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[期刊] 会计之友
[作者]
李茜 唐恒书
危机预测研究主要涉及建模研究和指标体系构建。传统BP-NNs存在收敛速度慢、局部最优等局限。为此,文章提出基于附加动量法、共轭梯度法以及L-M优化算法的三种BP改进算法,通过对这三种方法的网络训练、仿真与回归分析结果比较,发现L-M算法收敛速度最快且误差最小。另外,创新性地将财务指标与EVA、股权结构以及管理结构等内部控制理论的非传统财务指标有效耦合,经多重指标筛选分别构建财务LM-BP模型和综合LM-BP模型进行实证检验,研究结果表明非财务指标的引入能显著提高预测精度。
[期刊] 财会通讯
[作者]
陆正华 周航
一、引言随着财政部等五部委制定的《企业内部控制基本规范》、《企业内部控制配套指引》在上海证券交易所、深圳证券交易所主板上市公司施行,标志着适应我国企业实际情况、融合国际先进经验的中国企业内部控制规范体系基本建成并开始实施。在企业内部控制
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
朱敏 聂顺江 范晓燕
近年来,因财务危机而走向破产的国内外上市公司屡见不鲜,其重要原因之一是企业没能有效地监测、防范和规避财务风险。因此,企业应该建立行之有效的预警机制来避免财务风险的
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
任婷婷 鲁统宇 崔俊
研究目标:构建动态不平衡财务预警模型以同时处理概念漂移和数据分布不平衡问题。研究方法:在改进AdaBoost算法的基础上,以代价敏感支持向量机为基分类器构建ADA-CSSVM-TW模型,并利用我国2010～2020年制造业公司数据进行分析。研究发现:ADA-CSSVM-TW模型可显著提高预测准确率,性能良好,模型稳健。研究创新:将代价敏感支持向量机作为改进AdaBoost算法的基分类器,建立动态不平衡预警模型。研究价值:对我国上市公司有效防范财务困境具有重要的理论价值和现实意义。
[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] 山西财经大学学报
[作者]
冯征
传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。
关键词：
财务预警 神经网络 粗糙集
[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。
关键词：
财务预警 BP神经网络 模型构建
[期刊] 财经问题研究
[作者]
龚小凤
考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量。通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高。
关键词：
BP神经网络 财务危机预警 变量改进
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘澄 武鹏 王荣
客观准确地评价企业财务状况对于财务信息使用者而言具有重要意义。本文以EBITDA利息覆盖率作为财务困境代理变量,将企业财务状况分为正常、危险、困境三种状态,进而根据企业连续两年历史财务状况是否发生变化,将企业分为稳定与不稳定两大类。最后分别为两类企业构建基于C&RT算法的财务困境预警模型,预测公司是否会发生财务困境,并提出相应的控制和处理财务困境的途径。实证结果表明分类建立财务预警模型,一方面能够捕捉各类财务状况企业的风险特征,另一方面可以针对不同风险特征提出相应的风险控制方案,提高企业财务管理工作效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡振 刘华
[期刊] 会计之友
[作者]
杨潇
文章以中国电力上市公司为研究对象,运用主成分分析方法对预警指标变量进行约简,进而将随机欠抽样不均衡样本处理方法与传统的Logit回归模型相结合,构建了改进的Logit回归模型,即RU-Logit模型,并与其余预警模型进行了性能对比研究。实证结果表明,RU-Logit预警模型不仅具有最高的预测精度,而且具有最为稳定的预测性能。
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
刘郁葱 熊雄
[期刊] 会计之友
[作者]
高燕 杜玥 曾森
实体经济是国民经济的基石，习近平总书记强调，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，抓实体经济一定要抓好制造业。制造业投入大且利润率低，由于经营环境的复杂和竞争的日益激烈，制造业在规模的扩张中财务风险不断累积，到一定程度即可能酿成财务危机。一汽夏利曾经是经济型汽车标杆和行业领跑者，但辉煌15年之后开始走下坡路，最终被收购并被改旗易帜为中国铁物。及时预判财务危机，及时采取措施控制财务风险，是制造企业做强做大保持良好发展态势的关键。文章以A股制造企业为样本，构建BP神经网络模型预警财务风险，并以一汽夏利（现中国铁物）为例进行分析，提出防范风险的建议。
关键词：
实体经济 财务风险 神经网络 预警
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王新利 陈敏
本文基于我国农业上市公司现行会计信息供给状况,构建了包含盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力、投资获利能力及会计事务所审计报告意见作为财务预警评价的初始变量。采用偏最小二乘BP神经网络模型对数据进行筛选、学习、训练达到对检测数据的预测,预测结果的综合正确率达到90.2%,期望结果与实际结果基本一致,达到对农业上市公司财务风险科学、准确预测,可以为农业上市公司经营者和投资者提供参考。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
黄曦 邹安全
本文根据组合预测比单项预测具有更高预测精度的原因,采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建财务危机预警模型,并进行实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性。
关键词：
BP神经网络 组合预测 财务危机 预警
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