型 时没 有 进
２２ 预 警指 标 的选取 ．
行变 量筛选 ，而仅 仅 使 所 选 财 务 比率尽 可 能包 含 比 较多 的信息 ，力 图从 多方 面反 映企业 财务 状况 。 在神 经 网络 模 型 中 ，把 建 模 样 本 作 为 训 练 集 ， 把 测试 样本 作 为预测 集 ，采用单 隐层 的 Ｂ Ｐ神经 网络 进 行训 练 。输 入层 的输 入 变量 为前 文提 到 的 １ 财 ２个 务 指标 ，共 ７个 节 点 ；输 出层 有 一 个 节 点 ，输 出 １ 代 表上 市公 司 被特 别 处 理 ，输 出 ０代 表 上 市 公 司 没 被 特别 处理 。输 入 层 和 隐 层 之 间 的传 递 函数 取 正 切 函数 。 对来 自房 地 产 行 业 的公 司 、来 自不 同行 业 的公 司和两 者 的混 合样 本进 行研 究 的结果 如表 ２所示 。