《表5 不同模型性能对比情况》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于盈利质量的DANP变权财务危机预警模型研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

(2）与预测准确率较高模型比较。基于以往研究发现，现阶段，国内外学者构建了多种财务危机预测模型，例如：支持向量机、Logistic、神经网络、概率比、多元逻辑回归等，其中，支持向量机又可以划分为两类，即PCA-SVM、KPCA-SVM，Logistic又可以划分为四类即网络结构、MCP、SCAD、LASSO。在上述模型中，KPCA-SVM和网络结构型Logistic两类模型的准确率相对较高，分别为84.41%和89.01%。而DANP变权财务危机预警模型的准确率为90.48%，分别比上述两类模型提高了6.07%和1.47%，这说明其预测能力明显强于上述一系列模型。除此之外，从自调节性、可操作性以及可靠性三方面，将DANP变权财务危机预警模型和KPCA-SVM、网络结构型Logistic两类准确率相对较高的模型进行对比，具体情况如表5所示。结合表5发现，DANP变权财务危机预警模型的自调节性、可操作性以及可靠性均较高，其性能明显优于KPCA-SVM和网络结构型Logistic两类模型。