企业集团信用风险识别方法实证研究--基于两种人工神经网络方法的比较

摘要：

本文在集团企业信用风险识别研究中,选择2010～2011年中国沪深股市上市集团企业为研究样本,对神经网络方法中的ART-2算法和SOM算法的实证效果进行了比较研究。结果表明,ART-2神经网络算法在集团企业信用风险识别中较传统logistic方法更为准确,而SOM神经网络算法则优于ART-2算法。

关键词： 上市公司 集团企业 信用风险 人工神经网络

作者: 李光荣

作者单位: 管理学院,中国矿业大学(北京),北京,中国,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第19届中国财务学年会

会议地点: 石河子

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2013-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）