【摘 要】
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财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向,人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率,本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理
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财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向,人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率,本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理系统、马氏距离判别法和贝叶斯网络构建组合预测模型。然后,以我国制造业类上市公司为研究对象进行财务困境预测实证研究。研究结果表明,该组合预测模型克服了单一预测模型的一些缺陷,对ST公司的预测准确率明显高于其他几种模型,具有较好的预测性能。
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