基于PCA-BP的地裂缝危险性预测

为了更准确地对地裂缝的危险性进行预测，以苏锡常地区地裂缝为例，构建主成分分析(PCA)-BP神经网络模型。利用主成分分析法五个影响地裂缝危险性的指标进行分析，包括导水系数、地下水位、黏性土层厚度、基岩埋深以及基岩起伏程度。通过线性变换排除这些影响因素之间的相关性，并利用各主成分的贡献率对分析后的主成分进行筛选，得到三个主成分指标。对三个主成分进行全新解释：其中，第一主成分主要反应工程水文地质对地裂缝危险性的影响，第二主成分主要反应基岩起伏程度，第三主成分主要反应基岩埋深情况；利用BP神经网络对地裂缝的危险性进行预测。结果表明，PCA-BP神经网络模型对地裂缝危险性的预测效果相较BP神经网络更与实际吻合。PCA-BP神经网络模型可以作为一种对苏锡常地区地裂缝危险性预测的手段；全面细致地进行了主成分分析与BP神经网络在实际应用时的建模过程与结果分析，为PCA-BP神经网络模型的实际工程应用提供了一个有效参考。     

公司治理与财务危机预警——基于终极控制权视角的实证分析

本文在运用主成分分析方法对现金流财务指标进行统计处理的基础上,运用Logistic回归方法构造并实证检验了两大模型,即仅包含财务信息和引入终极控制人特征等公司治理因素的回归预测模型,实证结果表明,基于终极控制人特征的公司治理信息有利于预测上市公司是否可能发生财务困境。     

基于主成分分析和Logit模型的商业银行信用风险度量研究

为了有效地度量商业银行的信用风险,本文选取了我国156家上市公司为研究样本,并从七大类共33个财务比率指标中筛选出18个具有组间显著性差异的指标,在运用主成分分析提取5个主成分的基础上,构建了一个度量信用风险的Logit模型。经检验,所建模型的总体预测正确率达94.23%,且具有一定的超前预测能力。但该模型具有一定的＂顺周期性＂,可以通过调整临界点来减弱它。     

网络舆论话题分类算法研究与实证分析

针对网络舆论话题的复杂性,设计实现了一种基于主成分分析法和朴素贝叶斯的网络舆论话题分类算法。首先使用主成分分析法对建立的舆论话题内容向量进行降维处理,并去除列向量之间的相关性,然后使用朴素贝叶斯算法进行分类分析,最后用实验对算法的有效性进行了验证。通过与其他分类算法的对比,可得到基于主成分分析法和朴素贝叶斯的网络舆论话题分类算法的分类效果或算法开销要优于其他一些分类算法.     

违约风险评估模型及其实证研究

在研究结构化模型、约化模型的基础上,运用理论与实证分析相结合的研究方法,建立基于主成分分析法的我国上市公司违约风险评估模型。该模型指标体系简单,预测准确率高,具有较强的适用性。     

人工神经网络的苹果气体识别算法研究

文章介绍了由气敏传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合的人工嗅觉系统对苹果气味的定性识别,尝试运用主成分分析改进BP算法和最近邻k-均值聚类算法,实现对＂好＂和＂坏＂苹果气味的定性识别。试验结果表明：采用主成分分析结合BP算法和最近邻k-均值聚类算法对＂好＂和＂坏＂苹果气味准确率为91.67%和95.83%,而且大大的缩短了辨识时间。     

上市公司复合财务指标及其实证研究

采用一种系统的评价方法,在构建上市公司财务评价指标体系的基础上,应用主成分分析方法对各财务指标进行了综合,得出了复合财务指标,避免了人的主观随意性,从而能客观、合理地评价上市公司的财务状况和经营成果。     

主成分分析法在企业偿债能力评价中的应用

通过引入主成分分析的方法对企业偿债能力评价指标的选取,建立了相应的主成分法综合评价模型,对企业综合偿债能力评价方法进行了探讨,为评价企业的借贷信用状况提供了一种有效的分析手段。     

基于现金流量的企业财务风险测控探讨——以农业上市公司为例

以我国农业上市公司为研究对象,从财务风险测控出发,利用主成分分析法建立判断上市公司是否发生财务风险的预警模型--T模型,针对目前以"ST"作为财务困境企业的分界点不能准确判断出企业是否有足够的现金流量以及能否真正避免财务危机这一现状,结合各项现金类指标,可从企业现金流量的角度判断企业是否存在财务困境,能否偿还各类到期利息及债务,为企业提供一个更为准确的预测和控制财务危机的工具.     

基于因子分析法的河南省现代服务业评价

现代服务业是新型的服务业形态。当前，对现代服务业的评价多采用定性描述的方法。本文在构建现代服务业发展水平评价指标体系的基础上，利用主成分分析法得出四个评价因子，并集成综合模型，运用相关的统计数据，从整体发展水平、规模、比重、速度、外部环境等方面对河南省现代服务业发展水平进行了定量分析。     

基于BP神经网络的制造业上市公司财务预警

采用BP神经网络方法,以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本,并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务预警模型。其研究结果表明与没有区分行业的通用预警模型相比,分行业的BP神经网络财务预警模型的预测精度有了较大提高,为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供了可靠的依据。     

我国金融监管组织架构优化路径选择的实证分析

统一监管组织架构已成为金融监管组织架构变迁的一种趋势,但由于各国金融业的发展程度和经营环境不同,金融监管组织架构优化的路径选择也就有差异。影响金融监管组织架构变迁的因素有体制因素、金融因素和治理因素。选取33个代表性国家样本,构建有序Logit模型对影响金融监管组织架构变迁的因素进行实证分析,并运用有序蚴模型对中国金融监管组织架构进行分析,结果表明,目前中国分业监管组织架构是合适的,随著中国金融业的发展和混业经营的深入,中国应首先提高治理水平,然后逐渐整合金融监管机构,最终建立统一监管组织架构。     

基于Probit模型的上市公司财务失败实证研究

以2000-2004年中国A股上市公司的财务指标为变量,建立财务失败预警分析的Probit模型.经过对20个财务指标的逐步筛选,实证结果发现,总资产净利率、资产负债率和应收账款周转率对上市公司财务失败具有显著的预测作用;模型的总体预测准确率为86.7%.此外,对变量的边际影响及误判成本问题也进行了分析.     

会计稳健性原则的应用及其负面影响

稳健性原则的应用由财务会计所依存的会计环境所决定,也是使用会计信息的利益关系人的要求,同时也被财务会计自身特点所制约.稳健性原则在现行财务会计中集中体现为对"八项准备"的计提.但稳健性原则在应用中会给会计信息带来负面影响,降低了会计信息的真实性和会计信息质量.因此,必须采取有力措施把握好这些负面影响,用好会计稳健性原则.     

金融支持科技成果转化的实证研究

依据“期望-方差增减变化吻合原则”对2003-2012年我国专利实施许可合同的增减趋势与相应年份不同渠道融资额的相关性进行实证分析,结果表明：金融机构科技贷款额与专利实施许可合同的增减趋势吻合度最高,其次为创业板IPO融资额、中小企业板IPO融资额、新三板企业融资额、创业风险投资额,排在最后的为财政科技投入,进而初步给出各渠道融资额较为合理的控制区间,为发挥财政科技投入、多层次资本市场、银行业金融机构创新金融产品等对科技成果转化的作用提供了定量依据.     

金融交易中买者自负原则的适用与展望

买者自负原则产生由来已久,其深受古典经济学理论的影响,最初应用于不动产领域.如今在新制度经济学的背景下,买者自负原则扩展到金融消费领域.在金融市场高度发展的今天,法律逐步强调对金融消费者的倾斜性保护,买者自负原则在我国的一些效力层级较低的法律规范之中的体现显得无关紧要.买者自负原则作为市场经济的一个基本原则,其适用条件和责任分配在金融消费者权益保护方面可以起到积极的作用.通过对买者自负原则的研究,使其可以在金融市场高度发展的今天更好的为金融消费者服务.     

论财务管理中稳健性原则的应用

企业要想获得收益 ,就不能回避风险。本文主要从财务管理的角度 ,探讨了应用稳健性原则使企业在财务活动中减少风险损失的问题。     

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.     

对会计准则制定模式"三分法"的思考

安然事件爆发后,美国开始重新审视会计准则的制定模式,正当理论界对"原则导向"与"规则导向"的孰优孰劣争论不休时,SEC提出了最优制定模式"目标导向".本文试图对规则导向、原则导向和目标导向的进行评析,并探悉提出目标导向的内幕.最后结合我国国情对我国会计准则制定模式的选择提出一孔之见.     

论上市公司财务预警

上市公司财务预警系统是通过观察预警指标的变化,借助有关财务分析方法,对公司可能出现的财务危机进行监控和报警。构建财务预警系统应坚持原则,明晰功能,优化步骤,完善模式。