基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究

发布时间：2021-12-23 17:18

　　随着娱乐业的迅猛发展,其财务风险变得日益突出,对娱乐业的财务风险进行监管已势在必行,目前对于娱乐业财务风险预警的研究存在严重不足。为了有效防范娱乐业的财务风险,现通过对娱乐行业财务风险分析选取财务预警指标,构建基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警模型,摆脱了人为在确定权重时的困难,以及随机性和模糊性的影响,并利用SPSS数学分析软件对样本进行训练以及仿真验证,预测娱乐业的财务风险。 

【文章来源】：北方经贸. 2019,(12)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、引言
二、娱乐业财务风险
    （一）流动性风险
    （二）投资风险
    （三）经营风险
    （四）资金回收风险
    （五）筹资风险
三、研究设计
    （一）建立娱乐业财务风险预警指标体系
        1. 娱乐业财务风险预警指标的选取原则
        2. 选取娱乐业财务风险预警指标
    （二）风险预警模型构建
        1. 因子分析
        2. 输入层设计
        3. 隐藏层设计
        4. 输出层设计
        5. 神经网络训练与测试
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的大型国际工程财务风险控制评价[J]. 王颖,马亮,白居,张云霞.  同济大学学报(自然科学版). 2015(07)
[2]上市公司财务风险预警模型研究——基于未确知测度模型[J]. 赵海燕,李娟.  财会通讯. 2015(04)
[3]基于神经网络模型的上市公司财务风险预警研究——来自山东省制造业数据[J]. 曹彤,郭亚军.  财会通讯. 2014(09)
[4]基于PCA-BP神经网络的上市公司财务预警策略[J]. 尤璞,武戈.  统计与决策. 2012(22)

硕士论文
[1]基于BP神经网络的节能环保行业上市公司财务风险预警研究[D]. 姜雨杉.南京航空航天大学 2018



本文编号：3548872