基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì).pdf

1、財(cái)務(wù)困境已成為一個(gè)世界問(wèn)題，因?yàn)樗鼤?huì)極大地影響投資者、信貸者以及銀行官員的財(cái)務(wù)決策，審計(jì)人員也需要通過(guò)財(cái)務(wù)困境的判別和預(yù)測(cè)來(lái)獲取財(cái)務(wù)信息。公司陷入財(cái)務(wù)困境是一個(gè)逐步的過(guò)程，不但具有先兆，而且可以預(yù)測(cè)。正確預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)困境，對(duì)于保護(hù)公司投資者和債權(quán)人的利益、對(duì)于管理者防范財(cái)務(wù)危機(jī)、對(duì)于政府管理部門(mén)監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，都具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。自1960年財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)在美國(guó)和歐洲就已經(jīng)開(kāi)始研究，國(guó)外公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究在證券投資

2、、信用風(fēng)險(xiǎn)管理、審計(jì)決策和公司財(cái)務(wù)管理中開(kāi)始扮演越來(lái)越重要的角色。 有很多方法可以用于解決財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)問(wèn)題，其中用的最多的就是統(tǒng)計(jì)方法，包括多元判別分析法(MDA)、I~ogit法和Probit法。MDA方法已被廣泛應(yīng)用于企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)、企業(yè)信用評(píng)價(jià)、信貸評(píng)價(jià)等等領(lǐng)域。但是由于變量分布不符合MDA所需要的統(tǒng)計(jì)假設(shè)，所以使用MDA方法有可能導(dǎo)致判別結(jié)果產(chǎn)生偏差。作為另一個(gè)可供選擇的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)其神經(jīng)元之間的連接來(lái)代表非線性的判

3、別關(guān)系，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是完全適合解決企業(yè)財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)問(wèn)題的。 國(guó)內(nèi)這方面的研究才剛剛起步，本文利用某些函數(shù)的高階導(dǎo)函數(shù)可以由其低階導(dǎo)函數(shù)表示這一特性，提出了激活函數(shù)可調(diào)的級(jí)連相關(guān)算法(TAFCC)，并將動(dòng)態(tài)主元分析應(yīng)用到變量選擇中。最后應(yīng)用我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)(1998-2002)，采用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP、CC、TAFCC)和動(dòng)態(tài)主元分析相結(jié)合組成的新模型，對(duì)我國(guó)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究。實(shí)證結(jié)果顯示新模型效果要優(yōu)于M