| 基于统计和非统计模型的公司财务困境预警指标研究 |
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| 引用本文： | 史家龙,陶亚民,卢晓东.基于统计和非统计模型的公司财务困境预警指标研究[J].陕西农业科学,2008,54(2):195-197215. |
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| 作者姓名： | 史家龙 陶亚民 卢晓东 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学,安泰经济管理学院,上海,200052
2. 美国宾夕法利亚大学,沃顿商学院,美国,宾夕法利亚州 |
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| 摘 要： | 研究的样本公司为2006年和2007年沪深两市所有新增加的ST公司以及它们的配对公司共计200多家.用于构建模型的样本指标包括流动比率、总资产报酬率等8个财务指标.本文首先使用Logistic和Fisher统计方法构建模型对训练样本公司和测试样本公司分别预测,然后在统计模型预测的结果之上借助Matlab工具构建了一个神经网络模型对统计模型的处理结果进行修正.实证表明:这种基于神经网络方法的组合预测模型对上市公司财务困境的预测能够取得比统计模型更加准确的结果.
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| 关 键 词： | 神经网络 财务指标 财务困境 预测 基于统计 统计模型 公司财务困境 预警 上市 预测模型 组合 网络方法 修正 处理结果 网络模型 神经 Matlab 测试样本 训练样本 统计方法 Fisher Logistic 使用 财务指标 |
| 修稿时间： | 2008年1月3日 |
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