基于主成分分析和粗径向基神经网络的财务预警模型研究

被引：5

作者：

朱世伟

赛英

机构：

[1] 山东财政学院计算机信息工程学院

来源：

山东大学学报(理学版) | 2008年 / 11期

关键词：

财务危机预警; 现金流量; 主成分分析; 径向基函数神经网络; 粗糙集;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将主成分分析和径向基函数神经网络结合,以粗糙集作为预处理器进行指标约简,并以传统财务指标为基础,引入反映企业现实财务状况的现金流量指标,通过主成分分析提取指标和降维,利用径向基函数神经网络作为判别企业财务状态的工具,构建上市公司财务危机预警的RPR模型,实证研究结果证明了该模型具有较高的建模精度和泛化能力。

引用

页码：48 / 53

页数：6

共 19 条

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