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基于神经网络模型的财务困境预测实证分析

2005-02-28分类号:F224

【作者】马喜德
【部门】厦门大学金融系 福建厦门361005
【摘要】财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题,运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警,对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司,以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测,结果发现,预测准确率可以达到87%。
【关键词】上市公司  财务困境  神经网络
【基金】
【所属期刊栏目】山西财经大学学报
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