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[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] 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] 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] 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] 企业经济  [作者] 张晓莉  刘大为  
建立科学的企业财务预警机制和系统是防范和化解企业经营风险的重要保障,传统的预测与分析方法存在工作量大、预测精度不高等问题。本文将智能计算引入财务风险预测,运用灰色系统理论,提出了一种企业财务风险预测模型,以企业历史财务数据为基础实现对企业财务风险分析和预警。实证研究表明,与传统的方法相比较,该方法具有计算精度高、收敛速度快等优点,有助于实现企业财务风险的预警管理,提高防范财务风险的能力,为企业可持续发展提供保障。
[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] 山西财经大学学报  [作者] 冯征  
传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。
[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] 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] 经济研究参考  [作者] 郑庆华  石盼盼  
一、引言2008年美国次贷危机引发金融危机之后,无论是站在企业管理者的角度还是站在企业投资者的角度,我们都不愿意再看到企业集体大面积陷入财务危机的困境中。美国次贷危机产生的主要原因是美国各大银行无限制地向没有还款能力的人群发放住房贷款,最后由于多数还款者无力按期向银行支付住房贷款导致美国各大银行纷纷破产。试问如果能够认清事实真相,相信这场美国的次贷危机也不会最终演变为全世界的金融危机。
[期刊] 财会月刊  [作者] 李健  刘翔  
本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。
[期刊] 软科学  [作者] 朱佳翔  谭清美  荆象源  
构建了一个基于灰关联度的两阶段财务风险灰色预警模型。第一阶段以"典型ST上市公司"财务风险指标为参照,提出了财务风险评分的灰关联度算法,得出的财务风险评分值可对上市公司当前的财务风险进行评估。第二阶段以财务风险评分为复合指标,构建上市公司财务风险预警的灰预测GM(1,1)模型,通过该模型可对非ST上市公司未来会计年度财务风险进行预测,由此可在预测到的财务灾变之前采取风险防范措施,以免上市公司进一步"ST化"。
[期刊] 经济与管理研究  [作者] 陈远志  罗淑贞  
本文选取农业板块上市公司作为实证研究对象,探讨具体行业财务预警分析的必要性;基于沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量分析、Z模型、Zeta模型、F模型以及F'分数模型的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且加入行业修正值及现金流量指标的F'分数模型的预测准确性在各时点均为最高。本文的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,并指明了后续研究方向。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 邓庆彪  文辉  
选取我国保险行业中40家非寿险公司2006~2008年的混合非平衡面板数据作为研究样本,采用径向基神经网络模型从偿付能力、盈利能力、成长能力三个角度对非寿险公司财务预警进行研究。实证表明,此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息,并且在我国保险业具有样本量小,有效数据少的情况下,有着良好的运用前景。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 杨旸  林辉  
上市公司陷入财务困境直接影响投资者收益、管理者决策和股东利益,建立行之有效的财务困境评价模型已成为学术界关注的焦点。文章在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于离散Hopfield网络模型开展上市公司财务困境评价的步骤,以2013-2015年沪深A股被实施ST的上市公司为实证样本,进行财务困境预警实证研究和稳健性检验。实证结果表明,本模型至少可以提前1年对ST上市公司的财务困境实现全面预警,可以提前6个季度对92%的ST上市公司进行有效预警,故适用于财务困境预警研究且具有稳健性。
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