基于KLR和BP神经网络的新三板企业财务预警研究

发布时间：2021-02-22 01:53

　　新三板市场是继主板市场、创业板市场后又一全国性的交易场所,其主要服务对象为创新型、创业型、成长型的中小微企业,这对于那些规模小、风险大、融资难但是具有较强发展前景的中小微企业具有重要意义。但是,国内市场环境复杂多变,再加上企业自身资产规模、管理水平等因素的影响,新三板企业常常会面对巨大的财务风险,这些风险对企业影响巨大,并可能造成企业破产。然而,考察文献发现,国内现有企业财务预警研究多是集中于主板市场上的公司,针对新三板挂牌企业的研究较少。因此,根据新三板企业的特点,探讨研究其财务预警的思路和手段,并对相应预警模型进行构建具有重要的理论与现实意义。在现有研究中,预警有很多方法,其中KLR信号分析法和神经网络被广泛地应用在众多领域,在预测方面的作用和效果也越来越明显。研究表明,KLR信号分析法的预测效果较好。神经网络方法与传统统计分析方法相比,神经网络构建的预警模型的预测准确率更高,而且对数据的限制要求也更低。但目前两种方法还没有被应用于新三板企业的财务预警研究当中。所以,本文将根据KLR分析法和BP神经网络模型来构建新三板企业的财务预警模型,以研究这两种方法对新三板企业财务预警的适用性... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究内容
        1.1.3 研究意义
    1.2 财务危机预警文献综述
        1.2.1 国外文献综述
        1.2.2 国内文献综述
        1.2.3 国内外文献评述
    1.3 研究方法与框架
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 研究框架
    1.4 本文的创新点
第二章 概念介绍及理论基础
    2.1 新三板相关概念
        2.1.1 新三板的起源
        2.1.2 新三板企业财务危机成因
        2.1.3 新三板企业财务危机特点分析
    2.2 财务危机概念界定
        2.2.1 国外财务危机概念界定
        2.2.2 国内财务危机概念界定
        2.2.3 本文中财务危机概念的界定
    2.3 财务危机预警理论的理论依据
    2.4 KLR模型相关理论
    2.5 BP神经网络模型相关理论
        2.5.1 人工神经网络概述
        2.5.2 BP神经网络及其结构
        2.5.3 BP神经网络算法及步骤
        2.5.4 BP神经网络模型在财务预警中的优势
    2.6 本章小结
第三章 研究设计和预警指标体系的建立
    3.1 研究设计
    3.2 样本企业的确定及数据的选择
    3.3 财务预警指标体系的建立
        3.3.1 财务预警指标的选取原则
        3.3.2 企业财务预警指标的选取
    3.4 本章小结
第四章 新三板企业KLR财务预警模型实证分析
    4.1 KLR模型的基本原理
    4.2 KLR模型阈值的确定
    4.3 单个指标预警分析
    4.4 合成指标预警分析
    4.5 本章小结
第五章 新三板企业BP神经网络财务预警模型实证分析
    5.1 BP神经网络结构设计
        5.1.1 输入层设计
        5.1.2 隐含层设计
        5.1.3 输出层设计
        5.1.4 网络相关参数
    5.2 指标优化处理
        5.2.1 无量纲归一化
        5.2.2 Bartlett球形检验和KMO检验
        5.2.3 因子分析过程
    5.3 BP神经网络财务预警模型的训练及检验
        5.3.1 2014年BP模型预警过程及结果
        5.3.2 2015年BP模型预警过程及结果
    5.4 本章小结
第六章 KLR及 BP神经网络预警模型的综合应用
    6.1 基于KLR和 BP神经网络的财务预警模型比较
    6.2 KLR-BP神经网络混合预警模型的构建
        6.2.1 KLR预警模型对财务指标的筛选
        6.2.2 KLR-BP神经网络混合预警模型的训练及检验
    6.3 本章小结
第七章 结论及展望
    7.1 研究结论
    7.2 研究的不足及展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]制造业上市公司财务预警研究[J]. 高婷婷,范景军.  中国集体经济. 2016(06)
[2]基于神经网络的企业财务危机预警研究——以制造业上市公司为例[J]. 黄晓波,高晓莹.  会计之友. 2015(05)
[3]BP神经网络的学习过程与算法分析[J]. 王俊平,李加彦.  计算机光盘软件与应用. 2014(04)
[4]我国新三板现状分析及发展对策[J]. 熊三炉.  科技管理研究. 2012(21)
[5]国内外财务危机预警研究综述[J]. 蒋太才,伍晶晶,卢宇.  企业导报. 2011(21)
[6]我国多层次资本市场建设的思考——关于新三板市场的发展探讨[J]. 张繰,史明.  企业经济. 2011(10)
[7]财务危机预警指标选取:综述及启示[J]. 路军.  新会计. 2011(09)
[8]“新三板”市场的形成、功能及其发展趋势[J]. 周茂清,尹中立.  当代经济管理. 2011(02)
[9]财务危机预警研究:存在问题与框架重构[J]. 吴星泽.  会计研究. 2011(02)
[10]因子分析在上市公司财务预警中的应用[J]. 龙松,向丽苹.  黄冈师范学院学报. 2010(03)

博士论文
[1]企业财务危机预警分析[D]. 邢精平.西南财经大学 2003

硕士论文
[1]新三板公司财务危机预警实证分析[D]. 李骥.山东财经大学 2016
[2]基于优化的BP神经网络对我国上市公司财务困境预警模型的研究[D]. 万君.电子科技大学 2013
[3]一种训练BP神经网络的融合算法[D]. 田间.吉林大学 2011
[4]基于BP神经网络的制造业上市公司财务预警研究[D]. 袁丹.上海交通大学 2010
[5]基于BP神经网络方法的上市公司财务预警研究[D]. 刘开华.重庆大学 2006



本文编号：3045259