基于神经网络的财务困境预测模型比较研究的任务书.docx

基于神经网络的财务困境预测模型比较研究的任务书

一、任务目的与要求

1.研究现有基于神经网络的财务困境预测模型的方法、特点、缺陷及优化方向，探究其在实际应用中的可行性和有效性。

2.分析不同的财务困境预测模型的优劣，进行实证研究和比较，找到相对优秀的模型。

3.探究基于神经网络的财务困境预测模型的应用前景和未来发展方向。

二、研究内容

1.基础理论研究：对神经网络的相关理论知识进行系统性的解析和总结，包括神经元、梯度下降法、反向传播算法等。

2.模型分析与比较：选取几种基于神经网络的财务困境预测模型进行分析与比较，结合实际数据进行实证研究，找到相对最优的那一种模型。

3.未来发展方向：根据前两个研究内容，探究基于神经网络的财务困境预测模型的未来发展方向，预测其可能出现的新技术和方法。

三、研究方法

1.文献资料法：通过查阅相关的中英文文献、学位论文等资料，了解目前神经网络在财务困境预测中的应用情况，掌握其研究历程与发展趋势。

2.实证分析法：选取一些实际财务数据进行实验，通过运用神经网络进行预测分析和比较，确定相对优秀的模型，以验证其实用性和有效性。

3.专家访谈法：采取专家访谈方式，收集有关神经网络在财务困境预测中的经验，了解行业内对其优劣的看法、现实应用情况以及未来发展趋势等信息。

四、研究进度安排

1.前期准备（1个月）

1）明确研究任务，确定研究方向和方法；

2）进行相关文献查阅和梳理，制定研究方案和实验计划；

3）制定调研大纲、问题并对相关领域的专家进行访谈；

4）团队成员开展专业知识和操作技能方面的培训。

2.实验设计与数据采集（2个月）

1）选择并收集多组财务数据，存储、过滤和加工；

2）制订实验设计方案，明确实验步骤与评价指标；

3）组织实验并进行数据预处理和标准化。

3.模型分析与比较（2个月）

1）选择和构建多个基于神经网络的财务困境预测模型；

2）将实验样本分别输入到模型中进行训练和测试；

3）对模型的预测表现进行统计和分析。

4.结果分析与结论（1个月）

1）总结数据分析、模型训练和预测结果；

2）对实验结果进行分析和比较；

3）提出未来发展方向和进一步改进的建议。

五、预期成果

1.完成符合学科规范、时间要求和质量要求的研究报告；

2.文章发表在财务和神经网络领域相关的重要学术期刊或本领域的重要会议上，并获得评论和引用；

3.在研究过程中积累经验并提升专业水平。