前馈神经网络和Fisher判别分析对上市公司财务状况异常的预测研究
2003-06-30分类号:F275
【部门】温州大学信息科学及工程学院 浙江 温州 325000
【摘要】本文建立了基于数值优化的Levenberg-Marquardt算法的前馈神经网络预测模型和Fisher多元判别分析模型对上市公司的财务状况异常进行预测,研究结果表明前馈神经网络预测模型在预测精度上较传统的Fisher多元判别分析模型有一定优越性,可以作为证券投资者和分析人员使用的有效预测工具。
【关键词】神经网络 预测 上市公司 财务状况异常
【基金】
【所属期刊栏目】华东经济管理
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