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[期刊] 商业研究
[作者]
姜金贵 梁静国
简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。
关键词：
财务风险 小波神经网络 上市公司 预警
[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] 财会通讯
[作者]
曹彤 郭亚军
本文以山东省67家在沪深主板上市的制造业公司作为研究对象,选取各公司2009—2011年的数据,构建包含财务指标和非财务指标的指标体系,运用因子分析和BP神经网络模型对样本数据进行训练、测试。研究表明:BP神经网络预测结果的综合正确率符合设计标准,可以为山东省制造业上市公司提供较为准确的预警信息;BP神经网络具备自我学习、训练、调整的能力,可以科学地分析数据,使评价结果科学、准确。
关键词：
制造业 财务风险 神经网络模型
[期刊] 武汉金融
[作者]
张国政 陈维煌 周洁红
行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
尤璞 武戈
文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。
[期刊] 财会月刊
[作者]
赵文平 王园园 张一楠 周达培
本文参照杜邦分析法,同时选取财务指标和非财务指标,构建了基于贝叶斯网络的工业上市公司财务困境预警模型。利用训练样本进行参数学习,采用最大后验估计法(MAP),求解条件概率表。通过预测样本,对模型的准确性进行检验。最后得出结论,贝叶斯网络可以较好地用于公司财务风险的预测。
关键词：
财务风险 贝叶斯网络 参数学习 条件概率
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
邓庆彪 文辉
选取我国保险行业中40家非寿险公司2006~2008年的混合非平衡面板数据作为研究样本,采用径向基神经网络模型从偿付能力、盈利能力、成长能力三个角度对非寿险公司财务预警进行研究。实证表明,此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息,并且在我国保险业具有样本量小,有效数据少的情况下,有着良好的运用前景。
[期刊] 管理现代化
[作者]
熊毅 张友棠
在传统财务指标的基础上,加入了盈余管理程度指标、市场价格指标、治理结构指标和审计师相关指标等四类非财务指标,重新构建了财务风险预警模型,采用2007-2017年中国A股非金融类上市公司的数据为样本,对模型进行了估计,并计算出反映企业财务风险程度的F计分值。结果表明,在传统预警模型中加入非财务指标能提高模型的预警准确性。在被特别处理的前后五年窗口期内,ST公司的财务风险都高于非ST公司。
[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] 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] 财会月刊
[作者]
王志仁 曾繁荣
本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确。
关键词：
BP神经网络 非财务因素 财务危机
[期刊] 经济经纬
[作者]
李光荣 李风强
笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。
[期刊] 经济经纬
[作者]
李光荣 李风强
笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
杨旸 林辉
上市公司陷入财务困境直接影响投资者收益、管理者决策和股东利益,建立行之有效的财务困境评价模型已成为学术界关注的焦点。文章在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于离散Hopfield网络模型开展上市公司财务困境评价的步骤,以2013-2015年沪深A股被实施ST的上市公司为实证样本,进行财务困境预警实证研究和稳健性检验。实证结果表明,本模型至少可以提前1年对ST上市公司的财务困境实现全面预警,可以提前6个季度对92%的ST上市公司进行有效预警,故适用于财务困境预警研究且具有稳健性。
[期刊] 经济师
[作者]
张葆华
文章选取了2019—2021年度上市公司全部A股财务评价指标的相关数据，利用大数据分析技术，采用随机森林方法对财务风险指标的重要性进行分类以及汇总分析。研究结果表明：审计意见类型、净资产同比增长率、资本支出/折旧摊销、息税折旧摊销前利润/负债合计、每股赚钱综合值、总资产周转率这几个指标对评价上市公司财务风险具有重要的预警作用。投资者及企业的管理者需要重视非标准审计意见的不良影响，不断提高企业的发展能力、获现能力、偿债能力、营业能力，降低财务风险。
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