基于数据挖掘的财务危机多分类预警研究  

作　　者：赵智繁 王世民[1] 曹倩[1] 

机构地区：[1]北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室,北京100048

出　　处：《中国管理信息化》2016年第11期56-61,共6页China Management Informationization

基　　金：北京市教委科学研究项目(KM201410011005);北京市优秀人才培养资助项目(2015000020124G029);北京工商大学教育教学改革项目(jg155225)

摘　　要：目前对财务危机预警模型的研究大多少为二分类研究,其只能对企业是否存在财务危机做出预警,无法对企业的财务危机程度做出警报,因此简单的二分类可能无法揭示企业财务状况逐渐变差的事实。鉴于此,将F分数模型与ST分类法相结合,对企业财务危机程度进行了细化,并使用t-2年的财务数据构建了基于关联规则、决策树等数据挖掘算法的财务危机多分类预警模型。实证结果表明,模型在保证了较高准确率的基础上,能够提供更加精细的警报。

关 键 词：F分数模型 数据挖掘 财务预警 财务危机 多分类 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理]