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上市公司财务困境预测模型比较研究
被引：14
作者：
谢纪刚
裘正定
韩彦俊
莫莉
机构：
[1] 北京交通大学信息科学研究所
[2] 中央财经大学金融学院 北京
[3] 北京
来源：
关键词：
财务困境预测;
交叉验证;
统计模型;
神经网络模型;
D O I：
暂无
中图分类号：
F275 [企业财务管理];
学科分类号：
1202 ;
120202 ;
摘要：
以中国上市公司为研究对象,以因财务状况异常而被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,采用交叉验证技术建立各种统计和神经网络模型,并在独立的预测样本集上进行比较.实验结果表明统计和神经网络模型都能有效地进行财务困境预测,对于提前两年预测,统计模型优于神经网络模型,而对于提前三年预测,神经网络模型优于统计模型.实验结果也表明了在与训练集同一财务年度区间内的测试集上不能正确估计模型的性能.
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