基于神經(jīng)網(wǎng)絡的財務困境預測模型設計.pdf

1、財務困境已成為一個世界問題，因為它會極大地影響投資者、信貸者以及銀行官員的財務決策，審計人員也需要通過財務困境的判別和預測來獲取財務信息。公司陷入財務困境是一個逐步的過程，不但具有先兆，而且可以預測。正確預測公司財務困境，對于保護公司投資者和債權(quán)人的利益、對于管理者防范財務危機、對于政府管理部門監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場風險，都具有極其重要的現(xiàn)實意義。自1960年財務困境預測在美國和歐洲就已經(jīng)開始研究，國外公司財務困境預測研究在證券投資

2、、信用風險管理、審計決策和公司財務管理中開始扮演越來越重要的角色。 有很多方法可以用于解決財務困境預測問題，其中用的最多的就是統(tǒng)計方法，包括多元判別分析法(MDA)、I~ogit法和Probit法。MDA方法已被廣泛應用于企業(yè)破產(chǎn)預測、企業(yè)信用評價、信貸評價等等領(lǐng)域。但是由于變量分布不符合MDA所需要的統(tǒng)計假設，所以使用MDA方法有可能導致判別結(jié)果產(chǎn)生偏差。作為另一個可供選擇的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡通過其神經(jīng)元之間的連接來代表非線性的判

3、別關(guān)系，所以神經(jīng)網(wǎng)絡是完全適合解決企業(yè)財務困境的預測問題的。 國內(nèi)這方面的研究才剛剛起步，本文利用某些函數(shù)的高階導函數(shù)可以由其低階導函數(shù)表示這一特性，提出了激活函數(shù)可調(diào)的級連相關(guān)算法(TAFCC)，并將動態(tài)主元分析應用到變量選擇中。最后應用我國上市公司的財務報表數(shù)據(jù)(1998-2002)，采用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(BP、CC、TAFCC)和動態(tài)主元分析相結(jié)合組成的新模型，對我國上市公司進行財務困境預警研究。實證結(jié)果顯示新模型效果要優(yōu)于M