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188宝金博页面版: 基于改进粒子群算法的:劾-概率神经网络模型的企业财务危机预警模型研究

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内容提示: 第 27卷 第 2期 运  筹  与  管  理 Vol.27,No.22018年 2月 OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCE Feb.2018   收稿日期:20151230基金项目:国家自然科学基金(71271070,71771066);黑龙江省自然科学基金(G2016003);辽宁省188宝金博页面版厅科学研究项目(JDL2016032)作者简介:吴冲(1971),男,黑龙江哈尔滨人,教授,博士,研究方向:财务数据挖掘;刘佳明(1988),男,黑龙江鸡西人,博士研究生,研究方向:财务数据挖掘;郭志达(1977),男,黑龙江拜泉人,副教授,博士,研究方向:预测理论与算法、系统科学与管理决策优化。基于改进粒子群算法的:劾嗒哺怕噬窬缒P偷钠笠挡莆裎;ぞP脱芯课 冲 1 , 刘佳明 1 , 郭志达 2(1.哈尔滨工业大学 管理学院,黑龙江 哈尔滨 150006;2.大连交通大学 经济管理学院,辽宁 大连 116028)摘 要:为了充分发挥概率...

文档格式:PDF | 页数:9 | 浏览次数:13 | 上传日期:2019-10-31 11:12:13 | 文档星级:
第 27卷 第 2期 运  筹  与  管  理 Vol.27,No.22018年 2月 OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCE Feb.2018   收稿日期:20151230基金项目:国家自然科学基金(71271070,71771066);黑龙江省自然科学基金(G2016003);辽宁省188宝金博页面版厅科学研究项目(JDL2016032)作者简介:吴冲(1971),男,黑龙江哈尔滨人,教授,博士,研究方向:财务数据挖掘;刘佳明(1988),男,黑龙江鸡西人,博士研究生,研究方向:财务数据挖掘;郭志达(1977),男,黑龙江拜泉人,副教授,博士,研究方向:预测理论与算法、系统科学与管理决策优化。基于改进粒子群算法的:劾嗒哺怕噬窬缒P偷钠笠挡莆裎;ぞP脱芯课 冲 1 , 刘佳明 1 , 郭志达 2(1.哈尔滨工业大学 管理学院,黑龙江 哈尔滨 150006;2.大连交通大学 经济管理学院,辽宁 大连 116028)摘 要:为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的:劾喾椒ㄊ迪侄匝镜难≡,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的:劾 -概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过:劾嗪透慕W尤核惴ㄓ呕母怕噬窬缇哂懈诺脑げ庑阅,并在企业财务危机长期预警方面具有一定效用。关键词:改进粒子群算法;:劾啵桓怕噬窬纾黄交问徊莆裎;ぞ型挤掷嗪:F273 文章标识码:A 文章编号:10073221(2018)02010609。洌铮:10.12005/orms.2018.0041UseofHybridFuzzycmeansandProbabilisticNeuralNetworkBasedonImprovedParticleSwarm OptimizationinthePredictionofFinancialDistressWUChong1 ,LIUJiaming 1 ,GUOZhida 2(1.SchoolofManagement,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150006,China;2.SchoolofManagement,DalianJiaotongUniversity,Dalian116028,China)Abstract:Inordertoinvestigatetheroleofprobabilisticneuralnetwork(PNN)inthepredictionoffinancialdistress,andtoovercomethedifficultiescausedbythesmoothingparameterestimationandthehighspacecomplexityoftheexistingPNN,anoveladjustableparameterparticleswarm optimizationisproposedtooptimizethesmoothingparameterofPNN.Besides,animprovedfuzzycmeansbasedonadjustableparameterparticleswarmoptimizationisemployedtoachievetheinstanceselectionforfinancialdistressprediction,andthenthecombinationofadjustableparameterparticleswarmoptimizationandimprovedfuzzycmeansmethodareemployedtohelptoovercometheshortcomingsofPNN.ThemethodhybridizingfuzzymeansandPNNbasedonimprovedPSOisproposedinthepredictionoffinancialdistress.AnempiricalstudyoflistedcompaniesinChinaisconducted,andtheevaluationoftheproposedmodelisvalidated.Theresultsshowedthattheproposedmethodhasasuperiorcapacityinfinancialdistresspredictioncomparedwithotherartificialintelligentmethods,suchasneuralnetwork,decisiontree,andsupportvectormachine.Inaddition,theproposedmethodalsoimprovesthelongtermfinancialdistresspredictionperformance.Keywords:improvedparticleswarm optimization;fuzzycmeans;probabilisticneuralnetwork;smoothingparameter;financialdistressprediction0 引言企业财务危机预警是一类重要的管理科学问题。旨在判断一个企业在未来一段时间内是否会面临财务危机或困境。所谓财务危机,一般指企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务,而被迫采取改正行动的情况。预测企业财务状况具有重要作用,一方面,正确的判断企业是否将发生财务危机对公司管理者、股东等利益相关者是有效

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