本文以2001年至2008年间74家A股机械、设备、仪表业上市公司数据为研究对象,分别用多元判别、逻辑回归、BP神经网络和支持向量机四种方法构建了财务危机预警模型,并用2009年至2012年间24家同行业上市公司作为检验样本对模型进行了检验。研究结果表明:第一,人工智能方法所构建模型的预测准确率比传统方法构建模型的准确率高;第二,资产净利率和营业收入增长率是区分机械、设备、仪表行业上市公司财务状况优劣的重要指标。
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