基于动态主元分析的财务困境预测模型

• 作者: 李凡军 李颖
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 财务困境 主元分析
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3088字
• 语种: 中文

摘要

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的.本文连续运用主元分析(也称动态主元分析),将多年的数据应用到经济预测模型中去,既增大了信息量又没有增加网络的复杂性,使得预测更加合理有效.最后将动态主元分析与BP网络结合构造了一个网络模型,并给出了实证研究的详细结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凡军	济南大学理学院	10	45	5.0	6.0
2	李颖		10	21	2.0	4.0