辽宁科技大学学报
遼寧科技大學學報
료녕과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY LIAONING
2013年
2期
166-171
,共6页
财务困境%危机预测%遗传算法%神经网络%因子分析
財務睏境%危機預測%遺傳算法%神經網絡%因子分析
재무곤경%위궤예측%유전산법%신경망락%인자분석
针对上市公司财务困境预测问题,以中国制造业上市公司为研究对象,以财务状况异常而被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,将股权结构和董、监事会状况指标加入到财务预警的指标体系中,应用遗传算法优化的BP神经网络算法,并对独立检验样本集进行预测,将预测结果同logistic方法、支持向量机方法和BP神经网络方法进行比较.结果表明,GA-BP神经网络方法在提前两年和三年预测中,总正确率分别达到91.25％和82.5％,优于其他方法,具有较大的应用价值.
針對上市公司財務睏境預測問題,以中國製造業上市公司為研究對象,以財務狀況異常而被特彆處理作為上市公司陷入財務睏境的標誌,將股權結構和董、鑑事會狀況指標加入到財務預警的指標體繫中,應用遺傳算法優化的BP神經網絡算法,併對獨立檢驗樣本集進行預測,將預測結果同logistic方法、支持嚮量機方法和BP神經網絡方法進行比較.結果錶明,GA-BP神經網絡方法在提前兩年和三年預測中,總正確率分彆達到91.25％和82.5％,優于其他方法,具有較大的應用價值.
침대상시공사재무곤경예측문제,이중국제조업상시공사위연구대상,이재무상황이상이피특별처리작위상시공사함입재무곤경적표지,장고권결구화동、감사회상황지표가입도재무예경적지표체계중,응용유전산법우화적BP신경망락산법,병대독립검험양본집진행예측,장예측결과동logistic방법、지지향량궤방법화BP신경망락방법진행비교.결과표명,GA-BP신경망락방법재제전량년화삼년예측중,총정학솔분별체도91.25％화82.5％,우우기타방법,구유교대적응용개치.
