外文文獻(xiàn)翻譯中文--財務(wù)早期預(yù)警系統(tǒng)和對風(fēng)險預(yù)測的數(shù)據(jù)發(fā)掘的應(yīng)用程序研究節(jié)選(參考版)
2025-05-17 12:02本頁面
【正文】 此外， Koyuncugil 和 Ozgulbas (2020a, 2020b, 2020c, 2020a, 2020b, 2020a, 2020b, 2020a, 2020b), Ozgulbas 和 Koyuncugil (2020, 2020, 2020)的一 些早期的使用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)研究是在中小型企業(yè)（ SME)和醫(yī)院的財務(wù)狀況、財務(wù)風(fēng)險和運營風(fēng)險上進(jìn)行的。今天，不同種類的綜合測量的數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)正在集中注意到測量和對沖風(fēng)險。涉及到企業(yè)資源規(guī)劃的數(shù)據(jù)發(fā)掘是對大量交易數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計和邏輯分析，以尋找能輔助決策 （ Monk amp。 Koyuncugil and Ozgulbas (2020)描述數(shù)據(jù)發(fā)掘為“演變了的統(tǒng)計分析的集合，機器通過使用自動發(fā)現(xiàn)和提取隱藏的預(yù)測信息、模式、關(guān)系、相似或相異的（巨大的）數(shù)據(jù)過程的智能算法的學(xué)習(xí)和模式識別方法 ” 。數(shù)據(jù)發(fā)掘工具可以 快速 回答業(yè)務(wù)問題，傳統(tǒng)上這些問題解決太耗費時間。 數(shù)據(jù)挖掘工具預(yù)測未來趨勢和行為 ,允許企業(yè)做出有前瞻性的、知識驅(qū)動的決策。還有 Hand, Mannila and Smyth (2020)也描述數(shù)據(jù)發(fā)掘為“從大量數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫里科學(xué)提取有用的信息 ” 。數(shù)據(jù)發(fā)掘是一個整理大量數(shù)據(jù)和找出相關(guān)信息的過程。 三、 風(fēng)險檢測和早期預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)掘模型 通過澄清變量之間的關(guān)系，風(fēng)險因素的識別定義了 數(shù)據(jù)的發(fā)掘 。 開發(fā)的早期預(yù)警系 統(tǒng)（ EWS)必須根據(jù)中小型企業(yè)管理者的需求來設(shè)計。 另一方面，數(shù)據(jù)發(fā)掘就是從大量的數(shù)據(jù)中通過復(fù)雜的進(jìn)化算法，經(jīng)典的技術(shù)，比如統(tǒng)計、模式識別、人工智能、機器學(xué)習(xí)等，發(fā)現(xiàn)之前未知的、有用的和有價值的知識、模式和關(guān)系。 從上面給出的 資料 可以看出面向早期預(yù)警系統(tǒng)的風(fēng)險檢測有一 片 非常大的實現(xiàn)域 ， 此外，上一代的商業(yè)智能數(shù)據(jù)發(fā)掘方法促進(jìn)了這些系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。 Davis and Karim (2020b)通過調(diào)查評估，基于邏輯回歸和二項式樹方法的早期預(yù)警系統(tǒng)在美國和英國 是否 能幫助警示危機。 Davis and Karim (2020a)在 19702020年間成功預(yù)測了在新興市場和發(fā)達(dá)國家的大多數(shù)的銀行危機。運營數(shù)據(jù)是不能得到 損益 表，損益表是通過中小型企業(yè) (SME)實地研究收集的。這個模型的目的不僅僅是停留在理論結(jié)構(gòu)上對中小型企業(yè)（ SME)是可行的，而且可以被中小型企業(yè)（ SME)的管理者 實際 利用。這項研究發(fā)現(xiàn)公司應(yīng)該看重管理者的教育背景，管理者的地位，年營業(yè)額，公司的運營時間長度，制 造商的財務(wù)策略，能源的支出，巴塞爾協(xié)議的知識，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，和為了對沖操作風(fēng)險和提高財務(wù)業(yè)績來作為運營風(fēng)險因素的信貸的使用。為了這個目的研究使用了 CHAID（卡方電器自動方式交互檢測器）決策樹。根據(jù)陷入財務(wù)困境的 SME的檔案，對在 ISE上市的 SME來說股本回報率（ ROE）將可以作為一個金融預(yù)警信號。這項研究在 20202020年間涵蓋了 697個在 土耳其伊斯坦布爾證交所（ ISE)上市的 中小型企業(yè) 。 Koyuncugil and Ozgulbas (2020a)為了 使用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)為在土耳其伊斯坦布爾證交所（ ISE)上市的中小型企業(yè)（ SME)開發(fā)一個財務(wù)早期預(yù)警模型 ，他們 進(jìn)行了另一項研究（ 2020b）和為財務(wù)風(fēng)險尋找早期預(yù)警信號。研究列出了通常一般的警告信號和最好 用 的方法來解決這些問題。這項研究，在隨后檢測的金融危機的預(yù)測報警的區(qū)域是在韓國。 Kyong, Tae, Chiho, and Suk (2020)提出了施工過程中的日常財務(wù)狀況指標(biāo) （ DFCI），它可以用作一個早 期預(yù)警信號使用 在 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非線性規(guī)劃中。這項研究提出了實際匯率，出口，進(jìn)口，貿(mào)易平衡 /國內(nèi)生產(chǎn)總值（ GDP），外國負(fù)債 /外國資產(chǎn)，國內(nèi)真正的利率，世界石油價格，和政府消費
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