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财务困境预测模型变量选择方法的改进

2005-04-30分类号:F224

【作者】魏世振  薛跃  陈传明
【部门】南京大学商学院  南京理工大学经济管理学院  南京大学商学院 南京210000桂林星辰电力电子有限公司博士后流动站  广西桂林541004   南京210094   南京210000
【摘要】传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够。对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏。使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果。
【关键词】变量选择  财务困境  正交设计  神经网络
【基金】国家自然科学基金(70472045)
【所属期刊栏目】统计与决策
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