1、“.....自从年初以来，国际货币基金组织工作人员已经系统跟踪个正在建设中基础模块，以作为其更广泛前瞻性漏洞评估，这个基础模块是各种由内部和私人机构开发内部模块组成，。本研究详细研究这些模型在实际应用中性能，这些内部模型预测是实际危机在统计和经济上重要预测因子。总来说，小范围内私人部门模型被检查样品表现不佳，尽管它们是样本中主要部分。，检查了统计模型和神经网络方法对检测陷入财务困境保险公司影响。究中被作为种数据发掘方法。记住这篇论文安排如下第二部分显示了早期财务预警系统定义第三部分是包含了对风险探测和早期预警系统数据发掘对风险探测和早期预警信号数据算法实现被提出来则是在第四部分中最后是标记和策略建议写在第五部分中。二财务早期预警系统早期预警系统是个为了预测成功几率和可能异常情况系统，也能降低交易，处理事务，系统现象公司和个人遭受危险风险。此外......”。

2、“.....财务是个警告和报告系统，能在可能问题风险和机会影响公司财务状况之前发出警告。是用来预测财务绩效，财务风险和可能破产危机。给管理者个机会来避免或减缓潜藏问题所造成危害。几乎所有财务都是基于财务状况，收支平衡表就是为了早期预警系统而影响到财务真实性数据源。本质上来说，是项财务分析技术，它能在财务比例帮助下获得完整企业分析，而这些应该归功与它工业基础。这些为了使企业脱离困境而做出努力，都起始于于年发表在期刊上基于比例使用分析。其它使用多样性统计方法研究重要例子有，和给出使用多样性统计使用模型，给出使用分对数和波比特模型还有给出使用多元回归模型。除了这些关于商业困境研究，研究者还把注意力集中到了监控企业正在运作情形来探测企业可能会遭受突然变故或者不期望风险因素。这些研究对早期预警系统做了很大贡献。其中下研究成果被使用在中小型企业银行保险公司公司中......”。

3、“.....通过种神经网络方法发明了种早期预警系统。这个模型使用了个新变量，之后又降低到了个。这些变量是资产净值资产总值比例回报资产营业资产可回收资产净值损失改变相对于现有资产债务。开发个早期预警系统，此系统是通过比较了模型模型神经网络模型和模型而开发。对于不同模型来说，他们发现了不同显示和迹象。所以他们认为所有模型预测能力是样。他们开发了种早期预警系统模型，这是基于符号逻辑复原，这种理论是他们通过评估在对保险公司研究而得来。提出了个使用早期预警信号预测小型公司危机模型。他们研究总结了两个分别实施在芬兰回应和英国研究成果，在芬兰研究是基于对团体协作分析处理步骤，在英国研究是基于银行经理对中小型企业失败预测。这两种研究都由个主要因素和超过个次要导致失败因素组成。这两份研究结果都有重要相似点。管理不当都被认为是最重要因素，在会计系统中缺陷和对顾客态度是第二重要。然而......”。

4、“.....但在英国不是。杨，玲，海和京为了预测银行金融风险而开发了个人工神经网络方法来作为早期预警和测试方法。对比了在年期间西班牙商业和储蓄银行贷款问题决定因素，并同时考虑了宏观经济和个人银行级别变量。增长率，公司和家庭负债快速降低信用或分支扩张，效率低下，投资组合成分大小净息差，资本比率和市场权力就是解释信用风险变量。这个发现提出重要银行监管政策问题使用银行水平变量作为预警指标，银行并购优势在不同地区有不同作用，以及银行竞争和所有权在确定信用风险中所占角色。开发了个操作早期预警系统，可以检测金融危机。系统监控几个指标往往在危机之前段时间内有不同寻常表现。当个指标超过或低于个阈值，那么这就是说发出信号，货币危机可能会发生在个给定时期内。该模型经过了年危机考验，但还有些缺点被鉴定出来。本文也评估下这个系统应该怎么被应用到个单独国家中。结果表明......”。

5、“.....提出了种对针对亚洲六个国家早期预警系统。金融危机最著名表现有三种类型货币危机银行危机债务危机。指标组重要性在个多元模型中测试过，这个模型是建立在年期间对六个亚洲国家测试上。作者发现，使用早期预警系统些货币危机预测结果比其他做更好。，开发了货币危机早期预警系统来应对墨西哥和亚洲危机。自从年初以来，国际货币基金组织工作人员已经系统跟踪个正在建设中基础模块，以作为其更广泛前瞻性漏洞评估，这个基础模块是各种由内部和私人机构开发内部模块组成，。本研究详细研究这些模型在实际应用中性能，这些内部模型预测是实际危机在统计和经济上重要预测因子。总来说，小范围内私人部门模型被检查样品表现不佳，尽管它们是样本中主要部分。，检查了统计模型和神经网络方法对检测陷入财务困境保险公司影响。个金融早期预警模型来检测运营风险因素对冲金融风险。为了这个目研究使用了卡方电器自动方式交互检测器决策树......”。

6、“.....这项研究发现公司应该看重管理者教育背景，管理者地位，年营业额，公司运营时间长度，制造商财务策略，能源支出，巴塞尔协议知识，质量标准，和为了对冲操作风险和提高财务业绩来作为运营风险因素信贷使用。在土耳其通过数据发掘技术为中小型企业开发了种基于运营和金融风险因素智能财务早期预警系统模型。这个模型目不仅仅是停留在理论结构上对中小型企业是可行，而且可以被中小型企业管理者实际利用。根据这个模型，土耳其中小型企业金融数据被通过对资产负债表和从土耳其中央银行得到损益表金融分析获得。运营数据是不能得到损益表，损益表是通过中小型企业实地研究收集。模型下步是通过数据发掘和检测早期警告标志来分析财务和运营数据。在年间成功预测了在新兴市场和发达国家大多数银行危机。也建议说逻辑回归对全球早期预警系统和国家特殊情况下早期预警系统信号提取是最合适方法。通过调查评估......”。

7、“.....这项研究建议扩宽宏观审慎分析处理适合早期预警。从上面给出资料可以看出面向早期预警系统风险检测有片非常大实现域，此外，上代商业智能数据发掘方法促进了这些系统准确性。早期预警系统运营逻辑是基于在职务范围内发现意想不到和特别行为。另方面，数据发掘就是从大量数据中通过复杂进化算法，经典技术，比如统计模式识别人工智能机器学习等，发现之前未知有用和有价值知识模式和关系。早期预警系统定义和本文提出数据发掘有个很有趣相似点。开发早期预警系统必须根据中小型企业管理者需求来设计。所以系统必须易于理解和使用，还必须根据金融和运营风险因素如银行和巴塞尔协议需求来设计，必须在使用更新数据上智能化。三风险检测和早期预警系统数据发掘模型通过澄清变量之间关系，风险因素识别定义了数据发掘。面向自动化和评估信息发现过程符合数据发掘定义......”。

8、“.....，曾描述数据发掘为非平凡从数据中提取出隐式以前未知潜在有用信息。还有，也描述数据发掘为从大量数据集或数据库里科学提取有用信息。数据发掘，从大型数据库中对隐藏信息提取，是个功能强大新技术，有巨大潜力去帮助企业在他们数据仓库中专注于最重要信息。数据挖掘工具预测未来趋势和行为，允许企业做出有前瞻性知识驱动决策。数据发掘提供自动化有前瞻性分析超越了由旧有经典决策支持系统提供工具进行对过去事件分析。数据发掘工具可以快速回答业务问题，传统上这些问题解决太耗费时间。他们搜索数据库隐藏模式，找到专家可能会错过预测信息，因为这些信息超出了专家期望范围，。描述数据发掘为演变了统计分析集合，机器通过使用自动发现和提取隐藏预测信息模式关系相似或相异巨大数据过程智能算法学习和模式识别方法。数据发掘是被商业情报组织和金融分析师用来从大型数据集合中获得信息......”。

9、“.....以寻找能辅助决策，模式。今天，不同种类综合测量数据发掘技术正在集中注意到测量和对冲风险。数据发掘技术已经被成功应用到欺诈检测和破产预测，被应用到战略决策中，被应用到金融业绩中。此外，和，和些早期使用数据发掘技术研究是在中小型企业和医院财务状况财务风险和运营风险上进行。中文字本科毕业设计外文翻译届论文题目财务早期预警系统和对风险预测的数据发掘的应用方法研究作者姓名指导教师学科专业所在学院计算机科学与技术学院提交日期年月财务早期预警系统和对风险预测的数据发掘的应用程序研究，出处，摘要中小企业面临的最大的问题之是他们的财务困难，因为他们不充足的财务背景。在这次研究中，提出了个早期财务预警系统模型，它究中被作为种数据发掘方法......”。