基于粗糙集—神经网络的财务危机预警模型实证研究

被引：11

作者：

刘彦文 ^{[1
]}

戴红军 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学管理学院

[2] 不详

来源：

关键词：

粗糙集; 神经网络; 财务危机预警; 算法改进;

D O I：

10.19571/j.cnki.1000-2995.2007.06.018

中图分类号：

F275 [企业财务管理]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

本文提出了以粗糙集与神经网络相结合的技术方法,应用于我国上市公司财务危机预警研究中。在通过以中国上市公司财务数据为基础进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入减少了神经网络的输入维数,采用动量添加法和参数自适应算法修正的神经网络算法,在网络训练的准确性和精度上都优于传统的BP神经网络。

引用

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页数：5

共 6 条

[1] 企业财务危机预警Rough-Fuzzy-ANN模型的建立及应用
张华伦
孙毅
[J]. 运筹与管理, 2006, (02) : 103 - 107
[2] 人工神经网络BP算法的改进及其应用
李晓峰
刘光中
[J]. 四川大学学报(工程科学版), 2000, (02) : 105 - 109
[3] 粗糙集理论与方法[M]. 科学出版社 , 张文修等编著, 2001
[4] Rough集理论与知识获取[M]. 西安交通大学出版社 , 王国胤编著, 2001
[5] MATLAB语言工具箱[M]. 西北工业大学出版社 , 施阳等编著, 1998
[6] ROUGH FUZZY SETS AND FUZZY ROUGH SETS*[J] . Didier Dubois,Henri Prade.International Journal of General Systems . 1990 (2-3)