《表8 两种模型对比结果：化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究——来自沪深A股的经验证据》

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《化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究——来自沪深A股的经验证据》

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表8中第一类错误代表正常的上市公司被判别为陷入财务危机的百分比，第二类错误代表陷入财务危机的公司被误判为财务状况正常的百分比。表8数据显示，Logistic模型中，犯第一类错误、第二类错误的概率及总体误判率都是3.8%；而BP神经网络模型判别全部正确，即犯第一类错误、第二类错误的概率及总体误判率均为0。因此，我们可以运用BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行判别预测，而Logistic模型判别准确率达到90%以上，也比较高，可以结合公司具体情况合理谨慎使用该模型。