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上市公司财务困境预测——基于ANFIS和马氏距离判别法的组合模型
【摘要】 财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向,人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率,本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理系统、马氏距离判别法和贝叶斯网络构建组合预测模型。然后,以我国制造业类上市公司为研究对象进行财务困境预测实证研究。研究结果表明,该组合预测模型克服了单一预测模型的一些缺陷,对ST公司的预测准确率明显高于其他几种模型,具有较好的预测性能。
【关键词】 财务困境预测；
自适应神经网络模糊推理系统；
马氏距离判别法；
贝叶斯分类器；
【基金】 教育部人文社会科学研究规划基金项目“碳信息披露对企业价值创造的影响研究”(项目编号:13YJAZH044);国家自然科学基金项目“粒计算拓展模型及多知识库集成信息融合研究”(项目编号:61173052)
- 【文献出处】 财会月刊 ,Finance and Accounting Monthly , 编辑部邮箱 ,2015年33期
- 【分类号】F275
- 【被引频次】10
- 【下载频次】265