财务困境预测中的变量筛选——基于平均影响值的SVM方法

在财务困境预测中,如何从大量备选指标中筛选出预警指标是一个重要环节。为了更有效地设计财务困境预测模型,本文将平均影响值方法应用于SVM回归来进行变量筛选,首先对训练集数据用SVM进行训练,然后分别增减每一自变量的10%来进行仿真,对两个仿真结果的差值按样本数平均,得出平均影响值;最后对各个自变量的平均影响值按绝对值大小排序,从而进行变量筛选。实证结果表明,该方法能够以较少的特征变量实现较高的分类精度,是切实有效的。     

金融业混业经营模式比较与选择

以美国《金融服务现代化法案》通过为标志,混业经营已成为国际金融业的发展趋势。入世后,随着中国金融市场逐步开放,中国正逐步融入国际金融体系,中国金融机构正面临来自实行混业经营国家“航母”式外资金融机构的竞争,分业经营模式下的中国金融体系已难以应对国际混业经营的挑战。鉴于银行业尤其是四大国有商业银行在中国金融领域中的绝对主导地位,本文以国有商业银行为核心,在比较各种混业模式的基础上,通过对金融控股公司实现混业经营的机理与方式、确保安全性的特点和在我国现有资源可获性综合分析,本文认为以国有商业银行为主体积极构建中国金融控股公司混业模式是中国金融业由分业经营向混业经营转变相对现实而稳妥的选择。     

哈比比时期印尼政府改变对东帝汶政策原因解析

亚洲金融危机使苏哈托政府垮台,哈比比在军方领导人的支持下继任总统。一些国家和非政府组织抓住机会在东帝汶问题上对印尼施压;东帝汶人民也加紧反抗,并适时改变斗争策略。为了赢得国际援助,并增加自身政治资本,哈比比不得不改变对东帝汶的政策,最终促成东帝汶的独立。     

我国财务困境公司重组摘帽前后的长期绩效——基于因子分析法的绩效评价

ST公司在脱离困境后的长期绩效如何是投资者、债权人和证券监管部门关注的焦点。以ST后第一年即摘帽的35个公司为样本,选取这些公司摘帽前一年、摘帽当年和摘帽后第一年至第三年共五年的财务指标,运用因子分析法,考察它们的长期绩效。研究结果表明,这些ST公司虽然从盈利能力上看经过重组达到了摘帽的要求,摘掉了ST的帽子,但实际上在重组摘帽后资金严重不足,没有持续发展能力,从长期看其业绩并没有真正提高。     

提高选煤厂经济效益的途径探讨

提出了选煤厂在目前金融危机及竞争日益激烈等严峻的形式下提高效益的若干思考,主要包括四方面：一是严格控制生产过程的成本投入,合理综合利用资源;二是生产适销对路产品,全面满足用户要求;三是完善的技术管理;四是科学管理,强化营销,旨在促进选煤企业能够认清形势,增强企业竞争力。     

财务管理学案例教学探讨

案例教学法以其独特优势突破了传统的教学模式,在本科经管类专业教学中实施案例教学是落实专业业务培养目标的重要途径。从目前财务管理学案例教学现状着手,探讨了如何有效地开展案例教学。     

金融创新之我见

该文针对我国金融创新所取得的成就及存在的问题,提出我国金融创新的对策建议,具有一定借鉴意义。     

企业经营失败评价方法研究进展述评

20世纪80年代末期，学者们开始尝试使用新的方法替代传统的横截面统计方法来研究企业经营失败的评价问题，并体现出一定的优越性。本文选取基于模糊法则的分类模型、粗糙集分析、混沌模型、自组织映射、生存分析、累积总和模型、固定效应的面板数据logit模型、多维标度八种较为典型的新方法进行重点评述，分析各个方法的优势与局限性，进而阐述新方法的特点及其在研究中存在的不足，并对未来的研究方向进行展望。     

一种金融时间序列区域分割方法的研究

金融时间序列指描述不同金融产品诸如股票、汇率与基金等的时间序列.它与金融市场中人类的各种经济活动密切相关,呈现出复杂多变的状态.为了从海量的金融数据中发现有价值的,可用于投资的信息,大量学者采用数据挖掘来对金融时间序列作数据提取和处理.由于金融时间序列具有高噪声、非平稳性、潜在的周期性等特性,如果直接在金融时间序列的原始数据的基础上进行数据挖掘,会导致结果失败或是取得不理想的挖掘效果.而在数据挖掘前能对原始数据进行数据清洗、数据集成等预处理,数据挖掘质量将达到更好地效果.作为金融时间序列的一个重要分支,股票时间序列预测方法通常采用分段线性表示PLR(Piecewise Linear Representation)进行时间序列的预处理.但是PLR算法存在采用单一的拟合误差作为阈值,分段效果不太理想,算法本身的通用性,时间复杂度等性能都有待提高等缺点.本文提出了金融时间序列区域分割方法,该方法在定性和定量上都优于传统的分段线性方法.     

关中—天水区域经济一体化与金融支持问题研究

本文指出关中—天水经济圈经济发展和金融发展所存在的问题并进行分析,最终提出关中—天水经济区经济金融协调发展的措施。