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[期刊] 运筹与管理
[作者]
鲍新中 傅宏宇
运用聚类方法把公司财务状况分为5个等级,分别为财务状况健康,良好,一般,预警和危机,与以往将研究样本分为ST和非ST两类的财务预警模型相比,5分类模型更加精确合理,贴近实际。同时基于指标相关性和指标重要度对33个财务指标进行了约简,得到9个能够反映企业财务状况的财务指标。以约简后的9个指标及5个等级的财务状况来建立决策树,指标体系和财务等级更加合理。树的生成过程运用粗糙集中的变精度加权平均粗糙度作为选择测试属性的方法,每次选择变精度加权平均粗糙度值最小的属性作为分支结点。变精度加权平均粗糙度的应用提高了决策树的防噪声能力,复杂性较低且能有效提高分类效果。实证研究表明将它应用到财务预警领域,提高...
关键词：
财务危机 聚类分析 决策树 粗糙集
[期刊] 软科学
[作者]
马超群 吴丽华
利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宗军 李红侠 邓晓岚
本文基于粗糙集理论,以企业财务指标及公司治理等方面的部分指标作为条件属性,以企业是否被特别处理(ST)作为决策属性,建立了财务指标与非财务指标相结合的预警指标体系。
关键词：
粗糙集理论 属性简约 预警 检验
[期刊] 企业经济
[作者]
周喜 吴可夫
利用混合粗糙集ANN数据挖掘技术和相关敏感财务及非财务指标构建财务危机预警模型,对30家ST和90家非ST的A股制造业上市公司的财务数据进行实证检验。结果表明,将混合粗糙集的知识约简理论和神经网络的推理能力相结合构建的混合粗糙ANN预警模型具有较高的财务危机预测准确率和较好的实际应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王谦 时文超 西凤茹
文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法,应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息,提高了模型整体的预测精度和有效性。遗传算法在支持向量机模型参数的设定中起到了全局搜索的功能,有效避免了人为设定的局限性。实证表明该模型具有97.17%的训练精度和87.5%的预测精度,具有良好的学习和预警能力。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张宗艺 刘鹏举 唐小明
【目的】使用数据挖掘算法实现多因子共同影响下的林地质量综合评价,探索林地质量与环境因子之间的非线性关系,为提高森林经营信息化水平提供技术支持。【方法】使用辽宁省抚顺市胡桃楸(Juglans mandshurica Maxim)森林资源小班数据,采用粗糙集算法筛选出与林地质量相关的重要因子,然后建立C5.0决策树,得出环境因子与林地质量间的非线性关系。【结果】影响胡桃楸林地质量的主要因子有坡度、坡向、坡位、海拔、下木种类、下木盖度、地被物种类、地被物盖度和土壤质地;以粗糙集方法选取的因子为输入变量的决策树模
[期刊] 财会月刊
[作者]
程平 常吉
财务共享作为一种新型的财务管理模式，促进了预算管理的精细化。实行滚动预算管理可以动态反映复杂多变的企业生产经营过程，有效发挥预算的指导和控制作用。引入机器学习算法，基于企业财务共享中心积累的大量数据，开展资金滚动预算审计并对风险进行及时预警，可以帮助企业提高预算的准确性、减少损失和降低经营风险。以A公司资金滚动预算审计为例，针对审计指标、审计方法以及审计结果运用等方面存在的问题，设计完善的审计指标体系；引入C4.5决策树算法，构建审计框架和流程，并进行预警等级划分。最后通过模拟实施，检验了所提出方法的可操作性和有效性，以期为企业开展智能审计提供路径参考和借鉴。
[期刊] 财会月刊
[作者]
宋宇 李鸿禧
在我国,债券发行人中财务危机企业数量远小于财务健康企业,样本的非平衡性导致一般的财务预警模型在训练时对财务危机企业的特征挖掘不足、预警精度低。利用"聚类Bagging"集成方法,将样本数量较多的财务健康企业样本分成多组,将多组财务健康样本与财务危机样本进行两两配对,形成两类样本大致平衡的多个训练子集。在多个训练子集上分别构建决策树模型作为基学习器,使得决策树基学习器可以大致同等地学习健康样本与危机样本的特征。利用基学习器在测试集上的预测精度AUC值作为权重,对决策树基学习器进行加权,得到决策树集成模型,作为最终的财务预警模型。以制造业债券发行企业为样本,实证对比发现基于决策树集成的财务预警模型精度更高,说明本模型能够在总体预警正确率较高的前提下提高对财务危机企业的正确识别率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
骆公志 黄卫东 李震
文章以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的变精度粗糙集方法,并给出该方法的一些性质。新的粗糙决策分析方法能有效地排除噪声因素的干扰,从而可以在不完备信息系统中获得更加合理的决策规则。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李丽红 王金朋
文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。
关键词：
变精度 概率粗糙集 贝叶斯决策
[期刊] 当代经济科学
[作者]
马若微
本文以界定因财务状况异常而被列为特别处理公司作为财务困境标志来研究中国上市公司的财务困境预警指标的确立。运用粗糙集和信息熵原理,基于沪深两市所有A股上市公司数据,我们提出了一种客观选择财务困境预警模型指标的方法。并且通过实证分析证明了财务指标作为建立财务困境预警模型基本指标的不可替代作用、分行业分资产规模建立上市公司财务困境预警模型的合理性以及现金流量指标引入预警模型的重要性。
关键词：
财务困境 粗糙集 信息熵
[期刊] 经济管理
[作者]
宋鹏 梁吉业 曹付元
财务危机预警由于其在经济管理实践中的重要性,日益受到广泛关注。就财务危机预警问题而言,首要问题是如何从大量备选指标中科学地选择预警指标。本文在对已有研究进行分析的基础上,应用邻域粗糙集模型对预警备选指标进行属性约简,得到利益相关者重点观测和预警建模所需的预警指标。研究结果显示,邻域粗糙集约简明显优于经典粗糙集约简,能够以较少的特征变量实现较高的分类精度。
关键词：
邻域粗糙集 财务危机预警 10折交叉验证
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘新允 庞清乐
针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 粗糙集
[期刊] 中国农业科学
[作者]
陈桂芬 马丽 董玮 辛敏刚
【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级。【结果】使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数;使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08%。与未聚类和未约简的方法相比,决策树结点个数减少41.62%。【结论】使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法...
关键词：
聚类 粗糙集 决策树 土壤评价 地力等级
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