中国房地产上市公司财务绩效评价探讨

房地产上市公司建立财务绩效评价体系,就是在数理统计和运筹学原理的指导下,选择一定的指标体系,通过定性和定量分析,按照一定的财务分析方法,准确评价一个企业的经营效益.房地产上市公司通过建立财务绩效评价体系能够正确评估企业的实际经营状况,找出存在的问题和可以采取的对策,实现企业效益的有效提高,促进企业的发展进步.本文根据我国房地产业在经济发展中的战略地位和我国房地产上市公司自身的特点,提出设计一套符合我国房地产上市公司特点的有效的财务绩效评价体系,实现对房地产上市公司的经营绩效的科学评价.     

医药类上市公司财务绩效评价研究

运用因子分析方法对沪深股市医药类上市公司的财务绩效进行了分析,获得了财务绩效评价的影响因子,为医药类上市公司的经营决策和投资者的投资决策提供参考。     

基于BP神经网络的软件行业知识共享绩效评价研究

本文介绍了基于BP神经网络的软件企业知识共享绩效评价模型,通过利用BP神经网络的学习、记忆和自适应等能力实现了对软件企业知识共享能力的客观评价,为以后的相关研究提供了一种新思路.     

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神经网络的农产品流通供应链绩效评价研究

鉴于现阶段大多数供应链绩效评价研究大多围绕工业开展,农产品流通供应链绩效评价方法有限,本文尝试分析以超市为中心的农产品流通供应链绩效评价体系,在研究方法上以BP神经网络为基础,考虑农产品流通供应链的财务情况、运营能力、成长能力、顾客满意度和敏捷性五个方面,建立相应的评价指标体系,最后利用永辉超市及其供应商对该绩效评价体...     

交通运输业上市公司财务绩效评价与分析

交通运输业是社会的基础设施,又是国民经济中的基础产业。目前,该产业已成为世界各国最具现代化的部门之一。利用因子分析方法,建立交通运输业上市公司财务绩效评价模型,并对我国41家交通运输类上市公司的财务综合绩效进行评价,辅助投资者的证券投资决策。     

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。     

基于因子分析的医药行业上市公司财务绩效评价

本文通过选取2008到2010年三年的沪深两市的33家医药公司的数据,采用因子分析法对其进行了实证研究,从而不仅可以使利益相关者更好的了解医药公司的财务绩效现状,而且有助于企业采取相关的措施来提高企业的财务水平。     

上市公司绩效评价模型研究

本文对上市公司绩效评价方法进行了探讨。以信息技术行业84家上市公司的财务数据为样本,以财政部评价指标体系中的基本指标为主,计算原始数据,给出基于因子分析的财务业绩评价模型,并进行了实证分析。     

基于小波神经网络的上市公司财务风险预警研究

简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。     

基于BP神经网络的企业资源规划(ERP)应用绩效评价

以平衡计分卡理论为基础,建立企业ERP应用绩效评价指标体系.将BP神经网络应用于绩效评价中,以江苏某城市20家企业ERP应用数据作为BP神经网络的训练样本,用训练好的BP神经网络评价企业ERP应用的绩效,实证分析结果令人满意.     

旅游景区类上市公司财务绩效评价——基于改进的TOPSIS法

对企业的财务绩效进行客观、真实的评价可以帮助经营者认清企业在行业中的位置,发现企业的优势与不足。传统的财务绩效评价方法由于在确定权重的环节大多采用主观赋值的方法,对结果的可靠性有明显的消极影响。因此,为使评价结果更加客观、真实,采用不受主观因素干扰的熵权法来确定旅游上市公司财务绩效的指标权重,再结合改进的TOPSIS评价模型呈现出9家景区类上市公司整体经营情况,并根据评价结果对这9家上市公司的未来经营战略提出了针对性的建议。     

新能源上市公司财务绩效评价研究

中国证券市场同中国的改革开放一起拉开帷幕,在发展中不断前行。上市公司的财务状况,正在随着我国证券市场的日趋规范和投资者理念的成熟变得越来越受重视。上市公司的高层管理人员更需要透彻了解企业的财务绩效状况,以便更准确及时地判断企业目前可能存在的问题,调整目前的决策与计划实施。     

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。     

基于主成分分析的房地产上市公司绩效评价研究

作为房地产业的龙头企业,房地产上市公司是整个行业综合实力的代表,它的发展从侧面反映了整个行业的情况。本文以沪深两市房地产上市公司为研究对象,利用SPSS软件和EXCEL软件,以2012年的财务年报数据为基础,通过所选取的财务指标,运用主成分分析法,对10家房地产上市公司的绩效进行分析和评价。     

基于主成分和BP神经网络的创业板企业财务绩效评价

本文从盈利能力、资产质量、债务风险和经营成长能力四个方面选取创业板企业财务绩效的评价指标,基于主成分分析法构建了其评价指标体系,通过BP神经网络建立了财务绩效的评价模型,最后对创业板企业财务绩效进行了实证分析,验证了模型的有效性.     

基于改进BP神经网络的企业经营者绩效评价方法研究

由于企业经营者对一个企业的整体经营绩效负有重要的责任，所以对其绩效的评价就是对外化的企业在一定时期内经营状况和业绩水平的考评。在建立完备的评价指标模型基础上，基于改进BP神经网络以及客观的赋权手段，利用实验科学方法，构建了一个具有实用价值的企业经营者评价网络。结合实例，证明了该评价方法的可行性。     

基于PCA-DEA的种业上市公司财务绩效评价研究

在国家深入实施种业振兴行动的背景下,实现种业企业的长期稳定健康发展依赖于高效准确的财务绩效评价。文章根据种业企业的特点,采用主成分分析法和数据包络分析理论构建评价体系,并将2017—2021年20家种业上市公司的财务数据代入其中,对财务绩效进行了实证研究。结果表明,虽然大部分公司的技术效率和规模效率值为中等偏上,但财务效率有效的公司数量较少,因此需要提高技术投入水平和扩大生产规模。另外,种业企业整体风险抵御能力较弱,容易受到外部影响,需要加强风险管理能力。     

国有上市公司的财务绩效评价——基于TOPSIS-灰色关联度分析法

为了有效应对国有企业财务绩效方面表现出来的盈利增速缓慢、业务成本居高不下等问题,提高国有企业的财务竞争力,必须对国有企业的财务绩效进行科学全面的评价。本文基于国有企业财务绩效方面的特征,建立了偿债能力、营运能力、盈利能力和成长能力四个维度的评价指标体系。针对单独运用TOPSIS法或者灰色关联度分析法对国有企业财务绩效评价会损失部分信息的问题,将TOPSIS法和灰色关联度分析法结合,构建了基于TOPSIS-灰色关联度分析法的国有上市公司财务绩效评价模型。该模型能够充分运用已有的信息,增加评价结果的科学性。最后,以2015年江苏省国有上市公司为例,对其财务绩效进行了评价,结果表明,构建的模型科学有效。