基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究

发布时间：2017-03-20 03:02

  本文关键词：基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。
【作者单位】： 湖南农业大学商学院;浙江大学管理学院;
【关键词】： 财务预警 农业上市公司 灰色系统 BP神经网络
【基金】：2012年度国家社科青年基金(12CGL046) 2012年度教育部人文社科青年基金(12YJC790259) 2014年度教育部青年骨干教师国内访学学者项目
【分类号】：TP183;F302.6;F324
【正文快照】： 企业的财务风险是指企业预期的财务成果与实际的财务状况、财务成果之间发生偏离的可能性,一般是指财物损失的机会或可能性。我国是一个农业大国,农业上市公司是我国农业资本化的主要力量,行业的特殊性让农业上市公司面临的风险呈现突发性,风险出现时更剧烈,因此农业上市公司

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  本文关键词：基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：257014