En av de mest intressanta ämnena för investerare och beslutsfattare har varit att fastställa företagets riskförsummelse med hjälp av finansiella rapporter. De diskriminanta variabler som kan väljas för att förutsäga fast hälsa påverkar signifikant exaktheten i modellerna, särskilt om vi har en saknad data tillgänglig. Vi utvecklade en hybridmodell av neurala nätverk för att studera risken för misslyckanden för marockanska företag med hänsyn till datatillgänglighet och tillförlitlighet. Baserat på en trestegsanalys kombinerar denna metod diskriminant analys, flerlagers neurala nätverk och självorganiserande-kartor. Denna hybridmodell tar hänsyn till företagens beteende under tre år för att förutsäga riskbortfall. Den är kvalificerad som en dynamisk modell eftersom den anpassar sig till finansiell miljö och datatillgänglighet. Modellen överträffar Diskriminant analys och ger ett visuellt övervakningsverktyg för att övervaka ett företags portfölj.
En hybridmodell av diskriminerande neurala nätverk är utformad för att studera risken för misslyckande av marockanska företag med datatillgänglighet och tillförlitlighet REF.
Hybrid Discriminant Neural Networks for Bankruptcy Prediction and Risk Scoring
{'venue': 'ANT/SEIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}