基于BP神经网络模型的持续经营不确定性审计意见预测

发布时间：2018-06-22 16:24

  本文选题：审计意见 + 被审计单位　； 参考：《财会月刊》2012年36期

【摘要】：本文选取了2007~2010年上市公司中被出具持续经营不确定性审计意见的公司为样本,按持续经营能力严重程度分阶段利用BP神经网络建立预测持续经营能力审计意见模型。与Logistic回归预测结果比较,结果显示BP神经网络模型精确度较高,可以克服常规统计方法的限制,但是BP神经网络模型稳健性较差,选取不同的学习率和动量参数对模型有一定的影响。
[Abstract]:In this paper, the listed companies in 2007-2010 are selected as samples. According to the severity of continuing operation, BP neural network is used to establish the audit opinion model of forecast continuing management ability. Compared with the prediction results of Logistic regression, the results show that the BP neural network model has higher accuracy and can overcome the limitation of conventional statistical methods, but the BP neural network model is less robust. Different learning rates and momentum parameters have a certain effect on the model.
【作者单位】： 镇江高等专科学校;江苏大学财经学院;
【基金】：江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目(项目编号:2011SJD880036)资助
【分类号】：F239.4;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2053420