1、證券市場是現(xiàn)代經濟體系的重要基礎，證券市場的表現(xiàn)與實體經濟是息息相關的。作為證券市場主體的上市公司，它的業(yè)績決定著證券市場的運行狀態(tài)。為了保障投資者的利益以及及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)財務危機的征兆，建立完善的財務危機預警機制是十分必要的。公開透明的財務數據為建立財務預警分析提供了有力的幫助，因此通過合理有效的方法建立財務預警分析系統(tǒng)預測企業(yè)經營危機成為了長期以來的理論研究話題。
　　 當今財務預警分析理論研究的主流方法主要是統(tǒng)計學方法和數據

2、挖掘算法，這兩種方法各有優(yōu)點。判別分析法、回歸分析是傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法，預測效果不俗，但是數據不可能滿足其嚴格的統(tǒng)計假設。數據挖掘算法包含神經網絡、決策樹、支持向量機等，這些方法沒有太強的假設約束，學習能力強，應用也越來越廣泛。統(tǒng)計學方法和數據挖掘算法各有優(yōu)點，使得我們不可能放棄其中任何一種方法而單獨使用另一種，因為放棄另一種方法的同時，很有可能會忽略某些重要的信息。
　　 組合預測理論的出現(xiàn)解決了這個糾結的問題，組合預測方法是對

3、同一個問題，采用兩種以上不同預測方法的預測。它既是可用幾種定性方法的組合，也可是幾種定量的方法的組合，但實踐中更多的則是利用定性方法與定量方法的組合。組合的主要目的是盡可能最大利用各種方法提供的信息，最大程度的提高預測精度。組合預測有兩種，即線性組合預測和非線性組合預測。線性組合預測又分為等權組合與不等權組合。等權組合指各預測方法的預測值按照相等的權數組合成新的預測值，而不等權組合賦予不同預測方法的預測值權數是不一樣的，這兩種除了在權數