基于混合双正交小波核支持向量机的企业财务危机预警模型及应用研究

The research of corporate financial crisis prediction model and its application based on mixed biorthogonal wavelet kernel support vector machine (SVM) is conducted in this project. The constructor method of a new class of biorthogonal wavelet kernel function is prosposed firstly. Further, Combination methods between different biorthogonal wavelet kernels or biorthogonal wavelet kernel and other traditional kernels, and the choice methods of base kernels and Weight optimization methods are also proposed. Afterwards, new mixed biorthogonal wavelet kernel functions are constructed. Then the financial evaluation index system are established from the four dimensions which contain profitability, solvency, growth capacity and operating capacity, and kernel principal component analysis method based on mixed biorthogonal wavelet kernel is presented to feature selection according to the analysis of data collected from corporations of different sizes, types and fields. At last, two-class, multi-class and single-class SVM modles based on mixed biorthogonal wavelet kernel are respectively structured and used to conduct empirical experiments of corporate financial crisis prediction on financial data from listed companies and commercial bank in China in recent years.

本项目基于混合双正交小波核支持向量机，对企业财务危机预警模型及应用进行研究。项目首先提出一类新的双正交小波核函数的构造方法，并进一步提出双正交小波核函数之间以及双正交小波核函数与其他核函数之间的组合方法、基本核函数的选择以及权重系数的优化方法，在此基础上构造混合双正交小波核函数。随后，从盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力等四个维度上建立企业财务危机预警的指标体系，基于对不同规模、类型和行业中企业财务数据特征的分析，提出基于混合双正交小波核的核主成份分析方法，进行企业财务危机预警指标优化。最后分别建立基于混合小波核的两值分类、多值分类和单值分类支持向量机模型，以近年来我国上市公司的财务数据和商业银行部分企业财务数据为样本，进行企业财务预警、分级评价以及财务状况异常检测实证研究。

随着企业面临的外部环境日益严峻和复杂，其生存和发展面临诸多风险和更大的不确定性，由于各种原因导致企业出现财务危机甚至破产清算的概率也明显增大。作为市场的基本元素，企业是国民经济的基础，企业出现财务危机将会危及银行系统、其他债权人等众多主体并产生极大影响。在此背景下，必须以企业为中心研究识别和预测企业财务危机的理论和方法，从而为政府管理部门、企业经营管理者和其他利益相关者提供及时、准确的财务危机预警信号。.本项目在提出一类新的双正交小波核函数并进一步构造混合双正交小波核函数的基础上，通过构造混合双正交小波核支持向量机（SVM）研究企业财务危机预警模型及其应用，主要研究内容包括以下三个方面：.（1）双正交小波核函数及混合双正交小波核函数构造及优化研究；.（2）基于核主成份分析的企业财务危机预警指标选择及优化研究；.（3）基于单值、两值和多值SVM分类模型的企业财务危机预警应用研究。.本课题的主要研究结果包括以下四个方面：.（1）提出了一类新的双正交小波核函数的构造方法，并从理论上证明了该核函数满足正定核的容许性条件；.（2）提出了双正交小波核函数之间以及双正交小波核函数与其他核函数之间的组合方法、基本核函数的选择以及权重系数的优化方法，在此基础上构造混合双正交小波核函数；.（3）提出了基于混合双正交小波核的KPCA（核主成份分析）方法，进行企业财务危机预警指标的选择和优化；.（4）对原申请书研究内容进行了适当扩展，提出了基于DEA和双正交小波核函数SVM的混合财务危机预警模型。.本课题建立基于混合双正交小波核的两值分类、多值分类和单值分类SVM模型，以近年来我国上市公司的财务数据和商业银行部分企业财务数据为样本，进行企业财务预警、分级评价以及财务状况异常检测实证研究。实证研究的结果表明，与传统的高斯、径向基以及非双正交小波核函数相比，本课题所构造的双正交小波核函数具有良好的分类性能，所构造的混合双正交小波核函数在分类精度上较单核函数具有明显提升，所提出的基于混合双正交小波核的KPCA方法在选择财务指标方面具有较PCA等方法更好的性能。.本课题的研究具有两个方面的重要科学意义。一方面，提出的双正交核函数构造方法，是对核函数构造理论的丰富和完善；另一方面，构造的基于混合双正交小波核的两值分类、多值分类和单值分类SVM模型，是对财务预警理论的丰富和完善。