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[期刊] 技术经济
[作者]
时建中 程龙生 牛俊磊
在Bagging分类器集成算法的基础上,利用马田系统实现特征选择,提出MTS-Bagging分类器集成方法,并对4个UCI数据集进行数值分析。将MTS-Bagging神经网络集成方法应用于企业财务危机预测,利用2003—2008年我国330家上市公司的财务数据建立企业危机预测模型。实证结果表明,利用MTS-Bagging神经网络集成方法对财务危机的预测精度不仅优于单一分类器,也优于Bagging集成算法。
关键词：
企业财务危机 神经网络集成 马田系统
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈祥碧
本文以资产负债率等在内的20个主要财务指标为输入层参数,以财务状况为输出层参数,选用trainlm训练函数,构建20×38×14×1四层结构的中小企业财务危机BP神经网络预测模型,并进行精度验证和实用证实。结果表明:该BP神经网络模型具有较好的预测能力和较高的预测精度,其训练输出值的错误率为4.29%、预测输出值的错误率为5%;与traingdm和traingd函数相比,trainlm训练函数的精度最高、训练时间最短。
关键词：
BP神经网络 财务危机 预测 训练函数
[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] 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] 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] 会计之友
[作者]
黄晓波 高晓莹
现阶段,激烈的市场竞争与动荡的经济环境给各行各业带来了前所未有的挑战,对于企业的经营者与投资者来说,能够准确预测财务危机并有效地规避财务危机具有重大的现实意义。制造业在我国经济中具有举足轻重的地位,文章以制造业上市公司为例,引入财务指标与非财务指标构建指标体系,运用因子分析对筛选的指标进行降维,使各个指标间不相关,消除多重共线性,以得出的公因子作为神经网络模型的输入层来提升神经网络的拟合效率,以企业被特别处理与没有被特别处理作为神经网络模型的输出层,运用此模型对财务危机进行预测。预测结果显示:该财务危机预警模型预测效果较好,能够帮助制造业上市公司识别潜在的财务危机。除此之外,根据结论得出企业的...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴冲 刘佳明 郭志达
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[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] 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] 中国软科学
[作者]
王今,韩文秀,侯岚
本文简要回顾了西方关于财务危机预测研究的概况,分析了两种主要方法——统计方法和人工神经网络法,并对一些典型模型进行了评述,提出了进一步研究的方向。
关键词：
财务危机 多元判别分析 人工神经网络
[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。
[期刊] 软科学
[作者]
梁明江 庄宇
以我国制造业上市公司为样本数据,用支持向量机作为基分类器的集成学习方法来预测企业的财务危机,通过具体实验分析可知:集成学习比单个基分类器的预测准确率提高了4个百分点,且稳定性更高,有效地提高了模型的预测精度,使得模型更具有准确性和应用性。基于支持向量机的集成学习方法在构建我国制造业上市公司财务危机预警模型上是有效的,且达到一定的财务危机预警效果。
[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
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