基于BP神经网络的电力企业上市公司财务风险管理研究

发布时间：2017-10-14 16:05

  本文关键词：基于BP神经网络的电力企业上市公司财务风险管理研究

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【摘要】：随着我国电力行业的高速发展,我国电力企业也得到了很大的发展。在电力企业发展的同时,有的企业出现了财务风险,甚至陷入了财务危机。因此,对于我国电力企业上市公司财务风险识别是非常必要的。本文立足于电力企业上市公司财务管理的现状,通过理论分析加模型仿真,对我国电力企业财务风险管理状况进行深入的研究和分析,最终试图通过模型仿真,一方面对电力企业上市公司的财务管理现状进行研究和分析,另一方面,对我国电力企业上市公司目前来看是否存在财务风险进行研究。本文的框架结构如下:在第一章我们首先介绍一下选题的背景和意义,同时对目前国内外关于企业财务风险管理的文献进行综述性质的研究;在第二章我们对比了传统的企业财务风险管理和财务风险识别方面的研究方法,并阐述为何我们采用BP神经网络模型作为最终的研究模型;在第三章我们主要对我国电力企业上市公司的财务管理现状进行分析,并采用因子分析法、数据包络分析法和回归分析法相结合的方法进行指标选择;在第四章我们利用BP神经网络进行建模和仿真,对我国电力企业财务风险管理现状进行研究分析,并进行财务风险识别,最后针对不同类型的企业提供财务管理改进意见和建议;第五章是全文的总结和研究的展望。
【关键词】：BP神经网络 电力企业 财务风险
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F406.7;F426.61;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 引言9-14
• 1.1 背景及其意义9-11
• 1.1.1 选题背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及发展动态分析11-12
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12
• 1.3 研究内容和研究方法12-13
• 1.3.1 研究内容及目标12-13
• 1.3.2 研究方法13
• 1.4 研究结论和创新点13-14
• 1.4.1 研究结论13
• 1.4.2 创新点13-14
• 第2章 财务风险管理理论概述14-27
• 2.1 财务风险理论14-17
• 2.1.1 风险的概念14
• 2.1.2 企业财务风险14-16
• 2.1.3 财务风险与财务危机16-17
• 2.2 财务风险识别方法概述17-23
• 2.2.1 定性分析方法17-19
• 2.2.2 定量分析方法19-23
• 2.3 BP神经网络模型理论概述23-27
• 2.3.1 BP神经网络发展历史23-24
• 2.3.2 BP神经网络工作原理24-25
• 2.3.3 BP神经网络研究方向25-26
• 2.3.4 BP神经网络不足26-27
• 第3章 我国电力企业上市公司样本、指标体系的构建27-48
• 3.1 我国电力企业上市公司基本构成27
• 3.2 指标预选取27-36
• 3.2.1 电力企业上市公司偿债能力指标选择28-30
• 3.2.2 电力企业上市公司偿债能力情况描述性统计分析30-31
• 3.2.3 电力企业上市公司营运能力的指标选择31-33
• 3.2.4 电力企业上市公司营运能力情况描述性统计分析33-34
• 3.2.5 电力企业上市公司盈利能力的指标选择34-35
• 3.2.6 电力企业上市公司盈利能力情况描述性统计分析35-36
• 3.2.7 指标选取小结36
• 3.3 因子分析36-40
• 3.3.1 因子分析法简介36-37
• 3.3.2 因子分析37-40
• 3.4 财务风险界定40-44
• 3.4.1 传统财务风险界定的标准40-41
• 3.4.2 基于数据包络分析模型的财务风险界定标准41-44
• 3.5 指标最终选定—回归分析44-48
• 3.5.1 回归分析模型简介45-46
• 3.5.2 基于回归分析的指标选择46-48
• 第4章 基于BP神经网络的我国电力行业上市公司财务风险识别仿真48-56
• 4.1 模型构建48-49
• 4.2 BP神经网络仿真结果49-51
• 4.3 财务管理改进方案51-56
• 4.3.1 财务风险存在的原因分析51-53
• 4.3.2 财务风险防范与控制系统设计53-56
• 第5章 研究结论56-57
• 参考文献57-60
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果60-61
• 致谢61-62
• 作者简介62

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本文编号：1031953