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[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] 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] 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] 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] 财会通讯  [作者] 徐楠  谢瑞峰  
一、引言近年来,物流市场规模扩张迅猛,初步形成了一批物流企业核心群体。物流业作为国民经济的重要组成部分,地位愈发重要。现阶段我国物流业尚处在调整结构、产业升级阶段,整个行业发展程度与其在国民经济运行中的地位不匹配,特别是全社会物流总费用占GDP的比重居高不下,严重影响了国民经济运行的质量。降低物流企业成本,提升企业绩效刻不容缓。本文拟从物流上市公司财务绩效评价的视角出发,在借鉴前人研究成果的基础上,利用相
[期刊] 财会通讯  [作者] 查道林  漆俊美  
本文借鉴前人构建的财务绩效评价指标体系,并结合清洁能源上市公司的特点,构建了清洁能源上市公司的财务绩效评价指标体系,并且选取了国泰安数据库中的50家企业A股上市公司,应用BP神经网络的相关理论,对清洁能源上市公司进行了评价,并对这五十家公司的财务绩效给出了排名。该研究对于相关上市公司的财务绩效评价具有一定的理论意义,对于清洁能源上市公司的管理和决策具有一定的参考价值。
[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] 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(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] 财会通讯  [作者] 陆正华  周航  
一、引言随着财政部等五部委制定的《企业内部控制基本规范》、《企业内部控制配套指引》在上海证券交易所、深圳证券交易所主板上市公司施行,标志着适应我国企业实际情况、融合国际先进经验的中国企业内部控制规范体系基本建成并开始实施。在企业内部控制
[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] 统计与决策  [作者] 关欣  王征  
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 财会通讯  [作者] 赵辰  南星恒  
BP神经网络预测易导致局部最优解,基于此,本文利用思维进化算法来优化BP神经网络的初始权值和阀值,并选取我国上市A股被ST公司的44家上市公司以及资产规模相当的未被ST的88家上市公司,利用优化后的模型进行财务危机预警实证检验。结果表明,优化后的模型比未优化的模型的预测准确度平均提高了5.15%,这说明思维进化算法优化BP神经网络对财务危机预警是可行的和有效的。
[期刊] 财会月刊  [作者] 苗洛涛  汤亚莉  王杏芬  
本文以2003~2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。
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