【摘 要】
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本文通过将BP神经网络模型与粗糙集属性约简算法的有效组合,对我国信息产业上市公司财务危机预测进行实证研究.从沪深A股选取52家被"ST"的公司和52家财务正常的公司为样本,利
【机 构】
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武汉大学教育科学学院,武汉430072,中国
【出 处】
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中国灾害防御协会风险分析专委会第四届年会
论文部分内容阅读
本文通过将BP神经网络模型与粗糙集属性约简算法的有效组合,对我国信息产业上市公司财务危机预测进行实证研究.从沪深A股选取52家被"ST"的公司和52家财务正常的公司为样本,利用MATLAB软件,并以6个财务比例指标为基础,建立BP神经网络财务预警模型.研究结果表明,其判断准确率达到86.83%,与logistic模型相比,BP神经网络模型在实际应用中更为高效和准确.
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