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應用灰色系統理論於台灣上市公司財務比率變數之預測——以電子業為例

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投资大众常会参考公司所公布的财务季报，计算出各财务比率变数後，作为评估投资标的经营绩效。但如此所使用的资料皆为过去的历史资讯，无法代表未来的经营绩效。为了解决此问题，本研究针对台湾地区上市电子业，利用GM(1,1)模式与灰预测傅利叶残差修正模式进行财务比率变数之预测，再以集群分析的K-Means 进行分群後，计算预测之准确率。研究结果发现：(1)在指标筛选模式中，GM(1,N)较灰关联分析所筛选出的指标，在预测上有更好的结果。(2)在财务比率变数的预测中，灰预测傅利叶残差修正模式较GM(1,1)模式有更高的预测准确率。(3) 以预测季前五季作为输入值有最佳的预测结果，若只使用四点资料，资料量太少而预测准确率不佳；若输入六点资料，因包含太久以前的资料，无法提高准确率。(4)使用GM(1,N)筛选指标搭配傅立叶灰残差修正模式进行预测，不论在经济环境稳定或者波动的期间，都能够有稳定的预测准确率。

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来源
《第十七届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会》|2011年|1-12|共12页
会议地点南京
作者
余尚武; 劉憶瑩; 王雅琳;
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作者单位

南京大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类企业财务管理;经济数学方法;
关键词
灰色理论; 傅立叶灰残差修正; 财务比率变数; 集群分析; 上市公司;

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