【摘要】在分析企業(yè)的財(cái)務(wù)失敗情況時(shí)，本文在最優(yōu)特征子集的基礎(chǔ)上提出基于支持向量機(jī)的SVM-Z分?jǐn)?shù)模型，并通過實(shí)驗(yàn)表明SVM－Z分?jǐn)?shù)模型能夠在一定程度上反映財(cái)務(wù)的狀況，具有Z分?jǐn)?shù)模型的一些優(yōu)點(diǎn)。
　　
　　一、引言
　　
　　由于Z值的大小與其信用級別具有很強(qiáng)的相關(guān)性，Z 值能有效識(shí)別公司的信用級別。隨著Z分?jǐn)?shù)模型的商業(yè)化，廣泛運(yùn)用于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的分析和評級。各國的金融機(jī)構(gòu)都紛紛開發(fā)了各自的Z值多元判別模型，基于不同考慮和側(cè)重點(diǎn)，使用不同財(cái)務(wù)指標(biāo)作為判別公式的變量，新的Z分?jǐn)?shù)判別公式層出不窮。如何找到更有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)、更準(zhǔn)確地反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，是眾多金融界學(xué)者的研究方向之一。本文從特征選擇的角度，在這方面作了嘗試，并根據(jù)SVM在用于股票分類中的特點(diǎn)，提出了svm-Z分?jǐn)?shù)模型，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證svm-Z和Z一樣具有反映財(cái)務(wù)狀況好壞以及趨勢的能力。
　　
　　二、SVM理論概述
　　
　　SVM方法是從線性可分情況下的最優(yōu)分類面發(fā)展而來的，所謂最優(yōu)分類面就是要求分類而且不但能將兩類樣本正確分開，并可使分類間隔最大。
　　假定訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
　　可以被一個(gè)最優(yōu)分類超平面
　　
　　三、Z分?jǐn)?shù)模型方法
　　
　　率先將多元判別分析法應(yīng)用于財(cái)務(wù)危機(jī)、公司破產(chǎn)及違約風(fēng)險(xiǎn)分析的開拓者是美國的愛德華·阿爾特曼博士。他早在1968年發(fā)現(xiàn)Z值能有效識(shí)別公司的信用級別，從而開發(fā)出Z分?jǐn)?shù)信用評級模型，建立了著名的5變量Z-score。
　　近年來，在有關(guān)信用評級模型的研究方面，國內(nèi)的一些學(xué)者在多元判別模型領(lǐng)域做了大量的研究，取得了很多成果，為我國信用評級模型的最終建立和完善奠定了基礎(chǔ)。
　　信用評分法的基本思想是，財(cái)務(wù)指標(biāo)反映了企業(yè)的信用狀況，通過對企業(yè)主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析和模擬，可以預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)的可能性，從而預(yù)測企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。比較著名的是Altman的Z分?jǐn)?shù)模型。其中根據(jù)主要適用于上市公司、非上市公司、非制造企業(yè)分別有三個(gè)類似公式，下面僅列出一個(gè)。
　　Z＝6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4（2）
　　X1＝（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/資產(chǎn)總額
　　X2＝未分配利潤/資產(chǎn)總額
　　X3＝（利潤總額+折舊+攤銷+利息支出）/資產(chǎn)總額
　　X4＝所有者權(quán)益/負(fù)債總額
　　根據(jù)公式（2）得到的Z值越低，表示企業(yè)越可能發(fā)生破產(chǎn)，面臨的風(fēng)險(xiǎn)越大。相反，Z值越大，表示企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的可能性越小。各行業(yè)可以通過Z值來確定本行業(yè)的財(cái)務(wù)狀況；如果Z值小于a時(shí)，則表明企業(yè)正處于破產(chǎn)的邊緣；如果Z值在a-b之間，則表明企業(yè)的財(cái)務(wù)及經(jīng)營極不穩(wěn)定，被稱為“灰色地帶”。
　　Altman認(rèn)為，根據(jù)上述公式計(jì)算的Z值，如果Z小于1.23，即a=1.23時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)很大；Z大于2.9，即b=2.9時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)較小。根據(jù)z值分成的三個(gè)區(qū)間，可將企業(yè)信用等級評為好、中、差三個(gè)等級，這就是z分?jǐn)?shù)模型用于信用評級的原理。對于不同z分?jǐn)?shù)模型，根據(jù)實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)將z值分為不同區(qū)間，可產(chǎn)生更多基于z分?jǐn)?shù)模型的信用模型。
　　Altman在前面的基礎(chǔ)上又建立了第二代模型，稱為ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型。新的變量主要有7個(gè)，即資產(chǎn)報(bào)酬率、收入的穩(wěn)定性、利息倍數(shù)、負(fù)債比率、流動(dòng)比率、資本化比率、規(guī)模等。在此基礎(chǔ)上基于不同的考慮和側(cè)重點(diǎn)，出現(xiàn)了更多形式的Z值模型。
　　根據(jù)在金融領(lǐng)域考慮的側(cè)重點(diǎn)不同，新的公式層出不窮，在特定情況下均有較好的效果，可以看出：多元判別分析法就是從若干表明觀測對象特征的變量值中篩選出能提供較多信息的變量并建立判