基于神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警研究 ——以D公司为例

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2019年,在党的十九大精神指引下,我国开启了全面建设社会主义现代化国家的新征程。在国家宏观经济政策的引领下,我国的通信设备制造业也取得了迅速发展,涌现了中兴、华为等一批顶尖的通信设备制造公司。同时随着全球经济一体化脚步的加快,企业面临的竞争也日趋激烈,通信设备制造业同样面临着巨大的风险,在发展过程中暴露了行业内财务风险预警体系不健全,财务风险管理水平落后等问题,成为制约该类企业进一步发展的重要因素。因此亟需构建针对通信设备制造业的财务风险预警模型。本文以通信设备制造业为研究对象,采用文献研究法、定量分析法和案例分析法对该行业的财务风险进行分析,构建出适合该行业的预警指标体系,基于数学建模的思维建立了适合该行业的财务风险预警模型,以期能够完善通信设备制造业的财务风险预警研究。本文首先在阅读大量相关文献的基础上,梳理了财务风险预警的定义、机制、警情划分及预警模型这几个方面的研究。其次介绍了财务风险预警的定义、特征、功能及流程和财务风险预警经典模型,详细阐述了财务风险预警模型构建流程,阐明了财务风险预警相关理论基础。接下来分析了通信设备制造业的行业特征以及该行业面临的财务风险特征。再次构建了基于BP神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警模型。第一步选取通信设备制造行业的86家上市公司22个维度的财务和非财务指标数据作为研究样本;第二步通过K-means聚类算法确定企业面临的三种财务风险程度;第三步采用随机下采样和SMOTE上采样的方法针对不平衡样本进行处理;第四步建立神经网络预警模型。然后使用构建好的神经网络模型预测D公司财务风险程度,发现D公司当前面临的财务风险程度较高。继而针对性地对每一类风险提出了不同的解决措施:针对偿债风险,需要拓宽筹资渠道和优化资本结构;针对盈利风险,需要加快产品转型升级,提升盈利水平;针对营运风险,需要加强应收账款管理和提升存货管理水平;针对创新风险,需加大研发投入;针对诉讼风险,需强化内部管理。最后是本文的结论与建议部分。本文得出如下结论:一是本文构建的神经网络预警模型能够有效提前一年对通信设备制造行业进行财务风险预警,本文构建的19-8-3网络结构的神经网络模型,在训练集上的准确率高达95%,在测试集上的准确率有87.5%,说明模型具有较好的预测效果。二是模型参数的选择影响预警准确率,使用不同的隐藏层节点数、优化算法、损失函数和激活函数会导致预警准确率存在一定的区别。三是平衡样本数据有利于神经网络模型学习到更多特征,进而提高预警模型的准确率。为了让模型更好地得到应用,本文针对性地提出如下三个应用建议:一是要扩展样本数据量及预警指标维度,比如可以将非上市公司的样本数据以及更多的非财务指标纳入到预警体系;二是要细化财务风险程度分级,比如可以将聚类结果进一步细分为健康、良好、一般、轻警和重警五个类别;三是要顺应时代发展,不断更新神经网络预警模型,比如可以将循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等深度学习模型作为预警模型,以提升预警模型的应用效果。
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