基于BP神经网络算法的航空物流企业绩效评价研究

本文在借鉴国内外学者现有的财务绩效评价体系研究基础上,结合航空物流A股上市企业的特点,搭建了航空物流A股上市企业的治理绩效评价体系。同时,在WIND数据库中选取了35家航空物流A股上市企业,结合专家评分法,应用自适应调整学习率BP模型对35家航空物流A股上市企业进行评价,最终给出了财务绩效综合排名。在上市企业的财务绩效评价中,本研究有一定的理论和现实意义,对航空物流A股上市企业的绩效管理与决策具有参考价值。     

基于BP神经网络的财务预警方法探究

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渚因素，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。     

高校财务绩效评价研究

高校财务绩效评价作为一种先进的管理思想和管理方法,无疑是高校财务职能转变的一个强大的推动力。本文对国内外高校财务绩效评价理论研究成果及高校实行财务绩效评价的必要性进行了分析,提出了高校财务绩效评价的指导思想及建立高校财务绩效评价指标体系的基本原则,探索建立一个统一、相对可比的高校财务绩效评价指标体系。     

基于BP神经网络的石家庄学院科研绩效评价分析

高校科研绩效评价的定量评价过于强调量化指标,会导致评价重视科研成果数量、级别的多少而忽视真实质量;定性评价主观性太强,存在马太效应与人情关系等缺点,因此,本文通过问卷设计与调查,筛选出石家庄学院科研绩效的评价指标,然后利用BP神经网络评价方法对石家庄学院科研绩效进行评价。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

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。     

基于BP神经网络技术的智能财务研究

企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响.文章阐述了智能财务发展现状和实现基础,分析了深度学习之BP神经网络技术的优势,梳理了BP神经网络技术与智能财务的相关性,提出运用BP神经网络技术构建企业资金管理、产品定价、风险识别、预算分析等智能财务应用场景,旨在更好地推动财务智能化实现,创造企业适应性优势.文章以LA气体公司业务场景为例,探索构建基于BP神经网络技术的智能财务应用体系,为智能财务变革数据治理提供解决思路和借鉴.     

基于DEA的我国高校财务绩效评价研究

财务绩效是指企业策略的实施和执行为最终的经营业绩做出的贡献。随着国家对于教育行业的大力的财政支持,对于高校的财务绩效评价也提上日程。利用DEA模型,同时考虑了教育行业特点,建立高校财务绩效评价模型。通过计算高校的投入冗余率和产出不足率,得出待测高校财务绩效的合理性与否,为以后高校的财务绩效评价提供参考方法。     

基于BP神经网络的建筑供应链绩效评价研究

对建筑供应链进行绩效评价可以有效提高建设项目的整体绩效和建筑企业的核心竞争力。考虑建筑供应链的财务状况、顾客满意度、内部运营能力、敏捷性、学习和成长五个方面,建立了包含5个一级指标、15个二级指标的建筑供应链绩效评价指标体系,提出了BP神经网络模型对建筑供应链绩效进行评价的方法。以青岛某施工企业2017年12个月的数据作为样本,进行学习后,预测了该企业2018年1月和2月的供应链绩效,结果证明了该方法的可行性。     

高校财务绩效评价应用研究——基于五所高校2008年财务数据的分析

文章运用高校财务绩效评价指标体系,分析五所高校在教学绩效、科研绩效、经费自筹能力、资产绩效、产业绩效方面的发展趋势,寻找差距,提出提高高校财务绩效水平的可行性建议.     

高校财务绩效评价应用研究——基于五所高校2008年财务数据的分析

文章运用高校财务绩效评价指标体系,分析五所高校在教学绩效、科研绩效、经费自筹能力、资产绩效、产业绩效方面的发展趋势,寻找差距,提出提高高校财务绩效水平的可行性建议。     

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。     

高校财务绩效评价探讨

研究高校财务绩效评价,对于高校制定合理的发展目标和规划、增强高校的自我发展能力、转变资金分配方式、提高资金使用效益和效率都具有十分重要的意义。本文阐述了高校财务绩效评价体系构建的原则,分析了高校财务绩效评价存在的问题,并提出了优化高校财务绩效评价的途径,希望能够对高校财务绩效评价工作起到积极作用。     

高校财务绩效评价指标体系的构建

在高等教育体制改革不断深入、高校办学规模不断扩大、高校投资来源多元化、支出项目多样化的情况下,如何合理地配置高校教育资源、科学地评价高校教育资源的使用状况和收益状况,提高高校办学的综合效益,是高校急需解决的问题.本文就试图提供一个可量化的、可操作的高校财务绩效评价指标体系进行了分析设计,以求达到从财务的角度系统地评价高校的最终实绩和运行效率,促进高校事业的全面健康发展.     

教学研究型高校教师工作绩效评价研究

对教学研究型高校特征和高校教师工作特点深入分析的基础上,从量化的角度建立了教学研究型高校教师工作绩效评价指标体系,运用BP神经网络的方法,构建了教学研究型高校教师工作绩效评价模型。利用Matlab 7.8软件对评价模型进行了仿真分析,仿真结果与实际输出基本一致,说明该评价模型具有一定的可行性和实用性。     

基于BP神经网络的农超对接型供应链绩效评价研究

农超对接项目的大力发展引起了对其绩效评价的研究,本文利用BP神经网络模型构建了农超对接新型供应链模式的绩效评价体系,并结合平衡计分卡模型进行了指标选取,实现了新型供应链模型财务与非财务衡量之间的平衡。之后通过对建立好的网络进行训练,将训练好的网络对所研究对象进行分析。     

基于BP神经网络的高校暂付款预测研究

高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力,甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据A省30所省属本科高校2014年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费6个主要因素数据,建立BP人工神经网络预测模型,仿真拟合历史数据,并利用仿真模型预测暂付款规模,与主成分回归模型比较,验证其预测精度。数据实证研究结果表明BP神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律,能更好地预测暂付款规模。     

BP神经网络技术在智能财务中的应用研究

创新传统财务体系是企业财务信息使用者的共同呼声,管理决策对新技术的依赖程度不断提高,财务数字化转型受到社会的广泛关注,其终极目标为智能财务。随着社会的不断发展,BP神经网络技术应运而生,对智能财务的作用显著。本文首先阐述了BP神经网络技术和智能财务的概念,其次介绍了BP神经网络技术优势,然后针对财务智能化发展现状与问题进行分析,并提出相应的应用方法,以期为该领域提供一定参考。     

基于资金流的云南省绿色食品企业BP神经网络财务风险评价模型的研究

本文选取了52家绿色食品上市企业3年的156组数据作为样本,选择25个指标为研究目标,在已准备好的归一化数据、两种检验通过适合因子分析的条件下,提取特征值大于1的7个主成分作为输入变量的前提运算下,选择适合此模型的参数,运用试凑法得到隐含层数,训练出有一定精度的BP神经网络,并对该网络进行了仿真,结果证明该网络可以用于云南省绿色食品企业财务风险评价以及预测。     

基于RBF神经网络的高校财务风险识别

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。     

高校财务绩效评价研究

高校财务管理的内外环境变化使财务绩效评价不仅成为可能,而且成为高校财务管理必需的工作.财务绩效评价可以理解为运用科学、规范的绩效评价方法,对照一定的标准(非市场),按照绩效的内在原则,对高校财务行为过程以及结果进行科学、客观、公正的衡量比较和综合评价.高校财务绩效评价已成为高校财务管理的主要内容之一,对财务管理工作的促进和完善起着重要作用.财务绩效评价是由评价主体、评价客体、指标体系、评价标准和评价方法构成的体系.文章详细分析了高校财务绩效体系构建及相关应用.