基于人工神经网络的财务管理预警模型

• 作者: 吴静
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 神经网络 财务管理 预警 财务异常 现金流
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|RESEARCH AND DESIGN
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: F273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.08.045

摘要

以提升财务管理预警精度与效率为目的,提出了基于人工神经网络的财务管理预警模型.依照关键性、相对性、简易型等原则,结合传统财务管理指标与现金流量信息,选取体现公司盈利能力、偿债能力、现金流量与资本能力等24个财务状况的指标变量构建财务管理预警模型的指标体系.利用BP神经网络构建财务管理预警模型,将指标体系内的指标变量和表示预警结果的对应值分别作为BP神经网络的输入向量和输出结果,利用样本学习过程训练BP神经网络,BP神经网络训练结束后得到公司财务管理预警结果.实例测试结果显示,该模型预警精度高于95％,具有明显的收敛速度快与抗干扰性强优势.