基于反向传播神经网络模型的上市公司财务危机预警应用研究

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声明

1.导论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外文献综述

1.2.1国外文献综述

1.2.2国内文献综述

1.2.3对国内外研究的简要评述

1.3研究思路与基本框架

1.3.1研究思路

1.3.2基本框架

1.4研究方法

2.反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的理论综述

2.1财务危机的基本概念及产生原因

2.1.1财务危机的基本概念

2.1.2财务危机产生的原因

2.2财务预警系统

2.2.1财务预警系统的定义

2.2.2财务预警系统的基础理论

2.3反向传播神经网络模型的基本概念、结构和学习规则

2.3.1反向传播神经网络的基本概念

2.3.2反向传播神经网络模型的结构

2.3.3反向传播神经网络模型的学习规则

2.4反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的优势

2.4.1反向传播神经网络的特点

2.4.2财务危机预警定量分析模型的比较

3.反向传播神经网络模型应用的预处理

3.1模型的假设前提

3.2研究对象的选择

3.3初始评价指标的选取

3.3.1反映偿债能力的指标

3.3.2反映运营能力的指标

3.3.3反映获利能力的指标

3.3.4反映发展能力的指标

3.3.5反映现金流量的指标

3.3.6其它指标

3.4评价指标的筛选及最终确定

3.4.1因子分析相关理论

3.4.2评价指标的筛选

4.反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的实证研究

4.1反向传播神经网络模型初始化

4.1.1网络层数的确定

4.1.2神经元个数的确定

4.1.3激活函数的选取

4.1.4其他参数的确定

4.2反向传播神经网络模型的训练、仿真及结果分析

5.结论与建议

5.1研究结论

5.1.1建立综合评价指标体系判断上市公司是否发生财务危机成为可能

5.1.2反向传播神经网络模型在预测上市公司财务危机方面有着很高的准确性

5.1.3被特别处理公司前3年的财务数据在财务危机预警上具有时效性

5.2建议

5.2.1建立和完善上市公司财务危机预警综合指标体系

5.2.2加强反向传播神经网络模型在财务危机预警中的应用

5.2.3外部信息使用者要重点关注反映公司财务状况的主要指标

5.2.4管理者在关注财务指标数据的同时应更注重深层次的原因分析

5.3本文的局限性及需进一步研究的问题

参考文献

附 录

后记

致谢

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