基于bp神经网络算法企业股权价值预测的研究

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1、摘要关于企业价值的研究一直是经济领域的热门话题，而代表着企业核心价值的股权价值更是研究的热点。本论文将传统的财务管理方法同人工神经网络相结合，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的企业股权价值预测模型，并进行实证研究。本论文首先对国内外对于企业股权价值的研究情况进行综述，指出神经网络方法在预测企业股权价值方面的适用性。通过比较分析，选择了可以与传统财务管理方法相结合的BP神经网络方法作为企业股权价值预测模型建立的基本方法。然后，探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则等，构建了基于BP神经网络算法

2、的企业股权价值预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。利用搭建起的BP神经网络预测模型，预测企业股权价值的变化趋势。同时，本论文还研究了BP神经网络在MATLAB中的设计和实现，包括如何创建神经网络，如何对网络进行初始化、训练和模拟等；通过利用MATLAB函数进行编程，实现了所设计的BP神经网络。并且，本论文利用所建立的预测模型对多个企业的未来股权价值的预测进行了实证分析，证明所采用的研究方法和所设立的模型是有效的。它不仅简化了网络结构，还具有较好的预测能力和泛化推广能力。这就说明了本论文所构建的基于

3、BP神经网络的企业股权价值预测模型的有效性和普适性。本论文在前人研究成果的基础上，针对实际问题的客观需要，提出了作者自己的观点和想法，并付诸于实践，希望可以对人工神经网络技术用于经济预测做出一点贡献。关键词：BP神经网络，股权价值，MATLABAbstractStockholders’EquityValueanalysisandforecastingisacomplexfieldofstudy．Thepaperwillmakeresearchonstockholders’equityvaluepredicti

4、onmodelbasedontheanalysisofhistoricaldata,usingBPneuralnetworktheory．Andalsothepaperwillmakesempiricalstudiesontheforecastingmodel’Svalidity．Firstly,analysisoftheresearchofstockholders’equityvalueandconcludetheadvantagesandthedisadvantagesofthemethodsnowusi

5、nginthefinancemanagement．ThenpointoutthevalidityoftheBPneuralnetwork．Bycomparativeanalysis，finallychoosetheBPneuralnetwork私thebasicmethodtobuilduptheforecastingmodel．Secondly,makingresearchonthemodelands仃uctur．eofBPneuralnetwork,learningrulesandSOon,buildin

6、gastockholders’equityvalueforecastingmodelbasedontheBPneuralnetwork，relatedwiththemodelofneuralnetworkandtheabilityofgeneralization．Usingthemodelbuilttoforecastthetrendofthefuturestockholders’equityvaluechanges．Andalso，thisPaperhasdeepstudyoftheBPneuralnetw

7、orkinMATLAB，includinghowtocreateaneuralnetwork,howtoinitializethenetwork,trainingandsimulation，andusingMATLABprogrammingeuncOontoachievethedesignedBPneuralnetwork．Lastbutnottheleast，itisprovedthattheresearchmethodandtheestablishedmodelarepracticalandeffecti

8、vebyempiricalanalysisofseveraldifferententerprises，butalsohasgoodpredictionaccuracyaswell，owning900dpredictivecapabilityandgeneralization．Accordingtorequestofthecomplexeconomicreality,theauthorprovides