基于熵bp神经网络的农业类上市公司融资风险研究.docx

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摘要目前解决融资问题是企业在激烈竞争中持续经营并提高公司价值水平的关键因素之一。对于农业类上市公司的融资风险问题，本文首先阐述了我国农业行业整体融资现状以及风险成因；其次选取相关指标，通过使用熵权法和BP神经网络模型构建融资风险预警体系，并对其进行样本训练和仿真预测；最后针对农业类上市公司融资风险的预测与控制从偿债能力和融资结构两方面提出了对策与建议。研究结果表明我国农业行业整体融资风险状况良好，所建立的融资风险预警模型在技术和理论上都具有更高的适应性和准确度，对于融资风险的预测和控制也具有重要的实践意义。

关键词：农业类上市公司；融资风险；熵权法；BP神经网络模型

第1章引言

农业属于第一产业，是提供支撑国民经济建设与发展的基础产业。农业问题是关乎国计民生的重要事项，“三农”问题一直以来是我国坚持攻克的难题之一，我国农业类上市公司盈利能力和整体发展水平较低，农业类上市公司融资较为困难，一则融资能力较弱、融资成本较高，二则融资规模水平较低、融资风险较大，融资困难已经逐渐成为阻碍其他地区农业类上市公司健康发展的一个关键性因素，因此探究融资风险，提出融资风险的解决措施有助于促进和推动突破性我国特色农业型企业。

现阶段，全球经济一体化深入发展，全球经济下行业态势明显，国内企业的行业竞争压力逐渐增强，较强的财务管理能力时企业需要具备的基本条件之一，资金管理是财务管理的中枢，而融资问题是资金管理的重要环节之一，故解决融资问题是企业在激烈竞争中持续经营并提高公司价值水平的关键因素之一。企业在融资过程中会面临众多机遇、挑战和风险，其中最主要的两方面：一方面是融资过程中产生的融资成本，另一方面是融资行为产生的财务风险，即融资风险，而融资成本也是融资风险的影响因素之一，故而本文将从融资风险的角度，针对企业如何降低融资风险提出相关的对策与建议。

第2章农业类上市公司融资风险现状及成因分析

2.1农业类上市公司范围的界定

农业属于第一产业，是提供支撑国民经济建设与发展的基础产业。由于广义的农业类企业范围更加全面，所得结论更加贴合实际，因此本文以广义的农业类上市公司，即农业上市公司是指从事农、林、牧、副、渔业等生产经营活动，或以其为依托，主营业务达到规定比例，并在我国境内挂牌交易的上市公司作为标准进行研究。

2.2农业类上市公司融资风险现状表2-1农业行业部分财务指标

资产负债率 利息保障倍数 股权负债比率

2019年 46.37% 49.84 99.81%

数据来源：由同花顺财经整理得出。

2.2.1偿债能力较弱

一般而言，资产负债率处于40%～60%是较为适宜的水平。由表2-1可知其资产负债率为46.37%，说明农业类上市公司整体上不会出现资不抵债的状况，但是相较于其他行业，农业行业的资产负债率整体偏低，债务融资能力较弱。其利息保障倍数为49.84，故农业类上市公司的债务资本相对安全，但相较于其他行业，该行业支付利息费用的能力较弱，偿债能力较弱。

2.2.2融资结构占比不合理

由表2-1可得农业类上市公司股权负债比率接近于1，说明农业类上市公司过度依赖外源性融资，融资结构占比不合理，其现象有可能是由企业的盈利能力较差、留存收益较少等原因所导致的。由于单个指标不能覆盖全部情况，因此本文采用熵——BP神经网络的方法来分析融资风险。

2.3农业类上市公司融资风险的成因

2.3.1融资风险的内因分析

融资结构

内源融资和外源融资是我国农业类上市公司融资的两种方式。由2017-2019年我国农业类上市公司融资结构占比可得，融资资金来源中约80%来自于外源性融资，说明农业类上市公司的融资结构不合理，不同的融资结构会产生不同的融资风险与融资成本，在极度依赖外源性融资的情况下，会产生较大的负面影响，即融资成本和融资风险偏高于正常水平，甚至濒临破产清算。

企业财务状况

企业的财务状况是融资风险的重要影响因素之一，其能力指标越好，则企业的融资风险越小。农业类上市公司整体收益质量和财务状况较差，该行业中有多家企业尚未摆脱收益困境，经营中财务风险较大，故融资风险较大。

2.3.2融资风险的外因分析

金融市场的波动

由于企业资金流的融入与融出是依托于金融市场来完成的，因此金融市场是企业的融资风险的自变量之一，其

波动会导致融资风险的大小产生变化，如利率、汇率都是金融市场的自变量，其波动都会导致企业的融资风险发生变化。

宏观经济环境

企业需要通过市场来完成资金的融入与融出，不同地域有不同的市场环境，因此不同地域的宏观经济差异性对企业的融资效率产生了重要影响。宏观经济环境不仅包括市场环境，还包括宏观经济政策，如国家财政可调节的货币效应、利率效应、税率变动与财政支出等均可以影响企业的融资