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[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。
[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] 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] 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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 肖智,张志恒,黄海生  
[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。
[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。
[期刊] 财会月刊  [作者] 苗洛涛  汤亚莉  王杏芬  
本文以2003~2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 洪源  刘兴琳  
在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007~2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于"中警"及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且...
[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。
[期刊] 财会月刊  [作者] 王明春  唐万生  冯嘉毅  刘鑫  
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭毅夫  权思勇  
选取48家上市公司为研究对象,采用20个指标,应用神经网络方法,对创新型企业上市公司的财务危机进行预警研究。聚类值输入的神经网络模型整个学习过程相对平稳,波动性小,尤其是后期阶段。整个过程中,最好的预测值为89.04%。对于使用连续值输入的财务预警模型预测准确度要低于聚类值输入的财务预警模型,而且其预测过程中所表现出的稳定性要差得多。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王玉冬  王迪  王珊珊  
国内对BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,BP神经网络具有收敛速度慢,易导致局部最优解的缺陷,对此国内很多学者采用粒子群算法改进此缺陷。文章采用果蝇算法和粒子群算法构建神经网络预警模型,结合PSO-BP和FOA-BP神经网络模型原理,选取高新技术企业财务数据进行实证研究,结果表明:通过果蝇算法优化BP神经网络预测企业财务危机是有效的,且总体预测准确度高于PSO-BP神经网络模型。
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