基于动态BP神经网络的财务危机预警算法研究

• 作者: 杨济亭
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 面板数据 财务危机预警 Logit-动态BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5098字
• 语种: 中文

摘要

为进一步提升模型合理性和预测结果准确度,充分考虑公司财务情况历史值的影响,通过对不同时期的财务面板数据赋以不同权重,设计提出了一种基于Logit-动态BP神经网络的财务危机预警机制.实证结果显示,基于面板数据的新模型能更好地体现财务危机的发生机理,因而具备良好预警精度；在对财务危机公司及财务正常公司预警实验中,其预测性能均优于现有Logit回归分析模型和传统神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨济亭	天津大学管理与经济学部	2	6	1.0	2.0