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基于改进型神经网络的财务预警实证研究
引用本文:冯征.基于改进型神经网络的财务预警实证研究[J].山西财经大学学报,2007,29(8):120-124.
作者姓名:冯征
作者单位:天津大学,管理学院,天津,300072
摘    要:传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。

关 键 词:财务预警  神经网络  粗糙集
文章编号:1007-9556(2007)08-0120-05
收稿时间:2007-06-22
修稿时间:2007-06-22

An Empirical Analysis on Improved-neural Financial Precautionary Networks
FENG Zheng.An Empirical Analysis on Improved-neural Financial Precautionary Networks[J].Journal of Shanxi Finance and Economics University,2007,29(8):120-124.
Authors:FENG Zheng
Institution:School of Management, Tianjin University, Tinajin 300072, China
Abstract:The paper analyzes the limitations of the traditional neural networks which is extensively used in the financial precaution.The author makes a research on the detailed methods in improving financial precaution networks.The result of the empirical analysis proves the efficiency of the related model as well.
Keywords:financial precaution  neural networks  rough set
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