基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和股票市場(chǎng)的進(jìn)一步擴(kuò)容，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，時(shí)刻面臨著經(jīng)營(yíng)失敗陷入危機(jī)甚至破產(chǎn)的危險(xiǎn)。對(duì)于上市公司而言，如果陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，不僅危及其自身的生存和發(fā)展，也給投資者、債權(quán)人帶來巨大的損失。因此，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警管理，具有很重要的意義。
　　 本文利用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別方法構(gòu)建了一個(gè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究體系。選取了相同發(fā)展階段、相同規(guī)模、相同時(shí)間窗的150家制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，對(duì)該體系的判別過程

2、進(jìn)行了實(shí)證。
　　 在研究開展中，有以下兩方面內(nèi)容為本文特色：
　　 第一，不同于以往研究中利用盈利能力、運(yùn)營(yíng)能力等方面的若干個(gè)經(jīng)驗(yàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)，本文對(duì)表內(nèi)表外完整的25個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了兩次篩選，使得預(yù)測(cè)的指標(biāo)體系更具有合理性，能把較多的原始預(yù)測(cè)變量篩選為較少的變量，而信息含量卻沒有什么減少，使得模型更易于計(jì)算和推廣。
　　 第二，分別用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)判別模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型和組合判別模型對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行了實(shí)證比對(duì)和分析，