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。     

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.     

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神经网络的金融危机预警

金融危机是一个非线性的复杂过程,而人工神经网络因良好的特性能较精确地预测其发生与否。文章将BP神经网络运用于金融危机预警,以东南亚金融危机为研究对象,构建了一套危机预警系统。通过数据的分析,该模型具有明显的预测精确度和优越性,有助于提升预测金融危机发生的正确率。     

湖南上市公司财务风险预警研究——基于BP神经网络的实证分析

<正>一、引言随着全球经济一体化进程的加快和欧洲债务危机的持续发展,让人们更加意识到财务风险威力的巨大。本文结合前人的研究成果,利用前沿的BP神经网络技术来测度湖南地区公司财务危机,旨在能够为企业财务风险控制得到一些启示。     

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BP神经网络的企业财务危机组合预警研究

本文根据组合预测比单项预测具有更高预测精度的原因,采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建财务危机预警模型,并进行实证研究.通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性.     

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BP神经网络的高校财务工作绩效评价研究

文章从高校财务工作绩效的内涵出发,构建了高校财务工作绩效评价指标体系,并运用BP神经网络的方法,对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析,发现了一些共性、根本性问题,提出了相关对策建议。     

基于BP神经网络的商业银行流动性风险预警

对于商业银行而言,通常会面对一个重要风险,即流动性风险。对该风险进行及时的预警,可及时发现风险并做出对策,减少流动性风险损失。BP神经网络不仅具备良好的学习能力,而且还具有良好的模式识别能力,作为一种平行分散处理模式,在新准备的数据资料的基础之上,BP神经能够自我学习和培训,对变化多端的经济环境做出及时的反应。文章运用BP神经网络的函数逼近能力对南京银行的流动性风险进行了预警。     

基于BP神经网络的房地产上市公司财务危机预警

本文通过对国内外公司财务危机预警相关文献的梳理,并且结合中国房地产行业的特点,提出了构建基于BP神经网络的我国房地产上市公司的财务危机预警模型。     

基于BP神经网络的果品冷链物流预警模型研究

分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警.     

基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型研究

一、理论分析 1、国际电子商务信用风险及预警管理 国际电子商务信用风险是指电子商务活动中或虚拟市场中信用状态的不确定性.国际电子商务信用风险预警管理包括:警素分析、警指确立、警源监测、警兆分析、警度预报和警素措施.     

基于BP神经网络法的高速公路公司财务风险预警研究

分析高速公路公司财务特点,构建其财务风险预警指标体系,从而确定了BP神经网络法的输入变量。进而构建预警模型进行高速公路公司财务风险的预警,以便及早采取措施防范财务风险。     

基于BP神经网络模型的高职院财务预警系统研究

一、引言近年来,随着我国教育事业的发展,高等学校纷纷采取负债融资手段,用于建设新校区。高等职业技术学院也不例外,但高职院在资金实力、管理水平等方面与普通高等学校相比存在一定的差距,办学规模小、抗风险能力弱是其共同特点。财务风险也相对较高,如何防范由负债融资引起的财务风险已成为广大高职院财务管理人员的新课题。因此,对高职院实行财务预警显得尤为必要。     

基于优化BP神经网络模型的上市公司财务危机预警

利用粗糙集的约简技术对上市公司的预警指标进行约简,降低神经网络的复杂性和提高网络预测速度及精度,采用遗传算法作为神经网络模型的前置装置,对网络输入端的初始值和阀值进行最优化,缩短网络训练时间,提高了网络的预测精度。实证研究显示,优化模型的财务危机预测精度高于传统BP神经网络模型的预测精度。     

基于BP神经网络的河南省旅行社人力资源危机预警模型研究

近些年,河南省旅游业的快速发展,旅行社数量迅速增加,经济效益不断增长,同时,旅行社行业对高素质人员的需求也在上升。但是河南省旅行社行业整体管理水平偏低,旅行社人力资源抗风险能力不足。本文基于BP神经网络,构建了河南省旅行社人力资源危机预警模型,这对于河南省旅行社人力资源管理水平提升具有积极意义。     

基于BP神经网络的房地产预警研究——以沈阳为例

本文利用BP神经网络对房地产市场进行预警研究,选取了沈阳2005年²011年的预警指标数据,作为训练样本和检测样本进行仿真训练,其训练效果有着较好的可信度,该模型能够较好反应出警兆指标和房地产市场警情之间的关系,可以用于市场预警。     

财务危机预警工具:基于EVA的BP神经网络模型

本文以2003～2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。     

构建基于粗糙集和BP神经网络的信用风险预警模型

本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。