基于商業(yè)智能的制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警研究.pdf

1、本文在回顧了國內(nèi)外關(guān)于財務(wù)預(yù)警和商業(yè)智能的相關(guān)文獻(xiàn),選取了2010-2013年期間首次被ST的50家制造業(yè)上市公司和與其相配對的50家非ST上市公司,以首次被ST的T-3年的財務(wù)數(shù)據(jù)對制造業(yè)上市公司的財務(wù)預(yù)警進(jìn)行研究。首先本文根據(jù)指標(biāo)選取原則選取了29個涉及盈利能力、償債能力以及營運能力等五個方面的財務(wù)指標(biāo),并通過了正態(tài)性檢驗、T檢驗和非參數(shù)檢驗篩選出了24個顯著性指標(biāo)構(gòu)建了財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系;其次利用商業(yè)智能軟件SQL server20

2、08建立了數(shù)據(jù)倉庫,并通過相關(guān)的查詢語句實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的多維聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)透視表的呈現(xiàn)。最后通過SSAS數(shù)據(jù)挖掘模塊的決策樹、聚類分析、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了4個預(yù)警模型,匯總了預(yù)警模型中較為重要的指標(biāo),并使用提升圖和分類矩陣對模型的有效性進(jìn)行比較分析,提取出隱藏在樣本中的潛在信息。本文創(chuàng)新性的使用SQL server2008商業(yè)智能軟件構(gòu)建了財務(wù)預(yù)警體系,通過整合數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫達(dá)到了數(shù)據(jù)的及時傳輸,完善了財務(wù)的實時監(jiān)控功能,并有