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杏耀娱乐平台:基于贝叶斯网络的企业财务风险研究

发布时间:2019-10-19 14:18 作者: 点击:

贝叶斯网络是描述随机变量之间的依赖关系的图模型,由结构(用于定性描述依赖关系的有向无环图和变量之间的因果关系)和参数(使用的条件概率分布表)组成。它由变量之间的依赖关系和因果关系的定量描述两部分组成,其特点是通用性,有效性和开放性。数据可以转化为知识,这些知识可以用来解决实际问题,其有效性已在许多领域得到验证。贝叶斯网络中的弧的方向具有因果语义。因此,贝叶斯网络是发现因果关系和因果分析的有力工具。它在企业财务风险因果关系研究中具有广阔的应用前景。本文根据领域专家知识对变量进行分类,结合贝叶斯网络学习的MDL(minimaldescriptionlength)标准和局部搜索方法,利用贝叶斯网络结构进行企业财务风险因果关系发现和定量影响分析。

二,贝叶斯网络

自Pearl(1988)建立贝叶斯网络系统以来,贝叶斯网络已被广泛应用于许多领域。

(a)贝叶斯网络概念

Pearl(1988)给出了贝叶斯网络的严格定义,但这个定义更复杂,更难理解。 Jensen(2001)给出了更直观,更直观的贝叶斯网络描述性定义。

定义1指的是满足以下条件的有向无环图作为贝叶斯网络。

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(2)每个变量采用有限数量的离散值。

从贝叶斯网络的定义可以看出,贝叶斯网络由两部分组成,贝叶斯网络结构(有向无环图)和贝叶斯网络参数(条件概率分布表)。基于数据的贝叶斯网络核心是贝叶斯网络结构学习。现有的贝叶斯网络结构学习方法大致可分为两类,一类是基于分类搜索贝叶斯网络结构学习,另一类是基于依赖性分析的贝叶斯网络结构学习。两者都侧重于找到因果分析和推理数据中包含的变量之间的最佳因果结构。

(B)贝叶斯网络学习

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局部评分搜索可以显着提高贝叶斯网络结构学习的效率,可分解定理将为基于MDL标准的局部评分搜索提供理论依据。

企业的运行情况一般是借助指标来描述,这些指标之间存在着错综复杂的因果联系。通过建立这些指标的贝叶斯网络,能够清晰地展现指标之间的因果制约关系,再结合量化推理计算可为企业决策者提供支持。按以下程序建立企业运行指标贝叶斯网络。

(一)企业财务风险指标

选择13个企业财务风险指标,分别是已获利息倍数(EBIT/利息费用)本期(X1),每股收益本期(X2),每股经营现金流量本期(X3),销售毛利率本期(X4),净资产收益率本期(X5),总资产净利率本期(X6),资产负债率本期(X7),本期存货周转率(X8),应收账款周转率本期(X9),总资产周转率本期(X10),总资产增长率(X11),营业总收入增长率(X12),营业利润增长率(X13)。根据所选择的13个企业财务风险指标,从万德数据库中获取2014年的上市公司企业财务风险数据。

依据图(2)中的马尔科夫毯结构,对选择的四个变量的马尔科夫毯中变量对这四个变量的因果影响情杏耀娱乐平台:况如表(1)到表(4)所示。

表(1)到表(4)分别给出了变量之间的量化因果影响。对X12影响最大和最小的变量是X11(不确定性降低8.19%)和X9(不确定性降低1.03%),具体状态对X12影响最大和最小的变量是X11达到状态“高”(不确定性降低45.32%)和X4达到状态“中”(不确定性降低0.42%),相对于X12最敏感的变量是X11(标准差是7.36),最不敏感的变量是X9(标准差是0.69)。对X13影响最大和最小的变量是X6(不确定性降低7.55%)和X10(不确定性降低1.32%),具体状态对X1影响最大和最小的变量是X6达到状态“低”(不确定性降低45.32%)和X1达到状态“高”(不确定性降低0.13%),相对于X1最敏感的变量是X6(标准差是8.88),最不敏感的变量是X4(标准差是1.55)。

对X1影响最大和最小的变量是X6(不确定性降低23.58%)和X9(不确定性降低0.16%),具体状态对X1影响最大和最小的变量是X6达到状态“低”(不确定性降低45.32%)和X9达到状态“中”(不确定性降低0.09%),相对于X1最杏耀娱乐:敏感的变量是X6(标准差是26.79),最不敏感的变量是X9(标准差是0.12)。对X2影响最大和最小的变量是X5(不确定性降低42.39%)和X8(不确定性降低0.29%),具体状态对X2影响最大和最小的变量是X5达到状态“低”(不确定性降低57.65%)和X11达到状态“中”(不确定性降低0.28%),相对于X2最敏感的变量是X6(标准差是30.42),最不敏感的变量是X8(标准差是0.31)。这些信息将使企业管理人员进一步了解企业的运转情况,并为决策者提供有力的决策支持。

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