基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测  

Financial Crisis Prediction of Listed Companies Based on Selforganize Data Mining

作　　者：张秋菊[1] 朱帮助[1] 刘致秀[1] 马淑姣 

机构地区：[1]五邑大学经济管理学院,广东江门529020

出　　处：《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》2013年第6期942-946,共5页Journal of Wuhan University of Technology：Information & Management Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71201010);教育部人文社会科学青年基金资助项目(11YJC630304);广东省自然科学基金资助项目(S2011010001591;S2012010009991);五邑大学青年教师科研基金资助项目(201105250949364)

摘　　要：为了提高上市公司财务危机的预测精度,利用自组织数据挖掘中的客观系统分析(OSA)算法提取上市公司财务危机指标体系的关键属性,将其作为输入构建基于自组织模糊规则归纳算法(FRI)的上市公司财务危机预测模型,自动提取上市公司财务危机模糊规则,进而对公司财务危机状态进行判别。选取200家上市公司作为样本进行实证分析,结果表明,该模型对测试样本预测精度达到了85%,可以作为上市公司财务危机预测的一种有竞争力的解决方案。A model based on fuzzy rule induction( FRI) was proposed using GMDH,which extracts fuzzy rules from the financial data of listed companies autonomously to form the fuzzy model described in a more natural language to identify financial crisis.The objective system analysis( OSA) was used to extract the key attributes as input variables.And 200 listed companies were taken as samples to execute the empirical analysis.The empirical results show that the forecast accuracy of the model is over 85% on testing samples.It was proven that the FRI is an efficient and practical tool for the financial crisis prediction of listed companies.

关 键 词：自组织模糊规则归纳 数据分组处理 财务危机 预测模型 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]