基于BP神经网络模型的中国信息技术业上市公司资本结构影响因素研究

发布时间：2017-08-14 07:36

  本文关键词：基于BP神经网络模型的中国信息技术业上市公司资本结构影响因素研究

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【摘要】：21世纪以来,我国信息技术产业实现了持续快速发展,逐步发展为国民经济的战略性、基础性和先导性支柱产业。信息技术企业具有高收益、高风险、高科技、高投入等特点,这就决定了它的资本结构有别于其他企业。目前我国信息技术业相对西方国家发展不够成熟,资本结构存在很多问题,制约着信息技术企业长久稳定的发展。国内外对信息技术业上市公司资本结构的研究甚少,更是缺乏非线性模型在这一研究领域的应用。因此,从我国的实际情况出发,对信息技术业上市公司资本结构的影响因素进行分析,并进一步探讨如何优化信息技术业上市公司资本结构,是一个十分重要和现实的问题。 本文以资本结构相关理论为基础,借鉴国内外学者关于资本结构影响因素的研究成果,结合我国的实际情况,通过对我国信息技术业上市公司的发展现状、资本结构特点等进行分析,确定了我国信息技术业上市公司资本结构的主要影响因素。在此基础上,以2014年证监会公布的136家信息技术业上市公司为样本,选取影响公司资本结构的主要因素构建BP模型,运用Matlab统计软件进行分析。此外,本文运用传统的线性模型——多元线性回归模型进行稳健性分析,来验证非线性模型的拟合效果,从而探索更加合适的模型。 通过实证分析发现,偿债能力、盈利能力与资本结构呈负相关关系;成长性、公司规模、资产管理能力、有形资产比例与资本结构呈正相关关系；其中成长性对信息技术业上市公司资本结构的影响不显著。通过稳健性分析发现,BP神经网络模型具有很好的拟合能力。最后,在实证分析的基础上,本文提出了优化信息技术业上市公司资本结构的相关建议,希望可以为管理者灵活调节资本结构提供理论依据。
【关键词】：资本结构影响因素 信息技术业 BP神经网络模型 稳健性分析
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F49;F275;TP183
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的与意义11-13
• 1.2.1 研究目的11
• 1.2.2 研究意义11-13
• 1.3 研究内容与方法13-14
• 1.4 创新与不足14-15
• 2 相关理论及文献综述15-25
• 2.1 相关理论15-20
• 2.1.1 传统资本结构理论16
• 2.1.2 现代资本结构理论16-17
• 2.1.3 新资本结构理论17-19
• 2.1.4 理论研究方法综述19-20
• 2.2 文献综述20-25
• 2.2.1 国内研究现状20-22
• 2.2.2 国外研究现状22-23
• 2.2.3 文献评述23-25
• 3 我国信息技术业上市公司现状分析25-35
• 3.1 信息技术业概述25-27
• 3.1.1 信息技术业概念25-26
• 3.1.2 信息技术业特征26-27
• 3.2 我国信息技术业上市公司发展现状27-30
• 3.3 我国信息技术业上市公司资本结构特点30-33
• 3.4 导致我国信息技术业上市公司资本结构不合理的因素33-35
• 4 资本结构影响因素模型构建35-45
• 4.1 BP神经网络模型35-38
• 4.1.1 BP神经网络模型概述35-37
• 4.1.2 BP神经网络模型优势37-38
• 4.2 样本和变量的选取38-41
• 4.2.1 样本的选取38-39
• 4.2.2 变量的选取39-41
• 4.3 BP神经网络模型的构建41-45
• 5 资本结构影响因素实证分析45-53
• 5.1 基于BP神经网络模型的资本结构实证分析45-47
• 5.2 稳健性分析47-50
• 5.2.1 多元线性回归模型的构建47-48
• 5.2.2 基于多元线性回归模型的资本结构影响因素分析48-49
• 5.2.3 BP神经网络模型与多元线性回归模型对比分析49-50
• 5.4 实证结果分析50-53
• 6 总结与展望53-57
• 6.1 主要结论53-54
• 6.2 可行性建议54-56
• 6.3 研究展望56-57
• 参考文献57-62
• 附录A62-66
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果66-68
• 学位论文数据集68

【参考文献】

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本文编号：671512