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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。本文连续运用主元分析（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，既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。
基于动态主元分析的财务困境预测模型
【摘 要】
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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。本文连续运用主元分析（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，既增大了信息量又没有增加
【机 构】
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济南大学理学院,山东轻工业学院
【出 处】
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山东科学
【发表日期】
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2009年3期
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