基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用

目前越来越多的数据挖掘方法被用于风险预警中,决策树、支持向量机、神经网络、Logistic回归等方法在风险预警中都表现出了较好的特性和预警效果,但是不同数据挖掘分类方法得到的结果不同,往往导致预警结果的不一致,因此也会存在一定风险。本文引入信息融合技术对不同数据挖掘分类方法得到的结果进行融合处理得到最优的结果,解决了不同数据挖掘方法得到的结果不一致问题。文章在SVM和Logistic回归的数据挖掘模型基础上建立基于信息融合的公司财务预警模型,提高了财务预警准确率,并且保留了原数据挖掘方法在分类预测上的优势。在实证研究中,论文选取了中国制造业的上市公司作为研究对象,在SVM和Logistic回归两种数据挖掘模型的基础上利用信息融合方法建立了财务预警模型,实证结果表明,基于信息融合的数据挖掘方法的预测准确率要高于单独的SVM和Logistic回归两种方法。

地方政府应对冲击和危机的战略:预期能力和财政脆弱性的作用

本文以政府财政韧性文献为基础,利用德国、意大利和英国600多个地方政府的调查数据,探讨了危机时期外部冲击、预期能力和相关的感知脆弱性在决定不同组织应对战略中的作用(即“恢复”与“向前”战略)。面对冲击,更高的感知脆弱性与恢复战略尤其相关,而预期能力的存在则与向前战略相关。