發(fā)布時(shí)間：2018-03-19 20:16

  本文選題：財(cái)務(wù)危機(jī)　切入點(diǎn)：Logistic回歸　出處：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2012年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文以我國滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象,將被特別處理的ST公司視為財(cái)務(wù)危機(jī)公司,使用多種方法建立了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測模型,并對(duì)各模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,人工智能方法預(yù)測準(zhǔn)確率更高,遺傳算法模型成為最優(yōu)預(yù)測模型。
[Abstract]:This paper takes the listed companies of Shanghai and Shenzhen A shares as the research object, regards St company as the financial crisis company, establishes the financial crisis forecasting model with many methods, and compares the prediction accuracy, advantages and disadvantages of each model. The results show that the prediction accuracy of artificial intelligence method is higher, and the genetic algorithm model becomes the optimal prediction model.
【作者單位】： 吉林大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：吉林大學(xué)“985工程”項(xiàng)目
【分類號(hào)】：F275;F832.51;F224

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本文編號(hào)：1635830