本文關(guān)鍵詞：基于Logistic回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型比較

  更多相關(guān)文章： Logistic回歸模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 第一類錯(cuò)誤

【摘要】：國(guó)內(nèi)對(duì)Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財(cái)務(wù)預(yù)警方面已有不少實(shí)證研究,這些研究大多從預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高的角度出發(fā),認(rèn)為兩個(gè)模型可以借鑒使用,但沒(méi)有具體討論模型犯第一類錯(cuò)誤(將財(cái)務(wù)危機(jī)誤判為財(cái)務(wù)正常)和第二類錯(cuò)誤(將財(cái)務(wù)正常誤判為財(cái)務(wù)危機(jī))的概率。文章結(jié)合Logistic回歸模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理,選取上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證,研究結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高,犯第一類錯(cuò)誤的概率較低,對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警分析有一定借鑒作用;Logistic回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度低于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且犯第一類錯(cuò)誤的概率遠(yuǎn)高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,因此運(yùn)用該模型進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警時(shí)應(yīng)十分謹(jǐn)慎。
【作者單位】： 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Logistic回歸模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 第一類錯(cuò)誤
【分類號(hào)】：F275;TP183;F832.51
【正文快照】： 0引言隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的不斷上升,上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警問(wèn)題受到多方利益相關(guān)者的關(guān)注,如何選擇合適的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,對(duì)上市公司財(cái)務(wù)狀況做出準(zhǔn)確預(yù)判已成為當(dāng)前財(cái)務(wù)管理的熱門(mén)內(nèi)容之一。在眾多財(cái)務(wù)預(yù)警模型中,Logisitic回歸模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型因具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度而受到廣泛

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本文編號(hào)：972615