动态主元分析在上市公司财务困境预测中的应用

摘要：

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的.主元分析有效的降低了样本的维数,消除了样本中各因素的相关性,但对于连续多年的数据它却无能为力.本文将连续运用主元分析(也称动态主元分析),将多年的数据应用到经济预测模型中去,即增大了信息量又没有增加网络的复杂性,使得预测更加合理有效.最后将动态主元分析与BP网络结合构造了一个网络模型,并给出了实证研究的详细结果.

关键词： 神经网络 财务困境预测 动态主元分析 上市公司

作者: 李凡军 魏海坤 宋文忠

作者单位: 东南大学自动化研究所,江苏,南京,210096;济南大学理学院,山东,济南,250022 东南大学自动化研究所,江苏,南京,210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005全国自动化新技术学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 245-250

在线出版日期: 2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）