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[期刊] 财会月刊
[作者]
张晓燕
鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型，本文提出了一种ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ财务预警模型。首先对１０４家企业近三年财务数据进行Ｔ检验和主成分分析，选出代表性指标。随后基于修正的ＦＯＡ初始值和步长值，提出了混沌变步长果蝇算法（ＣＶＦＯＡ）。这种方法提高了果蝇算法在ＧＲＮＮ网络优化中的性能，并将果蝇算法的全局优化性和ＧＲＮＮ的非线性相结合，建立了ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型。研究结果表明：ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型预警准确率高于ＧＲＮＮ模型和传统的ＢＰ模型，可以较好地拟合复杂财务数据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
于平福 陆宇明 韦莉萍 龙文卿 苏晓波
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN)。以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究。研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04。该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
冯征
传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。
关键词：
财务预警 神经网络 粗糙集
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
朱敏 聂顺江 范晓燕
近年来,因财务危机而走向破产的国内外上市公司屡见不鲜,其重要原因之一是企业没能有效地监测、防范和规避财务风险。因此,企业应该建立行之有效的预警机制来避免财务风险的
[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] 广东商学院学报
[作者]
楼文高 娄元英 尹淑平
针对企业纳税稽查选案,采用全部样本和五重-交叉检验法(CV)分别建立线性回归、判别分析、Logistic、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)模型,比较研究不同模型的建模结果。GRNN模型结构简单,训练速度快,能很好地进行小样本、连续非线性系统建模。实证研究结果表明,GRNN模型非常适用于税务稽查选案研究,在上述五种模型中,分类错误率最低,小于10%。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 工业工程
[作者]
孙禹 徐克林 秦玮
针对工程公司日常管理中由于缺乏风险评估工具,经常造成公司资源的浪费,甚至造成大量损失的现状,结合其行业特点,构建风险评价体系模型。在模型的基础上,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的工程公司风险评估方法,通过矩阵实验室中的神经网络工具对其进行仿真计算,以某安防系统工程公司的实例证明了其有效性。该研究为同类型公司的风险评估提供了一种有效的管理工具。
关键词：
风险评估 广义回归神经网络 矩阵实验室
[期刊] 财会月刊
[作者]
聂丽洁 张毅 樊丹丹
本文结合中国制造业上市公司的实证数据,通过三种统计处理方法对财务指标进行处理,再将各自的处理结果作为输入层变量输入神经网络,以此考察财务危机预警模型效果。
关键词：
财务危机预警 BP神经网络 解释变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙研
运用最新优化算法的果蝇优化算法与灰色神经网络相结合改进预测精度,文章阐述果蝇优化算法和灰色神经网络算法相结合的技术,并将其应用到基金买卖决策的过程中,通过Matlab软件对结合算法的仿真验证,结果表明此结合的算法比单一的灰色神经网络进行建模具有更好的效果和准确度。
关键词：
灰色神经网络 果蝇优化算法 基金决策
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨宏峰 陈蔚
本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量。并利用基于神经网络—Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力。
关键词：
财务困境 神经网络 Logit模型
[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] 商业研究
[作者]
刘新允 庞清乐 刘爱国
针对基于神经网络的财务危机预警方法模型结构复杂、收敛速度慢且容易陷入局部最小的缺点,提出基于遗传神经网络的财务危机预警方法。首先对神经网络模型的结构和参数进行编码并将其串联,形成一个个体,随机产生N个个体形成初始种群。然后分别进行复制、交叉和变异操作,得到神经网络的结构和初始参数。再通过BP算法对该神经网络进行训练,训练后的神经网络即可实现财务危机预警。测试结果表明,该模型训练速度快、预警精度高。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 遗传算法
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵辰 南星恒
ＢＰ神经网络预测易导致局部最优解，基于此，本文利用思维进化算法来优化ＢＰ神经网络的初始权值和阀值，并选取我国上市Ａ股被ＳＴ公司的４４家上市公司以及资产规模相当的未被ＳＴ的８８家上市公司，利用优化后的模型进行财务危机预警实证检验。结果表明，优化后的模型比未优化的模型的预测准确度平均提高了５．１５％，这说明思维进化算法优化ＢＰ神经网络对财务危机预警是可行的和有效的。
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