The dynamic financial distress prediction method of EBW-VSTW-SVM
The dynamic financial distress prediction method of EBW-VSTW-SVM
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EBW-VSTW-SVM动态财务困境预测方法
DOI：
10.1080/17517575.2014.986214
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发表时间：
2016-07
影响因子：
4.4
通讯作者：
He Kai-Yu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun Jie;Li Hui;Chang Pei-Chann;He Kai-Yu
财务困境预测在企业财务风险管理中具有重要作用。以往的研究大多试图构建有效的静态财务困境模型，但这些模型都是基于企业外部收集的水平数据集，将财务困境定义为破产或资不抵债等绝对条件，难以嵌入到企业信息系统中。本文尝试提出一种基于熵权法、支持向量机和企业垂直滑动时间窗的财务困境动态评价与预测方法。EBW-VSTW-SVM动态FDP（DFDP）方法，随着时间的推移不断动态更新FDP模型，只需要建模企业自身的历史财务数据，易于嵌入企业信息系统。EBW-VSTW-SVM的DFDP方法包括四个步骤，即基于EBW的纵向相对财务困境评估（VRFD）、基于VSTW的DFDP建模训练数据集的构建、基于SVM的DFDP模型的训练和未来时间点的DFDP。通过对两家医药上市公司的案例分析和对其他公司的实验分析，模拟企业纵向时间窗口的滑动。研究结果表明，该方法是可行的，有效的，以帮助管理者改善企业的财务管理。
Financial distress prediction (FDP) takes important role in corporate financial risk management. Most of former researches in this field tried to construct effective static FDP (SFDP) models that are difficult to be embedded into enterprise information systems, because they are based on horizontal data-sets collected outside the modelling enterprise by defining the financial distress as the absolute conditions such as bankruptcy or insolvency. This paper attempts to propose an approach for dynamic evaluation and prediction of financial distress based on the entropy-based weighting (EBW), the support vector machine (SVM) and an enterprise’s vertical sliding time window (VSTW). The dynamic FDP (DFDP) method is named EBW-VSTW-SVM, which keeps updating the FDP model dynamically with time goes on and only needs the historic financial data of the modelling enterprise itself and thus is easier to be embedded into enterprise information systems. The DFDP method of EBW-VSTW-SVM consists of four steps, namely evaluation of vertical relative financial distress (VRFD) based on EBW, construction of training data-set for DFDP modelling according to VSTW, training of DFDP model based on SVM and DFDP for the future time point. We carry out case studies for two listed pharmaceutical companies and experimental analysis for some other companies to simulate the sliding of enterprise vertical time window. The results indicated that the proposed approach was feasible and efficient to help managers improve corporate financial management.
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影响因子：
4.4
作者：
Lihong Liang
通讯作者：
Lihong Liang
DOI：
10.1109/ijcnn.1990.137710
发表时间：
1990-06
期刊：
1990 IJCNN International Joint Conference on Neural Networks
影响因子：
--
作者：
M. Odom;R. Sharda
通讯作者：
M. Odom;R. Sharda
使用实例选择来处理概念漂移的动态财务困境预测
影响因子：
8.5
作者：
Sun, Jie;Li, Hui
通讯作者：
Li, Hui
DOI：
10.1017/cbo9780511801389.013
发表时间：
2000-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
N. Cristianini;J. Shawe-Taylor
通讯作者：
N. Cristianini;J. Shawe-Taylor
DOI：
10.1016/s0377-2217(98)00051-4
发表时间：
1999-07
期刊：
Eur. J. Oper. Res.
影响因子：
--
作者：
G. Zhang;Michael Y. Hu;B. E. Patuwo;Daniel C. Indro
通讯作者：
G. Zhang;Michael Y. Hu;B. E. Patuwo;Daniel C. Indro