基于聚类-粗糙集-神经网络的企业财务危机预警

• 作者: 杨宜 鲍新中
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 粗糙集 神经网络 层次聚类分析 财务危机预警
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 358-365
• 页数: 8页
• 分类号: F275
• 字数: 7703字
• 语种: 中文

摘要

财务危机预警是企业各方利益相关者关心的一个重要问题.由于样本的可得性问题,现有的财务预警相关研究一般只能把企业的财务状况分为ST和非ST两类,运用层次聚类将其分为健康、良好、中等、轻警、重警5种类型,从而对企业财务状况的描述更符合实际.在考虑预警指标所含信息的完备性和准确性的基础上,使用了粗糙集方法构建指标体系,弥补了传统指标体系构建时信息量冗余或不足的缺陷.最后,将5种分类作神经网络的输出层,粗糙集约简后指标体系作输入层,构建神经网络模型进行财务预警.通过粗糙集约简形成的输入层节点数以及聚类形成的输出层节点数,进而提升了神经网络的拟合效率,使其运用更为合理,并最终完成对财务状况转折点以及财务状况恶化阶段的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宜	北京联合大学商务学院	81	475	12.0	17.0
2	鲍新中	北京联合大学管理学院	80	621	13.0	23.0