基于BP神经网络的上市公司财务预警研究

文章采用BP神经网络方法,以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本,并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务预警模型.研究结果表明与没有区分行业的通用预警模型相比,分行业的BP神经网络财务预警模型的预测精度有了较大提高,为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供了可靠的依据.BP神经网络在分析和研究我国上市公司的财务状况方面,具有广泛的应用前景.     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球,处于金融市场之中的企业随时面临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失.随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析.     

XML数字签名在电子商务中的应用研究

财务危机一直是困扰企业的一个痼疾,实务界和理论界也一直在寻找一种科学简便的方法来对财务进行预警.基于此,本文从财务预警的基本内涵出发,描述影响企业财务状态的诸因素,阐述了人工神经网络应用于财务预警的理论依据和基本构想,建立了财务预警的反向误差传播(back-propagation,BP)模型,提出了基于该模型的财务预警框架,以期对财务预警提供参考.     

BP神经网络对财务诊断方案生成因素的评价与优化

方案生成导向的财务诊断涉及对财务因素的评价及优化。通过构建BP神经网络评价模型进行财务指标的评价,可提取关键财务因素而形成诊断主题。将BP神经网络应用于企业财务因素的选取和评价,有利于诊断方案的优化。     

基于BP神经网络的道路客运量预测模型

在道路运输精细化管理中,道路旅客运输量预测发挥着越来越重要的作用。本文提出一种新的基于BP神经网络的道路客运量预测模型。模型可对一定交通区域内特定时段和类型的客运量进行预测,提供有效的预测数据。通过预测数据,道路运输管理部门和道路运输企业可提前调整管理和经营战略和管理措施,达到改善提高道路运输行业资源利用效率,方便旅客出行的目的。试验证明,该方法具有较高的灵敏性和广泛适应性。     

基于BP神经网络的零售产品销量预测方法

在研究某IT企业零售产品历史销售数据和影响其产品销量主要因素的基础上,建立了一个基于BP神经网络的IT零售产品的销量预测方法。不必考虑影响因素之间的相互关系,结合具体销售数据,探寻该方法所建模型对于销量预测的准确性影响。结果表明,采用该方法进行IT零售产品的销量预测误差较小,可利用该模型对于总体销量进行预测来指导销售。     

基于BP神经网络的管理信息系统评价研究

管理信息系统的评价是对一个MIS系统的性能进行全面估计与测试,良好的评价可以促进系统设计目标的实现,提高投资效益.本文提出一种利用BP神经网络进行评价的方法,并且对神经网络的样本评价采用了AHP以及模糊评价的方法.该方法充分利用了模糊数学理论与神经网络方法,为管理信息系统的评价提供了可行的途径.     

概率神经网络在财务预警实证中的应用

建立切合企业实际的财务预警系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的积极作用.在充分考察财务困境研究领域现状的基础上,建立一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系.本文将概率神经网络(PNN)应用在财务困境研究领域,建立了财务预警模型.结果表明,该预警模型具有较高的预测准确率和良好的操作性.其短期(一年期)和中期(三年期)预测准确率分别为87.5%和81.25%.     

EVA的财务预警实证研究

本文以我国上市公司为研究对象,选取了65家处于财务困境的公司和75家财务正常的公司为样本,在传统财务指标的基础上引入EVA,运用Logistic回归分析方法,构建了财务困境模型。研究结果表明,相对于传统的财务指标,EVA对企业的财务困境具有较强的判别能力,模型具有超前3年的预测能力。     

基于人工神经网络的建筑类上市公司财务预警模型构建

以113家A股上市的建筑公司为研究样本,从财务和非财务的角度出发,借助SPSS与Pyt hon等软件,采取主成分分析法对初步选取的财务预警指标进行降维,使用优化后的财务指标体系构建适合建筑业的人工神经网络财务预警模型。选取2013—2020年各公司的17项相关指标共计808组数据,分别完成进行模型的构建与验证。检测结果显示：基于人工神经网络的建筑业上市公司财务风险预警模型,具有较好的预测结果,对财务风险预警结果较为准确,可为建筑类公司防范财务风险提供参考。     

不同模型在财务预警实证中的比较研究

研究当前国内外公司财务困境预测问题的现状,寻找一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系;然后依据该指标体系采用不同方法建立财务状况预测模型;最后,利用样本公司实际指标数据对各个模型的短期及中期预测效果进行了比较分析与实证研究。     

基于BP网络的企业营销风险预警模型

基于现存研究成果的局限，本文试图将BP网络运用到企业营销风险预警的研究中。本文首先阐述了用BP网络研究企业营销风险预警的可行性；然后构建了基于BP网络的企业营销风险预警模型，并对模型进行了训练和检测；最后将其应用到某企业的营销风险预警的实证研究中，指出其在判断企业营销风险状况、分析企业营销风险的构成、提出企业规避营销风险的对策等方面具有较好的应用前景。     

Z计分模型在我国上市公司财务预警中的适用性探究

本文选取了2010年被宣布特别处理的15家ST公司与其同行业的15家非ST公司作为样本,利用Altman提出的Z计分财务预警模型分析了这30家上市公司2006年至2010年的财务数据。得出结论:Z计分模型可以在一定程度上较好地反映我国上市公司的财务状况,但存在整体值偏低等问题,需结合Z值的趋势进行分析。     

基于ERP的财务预警信息系统构建

财务预警是企业财务管理的重要内容，是一项复杂的系统工程，这种复杂性体现在预警指标的多样性和预警模型的复杂性，因此必须借助信息技术才能使财务预警工作得以落实。本文探讨了在ERP信息系统平台上构建财务预警信息系统的基本设想，包括功能、指标体系、预警模型、预警机制等内容．最后就建立财务预警信息系统应注意的一些问题进行了探讨。     

财务风险预警理论研究

本文主要从委托代理理论、企业预警理论以及现代财务理论三大理论出发,从管理学、经济学及公司治理三个角度阐述了财务危机产生的机理,为财务危机预警的实证研究提供了理论框架。     

基于改进BP神经网络的钢铁企业能耗分析

BP神经网络是神经网络算法中应用最广泛的一种,而节能减排相关的话题又是近年来社会关注的焦点.本文以我国大型钢铁生产企业的吨钢综合能耗为研究对象,利用附加动量的BP神经网络的预测功能,对“十二五”期间的大型钢铁企业能耗进行预测,得到了2015年相应的预测值,并对这些预测值进行了分析.     

刍议中小企业财务风险预警

中小企业为避免陷入财务危机甚至破产,应建立良好的财务风险预警系统,对企业财务的运营过程进行跟踪和监控,及早地发现财务危机信号并进行预警处理,这对经营者、投资者、债权人、政府等利益相关者都有重大意义.本文在分析中小企业财务风险的特征和成因的基础上,针对中小企业面临的各种财务风险,结合财务风险预警的相关理论,提出了中小企业财务风险预警系统的构建措施及其相关配套措施.     

Hedonic住宅特征价格模型的BP神经网络方法

房地产在金融市场中占有举足轻重的地位,其价格变化对整个金融市场有着显著的影响。采用特征价格模型,对美国一线城市2007年6月及2008年的房价进行了相关定价研究。对传统特征价格模型的属性因子进行了扩充,加入房产周边犯罪率因子进行模拟;在数值方法计算方面,首先对数据进行了Box-cox变换,分别采用BP神经网络及传统的最小二乘法进行数值模拟分析,结果表明,房价随犯罪事件类型及发生距离房地产的远近有-5.78%～2.08%的变化;在2008年与2007年6月的不同时段内,犯罪率的变化对房价的影响有所不同。BP神经网络模拟的价格与实际交易价格曲线比传统最小二乘模拟的价格曲线精度高出5.74个百分点。     

基于BP神经网络的供应商评价选择问题的研究

随着经济全球化,市场上的供应链已经形成,供应链环境趋于完善.越来越多的企业开始重视供应商,考虑构建一个供应商评价系统来实现供应商的选择并加强与供应商的交流合作.但是目前缺乏有效的能够应用于开发系统的供应商评价方案,难以满足实际的需求.供应商评价模型设计是开发供应商评价系统的基础.通过对供应链环境下的供应商评价和BP神经网络的研究,以汽车制造行业为例构建了供应商评价模型以方便供应商评价系统的实现.