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基于BP神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警
  • ISSN号:1000-6788
  • 期刊名称:《系统工程理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:F275.5[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]上海对外贸易学院,上海201620, [2]西安交通大学,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金“基于MS平台的企业多时段财务预警研究”(70372053;70672053)
中文摘要:

在作者前期研究的基础上引入面板数据,以T-2、T-3期财务数据组合的面板数据(paneldata)作为研究样本,构建BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行预测.实验表明,1)使用面板数据进行的BP神经网络预警分析显示出稳定、连续的预测性能,这正好适合构建具有实际应用价值的中长期预警模型,使模型具有广泛的实践应用价值;2)模型提前3年和4年的预测能力分别为88.46%和75.64%。较之以往同行的研究及作者前期的研究精度均有较大的提高.

英文摘要:

On the basis of the authors' previous research and with the introduction of panel data, this paper constructed a BP neural networks model to predict the financial status of listed companies, by taking panel data composed of the financial data of T-2 and T-3 as the sample.The research indicates that: 1) with panel data,the BP neural networks warning analysis is of stable and continuous predictability, which is suitable in constructing practical mid-term and long-erm prediction models to make the model more applicable; 2) the predictability precision is 88.46% and 75.64% for T-3 and T-4,respectively,superior to that of counterparts and the previous research.

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期刊信息
  • 《系统工程理论与实践》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:汪寿阳
  • 地址:北京市海淀区中关村东路55号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:xtll@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-82541407
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6788
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2267/N
  • 邮发代号:2-305
  • 获奖情况:
  • 第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:56095