【摘 要】
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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
【机 构】
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上海交通大学安泰经济管理学院,美国宾夕法利亚大学沃顿商学院
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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。
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