1、隨著信息時(shí)代到來，公司面臨的不確定性越來越多，風(fēng)險(xiǎn)也越來越大。因財(cái)務(wù)狀況異常而被特別處理的上市公司數(shù)量急劇上升。財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型作為一種事前預(yù)警模型，可以為公司戰(zhàn)略調(diào)整、投資者投資決策、債權(quán)人發(fā)放債務(wù)等提供參考依據(jù)。因此，構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文在財(cái)務(wù)困境概念界定和國內(nèi)外經(jīng)典文獻(xiàn)分析評價(jià)基礎(chǔ)上，指出現(xiàn)有研究的不足。通過深入分析我國上市公司財(cái)務(wù)困境現(xiàn)狀，總結(jié)了公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境的原因，探討了公

2、司治理與財(cái)務(wù)困境的關(guān)系，闡述了財(cái)務(wù)困境發(fā)生前可能存在的財(cái)物和非財(cái)務(wù)特征，為財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型指標(biāo)選取提供了理論和現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。接著，討論了鄰域粗糙集應(yīng)用于知識約簡的原理和算法并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行了詳細(xì)闡述。在此基礎(chǔ)上分析了兩者的結(jié)合原理，構(gòu)建了鄰域粗糙集.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型。模型首先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用鄰域粗糙集作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng)對備擇指標(biāo)進(jìn)行約簡構(gòu)建預(yù)測指標(biāo)體系，然后將約簡后的指標(biāo)體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行分類預(yù)測。在預(yù)警指標(biāo)選