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传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够.对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏.使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果.