基于神经网络的企业未来获利能力综合评价

中国管理科学 ›› 1998, Vol. ›› Issue (3): 34-38.

基于神经网络的企业未来获利能力综合评价

赵建国, 杨永武

东北财经大学大连 116025

收稿日期:1997-06-03 出版日期:1998-09-28 发布日期:2012-03-06

Neural Networks Based Synthetic Evaluation for Enterprises Future Profitable Ability

Zhao jianguo, Yang Yongwu

Dept.of Economics, Northeast Finance and Economics University, dalian

Received:1997-06-03 Online:1998-09-28 Published:2012-03-06

摘要/Abstract

摘要： 本文分析了相关分析──多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足之处。提出了基于神经网络的多指标综合评价法,从企业外部环境和企业技术实力等七个方面进行综合评价,并通过仿真试验,证明采用该方法获得的结果是令人满意的。

关键词: 神经网络, BP算法, 企业未来获利能力, 综合评价

Abstract: This paper discusses the advantages and defects of the multitarget synthetic evaluation in determining enterprises future profitable ability.We give the multitarget synthetic evaluation based on neural networks and evaluatesynthetically seven aspects including enterprise external circumstances,enterprise technical level etc.It is shown by thesimulation that the results are satisfied.

Key words: Neural networks, Enterprise future profitable ability, Backpropagation algorithm, Synthetic evaluation

赵建国, 杨永武. 基于神经网络的企业未来获利能力综合评价[J]. 中国管理科学, 1998, (3): 34-38.

Zhao jianguo, Yang Yongwu. Neural Networks Based Synthetic Evaluation for Enterprises Future Profitable Ability[J]. Chinese Journal of Management Science, 1998, (3): 34-38.

[1]	于孝建,刘国鹏,刘建林,肖炜麟. 基于LSTM网络和文本情感分析的股票指数预测[J]. 中国管理科学, 2024, 32(8): 25-35.
[2]	王露,易平涛,李伟伟. 多源不确定信息的随机模拟聚合评价方法及应用[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 103-112.
[3]	李伟伟,易平涛,王露. 基于行为特征分析的情境化评价方法及应用[J]. 中国管理科学, 2024, 32(10): 171-180.
[4]	周莹, 易平涛, 王露, 董乾坤. 心理阈值协同视角下群体评价数据客观优化方法及验证分析[J]. 中国管理科学, 2023, 31(7): 237-245.
[5]	高明, 刘超, 唐加福, 孙思晶, 邹广宇. 基于注意力神经网络的燃料电池寿命衰减预测[J]. 中国管理科学, 2023, 31(3): 155-166.
[6]	刘世峰,康来松,宫大庆. 面向群组的事件兴趣点推荐算法研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(12): 301-310.
[7]	杨莲, 石宝峰. 基于Focal Loss修正交叉熵损失函数的信用风险评价模型及实证[J]. 中国管理科学, 2022, 30(5): 65-75.
[8]	张婧, 周怡欣, 胡涵, 卞亦文. 基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(4): 264-274.
[9]	赵阳, 郝俊, 李建平. 基于修剪平均的神经网络集成时序预测方法[J]. 中国管理科学, 2022, 30(3): 211-220.
[10]	陈洪海. 基于反映象相关矩阵的评价指标筛选方法研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(11): 149-158.
[11]	王昱, 杨珊珊. 考虑多维效率的上市公司财务困境预警研究[J]. 中国管理科学, 2021, 29(2): 32-41.
[12]	胡春华,邓奥,童小芹,缪和,王宗润. 社交电商中融合信任和声誉的图神经网络推荐研究[J]. 中国管理科学, 2021, 29(10): 202-212.
[13]	张鼎华, 李卫俊, 李丞, 申世飞. 基于深度学习的多维情景空间下群体性事件分析与预测研究[J]. 中国管理科学, 2020, 28(8): 172-180.
[14]	陆晓琴, 冯玲, 丁剑平. 汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络[J]. 中国管理科学, 2020, 28(5): 1-13.
[15]	欧阳红兵, 黄亢, 闫洪举. 基于LSTM神经网络的金融时间序列预测[J]. 中国管理科学, 2020, 28(4): 27-35.