自1992年试点以来,外资零售企业进驻中国已经十几年了,一些大的跨国企业度过最艰难的磨合期,通过实施本土化战略,以快速成长。据统计,目前已经有80%的国外大型零售企业进入中国市场,包括美国的沃尔玛、荷兰的万客隆、法国的家乐福和欧尚、德国的麦德龙、日本7-11便利店等。这些企业在中国已经形成了一定的网络规模,都在进一步实施拓展中国市场的计划。和国外零售商相比,国内零售企业在规模、管理营运水平、盈利能力等各个方面均存在着较大的差距。面临外资咄咄逼人的逐步进逼以及新兴零售业态的迅速发展,我国零售企业受到严峻的生存挑战。在此背景下,准确评价中国零售企业成长性,将有助于进一步加深对中国零售行业的了解,为进一步研究我国零售企业与国际跨国零售企业的差距提供参考依据。本文将在探究影响我国零售企业上市公司成长性因素的基础上,提出适合我国上市零售企业成长性评价的指标体系,并应用BP神经网络方法,构建一个能够对我国上市零售企业成长性进行辨析、评价的模型。论文的基本线索为:首先,构建我国上市零售企业成长性评价指标体系。通过研究国内外企业成长性的评价方法,结合我国上市零售企业,建立一套科学的、系统的、操作性强的我国上市零售企业成长性评价指标体系,并应用层次分析法设定该指标体系权重。其次,分析BP神经网络在上市零售企业成长性评价中的适用性。以往评价企业成长性一般采用因子分析法、主成分分析法等,本文通过比较BP神经网络方法与传统方法的优劣点,提出应用BP神经网络方法构建上市零售企业成长性评价模型,进而分析其适用性,认为该方法能够对上市零售企业的成长行进行有效的评价。再次,构建基于BP神经网络的我国上市零售企业成长性评价模型。运用BP算法和MATLAB神经网络工具箱的建模方法,以MATLAB为开发环境,进行BP神经网络评价模型的设计。最后,利用BP神经网络评价模型对我国上市零售企业进行实证研究,分析目前我国上市零售企业的成长性状况。通过上述的分析过程和实证研究,可以为我国上市零售企业的管理者的长期经营决策提供帮助;为投资者判别投资风险,选择高成长上市零售企业提供依据;为政府监管部门制定相应的零售产业政策提供参考;对保护国内零售市场稳定、建立合理的零售市场结构、保护国内供应商以及消费者的利益都具有十分重要的意义。