基于幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的公司財務(wù)風(fēng)險判別研究
本文關(guān)鍵詞:基于幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的公司財務(wù)風(fēng)險判別研究 出處:《經(jīng)濟經(jīng)緯》2017年02期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:筆者針對提高公司財務(wù)風(fēng)險判別準(zhǔn)確度問題,提出運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有明顯自適應(yīng)性、自組織性的自適應(yīng)共振理論算法和自組織特征映射算法分別構(gòu)建公司財務(wù)風(fēng)險判別模型進行仿真研究。結(jié)果表明:自適應(yīng)共振理論算法判別正確率為87%,而自組織特征映射算法判別正確率則達到了89%,較反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法判別準(zhǔn)確度更高。
[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.
【作者單位】: 北方民族大學(xué)商學(xué)院;濰坊學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(71561002) 國家民族委員會科研項目(14BFZ020);國家民族委員會經(jīng)濟管理重點開放實驗室項目 寧夏中小企業(yè)研究所科研項目(ZXS2015001)
【分類號】:F275;TP183
【正文快照】: 一、公司財務(wù)風(fēng)險判別原理及方法選擇財務(wù)風(fēng)險從狹義上講,只與負(fù)債有關(guān),簡言之,就是未來經(jīng)營收益的不確定性導(dǎo)致的債務(wù)本息到期不能償還的風(fēng)險。廣義的財務(wù)風(fēng)險指企業(yè)在伴隨資金流動的財務(wù)活動過程中(包括資金的籌集、投入、回收和分配等環(huán)節(jié)),由于各種風(fēng)險因素的存在,導(dǎo)致企
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