基于动态主元分析的财务困境预测模型 (2009年)

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的。本文连续运用主元分析(也称动态主元分析),将多年的数据应用到经济预测模型中去,既增大了信息量又没有增加网络的复杂性,使得预测更加合理有效。最后将动态主元分析与BP网络结合构造了一个网络模型,并给出了实证研究的详细结果。