全文总字数：2655字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

1）研究的目的：

近年来，随着金融信息化的迅速发展，金融机构已经搭建起数据平台，逐步实现数据大集中，形成金融数据。与此同时，数据挖掘技术在过去几十年里得到了长足的发展，技术与方法日趋完善，应用到了各个领域。为了捕捉金融市场的不确定性，更好地提高金融市场效率，需要使用数据建模方法对金融市场进行有效刻画。

企业的破产情况和企业经营的财务状况有很大的关系，本文希望利用logistic回归模型对公司财务数据进行分析预测，以得到该公司破产情况的预测值，并比较模型预测的准确性。

2. 研究的基本内容

本文主要介绍了一个基于Logistic回归的预测模型，用于企业破产问题研究，首先，描述了破产预测研究的变化趋势和研究现状；其次，详细介绍了Logistic的回归方法；最后将Logistic回归用于企业破产问题，并进行了实证检验与对比分析。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题以一组破产数据集为研究对象，根据主成分分析和Logistic回归方法，建立适当的预测模型。对于数据集，从固定数量的变量中提取出了几个主成分因子，从而建立了两个回归模型：第一个是几个主成分因子的Logistic回归模型，第二个是只含有一个显著主成分因子的Logistic回归模型。对比得到，对于同一个数据集，模型二的预测准确度比模型一的高很多，因此，可以判断：采用指标显著的模型对预测更有效。

4. 参考文献

[ 1]beaver,w.financial ratios aspredictors of failure,empirical research in acounting:selected studied [j]. journalof accounting research,1966: 71-111.

[ 2]altman,e.l. financialratios,discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy [j].the journal of finance,1968,23（3）: 589~609.

[3] 张爱民，祝春山，许丹建：上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究[j]. 金融研究，2001（3）：37-45.