基于多层感知器的财务风险预警研究——以北京市上证A股工业企业数据为例

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本文以北京市45家已上市的工业企业作为研究样本,选取2012—2014年的18项财务指标和非财务指标,在主成分分析的基础上,提取了7项主成分因子,构建财务风险预警的指标体系,最后运用多层感知器神经网络模型进行训练、测试。实证结果表明,该种预警方式对中等风险的样本预测准确,总体上能提供可靠的预警信息,并对北京市上市的工业企业进行有效的财务风险预警。
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