论文部分内容阅读
经历了金融海啸，企业的财务状况备受关注，但如何使投资人实时掌握公司的营运状况，并及时做出客观的判断，这是数据挖掘潜在的商业应用价值之所在。云端运算是基于网络的运算方式，它以虚拟化作为基础架构，使像网格架构的硬件和软件分布系统集成，凭借强大的运行机制，采用云端的分布式体系结构，它可以提供有力的数据存储和处理能力，以满足不同用户的不同需求。 本文的目标是建立基于云端的预警模型和预测系统找出信息的模式和未来趋势，监测中小企业(SME)财务风险的演化。通过构建多个数据挖掘模型，开发了基于F值的中小企业财务风险识别方法,并可以对企业的经营业绩进行比较。进一步，借助云计算实时、快速的特点，将所构建的中小企业财务预测模型与云计算整合，得到一个开放的预警平台(C2FAST)。这样，终端用户便可以通过网络随时随地访问了解最新的风险预测信息,企业也能了解合伙公司的财务风险大小，决定是否继续合作等。同时用户也无需了解模型的细节，诸如编程、安装、升级、如何使用等。通过结合云计算，研究在可伸缩性和高性能方面都有了显著地提升。模型使用的相关数据资料大都取自台湾信息新报(TaiwanEconomic Journal，TEJ)资料库，软件平台是基R语言建立的。 将研究对象锁定在台湾中小企业是因为中小企业是台湾经济发展不可或缺的重要组成部分。事实上，台湾和香港都是靠中小企业达到二十世纪七八十年代的繁荣，享有经济奇迹之名。“在台湾，支持中小企业已经成为一种文化。支持它们，不是怜悯，而是着眼未来，不止为公平正义，也为培养中产阶级，促进社会稳定”。 第一章，介绍了本文的研究背景，目的、意义和研究框架。回顾了2007年下半年至2010上半年，美国的次级债及金融危机影响到全球的经济，导致全球经济成长缓慢的现象。在建立一个传统私人的服务器及云端计算来比较，可以知道使用云端科技可减化作业及帮助企业减少成本，从而创造更大的利润。这表明中小企业金融危机预警平台的建立是为各企业十分紧迫而有意义的问题。 第二章，讨论了中小企业财务指标和相关财务危机预测建模方法，并对以往的研究进行了系统地回顾，将金融危机分为三种可能状况:无金融危机，非真正的金融危机，金融危机。此外，本章对云计算的概念进行了探讨，并给出了明确的定义。 第三章，本章讨论了罗吉斯回归、决策树、随机森林、贝叶斯网络、人工神经网络和支持向量机等预测模型，并探讨了这些方法的理论原理和它们的优劣。此外本章对使用的开发工具，包括研发，PHP和MySQL等加以探讨。 第四章,本章利用本研究的基于云端的中小企业财务危机预警系统对台湾中小企业财务危机进行实证分析。共选取了台湾669家制造业企业2007-2009年的26个财务指标的数据。在数据预处理中，考虑未知的估计值，数据标准化和数据缩减，并采用线性回归，Z-score模型和主成分分析等进行处理。然后利用支持向量机、随机森林、罗吉斯回归、神经网络、决策树等预测模型对台湾中小企业财务危机进行了预测，并对不同方法的预测精度进行了比较，发现随机森林、支持向量即和罗吉斯回归具有较好的预测精度。 最后，第五章总结了本文的研究结论，研究表明本文建立的基于云端计算的中小企业财务危机预警系统具有良好的可扩展性和较高的性能。使用云计算平台，而不是维护物理服务器和复杂的软件，也简化了管理。通过利用一个集成的应用环境和云服务，用户将有更多的时间专注于加强其领域专长。此外，并对本文存在的问题进行了总结个未来研究展望进行了探讨。