基于OPRA与NTVE-PSO-PNN的财务危机预警模型研究
2013-03-10分类号:F275
【部门】哈尔滨工业大学经济管理学院
【摘要】财务危机预警是公司预测和防范财务危机的主要手段,为了提高财务危机预警模型的预测精度和执行效率,本文将局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)方法引入传统的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),提出了一种正交投影降维方法 (Orthogonal Pro-jection Reduction by Affinity,OPRA),进行财务指标的选取和降维。OPRA方法不仅保持了财务指标数据在降维映射过程中的流形特征,还重构了正交投影数据。将概率神经网络(Probabilis-tic Neural Network,PNN)与非线性...
【关键词】正交投影降维(OPRA) 概率神经网络(PNN) 粒子群(PSO) 财务危机预警
【基金】国家自然科学基金资助项目,项目编号:70972097
【所属期刊栏目】商业研究
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