基于PCA及Elamn神经网络的财务困境预警

作者：康亮河; 林雨蔚; 朱莉莉; 王雲慧; 袁敏

来源：电脑知识与技术, 2022, 18(31): 11-113.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2022.2045

• Elamn神经网络
• 均值插补法
• PCA算法
• 财务困境

企业是市场的重要参与主体之一，而财务是各个企业的重要运营支撑，在新冠肺炎疫情所带来的压力下，市场风险逐渐扩大，随时出现的财务困境成为企业所面临的最大挑战。该研究选取2020年157家被特别处理的上市公司(Special Treatment, ST)和157家非ST上市公司的19个指标为研究对象，对公司的财务状况进行预测和分析构建了Elman神经网络预测模型。实验结果表明:RBF、BP及SVM模型的准确率具体数值为14.28%、9.52%、7.93%，而Elamn模型预测的分类准确率是85.71%，说明研究提出的Elman预测模型在财务困境的预测中具有较强的预测能力，可以为企业机构做出正确的决策提供指导意义。

• 单位
  甘肃农业大学