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[期刊] 财会月刊  [作者] 王志仁  曾繁荣  
本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002~2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确。
[期刊] 工业工程  [作者] 李铭  肖东生  
针对上市公司财务危机风险预警问题,把具有智能综合评价性质的BP神经网络引入该领域,克服了人为确定权重的困难及模糊性和随机性的影响。结合实证分析,将上市公司财务风险警度分为4类并对上市公司的财务数据进行预警,最后与实际数据相比较,说明该方法用于财务预警具有很高的正判率,能够有效地帮助上市公司防范潜在的财务危机。
[期刊] 财会通讯  [作者] 姚爽  高江波  黄玮强  
文章基于制造业整体特征,选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系;在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理,通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题,构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型;以60家制造业上市公司为样本,进行实证研究。通过对数据的降维处理,提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明:FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小,且预测准确率达到95%,具有良好的预警作用。
[期刊] 会计之友  [作者] 黄晓波  高晓莹  
现阶段,激烈的市场竞争与动荡的经济环境给各行各业带来了前所未有的挑战,对于企业的经营者与投资者来说,能够准确预测财务危机并有效地规避财务危机具有重大的现实意义。制造业在我国经济中具有举足轻重的地位,文章以制造业上市公司为例,引入财务指标与非财务指标构建指标体系,运用因子分析对筛选的指标进行降维,使各个指标间不相关,消除多重共线性,以得出的公因子作为神经网络模型的输入层来提升神经网络的拟合效率,以企业被特别处理与没有被特别处理作为神经网络模型的输出层,运用此模型对财务危机进行预测。预测结果显示:该财务危机预警模型预测效果较好,能够帮助制造业上市公司识别潜在的财务危机。除此之外,根据结论得出企业的...
[期刊] 财会通讯  [作者] 曹彤  郭亚军  
本文以山东省67家在沪深主板上市的制造业公司作为研究对象,选取各公司2009—2011年的数据,构建包含财务指标和非财务指标的指标体系,运用因子分析和BP神经网络模型对样本数据进行训练、测试。研究表明:BP神经网络预测结果的综合正确率符合设计标准,可以为山东省制造业上市公司提供较为准确的预警信息;BP神经网络具备自我学习、训练、调整的能力,可以科学地分析数据,使评价结果科学、准确。
[期刊] 农业技术经济  [作者] 王新利  陈敏  
本文基于我国农业上市公司现行会计信息供给状况,构建了包含盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力、投资获利能力及会计事务所审计报告意见作为财务预警评价的初始变量。采用偏最小二乘BP神经网络模型对数据进行筛选、学习、训练达到对检测数据的预测,预测结果的综合正确率达到90.2%,期望结果与实际结果基本一致,达到对农业上市公司财务风险科学、准确预测,可以为农业上市公司经营者和投资者提供参考。
[期刊] 会计之友  [作者] 高燕  杜玥  曾森  
实体经济是国民经济的基石,习近平总书记强调,要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,抓实体经济一定要抓好制造业。制造业投入大且利润率低,由于经营环境的复杂和竞争的日益激烈,制造业在规模的扩张中财务风险不断累积,到一定程度即可能酿成财务危机。一汽夏利曾经是经济型汽车标杆和行业领跑者,但辉煌15年之后开始走下坡路,最终被收购并被改旗易帜为中国铁物。及时预判财务危机,及时采取措施控制财务风险,是制造企业做强做大保持良好发展态势的关键。文章以A股制造企业为样本,构建BP神经网络模型预警财务风险,并以一汽夏利(现中国铁物)为例进行分析,提出防范风险的建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尤璞  武戈  
文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。
[期刊] 财会通讯(理财版)  [作者] 朱敏  聂顺江  范晓燕  
近年来,因财务危机而走向破产的国内外上市公司屡见不鲜,其重要原因之一是企业没能有效地监测、防范和规避财务风险。因此,企业应该建立行之有效的预警机制来避免财务风险的
[期刊] 财会通讯(学术版)  [作者] 邹雷  章道云  
本文以2006年深沪两市新增制造业ST上市公司为研究样本,同时选取相应的制造业盈利公司配对,通过定量和定性分析建立预警指标体系,运用fisher二类线性判别法建立财务预警模型,对制造业上市公司财务预警进行了分析,以期为上市公司财务预警分析提供参考。
[期刊] 商业研究  [作者] 姜金贵  梁静国  
简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。
[期刊] 武汉金融  [作者] 张国政  陈维煌  周洁红  
行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。
[期刊] 财会通讯  [作者] 崔洁  
本文选择2010年和2009年我国78家制造业上市公司为研究样本,建立适合上市公司的财务危机预警模型,对其数据进行了研究,结果表明:我国制造业上市公司财务数据有效,并具有较强的预测能力。能够预测其未来发生财务危机的概率,财务指标包含着一定的信息含量,财务数据的使用者能够根据企业的资产负债表、利润表和现金流量表所提供的信息对企业将来是否会发生财务危机做出较为准确的预测。
[期刊] 会计之友  [作者] 余杰  田康乐  
文章以制造业上市公司为例,选取2010—2012年首次被ST的公司及其配对公司作为样本,前两年样本用于建模,第三年用于检验,设计从财务和公司治理两个角度出发的财务危机预警指标,并从中筛选出预警能力较强的指标,通过因子分析提取公共因子后构建Logistic回归模型,其回代与预测准确率分别为79.41%和78.57%。
[期刊] 商业研究  [作者] 任金政  刘璇  
本文以2008-2010年被"特别处理"(ST和*ST)的34家制造业上市公司和68家健康公司为研究样本,选取了资产负债率、应收账款周转率、销售净利率、主营业务收入增长率、现金流量比率、每股收益等25个财务预警初始指标,运用正态性检验、T检验、非参数检验以及相关性分析,筛选出了财务预警能力较强的财务指标;基于logistic回归分析法,构建了T-2年、T-3年和T-4年的制造企业上市公司财务预警模型,采用样本外检验法检验了所建模型的有效性,解释分析了模型结果。结果表明模型具有较高的预测能力,尤其在发生财务危机的前两年,准确度更是高达90%以上。
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