题目：基于数据挖掘的财务预警模型的研究与设计

本文在介绍了数据挖掘、财务预警模型的基本概念和相关知识后，在以往研究的基础上对财务指标进行了详尽的研究。首先将所有的反映企业生产经营状况、财务状况、财务成果及现金流量的指标分为现象指标和本质指标两大类，然后将适合纳入模型的本质指标分成六个纬度分别进行研究分析，权衡比较后建立了一个综合财务指标体系。接下来，利用决策树算法在筛选属性方面的优势，对ID3算法依据本论文的需要进行修改并加以实现后，在综合财务指标体系的基础上建立了一个精简财务指标体系。在建立了科学的精简财务指标体系后，利用人工神经网络在建立财务预警模型方面优于其它线性和回归模型的特点，基于B-P模型构建了一个新的财务预警模型。最后，本文利用测试集中样本，将本文中建立的混合财务预警模型与经典的Z计分模型的预警能力从第一错误率和第二错误率两个角度加以比较。通过实际样本的分析对本文建立的财务预警模型的预警能力进行了很好的验证。