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[期刊] 统计与决策
[作者]
丁岚 李树刚
RFID技术被认为是物联网的关键,处于整个产业链的上游,发展空间很大,因此针对RFID产业的投资活动也相当频繁。作为投资活动中的重要步骤,估值模型的可靠性不仅取决于估值结果总体正确率,也应该考虑对不同类别企业所做估值结果的正确率,而目前的估值模型往往缺少对后者的考虑。文章建立了结合双精度神经网络和实物期权方法的估值模型,该模型通过双精度神经网络完成对未来利润的预测,与传统进化神经网络相比,不仅优化了模型的总体准确率,还优化了最小分类精度。
[期刊] 会计之友
[作者]
骆正清 李梦可
科创板上市企业具有高投入、缓收益、信息披露不完善等特点，运用现有价值评估方法对其进行评估存在数据缺乏和评估准确性不高的缺点，并且难以衡量科创板企业的成长能力。为了更加科学准确地评估科创板企业价值，通过分析影响其价值的因素，构建包含市场占有度、治理能力、资产结构、创新投入和EVA的价值评估指标体系，之后利用Spearman相关性分析和MIV值分析对指标体系进行约简，最后使用BP神经网络构建价值评估模型。结果表明：通过191条数据的训练仿真，基于BP神经网络的科创板企业价值评估模型预测准确度为82.93%，模型具有较好的适用性和可靠性。其中，EVA的相对影响度为23.69%，能有效反映科创板企业真实的价值创造能力。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
戴庆华
[期刊] 软科学
[作者]
胡珑瑛 蒋樟生
通过界定创新型企业的内涵,分析了创新型企业的特征,构建了创新型企业的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创新型企业评价方法。
关键词：
创新 创新型企业 评价指标 BP神经网络
[期刊] 工业技术经济
[作者]
韩静
本文介绍了PNN方法及其分类机理,构造了用于识别两类模式样本的PNN结构,考虑七个财务指标:资产收益率、负债比率、存货比率、应收账款比率、总资产周转率、盈利指数和现金流量指数作为我国上市企业信用判别模型的识别变量,对32上市公司进行两类模式分类建模,并利用该模型对另16家上市公司进行检验。仿真结果表明,PNN对两类模式样本的分类准确率达到81.25%。由此知,PNN结构其分类效果较好,对企业信用评级建模具有一定价值。
关键词：
概率神经网络 信用评价 两类模式 建模
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
佟泽华 刘文云 韩春花 綦振法
知识集成有利于提高企业的知识创新能力,并形成企业的核心优势。因此,了解和评价企业的知识集成能力状况对企业来讲具有重要的意义。文章在已有研究的基础上,从企业组织层面的知识集成能力、企业员工个人层面的知识集成能力、企业知识集成环境水平3个方面,构建了企业知识集成能力的评价指标体系,并提出了基于模糊神经网络的企业知识集成能力评价模型。该模型不仅具有模糊处理的功能,还具有很强的自学习能力和非线性映射能力、高度的容错性和鲁棒性。最后进行了实例分析。该方法克服了已有研究方法的一些不足,因而对于企业知识集成能力评价研究具有一定的帮助和启示。
关键词：
企业 知识集成 指标体系 模糊神经网络
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
谭庆美 吴金克 赵黎明
利用因子分析法建立了我国中小企业信用评价财务指标体系,据此构建了单隐层结构的BP神经网络,并以2006年100家ST和非ST上市公司为训练样本,详细考察了隐含层结构和网络训练函数对BP神经网络辨识性能的影响,最终得到了具有较快收敛速度和较高准确率的BP神经网络。在此基础上,以2006年财务数据为研究样本,对102家上市中小企业进行了信用评价。结果表明,各中小企业之间的信用评价结果存在较大的异质性,说明采用BP神经网络进行信用评价具有较高的可操作性。
关键词：
中小企业 信用评价 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
高凡修
文章基于多目标神经网络提出并构建了一种高新企业投资决策方案评估方法。首先定义了两个评估指标,然后使用局部搜索实现对父代群体和后代群体的合并,只有那些来自第一次帕累托前沿的个体才能进行优化。以电子行业高新企业的投资决策方案评估实例来验证所提方法的可行性,实验结果表明:投资决策方案B是平衡初始投资和产能弹性之间的最佳配置。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张凤明 唐淑文
人工神经网络在资信评估中应用比较广泛,尤其是其中的BP网络,但BP网络用于函数逼近时,权值调节采用的是负梯度下降法,这种调节权值的方法有它的局限性,即存在收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基函数网络无论在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。文章将RBF网络与5C评估法结合,提出一种新的企业资信评估模型。实验表明,RBF人工神经网络对企业资信评估有着良好的性能。
关键词：
RBF人工神经网络 5C评估法 资信评估
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李佳斌 王伟
将神经网络理论应用于企业风险评估中 ,讨论了网络结构的设计、学习算法等问题 ;计算实例表明 ,应用神经网络评估企业风险具有方便、真实、可靠的特点。
关键词：
神经网络 企业风险评估
[期刊] 西南农业学报
[作者]
曹艳 刘强 胡亮 胡旭 刘远利
【目的】针对农业科技成果估值难的问题，研究计算机动态评估农业科技成果价值的方法，为农业科技成果的转化、交易或转移提供数据支撑和定价依据。【方法】采用模糊理论与神经网络相结合的方法构建五层模糊神经网络模型FNN(Fuzzy neural network),从农业科技成果历史交易中学习、存储规则知识并用于成果的交易价格预测，经实际业务数据测试，FNN估值准确率仅达到80%,为进一步提高估值准确率，适应交易样本不断增加引起的变化，降低重新训练所有样本数据的资源消耗，引入增量学习，提出了改进的五层模糊神经网络模型IFNN(Improved fuzzy neural network)和改进的估值流程。【结果】在实际业务数据处理中，通过应用改进的估值流程，完成增量数据的训练，改进的五层模糊神经网络IFNN估值准确率达到86.7%。选取15个油菜品种，对比FNN和IFNN模型估值结果，FNN和IFNN模糊隶属度不同，对比表明，IFNN估值准确度高于FNN。IFNN模型从算法上满足估值准确度随增量学习持续提高的要求。但为了进一步提高估值准确度，还需要更完备的训练数据。【结论】改进的五层模糊神经网络IFNN能在实际业务中，基于客观数据进行农业科技成果的动态估值，能够适应不断变化和发展的社会，具有较高的实际应用价值。
[期刊] 统计研究
[作者]
李国锋 李祚娟 王哲吉
随着数字经济时代的到来，丰富的数据资源有利于全面精准地刻画企业纳税情况，但数据来源广、类别不平衡以及噪音多等问题，也给企业纳税行为的甄别工作带来挑战。本文融合企业报表以及证监会、海关和税务等部门的多来源涉税数据，基于K-S检验和随机森林算法，构建了企业纳税行为甄别指标体系；将不同行业企业纳税行为甄别工作视为不同任务，提出基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别模型，充分利用了不同行业任务间的相关性和差异性信息；针对样本数据集不平衡问题，引入焦点损失函数进一步改进了甄别模型。研究发现，相对于传统Logistic、支持向量机和神经网络等单任务模型，本文多任务模型的企业纳税行为甄别能力、泛化能力和稳健性更强。当模型预测某企业纳税不遵从的概率超出阈值时，即可判定该企业为重点稽查对象，以辅助税务部门提升稽查效率。本研究为政府智慧税务治理工作提供了新的思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘娜 赵永乐 邵光成
以企业人力资源结构为研究对象,将企业人员分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,利用遗传算法的全局寻优能力,构造了预测人力资源结构的遗传神经网络模型(GANN),并以ZC集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,该文建立的遗传神经网络模型对描述管理人员、科技人员分别占总职工比重与其影响因素的非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王东民
文章以财务状况异常而被ST作为上市公司陷入衰败的标志,介绍了前三层BP神经网络模型预测企业衰败的理论依据和工作程序,运用可公开获得的财务数据,对企业是否陷入衰败境地进行了预测。结果表明,神经网络是一种非常有效的非线性预测工具。
关键词：
神经网络 企业衰败预警
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