我国上市公司财务失败划分标准合理性的探讨——以上证、深证20家上市公司为例

证券市场是一个充满信息的市场,上市公司的财务信息对投资者的投资决策起着举足轻重的影响。然而我国金融监管机构划分正常上市公司与ST上市公司方法单一不够合理。本文首先选取了经营较好的10家上市公司做样本,利用综合和评分法确定七大财务指标,再利用主成分分析方法确定3大财务指标,最后利用LVQ神经网络模型对现行的20家上市公司财务失败状况进行验证,并给出相关模型评价及建议。     

我国价格预测方法文献研究

随着人们对价格数据复杂性的认识不断深入,数据处理技术不断发展,价格预测方法也随之得以迅速发展。当前的价格预测方法主要由各种单一方法与组合方法体系构成,各种价格预测方法各显其优缺点,因而决定其相应的适用特点。本文对近年来价格预测方法的发展加以整理,并给予简要述评。     

我国地方政府债务风险预警系统研究

鉴于我国当前地方政府债务的严峻形势,对其构建行之有效的风险预警系统具有很强的现实意义.本文融合了灰色关联分析(GCA)和BP神经网络的优势,构建出基于GCA-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统.选取我国30个省市区的2015年数据作为研究样本,对各省市区债务风险状况进行研究.结果显示我国地方政府债务风险总体可控.最后从预警体系、债务信息披露体系、政府支出结构和科学设定政府债务限额四个方面给出针对性的政策建议.     

基于果蝇算法优化小波神经网络的输电工程造价预测

为了准确控制输电工程造价水平,提出一种基于果蝇算法优化小波神经网络的混合预测模型。首先,对输电工程造价影响因素进行归一化处理,并将归一化结果作为输入变量;其次,利用果蝇算法对小波神经网络参数进行优化,在此基础上,利用优化后的小波神经网络模型预测输电工程造价;最后,将本文的预测结果和其他方法进行对比。算例结果表明,该混合模型的预测效果更理性,精度更高。     

基于BP神经网络的房地产项目风险评价研究

房地产项目存在较多风险,影响工程项目的经济效益。利用BP神经网络的优势,对房地产项目风险进行评价,明确项目风险,采取对应措施,防范风险,提高工程效益。本文简单探讨了基于BP神经网络的饿房地产项目风险评价。     

基于决策树—BP神经网络的高净值客户价值评价

现有研究运用三维图和BP神经网络模型等方法对客户价值进行量化评价,但没有结合高净值客户的特征及客户协同创新理论来综合评价,因此,文章在构建基于协同创新商业银行高净值客户价值评价指标体系的基础上,采用基于C5.0算法的决策树方法和基于BP算法的神经网络方法构建了更精确的组合模型,对各个评价指标进行综合量化评价,使商业银行更加合理地整合自身资源,充分利用筛选出的优质高净值客户协同资源,提高协同效率,降低协同成本。     

车辆保险市场的成长预测

基于我国发展车辆保险的重要性,研究车辆保险市场是非常有必要的。本文基于2004-2015年的数据,来研究车辆保险市场的成长情况,通过灰色模型与神经网络的结合的灰色神经网络模型去拟合车辆保险营业额与解释变量的关系,之后再用遗传算法优化灰色神经网络,最后通过模型结果的对比,知基于遗传算法的灰色神经网络模型有更好的预测效果。