基于神经网络的现金流量财务诊断模型

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在竞争激烈的市场经济舞台,总有一些企业因失误而陷入危机,但任何危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程,也最终都会通过财务指标数据反映出来。企业财务诊断系统,就是从财务角度对企业进行财务预警,它通过对企业财务报表及相关经营资料的分析,利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式,预先告知企业所面临的风险情况,同时分析财务危机的原因,发现企业财务运营体系隐藏的问题,以提早做好防范措施并提出相应的排警对策的财务分析系统。大多数分析用财务指标是由企业资产负债表和利润表计算得来。众所周知,这两张报表编制的原则是权责发生制原则,这种编制原则使得企业对资产、负债和利润可以有较大的调整空间。不利于对企业财务状况进行准确诊断。现金流量表编制的原则是收付实现制原则,有助于对企业整体财务状况做出客观评价。人工神经网络在建构模型时由于没有传统统计方法的诸多假设限制,因此具备了建构非线性模式的优越性。近来许多研究显示人工神经网络于模型分类、辨认及预测上有强大的能力。本研究将采用神经网络利用现金流量指标来建立模型对企业财务状况作出诊断。
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