基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究

上市公司的财务问题历来是投资者关注的热点,对公司财务状况进行预测是投资者是否进行这项投资行为的决策参考.文章利用人工神经网络算法在上市公司财务危机预测方面建立预警模型,以2019年首次被公开处理或被退市风险预警处理的40家上市公司和随机抽取的40家非ST公司为研究对象,采用t-3期即2016年样本公司的财务数据来预测我...     

基于主成分与BP神经网络的中国能源安全预警研究

初步建立了一套较为全面、科学地反映中国能源安全的预警指标体系,该指标体系由煤炭、石油和天然气三个子系统构成,运用主成分分析的方法对预警指标进行降维,并运用BP神经网络预警的方法对中国1995—2007年的能源安全状况进行了分析。     

基于BP神经网络的企业营销风险预警研究

文章以企业营销活动为研究对象,采用分析、归纳与实例应用相结合,从营销风险的成因和预警机理出发,分析了目前企业营销风险预警研究中存在的问题,构建了营销风险的预警指标体系,引入BP神经网络理论,将其应用于某乳品企业进行营销风险实际预警和分析,得到了较好的结论。     

基于BP神经网络的企业财务危机预警变量改进探索

考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量.通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高.     

基于BP神经网络的高校声誉危机预警研究

随着新媒体形式的繁荣,高校所处的社会环境日益复杂,这一变化为高校发展带来机遇的同时,也使得一些不确定因素迅速增加,高校越来越频繁地面临各种声誉危机。要降低危机危害,在"平时"做好声誉危机管理的规划工作显得尤为重要,尤其是着重关注危机发生前的预警体系构建,做到花少量的钱预防,而不是花大量的钱治疗。在总结已有相关文献基础上,文章采用BP神经网络方法,利用数据挖掘等新技术手段,研究在新媒体环境下高校声誉危机预警机制,同时以工信部属高校为例,分析目前高校危机预警机制的构建现状,以期提出相应的改进建议。     

中国经济与生态环境协调发展预警系统研究——基于因子分析和BP神经网络模型

统筹经济与环境协调发展是人类必须坚持的绿色发展理念。根据经济监测预警理论,利用因子分析和BP神经网络分别对经济与环境协调度进行测算和预测,构建中国经济与环境协调发展监测预警系统。预警结果表明,中国经济与环境复合系统总体呈不断协调发展的状况。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究

信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务,现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化,不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后,提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。     

基于BP神经网络的商业银行风险预警系统的研究

当今科技的飞速发展,带动的网络的蓬勃发展。对于一个商业银行来讲,加强银行的安全系统,有效地防范和化解商业银行在运营过程中的风险,是非常重要的。要达到这一目标,可以通过建立一个有效、合理、科学的商业银行风险预警系统来完成。主要探讨通过运用BP神经网络和组成成分的分析方法共同构建一个商业银行风险预警系统。以此,加强银行的安全系统。相关的实验研究也表明,通过这种方法构建的商业银行风险预警系统所能够达到的准确率可以高达88%。     

基于BP神经网络的渤海污染预测——以莱州湾为例

近年来渤海水质污染问题已引起国内外的广泛关注,而不同永质级别海域的面积变化有较大差别.文章运用人工神经网络理论和方法,通过构建三层BP网络的预测模型,以渤海的莱州湾为例,对海水水质污染变化趋势进行实证分析.     

基于神经网络的旅游业上市公司财务危机预警研究

本文综合考虑导致我国旅游业上市公司产生财务危机的因素,以神经网络理论为基础,运用BP神经网路模型构建了旅游业公司财务危机预警模型,并以14家旅游上市公司为例进行实证研究,验证了该财务危机预警的方法和模型.     

基于神经网络的旅游业上市公司财务危机预警研究

本文综合考虑导致我国旅游业上市公司产生财务危机的因素,以神经网络理论为基础,运用BP神经网路模型构建了旅游业公司财务危机预警模型,并以14家旅游上市公司为例进行实证研究,验证了该财务危机预警的方法和模型。     

基于BP神经网络的ST上市公司财务预警评价研究

上市公司股票被ST化,表明该股票已存在一定的投资风险。收益与风险是成正比的。根据ST上市公司以往年度财务状况,如何预测下年度公司风险状况,成为股民与学者研究的课题。利用BP神经网络,根据我国ST上市公司的财务特点,构建评价指标体系,进而利用BP神经网络对指标体系进行训练预测,实验结果证明,方法可行。     

基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价——以广州市为例

选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态安全评价,对探索城市土地生态安全评价方法具有重要意义。     

基于BP神经网络的判别分析

研究判别分析问题的现状，利用MATLAB神经网络工具箱，建立基于Bp神经网络的判别分析模型，利用预留指标数据对该模型的判别效果进行验证，并将其应用于判别分析系统中，为决策和管理提供依据。     

基于KLR信号分析的美国对华反倾销预警研究

美国国际贸易委员会的关于反倾销产业损害的调查和裁决有相对稳定的程序和方法,因此基于产业损害调查的反倾销预警是可能的。本文将主要用于金融危机预警领域的KLR信号分析法引入美国对华反倾销预警研究,并通过引入显著性强的否决性指标,解决KLR分析法过多考虑系统稳健性,对突发因素不敏感的问题。通过对2003—2009年美国国际贸易委员会发起反倾销产业损害调查的大量案例进行分析,结合其他文献的研究结果,得到了8种预警指标,并计算得到了相应的阈值。从而形成了一套实用的预警方法。通过对2009年的三个案例进行验证性计算,结果表明这套预警方法具有良好的效果。     

基于知识管理与BP网络的企业预警战略研究

知识管理理论为企业战略管理研究开辟了新的思路。明确知识和默示知识之间的转化原理为企业预警战略提供了理论基础；BP网络模型克服了传统模式难以处理高度非线性模型、缺少自学习能力等缺陷。通过建立在知识管理与BP神经网络基础上的企业预警战略模型的研究，证明BP网络模型能达到良好的战略预警效果。     

高科技企业财务预警模型的构建

文章将在高科技企业财务危机的特征和相关研究的基础上,构建BP神经网络和主成分分析的高科技企业财务危机预警复合模型,并用该模型对搜集到的各上市高科技公司的所有财务指标进行降维处理和仿真预测。方法,采用非参数显著性检验来剔除部分检验不显著的指标,然后采用主成分分析对样本指标进行第二次降维,将二次降维后的部分样本代入MATLAB中建立的BP神经网络中求出财务危机预警的变量。显然,这一方法既可用于财务预警,也可进行教学的仿真预测训练。因而,对其驻足研究是必要的。     

出口产品反倾销预警的经济学研究

反倾销是我国出口产品在当前和今后相当长一段时间内面临的严峻考验 ,本文将反倾销区分为提起反倾销调查申请、立案调查和裁定倾销三个过程 ,对提起反倾销调查申请的主体、提起反倾销调查申请的时机进行了分析 ,并对进口国企业提起反倾销调查申请的原因 ,以及政府裁定倾销进行了研究 ,提出了反倾销预警的方法。     

论我国出口反倾销预警机制的系统构建

日益频繁的对华反倾销是我国出口产品在当前和今后面临的严峻考验,同时也凸显了系统建立出口反倾销预警机制的必要性。反倾销预警机制是反倾销机制中基础性、前瞻性的部分,文章将出口反倾销预警机制视为一个完整的系统,提出建立内部数据库和外部支持子系统来完成反倾销预警机制的构建,并对反倾销预警模型的运行机理进行了分析,提出了向企业发出预警的方法。