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[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。
关键词：
邻域粗糙集 财务危机预警 10折交叉验证
[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。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 粗糙集
[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]
葛新旗 周虹
本文利用相关财务危机理论建立影响上市公司财务危机的指标体系,通过粗集理论对这些指标进行约简获得核心指标,再利用支持向量机对核心指标建模得到企业财务危机预警模型,并运用到未来三年的财务危机预测当中。实证分析表明,本模型前两年的综合预警准确率达90%以上,证明了该模型有较强的预测能力。从财务危机预警结果来看,与传统SVM方法相比,粗集及遗传算法的引入不仅能够提高预警效率,而且能够提高预测精度,与实际企业财务情况基本一致。实际应用表明,在企业财务危机预警建模中,粗集理论的约简和遗传支持向量机方法的实施充分利用了样本数据本身特点,并为后续的优异预警结果提供良好地理论基础。
[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]
阎娟娟 孙红梅 刘金花
针对常用的上市公司财务危机预警模型的不足,提出了一种基于支持向量机方法的上市公司财务危机预警模型。支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此基于这种技术的新模型具有良好的实用性。本文采用上市公司的财务报表数据进行实证分析,并与BP神经网络模型进行了比较。结果表明,无论在分类能力和预测能力上,本模型的精度都高于神经网络模型。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务危机预警
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
赵健梅 王春莉
本文以我国上市公司为研究对象,将沪深两个证券交易所上市的ST公司界定为发生财务危机的公司。选取了40家ST公司和非ST公司共80家公司为样本,对我国上市公司财务危机预警问题进行了实证研究。
关键词：
财务危机预警 上市公司 实证研究
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宗军 李红侠 邓晓岚
本文基于粗糙集理论,以企业财务指标及公司治理等方面的部分指标作为条件属性,以企业是否被特别处理(ST)作为决策属性,建立了财务指标与非财务指标相结合的预警指标体系。
关键词：
粗糙集理论 属性简约 预警 检验
[期刊] 自然资源学报
[作者]
赖红松 吴次芳
标准农田是耕地的精华,是确保国家粮食安全的关键。科学评价标准农田地力等级对标准农田培肥和土壤改良有着重要意义。将粗糙集(Rough Set,RS)理论和支持向量机(SupportVector Machine,SVM)相结合,提出了基于RS和SVM的标准农田地力等级评价方法,同时,利用遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了GASA优化SVM参数算法。该方法首先在确定标准农田地力等级评价指标的基础上,利用地力调查样本数据及传统的指数和法评价结果构建RS决策表,应用RS穷尽算法对决策表进行约简,剔除冗余的评价指标,然后用约简后的评价指标作为SVM的输入,运用GASA优化SVM参数算法...
[期刊] 财会通讯
[作者]
吴永贺
企业财务危机及其预警研究是一个非常重要和困难的研究课题。我国各类企业在面对金融市场和商品市场的发展变化中,也难以避免各种财务危机的巨大风险。于是,如何在企业陷入财务危机之前进行有效预警,为企业管理者以及资本市场中众多投资者提供更有效的财务分析信息,已成为学术界关注的热点问题。二、文献综述近年来,国内外学者对此进行了大量研究。余景选等(2012)采用Z-score模型对我国农业类上市公司进行了财务危机预警研究。其研究结果表明:在对农业类上市公司进行财务危机预警时,应该考虑我国的特殊国情以及农业上市公司的特征,将用来判断财务危机状况的临界值相应降低。庞清乐等(2011)为了克服神经网络
[期刊] 财会通讯
[作者]
徐凌 许增坤 李亮
企业财务因素是企业出现危机进而有可能会导致企业走向破产的重要原因。加强企业应对风险的能力,需建立企业财务危机预警机制,提前对企业的危机作出预警,从而能够采取必要的防范措施。传统的财务危机预警模型为基于会计利润为基础指标的预警模型,本文通过引进经济增加值(EVA),建立基于EVA的财务危机预警模型,从而能够更加准确的进行财务危机预警。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲍新中 刘应文
随着现金流量在企业中越来越重要,人们对现金流量信息的重视程度与日俱增。本文以现金流量作为企业财务预警的基础,通过对现金流量数量指标和效益指标的分析,建立现金流量的财务预警模型,并通过多组上市公司数据对该模型的有效性进行了验证。
关键词：
现金流量 财务预警 预警模型
[期刊] 会计之友
[作者]
王威 刘芬
财务危机给企业管理人员和广大利益相关者带来巨大负面影响,如何事先识别财务危机发生的征兆,并对管理者进行预警已成为当前财务管理研究的热点。针对目前财务危机预警中存在样本数据不均衡、野值噪声干扰等难题,提出一种基于模糊间隔孪生支持向量机(FMTSVM)的财务危机预警模型,并使用2018—2019年间被证交所ST的66家A股上市企业数据作为财务危机企业样本,综合财务及非财务指标,对模型进行实证研究。结果证明:与目前应用较为广泛的Logistic、支持向量机等预警模型相比,模糊间隔孪生支持向量机在模型预警精度、噪声野值下的抗干扰性、不平衡数据下的稳健性和分行业中的泛化性等方面都有明显优势,具有一定的理论和应用价值。
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