BP神經(jīng)元網(wǎng)絡及l(fā)ogistic回歸比較分析下的上市公司財務風險預警研究.pdf

1、　　隨著經(jīng)濟的發(fā)展,企業(yè)面臨的環(huán)境越發(fā)詭譎多變。投資及經(jīng)營的多元化,競爭的加劇,以及科技發(fā)展帶來的結(jié)構(gòu)性摩擦,使得現(xiàn)代企業(yè)比從前面臨了更加難以掌控的風險。是借助風險的力量使企業(yè)涅槃,還是在風險的大浪中葬身浪底,在危機到來之前的預警就尤為重要。企業(yè)的風險不僅僅局限于財務方面,但是企業(yè)經(jīng)營失敗往往來源于薄弱的財務風險控制。綜觀近年來,數(shù)個龐然大物的破產(chǎn),給予其致命一擊的往往是財務風險的失控。每個企業(yè)在經(jīng)營過程中,都應該隨時考慮財務預警管理,

2、以期在危機發(fā)生之前將其扼殺于可控范圍之內(nèi)。
　　本文主要研究,在中國制造業(yè)上市公司中,利用理論上更適于進行預測研究的 BP 神經(jīng)元網(wǎng)絡技術(shù)建立財務預警模型,對未來可能到來的危機進行預測,是否更為準確和有效。
　　本文首先闡述財務預警研究的理論基礎,界定財務風險的相關概念。在厘清基本理論之后,結(jié)合前人研究的成果,建立財務預警模型的指標體系。其次以我國制造業(yè)上市公司作為研究樣本進行財務預警模型的構(gòu)建和研究。選擇了69家

3、ST公司 69家非 ST公司作為研究樣本。選取了具有代表性的財務指標及非財務指標。通過主成分分析的方法,篩選出具有代表性的財務指標,納入非財務指標后建立指標體系。利用主成分分析,提取具有代表性的有效指標。最后利用因子分析后的指標體系,建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型,計算出預測準確率。為了比較 BP 神經(jīng)元網(wǎng)絡在財務預警研究中的有效性,本文同時采用傳統(tǒng)的logistic回歸模型進行比較。
　　BP 神經(jīng)網(wǎng)絡財務預警模型總的正確判斷率為