基于RBF神经网络的高端装备制造业财务风险预警研究

发布时间：2017-04-11 09:03

  本文关键词：基于RBF神经网络的高端装备制造业财务风险预警研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高端装备制造业是制造业的高尖端领域,是“战略性新兴产业”之一,也是“中国制造2025”重点扶植和发展的产业。虽然在政策大力扶持下,高端装备制造业获得了较快发展,但仍存在许多问题。近年来该行业出现了被证监会特别处理的企业如ST钢构、ST二重、ST黑豹等,说明目前高端装备制造业对财务风险的控制能力还远落后于自身的需要,因此在当前的形势下对高端装备制造业财务风险进行研究具有重要的意义。本文首先结合高端装备制造业财务风险成因和特征,选取68家高端装备制造业上市公司2012-2014年的财务数据,从盈利能力、偿债能力、营运能力、营运资金管理能力、成长能力、现金流管理能力、研发投入和政府补贴等方面选取了32个相应的财务指标作为财务风险预警基础指标；然后将EVA概念引入预警模型的构建中,以EVA值的大小作为财务状况异常的判别标准,从而解决了高端装备制造业ST企业样本不足而无法进行有效分类的问题；最后利用EVA值分类结果和筛选出的22个财务指标构建了神经网络财务风险预警模型。实证研究表明：第一,有超过一半的样本企业EVA值小于0,而且2014年EVA值小于0的样本企业数量要高于2012和2013年,这说明高端装备制造企业的价值创造能力正在逐年减弱而财务风险正逐年加大；第二,财务状况正常组和亚健康组企业有显著性差异的财务指标主要集中在盈利、营运、现金流管理和成长能力方面,同时无论是财务状况正常组和亚健康组企业都存在现金周转期过长、营业成本率偏高和现金流偿债能力不足的问题；第三,基于筛选出来的22个财务指标构建的RBF神经网络模型的预测准确率达到85%以上,比BP神经网络模型预测准确率75%要高出10%,该模型对高端装备制造业财务风险有较好的预警效果。
【关键词】：高端装备制造业 财务风险预警 EVA BP神经网络 RBF神经网络
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.4;F406.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-27
• 1.1 研究背景和研究意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 相关理论基础与文献综述14-24
• 1.2.1 财务风险基本概念14-15
• 1.2.2 财务风险预警理论基础15-18
• 1.2.3 相关研究综述18-24
• 1.3 研究方法与研究内容24-27
• 1.3.1 研究方法24-25
• 1.3.2 研究内容和技术路线图25-27
• 第2章 高端装备制造业财务风险基本内涵与成因分析及预警研究设计27-37
• 2.1 高端装备制造业财务风险基本内涵27-31
• 2.1.1 高端装备制造业发展现状及存在的问题27-30
• 2.1.2 高端装备制造业财务风险内涵界定及表现形式30-31
• 2.2 高端装备制造业财务风险成因分析及财务风险基本特征31-35
• 2.2.1 高端装备制造业财务风险成因分析31-33
• 2.2.2 高端装备制造业财务风险基本特征33-35
• 2.3 高端装备制造业财务风险预警研究设计35-37
• 第3章 财务风险预警指标体系与预警模型构建37-45
• 3.1 高端装备制造业财务风险预警指标体系构建37-41
• 3.1.1 预警指标体系构建原则37-38
• 3.1.2 预警指标体系构建思路38-41
• 3.1.3 预警指标体系41
• 3.2 高端装备制造业财务风险预警模型构建41-45
• 3.2.1 基于神经网络的财务风险预警模型的优势分析41-42
• 3.2.2 BP神经网络模型构建原理分析42-43
• 3.2.3 RBF神经网络模型构建原理分析43-45
• 第4章 高端装备制造业财务风险预警实证研究45-60
• 4.1 样本的选取45
• 4.2 EVA值的计算及财务状况分类45-48
• 4.2.1 EVA值的计算方法45-46
• 4.2.2 财务状况分类46-48
• 4.3 财务风险预警指标的筛选48-52
• 4.3.1 指标显著性检验48-50
• 4.3.2 财务风险预警指标均值比较50-52
• 4.4 基于BP神经网络的财务风险预警52-54
• 4.4.1 基于BP神经网络的财务风险预警实证研究52-53
• 4.4.2 BP神经网络预警结果分析53-54
• 4.5 基于RBF神经网络的财务风险预警54-56
• 4.5.1 基于RBF神经网络的财务风险预警实证研究54-55
• 4.5.2 RBF神经网络预警结果分析55-56
• 4.6 实证分析小结及管理建议56-60
• 4.6.1 实证分析小结56-57
• 4.6.2 管理建议57-60
• 结论60-62
• 参考文献62-66
• 附录A 攻读学位期间发表的论文66-67
• 附录B 68家样本企业67-68
• 附录C 神经网络模型程序68-69
• 附录D 神经网络模型输出结果69-71
• 致谢71

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