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基于AdaBoost整体模型的公司财务危机预测研究

2013-12-15分类号:F275;F224

【作者】潘攀  淳伟德  谢琴  
【部门】成都理工大学商学院  
【摘要】以中国A股上市公司财务数据为研究样本,运用主成分分析提炼出对财务危机具有显著影响的指标变量作为输入变量,建立AdaBoost财务危机预测整体模型。最后将BPNN和GA-BPNN作为实验对比模型进行比较分析,进而运用分类准确率对三种公司财务危机预测模型的预测精度进行检验、评价。结果表明,三种财务危机预测模型对我国上市公司财务危机预测的分类准确率分别为92%、84%、88%;相比其他两种财务危机预测模型,AdaBoost财务危机预测整体模型效果更好,说明AdaBoost算法能够提高单种财务危机预测模型的预测准确性,有利于解决公司财务危机问题。
【关键词】财务危机  AdaBoost  BPNN  GA-BPNN
【基金】国家自然科学基金项目(71171025); 国家社会科学基金项目(12BGL024); 教育部人文社会科学研究基金青年项目(10YJCZH086); 四川省软科学研究计划项目(2012ZR0045,2013ZR0067); 成都理工大学金融与投资优秀科研创新团队培育资助项目(KYTD201303)
【所属期刊栏目】软科学
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