基于灰色BP神经网络的企业财务风险预警研究——以H公司为例

企业在整个生产经营过程中不可避免地会面临财务风险,风险的准确预警能够帮助企业提前做好防范措施,降低风险的影响。为了提高企业财务风险预警的准确性,本文提出了一种基于灰色预测与BP神经网络的组合预测模型,能够互补并发挥两者各自的优点。以H公司2014年-2021年的财务报表数据为样本,构建灰色BP神经网络组合模型,并进行实例验证分析。结果表明：相较于单一的灰色模型,组合模型的平均相对误差更小,也即预测准确性更高。