基于RBFNN的制藥類企業(yè)重組財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用.pdf

1、近幾年以來(lái)，隨著我國(guó)企業(yè)重組行為的日益頻繁，針對(duì)重組問(wèn)題的理論或?qū)嵶C的研究也越來(lái)越重要。本文分析了重組的相關(guān)基本概念及理論，闡述了目前常用的企業(yè)重組績(jī)效評(píng)價(jià)方法及采用的相關(guān)數(shù)學(xué)模型并分析了各方法的缺點(diǎn)；在此基礎(chǔ)上，大膽設(shè)想了采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)方法設(shè)計(jì)重組的財(cái)務(wù)效果評(píng)價(jià)模型。 為完成應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)方法設(shè)計(jì)重組的財(cái)務(wù)效果評(píng)價(jià)模型的任務(wù)，首先設(shè)計(jì)確定了一個(gè)能夠反應(yīng)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效主要方面的2層次共12項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括考察盈

2、利能力、資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力、企業(yè)發(fā)展能力、償債能力等四個(gè)方面。利用層次分析法確定該評(píng)價(jià)體系權(quán)重后，選取一定量樣本用模糊綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)方法進(jìn)行各樣本企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的綜合評(píng)價(jià)，得到的綜合評(píng)價(jià)值作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本和測(cè)試檢驗(yàn)樣本的樣本真值；徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練精度取0.01來(lái)確定重組企業(yè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型；之后利用所得到的模型對(duì)所收集到的03年符合本文重組研究要求的制藥類企業(yè)在重組前后三年(02，03，04)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

3、進(jìn)行評(píng)價(jià)應(yīng)用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：從總體上講，有48.1％的企業(yè)重組有效果，其中效果明顯的占40.7％；有51.9％的企業(yè)基本沒有重組效果，其中11.1％的企業(yè)重組后的效果明顯不如重組前；區(qū)分重組類型后考察發(fā)現(xiàn)，兼并收購(gòu)類重組后的財(cái)務(wù)效果總體上要比股權(quán)轉(zhuǎn)讓類的好；有11.1％的企業(yè)僅在重組當(dāng)年即03年有重組效果，而后的04年卻大幅下滑至重組前水平甚至低于重組前水平，這頗有財(cái)務(wù)重組之嫌。 不同于以往的常見的利用主成分分析方法對(duì)重組績(jī)效進(jìn)行實(shí)