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文档简介

AhybridgeneticmodelforthepredictionAnthonyBrabazon,PeterB.Keenan摘要:本文利用遗传算法对神经网络模型的输入变量和结构进行选择产生新模型,利用改模型对公司破产进行预测.选择的数据为1991年到2000年破产公司和没有破产公司的数据,并将该模型得到的结果与以前线性判别模型得到的结果做了比较,新的模型的正确率比原模型平均高出5%.由此可见该种模型可用于公司破产的预测,并且得到的效果比线性的判别模型强.文章结构1引言2问题背景6结论4实验方法5实验结果分析3遗传算法1引言

1.1前提分析:对公司数据处理的重要性;介绍公司破产的两种原因;本文的研究假设以及本文利用的数据;

1.2研究的动因:公司破产研究领域存在的问题;GA和NN结合算法的问题;新的研究方法的优点.2研究背景

利用财务数据预测公司破产最初开始与1932年Fitzpatrick,其中比较典型的是Altman’s(1968)提出的线性识别模型:

X1=workingcapitaltototalassetsX2=retainedearningstototalassetsX3=earningsbeforeinterestandtaxestototalassetsX4=marketvalueofequitytobookvalueoftotaldebtX5=salestototalassets2.1对公司破产的定义文中采用的公司破产的定义为美国破产法的定义,并符合文章的前提假设即公司破长是由于长期的负债或利润率长期较低而造成的.2.2以前文章利用到的解释变量所选的变量主要有liquidity,debt,profitability,activity,andsize(Altman,2000)3遗传算法3.1遗传算法的基本介绍

本文利用遗传算法主要体现在一下三步:i.DecodebinarystringintoaNNstructureii.TraintheNNiii.DeterminethepredictiveaccuracyoftheresultingNN

3.2GA与NN结合的算法

GA用于NN的参数选择主要有一下几个方面:

i.Modelinputsii.Numberofhidden-layersintheMLPiii.Numberofnodesineachhiddenlayeriv.Natureoftransferf

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