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[期刊] 现代管理科学
[作者]
南旭光 孟卫东
金融危机是一个非线性的复杂过程,而人工神经网络因良好的特性能较精确地预测其发生与否。文章将BP神经网络运用于金融危机预警,以东南亚金融危机为研究对象,构建了一套危机预警系统。通过数据的分析,该模型具有明显的预测精确度和优越性,有助于提升预测金融危机发生的正确率。
关键词：
金融危机 预警系统 神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
缪建红 冯俊文 夏子然 周鎏鎏
随着新媒体形式的繁荣,高校所处的社会环境日益复杂,这一变化为高校发展带来机遇的同时,也使得一些不确定因素迅速增加,高校越来越频繁地面临各种声誉危机。要降低危机危害,在"平时"做好声誉危机管理的规划工作显得尤为重要,尤其是着重关注危机发生前的预警体系构建,做到花少量的钱预防,而不是花大量的钱治疗。在总结已有相关文献基础上,文章采用BP神经网络方法,利用数据挖掘等新技术手段,研究在新媒体环境下高校声誉危机预警机制,同时以工信部属高校为例,分析目前高校危机预警机制的构建现状,以期提出相应的改进建议。
[期刊] 统计研究
[作者]
任英华 江劲风 倪青山
建立科学的金融危机预警模型，对防范化解重大金融风险和维护国家金融安全具有重大意义。不同于现有的以预警指标体系为基础的预警模型，本文提出了一种新的以信息溢出网络为基础的图神经网络（GNNs）预警模型。首先运用Elastic-Net-VAR模型构建我国各行业间的三种信息（风险、波动率和收益率）溢出网络，然后分别运用门控图神经网络（GGNN）和图同构网络（GIN）建立以信息溢出网络为输入变量的金融危机预警模型（包括双信号预警模型和三信号预警模型）。最后综合对比了GNNs模型和其他5种模型的预警性能。实证结果表明：风险溢出网络和波动率溢出网络对危机事件的敏感程度强于收益率溢出网络。工业、可选消费和材料行业居于网络的中心位置，是主要的系统重要性行业，金融行业更易受到实体行业风险溢出的影响，实体行业间主要表现为产业链上游供给方对下游需求方产生风险溢出。在双信号预警模型中，基于风险溢出网络的GGNN模型和支持向量机（SVM）模型具有最优的预警性能；在三信号预警模型中，基于风险溢出网络的GIN模型具有最优的预警性能。本文的研究为监管部门科学防范金融危机提供了具有可操作性的新工具。
关键词：
金融危机预警 图神经网络 信息溢出网络
[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。
关键词：
财务危机预警 EVA BP神经网络
[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。
[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] 商业经济与管理
[作者]
胡援成 康鸿
文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
关键词：
早期预警系统 主权债务危机 BP神经网络
[期刊] 财经问题研究
[作者]
龚小凤
考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量。通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高。
关键词：
BP神经网络 财务危机预警 变量改进
[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] 经济与管理研究
[作者]
黄曦 邹安全
本文根据组合预测比单项预测具有更高预测精度的原因,采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建财务危机预警模型,并进行实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性。
关键词：
BP神经网络 组合预测 财务危机 预警
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李梦雨
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。
[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。
关键词：
创新型企业 财务危机 神经网络
[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
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