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。     

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。     

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。     

基于BP神经网络的衍生金融工具风险预警模型设计

针对衍生金融工具的巨大风险以及其风险的复杂性与非线性,本文采用神经网络技术设计在Windows环境下运行的衍生金,融工具风险预警模型,实现衍生金融工具风险的及时,有效预警。     

基于核主成分分析和BP神经网络的电子商务信用风险预警

用核主成分分析法(KPCA)、改进的粒子群算法(MPSO)和BP神经网络构建电子商务信用风险预警模型(KPCA-MPSO-BP)。首先,用核主成分分析(KPCA)对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法(MPSO)对BP神经网络的惯性权重和阈值进行搜索,确定惯性权重和阈值的大小,再用BP神经网络对电子商务信用风险的13家企业的数据作为训练集,对其进行训练,用另外5家企业的数据作为测试集,对其进行测试。实验结果表明:KPCA-MPSO-BP模型预警的误差最小,说明组合模型是合理的。     

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神经网络的建筑工程绿色施工评价

通过对绿色施工理论的探讨,构建了建筑工程绿色施工评价的指标体系。基于BP人工神经网络评价方法构建了建筑工程绿色施工评价模型,并运用该模型对一实际工程项目的绿色施工进行了模拟。     

基于BP神经网络的公路工程投资估算模型

通过对现有的公路工程投资预测模型加以比较和分析,得出有必要利用人工神经网络理论建立新的预测模型。基于实际工程数据,利用Matlab人工神经网络建立了路基工程投资估算的神经网络关系模型,并利用实际数据进行验证,证明了这一新的模型优于现有模型,从而为公路工程造价提供了一个新的有效的方法。     

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.     

BP神经网络在生理信号异常预警中的运用

基于阈值的报警和通过设置生理参数正常值范围实现报警都是基于生理信号的普遍性来讲的,并不能突出个人的身体特征.本文利用BP神经网络实现生理信号异常预警,细微学习个人生理信号参数,在普遍的基础上更突出个人身体特征.实验仿真结果表明,利用BP神经网络可以实现生理信号异常的预警.     

BP神经网络与因子分析的财务危机预警应用

本文结合中国制造业上市公司的实证数据,通过三种统计处理方法对财务指标进行处理,再将各自的处理结果作为输入层变量输入神经网络,以此考察财务危机预警模型效果。     

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GMDH方法的四川民用汽车保有量预测研究

文章针对四川民用汽车保有量原始数据较少的特点,应用GMDH方法建立预测模型对其进行了预测分析,并通过与传统的回归和人工神经网络模型预测结果的比较说明GMDH方法是汽车保有量等复杂经济系统变量小样本预测的一条有效途径。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

我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

生态环境是人类生存和经济社会发展的物质基础,随着我国经济的快速发展,经济与环境之间的矛盾日益突出,集中体现在经济发展过程中对资源的不合理利用及污染治理不足,加剧了资源的短缺和环境质量的恶化;环境的污染又对人类健康及经济的持续发展构成威胁。因此,经济社会的发展不可超过环境的承载能力,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,     

基于GA-BPNN的上市公司财务预警模型

为了提高财务预警模型的精度，针对BP算法训练过程中容易陷入局部极值而影响预测效果的缺陷，文章应用遗传算法和BP神经网络相结合的混合算法进行改进。通过对深沪两市A股市场74家制造业上市公司样本的实证研究比较。发现混合算法不论对建模样本还是对多期间检验样本，都显示出比传统BP算法更高的预测精度。GA-BPNN算法不仅具有BP算法较强的局部搜索能力，而且也吸收了遗传算法擅长全局寻优的特点，二者的结合可大大提高预测精度。     

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。