基于BP神经网络的电子元件行业上市公司财务风险预警研究

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电子元件产业是我国电子信息产业的基础组成部分。于1990年代,国际上的通信设备、消费电子、电脑、互联网商品、电子产品等新兴行业开始发展神速,因此中国本土的电子元件行业的企业也随着外部大环境的影响开始爆发式增长。我国电子元件产业正值兴旺发展时期,与国际大环境的接轨,这既是机遇也是挑战。企业的日常生产管理中,收益与风险往往是并存的,在财务风险、经营风险和法律风险等众多风险中,财务风险对上市公司的影响程度较为显著,所以,上市公司为了预防财务风险的发生,可以建立财务风险预警模型,对还未发生的风险进行有效的预测。本文基于财务风险和BP神经网络算法的基本理论,建立了关于电子元件行业上市公的财务风险预警模型,以尽早发现公司存在的财务风险,经过研究发现,该模型为电子元件行业的财务风险预警起到了有效预测的作用,为电子元件行业的财务风险预警研究提供了理论依据和模型依据。本文的主要研究工作如下:(1)总结前人研究的结论,由于大多数上市公司的财务状况为健康级别,只有少数的上市公司被ST,依此标准做出的数据模型可能不能正确的反应某一行业的上市公司财务现状。因此,本文中将ST的公司和非ST的公司放在一起研究,为上市公司财务风险预警的研究增加新的内容。(2)建立预警指标体系。以往的研究中,只选用财务指标来作为BP神经网络预警模型的输入,而本文增加了4个非财务指标,共22个财务风险预警模型指标。(3)针对我国电子元件行业上市公司设计了BP神经网络预警模型。在这里还要对上一章选取的22个预警指标,进行正态性检验、非参数检验和因子分析,从而得出了电子元件行业财务风险预警模型的输入数据。(4)基于BP神经网络模型的预警系统设计,通过使用MATLAB软件,建立了基于BP神经网络的电子元件行业财务风险预警模型。由模型运行的结果我们可知,财务风险预警模型对电子元件行业起到一定的预测效果。
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