| 我国上市公司经营失败风险的判定分析--BP神经网络模型和Fisher多类线性判定模型 |
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| 引用本文： | 傅荣,吴世农.我国上市公司经营失败风险的判定分析--BP神经网络模型和Fisher多类线性判定模型[J].东南学术,2002(2):71-79. |
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| 作者姓名： | 傅荣 吴世农 |
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| 作者单位： | 厦门大学管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，79970075， |
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| 摘 要： | 为了构建上市公司经营失败风险的判定和预测模型,本文将1998一1999年我国上市公司分为三类:一是连续2年净资产收益率高于同期银行存款利率;二是连续2年净资产收益率大于零但低于同期银行存敖利率;三是连续2年净资产收益率小于零,同时收集了三类各50家,共计150家上市公司为建模样本,根据其有关财务指标数据,应用BP神经网络分析方法和Fisher线性判定分析方法分别建立我国上市公司经营失败风险的判定和预测模型,并且使用同期上述三大类290家公司的有关财务数据为检验样本对模型进行验证.研究结果表明:对于第一、三类上市公司,神经网络模型和Fisher线性判定模型均具有较高的判定准确性.但相比之下,由于BP神经网络模型是一种非线性判定模型,且在某些样本指标数据缺漏不全的情况下仍可得到满意的结果,因此具有较高预测准确性和更广泛的应用价值.
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| 关 键 词： | BP神经网络 线性判定 经营失败风险 |
| 文章编号： | 1008-1569(2002)02-0071-09 |
Risk-Decision Analysis of Failure of Operation of Listed Companies in China——BP Neuro-Network Model and Fisher's Multi-Class Linear Decision Model |
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