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[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
耿克红 李忠民
对企业财务状况的正确判断关系着企业的生存和发展,因此建立合理的财务失败预测模型是财务研究的热点。在企业财务失败预测模型中引入基于快速BP算法的人工神经网络,克服了标准BP算法的不足,比Fisher判别分析模型有着更强的预测能力。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马若微
本文以中国上市公司作为研究对象,采用粗糙集理论(RS)客观选出预测模型指标体系,以因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司的财务困境标志,采用人工神经网络(ANN)寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的模型。我们的研究结果表明,总资产报酬率等18个包括现金流量类指标的财务指标有较强的区分财务困境公司和财务健康公司的能力;行业类型和资产规模对于上市公司财务困境预测具有至关重要的作用;运用ANN建立的神经网络模型有较强和较稳定的预测能力。
关键词：
财务困境 粗糙集 人工神经网络
[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] 财经问题研究
[作者]
刘淑莲 王连山
企业财务失败预测中的“Ｚ──Ｓｃｏｒｅ”模型刘淑莲，王连山所谓财务失败（ＦｉｎａｎｃｉａｌＦａｉｌｕｒｅ）是指企业无力支付到期债务的经济事项，主要包括两种极端的形式：一种是技术性失败；一种是破产。前者是指企业的资产总额大于负债总额，即＂资大于债＂，但...
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟杰
随机森林模型是近十年数据挖掘组合分类技术中的前沿问题,目前已在多个领域得到广泛应用。文章利用随机森林方法法建立了基于随机森林分类算法的我国上市公司财务失败预警模型,通过与逻辑回归模型、SVM支持向量机模型、CART分类树模型和神经网络模型的预测结果的对比表明随机森林模型的预测精度更高,稳健性更好,可以更好地提高我国上市公司的抗风险能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
班桂宁,张新政,王勇,高向军
建立时序预测模型是数据挖掘的任务之一,而统计分析也是数据挖掘的内容之一。本文作者利用ANN可逼近任意非线性映射关系的特点,提出了基于ANN的时序预测模型。以南宁市人口自然增长率时序数据为例构建了预测模型,并对模型进行了测试和检验。测试结果表明:基于ANN的时序预测模型对时间序列具有较好的预测性能,在统计预测方面有着广泛的应用前景。
[期刊] 贵州财经学院学报
[作者]
鲜文铎 金延华
以2000-2004年中国A股上市公司的财务指标为变量,建立财务失败预警分析的Probit模型。经过对20个财务指标的逐步筛选,实证结果发现,总资产净利率、资产负债率和应收账款周转率对上市公司财务失败具有显著的预测作用;模型的总体预测准确率为86.7%。此外,对变量的边际影响及误判成本问题也进行了分析。
关键词：
财务失败 Probit模型 预警
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈祥碧
本文以资产负债率等在内的20个主要财务指标为输入层参数,以财务状况为输出层参数,选用trainlm训练函数,构建20×38×14×1四层结构的中小企业财务危机BP神经网络预测模型,并进行精度验证和实用证实。结果表明:该BP神经网络模型具有较好的预测能力和较高的预测精度,其训练输出值的错误率为4.29%、预测输出值的错误率为5%;与traingdm和traingd函数相比,trainlm训练函数的精度最高、训练时间最短。
关键词：
BP神经网络 财务危机 预测 训练函数
[期刊] 金融研究
[作者]
张爱民 祝春山 许丹健
企业财务失败的预测是国内外财务研究的一大难点 ,本文在借鉴奥特曼 (Alt man)的多元Z值判定模型的基础上 ,采用主成分分析方法 ,建立了一种新的预测企业财务失败的模型———主成分预测模型 ,并把沪深两地证券市场的ST公司界定为“财务失败企业” ,选取 40家ST公司及与之相对应的 40家非ST公司共 80家企业作为研究样本 ,对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。
关键词：
上市公司 财务失败预测 主成分分析
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
黄令淼 任树梅 杨培岭 税朋勃 曹建武 周嵘
对影响土壤墒情的主要气象要素,平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速、蒸降差和前一旬土壤墒情进行分析合并,建立BP-ANN土壤墒情预报6因子模型;通过缺省因子检验法,判断土壤墒情对6个因子敏感程度,简化冗余因子,构建BP-ANN的3因子(相对湿度、日照时数、前一旬土壤相对湿度)墒情预报模型。结果表明:3因子模型均方根误差3.55,具有数据收集和处理量小的优点,基本能够达到所需精度和拟合度。在北京市山区和平原区2个典型站点的模拟检验表明,3因子模型实测值与预测值的拟合关系均达到极显著相关水平,可操作性强的特点。
[期刊] 财会月刊
[作者]
马威 方莹
本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马峻 万劼
预测社会网络中的二元不对称关系是有效把握和拓展网络资源的一个有效途径。基于邻接关系的神经网络预测网络关系中,网络的大规模和稀疏性导致了输入向量的高维性,文章提出一种降维算法,并针对神经网络在预测网络关系中存在的不平衡性,在建立预测模型综合评价指标基础上,构建了神经网络预测模型综合方法,最后通过实例验证了算法和方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚男 刘人境 陈慧灵
文章提出了一种基于粒子群优化算法与核极限学习机的企业财务危机预测方法。考虑到在分类预测的过程中参数优化与特征选择之间的相互影响,利用粒子群优化算法优化核极限学习机参数的同时进行特征选择,从而优化出最优的核极限学习机模型并得到具有代表性的特征子集;最后,使用所提出的最优的核极限学习机模型对新数据集进行训练和预测。实验表明,与其他预测模型进行对比实验,该方法具有更好的性能,方法可行有效且实用。
[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] 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
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