【摘 要】
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该文首先回顾了前人相关研究成果及不足（包括样本的选择、预测方法的选择等）,揭示了传统的预测方法在研究这一课题时的局限性,对不足之处提出了作者自己的见解.接下来作者对在A
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该文首先回顾了前人相关研究成果及不足（包括样本的选择、预测方法的选择等）,揭示了传统的预测方法在研究这一课题时的局限性,对不足之处提出了作者自己的见解.接下来作者对在ANN中,算法最成熟、应用最广泛的BP（Back-Propagation）神经网络做了较为全面的介绍,并改进了BP神经网络的激活函数.在此理论基础上该文利用88家公司的财务数据作为学习样本集,建立了中国上市公司财务状况异常的数学模型,以91.8﹪的准确率成功地预测了作为测试样本集的28家上市公司（其中9家ST公司,19家非ST公司）,显示出了BP神经网络预测模型在预测中国上市公司财务状况异常方面具有较好的预测能力（与其它传统的预测方法相比）,同时也为有关方面做出合理的决策提供了参考依据.随后作者就实证分析中的技巧处理在模型优化部分给出了较为详细的研究说明.最后,《结论与建议》部分中总结了该文的研究结论,给出了模型评价与研究的局限性,并指明了日后对该课题进行更加深入研究的方向.
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