基于改进FOA算法的上市公司Z-Score模型财务预警

• 作者: 康彩红 王秋萍 肖燕婷
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 果蝇优化算法 Z-Score模型 寻优能力 均方根误差
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 198-204
• 页数: 7页
• 字数: 4110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006610

摘要

为了提高传统Z-Score财务预警模型的预警能力,本文将改进FOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型相结合,提出了一种改进FOA算法的上市公司Z-Score财务预警模型.采用改进FOA算法来优化Z-Score模型的参数,降低预测值和目标值之间的均方根误差(RMSE).经对选取上市公司财务数据的预测值和目标值对比,且检验其准确率.实验结果:传统的Z-Score模型、基本FOA算法优化Z-Score模型和改进FOA算法优化Z-Score模型的预测准确率分别为65％、70％和80％.实验表明改进的算法较大提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,也表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秋萍	西安理工大学理学院	33	173	8.0	11.0
2	肖燕婷	西安理工大学理学院	20	42	4.0	5.0
3	康彩红	西安理工大学理学院	1	5	1.0	1.0