基于MR-ANN模型的大唐发电资本结构影响因素研究

发布时间：2018-02-27 07:53

  本文关键词： 资本结构 神经网络模型　出处：《财会通讯》2013年18期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文选取大唐发电为研究对象,分别采用多元线性回归模型及神经网络模型(MR-ANN)对其资本结构及其影响因素进行了实证研究,结果发现:大唐发电的资产负债率与企业盈利能力指标、成长性指标、资产结构指标、经营能力指标和现金流量负相关;与规模与资产结构指标、短期偿债能力指标、非债务税盾正相关;股权结构、所得税对大唐发电的资本结构无显著影响。据此提出相应改进建议
[Abstract]:In this paper, Datang Power Generation is selected as the object of study, and its capital structure and its influencing factors are studied empirically by using multiple linear regression model and neural network model (MR-ANN), respectively. The results show that the asset-liability ratio of Datang power generation is negatively correlated with profitability, growth, asset structure, operating capacity and cash flow, and with scale and asset structure, short-term solvency. The equity structure and income tax have no significant influence on the capital structure of Datang power generation. Accordingly, the corresponding improvement suggestions are put forward.
【作者单位】： 华北电力大学经济管理学院;浙江国华浙能发电有限公司;
【分类号】：F426.61;F224;F406.72

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1541792