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技术之。
琼斯，第页这种方法被描述为多元比例线性判定得到个数值值，每个样本公司，使用个独立的变量组合。
然后分析师根据抽样结果确定值的取值范围对于低于截止范围值的公司进行了预警，破产，高于取值结果的公司预测其保持健康。
卷第号年方法的要求主要是将个多维的问题简化到个单的数值。
奥特曼首先利用判别分析方法预测企业破产。
利用判别分析方法的研究普遍被认为具有高层次的预测等级判别分析模型的缺点主要在于模型所带来的统计的限制性要求。
例如，独立的变量应该有个多元正态分布的要求经常受到妨碍，例如，当虚拟独立变量被使用时。
此外，该模型所产生的得分在使用其解释的结果是有限的，因为它基本上是个顺序的排名。
另外，也没有简单的方法来确定各个独立变量对最终总体数值做出的贡献。
元逻辑回归模型，如概率模型，回归和罗吉特，能够克服的判别分析存在的主要问题。
马丁的论文年中银行倒闭的元选择回归技术的使用在银行倒闭这个领域具有开创性马丁比较了元逻辑回归与多重判别分析方法的分类精度。
多重判别分析方法是在年间在美联储的众多监管银行中普遍用来分析财务危机的方法。
他发现，虽然罗吉特和多元判别分析的准确性的水平相似，但这两种方法均优于线性判别模型。
在柯林斯和格林在企业倒闭的研究发现，模型的使用，减少型把财务有危机的公司检测为健康公司的出现，但该方法没有明显比多元判别分析模型好。
他们得出结论，可能没有必要运用模型进行额外的计算，除非是非常大的型的成本。
最支持这些般方法的研究是由和对以下个问题进行财务预警模型的方法有选择性的样本和随机选择的样本在模型的估计和验证中的作用使用任意的取值范围假设在平等的成本预测下的。
同时使用概率单模型和多元判别模型，以纠正这些问题，他们发现，当假定所有企业都不会破产时无论是多元判别模型还是概率模型的预测结果都优于个简单的模型。
外文文献原文，。
本文通过重建数据集扩展了上述成果工作，在个季度内亏损的信用社被归类为存在潜在危机，这样就能最大限度地提前个月进行模型预测。
以便能够通过预警模型最大限度的提前预测出个季度的财务危机。
因此，这项研究的动机是对同个信用社的财务危机提供早期预警时，重新审视人工神经网络是不是和财务比率模型样好或者是优于财务比率模型。
比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究。
对于基于神经网络研究的财务预警模型与和的财务比率模型的研究结果进行了比较。
特别是，这项研究中和使用的是相同的数据样本。
这更加强了两种模型比较的公正性。
研究结果表明，在相同的财务数据下人工神经网络模型的实验结果略优于财务比率模型。
因此，这项研究的动机是在对于同个信用社的财务危机提供早期预警时，重新审视人工神经网络是不是和财务比率模型样好或者是优于财务比率模型。
比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究。
对于基于神经网络研究的财务预警模型与和的财务比率模型的研究结果进行了比较。
特别是，这项研究中和使用的是相同的数据样本。
这更加强了两种模型比较的公正性。
研究结果表明，在相同的财务数据下人工神经网络模型的实验结果略优于财务比率模型。
本文通过重建数据集扩展了上述成果工作，在个季度内亏损的信用社被归类为存在潜在危机，这样就能最大限度地提前个月进行模型预测。
以便能够通过预警模型最大限度的提前预测出个季度的财务危机。
因此，这项研究的动机是对同个信用社的财务危机提供早期预警时，重新审视人工神经网络是不是和财务比率模型样好或者是优于财务比率模型。
比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究。
然而，神经网络模型的影响，网络训练算法的效果和学习形式都需要进步研究或者优化以便在其为分类问题提供解决方案的能力方面能有个更好的成果。
在具有财务危机的情况下判别分析已经成为用来分析财务数据的最常用的技术之。
琼斯，第页这种方法被描述为多元比例线性判定得到个数值值，每个样本公司，使用个独立的变量组合。
然后分析师根据抽样结果确定值的取值范围对于低于截止范围值的公司进行了预警，破产，高于取值结果的公司预测其保持健康。
卷第号年方法的要求主要是将个多维的问题简化到个单的数值。
奥特曼首先利用判别分析方法预测企业破产。
利用判别分析方法的研究普遍被认为具有高层次的预测等级判别分析模型的缺点主要在于模型所带来的统计的限制性要求。
例如，独立的变量应该有个多元正态分布的要求经常受到妨碍，例如，当虚拟独立变量被使用时。
此外，该模型所产生的得分在使用其解释的结果是有限的，因为它基本上是个顺序的排名。
另外，也没有简单的方法来确定各个独立变量对最终总体数值做出的贡献。
元逻辑回归模型，如概率模型，回归和罗吉特，能够克服的判别分析存在的主要问题。
马丁的论文年中银行倒闭的元选择回归技术的使用在银行倒闭这个领域具有开创性马丁比较了元逻辑回归与多重判别分析方法的分类精度。
多重判别分析方法是在年间在美联储的众多监管银行中普遍用来分析财务危机的方法。
他发现，虽然罗吉特和多元判别分析的准确性的水平相似，但这两种方法均优于线性判别模型。
在柯林斯和格林在企业倒闭的研究发现，模型的使用，减少型把财务有危机的公司检测为健康公司的出现，但该方法没有明显比多元判别分析模型好。
他们得出结论，可能没有必要运用模型进行额外的计算，除非是非常大的型的成本。
最支持这些般方法的研究是由和对以下个问题进行财务预警模型的方法有选择性的样本和随机选择的样本在模型的估计和验证中的作用使用任意的取值范围假设在平等的成本预测下的。
同时使用概率单模型和多元判别模型，以纠正这些问题，他们发现，当假定所有企业都不会破产时无论是多元判别模型还是概率模型的预测结果都优于个简单的模型。
外文文献原文，。
预警模型包括早期预警信号，这两种模式可以提高预测的准确率。
是否将公司列入预警信号是至关重要的，因为它在股东和管理人员或银行贷款人的利益，能够尽快识别出财务危机。
更重要的是，无论是模型和模型在新的规范指标下显著的减少，在个信用社案例中，人工神经网络模型得出的预警信号比概率模型要早从我们的调查中，威尔逊和沙尔达，路德，和杨等人的研究也证明人工神经网络模型在进行财务预警时是种很有前途的方法，能够充分的的应用到破产预测程序。
因为与识别能力大量联系，因此只需要很少的统计专业知识与能力相结合，人工神经网络应该被当做在这方面进行研究时利用的工具之。
正如和的研究，指标在工业部门因采用的会计方法的不同可能存在着显著的差异。
比较人工神经网络模型和概率模型两者对于财务预警作用的研究
