基于BP神经网络的信息技术业上市公司财务危机预警研究

发布时间：2022-01-05 02:02

　　企业经营的不确定性风险随日益复杂的市场环境加剧,财务危机频发。企业发生财务危机常常表明企业可能存在综合危机,一旦企业深陷财务危机,可能无法保证企业正常的资金链,严重时可能影响企业持续经营甚至使企业破产清算。信息技术业高成长、高风险、高收益的特征使得该行业发生财务危机可能性更高,并且财务危机的发生会使行业内公司更迭更为频繁,危害性更大。因而就必须建立有效财务危机预警模型,防控财务危机风险发生。BP神经网络可以高度拟合非线性函数关系、具有良好的学习适应能力、高度并行计算及处理信息能力,将BP神经网络运用于预警财务危机可以快速适应经济环境变化的影响,预测结果准确度较高。本文选择中国信息技术业的全部上市公司为研究对象,借鉴国内外学者研究及信息技术行业特征,建立行业特征显著的财务预警指标体系。反映财务危机的指标多,指标间的关系复杂,财务危机预警工作开展难度大,应该对其进行初步筛选和优化。而BP神经网络方法具有分类准确度高、学习能力强的特点,使得其在财务预警方面具有一定的潜力。通过运用BP神经网络,以此构建信息产业上市公司财务风险预警模型,并对其进行仿真检验,以验证BP神经网络在预警财务危机的精确... 

【文章来源】：河北工程大学河北省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

BP神经网络拓扑结构模型

第5章信息技术业上市公司财务危机预警模型构建438x7x1、7x4x1的BP神经网络拓扑结构。t-3年BP神经网络训练输出：图5-2t-3年神经网络训练性能Fig.5-2t-3neuralnetworktrainingperformance图5-2中t-3年的神经网络训练结果显示：t-3年的7x5x1的神经网络训练在训练284次后停止训练，随着均方误差的不断下降，在训练次数达到284次后，训练误差下降至9.9205*10-6，小于目标误差0.00001，训练达到要求。图5-3t-3年神经网络训练拟合结果Fig.5-3Neuralnetworktrainingfittingresultsint-3years图5-3表示t-3年的样本数据经过网络训练284次后，样本的拟合系数

第5章信息技术业上市公司财务危机预警模型构建438x7x1、7x4x1的BP神经网络拓扑结构。t-3年BP神经网络训练输出：图5-2t-3年神经网络训练性能Fig.5-2t-3neuralnetworktrainingperformance图5-2中t-3年的神经网络训练结果显示：t-3年的7x5x1的神经网络训练在训练284次后停止训练，随着均方误差的不断下降，在训练次数达到284次后，训练误差下降至9.9205*10-6，小于目标误差0.00001，训练达到要求。图5-3t-3年神经网络训练拟合结果Fig.5-3Neuralnetworktrainingfittingresultsint-3years图5-3表示t-3年的样本数据经过网络训练284次后，样本的拟合系数

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3569505