[摘要]目前BP神經網絡已經成功用于公司財務分析與預測，但神經網絡采用了傳統(tǒng)梯度下降探索法致使BP神經網絡存在著收斂速度慢，易陷入局部最優(yōu)等缺陷，對應用效果造成了不良影響。本文提出通過改進粒子群全局搜索算法對BP網絡進行訓練既保留了神經網絡原有的優(yōu)點，又克服了傳統(tǒng)訓練方法的缺陷。實證表明，該方法預測結果優(yōu)于傳統(tǒng)神經網絡模型，

[關鍵詞]財務困境；粒子群優(yōu)化；神經網絡；訓練方法

一、引言

財務困境預測已經成為資本結構理論的一個重要分支。公司若處于財務困境，則破產的可能性較大，而破產總體來說會造成社會財富的損失，包括股東投資和債權人債權遭受損失，公司雇員失去工作。政府失去部分稅收來源等。