比較人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和概率模型兩者對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警作用的研究【外文翻譯】

1、1本科畢業(yè)論文外文翻譯本科畢業(yè)論文外文翻譯外文文獻(xiàn)譯文外文文獻(xiàn)譯文題目：比較人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和概率模型兩者對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)題目：比較人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和概率模型兩者對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警作用的研究警作用的研究資料來(lái)源:Managerialfinancial作者：ClarenceN.W.Tan從20世紀(jì)60年代中后期開(kāi)始，Beaver[1966]在工作研究中一直對(duì)運(yùn)用財(cái)務(wù)比率來(lái)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警具有相當(dāng)大的興趣。對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警工作的興趣熱潮開(kāi)始于Altman[196

2、8]的研究，他結(jié)合一些財(cái)務(wù)指標(biāo)總結(jié)出一元財(cái)務(wù)比率來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)破產(chǎn)。Altman的方法得以普及的主要原因之一是它在同類行業(yè)中的公司進(jìn)行比較時(shí)，提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)。它也可以從公司的賬務(wù)賬目里選出一個(gè)單一指標(biāo)來(lái)看出公司的財(cái)政實(shí)力。雖然這個(gè)方法能夠被廣泛接受，但是它也有其局限性。正如Gibson和Frishkoff[1986]的研究，指標(biāo)在工業(yè)部門因采用的會(huì)計(jì)方法的不同可能存在著顯著的差異。這種局限性可能在金融機(jī)構(gòu)中使用財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境時(shí)

3、體現(xiàn)的最明顯。高杠桿的金融機(jī)構(gòu)表示這些為公司企業(yè)研究的預(yù)警模型并不能完全用到財(cái)務(wù)部門。然而這種預(yù)警方法在金融機(jī)構(gòu)領(lǐng)域仍得到認(rèn)可。在澳大利亞的列證中包括霍爾和拜倫[1992]與克蘭[1993]未發(fā)表的關(guān)于非銀行領(lǐng)域的財(cái)務(wù)困境的研究分析。這些研究都使用了概率模型來(lái)處理財(cái)務(wù)困境中有限的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變量的性質(zhì)在Tan[1997]較早的研究實(shí)驗(yàn)中得出在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)的分析研究是一種具有可行性的替代方法。特別是，它把重點(diǎn)放在對(duì)于存

4、在財(cái)務(wù)危機(jī)的信用合作社進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)警研究時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適用性。對(duì)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的財(cái)務(wù)預(yù)警模型與Hall和Byron的財(cái)務(wù)比率模型的研究結(jié)果進(jìn)行了比較。特別是，這項(xiàng)研究中Hall和Byron使用的是相同的數(shù)據(jù)樣本。這更加強(qiáng)了兩種模型比較的公正性。研究結(jié)果表明，在相同的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果略優(yōu)于財(cái)務(wù)比率模型。本文通過(guò)重建數(shù)據(jù)集擴(kuò)展了上述成果工作，在四個(gè)季度內(nèi)虧損的信用社被歸類為存在潛在危機(jī)，這樣就能最大限度地提前四

5、個(gè)月進(jìn)行模型預(yù)測(cè)。以便能夠通過(guò)預(yù)警模型最大限度的提前預(yù)測(cè)出四個(gè)季度的財(cái)務(wù)危機(jī)。因此，這項(xiàng)研究的動(dòng)機(jī)是對(duì)同一個(gè)信用社的財(cái)務(wù)危機(jī)提供早期預(yù)警時(shí)，重新審視人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是和財(cái)務(wù)比率模型一樣好或者是優(yōu)于財(cái)務(wù)比率模型。3最終總體數(shù)值做出的貢獻(xiàn)。二元邏輯回歸模型，如概率模型，Tobit回歸和羅吉特，能夠克服的判別分析存在的主要問(wèn)題。馬丁的論文(1977年)中銀行倒閉的二元選擇回歸技術(shù)的使用在銀行倒閉這個(gè)領(lǐng)域具有開(kāi)創(chuàng)性馬丁比較了二元邏輯回歸與多重判

6、別分析方法的分類精度。多重判別分析方法是在1970—1976年間在美聯(lián)儲(chǔ)的眾多監(jiān)管銀行中普遍用來(lái)分析財(cái)務(wù)危機(jī)的方法。他發(fā)現(xiàn)，雖然羅吉特和多元判別分析的準(zhǔn)確性的水平相似，但這兩種方法均優(yōu)于線性判別模型。在柯林斯和格林[1982]在企業(yè)倒閉的研究發(fā)現(xiàn)，Logit模型的使用，減少I型錯(cuò)誤（把財(cái)務(wù)有危機(jī)的公司檢測(cè)為健康公司）的出現(xiàn)，但該方法沒(méi)有明顯比多元判別分析模型好。他們得出結(jié)論，可能沒(méi)有必要運(yùn)用Logit模型進(jìn)行額外的計(jì)算，，除非是非常大的