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时间:2019-03-04
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1、中图分类号:F275.5论文编号:102870918-SZ029学科分类号:125300硕士学位论文基于BP神经网络的节能环保行业上市公司财务风险预警研究研究生姓名姜雨杉专业类别会计硕士研究方向财务管理指导教师郇金宝副教授南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEconomicsandManagementResearchonfinancialriskwarningoflistedcompaniesofenergyconservat
2、ionandenvironmentalprotectionindustrybasedonBPneuralnetworkAThesisinAccountingbyJiangYushanAdvisedbyAssociateProf.HuanJinbaoSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofManagementMarch,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果
3、,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着国家环保工作的进一步开展和环保产业政策的日趋成熟,我国环保行业标准迅速完善,环保产业领域不断拓展,环保技术和产业结构持续升级。大量社会资本涌入节能环保行业,行业市场有望迎来爆发式增长。而行业中众多上市公司面临的财务风险管理压力也越来越大。本文尝试通过定性定量相结合的方法,一方面,从非均衡理论
4、、委托代理理论和公司危机管理等理论及财务风险的定义出发,研究节能环保行业上市企业财务风险的特征和影响因素。梳理国内外相关研究,探讨当前实务界普遍应用的财务风险预警模型的特点及不足之处。另一方面,选取66家样本公司在2012-2016时间段内的财务表现,将公司财务状况分为财务健康、一年亏损和st公司三种状态。并选择反映公司盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力、现金流能力、公司治理水平等各种财务指标和非财务指标共21个作为基础预警指标。在对指标和样本进行了多重共线性检验和逐步回归法筛选后,得到了最能反映上市公司财务风险状况的8个指标。利用BP神经网络构建出我国节能环保行业市公司的财务
5、预警模型,运用测试样本对模型的预测精确度进行了验证。并以烟台龙源电力技术股份有限公司作为实例进行模型的应用,结果表明神经网络模型能够有效的预测企业将来一定时期内是否会发生财务危机,具有较强的稳定性和预测精度。最后,本文针对节能环保行业上市公司的现状提出三点建议:(1)企业应树立正确的财务预警观念,科学改进财务预警模型;(2)企业应注意现金流风险对财务风险的影响作用;(3)企业应积极发挥实务优势,在财务预警模型中引入非财务指标进行预警分析。关键词:节能环保行业,上市公司,财务风险,BP神经网络,预警模型I基于BP神经网络的节能环保行业上市公司财务风险预警研究ABSTRACTWitht
6、hefurtherdevelopmentofnationalenvironmentalprotectionworkandtheincreasinglymatureenvironmentalprotectionindustrypolicy,China'senvironmentalprotectionindustrystandardsarerapidlyimproved,environmentalprotectionindustrycontinuestoexpand,environmentalprotectiontechnologyandindustrialstructureconti
7、nuetoupgrade.Alargenumberofsocialcapitalintotheenergysavingandenvironmentalprotectionindustry,theindustrymarketisexpectedtousherinexplosivegrowth.Andmanylistedcompaniesintheindustryarefacinggreaterfinancialriskmanagementpressure.Thispap
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