多层感知器在企业破产预测中的应用:深度学习与数据分析
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更新于2024-06-18
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"这篇论文探讨了多层感知器(MLP)在企业破产预测中的应用,结合了数据科学、深度学习和机器学习等技术,旨在建立一个准确且可靠的预测模型,以预防经济危机。"
正文:
多层感知器(MLP)是一种广泛应用于机器学习中的前馈神经网络,其结构包含至少一个隐藏层,能够处理非线性关系和复杂模式。在企业破产预测的背景下,MLP模型因其强大的模型适应性和学习能力而备受关注。论文首先对过去的文献进行了综合回顾,讨论了统计模型和智能模型在预测企业失败方面的应用,其中包括大约500项研究,涉及了近20种不同的技术。
MLP模型的构建通常需要选择合适的优化算法(如梯度下降、随机梯度下降等)、激活函数(如sigmoid、ReLU等)、神经元数量以及层数。作者们通过实验对比了不同参数设置下的模型性能,使用了平均准确度、特异性、灵敏度和精确度等评价指标。他们基于台湾企业的数据集进行了案例研究,以验证模型的有效性,并进行了全面的比较分析。
在经济危机期间,如2008年的金融危机,高破产率可能导致严重的经济和社会问题。因此,准确预测企业破产的能力至关重要。MLP模型在预测财务困境方面表现出色,仅次于Logistic Analysis (LA)。MLP的优势在于其能够自动学习特征之间的复杂关系,而无需人为定义复杂的数学模型。
论文深入分析了MLP在破产预测中的表现,指出其优于其他模型的可能原因,如对非线性关系的高效处理和对大规模数据的适应性。通过这种方法,可以提前识别潜在的财务风险,从而帮助政策制定者和企业采取预防措施,降低经济损失。
总结来说,这篇研究揭示了多层感知器模型在企业破产预测中的潜力,强调了在经济危机预防中的重要作用。通过不断优化和改进这些模型,可以更好地预测和管理企业倒闭的风险,进而维护经济体系的稳定。未来的研究可能会进一步探索更高级的深度学习架构和其他技术,以提高预测的精度和可靠性。
2017-10-17 上传
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