商场现代化
商場現代化
상장현대화
Market Modernization
2015年
19期
186-187
,共2页
人工神经网络%财务危机%预警
人工神經網絡%財務危機%預警
인공신경망락%재무위궤%예경
本文使用人工神经网络(ANN)建立财务危机预警模型,用以测试模型预测上市公司发生财务危机的准确率。模型使用的样本包括110家上市公司的财务指标,其中77家公司作为训练集,33家公司作为测试集。在数据挖掘软件Rapidminer 6.1上构建模型,得到神经网络的总体预测准确率为90.91%。研究表明,人工神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此是一种非常好的预测财务危机的模型,在企业财务危机预警方面有着很好的应用前景。
本文使用人工神經網絡(ANN)建立財務危機預警模型,用以測試模型預測上市公司髮生財務危機的準確率。模型使用的樣本包括110傢上市公司的財務指標,其中77傢公司作為訓練集,33傢公司作為測試集。在數據挖掘軟件Rapidminer 6.1上構建模型,得到神經網絡的總體預測準確率為90.91%。研究錶明,人工神經網絡具有很彊的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及彊大的自學習能力,因此是一種非常好的預測財務危機的模型,在企業財務危機預警方麵有著很好的應用前景。
본문사용인공신경망락(ANN)건립재무위궤예경모형,용이측시모형예측상시공사발생재무위궤적준학솔。모형사용적양본포괄110가상시공사적재무지표,기중77가공사작위훈련집,33가공사작위측시집。재수거알굴연건Rapidminer 6.1상구건모형,득도신경망락적총체예측준학솔위90.91%。연구표명,인공신경망락구유흔강적로봉성、기억능력、비선성영사능력이급강대적자학습능력,인차시일충비상호적예측재무위궤적모형,재기업재무위궤예경방면유착흔호적응용전경。