基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究

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基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究

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毕业论文范文题目：基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究，论文范文关键词：基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究
基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：财务困境的判别和预测已经成为商业评级中的重要内容。因为它会极大地影响投资者、信贷者以及银行官员的财务决策。审计人员也需要通过财务困境的判别和预测来获取财务信息，从而判断企业的经营是否具有可持续性。有很多的方法可以用于解决企业财务困境的预（此处忽略..）测问题。其中运用最多的是统计方法，包括多元判别分析法(MDA)、Logit法和Probit法。自从Altman将MDA引入企业财务困境判别后，MDA方法已被广泛应用于企业破产预测、企业信用评级、信贷评级等等领域。但是MDA的使用在方法论上却（略..）正遭受到挑战。由于有些变量分布并不符合MDA所需要的统计假设，所以使用MDA方法有可能导致判别结果产生偏差。决策树、Logit法和Probit法是MDA的替代方法。但它们同样要求样本满足一定的统计假设，而这些统计假设也限制了这些方法的应（此处忽略..）用。作为另一个可供选择的模型，神经网络是完全适合于解决企业财务困境的预测问题的。神经网络通过其神经元之间的联接权来代表非线性的判别关系。本文将神经网络应用到企业财务困境的判别问题中。利用1999年-2002年ST公司的财务数据，本文将25个财务指标作为神经（略..）网络的输入，而企业陷入财务困境的概率作为神经网络的输出。实证结果显示，神经网络从其预测精度，预测的适应性，以及鲁棒性来说完全适合于解决企业财务困境的判别和预测问题。本文同时讨论了神经网络在方法论上的一些局限性。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的财务困境判别模型及其实证研究的介绍部分。

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