基于類龍伯格預(yù)測(cè)器的財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究

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【摘 要】 預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境一直是財(cái)務(wù)管理中的重要環(huán)節(jié)，而傳統(tǒng)基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)預(yù)警算法在應(yīng)對(duì)噪聲分布不確定問題時(shí)難以保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率，一定程度上降低了該方法的實(shí)際價(jià)值。針對(duì)其缺陷，文章創(chuàng)新性地提出了基于龍伯格觀測(cè)器理論和線性矩陣不等式技術(shù)的預(yù)測(cè)算法，在噪聲分布情況不能有效辨識(shí)或辨識(shí)誤差較大時(shí)預(yù)測(cè)效果更優(yōu)，同時(shí)簡(jiǎn)化了預(yù)測(cè)步驟，降低了計(jì)算復(fù)雜度。（剩余11638字）