粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財務(wù)預(yù)警上的應(yīng)用研究.pdf

1、競爭激烈的市場經(jīng)濟孕育發(fā)展機遇的同時，也暗藏著無盡的風(fēng)險和危機。對于上市公司而言，因財務(wù)危機淪為“ST”甚至被迫退市的情況愈演愈烈。公司陷入財務(wù)危機，不僅危機其自身的生存和發(fā)展，也給投資者、債權(quán)人帶來巨大的損失。因此，構(gòu)建一個有效實用的財務(wù)危機預(yù)警模型，滿足利益相關(guān)者日益迫切的需要，已不單單是一個學(xué)術(shù)問題，更是影響我國資本市場健康發(fā)展的重要因素，具有很強的現(xiàn)實意義。 本文的研究是從智能理論角度著手，把粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用

2、于我國上市公司財務(wù)預(yù)警的研究當(dāng)中。為此，本文首先對粗糙集理論進行了簡單的介紹，并對其用于知識約簡的計算方法進行了討論；然后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理以及BP的基本原理，并詳細介紹的BP網(wǎng)絡(luò)的改進算法。在上述理論基礎(chǔ)上，本文提出了一種粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的技術(shù)方法，并把這一方法應(yīng)用于我國上市公司財務(wù)預(yù)警研究中。 本文共分五部分。第一部分介紹了上市公司財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的研究背景和研究意義，及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；第二部分介紹粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)的幾個關(guān)鍵技術(shù)點，作為本模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)。同時為了彌補以往BP算法的不足，這一章著重闡述BP算法的修正思想，提出了以更快更有效率的算法，并對修正后的算法進行了檢驗。第三部分粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的模型構(gòu)建思想和方法。簡單介紹了網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基本思想，步驟等。第四部分是實證研究，分別用標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和本文構(gòu)建的組合模型對上市公司的財務(wù)狀況進行動態(tài)預(yù)警，通過比較兩模型的預(yù)測精度和效率，實證表明：(1)通過粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合模型