基于云計算和數據挖掘技術的中小企業(yè)風險預測模型研究.pdf

1、經歷了金融海嘯，企業(yè)的財務狀況備受關注，但如何使投資人實時掌握公司的營運狀況，并及時做出客觀的判斷，這是數據挖掘潛在的商業(yè)應用價值之所在。云端運算是基于網絡的運算方式，它以虛擬化作為基礎架構，使像網格架構的硬件和軟件分布系統(tǒng)集成，憑借強大的運行機制，采用云端的分布式體系結構，它可以提供有力的數據存儲和處理能力，以滿足不同用戶的不同需求。
　　本文的目標是建立基于云端的預警模型和預測系統(tǒng)找出信息的模式和未來趨勢，監(jiān)測中小企業(yè)(SME

2、)財務風險的演化。通過構建多個數據挖掘模型，開發(fā)了基于F值的中小企業(yè)財務風險識別方法,并可以對企業(yè)的經營業(yè)績進行比較。進一步，借助云計算實時、快速的特點，將所構建的中小企業(yè)財務預測模型與云計算整合，得到一個開放的預警平臺(C2FAST)。這樣，終端用戶便可以通過網絡隨時隨地訪問了解最新的風險預測信息,企業(yè)也能了解合伙公司的財務風險大小，決定是否繼續(xù)合作等。同時用戶也無需了解模型的細節(jié)，諸如編程、安裝、升級、如何使用等。通過結合云計算，研

3、究在可伸縮性和高性能方面都有了顯著地提升。模型使用的相關數據資料大都取自臺灣信息新報(TaiwanEconomic Journal，TEJ)資料庫，軟件平臺是基R語言建立的。
　　將研究對象鎖定在臺灣中小企業(yè)是因為中小企業(yè)是臺灣經濟發(fā)展不可或缺的重要組成部分。事實上，臺灣和香港都是靠中小企業(yè)達到二十世紀七八十年代的繁榮，享有經濟奇跡之名?！霸谂_灣，支持中小企業(yè)已經成為一種文化。支持它們，不是憐憫，而是著眼未來，不止為公平正義，也為

4、培養(yǎng)中產階級，促進社會穩(wěn)定”。
　　第一章，介紹了本文的研究背景，目的、意義和研究框架?；仡櫫?007年下半年至2010上半年，美國的次級債及金融危機影響到全球的經濟，導致全球經濟成長緩慢的現(xiàn)象。在建立一個傳統(tǒng)私人的服務器及云端計算來比較，可以知道使用云端科技可減化作業(yè)及幫助企業(yè)減少成本，從而創(chuàng)造更大的利潤。這表明中小企業(yè)金融危機預警平臺的建立是為各企業(yè)十分緊迫而有意義的問題。
　　第二章，討論了中小企業(yè)財務指標和相關財務危

5、機預測建模方法，并對以往的研究進行了系統(tǒng)地回顧，將金融危機分為三種可能狀況:無金融危機，非真正的金融危機，金融危機。此外，本章對云計算的概念進行了探討，并給出了明確的定義。
　　第三章，本章討論了羅吉斯回歸、決策樹、隨機森林、貝葉斯網絡、人工神經網絡和支持向量機等預測模型，并探討了這些方法的理論原理和它們的優(yōu)劣。此外本章對使用的開發(fā)工具，包括研發(fā)，PHP和MySQL等加以探討。
　　第四章,本章利用本研究的基于云端的中小企業(yè)

6、財務危機預警系統(tǒng)對臺灣中小企業(yè)財務危機進行實證分析。共選取了臺灣669家制造業(yè)企業(yè)2007-2009年的26個財務指標的數據。在數據預處理中，考慮未知的估計值，數據標準化和數據縮減，并采用線性回歸，Z-score模型和主成分分析等進行處理。然后利用支持向量機、隨機森林、羅吉斯回歸、神經網絡、決策樹等預測模型對臺灣中小企業(yè)財務危機進行了預測，并對不同方法的預測精度進行了比較，發(fā)現(xiàn)隨機森林、支持向量即和羅吉斯回歸具有較好的預測精度。