上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，證券市場(chǎng)已成為影響我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。雖然近年我國(guó)上市公司的數(shù)量不斷增漲，規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，但大多數(shù)上市公司都較普遍地存在企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)不佳和抗御風(fēng)險(xiǎn)能力不強(qiáng)等問(wèn)題。如何利用信息技術(shù)建立有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)，對(duì)企業(yè)、投資者和政府都具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)與數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念進(jìn)行了闡述，對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警優(yōu)化方法進(jìn)行了研究，特別是對(duì)粗糙集約簡(jiǎn)用于神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)輸入維數(shù)的優(yōu)化，及遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值等方法做了分析論證，并將優(yōu)化后兩個(gè)模型與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了實(shí)證對(duì)比分析，主要內(nèi)容包括：①利用粗糙集的約簡(jiǎn)技術(shù)對(duì)上市公司的預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)速度及精度；②采用遺傳算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前置裝置，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入端的初始值和閥值進(jìn)行優(yōu)化，縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間，提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效率。實(shí)證研究顯示，優(yōu)化模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)精度都高于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度和效率