【摘 要】
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研究了一个有效适用的企业信用风险预警模型。针对单一BP神经网络预测模型由于财务指标选择不当导致误判率较高的问题,提出了首先进行特征选择,利用遗传算法搜索出最优特征子
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研究了一个有效适用的企业信用风险预警模型。针对单一BP神经网络预测模型由于财务指标选择不当导致误判率较高的问题,提出了首先进行特征选择,利用遗传算法搜索出最优特征子集,并采用BP神经网络作为遗传算法的评估函数,构建了一个基于Wrapper方法的神经网络信用风险预测模型。以沪深股市1998—2004年间的制造企业数据为例对模型进行实验,结果表明,新模型提高了预测准确率,评估结果更具科学性,实际应用具有良好的信用风险预测能力。
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