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本文针对单一财务风险预测模型预测精度有限等问题,基于D-S证据理论,对性能较好的集成算法Random Forest与XGboost进行优势互补和......
伴随着全球经济一体化和结构性改革,上市公司的市场经济地位越发凸显。由于上市公司通常在其经营领域取得了较大市场优势,因此其经......
随着计算机科学技术的发展,国内外采用的财务预警实证模型方法也从数学模型演变到机器学习方法,2006年至今神经网络方法进入了爆发......
为了提高企业财务风险的预测能力,应对快速经济发展背景下面临的机遇和挑战,提出基于改进稀疏降噪声自编码(Sparse De-noising Aut......
财务风险预测一直是经济领域最重要的主题之一,也是各企业运营与发展的关键。所以基于分析预测模型对上市公司进行财务风险预测是......
随着我国经济的飞速发展,以上市公司为主的金融市场规模也在不断增加。在金融市场的海洋中,暗礁无处不在,其中财务风险是上市公司......
随着经济全球化趋势的不断增强,企业间的市场竞争日趋激烈,激烈的市场竞争使得企业面临的财务风险不断增加。企业发生财务风险,不......
在“互联网+”的时代,世界经济日益全球化和信息化,企业的生产经营环境瞬息万变,我国企业的经营发展面临着前所未有的机遇,但同时......
近年来在社会经济不断进步的过程之中,交通运输业实现了跨越式发展,其内部经营风险也备受关注。因为交通运输行业中大型企业数量多......
上市融资对于民营企业来说是机遇更是挑战,股改上市为民营企业提供更大的资本市场,但同时也伴随着巨大的财务风险。本文对民营企业......
为提高财务风险预测的准确性,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的预测模型,利用粒子群算法寻优赋予BP神经网络的最优的......
从上深证券交易所选取60家规模相近的上市公司，利用2010年的财务状况来预测2013年上市公司是否有财务危机出现，通过主成分分析并建立......
