10.3969/j.issn.1004-5465.2010.02.014
基于BP神经网络的上市公司财务困境判别实证研究
本文以ST状况为目标变量的财务困境判别模型表明,对识别企业是否陷入财务困境的最有影响的因素是资产收益率、股东权益比率和净资产收益率增长率指标,并以神经网络技术建立财务困境判别模型,模型评价显示,模型的正确判别率高达90%以上;最后,得出结论和政策建议.当然随着数据环境的改变,必须不断地对其修正和完善,才能适应新的情况.
财务困境、神经网络、模型评估
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F275(企业经济)
国家自然科学基金资助项目"基于BP神经网络的上市公司财务困境预警模型实证研究"70671025;2009年安徽省高等学校自然科学研究项目"基于BP神经网络的上市公司财务困境预警模型实证研究"KJ200981302阶段性研究成果
2010-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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