神经网络与逻辑回归：公司破产预测的比较研究

"Acomparisonofartificialneuralnetworkmodelandlogisticsregressioninpredictionofcompanies’bankruptcy(AcasestudyofTehranstockexchange)"，这篇研究论文探讨了人工神经网络模型（ANNs）与逻辑回归（LR）在预测公司破产方面的差异，特别以德黑兰证券交易所（TSE）的公司为研究对象。 文章指出，在破产预测中，两种模型都有较高的潜在能力，特别是在提前3年、2年和1年的时间点上。研究采用了三层结构的人工神经网络，包含一个隐藏层和一个输出神经元，同时处理七个自变量和一个因变量。这种神经网络模型被认为在预测破产方面表现出比逻辑回归模型更强的能力。 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计分析方法，尤其适合处理二元结果变量，如破产与否。它通过建立一个连续函数来估计某个事件发生的概率，这种方法简单且易于解释。然而，对于复杂的问题，例如涉及多个非线性关系的破产预测，LR可能无法捕捉到所有重要的关系。 相比之下，人工神经网络模型模仿人脑的工作方式，能够处理非线性关系和复杂数据模式，从而在某些情况下提供更准确的预测。三层结构的神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层能够学习并捕获输入数据的复杂模式。在本研究中，神经网络模型的这种能力使得它在预测TSE公司破产时表现出优越性。 论文的研究结果对于企业和金融机构的决策者来说具有重要意义，因为他们可以利用这些模型来评估风险，提前规划，减少破产的可能性。同时，该研究也强调了在特定情境下选择合适预测模型的重要性，因为不同的方法可能对相同问题产生不同的预测效果。 这篇研究论文对比了两种预测工具——人工神经网络和逻辑回归，并在实际案例中展示了它们在公司破产预测的应用。通过对德黑兰证券交易所公司的数据进行分析，研究发现神经网络模型在处理复杂预测任务时具有更高的预测准确性和效能。这为未来在金融风险管理和经济预测领域的研究提供了有价值的参考。