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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/29 02:06:16
Therefore, to bring out the financial distress factors into open as early warning signals have a vital importance for SMEs as all enterprises. Nearly, all of the financial early warning systems are based on ratio analysis, in other words based on financial tables. Financial tables are the data sources that reflect the financial truth for early warning systems. However, ratio based models ignore the administrative and structural factors; this situation shows that the human factor is not evaluated for the decision mechanism. Therefore, the addition of the determination of the human factor in every part of the decision process and the characteristics of decision environment to the model will harmonize model with real life and provide an applicable system. Financial early warning systems are grouped under three main categories in literature: (1) The models towards the prediction of profits of enterprise, (2) the ratio based models towards the prediction of bankrupt/distress of enterprise,

因此，揭示财务风险因素作为早期预警信号对于中小企业（SME）以及所有企业来说都是极其重要的。几乎所有财务早期预警系统都是基于比率分析的，换言之，基于财务报表。财务报表是数据来源，它向早期预期系统反映出真实的财务状况。然而，基于比率的模型忽视了行政和组织结构的因素；这种状况表明，决策机制中没有评估人为因素。因此，在模型中为决策过程的各个部分增加人为决定以及决策环境的特征能将模型与实际情况吻合起来，从而提供一个实用系统。财务早期预警系统在文献中根据三个主要类型进行分类：（1）企业利润预测模型，（2）基于比率的企业破产/风险预测模型，（3）基于经济趋势的企业破产/风险预测模型。企业用来进行早期预警的模型多数是基于比率分析的。这类模型的一些例子有：IRIS（保险监管信息系统）、FAST（财务分析追踪系统）、神经网络系统、判别模型、评价系统、事件历史分析、递归分割算法等。
通过阐明变量之间的关系来确定风险标准可从财务变量中有所发现。自动的并以估算为导向的信息发现过程与数据挖掘相一致。在系统形成期间，一种与理论背景要求相去甚远却易于理解、易于解释且易于应用的实用模型受到了来自对数据与每一因素的有效水平的认识之间隐含关系这一发现的攻击。出于这个原因，数据挖掘法成为解决财务早期预警系统的理想方法，并在如今开始被频繁采用进行财务研究。因此，本论文的目标确定为采用数据挖掘作为ISE列表中的中小企业的财务早期预警系统。

因此，实现了财务困境因素纳入开放的预警信号有一个极为重要的中小型企业作为所有企业。几乎所有的金融预警系统是基于比率分析，换句话说，基于财务报表。财务报表的数据来源，以反映真实的财务预警系统。但是，
比率模型忽略了行政和结构性因素;这一情况表明，人的因素，没有评估的决策机制。因此，除的决心，人的因素在每个部分的决策过程和特点决定的环境，该模型将统一模型与现实生活中，并提供适用的县
系统。财务预警系统分为三大类文献： （ 1 ）模型的预测实现利润的企业， （ 2 ）的比例模型对预测的破产/窘迫的企业， （ 3 ）经济趋势模式对预测的破产/窘迫的企业。该模型所使用的ente
rprises预警模型大多是基于比率分析。综合（保险监督管理信息系统） ，快速（财务分析跟踪系统） ，神经网络系统，判别模型，评级系统，事件史分析，