本文關(guān)鍵詞： 果蠅優(yōu)化算法 財(cái)務(wù)預(yù)警 Logistic回歸模型 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)　出處：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：制造行業(yè)中企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)頻發(fā)使得財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)顯得格外的重要.針對現(xiàn)有的預(yù)警模型對制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測精度不高的問題,以最近兩年被特別處理的上市公司為研究對象,將FOA算法與Logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型相結(jié)合構(gòu)建了FOA-Logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型,并對其進(jìn)行了測試,測試結(jié)果顯示FOA-Logistic的識(shí)別率大幅提升,證明了模型的有效性.
[Abstract]:The frequent occurrence of financial crisis in manufacturing industry makes financial early warning system especially important. Taking the listed companies which have been specially dealt with in the last two years as the research object, this paper combines the FOA algorithm with the Logistic financial early-warning model to construct the FOA-Logistic financial early-warning model, and tests it. The test results show that the recognition rate of FOA-Logistic is greatly improved. The validity of the model is proved.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)組織人事處;遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃(2013BAH12F00) 大型煤炭基地組合服務(wù)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用示范資助課題
【分類號(hào)】：F224;F406.72
【正文快照】： 隨著經(jīng)濟(jì)體制的改革和經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展,企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量與頻率日益增大.此種狀況在制造行業(yè)中尤為突出,具不完全統(tǒng)計(jì)近年來被特別處理的上市公司中有近80%是制遣行業(yè)中的企業(yè).面對此種局面,如何管理風(fēng)險(xiǎn)成為制造業(yè)備受關(guān)注的問題,而財(cái)務(wù)的預(yù)警是財(cái)務(wù)管理的重要環(huán)節(jié).因

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1 潘春健;;香港創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證分析[J];嘉興學(xué)院學(xué)報(bào);2006年S1期

2 徐鹿;邊s，

本文編號(hào)：1485647