基于统计和非统计模型的公司财务困境预警指标研究  

作　　者：史家龙[1] 陶亚民[1] 卢晓东 

机构地区：[1]上海交通大学安泰经济管理学院,上海200052 [2]美国宾夕法利亚大学沃顿商学院

出　　处：《陕西农业科学》2008年第2期195-197,215,共4页Shaanxi Journal of Agricultural Sciences

摘　　要：研究的样本公司为2006年和2007年沪深两市所有新增加的ST公司以及它们的配对公司共计200多家。用于构建模型的样本指标包括流动比率、总资产报酬率等8个财务指标。本文首先使用Logistic和Fisher统计方法构建模型对训练样本公司和测试样本公司分别预测,然后在统计模型预测的结果之上借助Matlab工具构建了一个神经网络模型对统计模型的处理结果进行修正。实证表明:这种基于神经网络方法的组合预测模型对上市公司财务困境的预测能够取得比统计模型更加准确的结果。

关 键 词：神经网络 财务指标 财务困境 预测 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理] F224[经济管理—国民经济]