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利用决策树算法在筛选属性方面的优势,对传统ID3算法进行了改进,建立了一个精简的财务指标体系。然后,利用人工神经网络在建立财务预警模型方面优于其他线性和回归模型的特点,基于B-P模型构建了一个新的混合财务预警模型。最后,本文利用测试集中样本,将该模型与经典的Z计分模型的预警能力从第一错误率和第二错误率两个角度加以比较。通过实际样本的分析对本文建立的财务预警模型的预警能力进行了很好的验证。