比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究【外文翻译】

《比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究【外文翻译】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、本科毕业论文外文翻译外文文献译文题目:比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究资料来源：Managerialfinancial作者：ClarenceN.W.Tan从20世纪60年代屮后期开始,Beaver［1966］在工作研究中一直对运用财务比率來进行财务预警具有相当大的兴趣。对财务预警工作的兴趣热潮开始于Altman［1968］的研究，他结合一些财务指标总结出一元财务比率來预测财务破产。Altman的方法得以普及的主要原因之一是它在同类行业屮的公司进行比较时，提供了一个标准的基准。它也可以从公司的账务账冃里选出一个单一指标来看出公

2、司的财政实力。虽然这个方法能够被广泛接受，但是它也有其局限性。正如Gibson和Frishkoff［1986］的研究，指标在工业部门因采用的会计方法的不同可能存在着显著的差异。这种局限性可能在金融机构屮使用财务指标来预测财务困境时体现的最明显。高杠杆的金融机构表示这些为公司企业研究的预警模型并不能完全用到财务部门。然而这种预警方法在金融机构领域仍得到认可。在澳大利亚的列证屮包括霍尔和拜伦［1992］与克兰［1993］未发表的关于非银行领域的财务困境的研究分析。这些研究都使用了概率模型来处理财务困境屮有限的财务数据变量的性质在Tan［1997］较早的

3、研究实验屮得出在人工神经网络模型的基础上对于财务危机的分析研究是一种具有可行性的替代方法。特别是，它把重点放在对于存在财务危机的信用合作社进行破产预警研究时，人工神经网络模型的适用性。对于基于神经网络研究的财务预警模型与Hall和Byron的财务比率模型的研究结果进行了比较。特别是，这项研究屮Hall和Byron使用的是相同的数据样本。这更加强了两种模型比较的公正性。研究结果表明，在相同的财务数据下人工神经网络模型的实验结果略优于财务比率模型。本文通过重建数据集扩展了上述成果/工作，在四个季度内亏损的信用社被归类为存在潜在危机，这样就能最大限度地提

4、前四个月进行模型预测。以便能够通过预警模型最大限度的提前预测出四个季度的财务危机。因此，这项研究的动机是对同一个信用社的财务危机提供早期预警时，重新审视人工神经网络是不是和财务比率模型一样好或者是优于财务比率模型。开展上述工作的主要原因是提前四个季度在其危机有一定的表现Z前对信用社的财务危机进行预测。通过对破产成本的讨论研究，一些组织将继续不断地努力以便尽快的能够预测财务危机。因此,这项研究的动机是在对于同一个信用社的财务危机提供早期预警吋,重新审视人工神经网络是不是和财务比率模型一样好或者是优于财务比率模型。人工神经网络模型在某些情况下的预测结果

5、比概率模型早对信用社的财务危机进行预警时的效果更好。人工神经网络模型的整体准确性在有样本数据的情况下大概为90%,在没有样本数据的情况下结果有92%左右，这些都与财务概率模型相同。预警模型包括早期预警信号，这两种模式可以提高预测的准确率。是否将公司列入预警信号是至关重要的，因为它在股东和管理人员或银行贷款人的利益，能够尽快识别出财务危机。更重要的是，无论是I模型和II模型在新的规范指标下错误显著的减少，在三个信用社案例屮，人工神经网络模型得出的预警信号比概率模型要早从我们的调查中，威尔逊和沙尔达［1994］,路德［1998］,和杨等人［1999］的

6、研究也证明人工神经网络模型在进行财务预警时是一种很有前途的方法，能够充分的的应用到破产预测程序。因为与识别能力大量联系，因此只需要很少的统计专业知识与能力相结合，人工神经网络应该被当做在这方面进行研究时利用的工具Z-o然而，神经网络模型的影响，网络训练算法的效果和学习形式都需要进一步研究或者优化以便在其为分类问题提供解决方案的能力方面能有一个更好的成果。在具有财务危机的情况下判别分析已经成为用來分析财务数据的最常用的技术之一。琼斯［1987,第143页］这种方法被描述为“多元比例线性判定得到一个数值Z值，每个样本公司，使用一个独立的变量组合”。然后

7、分析师根据抽样结果确定Z值的取值范围;对于低于截止范围Z值的公司进行了预警，破产，高于取值结果的公司预测其保持健康。卷27第4号2001年57方法的要求主要是将一个多维的问题简化到一个单一的数值。奥特曼［1968］首先利用判别分析方法预测企业破产。利用判别分析方法的研究普遍被认为具有高层次的预测等级判别分析模型的缺点主要在于模型所带來的统计的限制性要求。例如，独立的变量应该有一个多元正态分布的要求经常受到妨碍，例如，当虚拟独立变量被使用吋。此外，该模型所产生的得分在使用其解释的结果是有限的，因为它基本上是一个顺序的排名。另外，也没有简单的方法來确定

8、各个独立变量对最终总体数值做出的贡献。二元逻辑回归模型，如概率模型，Tobit回归和罗吉特，能够克服的判别分析存在的主要问