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基于邻域粗糙集-神经网络的上市公司财务预警模型构建与实证研究.docx

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    基于邻域粗糙集-神经网络的上市公司财务预警模型构建与实证研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在经济全球化和市场竞争日益激烈的当下，上市公司的财务状况不仅关乎自身的生存与发展，更对投资者、债权人、监管机构等众多利益相关方有着深远影响。一旦上市公司陷入财务困境，其融资难度将大幅增加，融资成本显著上升，甚至可能面临破产清算的风险，这不仅会损害股东和债权人的利益，还可能对市场信心造成冲击，影响金融市场的稳定。因此，构建精准有效的财务预警模型，提前察觉上市公司潜在的财务风险，已成为学术界和实务界共同关注的焦点问题。

    传统的财务预警方法，如单变量分析、多元判别分析和逻辑回归分析等，虽然在一定程度上能够

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