中国管理科学
中國管理科學
중국관이과학
CHINESE JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCE
2006年
z1期
227-231
,共5页
财务预警%人工神经网络%制造业上市公司%预警模型
財務預警%人工神經網絡%製造業上市公司%預警模型
재무예경%인공신경망락%제조업상시공사%예경모형
文章采用BP神经网络方法,以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本,并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务预警模型.研究结果表明:与没有区分行业的通用预警模型相比,分行业的BP神经网络财务预警模型的预测精度有了较大提高,为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供了可靠的依据.BP神经网络在分析和研究我国上市公司的财务状况方面,具有广泛的应用前景.
文章採用BP神經網絡方法,以263傢製造業上市公司的截麵財務指標作為學習樣本,併使用76傢製造業上市公司作為檢驗樣本,建立瞭製造業上市公司財務預警模型.研究結果錶明:與沒有區分行業的通用預警模型相比,分行業的BP神經網絡財務預警模型的預測精度有瞭較大提高,為廣大投資者和鑑管機構預測公司財務狀況提供瞭可靠的依據.BP神經網絡在分析和研究我國上市公司的財務狀況方麵,具有廣汎的應用前景.
문장채용BP신경망락방법,이263가제조업상시공사적절면재무지표작위학습양본,병사용76가제조업상시공사작위검험양본,건립료제조업상시공사재무예경모형.연구결과표명:여몰유구분행업적통용예경모형상비,분행업적BP신경망락재무예경모형적예측정도유료교대제고,위엄대투자자화감관궤구예측공사재무상황제공료가고적의거.BP신경망락재분석화연구아국상시공사적재무상황방면,구유엄범적응용전경.
