基于BP神经网络模型的公司财务危机预警实证研究

以公司为研究对象,选取2005年被ST公司和配对的正常公司各34家作为训练样本,2006年被ST的公司和配对的正常公司各31家作为检验样本,构建了公司发生财务危机前第三年的BP神经网络预警模型,实证研究结果表明,神经网络预警模型是一种有效的财务危机预警模型,有广泛的使用范围和较高的推广价值。     

基于BP神经网络的超市财务风险预警研究

通过对超市财务风险分析和指标的选取，构建基于BP神经网络的超市财务风险预警模型，利用MATLAB数学分析软件对模型进行训练和仿真实验，预测超市的财务风险。     

基于BP神经网络的中小企业板上市公司财务危机预警模型构建

本文从智能理论角度,选取了2006年—2010年66家中小企业板上市公司作为样本,构建了一个针对中小企业板上市公司的财务危机预警模型。本文利用因子分析法对初选的17个财务指标进行了优化,得到5个预警因子作为输入变量,构建的BP神经网络财务危机预警模型。     

基于灰色BP神经网络的企业财务风险预警研究——以H公司为例

企业在整个生产经营过程中不可避免地会面临财务风险,风险的准确预警能够帮助企业提前做好防范措施,降低风险的影响。为了提高企业财务风险预警的准确性,本文提出了一种基于灰色预测与BP神经网络的组合预测模型,能够互补并发挥两者各自的优点。以H公司2014年-2021年的财务报表数据为样本,构建灰色BP神经网络组合模型,并进行实例验证分析。结果表明：相较于单一的灰色模型,组合模型的平均相对误差更小,也即预测准确性更高。     

基于BP神经网络的超市财务风险预警研究

通过对超市财务风险分析和指标的选取,构建基于BP神经网络的超市财务风险预警模型,利用MATLAB数学分析软件对模型进行训练和仿真实验,预测超市的财务风险。     

基于BP神经网络的出口产品价格监测预警模型

根据反倾销理论,当出口商品的价格低于其正常价值、进口国同类商品的价格降幅明显且其生产者遭受到严重损失时,进口国政府将进行反倾销诉讼。基于此,以我国出口至美国的棉纱为例,利用BP神经网络建立了出口产品价格监测预警模型,旨在提高我国出口棉纱生产商及政府在面对美国反倾销诉讼或实施贸易保护政策时的反应能力。实验结果显示:该模型具有较高的训练和预测精度,可以起到预警的效果。     

企业财务预警模型实证研究

本文利用多元统计分析的方法对企业财务预警模型的建立进行了分析研究。从上市公司年报数据中选取适合的财务指标,以60家上市公司的财务数据为样本,通过计算分析,建立基于因子分析和判别分析的财务预警模型,并依据模型进行了实证分析。     

多角度构建企业财务风险预警模型

企业作为市场的主体,其健康发展与否不仅关乎自身命运,也关系到国民经济命脉。如何管理企业的财务风险变得尤为重要。当下全球化背景加剧,企业财务风险压力上行,如何规避企业由财务风险引发的危机问题,也成为风险管理的重头戏。文章从多角度分析建立企业财务风险预警模型,并对不同模型进行比较,试图分析企业财务问题,监控企业财务风险活动,及早发出预警减少不必要的经济损失。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警。根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理。经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警

运用BP神经网络模型对商业银行的信用风险进行预警.根据人工神经网络(ANN)理论,建立了商业银行信用风险的预警指标,并给出了归一化方法的处理.经过实例的验证,结果表明该方法具有客观性、非线性处理能力强以及误差小等特点,可以为商业银行信用风险的监测预警提供更为科学可靠的理论依据.     

企业财务危机预警模型初探

本文论述了建立财务预警系统的作用与功能,对财务预警的基本模型进行了分析,并针对我国企业的特点提出建立财务模型的建议。     

基于BP神经网络的商业银行流动性风险预警

流动性风险是商业银行的重要风险。对流动性风险进行预警,可以控制其发生,减少流动风险损失。BP神经网络是一种平行分散处理模式,具有较好的模式识别能力和学习能力,可随时依据新准备的数据资料进行自我学习、训练,以应对多变的经济环境,它可作为商业银行风险预警的重要工具。     

企业财务预警模型评述及对策分析

现代企业所面临的风险随着新经济环境的变化向更广范围、更深层次的方向发展,企业财务安全和财务稳定已成为企业管理当局追求的重要目标。建立财务预警机制及防范系统对企业的财务活动进行跟踪、监控,及早发现警情信号,有利于企业管理当局分析与监控企业财务危机。     

基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务危机预警

数据挖掘技术能够使人们从大量多变的数据库中发掘有用的信息,是一种知识发现的过程,高度自动化地分析数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式。本文运用基于神经网络模型的数据挖掘技术,利用我国沪深两市制造业上市公司的数据,构建财务危机的预警模型,以期供投资者参考。     

基于BP神经网络的上市企业财务困境预警研究

经过几十年的发展,企业财务困境预警研究已经发展为国内外学术界所广泛关注的课题之一。公司的财务困境预警研究不但具有较高的学术价值,并且还有着巨大的应用价值,能够成为公司管理者及其利益相关者进行决策的参考依据。     

企业财务预警指标及预警模型的探讨

随着我国市场经济的快速发展,竞争激烈的市场经济在给企业带来机遇的同时,也让大部分企业面临着巨大的财务风险。那么如何及早察觉财务危机的信号并判断企业的财务风险,使经营者能够在财务危机刚刚开始时采取有效防范措施,预防企业管理失败,是非常重要的。因此,为了使企业的财务预警更加有效,必须采用科学的技术方法,利用财务指标建立合理的财务预警模型来适应企业的发展。本文首先给出了财务预警指标的含义和财务预警模型的定义,通过分析我国中小企业财务预警指标及预警模型存在的主要问题,最后给出了关于建立有效的财务预警模型的对策建议。     

浅谈我国企业财务预警模型的建立

本文从财务预警的基本理论出发,简单介绍了国外财务预警模型的发展,从而就国内企业如何建立财务预警模型这一问题提出一些建议.     

基于BP神经网络的企业财务风险评价研究

选取了酿酒行业27家上市公司作为研究对象,基于BP神经网络研究了现金流量对于企业财务风险的影响,构建了企业的财务风险评价模型,并对模型的有效性进行了检验。     

关于企业财务预警指标以及预警模型理论探讨

市场经济的快速发展,给企业带来巨大机遇同时,又给了企业巨大的风险。巨大的风险会给企业带来损失,进而影响到整个企业的生存与发展,如果在危机出现之前,可以通过某些系统监测出来,做出正确判断,采取有效措施补救,就能最大限度减少管理上的失败。所以,我们要建立企业财务预警系统,在预警指标和预警模型的影响下,采用科学的方式及方法,防范企业财务风险;适应企业的发展,降低企业的风险。本文从财务预警的角度出发,对财务预警系统中的指标设立及模型的建设,提出了具体的途径和建议。     

企业财务预警模型研究问题及发展方向分析

企业财务困境不仅影响企业自身的健康发展,而且影响到各国社会经济发展。因此,企业财务困境预警模型研究十分必要。然而,财务预警研究中存在的概念不清、样本有偏、变量选择不恰当等问题影响了财务预警模型的预测力。在未来的研究中,学者需要采取措施解决这些问题以提高模型的预测力和实际意义。