【摘 要】
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预测上市公司的上市状态对投资者与其他利益相关者至关重要。选取2019年1月1日至3月31日我国中小板116家上市公司的86个财务指标数据,运用GMDH神经网络法对ST公司和非ST公司进行分类预测,预测正确率达到78.26%。进一步采用1∶1配对原则(43家ST公司和43家非ST公司)对中小板上市公司进行ST分类预测,预测正确率大幅提高,达到88.24%。由此发现,基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测具有较好的预测表现。
【基金项目】
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湖南省社科联项目“湖南小微企业债信评级模型构建及实证研究”(XSP17YBZZ023),湖南省情对策咨询项目“湖南中小企业债信评级体系及应用研究”(16JCC036),国家留学基金委地方合作项目“大学生返乡创业意愿及其提升路径研究”(留金项〔2018〕10006号)。
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预测上市公司的上市状态对投资者与其他利益相关者至关重要。选取2019年1月1日至3月31日我国中小板116家上市公司的86个财务指标数据,运用GMDH神经网络法对ST公司和非ST公司进行分类预测,预测正确率达到78.26%。进一步采用1∶1配对原则(43家ST公司和43家非ST公司)对中小板上市公司进行ST分类预测,预测正确率大幅提高,达到88.24%。由此发现,基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测具有较好的预测表现。
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