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[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] 吴冲  刘佳明  郭志达  
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[期刊] 江西财经大学学报  [作者] 肖民赞  
本文把财务信息和公司治理信息作为样本数据,采用发达国家的金融机构在预测财务危机时流行使用的Z分数预测模型,并在进行行业分类的基础上,对我国4个行业上市公司的财务危机预测模型进行实证研究。研究表明:财务和公司治理信息在预测财务危机中具有重要地位,而且基于财务和公司治理信息建立的财务危机预测模型是有效的、合理的;不过在不同行业中,财务和公司治理信息在预测财务危机的作用以及在财务危机预测模型中的权重或影响是不同,并由此提出四项财务危机防范的对策及建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨晓,蔡华  
一、在期权理论框架下对企业财务危机解释 20世纪70年代,Fisher Black、My-ron Sholes 和Robert Merton创立了期权定价理论,得出了买权-卖权平价关系定理。该定理表明如果买入一个执行价格为X的看涨期权等价于拥有标的资产,借入所需偿付的X并持有一个执行价格为X的看跌期权。到期时,若资产
[期刊] 经济管理  [作者] 李清  刘金全  
建立K近邻法案例推理模型的关键在于属性权重的确定。本文使用遗传算法、Lo-gistic回归标准化系数法来确定属性权重,这样就可以避免使用层次分析法、德尔菲法确定权重带来的成本过高的弊端。本文使用我国上市公司376个样本进行财务危机预测分析,预测结果表明,案例推理模型预测准确率高于Logistic回归模型。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 么海亮  
在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义。文章应用数据挖掘中的CART算法,构建我国上市公司财务危机预警模型。
[期刊] 软科学  [作者] 潘攀  淳伟德  谢琴  
以中国A股上市公司财务数据为研究样本,运用主成分分析提炼出对财务危机具有显著影响的指标变量作为输入变量,建立AdaBoost财务危机预测整体模型。最后将BPNN和GA-BPNN作为实验对比模型进行比较分析,进而运用分类准确率对三种公司财务危机预测模型的预测精度进行检验、评价。结果表明,三种财务危机预测模型对我国上市公司财务危机预测的分类准确率分别为92%、84%、88%;相比其他两种财务危机预测模型,AdaBoost财务危机预测整体模型效果更好,说明AdaBoost算法能够提高单种财务危机预测模型的预测准确性,有利于解决公司财务危机问题。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蔡欢  
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蔡欢  
文章利用支持向量机进行财务危机模型类别化设定及样本类别化训练,获得基于SVM的财务危机在风险程度差异化基础上的检验样本,由对应的检验样本形成分类别预警。研究基于风险预测类别化的线性转化获得各类型层的训练样本支持向量,并向样本集进行基于遗传算法粗糙集属性约简的决策知识表达系统预测层级化处理和最小二乘SVM(LS-SVM)的财务危机预测。
[期刊] 财会月刊  [作者] 周娟  王丽娟  
本文构建了基于经济增加值(EVA)的财务危机预警模型,并对其进行了实证分析,证明EVA在公司财务危机预警方面确实优于传统财务指标。
[期刊] 统计研究  [作者] 徐勇  王东  张慧  
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 情报学报  [作者] 连芷萱  王芳  康佳  袁畅  
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势,专利申请书能够细粒度地表述技术特征,对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象,构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型,以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象,在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明,本文模型的准确性优于现有技术预测模型,可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测,并对重点领域的具体技术特征进行分析,得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性,可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 审计与经济研究  [作者] 胡锦明  吕峻  
财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化。多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型。以2003年—2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果。研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型。多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 肖智  陈能佳  
DEA-DA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis)的判别分析(Discriminate Analysis,简称DA)方法。该方法通过DEA加性模型和DA结合,不仅可以给出判别函数。而且可以很好地解决判别分析中的"重叠"现象。文章以因"连续两年亏损或每股净资产低于股票面值"而被ST的公司作为危机公司来进行财务危机预警模型建模研究,实证结果表明,该模型的预测效果良好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢邦昌  么海亮  
在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义。文章应用数据挖掘中的穷尽CHAID算法,构建我国上市公司财务危机预警模型。
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