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[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]
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]
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] 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] 财会月刊
[作者]
马威 方莹
本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上。
[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] 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] 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] 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] 商业研究
[作者]
王洪宝 王福胜
财务危机预警是公司预测和防范财务危机的主要手段,为了提高财务危机预警模型的预测精度和执行效率,本文将局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)方法引入传统的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),提出了一种正交投影降维方法 (Orthogonal Pro-jection Reduction by Affinity,OPRA),进行财务指标的选取和降维。OPRA方法不仅保持了财务指标数据在降维映射过程中的流形特征,还重构了正交投影数据。将概率神经网络(Probabilis-tic Neural Network,PNN)与非线性...
[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] 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] 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。
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