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基于径向基神经网络的非寿险公司财务预警研究
摘要：
本文基于径向基神经网络方法，研究了非寿险公司的财务预警问题。首先对非寿险公司的财务指标进行了归一化处理，并提取了主要的财务指标：营业收入、净利润、总资产、总负债、总股本等，作为训练数据集。其次，借助径向基神经网络模型，对非寿险公司的财务风险进行了预测和预警。实验结果表明，径向基神经网络可以有效地识别故障状态、发出财务预警信号，具有较好的预测精度和稳定性。
关键词：径向基神经网络；财务预警；非寿险公司；财务指标
1.引言
随着市场竞争的加剧和经济环境的不断变化，非寿险公司面临着越来越多的财务风险。如何通过有效的财务预警手段，及时发现公司的财务危机，以便采取有效的措施加以解决，已成为一个亟待解决的问题。径向基神经网络模型作为一种新兴的机器学习方法，能够利用已有的财务数据集，进行快速而准确地财务预测和预警，具有重要的实际应用价值。
2.研究方法
2.1数据准备
本研究以某非寿险公司的2015年到2019年的财务数据为基础，对营业收入、净利润、总资产、总负债、总股本等主要财务指标进行了归一化处理，得到标准化的训练数据集。其中，数据的归一化处理采用了最大-最小规范化方法，将所有财务指标的数值缩放到0到1之间。
2.2模型构建
模型的构建基于径向基神经网络（RBFNN），RBFNN是一种最常见的神经网络模型之一，能够对非线性数据进行有效的分类和回归分析。本研究采用了标准的三层RBFNN模型，其中输入层为n个神经元，中间隐含层为m个径向基函数，输出层为1个线性神经元。
2.3模型训练
模型的训练基于一组关于非寿险公司财务指标的历史数据集，通过反向传播算法不断更新RBFNN的连接权重和阈值，以实现对非寿险公司财务风险的预测和预警。在本研究中，采用了最小均方误差（MSE）作为目标函数，同时利用交叉验证方法对模型参数进行了优化调整。
3.实验结果
为评估RBFNN模型的预测效果，本研究采用了ROC曲线和混淆矩阵等方法进行了实验分析。实验结果表明，RBFNN模型能够在较高的准确率和较低的错误率之间实现良好的财务预测和预警。
4.结论
本研究基于径向基神经网络模型，建立了一套非寿险公司财务预警系统，能够对公司的财务风险进行有效地预测和分析，并能够及时发出预警信号。实验结果表明，RBFNN模型具有较高的预测精度和可靠性，是一种优秀的财务预测和预警方法，具有重要的实际应用价值。