10.3969/j.issn.1003-7217.2015.02.011
基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究
针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。
Z-Score模型、人群搜索算法、寻优能力、数学模型、适应度
F275;F224(企业经济)
教育部人文社会科学规划基金14YJA790089
2015-04-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
66-70,139