發(fā)布時(shí)間：2017-06-30 21:09

  本文關(guān)鍵詞：基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型財(cái)務(wù)預(yù)警研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對傳統(tǒng)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型預(yù)警能力的不足,導(dǎo)致無法準(zhǔn)確判定上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,將SOA算法的良好尋優(yōu)能力和Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型結(jié)合起來,提出一種改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型,構(gòu)建出SOA算法優(yōu)化Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適應(yīng)度函數(shù)。仿真對比發(fā)現(xiàn),改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型其平均識別率高達(dá)96.33%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SVM算法和AdaBoost算法的平均識別率,改進(jìn)的算法極大地提升了Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測能力,使其更具適應(yīng)性。
【作者單位】： 江南大學(xué)商學(xué)院;上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Z-Score模型 人群搜索算法 尋優(yōu)能力 數(shù)學(xué)模型 適應(yīng)度
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金(14YJA790089)
【分類號】：F275;F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言當(dāng)前,國際金融危機(jī)導(dǎo)致我國很多上市公司受到很大影響,國內(nèi)和國際訂單大量減少,使得很多企業(yè)處于破產(chǎn)的危機(jī)之中,因此,針對上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析,有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī),提出有效的應(yīng)對措施。2009年陳靜等人[1]選取54個(gè)上市公司樣本數(shù)據(jù),其中ST公司27

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9 張U

本文編號：503482