基于案例异类推理的企业资产重组绩效预测建模及实证研究

In order to provide enterprise with the following three real questions, namely: in what state assets restructuring is suitable to be implemented, what means of assets restructuring are more helpful in improving firms' performance, and how possible a restructured firm will achieve continous performance improvement in the following years, this project attempts to propose the concept of performance prediction of assets restructuring on the foundation of the accumulated assets restructuring cases on firm operations. On the basis of defining the concept of heterogeneous case and mixed heterogeneous case, we build up the new approach of case-based heterogeneous reasoning for processing heterogeneous assets restructuring cases. After exploring the foundation theory of performance perdiction of assets restructuring, we attempt to implement the researth from the two contents of modelling case-based heterogeneous reasoning and empirical research of performance prediction of assets restructuring in Chinese public market. From the two dimensions of heterogeneous case and mixed heterogeneous case, the two situations of performance improvement prediction in ex restructuring and continous performance improvement prediction in post restructuring, and the three perspectives of function, stability, and sensitivity to case volume in case-based heterogeneous reasoning, we design and attempt to implememt the whole project on modelling and empirical research. On the one hand, we will provide an effective management approach for performance predcition of assets restructuring; on the other hand, we will propose a new method to solve the problem with heterogeneous cases, i.e., case-based heterogeneous reasoning.

为了帮助实施资产重组的公司解决三个现实问题，即：企业处于什么样的状态适合启动资产重组，什么样的资产重组方式为企业带来绩效改善的可能性最大，资产重组后公司是否能够获得未来三年持续的绩效改善；该项目根植于企业管理中积累的大量资产重组案例，探索提出企业资产重组绩效预测新问题；在定义异类案例和异类交叉案例的前提下，构建一种能够有效处理企业资产重组异类案例的案例异类推理新方法。课题在探索构建企业资产重组绩效预测基础理论前提下，从案例异类推理建模思辨和基于中国上市公司资产重组数据的实证研究两个层面展开研究；从异类案例和异类交叉案例两个维度，重组前绩效改善可能性预测和重组后未来绩效持续改善可能性预测两个场景，以及案例异类推理模型性能、稳定性和案例量敏感性三个层面展开交叉建模与实证研究。研究成果一方面提供企业资产重组绩效预测的有效管理手段，另一方面提出面向异类案例的案例推理新方法，即：案例异类推理。

项目背景：企业资产重组是当前企业运作中的常用的一种降低企业失败风险重要策略，通过资产重组能够优化企业内部资源，应对企业失败风险带来的损失。因此，企业资产重组是陷入困境的企业最为常用的跳出困境应对策略。研究内容：在案例推理的框架下构建数据挖掘模型，在区分异类案例和异类交叉案例的基础上，引入多模型融合与集成构建了支撑企业资产重组绩效预测的案例异类推理新方法；具体包括：企业资产重组绩效预测基础理论、案例异类推理和案例异类融合推理模型构建、面向企业资产重组绩效预测及企业重组诱因预测的实证研究。重要结果：首先，较早定义出企业资产重组绩效预测新问题，为企业资产重组绩效研究明确了预测研究法的新思路；其次，基于异类案例和异类交叉案例构建了案例异类推理预测方法和案例交叉异类推理预测方法。科学意义：一方面，提供企业资产重组绩效预测的有效管理手段，弥补了已有事件研究法和财务研究法视角的资产重组绩效认知不足；另一方面，提出案例异类推理及其融合推理，促进基于案例推理的商务预测进一步发展，对于案例推理理论体系的新发展有重要创新意义。重要数据：发表SSCI收录论文9篇（包括：旅游管理学科ABS 4分期刊论文2篇、酒店管理学科排名前3位的期刊论文2篇、预测科学领域国际代表性期刊论文1篇），培养长江学者奖励计划青年学者项目1项、获得International Federation for IT and Travel & Tourism国际一级学会颁发的Enter最优博士论文提案奖1项、前国家旅游局优秀旅游学术研究成果奖1项，获得天津市131第一层次人才项目、南开大学百青项目等其他各类人才项目及奖项5项，转入国家自然科学基金重点项目和面上项目2项，获批计算机软件著作权2项，与美国、日本、中国香港等学者开展合作研究工作及交流10余项，培养博士后及研究生10余人。