财务困境预测的人工神经网络分析方法
1、盈利能力分析
比较常用的指标有:
净资产收益率=净利润/平均净资产
总资产收益率=净利润/平均总资产
营业收入利润率=利润总额/营业收入净额
以上三个指标值越大，盈利能力越强。
2、偿债能力分析
流动比率=流动资产/流动负债，该指标应大于1，否则企业短期偿债能力有问题，最佳值为2以上。
速动比率=速动资产/流动负债，其中速动资产=流动资产-存货-待摊费用，该指标大于1较好。
资产负债率=负债总额/资产总额，可与行业平均值比较。
3、资产营运能力分析
总资产周转率=营业收入/平均总资产，相似可以计算流动资产周转率、固定资产周转率、净资产周转率等。
存货周转率=销货成本/存货平均余额
应收账款周转率=赊销净额/应收账款平均余额，其中赊销净额常用主营业务收入代替。
周转率指标越大，说明资产周转越快，利用效率越高，营运能力越强。
4、成长能力分析
总资产增长率=本年资产增长额/年初资产总额
营业收入增长率=本期营业收入增长额/上期营业收入
注：以上指标公式中，有“平均”二字的，都是用期初数与期末数平均计算而来的。
（1）（ANN）
在1980年代末期，神经网络理论（NN）开始兴起，其影响也及于财务危机预测研究领域。虽然神经网络判别模型可谓是研究方法上的重大创新，但实际效果却很不稳定。例如，Coats 和Fant（1991）对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时，对财务危机公司的预测准确率达到了91%，明显高于多元判别法72%的准确率。然而，Back等人在1994年所做的一项研究却并不认为神经网络模型具有比多元判别分析（MDA）和Logistic分析明显更佳的预测效果。Altman, Marco和Varetto(1995)对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats, Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)采用了神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。
财务困境预测的人工神经网络分析方法
Coats, Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)采用了神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。
财务困境预测是什么
财务困境预测是对企业在财务运用过程中出现的困境所作出的具体推测。财务困境预测的方法主要包括判别分析法、逻辑和概率比回归分析方法以及现代分析方法。其中，判别分析法包含单变量判别分析法和多变量判别分析法，现代分析方法包含人工神经网络分析方法、期权定价理论分析以及专家系统方法应用分析。正确预测企业的...
财务困境预测研究
财务困境预测是金融领域的重要研究方向，众多学者采用不同的方法和数据集进行探索。周首华等人（1996）在1990年至1996年间，利用Compustat Pc Plus会计数据库中的4160家公司数据，构建了F分数模式，但他们的研究并未局限于中国证券市场。陈静在1999年选取了1998年的27家ST公司和27家非ST公司，利用1995年至1...
有关财务预警分析论文?
5、人工神经网路模型。人工神经网路模型,是一种通过非财务指标建立的,主要是将神经网路分类方法应用于财务预警的模型。人工神经网路是一种平行分散处理模式,其构建原理是基于对人类大脑神经运作的模拟。人工神经网路具有较好的模式识别能力,还可以克服统计等方法的限制,因它具有容错能力,对资料的分布要求不严格,不需要考...
财务数据分析是什么?
财务数据分析，是指总结和评价企业财务状况与经营成果的分析数据，包括偿债能力数据、运营能力数据、盈利能力数据和发展能力数据。通过分析，可以判断企业财务状况是否良好，企业的经营管理是否健全，企业业务前景是否光明，同时，还可以通过分析，找出企业经营管理的症结，提出解决问题的办法。财务报表分析的方法，...
人工智能在生活中的应用都有哪些?
阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。2016年3月份,AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战,在科技界和围棋界产生了深远的影响,引爆了人工智能的火花。2017年5月其与排名...
人工智能的发展,主要经历哪几个阶段?
在其他方面,如问题求解、神经网络、机器学习等,也都遇到了困难,使人工智能的研究一时陷入了困境。人工智能研究的先驱者们认真反思,总结前一段研究的经验和教训。1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”的概念,对以知识为基础的智能系统的研究与建造起到了重要的作用。大多数人接受了费根...
大数据和人工智能那个好学,学那个比较好就业呢?
计算机类专业：计算机科学与技术，软件工程，大数据，人工智能，数学媒体技术，信息安全，物联网，网络工程，这些专业对应的就业岗位有，软件开发，算法工程师，机器学习工程师，前端工程师，网络工程师。
你觉得计算机会算错吗?你见到过人工智能犯错吗?
一、人工智能由于其极高智能，将不会犯任何错误。Surfing Samurai机器人人工智能研究者和开发者，Richard Loosemore认为大多数假设的人工智能将毁灭世界的情景都非常不符合逻辑。大多数类似的假设总是认为人工智能将会说：“我知道毁灭人类文明是由于设计引起的故障，但无论如何我还是很想去做。”Loosemore指出...
中小企业财务管理中存在的问题可用哪些模型分析
probit概率模型的预测效果一般与logit模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。2．动态非统计模型。动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳式学习的方法应用于财务危机预测。目前，这种方法中最常用的是神经网络预测模型。在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会以目前的权重计算出相对应的预测值以及...
谭谭扎鲁： 财务预警系统就是要预测可能存在的危机因素,这些危机主要通过负债、利润、现金流量等因素来预测.财务预警模型以财务指标数据的形式将企业面临的潜在风险预先告...
得荣县17098217007： spss人工神经网络应用模型如何预测 ？
谭谭扎鲁： 预测方法和原理:1、人工神经网络的预测方法是仿照生理学上的真实人脑神经网络的结构、功能和基本特性,通过计算机网络系统构成基本网络结点(即神经元)所组成的一种信息处理系统.可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作,通过大量简单的网络结点相互连接,模拟人脑神经处理信息.在模式识别、非线性动态处理、自动控制及预测评价等领域取得了很好的应用效果,为解决大复杂度问题提供了一种相对简单有效的方法.在能源领域,广泛应用于对能源需求、能源价格、能源利用率等的预测
得荣县17098217007： 比较几种主要的预测方法管理学 - ？
谭谭扎鲁： 第一:预测的概念预测就是在事情发生以前,分析过去、现在的变化,对未来发展的可能性作出估计和推测,以指导人们的行动.第二:经济预测的类型1、定性经济预测:定性经济预测是在数据资料掌握不多的情况下,依靠人的经验和分...
得荣县17098217007： 阿塔曼模型 - ？
谭谭扎鲁： 7.1阿塔曼模型 阿塔曼模型,也称为Z值模型(Altman's Z–Score model)是奥特曼教授在1968年分析了美国破产企业和非破产企业的22个会计变量和22个非会计变量,从中选取了衡量变现能力、盈利能力、财务杠杆效率、偿还能力、流动性等...
得荣县17098217007： 人工神经网络的分析方法 - ？
谭谭扎鲁： 研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制.为了探讨神经网络在整体性和模糊性...
得荣县17098217007： 什么叫tei@i方法论 - ？
谭谭扎鲁： TEI@I全称是“text mining”+“econometrics”+“intelligence(intellligent algorithms)”@“integration”.简单来说,该方法论是对三种方法的综合:计量方法(线性分析)、人工神经网络(ANN,非线性分析)技术、Web文本挖掘(异常事件影响分析),其中如何综合这三种方法决定了预测的精度.TEI@I方法由中科院的汪寿阳教授等于2004年提出,目前已经在美国、日本 、德国、香港等多个国家和地区得到应用.
得荣县17098217007： 人工神经网络的应用有什么呢? ？
谭谭扎鲁： 人工神经网络人工神经网络在经济领域的应用1.市场价格预测对商品价格变动的分析,可归结为对影响市场供求关系的诸多因素的综合分析
得荣县17098217007： 什么是人工神经网络评估 - ？
谭谭扎鲁： 利用神经网络,对某个问题进行分类评估.该问题可能具有若干参数,可作为神经网络的输入向量,通过一组样本的训练,将训练得到的神经网络用于实际问题,即可进行评估.人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息...
得荣县17098217007： 人工神经网络的应用 - ？
谭谭扎鲁： 人工神经网络( artificial neural network,简称ahfn)是指由简单计算单元组成的广泛并行红联的网络,能够模拟生物神经系统的结构和功能.组成神经网络的单个神经元的结构简单,功能有限,但是,由大量神经元构成的网络系统可以实现强大的功能.
