基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型比較研究.pdf

1、財(cái)務(wù)困境又被稱為財(cái)務(wù)危機(jī)，最嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境就是公司破產(chǎn)。當(dāng)一個(gè)公司無(wú)力履行合約、按時(shí)償還債權(quán)人本金和利息時(shí)，就面臨著財(cái)務(wù)困境。實(shí)踐表明，多數(shù)公司陷入財(cái)務(wù)困境是一個(gè)逐步的過(guò)程，都是由財(cái)務(wù)狀況異常到逐步惡化，最終導(dǎo)致公司破產(chǎn)的。因此，公司的財(cái)務(wù)困境不但具有先兆，而且是可以預(yù)測(cè)的。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的完善，國(guó)際經(jīng)濟(jì)的一體化，正確有效地預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境對(duì)于經(jīng)營(yíng)者防范風(fēng)險(xiǎn)、對(duì)于保護(hù)投資者和債權(quán)人的權(quán)益、對(duì)于政府管理部門加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的監(jiān)管，都具有重要的現(xiàn)實(shí)

2、意義。 目前被廣泛研究并應(yīng)用于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的模型主要有參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法和非參數(shù)方法。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法被引入到財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)這一研究領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)沒(méi)有嚴(yán)格要求，能有效處理非線性問(wèn)題，克服了傳統(tǒng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模型的局限性?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型已經(jīng)成為新的研究熱點(diǎn)，應(yīng)用的模型也從主要以反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主逐漸擴(kuò)展到其他類型的網(wǎng)絡(luò)，本文嘗試運(yùn)用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型。 首先，本文以上市公

3、司是否因“財(cái)務(wù)異?！笔艿教貏e處理作為判斷公司是否陷入財(cái)務(wù)困境的標(biāo)準(zhǔn)，并隨機(jī)選擇了90家上市公司作為樣本，其中包含45家財(cái)務(wù)狀況良好的公司和45家陷入財(cái)務(wù)困境的公司。其次，本文在財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)指標(biāo)選取的過(guò)程中，不僅考慮了財(cái)務(wù)指標(biāo)，還考慮了公司治理指標(biāo)，期望能更全面反映引起公司財(cái)務(wù)困境的因素。本文通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從29個(gè)指標(biāo)中選擇出14個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)。然后，運(yùn)用訓(xùn)練樣本提前兩年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)，分別基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman