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。     

财务困境及预警研究述评

随着我国资本市场的不断发展,我国学者引进借鉴西方研究方法,对我国企业可能面临的财务困境作了大量理论探讨和实证研究,并取得了丰富的研究成果。研究领域涉及企业是否处于财务困境的判断、财务困境成本计量和测算、财务预警管理系统、困境企业与市场的行为互动关系研究等。本文对国内外财务困境研究的成果进行了总结和评述,并提出了未来该研究领域的发展方向。     

企业财务预警的研究方法及其改进——基于文献综述

企业财务预警研究方法经历了趋势分析、判别分析、人工智能技术、传统方法的改进和前沿技术的采用四个发展阶段.作为方法的改进,基于聚类、粗糙集、神经网络的财务困境预警方法更具有科学性.     

现金流视角下的半导体行业财务预警研究

从现金流的角度出发重新审视财务预警研究的样本选择方法和风险界定标准,发现对传统的以企业是否被ST作为财务危机的界定标准有足够的替代作用,以此突破我国细分行业上市公司ST企业数量不足所带来的研究局限性。选用BP神经网络作为验证模型对半导体行业上市公司进行财务预警研究,得出较为可靠的预警信号,并有针对性地提出产业发展建议,为研究者以及企业管理层提供了相关的理论基础与践行模式。     

遗传算法优化上市公司财务预警的实证研究

<正>一引言企业进行预测、防范、控制和处理财务危机,迫切需要建立一个有效的财务困境预测系统,以便对公司的未来财务状况进行分析和预测,及时将企业财务困境扼杀在萌芽状态。本文针对我国目前上市公司的具体情况,利用我国上市公司近几年的数据资料,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,构建了基于财务指标和引入非财务信息的财务危机预警模型,旨在财务危机模型系统的实证研究方法上有所创新,提高模型预测的准确度和建模速度,同时扩大模型的适用性。     

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型，梳理了国内外相关文献，根据其公司财务信息的时间序列特征，比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能，并且根据实验比较，分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性，最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后，给出相关财务危机预警建议。基于此，利用深度学习智能模型，不仅能快速且高效地处理大规模财务数据，还可以保证在测试阶段（即实际应用场景下）不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果，可以有效保证预测的稳定性。因此，利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本，并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。     

基于PDCA循环的集团性企业资金安全预警体系研究

集团性企业具有类金融机构的特征,其内部资本配置活动频繁,因此,集团性企业不仅会发生过程型财务困境,而且易发生紧急型财务困境。传统指标预警对紧急型财务困境作用有限,本文基于PDCA循环,将流程预警与指标预警结合,构建动态的预警体系,防范集团资金风险。     

高校财务管理中存在的问题及其对策研究

本文针对“ST”财务困境企业的分界点不能准确判断出企业是否有足够的现金流、能够真正避免财务危机的不足，选取能反映企业财务安全的“现金类”指标，采用主成分分析法，通过对上市公司财务危机状况的实证研究，建立了上市公司财务预警模型，从而提供了相对准确预测企业财务危机的工具。     

高端装备制造业上市公司财务风险预警研究

收集沪深两市68家高端装备制造业上市公司2012—2014年的财务数据,用一定的方法筛选出风险预警财务指标,并利用数据挖掘技术设计了基于BP神经网络的财务风险预警系统,以期为高端装备制造业财务风险评价、风险监控提供新的思路和方法。实证结果表明该体系有良好的预警能力,能有效地控制和预防高端装备制造行业的财务风险。     

财务困境预警模型分析及比较

财务预警实证研究是以企业现有财务指标为基础，建立数学模型来预测企业陷入财务困境的可能性，为企业内外利益相关者了解、预测企业财务状况提供一种简便有效的分析工具。相应的，财务预警模型就是利用企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务状况的有效工具。     

高新技术制造企业的财务危机预警研究

作为具有高技术含量和高附加值的高新技术制造企业是制造业的主力军,研究其财务预警对于促进我国经济发展具有重要的意义。通过选取深沪A股高新技术制造企业为样本,充分考虑不同历史时期的财务状况对当前企业财务状况的影响,提出了基于Logistic-BP神经网络的动态财务预警模型。实证结果表明,基于面板数据的动态预警模型能更好地体现财务危机状况,具备良好的预警精度。动态BP神经网络模型的预测性能优于Logistic回归分析模型和传统的BP神经网络模型。     

我国企业财务预警方法评析和策略

一、引言近年来。全球范围内陷入财务困境甚至破产的企业数量大幅增加，财务困境关系着企业的生死存亡，大面积的企业财务困境更是可能带来社会动荡。因此构建企业财务预警模型，提前对财务困境进行有效预警以便于管理者和有关部门采取措施进行应对是迫切而必要的。所谓企业财务预警分析系统，就是通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用及...     

论上市公司财务数据异常初步判断

作为市场经济的微观主体，上市公司总是面临各种风险．这些风险可能导致企业发生危机而陷入财务困境之中。传统研究中．对财务危机预测主要通过建立财务预警系统或模型进行。但这对普通投资者而言并不实际。我们认为，基于财务数据异常值判断是比较实用、简便的方法，因为财务危机总是已经通过各种财务指标异常表现出来。本文将通过公司历史财务表现、现实财务能力和未来财务潜力三个方面可以进行异常判断分析．达到预警效果。     

基于BP神经网络的上市旅游企业财务预警

文章分析BP神经网络模型的建模原理，并根据其在财务预警中的优点，构建模型，进行训练和检验，用以对上市旅游企业进行财务预警。     

基于粗糙集理论的财务危机预警研究

本文针对财务危机预警中财务比率数量较多时计算量较大的问题，提出了基于粗糙集理论的财务危机预警模型，将财务比率分别作为条件属性，将企业所处的状态作为决策属性，从而构成一个财务预警决策系统。通过对决策表的属性约简和规则约简，得到决策系统的最小决策规则，从而实现财务危机预警。测试结果表明，该方法的预警结果正确、有效。     

财务预警系统模型分析

一、财务预瞀系统主要模型 （一）以统计方法作为基础的模型主要包括：其一，单变量模型。单变量判别模型的主要思想是通过比较财务困境企业和非财务困境企业之间某个财务指标的显著差异，从而对财务困境企业提出预警。WilliamBeaver（1966）最早用单一财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954年到1964年间79家危机中的企业和与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业，将样本企业分为训练样本与测试样本两组。     

基于平衡计分卡的一企业风险预警指标体系设计

企业财务数据往往会严重滞后于企业的实际经营状况,因此,财务数据不能及早预警企业是否处于经营危机之中。针对传统财务预警系统的这一缺陷,文章以平衡计分卡的基本框架为依托,尝试从财务、内部业务流程、学习与成长和顾客四个方面重新构建企业的预警指标体系,以期能为企业的预警实践提供及时有效的预测框架：     

企业财务困境特征问题研究

本文探讨了企业财务困境特征问题。首先介绍了企业财务困境的定义,然后分析了财务困境企业的表现形式。接着,从企业财务报表和相关财务数据指标两方面分析了财务困境公司的表现特征。最后,根据财务困境企业的特征提出相应的财务困境预警对策。     

基于现金流量指标及因子分析法的财务预警实证研究

本文针对"ST"财务困境企业的分界点不能准确判断出企业是否有足够的现金流、能够真正避免财务危机的不足,选取能反映企业财务安全的"现金类"指标,采用主成分分析法,通过对上市公司财务危机状况的实证研究,建立了上市公司财务预警模型,从而提供了相对准确预测企业财务危机的工具。     

基于现金流测量标准的财务预警实证研究

本文突破以传统绩效类指标为预警指标的模式,选取现金流指标并采用判别分析法,对财务危机发生前一年和前两年的制造行业样本数据进行实证研究,建立了以现金流指标为测量标准、针对具体行业的中长期财务预警模型。模型能够从现金流角度判断企业是否存在财务困境,具有较好的预警作用。