基于Probit与SVM组合模型的上市公司财务危机预警研究的任务书.docx

基于Probit与SVM组合模型的上市公司财务危机预警研究的任务书
任务书
一、任务背景
财务危机是企业面临的重大风险之一，假如不及时进行预警，有可能导致企业破产，投资者损失惨重。因此，对企业进行财务危机预警十分必要。目前，Schmidtbauer等人提出了一种基于Probit模型的财务危机预测方法，该方法基于企业历史数据进行模型构建，能够准确预测出企业是否面临财务危机。但是，该方法没有考虑到不同特征之间的关联性，且样本数据较少时会出现过拟合的情况。另一方面，支持向量机（SVM）作为一种有效的分类器，在解决小样本、非线性分类等问题上具有优势。因此，本项目将基于Probit与SVM组合模型，对上市公司进行财务危机预警研究。
二、研究内容
1.对上市公司的财务数据进行挖掘和分析，包括财务指标、现金流量等数据，并对数据进行预处理。
2.基于Probit模型，构建上市公司财务危机预测模型，分析模型的效果，并进行优化。
3.考虑Probit模型的不足，引入SVM方法，构建组合模型，提高财务危机预警的准确率和效率。
4.利用实际上市公司数据对模型进行验证，并对结果进行分析和讨论。
三、研究方法
1.数据挖掘与分析：使用Excel、Python等工具，对上市公司的财务数据进行挖掘和分析。
2.预处理：对数据进行清洗、去除异常值、缺失值等处理，并进行归一化操作。
3.Probit模型：构建Probit模型，利用企业历史数据进行训练和预测。
4.SVM模型：引入SVM方法，对Probit模型进行改进和优化。
5.验证与分析：使用实际数据对模型进行验证，并对结果进行分析和讨论。
四、研究意义
1.提高上市公司的风险管理能力，减少投资者损失风险。
2.提高企业财务危机预警的准确率和效率。
3.为相关行业和政府部门提供参考和建议，促进金融市场的健康发展。
五、预期成果
1.建立基于Probit与SVM组合模型的上市公司财务危机预警模型。
2.对模型的准确性和效率进行评估。
3.验证模型的适用性和可行性。
4.形成科技论文和技术报告。
六、研究计划和进度安排
第一年：完成上市公司财务数据挖掘和分析，建立基于Probit模型的财务危机预测模型，并进行初步优化。
第二年：将Probit模型与SVM模型相结合，构建组合模型，对预测模型进行深入研究。
第三年：使用实际数据对模型进行验证，并对模型的准确度、效率进行评估，形成论文和技术报告。
七、参考文献
1.梁桂文.基于Probit模型的财务危机预测研究[J].现代财经,2016(03):107-109.
2.莫向东,李准.大规模数据下基于SVM的分类算法研究现状[J].美术史研究,2019(01):56-62.
3.杨建华,李小嚣.基于SVM的大气污染物质浓度预测研究[J].商业研究,2017(06):276-277.