现代经济信息
現代經濟信息
현대경제신식
MODERN ECONOMIC INFORMATION
2013年
3期
132-133,141
,共3页
创业板%财务预警%神经网络%支持向量机
創業闆%財務預警%神經網絡%支持嚮量機
창업판%재무예경%신경망락%지지향량궤
为了对退市前的创业板上市公司进行财务预警,本文选取93家创业板公司,包括64家财务健康公司和29家财务困境公司,分别使用两类人工神经网络模型和支持向量机模型,采用现金流量安全与否作为财务困境的标准,从20个财务指标提取10个,建立财务预警系统.研究结果表明,相对于人工神经网络模型,支持向量机模型能够较好地对小样本进行判别预测,是一种比较理想的财务预警模型.
為瞭對退市前的創業闆上市公司進行財務預警,本文選取93傢創業闆公司,包括64傢財務健康公司和29傢財務睏境公司,分彆使用兩類人工神經網絡模型和支持嚮量機模型,採用現金流量安全與否作為財務睏境的標準,從20箇財務指標提取10箇,建立財務預警繫統.研究結果錶明,相對于人工神經網絡模型,支持嚮量機模型能夠較好地對小樣本進行判彆預測,是一種比較理想的財務預警模型.
위료대퇴시전적창업판상시공사진행재무예경,본문선취93가창업판공사,포괄64가재무건강공사화29가재무곤경공사,분별사용량류인공신경망락모형화지지향량궤모형,채용현금류량안전여부작위재무곤경적표준,종20개재무지표제취10개,건립재무예경계통.연구결과표명,상대우인공신경망락모형,지지향량궤모형능구교호지대소양본진행판별예측,시일충비교이상적재무예경모형.
