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时间:2019-01-30
《我国中小企业成长危机预警的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要中小企业在我国国民经济中扮演着越来越重要的角色,在这个蓬勃发展的群体中,有的突飞猛进,有的停滞不前;高成长性公司各有各的幸运,而低成长性公司皆有通病可寻,当其成长能力明显放缓,成长出现停滞趋势,可谓出现成长危机矣。本研究遁延中南大学商学院中小企业成长性课题组的研究成果,在深入理解中小企业成长危机理论和危机预警研究方法的基础上,探究中小企业成长危机的成因,建立中小企业成长危机预警指标体系,构建成长危机警戒区间,力求构建稳健可靠的中小企业成长危机预警模型,并以此对危机加以控制。本研究通过对线性模型和非线性模型的比较研
2、究,综合神经网络和Logistic回归模型的优点,构建了基于神经网络—I.ogistic回归的两阶段预警模型,并通过对样本提前1年至3年的数据分别对判别结果进行检验,结果表明神经网络—Logistic回归的两阶段模型具有最优的预测能力,其准确率和稳健性优于任何单一模型,并具有近期、远期的预测能力。通过因子分析法说明“核心业务因子”、“大股东影响因子”和“营销能力因子”包含了模型的绝大部分信息,是导致中小企业成长危机的重要原因。通过构建中小企业成长危机警戒区间确定出导致危机的异常指标,以此对危机进行针对性地控制,并提出
3、相应结论与建议。关键词中小企业,成长危机,预警,神经网络,Logistic回归,因子分析Themedium-sizedandsmallenterprisesisbeingplayedmOleandrnorcimportantroleinOUrcountrynationaleconomy,indaisvigorousgroup,SOmeadvancebyleapsandbounds,somebeatastandstill;Highlygrowthcompanyll,rloluckytogrowup,butthelowh
4、avecommollreaSOllSfailing,theSMEsgrowsobviouslyslowlyappeargrowthcrisis.Ourstudyingpostponetheresearelaofthegrowthofmedium-sizedandsmallenterprisesresearelainggroupofOUI"BusinessSchool,aftergoingdeepintocrisistheoryandcrisisearlywarningresearchmethod,probingint
5、othecauseofmedium-sizedandsmallenterprisesgrowthel'isis,buildingthemedium-sizedandsmallenterprise8growthcrisisearlywarningindexsystem,makingeveryefforttostructuresolidreliablemedium-sizedandsmallenterprisesgrowthelisisearlywarningmodel.Studyingthecomparisonrese
6、arelaofthelinearitymodelandnonlinearitymodeldeperately,synthesizingtlaemeritofneuralnetworksandtlaeLogistieretummodel,wehavebuiltnellralnetworksLogistiereturn-basedtwostageearlywarningmodel,theresultsclassifiedbybeingadvancedfor1yeartothesampleto3yearsindicatet
7、wostagemodelofneuralnetworksLogistichastheoptimumfore,eastability,whoseaccuraterateisbetterthananyunitarymodel,Callmakea900dpredictionofnearfutureandfarfuture.”CoreBusinessFactor””,the№StockHolderFactor”and”MarketingFactort’hascontainedthemodelmostinformation,h
8、asbeenimportantreasonleadingtocrisis.theSMEscancontrolthecrisisbycomputetheConfidenceIntervalofgrowthelisis.KEYWORDSSMEs,GrowthCrisis,Prediction,NeuralNetwork,LogisticRegres
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