基于LMBP神经网络的光伏发电企业财务绩效评价研究

发布时间：2023-03-07 20:36

　　不可再生能源日渐匮乏让新能源成为我国重要的能源战略,依靠资金扶持、政策引导以及海外市场的需求,我国光伏发电产业快速发展。但由于我国光伏发电企业自身存在管理水平低、利润较低等问题,制约着光伏发电企业的健康发展,究其原因是企业的财务绩效水平较低。面对全球化市场竞争,如何在复杂多变的外部环境中增强企业的核心竞争力,对于光伏发电企业的持续发展尤为关键。财务绩效则是评价企业核心竞争力的重要指标,对其分析能够为提升企业核心竞争力提供建议,发现企业的不足并进行改进,从而提升财务绩效水平。本文首先梳理了国内外财务绩效评价相关理论,阐述了最优最劣法、灰色关联分析法和LMBP神经网络的基础理论,分析了光伏发电企业财务绩效评价的现状及问题。其次,对比分析常用的财务绩效评价指标体系,从盈利能力、成长能力、营运能力和偿债能力四个层面初步选出16个财务绩效指标,通过聚类分析检验相关性并进行二次筛选,构建了财务绩效评价指标体系。接着,通过对比分析常用的财务绩效评价方法,结合光伏发电企业的行业特征,将最优最劣法(BWM)与灰色关联分析法(GRA)相结合,构建BWM-GRA模型求解综合财务绩效值,再与LMBP神经网络相...

【文章页数】：79 页

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 光伏发电企业财务绩效研究
        1.2.2 财务绩效评价方法研究
        1.2.3 基于神经网络的绩效评价研究
        1.2.4 文献评述
    1.3 研究方法
    1.4 研究内容与技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
第2章 相关基础理论与方法
    2.1 财务绩效评价相关概述
        2.1.1 财务绩效评价的定义
        2.1.2 财务绩效评价的理论基础
        2.1.3 财务绩效评价构成要素
    2.2 最优最劣方法和灰色关联分析法
        2.2.1 最优最劣方法
        2.2.2 灰色关联分析法
    2.3 LMBP神经网络概述
        2.3.1 BP神经网络
        2.3.2 基于LM算法改进的BP算法
    2.4 本章小结
第3章 光伏发电企业财务绩效评价现状分析
    3.1 光伏发电企业的界定
    3.2 我国光伏发电行业及企业概述
        3.2.1 我国光伏发电行业发展历程
        3.2.2 我国光伏发电企业现状
    3.3 光伏发电企业财务绩效评价存在问题
        3.3.1 财务绩效政策规范尚未健全
        3.3.2 财务绩效评价指标体系尚未完善
        3.3.3 财务绩效评价方法较为单一
    3.4 本章小结
第4章 财务绩效评价指标体系及模型
    4.1 财务绩效评价指标的选取
        4.1.1 指标选取原则
        4.1.2 指标的初步选取
    4.2 财务绩效评价指标的确定
        4.2.1 指标二次筛选的方法与思路
        4.2.2 指标二次筛选的实证分析
    4.3 基于LMBP神经网络评价模型的构建
        4.3.1 LMBP神经网络的比较优势分析
        4.3.2 LMBP神经网络评价模型的构建
    4.4 本章小结
第5章 光伏发电企业应用分析及建议
    5.1 数据的采集与处理
    5.2 输入节点设置
    5.3 运用BWM-GRA模型确定期望输出
        5.3.1 采用BWM方法权重赋值
        5.3.2 采用BWM-GRA模型计算财务绩效
    5.4 运用K-means聚类分析确定期望输出等级
    5.5 LMBP神经网络训练与仿真
        5.5.1 LMBP神经网络模拟训练
        5.5.2 LMBP神经网络仿真检验
    5.6 应用结果分析
    5.7 对策与建议
        5.7.1 宏观层面
        5.7.2 微观层面
    5.8 本章小结
第6章 研究成果与结论
参考文献
致谢
附录1 财务绩效指标体系权重调查表



本文编号：3757847