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综合财务业绩指数预测——一种神经网络方法( Composite financial performance index prediction – a neural networks approach )
DCS Popa DN Popa V Bogdan R Simut
财务指标是衡量公司经营业绩最常用的变量，它反映了财务状况、综合收益和其他重要的报告方面。在竞争环境中，业绩计量模型允许在同行业和行业之间进行比较分析。本文旨在设计一个综合财务指标来确定上市公司的财务业绩，并进一步运用神经网络预测企业经营业绩。采用主成分分析法构建了一个综合财务指标，使用了2011-2018年期间的四个传统会计指标和四个基于价值的指标。通过综合财务指标对企业经营业绩进行了五次预测实验。结果表明，在前三个实验中，两年的观察表明比使用一年的观察的相同实验有更好的预测行为。因此，我们得出结论，从一年以上的观察是必要的，以预测财务业绩指数的价值。研究结果表明，递归神经网络模型在考虑到更真实的财务业绩指数（2012-2018）而不是仅仅考虑一年（2018）的数据时，预测的财务业绩综合指数更好。
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