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[期刊] 财会月刊
[作者]
王琳 刘英
过去的财务盈余预测往往以统计方法进行，同时预测结果只能以增长或衰退的二元式模式输出，而类神经网络的预测方式也可能因变数的增加，使得网络较为复杂，不容易收敛。为提高上市公司财务预测的准确率，减少传统模型的训练样本数，在传统遗传算法的基础上，本文提出了一种以实际值编码方式代替二进制编码方式的修正遗传算法，构建了基于该修正算法的财务盈余预测模型。以中国电子行业上市公司数据为样本，对建立的财务盈余预测模型进行实验验证，结果表明：修正的遗传算法在每股盈余预测上是一个可行的预测工具，且具有预测实际值的能力，在对小样本的趋势预测上可达到９５％的预测准确度，而在实际值的预测上误差比率不到１０％。
关键词：
财务预测 每股盈余 修正遗传算法
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
蒋艳霞 解青芳
影响上市公司财务业绩的潜在因素很多,既有公司自身因素(主要是财务报表信息),又有宏观经济因素和行业因素。如何使用一种科学的变量选择方法,筛选出影响财务业绩的主要变量进行财务业绩预测是我们需要研究的问题。遗传算法可以将变量选择转换成一个求最优解的过程,据各自变量对因变量(财务业绩)的预测能力来决定变量的取舍,有利于提高财务业绩的预测精度。
关键词：
财务业绩 影响因素 变量选择 遗传算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[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。
关键词：
遗传BP算法 神经网络 财务危机
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周卫华 翟晓风 谭皓威
研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘，并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率，在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型，更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本，通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法，解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题，甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量；首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中，有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域，有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用，为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张兰芬 李雪 王堃 吴秀明 张特男
为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。
关键词：
遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
[期刊] 财会通讯
[作者]
张煜 肖美英
本文在对上市公司进行的财务预警研究中,加入了公司价值这一重要因素,又引入经济附加值(EVA)来描述公司价值,来讨论从公司价值的角度出发,包括了重要财务指标和非财务指标的财务预警模型,以此来预测企业财务状况。并使用Logistic回归模型进行实证分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋盛益 汪珊 蔡余冲
文章通过运用多种机器学习方法分别建立时间跨度为5年和6年的上市公司财务风险预警模型,初始选择了29个指标,利用数据挖掘的特征选择方法,最终选取9个有代表性的指标来建立模型。实验表明,最近邻分类、多层感知机、BP神经网络及逻辑回归四类方法建立风险预警模型的性能相当,可以较好地预测上市公司财务危机。
关键词：
分类算法 财务指标 属性选择 预警模型
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
耿克红 李占省
通过实证分析,建立了判别分析模型、主成分模型、主成分逻辑回归模型以及基于快速BP算法的ANN仿真模型四种财务失败预测模型,并对它们的预测能力进行了比较。结果表明,这四种方法都可以用来进行财务失败预测,但预测的效果是有差异的,基于快速BP算法的ANN仿真模型是最有效的一种方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡欢
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡欢
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[期刊] 现代管理科学
[作者]
么海亮
在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义。文章应用数据挖掘中的CART算法,构建我国上市公司财务危机预警模型。
关键词：
数据挖掘 CART 财务危机
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔卓,薛锋,万军
[期刊] 经济研究
[作者]
吴世农 卢贤义
本文以我国上市公司为研究对象 ,选取了 70家处于财务困境的公司和 70家财务正常的公司为样本 ,首先应用剖面分析和单变量判定分析 ,研究财务困境出现前 5年内各年这二类公司 2 1个财务指标的差异 ,最后选定 6个为预测指标 ,应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法 ,分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明 :(1 )在财务困境发生前 2年或 1年 ,有 1 6个财务指标的信息时效性较强 ,其中净资产报酬率的判别成功率较高 ;(2 )三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测 ,在财务困境发生前 4年的误判率在 2 8%以内 ;(3)相对同...
关键词：
财务困境 财务指标 预测模型
[期刊] 会计研究
[作者]
钱苹 罗玫
本文以1994-2011年沪深两市财务造假上市公司为观察样本,首次全面综合地检验了国内外研究中表征财务造假和盈余质量问题的特征指标和西方资本市场常用的财务造假预测模型中的变量,建立了适合中国市场的更为可靠并且实用性强的财务造假预测模型。通过筛选检验大量的变量,本文发现其他应收款、是否亏损、经营应计项、现金销售率、股票换手率波动率、股权集中度、机构投资者持股比率、是否再融资和股市周期是鉴别中国上市公司造假的关键变量,用这些指标建立的综合模型不仅具有简单易懂的实用性,而且在辨别国内造假公司的能力方面显著优于西方常用的Mscore和Fscore模型。本文的研究结果为资本市场投资者、分析师、审计师和相...
关键词：
财务造假 预测模型 阀值
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