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上市企业柔性财务融资预测仿真研究

发布时间:2019-01-10 21:40  文章来源:笔耕文化传播
【摘要】:对上市企业柔性财务融资进行准确预测,可以提高企业财务安全系数。进行柔性财务融资预测时,应获取柔性财务融资关联度较强的指标,建立融资预算训练矩阵,对训练矩阵参数组合进行寻优完成预测,但是传统方法主要依靠实际的企业现金流动情况进行预测,但不能对柔性财务融资关联度较强的指标进行准确描述,无法对融资预算训练矩阵进行寻优,导致建模不准确的问题。提出基于灰色关联度的上市企业柔性财务融资预测模型。先融合于灰色关联度理论获取与柔性财务融资关联度较强的指标,借鉴LSSVM理论建立柔性财务融资预算训练矩阵,采用模式搜索原理对LSSVM预算训练矩阵参数组合进行寻优,获取最优训练预算矩阵的预算值与验证样本的均方根误差,将拟合误差序列作为训练数据,建立上市企业柔性财务融资预测模型。仿真结果证明,所提模型预算结果较为精确,为国内企业融资决策提供了重要的依据。
[Abstract]:Accurate prediction of flexible financial financing of listed enterprises can improve the financial safety factor of enterprises. In the prediction of flexible financial financing, we should obtain the index of strong correlation degree of flexible financial financing, establish the training matrix of financing budget, and optimize the parameter combination of training matrix to complete the prediction. But the traditional method mainly depends on the actual enterprise cash flow forecast, but can not accurately describe the flexible financial financing related index, can not optimize the financing budget training matrix. The problem of inaccurate modeling. This paper presents a forecasting model of flexible financial financing for listed enterprises based on grey correlation degree. Firstly, it is combined with the grey correlation degree theory to obtain the index of strong correlation degree of flexible financial financing, and the LSSVM theory is used to establish the flexible financial financing budget training matrix, and the parameter combination of LSSVM budget training matrix is optimized by mode search principle. The estimation value of the optimal training budget matrix and the root-mean-square error of the verification sample are obtained. The fitting error sequence is taken as the training data to establish the flexible financial financing prediction model of listed enterprises. The simulation results show that the proposed model is accurate and provides an important basis for domestic enterprises to make financing decisions.
【作者单位】: 青岛滨海学院会计学院;
【分类号】:F275

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2406810


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