基于AHP和BP神经网络的煤炭企业综合绩效评价研究

发布时间：2020-05-16 19:54

【摘要】：煤炭产业是支撑国民经济发展的基础性产业,关乎下游行业发展和社会稳定。现如今,煤炭价格长期低位徘徊,煤企发展遭遇瓶颈,煤炭行业供给侧改革压力重重。在机遇与挑战并存的关键时期,众多企业在经历了资源整合、兼并重组、关停并转、产业升级等国家政策的考验后,对煤炭企业综合绩效的评价就显得尤为重要。本文参考大量国内外的相关文献,在传统的财务绩效指标基础上,参考《企业社会责任报告蓝皮书》中列出的社会责任评价指标,结合煤炭行业发展现状及其绩效评价的特殊性,从财务绩效(盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力)和非财务绩效(安全生产、技术研发、节能环保、社会贡献)8个维度构建了煤炭企业综合绩效评价指标体系,并使用层次分析法和BP神经网络构建了绩效评价模型。导入5家煤炭上市公司(中国神华、潞安环能、中煤能源、兖州煤业、冀中能源)2011-2015年的数据为训练样本,以评价指标体系中的20项三级指标为输入向量,以综合绩效得分为输出向量构建BP神经网络模型。最后使用5家企业2016年的数据作为测试样本,对样本企业的综合绩效进行模型训练和仿真验证,根据评价结果对样本企业的综合绩效做出相应的分析说明。从模型的输出结果来看,该模型能在合理的误差范围内评价煤炭企业的综合绩效水平(相对误差均值为5.23%)。通过调用经过训练的具有固定权值阈值的网络模型,可以实现任何一家煤炭企业的综合绩效测评,具有较好的实用性和可操作性。评价结果显示,5家煤炭企业的综合绩效评价值自2011年开始呈逐年降低的态势,且降幅较大,总体处于较低的水平。在2016年,有4家样本公司的综合绩效评分显著回升,这得益于煤炭行业供给侧改革初见成效,促进煤炭市场供需趋于平衡,煤炭企业经营状况明显回暖的影响。在5家企业中,中国神华的综合绩效一直遥遥领先于其他各家企业,值得深入剖析其原因,为煤炭企业的可持续发展提供思路。本文所构建的模型,可用于评价煤炭企业综合绩效水平及预测其未来发展潜力,还可为政府部门制定公共政策提供一定的参考,具有较好的应用价值。
【图文】：

技术路线图

煤炭企业综合绩效评价模型的网络结构图
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F426.21

【参考文献】

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本文编号：2667231