- 年份
- 2024(6051)
- 2023(8919)
- 2022(7556)
- 2021(7230)
- 2020(6231)
- 2019(14164)
- 2018(13730)
- 2017(26629)
- 2016(14197)
- 2015(16013)
- 2014(15653)
- 2013(15388)
- 2012(14094)
- 2011(12080)
- 2010(12084)
- 2009(11229)
- 2008(9798)
- 2007(7729)
- 2006(6219)
- 2005(5018)
- 学科
- 济(53417)
- 经济(53358)
- 管理(45288)
- 业(41195)
- 企(35306)
- 企业(35306)
- 方法(29680)
- 财(29440)
- 数学(27042)
- 数学方法(26634)
- 务(15218)
- 财务(15184)
- 财务管理(15134)
- 企业财务(14483)
- 中国(13991)
- 农(13443)
- 财政(12903)
- 制(10909)
- 学(10629)
- 业经(10466)
- 政(10392)
- 地方(10088)
- 贸(8929)
- 贸易(8926)
- 易(8732)
- 农业(8645)
- 理论(8256)
- 技术(8106)
- 融(8084)
- 金融(8083)
- 机构
- 大学(187714)
- 学院(186851)
- 济(76764)
- 经济(75446)
- 管理(74446)
- 理学(65522)
- 理学院(64907)
- 管理学(63656)
- 管理学院(63334)
- 研究(60672)
- 中国(45743)
- 财(43620)
- 科学(38254)
- 京(37839)
- 农(32554)
- 财经(31458)
- 所(30009)
- 业大(29837)
- 经(28849)
- 中心(28744)
- 研究所(27239)
- 江(26581)
- 农业(26021)
- 经济学(24253)
- 财经大学(23681)
- 院(22679)
- 北京(22675)
- 经济学院(22073)
- 范(21128)
- 师范(20779)
- 基金
- 项目(136786)
- 科学(108023)
- 基金(102037)
- 研究(95206)
- 家(90555)
- 国家(89879)
- 科学基金(77665)
- 社会(61476)
- 社会科(58458)
- 社会科学(58441)
- 基金项目(53878)
- 省(52901)
- 自然(52537)
- 自然科(51379)
- 自然科学(51358)
- 自然科学基金(50424)
- 划(45072)
- 教育(44187)
- 资助(42331)
- 编号(36313)
- 重点(31088)
- 部(30785)
- 创(28996)
- 发(28450)
- 成果(27977)
- 科研(27637)
- 创新(27208)
- 教育部(26516)
- 国家社会(26350)
- 计划(26319)
共检索到265579条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[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。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[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。
关键词：
LS-SVM 财务危机 预测 遗传算法
[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] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[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] 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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
熊志斌
神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。
关键词：
遗传BP算法 神经网络 财务危机
[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
[期刊] 管理现代化
[作者]
刘玉敏 申李莹 任广乾
针对单纯支持向量机(SVM)预警准确率较低等问题,采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数,提出改进的SVM预警模型。该方法首先采用主元分析方法(PCA)进行数据降维处理,再将支持向量机的参数作为PSO的粒子,分类准确率作为PSO的目标函数,通过全局搜索得到最优参数进而优化SVM。研究结果表明,PCA-PSO-SVM模型准确率相较于SVM模型得到较大改善。
关键词：
粒子群算法 支持向量机 财务危机预警
[期刊] 管理现代化
[作者]
刘玉敏 申李莹 任广乾
针对单纯支持向量机(SVM)预警准确率较低等问题,采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数,提出改进的SVM预警模型。该方法首先采用主元分析方法(PCA)进行数据降维处理,再将支持向量机的参数作为PSO的粒子,分类准确率作为PSO的目标函数,通过全局搜索得到最优参数进而优化SVM。研究结果表明,PCA-PSO-SVM模型准确率相较于SVM模型得到较大改善。
关键词：
粒子群算法 支持向量机 财务危机预警
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张兰芬 李雪 王堃 吴秀明 张特男
为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。
关键词：
遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王骞
传统的BP神经网络在非线性预测中容易陷入局部极值,影响其预测精度。对此,本文提出了基于遗传算法与支持向量机的农业经济预测方法,以BP神经网络与本文GA-SVM预测模型进行对比分析,实验结果表明,基于遗传算法与支持向量机的农业经济预测模型比BP神经网络有着更高预测精度,并以吉林省数据进行了试算。
关键词：
农业经济 粮食产量 预测模型 支持向量机
[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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
