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基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型财务预警研究

2015-03-25分类号:F275;F224;F832.51

【作者】赵海蕾  周方召  金德环  
【部门】江南大学商学院  上海财经大学金融学院  
【摘要】针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的Z-Score财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于SVM算法和AdaBoost算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。
【关键词】Z-Score模型  人群搜索算法  寻优能力  数学模型  适应度
【基金】教育部人文社会科学规划基金(14YJA790089)
【所属期刊栏目】财经理论与实践
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