基于PCA-SVM模型的创业板上市公司财务危机预警研究

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创业板市场是2009年政府为鼓励科技创新专为暂时无法上市的高科技型中小企业提供融资途径和成长空间而建立的证券交易市场。虽然我国创业板市场具有高成长、高盈利的特点,但是由于其起步较晚、发展尚不成熟、规章制度尚不完善,因而也一直面临着高风险性的问题。2020年6月,深圳证券交易所第五次修订了《深圳证券交易所创业板股票上市规则》,该规则对创业板上市公司强制退市的条件提出了更为严格的要求,这使得一些存在财务异常的公司面临着暂停上市甚至退市的风险。因此,为保证我国创业板上市公司的稳健发展,建立一个有效的创业板上市公司财务危机预警系统已迫在眉睫。本文首先基于创业板上市公司的自身特点及相关学者对创业板上市公司财务危机的界定,同时结合2020年6月深圳证券交易所对其退市制度的最新规定,为创业板上市公司财务危机制定了一个新的评判标准。其次基于这个新标准,从2017-2019年间创业板市场中选取了166个财务危机样本和与之配对的166个财务正常样本。然后从盈利能力、经营能力、发展能力、偿债能力和现金流量等五个方面选取了34个财务指标,通过对这34个指标进行显著性检验和主成分分析选取了10个综合指标,最终构建了基于主成分分析和支持向量机的财务危机预警模型,并将其与单一支持向量机模型进行对比。研究结果发现:(1)主成分分析和支持向量机组合模型在创业板上市公司财务危机预警中有更好的预测效果;(2)本文制定的创业板上市公司财务危机评判标准能对创业板上市公司财务危机进行有效的预测,因此该评判标准具有一定的合理性。最后根据研究结果,从提高企业资金利用率、提高企业资金周转率、增强企业偿债能力、提高企业盈利能力、提高企业员工风险防范意识、加强企业信息披露监管力度、建立有效的财务危机预警系统和加强企业诚信经营理念等方面,对防范创业板上市公司财务危机提出了针对性建议。
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