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《东华大学》 2017年
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基于粒子群优化BP神经网络的上市公司财务风险预测研究

冯珍慧  
【摘要】:在“互联网+”的时代,世界经济日益全球化和信息化,企业的生产经营环境瞬息万变,我国企业的经营发展面临着前所未有的机遇,但同时也饱受环境因素的制约,经济市场因素、法律法规因素、社会文化因素、政策环境因素等变化莫测的环境因素,都给企业的财务状况带来了不确定性,企业所面临的财务风险日益加大。目前,很多企业仍没有从经济危机的阵痛中恢复过来,外部环境恶化,内部管理混乱,资产流失严重,资金链出现问题,财务状况也令人堪忧,而企业的整体发展与自身的财务风险状况的处理是紧密联系的。大多数企业后期遭遇严重的财务危机,甚至破产,是因为对早期出现的财务问题没有给予足够的重视,并及时采取有效的手段处理危机状况,这对企业的后续发展是及其不利的。因此,关于企业财务风险状况的研究越来越受到重视。本文主要通过分析上市公司财务风险的相关理论,并结合主成分分析法、粒子群优化算法(PSO)和人工神经网络的原理,得出我国上市公司的财务风险指标体系。为提高财务风险预测的准确性,运用主成分分析和粒子群算法优化BP神经网络模型,改进了预测模型的输入数据,利用粒子群算法寻优赋予BP神经网络最优的初始权值和阈值,据此构建了粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的财务风险预测模型。以我国的上市公司财务指标数据为样本集进行仿真研究,结果表明,相较于传统的财务风险预测模型,PSO-BP模型的预测精度更高。
【关键词】:财务风险预测 BP神经网络 粒子群优化算法(PSO) 主成分分析
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F275;F832.51
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-12
  • 第一章 绪论12-23
  • 1.1 研究背景12-13
  • 1.2 研究意义13-15
  • 1.3 国内外研究进展15-21
  • 1.3.1 国内外关于财务风险预测方法的研究进展15-18
  • 1.3.2 人工神经网络在财务风险预测中的应用18-21
  • 1.4 本文的主要内容及创新点21-23
  • 第二章 财务风险和神经网络的相关理论23-33
  • 2.1 财务风险的相关基本理论23-26
  • 2.1.1 财务风险的含义23
  • 2.1.2 财务风险的成因23-25
  • 2.1.3 财务风险的预测25-26
  • 2.2 BP神经网络26-30
  • 2.2.1 BP神经网络的基本思想26-27
  • 2.2.2 BP神经网络的算法27-29
  • 2.2.3 BP神经网络的不足与改进29-30
  • 2.3 粒子群优化算法30-33
  • 第三章 基于主成分分析的财务风险指标研究33-41
  • 3.1 影响财务风险的指标33-35
  • 3.1.1 财务风险指标的意义33-34
  • 3.1.2 影响财务风险的指标34-35
  • 3.2 指标的选取及体系的建立35-37
  • 3.3 财务风险指标的主成分分析37-40
  • 3.3.1 主成分分析法37
  • 3.3.2 财务风险指标的主成分分析37-40
  • 3.4 本章小结40-41
  • 第四章 基于PSO-BP神经网络的财务风险预测模型研究41-49
  • 4.1 基于PSO-BP神经网络的财务风险预测模型的基本思想41-43
  • 4.1.1 BP神经网络结构分析41
  • 4.1.2 粒子群优化算法与神经网络的结合41-43
  • 4.2 基于PSO-BP神经网络的财务风险预测模型的构建43-46
  • 4.3 模型网络结构和初始参数设置46-48
  • 4.4 本章小结48-49
  • 第五章 上市公司财务风险的仿真研究49-59
  • 5.1 研究样本的设计和数据的处理49-51
  • 5.1.1 研究样本的选取49-50
  • 5.1.2 数据的处理50-51
  • 5.2 运用PSO-BP模型进行财务风险预测51-55
  • 5.2.1 PSO算法优化BP神经网络51-53
  • 5.2.2 PSO-BP模型的训练过程53-55
  • 5.3 模型效果分析与比较55-58
  • 5.4 本章小结58-59
  • 总结与展望59-61
  • 参考文献61-69
  • 攻读学位期间发表的学术论文69-70
  • 致谢70

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