基于时段基因的聚类方法在企业绩效评价中的应用

摘要

随着我国社会和市场经济的高速发展，企业间的竞争日益激烈，在当前微观企业管理或宏观市场监控中，能否及时、客观和准确地进行企业绩效评价，预测公司财务风险成为上市公司亟待解决的问题。在大数据时代，快速发展的数据挖掘技术可以借助大量历史数据，挖掘潜在的信息，将有助于解决此问题。本文在这样的研究背景下提出了一种新的模型，该模型首先定义了企业的时段基因，基于此将指标实值数据进行离散化，并通过聚类算法，对企业绩效进行评价。
　　本文首先对进行该项研究的背景和意义进行了阐述，而后对国内外目前的研究情况进行了综述，深入地分析了目前该领域的成果和局限，并基于此提出本文的创新性绩效评价思路。其次对企业绩效评价及财务预警相关概念和理论进行了介绍，阐述了数据挖掘、聚类及数据离散化的理论和主要方法。而后详细说明了基于时段基因聚类模型的具体构造方法，分别从模型参数定义、样本指标选取、模型构建方法以及模型评估等四方面进行了描述。最后，通过实证分析对该模型进行了验证，实证研究选取了2006至2011的二百多家企业作为样本集合，同时精选了15个指标作为分析对象，实验结果表明该模型的聚类效果明显，预警精度高。此外，本文还通过增加重点指标的权重以及限制行业等两个途径，对以上基础实验进行了逐步的改进，改进实验效果显著，最终得到的预警精度高达87.5％。经检验，模型准确率较高，在实际操作中表现优秀，对企业绩效评价中的风险预警作用非常显著，具有广泛的应用价值。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 国内外研究现状比较

1.3 本文研究方案

第二章 企业绩效评价及数据挖掘相关理论

2.1企业绩效评价及财务预警相关理论

2.1.1企业绩效评价

2.1.2财务风险预警

2.2数据挖掘及相关理论

2.2.1 数据挖掘

2.2.2 聚类算法

2.2.3 数据离散化

第三章 基于时段基因的聚类模型构建

3.1模型参数定义

3.2企业样本及指标选取

3.2.1 企业样本选取

3.2.2 指标选取

3.3模型构建

3.3.1 数据离散化归约——趋势比较法

3.3.2 基于时段基因的系统聚类方法

3.3.3 中心点选择及风险预测

3.4模型评估

3.4.1 聚类效果评价

3.4.2 预测精度评价

第四章 实证分析

4.1基础实证分析

4.1.1 时段基因生成

4.1.2 聚类计算

4.1.3 精度验证

4.2对比实证分析

4.2.1 单行业实证分析

4.2.2 指标加权实证分析

4.2.3 单行业指标加权实证分析

4.3企业综合绩效评价

4.3.1 企业绩效评级

4.3.2 企业具体分析

4.4实验小结

第五章 结论

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢