改进HS算法优化BP网络的财务危机预警研究

发布时间：2017-11-01 20:24

  本文关键词：改进HS算法优化BP网络的财务危机预警研究

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【摘要】：一直以来,企业财务危机预警的研究是资本市场各个领域经久不息的研究课题。从现有的研究成果及应用需求的发展中不难看出,财务危机预警源于企业财务实证研究的同时,还需要融合复杂、综合性的管理过程,以及预警和过程控制理论,动态信息技术等多学科知识,更离不开高效的预测模型及预测技术的支撑。一个高效的财务危机预警系统能够提供全面、精准、实时的财务信息以提前做好预警准备工作。因此,有必要深入研究财务预警机制,同时在学习借鉴国外成熟研究成果的过程中,需要充分结合我国资本市场的特殊情况,创建适用于我国实际环境的财务预警模型。当洞悉到财务危机征兆时也可预先发出预警信号,方便经营商和投资人做好应对方案,也可避免财务危机的进一步扩张,总结经验教训。为有效提高企业财务危机预警准确度,同时针对误差反向传播神经网络学习过程中存在的各种缺陷,如收网络敛速度慢、极易陷入局部极小值等,本文提出了和声搜索算法与差分进化算法相结合的BP神经网络优化方法。同时建立了基于HSDM-BP的企业财务危机预警模型。利用差分进化算法的变异机制改进和声搜索算法新解产生操作,提高了和声搜索算法的全局搜索性能;通过差分进化算法改进的和声算法实现对BP神经网络连接权重及阈值的优化后完成网络训练,得到HSDM-BP模型。利用训练好的模型对相同数量经过ST特别处理和健康的财务数据同时进行训练分析及预警,并将结果与其他方法进行比较。实验显示,利用文章算法模型进行企业财务危机预警后得到的危机企业划分预测准确率较其他模型方法更高。结果表明,论文提出的HSDM-BP网络算法不但克服了BP网络的不足,提高了财务预警的准确率,同时相较于其他预警方法性能更优越。
【关键词】：财务危机 预警 和声搜索算法 差分进化算法 BP神经网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TP277
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 论文主要研究内容14
• 1.4 本文组织结构14-17
• 第2章 相关算法理论17-27
• 2.1 和声搜索算法17-20
• 2.1.1 和声搜索算法理论基础17-18
• 2.1.2 和声搜索算法步骤18-20
• 2.2 差分进化算法20-22
• 2.2.1 理论基础20-22
• 2.2.2 算法流程22
• 2.3 误差反向传播神经网络22-26
• 2.3.1 人工神经网络基本理论22-24
• 2.3.2 误差反向传播神经网络24-26
• 2.4 本章小节26-27
• 第3章 改进和声算法优化BP网络27-34
• 3.1 改进的和声搜索算法27-30
• 3.2 HSDM算法优化BP神经网络30-32
• 3.2.1 优化依据30-31
• 3.2.2 优化原理31-32
• 3.2.3 优化步骤32
• 3.3 本章小节32-34
• 第4章 HSDM-BP财务预警模型构建34-44
• 4.1 财务预警基础理论34-35
• 4.1.1 财务危机34
• 4.1.2 预警理论34-35
• 4.2 财务预警指标体系构建35-39
• 4.2.1 财务样本选取35
• 4.2.2 指标选取原则35
• 4.2.3 指标体系建立35-39
• 4.3 HSDM-BP算法模型实现39-43
• 4.3.1 模型样本数据预处理39
• 4.3.2 模型参数设定39-40
• 4.3.3 模型实现40-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第5章 基于HSDM-BP的财务预警系统44-52
• 5.1 财务数据准备44-45
• 5.2 系统预警实现45-51
• 5.2.1 系统程序运行45-49
• 5.2.2 预测结果49-51
• 5.3 本章小结51-52
• 第6章 总结与展望52-53
• 参考文献53-55
• 作者简介及科研成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 周雅兰;黄韬;;和声搜索算法改进与应用[J];计算机科学;2014年S1期

2 王玉龙;谭文;;改进的差分进化算法优化负荷频率控制[J];控制工程;2014年S1期

3 张保霞;黄健强;;上市公司财务危机动态预警模型研究综述[J];时代金融;2014年09期

4 王英博;聂娜娜;李仲学;;基于HSDM的企业财务危机预警[J];计算机工程与设计;2014年01期

5 廖志文;;基于CBR与灰色关联度的财务危机预警[J];计算机工程;2012年01期

6 张旭兰;;基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法[J];计算机工程与应用;2012年35期

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本文编号：1128395