基于BP神经网络的上市公司财务预警模型.pdfVIP

　2005 年 1 月 系统工程理论与实践 第 1 期　 文章编号:(2005) 基于BP 神经网络的上市公司财务预警模型 杨淑娥, 黄　礼 (西安交通大学管理学院, 陕西 西安 710061) 摘要: 　为了进行企业财务危机预警方法精度的比较研究, 采用BP 人工神经网络工具, 以 120 家上市公 司的截面财务指标作为建模样本, 并使用同期 60 家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型 经过 对样本的反复训练和学习, 分别取得了建模样本 90. 8% 和检验样本 90% 的判正率 与我们采用主成分 分析法建立的模型对同一建模样本和检验样本的预测精度分别是 90% 和 81. 7% 相比有很大的提高 研 究结果表明: BP 神经网络是一种非线性映射模式, 在指标间相关度较高、呈非线性变化, 或数据缺漏不 全等情况下仍可得到比较满意的结果, 因此是一种比较理想的预测方法, 具有广泛的适用范围和较高的 推广价值 关键词: 　财务危机; 危机预警; BP 神经网络; 方法比较 中图分类号: 　 715. 5　　　　　　　　文献标识码: 　 　　　 F A F inancial C risis W arn ing M odel based on BP N eu ral N etw o rk , YAN G Shu e HU AN G L i ( , 710061, ) M anagem ent Schoo l of X i’an J iao tong U niversity X i’an Ch ina Abstract: 　T he paper uses the BP artificial neural netw o rk to establish a model of financial crisis w arn ing fo r the purpo se of testing the accuracy of the m ethods used fo r financial crisis w arning. T he model’s samp le is consisted of the cro ss section financial indexes of 120 listed companies of w h ich 60 companies is . , used as a testing samp le A fter repeated training and studying of the samp les w e go t a distinguish ing 90. 8% 90% . . po sitive rates of to the samp le mode