基于組合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)預(yù)警模型實(shí)證研究.pdf

1、競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)孕育發(fā)展機(jī)遇的同時(shí),也暗藏著無(wú)盡的風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)。對(duì)于上市公司而言,因財(cái)務(wù)危機(jī)淪為“ST”板塊甚至被迫退市的情況愈演愈烈。公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī),不僅危及自身的生存和發(fā)展,也給投資者、債權(quán)人帶來(lái)巨大的損失。因此,構(gòu)建一個(gè)有效實(shí)用的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,滿(mǎn)足利益相關(guān)者日益迫切的需要,己不單單是一個(gè)學(xué)術(shù)問(wèn)題,而且成為影響我國(guó)資本市場(chǎng)健康發(fā)展的重要因素,具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以制造類(lèi)企業(yè)為研究對(duì)象,旨在解決當(dāng)前傳統(tǒng)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)導(dǎo)致

2、的財(cái)務(wù)預(yù)警失效,并在吸收前人成果的基礎(chǔ)上,提出了現(xiàn)金制預(yù)警指標(biāo),之后進(jìn)行了模型構(gòu)造和實(shí)證研究,對(duì)于完善我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方面的研究具有一定參考價(jià)值。首先,本文總結(jié)了國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究現(xiàn)狀,并對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)理論作出了分析,尤其是財(cái)務(wù)危機(jī)的界定及其形成原因。其次,本文根據(jù)預(yù)警指標(biāo)建立的意義和原則,提出了基于現(xiàn)金流量的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),并通過(guò)對(duì)其進(jìn)行T檢驗(yàn),驗(yàn)證其合理性,同時(shí)還給出了本文的預(yù)警準(zhǔn)則定義。然后,本文在介紹了部分常用的

3、財(cái)務(wù)預(yù)警分析方法之后,提出了基于主成分分析法和BP(反向傳播,BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)方法,并給出了具體的原理和算法,構(gòu)建了財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警模型。在選擇了152家上市公司作為實(shí)證分析對(duì)象之后,進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明:組合預(yù)測(cè)模型集合了統(tǒng)計(jì)模型和人工智能模型的優(yōu)點(diǎn),在上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前兩年有83.92％的判別準(zhǔn)確率,具有較強(qiáng)的優(yōu)越性和應(yīng)用價(jià)值。最后,本文從企業(yè)的現(xiàn)金流、內(nèi)部控制和經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略三方面闡述了企業(yè)財(cái)務(wù)危