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数据挖掘技术在财务风险分析中的应用_张苗1
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2022-08-03
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【内容摘要】进入21世纪,金融的信息化发展速度加快,各个机构已经搭建起来数据平台,逐步实现数据大集中,形成金融数据。与此同时,数据挖掘技术在过去几十年里得到长足
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数据挖掘技术在财务风险分析中的应用
□张 苗
【
内容摘要
】
进入
21
世纪
,
金融的信息化发展速度加快
,
各个机构已经搭建起来数据平台
,
逐步实现数据大集中
,
形成金融数
据
。
与此同时
,
数据挖掘技术在过去几十年里得到长足发展
,
技术与方法日益完善
,
应用到各个领域
。
在金融领域
运用数据挖掘技术
,
不但可以发挥出数据的作用
,
而且为企业的决策层提供了更有效的支持
。
为了在市场经济条
件下提高竞争力
,
越来越多的公司对风险管理的需求更加重视
。
财务风险分析不仅成为企业发展过程中的一个
重要课题
,
也是每一个企业管理者所追求的永恒目标
。
只有正确分析财务风险
,
才能够保证企业的持续运行
,
并
为企业带来经济利润
,
从而促进国家经济的长效发展
。
从而可以看出
,
这项工作是很有必要的
。
由于技术的不断
进步
,
数据挖掘学科理论的逐渐完善
,
再加上数据挖掘技术在运用的过程中并不复杂
,
所以在对企业财务风险分
析与危机预警机制中常常被人们所运用
。
【
关键词
】
数据挖掘
;
财务风险
;
交互挖掘
;
时间序列
;
关联规则
【
作者简介
】
张苗
( 1993. 11 ~ ) ,
女
,
安徽合肥人
;
贵州财经大学硕士研究生
;
研究方向
:
金融大数据分析
一
、
数据挖掘的相关理论
(
一
)
数据挖掘的定义
。
数据挖掘
,
是指从隐性的
、
过去
未知的
、
潜在有用的数据中提取信息的过程
。
数据 挖 掘
( DM)
这个概念是最近几年来
,
由于人工智能的兴起和数据
库的发展而出现的一门新的技术应用
,
它综合运用了形式识
别
、
数据统计学
、
人工神经网络等一些先进技术
。
(
二
)
数据挖掘的主要方法
。
数据挖掘是一门非常综合
的跨学科技术
,
不仅在计算机领域有着广泛的应用
,
在数学
和信息管理等领域也有着广泛的应用前景
。
主要方法有
:
决
策树分类方法
、
神经网络法
、
关联规则挖掘方法
、
贝叶斯分类
方法
、
聚类分析方法
。
(
三
)
数据挖掘工具与软件
。
如何寻找出适合和高效的
数据挖掘工具和软件
,
对数据挖掘项目是否能成功以及完成
质量有至关重要的影响
,
根据使用工具的用途和方法不同
,
数据挖掘工具可分为普通数据挖掘工具和专用数据挖掘工
具两大类
。
三种主要的数据挖掘工具和软件
: Intelligent Min-
er、SPSS Clementine、WEKA。
二
、
财务风险相关理论
(
一
)
财务风险的概念
。
财务风险
,
是指企业对未来损失
和盈利的不确定性
。
可能是由于企业经营管理不善
,
或企业
资金运转等存在一定问题所导致的
。
其主要的特征
:
一是客
观存在性
。
财务风险是固有存在
,
不会因人意志的变化而发
生变化
,
无法避免也不能够消灭它
,
唯一的办法就是运用技
术来发现风险
,
从而规避风险
。
二是全面存在性
。
财务风险
伴随着公司财务管理的整个进程
。
三是不稳定性
。
财务风
险可能在一方面通过一系列机制会发生
,
但同时换到另一种
环境下不一定会发生
。
四是共存性
。
风险与收益是相互联
系相互作用的
,
财务风险与收益是同步变化的
,
风险系数越
低会导致收益相应的减少
,
相反的
,
风险系数越高收益也就
会越高
。
(
二
)
财务风险的作用
。
考虑到经济和贸易在全球化自
由的发展
,
市场交易的运作更加自由
,
企业在扩大经营的同
时
,
作为企业的管理层
,
对财务风险的意识更加强烈
,
往往企
业会通过分析提前对财务和公司提出应对策略
,
想方设法地
进行风险控制
,
然后再把这样的方法广泛地应用到其他的领
域
。
企业对待财务风险的分析方法和应用有以下实际的作
用
:
在国家的经济决策方面
。
在经济体制属于市场的情况
下
,
我们国家的企业
,
能够保证经济活动处在正常范围以内
,
但是
,
国家从整体上对经济的宏观调控
,
却会很大程度上影
响企业的发展
,
对企业的经营管理也会产生相应的影响
,
在
这样的影响下
,
就可以看到国家的决策影响有多大
。
因为国
家的任何一条关于经济的政策
,
都或大或小的影响
,
或者决
定企业的生命和活动以及经济效益
。
通常国家在出台相关
的政策之前
,
如果不会考虑到相关企业的经营范围和承受能
力以及资金流现况的时候
,
只是从单方面的作出经济调控
,
这是会影响到国家内诸多企业的
。
(
三
)
运用数据挖掘技术分析企业财务风险
。
1.
风险发生的相关要素
,
寻找风险发生的隐性征兆
。
2.
确定风险存在
。
3.
确定企业财务风险分析的对象
。
对企业的财务风险
分析对象做出归类
,
找出企业财务风险的对象是财务风险分
析中比较重要的一个方面
,
由于数据挖掘结果的不可确定
性
,
而人们对问题的分析应该是有目的的有规划的
,
没有目
的地对数据进行处理是不可取的
。
4.
准备财务风险分析数据
。
数据准备是数据挖掘的首
要步骤
,
数据可以来自于现有的会计信息系统
,
也可以是其
他业务准备企业的实际财务数据
,
进行目前的风险分析
。
5.
数据预处理
。
在对可靠的数据确定之后
,
可以对数据
进行实际的判断
。
从专业的角度上选择与财务和风险有关
的一些变量
,
或者转变变量
。
最后
,
确定风险发生的概率
、
频
率以及要计量的损失数额
。
6.
数据挖掘
。
针对所取得的数据进行分析
,
并挖掘出潜
·75·
笨爪
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