逻辑回归论文参考文献

一、定义不同1、概率密度：对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x,有则X为连续型随机变量，称f(x)为X的概率密度函数，简称为概率密度。单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。2、概率：概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。二、性质不同1、概率密度：非负性 概率密度规范性这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数。2、概率：概率具有以下7个不同的性质：性质1：性质2：（有限可加性）当n个事件A1,…,An两两互不相容时：性质3：对于任意一个事件A：性质4：当事件A,B满足A包含于B时：，性质5：对于任意一个事件A，性质6：对任意两个事件A和B，性质7：（加法公式）对任意两个事件A和B，根据概率密度的定义，概率密度是不可能大于1的。参考资料来源：百度百科-概率密度百度百科-概率打开CSDN，阅读体验更佳截断正态分布(Truncated normal distribution) - CSDN博客正态分布则可视为不进行任何截断的截断正态分布,也即自变量的取值为负无穷到正无穷;1. 概率密度函数假设X 原来服从正太分布,那么限制 x 的取值在(a,b)范围内之后,X 的概率密度函数,可以用下面公式计算:f(x;μ,σ,a,b)=1σϕ...【Paper】Anomalous Instance Detection in Deep Learning:A Survey...【Paper】Anomalous Instance Detection in Deep Learning:A Survey 论文原文:PDF 论文年份:2020 论文被引:6(2020/10/04)89(2022/03/26) 文章目录最新发布 图解联合概率密度、边缘概率密度、条件概率密度之间的关系简要图解联合概率密度、边缘概率密度、条件概率密度之间的关系继续访问概率密度概率密度 (probability density, PD) 概率密度函数 (probability density function, PDF) 概率密度估计 (probability density estimation, PDE) 概率密度是观测值与其概率之间的关系 一个随机变量的某个结果可能会以很低的概率出现，而其他的结果可能概率会比较高。 概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution)，常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特继续访问excel概率密度函数公式_excel统计函数公式汇总_花嫁wsh的博客关于使用Excel画出t分布的概率密度函数图表的问题,试答如下:使用excel绘制t分布的概率密度函数,需要两列:1)自变量X,2)计算自变量X对应的t分布的概率密度函数。由于Excel中TDIST函数计算的是概率累积密度,不能计算概率密度值,所以借用伽马...各层电子数排布规则_电子层排布,电子的排布规律_夏勇兴的博客4、电子一般总是尽先排在能量最低的电子层里,即先排第一层,当第一层排满后,再排第二层,第二层排满后,再排第三层。 电子云是电子在原子核外空间概率密度分布的形象描述,电子在原子核外空间的某区域内出现,好像带负电荷的云笼罩...概率理论和概率密度前段时间在学习期间学习了机器学习和模式识别相关的内容，今天真理梳理一下知识点，用做自己的参考资料和学习资料，同时，若整理的资料中出现错误还恳请各位批评指正，共同学习，共同进步。由于自己基础比较差，整理了两部分的内容，一部分为本部分整理的基础知识点内容，归属为“PRML基础”，另一部分为“PRML学习”，希望有兴趣的读者共同交流进步。一.概率理论 概率理论提供了一个量化与处理不确定性的数学框架，这是继续访问鉴别器（逻辑回归）估计两个概率分布的概率密度比概率密度比 概率密度比是生成模型的重要组成部分，无论是在VAEs的情况下显式的（比如两个高斯分布之间的KL散度），还是在GANs的情况下隐式的。即我们在计算两个分布之间的KL散度（比如pgp_{g}pg​与pdatap_{data}pdata​之间的KL散度），这通常归结为计算两个概率分布对数的样本平均值。 以VAE举例，VAE的ELBO是： ELBO=Eq(z∣x)[logp(x∣z)]−KL[q(z∣x)∣∣p(z)]=Eq(z∣x)[logp(x∣z)]−Eq(z∣x)[logq(z∣x)p(z)]继续访问物理化学笔记(1) 量子化学基础_名侦探波本的博客化学是人类关于原子和分子的知识和智慧的结晶。一个优秀的化学家需要适当了解其他科学分支的观测角度,在一定程度上听得懂其他学者的语言。但更重要和根本的是化学家一定要能流利地使用分子语言。 脱离了量子化学的物理化学将变成完全宏观唯象...数学知识——概率统计(3):随机变量_Robin_Pi的博客_随机变量...随机变量的概率表示用概率函数: PX(x) = P(X=x) (注:连续型随机变量用的是概率密度函数) 概率分布(离散变量):概率质量函数(PMF) 离散变量的概率分布,即离散型‘’随机变量的值分布和值的概率分布列表‘’。(注意,是全部可能的...概率密度与概率的关系继续访问贝叶斯详解、概率、概率分布函数、概率密度函数之间的关系贝叶斯继续访问佚段的小笔记_伊丽莎白鹅的博客随机过程ε(t)的任意n阶的概率密度分布都满足高斯分布即为高斯过程;高斯过程的广义平稳和严平稳是等价的;高斯过程通过线性系统仍是高斯过程。 平稳的性质: 1、一阶的概率密度函数分布与t无关 ...电子云(几率密度)的角度分布图-化学课程课件-专业指导其他资源...本文以氢原子基态电子在核外出现的几率密度模型为理论模型,建立了模拟电子云居民分布模型。并在实际科研项目中进行了应用。该模型的建立,解决了原有模型中存在的参数... 阿里云最高级认证ACE备考课程课件 ...概率密度与概率关系继续访问理解概率密度函数其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中...继续访问【考研复习】“概率密度”一词的理解密度在没有接触概率论这门课之前，我的理解就是m/v，描述了在单位大小的空间内物体的量有多少。 但是在概率论中，它的定义是这样的： 这段话看起来就像是说：“你对f(t)积个分，要是积出来和分布函数一样，这玩意就是概率密度了。” 我tm为啥要积分？你就直说概率密度是啥不行吗？ 在经过一些题目和我自己的思考以后，我想用一个比较能令人接受的描述来说我的理解。 首先假设有一个长为L米的磁铁杆，记左端为O，右端为M，中间任取一点为P，因为P是任取的，所以OP可记为变量x，如图所示： 当x不同时，OP段的质量也不继续访问概率密度怎么求？概率密度是对于连续型随机变量说的 连续型随机变量有分布函数和密度函数 (分布函数)’=密度函数(☆) 概率密度和密度函数一样，只是说法不一样 附：离散型随机变量有分布函数和分布律继续访问概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x)概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x) “离散型随机变量”和“连续型随机变量” 离散型变量：所有取值可明确列举，如年龄、人数、房间个数等。 连续型变量：所有取值无法明确列举，如身高、长度、温度等。 离散随机变量单值有概率，连续随机变量单值无概率 对于离散型变量而言，可以用概率函数P(x)描述所有取值x的对应概率；而对于连续型变量而言，“取某个具体值的概率”的说法是无...继续访问概率密度估计（Probability Density Estimation）--Part 1：参数估计概率密度的引入 当我们有如下的点分布 为了能区分它们，我们需要知道这些点的概率分布。常见的有贝叶斯最优分类(Bayes optimal classification)，这是基于如下的概率分布：p(x∣Ck)p(Ck) p(x|C_k)p(C_k)p(x∣Ck​)p(Ck​) 其中的先验p(Ck)p(C_k)p(Ck​)很容易 ...继续访问热门推荐 如何简单理解概率分布函数和概率密度函数？本篇文章是在《应该如何理解概率分布函数和概率密度函数？》的基础上整理来的。非常感谢原作者。 目录 1先从离散型随机变量和连续性随机变量说起 2离散型随机变量的概率函数，概率分布和分布函数 概率函数和概率分布 概率函数 概率分布 分布函数 3 连续型随机变量的概率函数和分布函数 4 参考文献 1先从离散型随机变量和连续性随机变量...继续访问概率函数和概率密度函数概率密度函数只针对连续型随机变量，因为那样更加直观。对于离散随机变量没有必要使用概率密度。图b是连续型概率密度函数，图a是对应的概率函数。正态分布是概率密度函数，可以非常直观的看出，在3σ\sigmaσ内占据了大部分概率。 ...继续访问概率函数，概率分布函数，概率密度函数之间的关系和区别原文链接： 这篇文章详细阐述了三者之间的联系和区别！继续访问概率函数P(x)、概率分布函数F(x)与概率密度函数f(x)的区别概率函数、概率分布函数与概率密度函数的区别声明1. 离散型变量和连续型变量2. 概率分布与概率函数3. 概率分布函数与概率函数函数4. 连续型变量的概率、概率分布函数、概率密度函数之间的关系 声明 本文主要内容转载至博主马尔代夫Maldives的简书概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x) 1. 离散型变量和连续型变量 进入主题前，先明确几个概念： 离散型变量（或取值个数有限...继续访问概率分布函数、概率分布律、概率密度函数的区别。概率分布函数（又称分布函数） 累积 F(x) = P{X

现代企业制度中最典型的是现代公司制，而上市公司又是现代公司制的最高形式。与非上市公司和有限责任公司相比，上市公司的最大特点就是可以通过证券市场筹集资金。有了充足的资金，公司可以增加产品生产、加速产品开发与市场开拓，从而提高经营业绩，更好地回报投资者和债权人等利益相关者。但随着证券市场的快速发展，市场竞争日益变得激烈，部分上市公司经营业绩不容乐观，出现了亏损、财务状况异常甚至更为严重的情形，最终受到特别处理甚至面临退市危险，使利益相关者遭受到巨大损失。为防范、化解这些风险，国内外学者已经进行了许多有效的探索，并已取得丰硕的研究成果。但大多数学者只是研究适用于每个行业的通用模型，忽略了行业之间的不同。Harlan D Platt和Matjorie B Platt (1990)检验与产业相关的财务指标、营运指标和产出的变化与公司经营失败的关系时发现，用产业因素调整后的模型事前和事后的分析效果较佳。本文以我国1998—2004年沪深两市首次被特别处理的A股综合类上市公司作为研究对象，探讨对其陷入财务危机具有重要作用的因素，以建立具有较高预测率的模型，为证券市场上的利益相关者作为决策时的参考

开展财务状况评估和财务预警分析有利于企业保证生产经营活动向良好的方向发展,及时采取措施预防和避免财务危机。下面是我为大家整理的财务预警分析论文，供大家参考。

论文关键词：财务困境;财务预警;机制

论文提要：从企业产生财务困境的角度出发，介绍当前各种财务预警模型，并做优劣对比分析，对企业财务预警机制的建设提出建议。

一、引言

企业作为一个法人个体，不可避免的问题是生存、发展和获利。由于企业所面临巨集观经济、政治、法律等往往具有不可控性，同时企业也因资本结构不够合理及其他企业自身问题，使企业面临各种潜在的风险。如何顺利地化解这些风险为企业发展保驾护航，是每个企业高管们不得不关注的焦点。本文立足于财务角度，结合当前国内外一些上市公司财务预警机制建设研究的成果，探讨建立企业财务预警机制途径。

二、企业发生财务困境的原因分析

企业发生财务困境，起初通常表现为企业短期资金周转不灵，进而由于处理不当，而给企业带来一系列的连锁反应，最终导致入不敷出，甚至资不抵债。结合国内外一些企业走上了“绝路”的案例，通常造成财务危机的原因可以归结为以下几个方面：

1、资金回收引起的财务危机。资金回收引起的财务危机是企业在产品销售或对外提供服务过程中，由于收回资金的时间和收回资金的数额不确定而引起。在激烈的市场竞争中，赊销是企业促销和占领市场份额的主要手段，但同时也要承担他人占用企业运营资金的机会成本及到期不能收回货款的坏账损失。长期以来，在“权责发生制”的会计确认原则下，企业只注重账面利润，而不注重现金流量，更多的资金被客户占用，使利润虚增，企业陷入严重的资金短缺或不能周转的困境之中。

2、融资引起的财务危机。融资引起的财务危机是由于企业利用负债筹资而引起到期不能偿还债务本息的可能性。其原因有以下两个方面：首先，企业在筹资时未能把握好负债规模、利率和期限，使其在银行或其他机构的不良贷款不断堆积，负债累累，从而造成财务危机。其次，是企业经营不善，经营活动现金净流量和流动资产中的速动资产不足﹑速动比率过低引起的。

3、投资引起的财务危机。投资引起的财务危机是指企业对内或对外有关专案进行投资时，由于各种不确定因素的影响，使原投资额不能按期收回，或根本无法收回而使企业遭受损失。这种危机主要是企业不能准确预计投资专案的现金流量导致决策失误形成的，这种失误严重时直接危机企业的生存与发展。通常过度扩张引起的财务危机在国内时有发生，比较典型的是巨人集团的轰然倒塌。

4、资产跌价引起的财务危机。资产跌价引起的财务危机通常是由于巨集观方面各种不确定的因素，如通货膨胀、政策变化、法律约束及科学技术发展等原因，使投资者投入的资产遭受跌价、贬值的损失，从而导致资不抵债。

5、利润分配引起的财务危机。利润分配引起的财务危机是由于企业决策者制定分配政策不当，给企业未来生产经营活动带来不利的影响。如，股利分配率过高，虽短期可 *** 股价上升，但却给企业带来偿债能力和筹资能力的下降，给企业未来的发展造成了一定制约。

三、财务预警模型分析综述

通常企业的财务危机的形成，是一个由量变到质变的过程，量变阶段具有潜在性、不易发觉，而到了质变阶段往往又是“病入膏肓”、回天乏术。如何对企业潜在的财务危机正确预测，把企业的财务危机消除在最初阶段一直是一个值得思索、探讨的问题。综合国内外实证研究成果，财务预警模型可以归结为以下几个方面：

1、一元判别模型。一元判别模型是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。一元判别模型的主要思想是通过比较财务困境企业和非财务困境企业之间某个财务指标的显著差异，从而对财务困境企业提出预警。最早的财务危机预警研究就是Fitzpatrick所做的单变数破产预测模型。但是，由于该模型利用单一指标作为衡量企业财务困境的指标，很难具有代表性，很容易造成以一带全。因此，该模型应用的范围很小。

2、多元线型判断模型。多元线性函式模型是对企业多个财务比率进行汇总， 求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。它从总体的、综合的角度来检查企业的财务状况，未雨绸缪，做好财务危机的规避或延缓财务危机的发生。多元线性函式模型中应用最广的是Z分数模型。

3、多元逻辑回归模型。多元逻辑回归模型的目标在于寻求观察物件的条件概率，从而据以判断观察物件的财务状况和经营风险。它是建立在累计概率函式的基础上，不需要自变数服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设条件。Ohlson 第一次采用多元逻辑回归模型进行破产预测。他通过分析样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现至少存在四类影响公司破产概率的变数：公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力。

4、多元概率比回归模型。多元概率比回归模型也假定企业破产的概率为P，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函式的P分位数可以用财务指标线性解释。其计算方法和多元逻辑回归方法很类似，先是确定企业样本的极大似然函式，然后通过求似然函式的极大值就可以得到相关引数的值，接下来就可以利用推算出来的多元概率回归模型求出企业破产的概率。与上面其他模型不同的是，该模型主要是利用P值的大小作为判断企业破产的界限。

5、人工神经网路模型。人工神经网路模型，是一种通过非财务指标建立的，主要是将神经网路分类方法应用于财务预警的模型。人工神经网路是一种平行分散处理模式，其构建原理是基于对人类大脑神经运作的模拟。人工神经网路具有较好的模式识别能力，还可以克服统计等方法的限制，因它具有容错能力，对资料的分布要求不严格，不需要考虑是否符合正态分布的假设，具有处理自律遗漏或是错误的能力，而且可以处理非量化的变数，最重要的一点是人工神经网路具有学习能力，可随时依据新准备资料资料进行自我学习训练，调整其内部的储存权重引数以对应多变的企业运作环境。

四、企业财务预警机制建议

正是因为企业产生财务危机的原因、企业财务预警模型多样性，因此企业在决策财务预警机制时具有多重可选择性。

1、企业应当根据自己的实际情况，合理地选择预测财务指标。不同企业、不同发展时期面临的风险是不同的，正确地根据企业自己的情况选择合理指标是至关重要的一步，如在急速扩张阶段就得注意负债规模的大小，那么就得更多地考虑用负债规模来进行财务预警。

2、模型的选择上，也应当根据企业自己实际能够获得的资料进行选择。不同型别企业的财务资料往往是有很大差别的，同时有的资料可能被人为地更改过，这些资料就失去实际意义，就需要剔除以提高预警的正确性。

3、企业应当注意定性分析和定量分析的结合。定量分析往往具有客观、易于度量的特点，定性分析则是主观性、模糊性的特点。企业面临的风险和危机与日俱增，这时的预警功能决不仅仅是计算几个比率，对比几个指标所能实现的，必须建立系统的方法库和模型库，全面使用现代计算机技术、网路通讯技术、资料库技术以及管理学、财务学、统计学等，在重视定量分析的同时加强定性分析方法的应用。

4、财务预警机制的后续管理。后续管理工作可以保证预警机制的正常执行和预警功能的充分发挥，主要包括正常监管和维护，保证预警机制与其他管理系统之间资料介面通畅、资料共享充分;财务业务资料、指标体系、预警临界标准等有序更新，保证预警功能的准确和及时;保障各项资料库的安全和完整，加强资料库的防病毒入侵、防黑客盗取、防非法操作等。

5、健全企业内部控制制度，提高会计资讯质量，增强财务预警效果。内部控制制度健全与否直接关系到财务预警机制中各种指标、财务比率计算的真实性。因此，建立财务预警机制的前提是上市公司要有一个健全、有效的内部控制制度，并且可以得到一贯执行。良好的内部控制制度，是保证会计资讯质量不可缺少的一部分。良好的会计资讯质量，是财务预警模型发挥正常作用的保证。

复杂多变的市场环境和内部经营的不可控因素决定了风险的客观存在。如果企业不能卓有成效地规避风险，危机便会在企业内部机体滋生蔓延。而当各种不可预见风险发生后，首当其冲的是企业资金运动的中枢——财务系统，财务状况的逐步恶化将引发财务危机，而当危机扩散到企业无法承受的限度时，全面危机则一触即发。因此，企业若建立风险的监控和预警指标系统，预先诊断出危机讯号，并采取相宜措施，便能将危机消灭于萌芽阶段。

一、财务危机预警分析的基础

危机预警分析系统的构筑和良性执行必须基于以下前提：1.风险的普遍性。即企业理财环境的瞬变性和不可准确预见性要求树立求雨绸缪的风险意识，这是系统执行的精神基础;2.风险的差异性。预警讯号与企业的决策和行为密切相关，不同的企业，其面临危机的时间、领域以及危机讯号的具体表现形式也千差万别，必须根据企业的特性选择适合的预警模式，及时有效地识别预警讯号并加以控制;3.风险的效应性。效应是事物本身的一种内在机制，正是由于效应机制的存在和作用，才会引发某种形式的行为模式与行为趋向。即可以根据以往一系列事件防结果和关联窥测出危机发生前的讯号，同时追根溯源、对未来的损失程度进行衡量和估测。企业存有潜在危机时，必然会引发某种效应，可能突出地表现在某种或几种财务要素上，也可能反应为整体运营的不通畅。比如现金流量的资讯对企业经营状况的预示便有着良好的效应性。4.风险的管理根源性。即经营管理不善是引致危机爆发的根源。缺乏有效的管理制度，通常会浮现出一些特定的症状，而且是逐步加剧的。一开始可能表现为：资源分配不当，疏忽日常风险管理，盲目拓展市场。市场营销疲软等;而当财务状况日愈恶劣时，便突出地表现在：债务负担沉重、市场销售混乱、现金流量尤其是营业现金流量匾乏等。因而企业能否谋求竞争优势，避免陷入危机，关键在于营运效率的高低，其趋势变化就成为管理绩效优劣与否的最为深刻的原因。

二、财务危机预警分析指标体系

事实上，任何企业的危机由萌生到逐步恶化，通常都会经历一个逐渐累积和转化的过程。在这一过程中。各种危机的因素都将直接或间接地反映在资金运动的“晴雨表”——敏感性财务指标的变化上。因此，可以通过设定并观察敏感性财务指标的变化，及时预报危机讯号，建立危机预警分析系统。

一财务危机预警指标的特征

既然预警系统是基于预警资讯的分析和预报功能，则这种预警资讯必须具备以下特性。1.高度敏感性。即一旦潜伏有危险因素时，指标数值的细微变化就能直接反映出风险的变化情况;2.前兆性。通过前兆性指标的揭示，不等到危机降临或爆发，便将之识别和扼杀。这里，同时强调了资讯的高度及时性，即所谓“事不宜迟”的道理。3.潜在性及“坏讯息”的表现。预警资讯分析与一般的资讯管理不同，特别注重企业的“坏讯息”或“阴暗面”。通常坏讯息会更提早、更突出地表明企业呈现的紧张状态。

二财务危机预警指标设定

1.单变数模式

即构造单一变数构造的财务比率来预测财务危机的模型。当企业模型中所涉及的几个财务比率趋势恶化时，通常是财务危机发生的先兆。潜在危机的根源，即管理绩效的优劣最终体现在财务成果上;而财务成果生成过程的质量或可靠性又直接影响着危机的表现形式和经济后果;财务成果执行过程的持续性保障主要体现为营运效率。因而，可以通过潜在危机的直接表现讯号即现金流的匾乏、过程讯号即盈利能力的衰减和最终表现讯号即企业经营效率的低下三个方面进行具体指标的设定。

l直接表现讯号——现金流量类指标

风险一般都有一定的前置期，而现金流量的变化几乎是企业前置期收益与风险状况的“晴雨表”。现金流量开始恶化，一定程度上昭示著企业现金运转的紧张状况及可能的危机所在。其中，到期债务对企业的生存威胁最大，其次是一些金额较大的日常支出和资本性支出，而营业现金净流量是企业财富增长或摆脱困境的最终源泉。主要指标包括：

上述比率揭示了公司以经营活动产生的现金流量支付到期债务和当前股利的能力，同时衡量了公司是否可以正常支付其资本支出的能力。因为企业要发展，除了有能力偿付所有的债务，还必须维持现有的资本性资产和必要的财务支出，以增强整体竞争力。而每股所含现金流量比率追踪现金流量不同时期的轨迹，同时可与权责发生制下的每股收益率进行比较。

若上述预警指标经常或长期性地小于1，企业必须警惕现金支付不足的潜在危机。并参照其他前兆性指标，如非付现成本占营业现金净流量比率、息税前现金净流量比率、营业现金净流量偿债贡献率等，同时结合行业比较进行预测分析。

2过程可靠性讯号——收益类指标

资产收益是企业现金流量的源泉，只有通过主导业务不断拓展市场增值能力，才可能真正地持续性地避免不确定性危机的侵袭。也只有充满活力和竞争力的企业，才可能对经营资讯的变化具有高度敏感性。其中主导业务利润及其所占比重大小是决定企业收益是否具有稳定与可靠性的基础。如果主导业务销售率或收益率在总收益中所占的比重呈现出下降的趋势，往往是企业经营不稳定的危险征兆。同时，如果所预期或业已出现的收益时间分布结果完全随机或间距不规律，也说明这种收益的质量亦非真正稳定可靠。

为了评估收益的质量，必须找出销售收入或销售利润与净利润以及现金收支之间的差异，若销售利润、净利润与经营产生的现金净流量之间没有较大的差异时，才表现出较高的收益质量。否则，对收益质量的质疑必须引起重视。

3最终表现讯号基础保障——营运效率类指标

预警分析系统，一般应有两个要素：即先行指标和扳机点。先行指标是用于早期评测运营不佳状况的变动指标;扳机点则是指控制先行指标的临界点，一旦评测指标超过预定的界限点，则预警方案应随之启动。如前述的到期债务保障率、主导业务资产收益率。经营性资产周转率等的临界值可作为考察的扳机点。因此跟踪考察企业时，对主要比率变化趋势中所隐含的关键点应予以特别注意。

2.财务危机预警分析的变数模式

单一财务指标往往难以从企业整体的角度揭示危机的具体影响程度和发生时机。因此，有必要综合各项主要指标更加有效地检查企业财务状况的不稳定现象，及早做好财务危机的规避或延缓危机发生的工作，其中爱德华·阿尔及Altman的Z计分多变数模型最为著名。其指标分别按流动率、收益率、稳定性、交付能力。活动比例五项标准分类。在短期预测中均具有很高的准确度，又被称为公司破产预测模型。公司可选择性地加减指标以逐步构建适合企业的特定多变数模式。

尽管危机预警十分有效，但把它视为一贴方应灵药又是很危险的。目前的财务预警分析系统，偏重于对企业财务资料的统计、筛选和简单的模型计算，但单纯的量化模型难以全面预测和监控潜在的财务危机。财务危机预警模型本应综合多个财务变数，否则其灵敏性、全面性和严密性就会遭到怀疑。但所涉及的财务资料越多，其获取的难度就越大，周期也会越长，成本也将随之攀升。另外，指标运动变化的“度”即警戒线也很难把握。这时，更应结合一些非财务性指标或征兆，以准确判别潜在危机的破坏性，如财务预测在较长时期内的不准确、过度大规模扩张、过度依赖贷款，会计报表不能及时公开等;国外通常还结合使用关键点分析法、管理评分法等。

事实上、任何时分危机预警模型都只能为分析人员提供关于企业财务危机发生可能性的线索，而并不能确切地告知是否会发生财务危机，它并不能替代经营者解决问题。无疑，它更需要分析者对企业财务状况具有敏锐的洞察力，包括对整个巨集观经济走势的判断和把握。企业应根据本身的行业或产业特质，直接或间接、简单或综合地运用各项指标，并借助专业人员、咨询公司等对企业行业地位、前景分析的判断，在长期的实践中构造适合的预测模式和寻找化解危机的方法。

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

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