【摘 要】
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制造业已然是中国经济稳步发展的重要支柱.对制造业上市企业的财务状况进行监控,特别是对财务风险及时预警,这对投资者、企业自身以及经济社会具有重要意义.本文对制造业上市公司的财务报表中财务指标和年报中的管理层讨论与分析（MD&A）两个信息披露进行分析并建立财务困境预测模型,对未来中可能遇到的财务风险及时预警.本文的主要工作如下:1.选取财务报表中反映公司偿债能力、盈利能力、经营能力和发展能力的众多指标
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制造业已然是中国经济稳步发展的重要支柱.对制造业上市企业的财务状况进行监控,特别是对财务风险及时预警,这对投资者、企业自身以及经济社会具有重要意义.本文对制造业上市公司的财务报表中财务指标和年报中的管理层讨论与分析（MD&A）两个信息披露进行分析并建立财务困境预测模型,对未来中可能遇到的财务风险及时预警.本文的主要工作如下:1.选取财务报表中反映公司偿债能力、盈利能力、经营能力和发展能力的众多指标,运用统计中多种检验方法对财务指标在正常公司和ST（被特殊处理）公司的表现是否具有显著性差异进行检验,据此对财务指标集进行初步删减.之后,基于相关性检验的结果对相关度较高的指标进一步简约,最终获得流动比率等13个财务指标.2.对于年报中的MD&A文字报告,本文构建了表面语调情感指标和隐含违约倾向指标来量化文本.表面语调情感是依据已有的情感词表进行积极词和消极词的词频统计.对于隐含违约倾向指标,利用扩展的TF-IDF（词频-逆文档频率）方法,对正常公司和ST公司MD&A中含有的具有区别力的中性特征词进行提取,并以此构建隐含违约倾向指标.3.在获得财务指标和文本特征后,首先基于支持向量机建立A股制造业上市公司财务困境预测模型.在构建支持向量机财务困境预测模型的过程中,对核函数的选择进行讨论,研究发现线性核的支持向量机财务困境预测模型在测试集上预测准确率达到89.36%.此外,基于不同特征组合的预测表现,对表面语调情感和隐含违约倾向指标的有效性进行验证,发现MD&A的本文特征能为财务困境预测提供了额外的增量信息和较高的预测效力.4.基于贝叶斯框架构建逻辑斯蒂（Logistic）回归制造业上市公司财务困境预测模型.采用正态分布作为Logistic回归中回归系数这一未知参数的先验分布,对其后验分布函数进行推断,并基于No-U-Turn抽样器（NUTS）进行数值模拟,对比分析不同先验超参数下Logistic的拟合效果和预测能力.结果显示,有信息的先验分布使得模型在一定程度上避免过拟合,提高实际预测能力.
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