TY -的A2 -法鲁克,艾哈迈德·王盟——应PY - 2022 DA - 2022/03/31 TI -上市公司财务危机预测模型基于统计和AI SP - 1118023六世- 2022 AB -在激烈的市场竞争中,公司不断面临陷入GFC的威胁。全球金融危机是指一个危机在全球金融资产或金融机构或金融市场。然而,全球金融危机的威胁(GFC)不是无助,但可以提前预测。因此,构建一个GFC预测模型对公司的发展具有重要意义。本文主要研究上市公司GFC预测模型基于统计数据和人工智能的方法。本文选择确定训练样本和测试样本的数量分别为40和16,即8公司作为测试样本是随机选择的财务状况公司和GFC公司分别,其余40成为训练样本。根据特征指标的主要选择,本文采用频率统计信息的方法,也就是说,通过之前的研究选择更高的频率,和指标选择在此基础上。本文将使用Kolmogorov-Smimov(钴测试)拟合优度检验方法。本文中的每个预警指标选择应该能够区分GFC non-GFC公司,所以选择应由指标。将每年的指标因素因子分析得到的函数公式,并得到一个新的变量组。 Then SPSS16.0 was used for binomial logistic regression analysis for each year. This article uses KMO and Bartlett identification. The assumption of the sphericity test of the Bartlett test is that the correlation coefficient matrix is an identity matrix, and statistics are obtained according to the matrix formula of the correlation coefficient matrix. The prediction accuracy of the nonlinear combination discriminant method has been improved in the first three years of the GFC, and in the year ( t−3),这是一个小远离危机时间,准确率达到了83%。结果表明,结合统计和AI显著影响GFC的预测模型的预测精度的提高上市公司。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/1118023 - 10.1155 / 2022/1118023摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER