基于几种神经网络方法的公司财务风险判别研究

发布时间：2018-01-17 00:02

  本文关键词：基于几种神经网络方法的公司财务风险判别研究　出处：《经济经纬》2017年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of financial risk discrimination, the author puts forward that the application of artificial neural network has obvious adaptability. The self-organizing adaptive resonance theory algorithm and self-organizing feature mapping algorithm are used to construct the corporate financial risk discriminant model for simulation. The results show that the accuracy of the adaptive resonance theory algorithm is 87%. The accuracy of self-organizing feature mapping algorithm is higher than that of BP neural network.
【作者单位】： 北方民族大学商学院;潍坊学院经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71561002) 国家民族委员会科研项目(14BFZ020);国家民族委员会经济管理重点开放实验室项目 宁夏中小企业研究所科研项目(ZXS2015001)
【分类号】：F275;TP183
【正文快照】： 一、公司财务风险判别原理及方法选择财务风险从狭义上讲,只与负债有关,简言之,就是未来经营收益的不确定性导致的债务本息到期不能偿还的风险。广义的财务风险指企业在伴随资金流动的财务活动过程中(包括资金的筹集、投入、回收和分配等环节),由于各种风险因素的存在,导致企

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本文编号：1435384