【摘 要】
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针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财
【机 构】
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江南大学商学院,上海财经大学金融学院
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针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的Z-Score财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于SVM算法和AdaBoost算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。
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