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[期刊] 审计与经济研究
[作者]
叶焕倬 杨青 汪勇华
随着经济环境的复杂化和信息化水平的提高,企业对财务危机预警和诊断的有效性和智能化也越来越受到重视。基于SABNM的财务预警与诊断模型利用遗传算法搜索最优贝叶斯网络,利用其正向推理进行财务危机预警,利用逆向推理进行财务危机原因诊断,避免了统计方法的局限性和人工神经网络的不足。实验表明,SABNM预测模型准确率较高,且短期预测能力明显强于中长期预测能力,而SABNM诊断模型的原因诊断结果与实际资料也基本相符。
[期刊] 商业研究
[作者]
张立军 王瑛 刘菊红
以我国沪市A股上市公司为研究对象,选取2004年和2005年的ST公司和正常的公司各40家作为分析样本,另外各20家作为检验样本,采用9个财务指标进行贝叶斯判别分析。研究结果发现,该方法有较好的预测效果,可以为投资者、债权人和监管机构等提供判别依据。
关键词：
财务危机 贝叶斯判别 预警模型
[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] 现代管理科学
[作者]
肖智 陈能佳
DEA-DA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis)的判别分析(Discriminate Analysis,简称DA)方法。该方法通过DEA加性模型和DA结合,不仅可以给出判别函数。而且可以很好地解决判别分析中的"重叠"现象。文章以因"连续两年亏损或每股净资产低于股票面值"而被ST的公司作为危机公司来进行财务危机预警模型建模研究,实证结果表明,该模型的预测效果良好。
关键词：
DEA-DA模型 财务危机 预警模型
[期刊] 财会月刊
[作者]
周娟 王丽娟
本文构建了基于经济增加值(EVA)的财务危机预警模型,并对其进行了实证分析,证明EVA在公司财务危机预警方面确实优于传统财务指标。
关键词：
财务危机 经济增加值 EVA
[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] 经济问题
[作者]
宋鹏 张信东
随着市场竞争的日益激烈,企业财务危机预警显得尤为重要。近年来,国内外学者进行了大量研究,取得了丰硕成果。但过于注重方法的改进而忽略其在实践中应用的可行性这一不足却日益凸显。鉴于此,以我国上市公司(A股)为研究对象,试图以"增强研究的适用性"作为主导思想,通过预警方法的合理选择,构建预警模型及预警重点指标观测体系,以期实现有效预测及防范危机的目标。
关键词：
Logistic模型 财务危机 预警
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
吴芃 仲伟俊 吴应宇
文章主要考察修正Jones模型是否能引入财务危机预警领域及盈余管理程度对财务危机预警模型预测效果的影响。文章首先将盈余管理理论引入财务危机预警领域,通过单变量分析,初步证实修正Jones模型用于预警的可行性后,再根据四个来自Jones模型的盈余管理因素驱动变量所构成的指标体系分别运用多元判别和逻辑回归分析法基于2006年至2008年中国A股市场新增*ST公司样本及配对样本的前三年数据进行实证研究。结果表明,正常公司和危机公司的操纵性应计利润具有显著差异,可以通过引入修正Jones模型来考察企业财务危机的可能性。
[期刊] 会计之友
[作者]
杨潇
文章以中国电力上市公司为研究对象,运用主成分分析方法对预警指标变量进行约简,进而将随机欠抽样不均衡样本处理方法与传统的Logit回归模型相结合,构建了改进的Logit回归模型,即RU-Logit模型,并与其余预警模型进行了性能对比研究。实证结果表明,RU-Logit预警模型不仅具有最高的预测精度,而且具有最为稳定的预测性能。
[期刊] 财会通讯
[作者]
张培荣
本文对XGBoost财务危机预警模型进行研究,通过对该模型的具体分析,筛选出影响公司财务危机的关键财务指标变量,并进一步以制造业为例进行实证分析,最终证实XGBoost模型的准确度、泛化能力和运算速度,为该预警模型在公司财务危机预警方面的应用提供了依据。
[期刊] 财会月刊
[作者]
赵文平 王园园 张一楠 周达培
本文参照杜邦分析法,同时选取财务指标和非财务指标,构建了基于贝叶斯网络的工业上市公司财务困境预警模型。利用训练样本进行参数学习,采用最大后验估计法(MAP),求解条件概率表。通过预测样本,对模型的准确性进行检验。最后得出结论,贝叶斯网络可以较好地用于公司财务风险的预测。
关键词：
财务风险 贝叶斯网络 参数学习 条件概率
[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
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