基于神经网络模型的上市公司财务危机预警研究

本文使用人工神经网络(ANN)建立财务危机预警模型,用以测试模型预测上市公司发生财务危机的准确率。模型使用的样本包括110家上市公司的财务指标,其中77家公司作为训练集,33家公司作为测试集。在数据挖掘软件Rapidminer 6.1上构建模型,得到神经网络的总体预测准确率为90.91%。研究表明,人工神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此是一种非常好的预测财务危机的模型,在企业财务危机预警方面有着很好的应用前景。