遗传算法优化上市公司财务预警的实证研究

摘要：

一引言
企业进行预测、防范、控制和处理财务危机,迫切需要建立一个有效的财务困境预测系统,以便对公司的未来财务状况进行分析和预测,及时将企业财务困境扼杀在萌芽状态.
本文针对我国目前上市公司的具体情况,利用我国上市公司近几年的数据资料,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,构建了基于财务指标和引入非财务信息的财务危机预警模型,旨在财务危机模型系统的实证研究方法上有所创新,提高模型预测的准确度和建模速度,同时扩大模型的适用性.

机标关键词：遗传、算法优化、上市公司、财务预警、财务危机、预测系统、神经网络、危机预警模型、财务困境、实证研究方法、非财务信息、同时扩大、数据资料、企业、模型预测、模型系统、萌芽状态、财务状况、财务指标、准确度

分类号：F83;F27

在线出版日期：2014-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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