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基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究

李志毅  
【摘要】: 财务困境的判别和预测已经成为商业评级中的重要内容。因为它会极大地影响投资者、信贷者以及银行官员的财务决策。审计人员也需要通过财务困境的判别和预测来获取财务信息,从而判断企业的经营是否具有可持续性。有很多的方法可以用于解决企业财务困境的预测问题。其中运用最多的是统计方法,包括多元判别分析法(MDA)、Logit法和Probit法。自从Altman将MDA引入企业财务困境判别后,MDA方法已被广泛应用于企业破产预测、企业信用评级、信贷评级等等领域。但是MDA的使用在方法论上却正遭受到挑战。由于有些变量分布并不符合MDA所需要的统计假设,所以使用MDA方法有可能导致判别结果产生偏差。决策树、Logit法和Probit法是MDA的替代方法。但它们同样要求样本满足一定的统计假设,而这些统计假设也限制了这些方法的应用。 作为另一个可供选择的模型,神经网络是完全适合于解决企业财务困境的预测问题的。神经网络通过其神经元之间的联接权来代表非线性的判别关系。本文将神经网络应用到企业财务困境的判别问题中。利用1999年-2002年ST公司的财务数据,本文将25个财务指标作为神经网络的输入,而企业陷入财务困境的概率作为神经网络的输出。实证结果显示,神经网络从其预测精度,预测的适应性,以及鲁棒性来说完全适合于解决企业财务困境的判别和预测问题。本文同时讨论了神经网络在方法论上的一些局限性。


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