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[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[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] 商业时代
[作者]
宁静鞭
基于我国上市公司的财务报表数据,本文使用"行业优先"的样本选择方法,采用K近邻方法和Logistic回归方法进行财务危机的预警建模研究。实证结果显示两种方法均具有很好的预测效果,但Logistic回归更适合于对短期内的预测,而K近邻方法对于基于事前信息建模的长期预测有很高的精确度。本文的研究为将来更加详尽全面的研究上市公司的财务危机预警模型提供了参考。
[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] 财会月刊
[作者]
张晓燕
鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型，本文提出了一种ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ财务预警模型。首先对１０４家企业近三年财务数据进行Ｔ检验和主成分分析，选出代表性指标。随后基于修正的ＦＯＡ初始值和步长值，提出了混沌变步长果蝇算法（ＣＶＦＯＡ）。这种方法提高了果蝇算法在ＧＲＮＮ网络优化中的性能，并将果蝇算法的全局优化性和ＧＲＮＮ的非线性相结合，建立了ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型。研究结果表明：ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型预警准确率高于ＧＲＮＮ模型和传统的ＢＰ模型，可以较好地拟合复杂财务数据。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
蒋薇 何跃 魏仕强
文章应用GMDH方法来确定BP神经网络的输入指标,对传统的BP算法进行了改进,使得输入指标的选择能自动实现,减少了人为因素的干预。用改进后的BP神经网络对四川省的工业经济状况进行了评价,计算结果表明,训练后的神经网络模型能准确对经济状况进行评价分类,从而实现对经济的预警。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨贵军 杜飞 贾晓磊
上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机，这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法，构建Benford和Myer质量因子，引入BP神经网络模型，构造BM-BP神经网络财务风险预警模型；并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据，评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响，分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示：Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性；在不同质量因子的比较结果中，包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率，稳定性良好；利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
谢赤 赵亦军 李为章
从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
朱敏 聂顺江 范晓燕
近年来,因财务危机而走向破产的国内外上市公司屡见不鲜,其重要原因之一是企业没能有效地监测、防范和规避财务风险。因此,企业应该建立行之有效的预警机制来避免财务风险的
[期刊] 工业工程
[作者]
李铭 肖东生
针对上市公司财务危机风险预警问题,把具有智能综合评价性质的BP神经网络引入该领域,克服了人为确定权重的困难及模糊性和随机性的影响。结合实证分析,将上市公司财务风险警度分为4类并对上市公司的财务数据进行预警,最后与实际数据相比较,说明该方法用于财务预警具有很高的正判率,能够有效地帮助上市公司防范潜在的财务危机。
关键词：
财务预警 BP神经网络 模型构建
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨宏峰 陈蔚
本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量。并利用基于神经网络—Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力。
关键词：
财务困境 神经网络 Logit模型
[期刊] 物流技术
[作者]
孙军艳 刘海燕
分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警。
关键词：
冷链物流 BP神经网络 MATLAB
[期刊] 经济问题
[作者]
孔宁宁 魏韶巍
在对国内外财务预警研究进行系统研究的基础上,选取我国制造业上市公司作为研究样本,综合运用主成分分析法和Logistic回归法构建制造业上市公司财务预警模型,并对其判别效果进行比较分析。研究结果表明,通过建立预警模型帮助上市公司防范财务风险是一种行之有效的方法,主成分分析模型与Logistic回归模型的判别准确率均较高,但整体而言,主成分分析预警模型的判别效果更好。
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