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| 基于PCA-Rprop神经网络的建筑业上市公司退市风险预警研究 | |
| 摘 要： | 针对标准BP神经网络仅从预测误差负梯度方向修正权值和阈值,存在学习算法收敛速度满、容易陷入局部最小值从而导致模型泛化能力不足的问题.本文提出了一种基于误差反向传播算法(back-propagation algorithm,BP)改进的弹性反向传播算法(resilient back propagation,Rprop),并与主成分分析法相结合,形成了PCA-Rprop神经网络算法.同时,构建包含财务变量和非财务变量的预警体系,运用Matlab软件对我国195家建筑业(涉及房地产概念)上市公司进行退市风险预警实证分析,实证结果表明PCA-Rprop神经网络算法的退市风险预警准确性相较于标准BP神经网络算法和支持向量机模型分别提高了7.03%和10.29%.因此,该模型有望为利益相关者的风险管控和投资决策提供较好的参考依据. |
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