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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息技術(shù)業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警研

    論文堡 日期:2023-04-12 20:19:44 點(diǎn)擊:385

    本文是一篇財務(wù)管理論文,本文將財務(wù)危機(jī)界定為被證監(jiān)會特別處理(即 st),選取 2009 年~2018 年初次被 st 或*st 的 20 家 a 股信息技術(shù)業(yè)的上市企業(yè),同時選擇整個信息技術(shù)業(yè)的非 st 企業(yè)作為對照的財務(wù)健康企業(yè),共 266 家信息技術(shù)業(yè)上市公司企業(yè)作為樣本研究數(shù)據(jù),構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。在參考大量學(xué)者研究及聯(lián)系信息技術(shù)行業(yè)特征后,選擇財務(wù)及非財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系,并對預(yù)警體系進(jìn)行優(yōu)化以便于后續(xù)構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    第 1 章 緒論
    1.1 研究背景
    企業(yè)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是財務(wù)管理,企業(yè)管理的水平在很大程度上受財務(wù)管理技術(shù)水平的直接影響。財務(wù)危機(jī)管理是企業(yè)財務(wù)管理不可或缺的部分,通過分析財務(wù)危機(jī)界定、成因及其預(yù)警方法,對財務(wù)危機(jī)預(yù)警研究建模,可以完善我國企業(yè)財務(wù)危機(jī)管理理論,對構(gòu)建有效財務(wù)危機(jī)預(yù)警體系有實(shí)際意義。在我國的“十二五”規(guī)劃中,信息技術(shù)業(yè)被列為七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一,同時引導(dǎo)傳統(tǒng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)向新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)過渡。“十三五”的國家戰(zhàn)略中指出需要做大做強(qiáng)信息技術(shù)的核心產(chǎn)業(yè),鼓勵信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)跨產(chǎn)業(yè)發(fā)展。中國的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、工業(yè)智能制造等等都離不開信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)也逐漸成為推動中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一支重要力量。由此可見,信息技術(shù)業(yè)未來會成為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的最為重要的部分之一,如果發(fā)生財務(wù)危機(jī)波及范圍更大,造成更為惡劣地影響。信息技術(shù)業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)相比,對于資金鏈和核心技術(shù)要求較高,側(cè)重于對無形資產(chǎn)和研發(fā)的投入,未來收益具有不確定性,這就使得信息技術(shù)業(yè)更容易面臨財務(wù)問題。

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    1.2 研究意義
    事實(shí)證明,企業(yè)綜合性危機(jī)的發(fā)生都與財務(wù)管理問題密不可分,財務(wù)狀況、經(jīng)營成果、現(xiàn)金流量方面一旦發(fā)生嚴(yán)峻問題,企業(yè)持續(xù)經(jīng)營的可能性就很小,可能面臨著被市場淘汰,嚴(yán)重時可能會造成企業(yè)重整或者破產(chǎn)清算。因此,企業(yè)應(yīng)該積極建立有效的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。有效且完善的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型不僅可以幫助企業(yè)事前對財務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測防范,還有利于企業(yè)采取有效措施化解危機(jī),提升管理層的管理技術(shù)。同時對于機(jī)構(gòu)的規(guī)范監(jiān)管也有重要意義,證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)本職是規(guī)范資本市場的運(yùn)作機(jī)制,有效維護(hù)投資者權(quán)益,證券監(jiān)管部門可以借鑒預(yù)警模型對市場進(jìn)一步規(guī)范監(jiān)管。
    運(yùn)用 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,matlab 軟件為模型的運(yùn)行提供了直接可利用工具箱,在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時,對輸入數(shù)據(jù)沒有嚴(yán)格的線性要求,還可以調(diào)整模擬輸入出錯的數(shù)據(jù),恢復(fù)輸出層數(shù)據(jù)的正確性,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性好,預(yù)測精度高。
    發(fā)達(dá)國家憑借其歷史悠久且成熟的資本市場,對財務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究早于國內(nèi),已經(jīng)形成較為完善的預(yù)警體系。構(gòu)建有效的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型是國外學(xué)者研究的主要關(guān)注點(diǎn),經(jīng)濟(jì)體制的差別使得國外學(xué)者在研究過程中一般將申請破產(chǎn)或者破產(chǎn)的企業(yè)作為研究對象,基于定量化和客觀化的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建有效預(yù)警指標(biāo)體系。中國國內(nèi)雖然對于研究財務(wù)危機(jī)預(yù)警起步較晚,但是發(fā)展速度快,在實(shí)證研究中,通常在借鑒國外經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上結(jié)合中國市場企業(yè)實(shí)際情況,一般以被 st 作為實(shí)證研究中企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)的標(biāo)志來建立財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
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    第 2 章 財務(wù)危機(jī)理論概述
    2.1 財務(wù)危機(jī)界定研究
    財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型首先要確定企業(yè)什么情況下才被界定為發(fā)生財務(wù)危機(jī),不同財務(wù)危機(jī)的界定方式對于構(gòu)建財務(wù)危機(jī)指標(biāo)體系和財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型以及最終的預(yù)測精準(zhǔn)度都有不同的程度地影響。雖然被 st(特別處理)雖然不等同于發(fā)生財務(wù)危機(jī),但是被 st 公司往往是連續(xù)兩年凈虧損或凈資產(chǎn)為負(fù)或存在債務(wù)糾紛等等,這些因素均與財務(wù)危機(jī)聯(lián)系緊密,因此本文在結(jié)合 1.3.1 有關(guān)于財務(wù)危機(jī)概念的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,界定發(fā)生財務(wù)危機(jī)范圍為被證監(jiān)會特別處理,在實(shí)證分析中將st 公司作為研究財務(wù)危機(jī)的樣本,研究財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
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    2.2 財務(wù)危機(jī)成因
    2.2.1 外部原因
    (1)宏觀環(huán)境
    宏觀環(huán)境主要包括政治和法律因素、經(jīng)濟(jì)因素、社會和文化因素以及經(jīng)濟(jì)因素。首先,企業(yè)所在國家和地區(qū)的政局穩(wěn)定、政府行為對企業(yè)的影響、執(zhí)政黨所持的態(tài)度和推行的基本政策以及這些政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性、各政治利益集團(tuán)對企業(yè)活動產(chǎn)生的影響等政治和法律因素,都可能成為誘發(fā)企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)的因子;其次,當(dāng)前經(jīng)濟(jì)狀況、社會經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)體制、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等經(jīng)濟(jì)因素,可能使得企業(yè)經(jīng)營難以為繼;再次,人口因素、社會流動性、消費(fèi)心理、生活方式變化、文化傳統(tǒng)、價值觀等社會和文化因素,也在一定程度上限制企業(yè)的生存發(fā)展;最后,國家科技體制、科技政策、科技水平、科技發(fā)展趨勢等技術(shù)因素,更是決定一個企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素,影響企業(yè)生命力。

    (2)產(chǎn)業(yè)環(huán)境
    產(chǎn)業(yè)環(huán)境,platt(1990)探究產(chǎn)業(yè)因素影響財務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的可能性,得出財務(wù)危機(jī)發(fā)生概率受產(chǎn)業(yè)因素影響[46]。產(chǎn)業(yè)發(fā)展通常都會經(jīng)過導(dǎo)入期、成長期、成熟期、衰退期四個階段,導(dǎo)入期的企業(yè)主要專注于投資研發(fā)和技術(shù)改進(jìn),提高產(chǎn)品質(zhì)量,經(jīng)營風(fēng)險非常高,衰退期的企業(yè)經(jīng)營側(cè)重于控制成本,以求維持整的現(xiàn)金流量,由此可見,處于導(dǎo)入期和衰退期的企業(yè)受產(chǎn)業(yè)環(huán)境影響波動大,發(fā)生財務(wù)危機(jī)可能性較大。
    (3)競爭環(huán)境
    競爭環(huán)境,企業(yè)間的競爭是不可避免的,企業(yè)的核心能力、成長能力、快速反應(yīng)能力、適應(yīng)變化能力、持久力都影響著企業(yè)競爭能力。美國執(zhí)政黨的對華態(tài)度以及推行政策的不斷反復(fù),中美貿(mào)易戰(zhàn)中美國設(shè)置的關(guān)稅壁壘使得中國企業(yè)在國家市場中的競爭力減弱,經(jīng)濟(jì)貿(mào)易摩擦不斷升級,中美國家關(guān)系緊張,美國政府的管制使得中美企業(yè)競爭加劇,中國企業(yè)生存難度升級,發(fā)生財務(wù)危機(jī)可能性大大增加。
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    第 3 章 信息技術(shù)業(yè)行業(yè)概述
    3.1 信息技術(shù)業(yè)界定

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    3.2 信息技術(shù)業(yè)行業(yè)特征

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    3.3 本章小結(jié)

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    第 4 章 信息技術(shù)業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建
    4.1 樣本的選擇
    4.1.1 樣本選擇原則

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    4.1.2 具體樣本選擇

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    第 5 章 信息技術(shù)業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建
    5.1 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
    bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要特點(diǎn)是不需要事先揭示描述的映射關(guān)系,并且可以同時進(jìn)行正向計算和誤差反向傳播過程的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。三層 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成,樣本數(shù)據(jù)通過函數(shù)從輸入層向隱含層傳遞最后傳至輸出層,如中間過程出現(xiàn)誤差則按照原路徑返回至輸入層,根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,系統(tǒng)會自動修正,直至輸出結(jié)果達(dá)到所設(shè)定的預(yù)測精度為止,可以使得預(yù)測輸出值不斷向期望輸出值逼近。

    5.2 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計
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    結(jié)論
    本文將財務(wù)危機(jī)界定為被證監(jiān)會特別處理(即 st),選取 2009 年~2018 年初次被 st 或*st 的 20 家 a 股信息技術(shù)業(yè)的上市企業(yè),同時選擇整個信息技術(shù)業(yè)的非 st 企業(yè)作為對照的財務(wù)健康企業(yè),共 266 家信息技術(shù)業(yè)上市公司企業(yè)作為樣本研究數(shù)據(jù),構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。在參考大量學(xué)者研究及聯(lián)系信息技術(shù)行業(yè)特征后,選擇財務(wù)及非財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系,并對預(yù)警體系進(jìn)行優(yōu)化以便于后續(xù)構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要研究結(jié)論如下:
    第一:運(yùn)用 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)警信息技術(shù)業(yè)財務(wù)危機(jī)效果良好。本文選擇信息技術(shù)業(yè)作為樣本數(shù)據(jù),通過正態(tài)性檢驗(yàn)、mann-whitney u 檢驗(yàn)及因子分析優(yōu)化信息技術(shù)業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系,將優(yōu)化的指標(biāo)體系用于構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型,由于 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無須事先對變量關(guān)系進(jìn)行設(shè)定,在訓(xùn)練過程中可以反復(fù)調(diào)整權(quán)值和閾值,對數(shù)據(jù)利用程度高,可以保證分析的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)證結(jié)果證明模型訓(xùn)練性能較好,測試精準(zhǔn)度較高,識別能力較強(qiáng)。
    第二:測試結(jié)果的精準(zhǔn)度與測試年份相關(guān)。本文運(yùn)用的樣本數(shù)據(jù)不是截面數(shù)據(jù)而是面板數(shù)據(jù),分別測試樣本 t-3 年、t-2 年、t-1 年的樣本擬合效果和測試精確度,經(jīng)過測試顯示,無論是財務(wù)危機(jī)企業(yè)還是財務(wù)健康企業(yè),t-1 年的指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建的bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試的精確度均高于 t-2 年、t-3 年的測試精確度,t-3 年、t-2 年、t-1 年的綜合正確率分別為 87.74%、91.51%、95.28%。可以得出越臨近財務(wù)危機(jī)發(fā)生年份,指標(biāo)數(shù)據(jù)中包含的預(yù)警信息越多,預(yù)警效果越好。
    參考文獻(xiàn)(略)

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