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多层感知器信用评模型及预警研究   总被引:7,自引:2,他引:5  
本文利用多层感知器 ( MLP)原理建立神经网络信用评价模型 ,用来对我国 2 0 0 0年 1 0 6家上市公司进行信用评级 ,并进一步对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警研究 .按照各上市公司的经营状况分为“好”、“差”两类 ,每一类由 5 3家上市公司构成数据样本 .对于每一家上市公司 ,主要考虑其经营状况的四个财务指标 :每股收益 ,每股净资产 ,净资产收益率和每股现金流量 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用评价模型有很高的分类准确率 ,达到 98.1 1 % .又由于该信用评价模型有很强的适应能力 ,故可以进一步用来对企业的财务危机进行预警研究 .预警实证分析表明 ,该信用评价模型对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警分析 ,预警准确率达到 1 0 0 % .此外 ,文中还给出 MLP网络模型的学习算法和步骤  相似文献   
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