我国上市公司财务困境预测新探

本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。