基于GA-BP神经网络的企业财务危机预警研究

当代科学技术的高速发展对企业的影响日益突出,企业生存和发展的环境日趋复杂,财务危机事件频频发生,企业要时刻关注自身的财务状况,对未来的财务危机做到防微杜渐.高新技术企业作为我国经济发展的主力军,受到国家的高度重视,对财务状况更应当保持高度警惕.本文针对高新技术企业,采用遗传算法优化BP神经网络的方法,建立具有针对性的财...     

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型,梳理了国内外相关文献,根据其公司财务信息的时间序列特征,比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能,并且根据实验比较,分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性,最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后,给出相关财务危机预警建议。基于此,利用深度学习智能模型,不仅能快速且高效地处理大规模财务数据,还可以保证在测试阶段（即实际应用场景下）不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果,可以有效保证预测的稳定性。因此,利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本,并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。     

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.     

企业财务危机预警模型研究综述

本文对国内外财务危机预警模型的研究进行梳理个分析,并作出了初步的评价。     

基于XGBoost模型的企业财务危机预警研究

本文对XGBoost财务危机预警模型进行研究,通过对该模型的具体分析,筛选出影响公司财务危机的关键财务指标变量,并进一步以制造业为例进行实证分析,最终证实XGBoost模型的准确度、泛化能力和运算速度,为该预警模型在公司财务危机预警方面的应用提供了依据。     

企业财务危机预警指标及模型的选择

文章从赢利能力、偿债能力、营运能力以及现金流量四个方面选择10项指标组成预警指标体系，并对当今被大量使用的单变量和多项指标财务预警分析模型进行初步的探讨。通过企业的财务预警模型，投资者能早期得到企业陷入困境或失败的警告，规避风险；也可以帮助企业作出信用决策，并对应收账款进行控制；银行可以利用预警模型帮助作出贷款决策；审计人员可以利用预警模型确定审计范围，制定必要的审计程序。     

企业财务危机预警研究

现代企业负债经营已是企业运作的一种重要方式,几乎所有企业都要依靠举债来满足其资金需求.但是,负债经营涉及到债务偿还问题.一旦企业经营状况不佳,不能及时支付到期债务的本息,企业就会因财务危机而陷入经营困境甚至破产.由于企业财务危机的出现是一个渐进、不断恶化的过程,因而可对企业的财务运营进行监控,及早发现财务危机信息,预测企业财务失败的可能性.这样,企业经营者就能够在财务危机出现的萌芽阶段采取措施改善企业经营,防范财务失败;投资者可利用财务危机信号尽早处理现有投资,避免更大的损失;债权人可在这种信号的帮助下加强对债权的管理与控制,尽量降低损失的可能性.可见,对企业财务危机进行预警研究,无论从哪个立场来说都是必要的.因此,本文拟从有关财务预警模型出发,分析评价其适用性,并提出建立我国财务危机预警体系的基本思路.     

企业财务危机预警研究

本文在简要评述了企业财务危机预警的国内外研究现状的基础上,总结了目前该方面研究所面临的困境,同时对今后企业财务危机预警系统的研究和建立提出了建议。     

基于FMTSVM的企业财务危机预警研究

财务危机给企业管理人员和广大利益相关者带来巨大负面影响,如何事先识别财务危机发生的征兆,并对管理者进行预警已成为当前财务管理研究的热点.针对目前财务危机预警中存在样本数据不均衡、野值噪声干扰等难题,提出一种基于模糊间隔孪生支持向量机(FMTSVM)的财务危机预警模型,并使用2018—2019年间被证交所ST的66家A股上市企业数据作为财务危机企业样本,综合财务及非财务指标,对模型进行实证研究.结果证明:与目前应用较为广泛的Logistic、支持向量机等预警模型相比,模糊间隔孪生支持向量机在模型预警精度、噪声野值下的抗干扰性、不平衡数据下的稳健性和分行业中的泛化性等方面都有明显优势,具有一定的理论和应用价值.     

也谈企业财务危机预警

企业应当建立财务危机预警机制,自行确定财务危机警戒标准,重点监测经营性净现金流量与到期债务、企业现有资产价值与负债总值的适配性,及时沟通企业有关财务危机预警的信息,提出解决财务危机的措施和方案。     

基于非线性SVM的高新技术企业财务危机预警模型研究

本文针对高新技术企业,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等5方面的15个财务指标作为输入变量,以是否被特别处理(ST)作为输出变量.实证分析表明,该模型具有97.5%的训练精度和90%的预誓精度,学习和预测能力良好.     

企业财务危机预警体系研究

2020年全球爆发新冠疫情卫生事件,为了尽快缓解经济停摆和逆全球化发展局势,国家提出经济内循环为主、国内外双循环并举的经济国策,标志着我国已进入新的历史发展时期.站在历史新起点,企业发展的质量和安全又被重提.企业应深刻意识到机遇与危机并存的态势,当前经营活动中的诸多不确定会导致企业预期收益与财务收益的偏离,意味着企业财...     

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。     

加强企业财务危机预警研究

财务危机预警以企业信息化为基础,对企业在经营管理活动中的潜在风险进行实时监控。其贯穿于企业经营活动的全过程,以企业的财务报表及其他相关经营资料为依据,利用财会、金融、企业管理等多方面理论,将企业所面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人,并分析企业发生财务危机的原因和企业财务运营体系的潜在问题,以提早做好防范措施。     

企业财务危机预警模型的构建探究

市场经济是一种充满着不确定性的竞争经济，由于外部环境的变迁和内部控制失衡，导致各种各样风险与危机的出现，“企业危机管理和财务预警系统的设计”就成为现代企业普遍关心的课题。为了坚持科学发展观，保证企业平稳增长，促进政治、经济、社会协调发展，节约社会资源，优化生产要素的配置，加强公司财务危机预警的相关问题研究也就成为一个具有重要和现实意义的理论课题。     

基于ERP的企业财务危机预警系统设计

目前,企业使用的ERP软件包含的财务模块一般主要用于财务分析,不具备财务经营功能。本文将设计一个基于ERP软件的财务危机预警管理信息系统,以拓展ERP软件功能,力求使预警机制更具实时性,进而使管理者能及时采取预防措施解决问题。     

基于Fisher判别法的企业财务危机预警研究

主要介绍了使有Fisher线性模型对财务危机企业的判别方法,选取了沪深两市A股市场上2006、2007年被进行特别处理的12家ST商业公司作为财务困境公司研究样本,其中4家公司作为检验样本;选取42家非ST商业公司作为比对样本,其中9家公司作为检验样本。通过检验结果知,使用Fisher线性判别法可以对企业目前的财务状况做出基本判断。     

基于DEA-DA模型的财务危机预警模型研究

DEA-DA模型是基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的判别分析（Discriminate Analysis,简称DA）方法。该方法通过DEA加性模型和DA结合,不仅可以给出判别函数。而且可以很好地解决判别分析中的＂重叠＂现象。文章以因＂连续两年亏损或每股净资产低于股票面值＂而被ST的公司作为危机公司来进行财务危机预警模型建模研究,实证结果表明,该模型的预测效果良好。     

企业财务危机的征兆、原因及模型研究

本文分析了企业财务危机的征兆、原因及模型,并提出了适应于特定企业的财务危机预警系统构建所需要的原则。