基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究

• 作者: 杨钰晨 丁元耀
• 来源期刊: 生产力研究
• 关键词: 上市公司 财务预警 BP神经网络 主成分分析
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 财务会计
• 页码范围: 155-160
• 页数: 6页
• 分类号: F275.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2768.2021.05.031

摘要

上市公司的财务问题历来是投资者关注的热点,对公司财务状况进行预测是投资者是否进行这项投资行为的决策参考.文章利用人工神经网络算法在上市公司财务危机预测方面建立预警模型,以2019年首次被公开处理或被退市风险预警处理的40家上市公司和随机抽取的40家非ST公司为研究对象,采用t-3期即2016年样本公司的财务数据来预测我国上市公司在两年之后是否会受到退市风险预警处理,对上市公司的财务风险管理有一定参考价值.另外通过与其他预警模型比较分析显示,基于神经网络的上市公司财务预警模型的预测准确率更高.