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[期刊] 财会月刊  [作者] 刘磊  郭岩  
为实现物流企业财务风险的实时预警监测,本文在确定物流企业财务风险预警指标体系的基础上,采用RBF神经网络模型构建了物流企业财务风险预警模型,并选择2010年26家物流上市公司的财务数据对财务风险预警模型进行了实例分析。
[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] 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] 会计之友  [作者] 邓文博  方长江  
文章运用模糊系统和神经网络的基本原理,根据现有的数据和指标建立了判断企业财务风险的模糊神经网络模型,通过实证研究证明了其具有较高的正确性,在使用上也极其方便。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭毅夫  权思勇  
选取48家上市公司为研究对象,采用20个指标,应用神经网络方法,对创新型企业上市公司的财务危机进行预警研究。聚类值输入的神经网络模型整个学习过程相对平稳,波动性小,尤其是后期阶段。整个过程中,最好的预测值为89.04%。对于使用连续值输入的财务预警模型预测准确度要低于聚类值输入的财务预警模型,而且其预测过程中所表现出的稳定性要差得多。
[期刊] 经济与管理研究  [作者] 黄曦  邹安全  
本文根据组合预测比单项预测具有更高预测精度的原因,采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建财务危机预警模型,并进行实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 龚小凤  
考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量。通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高。
[期刊] 投资研究  [作者] 刘飞虎  罗晓光  
为了有效地防范、化解商业银行的财务风险,本文设计了基于主成分分析和RBF神经网络相结合的财务风险综合评价方法。本文首先利用因子分析法对各评级指标进行提炼,从而减少了RBF神经网络训练数据,简化了网络结构,然后选择提炼后的部分商业银行数据利用RBF神经网络进行了训练,最后选择几家商业银行的数据对已经训练好的RBF-ANN系统进行了测试。本文的研究为商业银行财务风险评价、财务风险监控和财务风险控制提供了新的思路和方法。
[期刊] 会计之友  [作者] 刘卫民  董绍娴  
为实现高校财务风险的实时监测及预警,文章在遵循全面性、科学性、可操作性等原则的基础上,建立了高校财务风险识别指标体系,并采用RBF神经网络构建了高校财务风险识别模型,最后用实例验证了该模型用于高校财务风险识别的可行性。
[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] 中国注册会计师  [作者] 王海峰  
一、引言21世纪是一个信息高度发达和快速传播的时代,作为最重要微观市场主体的企业,其总体规模的扩大、经营管理模式的创新、社会经济效益的提高,都离不开对企业财务信息的高效管理。企业财务信息已被经济学界的专家和学者公认为继原材料、资产、劳动力和资本之后最为重要的企业生产力构成要素。包括我国在内的
[期刊] 财会通讯  [作者] 耿振  
伴随着物流业在国民经济中地位的不断凸显,国家有针对性地出台了一系列调控政策,主要内容是革新物流服务理念,加强资源合理整合调配,满足多元化的物流市场需求,加快物流企业的重组和体制改革,其目的是要加快物流业的发展并提高物流业整体抗御风险的能力。企业从最初财务风险的发生到最后陷入财务困境是一个持续的、渐进的过程,财务风险是否及时发现、合理化解是企业能否持续经营的重要保障。同时,物流企业转型升级的发展趋势要求企业防范财务风险的水平与其自身的
[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] 运筹与管理  [作者] 吴冲  刘佳明  郭志达  
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[期刊] 商业时代  [作者] 李广春  
本文从盈利能力、资产质量、债务风险和经营成长能力四个方面选取创业板企业财务绩效的评价指标,基于主成分分析法构建了其评价指标体系,通过BP神经网络建立了财务绩效的评价模型,最后对创业板企业财务绩效进行了实证分析,验证了模型的有效性。
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