中小企业板上市公司退市风险预警研究——基于因子分析的Rprop神经网络模型分析

• 作者: 方扶星 虞文美
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 退市风险预警 Rprop神经网络 因子分析 Matlab
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: F204
• 字数: 3224字
• 语种: 中文

摘要

以我国中小企业板上市公司退市风险预警为例,利用弹性反向传播算法(resilient back propagation,Rprop)和因子分析法相结合,建立了一种基于因子分析的Rprop神经网络模型.首先利用因子分析法构建包含财务变量和非财务变量的预警体系;其次运用Rprop神经网络模型对我国160家中小企业板上市公司进行退市风险预警实证分析;最后对该模型的有效性进行了实证分析,结果表明,该模型对上市公司退市风险预警的准确性比标准的BP神经网络模型和支持向量机模型分别提高了2.91％和6.09％.因此,该模型可为投资者决策提供较好的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虞文美	安徽财经大学金融学院	34	118	6.0	9.0
2	方扶星	安徽财经大学金融学院	5	0	0.0	0.0