基于粗糙集的企业财务长期趋势预测算法

• 作者: 徐琳 李珊珊 梁小红 许萍
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 财务管理 金融投资 粗糙集 金融趋势预测 经济风险预测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.05.015

摘要

针对企业、事业单位的财务金融系统存在非线性、非平稳性与噪声大的特点,为提高财务金融长期趋势的预测准确率与可靠性,提出了一种基于粗糙集的财务金融时间序列预测算法.通过粗糙集的化简概念删除输入数据集的冗余信息,根据事实信息生成无噪声的决策规则.考虑到训练样本的时期远近对粗糙集模型的分类准确率存在影响,设计了加权调和的粗糙集模型,为时期久远的训练样本分配较低的权重,为时期较近的训练样本分配较高的权重,提高近期训练样本对粗糙集模型的贡献.此外,提出了基于时间加权调和的决策冲突方案.基于香港恒生指数的实验结果表明:相比原粗糙集模型与支持向量机模型,本算法获得了更高的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许萍	福州大学经济与管理学院	23	134	6.0	11.0
2	梁小红	福建商学院财会智能与服务研究中心	13	40	4.0	6.0
3	李珊珊	福建商学院会计系	12	5	1.0	1.0