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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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