基于神经网络的制造业上市公司财务预警模型研究

摘要

随着经济全球化的不断推进和中国市场经济体制的不断完善,企业所面临的竞争也越来越激烈,由于财务状况恶化而破产的企业屡见不鲜。如何科学合理的构建财务预警模型, 是近年来被广泛研究的学术课题。以往的研究中,建模指标的选取方法一般是主观选取或是根据统计方法选取,缺乏相应的理论依据。本文首先分析了财务危机的成因及其与各项财务指标之间的关系,再结合统计学方法筛选出最终的建模指标,以2010年首次被ST的15家公司和15家配对的财务正常公司作为训练样本,以2011年和2012年首次被ST的15家公司和15家配对的财务正常公司作为测试样本,通过BP 神经网络构建模型。最终的模型判别准确率较高,有较大的实用价值。