文档介绍：全国中文核心期刊·财会月刊
阴
基于 PNN 的旅游业上市公司
财务危机预警模型构建
韩信蒋太才刘威
桂林理工大学管理学院广西桂林 541004
渊冤
【摘要】本文使用概率神经网络建立了财务危机预警模型,为财务危机预警模型的建立提供了一种新的方法。并且,本
文使用旅游业上市公司作为实证分析的对象对模型的判别效果进行了检验,实证结果表明,该模型的差预测百分率只有
%具有很好的预测效果。
【关键词】旅游企业财务危机预警概率神经网络
一、引言增长率、总资产扩张率、净资产增长率。
随着经济社会的发展,旅游行业成为推动我国经济增长 3. 建立财务危机预警模型。概率神经网络主要用于范畴
的主要力量之一。但是很多旅游企业却出现了财务危机,从而预测,即分类预测,它的这一特性与财务危机预警对企业的二
不得不退出历史舞台。因此,对旅游企业财务危机预警方法的分类问题是非常吻合的,因此,本文用概率神经网络来建立财
研究显得尤为重要。务危机预警模型。
本文运用最先进的人工神经网络算法建立了旅游业公司对于二分类问题,PNN 网络的判别原理如下:
的财务危机预警模型,并进行了实证分析。结果表明,用 PNN 根据基于最小错误率的贝叶斯决策准则有:
(概率神经网络)建立的财务危机预警模型的差预测百分率只若 hAfA(X)跃hBfB(X),则 X A (公式 1)
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有 %,效果令人满意。若 hAfA(X)约hBfB(X),则 X B (公式 2)
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二、研究设计在上式中:hA 为 X 属于 A 的先验概率;hB 为 X 属于 B
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1. 样本选取。旅游业上市公司可以分为四大类: 以经的先验概率;fA(X)和 fB(X)分别为 X 属于类别 A 和 B 的
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营旅游资源为主营业务的旅游企业。这一类的上市公司有华类概率密度函数(PDF)。
侨城、张家界、大东海、峨眉山、桂林旅游、丽江旅游、云南旅其中,hA、hB 可以用如下方法求得:假设 NA 为训练样本
游、宋城股份、大连圣亚、黄山旅游; 以经营旅游相关设施、中属于 A 类别的个数,NB 为训练样本中属于 B 类别的个
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项目为主营业务的旅游企业。这一类的上市公司有三特索道、数,NT 为训练样本的总数,那么如下式:
世纪游轮; 以旅行社为主营业务的旅游企业。这一类的上市 NA NB
盂 hA= ,hB= 。(公式 3)
公司有中青旅、锦旅、中国国旅; 综合类旅游企业。这一类上 NT NT
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市公司有西安旅游、西藏旅游、九龙山、北京旅游、国旅联合、所以,利用上述方法进行分类的关键性问题就是 PDF 的
首旅股份。计算。
本文以上述 21 家上市公司为研究对象,利用概率神经网 Parzen 提出了一种可以计算类概率密度函数的方法,称
络建立了财务危机预警模型,以此来预测企业是否会发生财之为 Parzen 窗法:
务危机。 1 1 NA X-Y T X-Y
伊( Ai)( Ai)
fA(X)= n/2 n exp[- ]
圆. 财务危机预警指标体系的建立。为了建立财务危机预(2 ) NA 移i=1 2 2
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警模型来判别企业