基于橢圓概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測研究.pdf

1、在經(jīng)濟全球化的過程中,由于資本市場的快速發(fā)展,企業(yè)競爭日趨激烈,加上企業(yè)自身內(nèi)部的認(rèn)識缺陷,企業(yè)陷入危機的風(fēng)險越來越大。所以,對企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測的研究具有很重要的理論及實踐意義。
　　本文在分析企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的基礎(chǔ)上,根據(jù)企業(yè)財務(wù)危機評價指標(biāo)體系的選取原則,進而構(gòu)建了含有20個指標(biāo)的評估體系,經(jīng)過因子分析最終形成5個經(jīng)濟含義較為明確的公因子,并以此作為企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測模型的輸入。同時,本文根據(jù)公因子的得分得出每個樣本的綜合得分,以企

2、業(yè)是否ST作為輔助參考,來劃分了三個財務(wù)狀況的得分區(qū)間,其對應(yīng)了三個財務(wù)狀況:健康、關(guān)注、危機,摒棄了單純以ST與非ST的劃分標(biāo)準(zhǔn)。
　　目前,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測,被許多研究者重視,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每次的預(yù)測效果有一定的不穩(wěn)定性。鑒于此,本文介紹了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及Adaboost集成算法,首先對現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進得到橢圓概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)具有三種可通過訓(xùn)練來修正的網(wǎng)絡(luò)參數(shù):代表輸入變量重要性的變量權(quán)值、代表樣本有

3、效范圍的核寬倒數(shù)、代表樣本可靠程度的樣本權(quán)值。進而采用能夠?qū)⑷我馊醴诸惼鬟M行組合,改進為強分類器的Adaboost算法去集成該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測模型。該方法考慮了各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的預(yù)測結(jié)果和各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的預(yù)測對最終結(jié)果的影響程度,為相關(guān)研究提供一種新思路。
　　最后進行實證研究,本文選用了作為我國資本市場基石的上市公司中200家作樣本,為了增加模型的實用性,本文利用企業(yè)(t-2)年的年度財務(wù)報告來預(yù)測其t年的財務(wù)