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[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
[期刊] 财会月刊
[作者]
李健 刘翔
本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。
[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] 商业时代
[作者]
郑旭
本文以我国沪深两地上市公司为研究对象,根据同行业且总资产规模相近的原则,选取ST板块中71家上市公司及71家非ST上市公司为样本,建立主成分预测模型、二分类变量logistic回归模型和判别分析模型,用来识别上市公司是否出现财务危机。通过模型比较发现,二分类变量logistic回归模型的实证结果总体上优于另外两种模型,具有较高的识别效果。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
胡锦明 吕峻
财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化。多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型。以2003年—2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果。研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型。多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣。
关键词：
财务危机 预测模型 模型比较 财务指标
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈晓龙
文章以我国2006年沪深交易所的上市公司为研究对象,随机选择了20家财务危机公司(ST公司)和40家财务安全公司为样本,通过对这些公司财务数据的统计分析,借助SAS统计分析软件、基于Logistic回归分析建立了判断企业财务危机的危机预警模型。利用这个模型进行了实证检验,得到了90%的正确率。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘翰林
建立财务危机预警模型,以财务指标数据形式将企业面临的潜在危险预先告知经营者,能使公司在危机出现的萌芽阶段及时发现财务风险隐患,预先采取积极的措施改善经营管理、提高经营业绩,最终摆脱财务危机走上健康发展的道路。
关键词：
财务危机 预警模型 效果分析
[期刊] 企业经济
[作者]
陈险峰 吴顺祥 张长海
针对财务危机预警模型研究中经常出现的可能高估模型预测能力的问题,本文采用1:10的比例来对ST公司和非ST公司进行配对研究。研究发现,资产负债率越高,财务危机的可能性越大;总资产报酬率和总资产增长率越高,则企业发生财务危机的可能性越小。
关键词：
上市公司 财务危机 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] 武汉金融
[作者]
李文捷 李文耀
本文以上市公司被ST(特别处理)作为企业陷入财务危机的标志,运用Fisher多元判别分析、logistic回归分析和神经网络方法构建判别分析模型进行实证分析。比较其预测结果发现,神经网络方法的预测准确率明显优于Fisher多元判别分析和Logistic回归分析,因此,神经网络方法更适合于企业财务危机预测。
[期刊] 经济纵横
[作者]
刘长奎
本文以2005年特别处理的上市公司为样本,通过主成分分析构建我国企业的财务风险预警模型,再以2006年特别处理的上市公司及其财务健康状况的配对样本公司的相关财务数据为基础检验模型预测的准确度,最后提出防范财务危机的建议。
关键词：
上市公司 财务危机 实证研究
[期刊] 统计与决策
[作者]
阎娟娟 孙红梅 刘金花
针对常用的上市公司财务危机预警模型的不足,提出了一种基于支持向量机方法的上市公司财务危机预警模型。支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此基于这种技术的新模型具有良好的实用性。本文采用上市公司的财务报表数据进行实证分析,并与BP神经网络模型进行了比较。结果表明,无论在分类能力和预测能力上,本模型的精度都高于神经网络模型。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务危机预警
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