基于BP神经网络模型的我国航空公司财务风险预警实证研究

随着国内经济体制改革不断深化和航权的不断开放,我国航空公司以其自身航线网络的覆盖为全国乃至世界的经济联络和交流做出了突出的贡献,然而,错综复杂的经济环境决定了航空公司更需防范潜在的财务风险,避免陷入财务危机。本文将采取主成分分析方法来对所选取的预警指标降低维度进行优化,运用优化后的预警指标构建基于BP神经网络模型的航空公司财务风险预警模型。本文选取2004年至2016年(剔除数据不全年份)四大航空公司共49个样本的财务和非财务数据,对2005年至2017年航空公司的财务风险进行预测。其中,38个样本作为训练样本,11个作为检测样本,检测结果表明:基于BP神经网络模型的航空公司财务风险预警模型具有较好的预测效果,可以进行有效的财务预警。