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1、2005年1月系统工程理论与实践第1期文章编号:100026788(2005)0120012207基于BP神经网络的上市公司财务预警模型杨淑娥,黄礼(西安交通大学管理学院,陕西西安710061)摘要:为了进行企业财务危机预警方法精度的比较研究,采用BP人工神经网络工具,以120家上市公司的截面财务指标作为建模样本,并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型L经过对样本的反复训练和学习,分别取得了建模样本90.8%和检验样本90%的判正率L与我们采用主成分分析法建立的模型对同一建模样本和检验样本的预测精度分别是90%
2、和81.7%相比有很大的提高L研究结果表明:BP神经网络是一种非线性映射模式,在指标间相关度较高、呈非线性变化,或数据缺漏不全等情况下仍可得到比较满意的结果,因此是一种比较理想的预测方法,具有广泛的适用范围和较高的推广价值L关键词:财务危机;危机预警;BP神经网络;方法比较中图分类号:F715.5文献标识码:AFinancialCrisisWarningModelbasedonBPNeuralNetworkYANGShu2e,HUANGLi(ManagementSchoolofXi'anJiaotongUniversity,X
3、i'an710061,China)Abstract:ThepaperusestheBPartificialneuralnetworktoestablishamodeloffinancialcrisiswarn2ingforthepurposeoftestingtheaccuracyofthemethodsusedforfinancialcrisiswarning.Themodel'ssampleisconsistedofthecrosssectionfinancialindexesof120listedcompaniesofw
4、hich60companiesisusedasatestingsample.Afterrepeatedtrainingandstudyingofthesamples,wegotadistinguishing2positiveratesof90.8%tothesamplemodelsettingand90%tothetestingsample..Thisisalargeim2provementtothepredictingprecisions,incomparisonwithmain2compositionanalysiswhi
5、chhasgotapercentageof90tothefirstsampleand81.7tothelaterbyusingthesamesamples.ThestudyindicatesthatBPneuralnetworkisamodelwithoutlinearmapping,highincorrelationamongindexes,changingnon2lineandthatarelativelysatisfyingoutcomecanbegottenevenifthedataarenotcompleteorla
6、ck2ing.Soit'sarelativelyoptimummethodusedforforecasting,withwideapplyingareaandhighvalueofpopularizing.Keywords:financialcrisis;crisiswarning;BPneuralnetwork;methodcomparing1引言当前,我国企业正处于内部市场经济体制改革逐步深化和外部全球经济一体化逐步加快的关键时期,经济发展中的诸多矛盾都在企业微观个体中突现,特别是企业面临的财务风险日益增大L在这种激烈的竞
7、争环境中,如何协助企业及早有效规避和分散财务风险成为理论界探索的热点,财务危机预警系统作为企[1]业风险管理的重要一环,也日益引起实务界的高度关注L本文结合我们前期的部分研究成果,利用非线性参数估计中的BP神经网络工具构建上市公司财务危机预警模型,旨在财务危机预警系统的实证研究方法上有所创新,同时扩大模型的适用性和提高模型预测的准确度L以下本文共分五节,第2节简要回顾了财务危机预警的相关文献,第3节介绍了本文研究方法和研究收稿日期:2003204226资助项目:国家自然科学基金(70372053);教育部博士点基金(20020
8、698007)作者简介:杨淑娥(1950-),女,陕西西安人,教授,博士生导师,主要研究方向为财务管理和投资分析;黄礼(1977-),男,湖南邵阳人,硕士研究生,主要研究方向为财务管理第1期基于BP神经网络的上市公司财务预警模型思路,第4节讨论了样本采集方法和预警指标的选取,
