基于神经网络模型的制造业上市公司财务危机预警研究
发布时间：2021-02-02 04:35
伴随着人工智能的不断进步,机器学习引领的“金融科技”掀起一场新的浪潮,其应用遍及各个领域。与此同时,受外部金融危机和市场竞争的影响,企业面对的财务风险也不断增多,因此,寻找合适的财务预警模型一直是国内外学者研究的重点问题。不同行业的财务预警模型有不同的特点,本文以制造业上市公司为研究对象,制造业是国民经济的支柱,并且在A股市场中制造业上市公司占比重大。本文采用定性与定量相结合的方式。阅读了大量相关经典文献和书籍,总结了实践经验,从内外两个方面分析了上市公司财务危机形成的背景原因,梳理了财务危机预警的重要性和功能。在模型的构建方面,从财务因素和非财务因素归纳了影响财务危机的指标,选取2016年—2018年首次被特别处理的制造业ST公司,与之对应,按照1:1的比例选取资产规模与行业相近的非ST公司进行配对,共确定120家公司,其中训练样本100家,测试样本20家。运用多重共线性检验、KMO和Bartlett球形检验和因子分析检验后,筛选出了具有价值的六大预警指标。在此基础上,利用MATLAB中trainlm算法训练神经网络模型,最后检验测试样本得出模型的准确率达到80%,说明模型能够判断公...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
财务预警模型思路资料来源：作者整理
图 2.1 神经网络结构图经网络的内部结构经网络是一种单向、多层前馈神经网络。由于权值的调整规则 等人于 1986 年提出的误差反向传播学习算法（BackPropagat经网络。神经网络在实际应用时绝大部分都是采用 BP 神经网神经网络是前馈神经网络的核心，体现了神经网络的精华。经网络的基本单元。一个基本的 BP 神经元有 R 个输入，每个权值 w 和下一层相连，神经元输出可以表示为：a=f(w*p+b) （公式 2表示输入输出关系的传递函数，b 为该神经元的阈值，p 为输
10 0.477 2.978 94.56811 0.446 2.790 97.35812 0.240 1.497 98.85613 0.123 0.768 99.62314 0.042 0.261 99.88515 0.018 0.115 100.00016 0.001 0.001 100.000资料来源：SPSS 统计结果，作者整理在 SPSS.25 中运用主成分分析法进行因子分析，从中通过因子的方差贡献率确定公共因子的个数问题。一般情况下，认定为累计方差贡献率达到 75%时，累计75%的因子可选为公共因子。如上图所示，前 6 个公共因子累计达到 77.559%的贡率，故可把这 6 项因子作为整体水平的代表。碎石图是根据每个因子特征值大小排序后形成的散点图。从下图可以反映出前 6 项 因 子 曲 线 斜 率 大 ， 特 征 值 较 大 ， 对 整 体 信 息 解 释 能 力 较 强
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据背景下机器学习算法的综述[J]. 李成录. 信息记录材料. 2018(05)
[2]基于财务与非财务要素的上市公司财务困境预警实证研究[J]. 田宝新,王建琼. 金融评论. 2017(05)
[3]上市公司财务风险提示及评估体系研究[J]. 万荔. 中国管理信息化. 2017(18)
[4]基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较[J]. 关欣,王征. 统计与决策. 2016(17)
[5]对国有上市公司财务危机预警模型构建探讨[J]. 唐桂森. 财会学习. 2016(14)
[6]浅谈企业财务风险的认识与管理控制[J]. 李辉. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2016(03)
[7]基于生存分析法的财务困境预警研究——以我国农业上市公司为例[J]. 张旭尧,张卫民. 商业会计. 2016(03)
[8]基于MEA-BP神经网络的财务危机预警研究[J]. 赵辰,南星恒. 财会通讯. 2016(01)
[9]引入非财务指标的财务危机预警研究——以我国制造业上市公司为例[J]. 张婉君,罗威. 财政监督. 2016(01)
[10]制造业财务管理存在的问题及对策分析[J]. 邹薇. 新经济. 2015(Z2)
博士论文
[1]基于Kalman滤波和BP神经网络的财务危机动态预警模型研究[D]. 孙晓琳.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]中国一重财务困境成因及对策研究[D]. 张为.湘潭大学 2018
[2]基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务预警模型研究[D]. 刘迎旭.北京印刷学院 2018
本文编号：3014063
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
财务预警模型思路资料来源：作者整理
图 2.1 神经网络结构图经网络的内部结构经网络是一种单向、多层前馈神经网络。由于权值的调整规则 等人于 1986 年提出的误差反向传播学习算法（BackPropagat经网络。神经网络在实际应用时绝大部分都是采用 BP 神经网神经网络是前馈神经网络的核心，体现了神经网络的精华。经网络的基本单元。一个基本的 BP 神经元有 R 个输入，每个权值 w 和下一层相连，神经元输出可以表示为：a=f(w*p+b) （公式 2表示输入输出关系的传递函数，b 为该神经元的阈值，p 为输
10 0.477 2.978 94.56811 0.446 2.790 97.35812 0.240 1.497 98.85613 0.123 0.768 99.62314 0.042 0.261 99.88515 0.018 0.115 100.00016 0.001 0.001 100.000资料来源：SPSS 统计结果，作者整理在 SPSS.25 中运用主成分分析法进行因子分析，从中通过因子的方差贡献率确定公共因子的个数问题。一般情况下，认定为累计方差贡献率达到 75%时，累计75%的因子可选为公共因子。如上图所示，前 6 个公共因子累计达到 77.559%的贡率，故可把这 6 项因子作为整体水平的代表。碎石图是根据每个因子特征值大小排序后形成的散点图。从下图可以反映出前 6 项 因 子 曲 线 斜 率 大 ， 特 征 值 较 大 ， 对 整 体 信 息 解 释 能 力 较 强
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据背景下机器学习算法的综述[J]. 李成录. 信息记录材料. 2018(05)
[2]基于财务与非财务要素的上市公司财务困境预警实证研究[J]. 田宝新,王建琼. 金融评论. 2017(05)
[3]上市公司财务风险提示及评估体系研究[J]. 万荔. 中国管理信息化. 2017(18)
[4]基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较[J]. 关欣,王征. 统计与决策. 2016(17)
[5]对国有上市公司财务危机预警模型构建探讨[J]. 唐桂森. 财会学习. 2016(14)
[6]浅谈企业财务风险的认识与管理控制[J]. 李辉. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2016(03)
[7]基于生存分析法的财务困境预警研究——以我国农业上市公司为例[J]. 张旭尧,张卫民. 商业会计. 2016(03)
[8]基于MEA-BP神经网络的财务危机预警研究[J]. 赵辰,南星恒. 财会通讯. 2016(01)
[9]引入非财务指标的财务危机预警研究——以我国制造业上市公司为例[J]. 张婉君,罗威. 财政监督. 2016(01)
[10]制造业财务管理存在的问题及对策分析[J]. 邹薇. 新经济. 2015(Z2)
博士论文
[1]基于Kalman滤波和BP神经网络的财务危机动态预警模型研究[D]. 孙晓琳.哈尔滨工业大学 2010
硕士论文
[1]中国一重财务困境成因及对策研究[D]. 张为.湘潭大学 2018
[2]基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务预警模型研究[D]. 刘迎旭.北京印刷学院 2018
本文编号：3014063
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