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基于BP神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警 被引量:48

Research on Financial Warning for Listed Companies by Using BP Neural Networks and Panel Data
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摘要 在作者前期研究的基础上引入面板数据,以T-2、T-3期财务数据组合的面板数据(paneldata)作为研究样本,构建BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行预测.实验表明,1)使用面板数据进行的BP神经网络预警分析显示出稳定、连续的预测性能,这正好适合构建具有实际应用价值的中长期预警模型,使模型具有广泛的实践应用价值;2)模型提前3年和4年的预测能力分别为88.46%和75.64%。较之以往同行的研究及作者前期的研究精度均有较大的提高. On the basis of the authors' previous research and with the introduction of panel data, this paper constructed a BP neural networks model to predict the financial status of listed companies, by taking panel data composed of the financial data of T-2 and T-3 as the sample.The research indicates that: 1) with panel data,the BP neural networks warning analysis is of stable and continuous predictability, which is suitable in constructing practical mid-term and long-erm prediction models to make the model more applicable; 2) the predictability precision is 88.46% and 75.64% for T-3 and T-4,respectively,superior to that of counterparts and the previous research.
作者 杨淑娥 王乐平 YANG Shu-e, WANG Le-ping ( 1. Shanghai Institute of Foreigh Trade, Shanghai 201620, China; 2. Xi' an Jiaotong University, Xi' an 710049, China)
出处 《系统工程理论与实践》 EI 北大核心 2007年第2期61-67,共7页 Systems Engineering—Theory & Practice
基金 国家自然科学基金“基于MS平台的企业多时段财务预警研究”(70372053 70672053)
关键词 财务危机 面板数据 BP神经网络 早期预警 financial distress panel data BP neural networks early warning
作者简介 杨淑娥,教授,博士生导师,主要研究方向:财务管理; 王乐平,硕士研究生,主要研究方向:财务管理.
  • 相关文献

参考文献12

二级参考文献18

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共引文献1473

同被引文献498

引证文献48

二级引证文献179

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