基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

基于椭圆概率神经网络的企业财务危机预警

在国际经济一体化的大环境下,随着企业竞争的日趋激烈,企业进行财务危机的预警显得尤为重要。基于椭圆概率神经网络的财务危机预警方法是概率神经网络的改进,考虑代表输入变量重要性的变量权值、代表样本有效范围的核宽倒数及代表样本可靠程度的数据权值,利用该方法对企业财务危机进行预测。实证分析结果证明：此方法的优越性有较高的预测准确性,能够为中国资本市场的发展提供很大的帮助。     

一次基于平均策略的判别财务危机试验

文章基于平均策略,使用BP神经网络对贝叶斯判别、费歇尔线性判别和logistic回归判别财务危机的输出新变量进行加权平均再判别,并和单一方法判别的效果比较。应用双层分类器做了一次财务危机判别的新尝试。     

湖北省城镇居民住房需求预测模型与实证

文章使用1995～2010年的湖北省宏观经济指标数据作为住房需求影响因素,分别应用BP神经网络和基于主成分分析的BP神经网络对湖北省城镇居民住房需求进行了预测和对比.研究表明基于主成分分析的BP神经网络可作为预测城镇居民住房需求的一种行之有效的方法.最后,提出了进一步研究的展望和建议.     

房地产价格时间序列预测的B P神经网络方法

文章阐述了BP神经网络的原理及其改进方式,提出了一种基于BP神经网络的时间序列预测方法。研究实例表明,无论是从拟合情况,还是检测、预测情况来看,该方法都有着很高的精度,可以作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。     

基于粗糙集神经网络的财务危机预警方法

针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。     

基于神经网络的微型企业信用评估特征选择及其效果评价

征信机构采集到的所有微型企业信用信息变量并未都适合进行微型企业资信评估，文章设计了一种BP神经网络对此进行特征选择。该BP神经网络的训练基于前向序贯的特征选择算法，以输出层输出对输入值的灵敏度作为特征选择的依据，网络输出最小灵敏度对应的特征变量。通过设计概率神经网络对得到的结果进行仿真分析，信贷机构因此获得的利润比基于列联表分析的特征选择法高2／3。     

基于神经网络的景气预测模型

为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型.主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型.对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳.     

基于混沌PSO优化BP神经网络的碳价预测

随着全国碳排放权交易市场的启动,碳价的预测对碳市场参与者的风险管理具有重要意义。针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的弊端,结合混沌的遍历性,构建基于混沌粒子群(CPSO)算法优化BP神经网络的碳价预测模型:利用Elastic Net方法降维,筛选出碳价的主要影响因素;再用CPSO优化BP神经网络的初始权值和阈值训练模型并预测碳价,结果表明:CPSO-BP碳价预测模型的精度和稳定性明显优于传统BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络以及果蝇算法优化的BP神经网络。     

基于主成分BP神经网络的油田产量预测研究

文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。     

综合模糊认知图与BP神经网络的建模方法新探

文章介绍了模糊认知图的基本原理、推理机制及非线性赫布学习算法,然后综合考虑BP神经网络与基于非线性赫布学习算法的模糊认知图,提出了一个新的建模方案,并以股市股价预测问题为例对其进行了检验。研究结果表明:模糊认知图与BP神经网络方法的结合,不仅弥补了传统神经网络模型不具有解释性的缺陷,而且提高了模型的学习效率。     

教学质量评价与预测的人工神经网络方法

BP算法是一个用于预测与评价的很有效的算法.文章综合考虑了影响教学质量的各方面的复杂因素,采用改进的BP神经网络算法用于教学质量评价与预测,给出了神经网络的教学质量评价与预测的模型结构,并在MATLAB中仿真实现.结果表明,该评价与预测方法克服了专家评价的主观因素,得到了合理的结果,具有很好的适用性.     

基于干预模型与BP神经网络集成的GDP预测

文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。     

我国月度居民消费价格指数的预测方法与应用

文章用时间序列的BP神经网络和ARMA模型的方法对我国2005年1月～2011年5月的月度CPI进行了模型分析并检验了预测效果。对比分析表明,利用月度CPI时间序列的BP神经网络方法相比ARMA模型有更好的预测精度。     

基于小波神经网络的经济预测研究

本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型.该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷.     

基于人工神经网络的企业衰败预警

文章以财务状况异常而被ST作为上市公司陷入衰败的标志,介绍了前三层BP神经网络模型预测企业衰败的理论依据和工作程序,运用可公开获得的财务数据,对企业是否陷入衰败境地进行了预测.结果表明,神经网络是一种非常有效的非线性预测工具.     

基于som网络-主成分-BP网络的股价预测

文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。     

基于BP算法的人口平均寿命预测

本文阐述了神经网络及其BP算法的工作原理,对BP算法中的S函数和规范化方法进行了改造,同时将人工神经网络的BP算法引入人口平均寿命研究领域,并应用Matlab神经网络工具箱,对江苏省各年龄组人口平均寿命进行了预测研究。预测模型在预测精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果,对未来人口平均寿命的研究具有重要的意义。     

递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差（RMSE）和预测精度（PA）,并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。     

基于BP神经网络的银行信贷风险评价

信贷风险评价是商业银行风险管理的重要环节,文章利用BP神经网络的自学习能力、自适应能力和容错能力,建立了基于BP神经网络的信贷风险评价模型,以有效降低人为因素对商业银行信贷风险评价的影响.以江苏省常州市商业银行为例,文章对常州市20家地板企业进行信贷风险评价.结果表明,基于BP神经网络的商业银行信贷风险评价与专家评价结果具有很好的一致性.