企业财务困境预警指标研究——基于邻域粒化与鱼群算法  

作　　者：庄莹[1] 陈玉明[1] 

机构地区：[1]厦门理工学院

出　　处：《新会计》2024年第6期19-23,共5页Modern Accounting

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目“新冠疫情下财务弹性在企业财务困境中的应用研究”(JAS20326);国家自然科学基金项目“深度粒计算及其在流感病毒抗原变异预测中的应用”(61976183)。

摘　　要：企业财务指标种类繁多,指标之间相关性强,具有不确定性。针对多维、冗余及不确定性的财务指标,本文提出基于邻域粒化与鱼群算法的财务困境预警指标选择方法。首先,采用邻域粒计算理论构建邻域粒子及财务指标约简模型。其次,从信息熵的角度构造不确定性度量工具,并融合鱼群算法,设计财务困境预警指标选择算法,筛选出预警性强的关键财务指标。采用SVM分类器对选择的关键预警指标组进行分类实验。研究表明,鱼群算法获取的财务困境预警指标组具有较低的冗余度及较好的财务困境预警性能。

关 键 词：财务困境预警 粒计算 邻域粗糙集 鱼群算法 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理]