本文選題：審計意見 + 被審計單位　； 參考：《財會月刊》2012年36期

【摘要】：本文選取了2007~2010年上市公司中被出具持續(xù)經(jīng)營不確定性審計意見的公司為樣本,按持續(xù)經(jīng)營能力嚴(yán)重程度分階段利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測持續(xù)經(jīng)營能力審計意見模型。與Logistic回歸預(yù)測結(jié)果比較,結(jié)果顯示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精確度較高,可以克服常規(guī)統(tǒng)計方法的限制,但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)健性較差,選取不同的學(xué)習(xí)率和動量參數(shù)對模型有一定的影響。
[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.
【作者單位】： 鎮(zhèn)江高等�？茖W(xué)校;江蘇大學(xué)財經(jīng)學(xué)院;
【基金】：江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會科學(xué)基金項目(項目編號:2011SJD880036)資助
【分類號】：F239.4;TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2053420