上市公司财务困境预测模型的再比较

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12楼 发表于 2007-10-31 08:03:00 |AI写论文

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2004年中国经济学年会论文（金融学） 上市公司财务困境预测模型的再比较 　　　　　　　　　　　　　　胡援成　　田满文 　　　　　　　　　　　江西财经大学金融学院， 330013 摘要：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。 关键词：财务困境　多元判别分析（MDA）　Logistic回归　改进型BP神经网络