基于ANN的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，中國(guó)證券市場(chǎng)公司上市如雨后春筍，IPO數(shù)量與日俱增，但公司的實(shí)力良莠不齊，實(shí)際的經(jīng)營(yíng)情況不容樂(lè)觀，對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)顯得尤為重要。財(cái)務(wù)狀況預(yù)測(cè)的方法有傳統(tǒng)分析法和數(shù)據(jù)挖掘法，數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)方面具有非常大的優(yōu)勢(shì)。
　　用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)大量的歷史數(shù)據(jù)，分析上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)，在減少主觀和隨意判斷及提高判斷效率及準(zhǔn)確率上都有其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。這對(duì)于幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)自身問(wèn)題、提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

2、、發(fā)現(xiàn)潛在財(cái)務(wù)危機(jī)、找出危機(jī)誘因，幫助監(jiān)管機(jī)關(guān)加強(qiáng)監(jiān)管力度、提高監(jiān)管效率，幫助證券公司準(zhǔn)確判斷股票價(jià)值、提高證券咨詢服務(wù)水平，幫助投資者減少投資損失等方面都具有重要的實(shí)用價(jià)值。因此，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)，能有效的判斷出該公司是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
　　本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理模塊、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模塊以及財(cái)務(wù)預(yù)警查詢模塊。首先，從東方財(cái)富網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)資

3、源中下載并整理ST（Special Treatment）股票及以藍(lán)籌股和績(jī)優(yōu)藍(lán)籌股為代表的非ST股票近年來(lái)的重要財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中。其次，將ST股票及非ST股票數(shù)據(jù)作為輸出結(jié)果相反的兩類樣本以時(shí)間序列輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。接著，將傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)遺傳算法優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行效率和準(zhǔn)確率的對(duì)比。通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)證明經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好的滿足系統(tǒng)需求。最后，通過(guò)測(cè)試案例來(lái)說(shuō)明基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市