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数据挖掘技术在上市公司财务困境预测中的应用
数据挖掘技术在上市公司财务困境预测中的应用
作者:
张乔
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数据挖掘
财务困境预测
因子分析
Logistic回归
摘要:
本文在系统研究了国内外关于财务困境预测方面的理论和方法的基础上,以我国的沪深两市上市公司为研究对象,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,利用Clementine软件进行Logistic回归,并在此基础上构建了财务困境预测模型.
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篇名
数据挖掘技术在上市公司财务困境预测中的应用
来源期刊
财会学习
学科
关键词
数据挖掘
财务困境预测
因子分析
Logistic回归
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
财务管理
研究方向
页码范围
23-24
页数
2页
分类号
字数
2999字
语种
中文
DOI
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作者信息
序号
姓名
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1
张乔
山东财经大学会计学院
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研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
财会学习
主办单位:
中国建材报社
中国会计学会建材分会
出版周期:
旬刊
ISSN:
1673-4734
CN:
11-5460/F
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区三里河路11号
邮发代号:
80-508
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
31476
总下载数(次)
82
总被引数(次)
53945
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