基于BP神经网络的中小企业财务风险预警研究

论文摘要

中小企业是我国经济改革的新生力量,发展迅速,在整个经济结构中发挥了突出的作用。然而,随着市场竞争越来越激烈,中小企业的经营管理面临着越来越严峻的挑战。如何适应环境的变化,对财务风险作出准确的预测,就成为摆在管理者面前的一个现实而严峻的问题。中小企业财务风险预警监测,是对中小企业财务风险进行总体的、综合的、全面的、系统的分析与判断,是对表征中小企业财务活动过程和现状的一系列指标进行的监督和测量,从监测结果出发,根据过程规律性的认识,对中小企业经营活动未来可能发生的转折和重大变化提出警报,是利用一系列经济指标建立起来的中小企业财务风险的“晴雨表”或“报警器”。它运用理论分析方法、经验分析方法、数理统计方法等对中小企业财务风险这一特定现象进行的一整套风险监测、风险评价体系。对中小企业财务风险进行监测预警,可以清楚地发现中小企业经营活动各层面发生的变化,洞悉中小企业经营过程中发生的转变,引导中小企业的管理决策层理性调整中小企业的经营活动,并有利于政府及时采取措施稳定中小企业,因此,具有重大的实践意义。本文将预警指数、人工神经网络二者结合起来,在理论分析与实际应用相结合的基础上,首先,阐述了中小企业财务风险指标的分类、选择、预处理方法,其次用德尔菲法确定了每类指标中各个单项指标所占权重大小,接着建立预警指标体系,划分指标的临界值,并用数学方法将单个指标综合成综合的预警指数,在此基础上运用BP神经网络模型对预警指数进行趋势预测。最后,为验证模型的有效性,本文以某电子类中小企业为例对中小企业财务风险监测预警系统作了案例分析,并就其财务风险提出综合判断与趋势判断的结论。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 选题背景及意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 选题意义
• 1.2 国内外研究现状与评价
• 1.2.1 风险管理思维与范围的演变
• 1.2.2 企业预警管理理论
• 1.2.3 财务风险预警研究的规范理论
• 1.2.4 财务风险预警模型的发展
• 1.2.5 人工神经网络应用于经济预测与预警的研究成果
• 1.2.6 国内外研究现状总结
• 1.3 本文研究对象与内容
• 1.3.1 本文研究对象
• 1.3.2 本文主要内容
• 1.4 本文研究思路与研究方法
• 1.4.1 本文研究思路
• 1.4.2 本文研究方法
• 1.5 本文的创新点
• 第二章 中小企业财务风险管理的理论基础
• 2.1 中小企业的界定及其基本特征
• 2.1.1 中小企业的界定
• 2.1.2 中小企业的基本特征
• 2.2 财务风险的基本理论
• 2.2.1 财务风险概述
• 2.2.2 财务风险的分类
• 2.2.3 财务风险的基本特征
• 2.2.4 财务风险的度量与估测
• 2.2.5 财务风险的基本特征
• 2.3 中小企业财务风险分析
• 2.3.1 中小企业财务风险的特殊性
• 2.3.2 中小企业财务风险控制的要求
• 2.4 构建中小企业财务风险预警的意义
• 第三章 神经网络在中小企业财务风险预警中的应用
• 3.1 相关原理概述
• 3.2 用BP 神经网络进行中小企业财务风险预警的优点
• 3.3 BP 神经网络模型的建立
• 3.3.1 网络拓扑结构的设计
• 3.3.2 前馈神经网络的激活函数选取
• 3.3.3 样本数据的选取
• 3.3.4 输入输出数据的预处理
• 3.3.5 初始参数的选择
• 3.3.6 网络训练的目标函数
• 3.3.7 输出节点的选择
• 第四章 中小企业财务风险预警系统设计
• 4.1 指标体系设计
• 4.1.1 中小企业财务风险预警指标选择的原则
• 4.1.2 中小企业财务风险预警指标体系的构建
• 4.1.3 预警指标标准值和预警临界值的确认方法
• 4.2 预警指标权重的确定
• 4.2.1 德尔菲法
• 4.2.2 因子分析法
• 4.3 预警方法的选择
• 第五章 中小企业财务风险预警的实例分析
• 5.1 企业概况
• 5.2 预警分析
• 5.3 BP 神经网络预测预警指数趋势
• 5.3.1 配置阶段
• 5.3.2 训练与仿真阶段
• 第六章 总结与展望
• 6.1 研究结论
• 6.2 存在的不足
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间发表论文目录
• 附录B MATLAB 程序