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1.
基于人工神经网络方法的上市公司经营失败预警研究 总被引:42,自引:0,他引:42
本文以我国上市公司的财务报表为基础,在用传统的判别分析方法和逻辑回归分析方法对公司经营失败建立预警模型的基础上,探索应用人工神经网络方法对该问题进行了比较研究。结果表明,人工神经网络方法的预测精度远高于两种传统的统计方法,它在该领域有广阔的应用前景。 相似文献
2.
将Bayes判别法应用到砂土液化的预测问题中,建立了砂土液化的线性判别函数。考虑了实际标准贯入击数、标准试验深度、粘粒含量三个指标,利用某钢厂某大型技术改造工程地基的20组参数作为判别函数的训练样本,并对剩下的71组参数进行了评判,评判效果较好,表明此判别方法用来判别地基土的液化是准确、可行的。 相似文献
3.
本文基于SPSS统计软件,运用多元统计中的Fisher判别分析法构建了财务欺诈识别模型,并利用识别模型对随机选取的16家上市公司进行判别分析。结果表明:该模型所得到的误判率低,具有较强的判别能力,判别结果与实际情况符合良好。 相似文献
4.
本文基于净资产收益率、总资产增长率、流动比率、资产负债率、流动资产周转率和现金流量比率六个财务指标,以是否被ST作为分组变量,在SPSS16.0软件环境下,运用典型判别分析法,对沪、深两市上市公司的财务状况进行研究。结果显示,所构建的财务危机判别模型总的预测正确率高达87.7%,且二次检验结果较为稳定,表明模型对我国上市公司的财务状况具有较好的判别功效。 相似文献
5.
6.
目的:本文通过对客观记录的受试者脑电图数据进行Bayes判别分析,判断其能否应用于脑电数据特征提取和分类决策。为脑电图研究的其它分析做基础分析。方法:根据α波的强弱不同将21导电极分为四类,分别对63例正常状态下受试者21导联电极的脑电图数据进行Bayes判别分析,并利用误判率回代估计法检验判别准确率。数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和Bayes判别分析程序。结果:表明对63例正常状态下受试者的脑电图数据进行Bayes判别分析,预测各电极分类准确率75.4%。结论:Bayes判别法预测准确率较高,脑电特征(主要为α波)提取较为准确,能较好的应用于脑电数据特征提取和分类决策中,从而辅助脑电图的检查和定量分析,为脑电图的检验提供有效的分析手段。 相似文献
7.
随着经济全球化的快速发展,国家风险日益成为影响跨国经济金融活动的主要风险来源。尤其在当前全球金融危机蔓延的背景下,如何准确评估国家风险变得极为迫切。引致国家风险的因素主要包括政治社会因素与经济金融因素两大类。对国家风险进行评估需要综合运用定性分析与定量分析两种方法,前者主要有完全定性分析、结构定性分析、清单分析、Delphi法;后者主要有判别分析、Logn分析、政治不稳定模型、CAPM法。 相似文献
8.
R&D项目中止决策是R&D管理过程中一项非常重要的工作,有效、及时的中止决策对于优化科技资源配置、提高创新效率有着非常重要的意义。本文在对已有的R&D项目中止决策方法简要回顾基础上,根据R&D项目中止决策实质,给出了一种基于已有数据判别分析的R&D项目中止决策方法和步骤,并进行了示例计算。结果表明,该方法较为简便有效,易于操作。 相似文献
9.
公司破产风险、财务舞弊事件通常与内部控制重大缺陷存在密切关系,研究内部控制重大缺陷判别方式具有重要意义和价值。本文以深交所2007—2008年138家内部控制重大缺陷公司与138家非重大缺陷公司为样本,采用逐步判别分析法构建内部控制重大缺陷判别模型,帮助监管方、外部投资者等更好地预测内部控制重大缺陷。研究表明,相比非重大缺陷公司,内部控制重大缺陷公司上市年限较长、规模较小、外部审计师变更更加频繁,盈利能力和成长性较差,但流动性、营运能力指标的检验结果是混合性的。交互验证结果表明,模型预测准确率达到70%以上。 相似文献
10.