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[期刊] 财会月刊  [作者] 李健  刘翔  
本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 熊志斌  
神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。
[期刊] 商业研究  [作者] 刘新允  庞清乐  刘爱国  
针对基于神经网络的财务危机预警方法模型结构复杂、收敛速度慢且容易陷入局部最小的缺点,提出基于遗传神经网络的财务危机预警方法。首先对神经网络模型的结构和参数进行编码并将其串联,形成一个个体,随机产生N个个体形成初始种群。然后分别进行复制、交叉和变异操作,得到神经网络的结构和初始参数。再通过BP算法对该神经网络进行训练,训练后的神经网络即可实现财务危机预警。测试结果表明,该模型训练速度快、预警精度高。
[期刊] 商业研究  [作者] 葛新旗  周虹  
本文利用相关财务危机理论建立影响上市公司财务危机的指标体系,通过粗集理论对这些指标进行约简获得核心指标,再利用支持向量机对核心指标建模得到企业财务危机预警模型,并运用到未来三年的财务危机预测当中。实证分析表明,本模型前两年的综合预警准确率达90%以上,证明了该模型有较强的预测能力。从财务危机预警结果来看,与传统SVM方法相比,粗集及遗传算法的引入不仅能够提高预警效率,而且能够提高预测精度,与实际企业财务情况基本一致。实际应用表明,在企业财务危机预警建模中,粗集理论的约简和遗传支持向量机方法的实施充分利用了样本数据本身特点,并为后续的优异预警结果提供良好地理论基础。
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐锡意,张亚莉  
[期刊] 财会月刊  [作者] 吴世珍  柯大钢  
本文对“应收款”特征指标与上市公司财务危机的相关性进行了实证研究,构建了一个基于“应收款”视角的上市公司财务危机预警模型,并对该模型进行了检验。
[期刊] 上海金融  [作者] 薛业飞  
基于2003-2005年ST股票和相应的非ST配对股票的样本数据,本文选择包括衡量盈利能力、偿债能力和营运能力的共10个财务指标进行实证分析并建立相应的财务预警模型。实证结果表明,净资产收益率解释变量几乎涵盖其他变量的所有信息,以净资产收益率为解释变量的模型具有最好的判别效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈晓龙  
文章以我国2006年沪深交易所的上市公司为研究对象,随机选择了20家财务危机公司(ST公司)和40家财务安全公司为样本,通过对这些公司财务数据的统计分析,借助SAS统计分析软件、基于Logistic回归分析建立了判断企业财务危机的危机预警模型。利用这个模型进行了实证检验,得到了90%的正确率。
[期刊] 工业工程  [作者] 李铭  肖东生  
针对上市公司财务危机风险预警问题,把具有智能综合评价性质的BP神经网络引入该领域,克服了人为确定权重的困难及模糊性和随机性的影响。结合实证分析,将上市公司财务风险警度分为4类并对上市公司的财务数据进行预警,最后与实际数据相比较,说明该方法用于财务预警具有很高的正判率,能够有效地帮助上市公司防范潜在的财务危机。
[期刊] 会计之友  [作者] 黄晓波  高晓莹  
现阶段,激烈的市场竞争与动荡的经济环境给各行各业带来了前所未有的挑战,对于企业的经营者与投资者来说,能够准确预测财务危机并有效地规避财务危机具有重大的现实意义。制造业在我国经济中具有举足轻重的地位,文章以制造业上市公司为例,引入财务指标与非财务指标构建指标体系,运用因子分析对筛选的指标进行降维,使各个指标间不相关,消除多重共线性,以得出的公因子作为神经网络模型的输入层来提升神经网络的拟合效率,以企业被特别处理与没有被特别处理作为神经网络模型的输出层,运用此模型对财务危机进行预测。预测结果显示:该财务危机预警模型预测效果较好,能够帮助制造业上市公司识别潜在的财务危机。除此之外,根据结论得出企业的...
[期刊] 财会通讯  [作者] 赵辰  南星恒  
BP神经网络预测易导致局部最优解,基于此,本文利用思维进化算法来优化BP神经网络的初始权值和阀值,并选取我国上市A股被ST公司的44家上市公司以及资产规模相当的未被ST的88家上市公司,利用优化后的模型进行财务危机预警实证检验。结果表明,优化后的模型比未优化的模型的预测准确度平均提高了5.15%,这说明思维进化算法优化BP神经网络对财务危机预警是可行的和有效的。
[期刊] 财会月刊  [作者] 聂丽洁  张毅  樊丹丹  
本文结合中国制造业上市公司的实证数据,通过三种统计处理方法对财务指标进行处理,再将各自的处理结果作为输入层变量输入神经网络,以此考察财务危机预警模型效果。
[期刊] 财会月刊  [作者] 苗洛涛  汤亚莉  王杏芬  
本文以2003~2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 阎娟娟  孙红梅  刘金花  
针对常用的上市公司财务危机预警模型的不足,提出了一种基于支持向量机方法的上市公司财务危机预警模型。支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此基于这种技术的新模型具有良好的实用性。本文采用上市公司的财务报表数据进行实证分析,并与BP神经网络模型进行了比较。结果表明,无论在分类能力和预测能力上,本模型的精度都高于神经网络模型。
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