基于社会责任的财务危机预警模型对比研究.pdf

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1、摘要摘要随着我国市场经济体制的不断完善，证券市场的活跃度在不断的攀升，上市公司的数量和规模均达到了新的高度，已成为我国国民经济的重要支柱，但在证券市场各项数据不断刷新的情况下，我国乃至世界的经济发展速度在不断地放缓，在这两种不同态势交织所形成的矛盾下，我国上市公司所面临的生产经营环境变得更加复杂和不确定，因此出现财务危机和破产清算的企业数量也在不断攀升，严重影响了我国上市公司的健康发展，对我国证券市场的稳定也产生了很大的震荡，造成了国民经济的损失。鉴于此，建立科学有效地财务危机预警系统，让企业能提前预知其生产经营过程中潜在的危机，并及时的调整经营管理方

2、式，不仅能极大地提高企业抵御风险的能力和竞争力，更可能变危机为机遇促成企业跨越式发展，从而保证我国上市公司的良性发展。本文在构建基于企业社会责任的财务危机预警指标体系的基础上，采用BP神经网络模型对样本的数据进行了研究分析，发现引入企业社会责任指标的模型预警准确度更高。本论文共有五个章节：第一章主要介绍了研究背景和目的，并在回顾国内外关于财务危机预警方面文献的基础上，提出了预警指标体系的建立和具体方法的运用；第二章主要分析了国内外在财务危机概念的界定方面的理论成果，并详细阐述了有关财务危机预警的理论基础和财务危机的特征属性，该理论基础包含了企业危机管理

3、理论、企业逆境管理理论、风险管理理论、策略震撼管理理论、企业生命周期理论和企业诊断理论在内的6个理论，在此基础上给出了本文研究所选取的财务危机标准，同时回顾和分析了有关企业社会责任理论和社会责任指标的理论成果，在借鉴前人成果的基础上建立了关于企业社会责任的指标体系，从可行性角度出发选取了7个纳入财务危机指标体系的变量；第三章论述了指标选取的原则，并基于该原则建立了财务危机预警指标体系；第四章在确定样本和数据预处理的基础上，建立了BP神经网络模型，并与传统模型进行了对比分析（这里的传统模型是指不包含社会责任指标的BP神经网络模型），其结果显示本文基于社会

4、责任指标的模型与精准度更高；第五章总结了全文的研究成果，给出了不足和未来继续研究的方向。本文的创新点有：1、引入了新的指标变量，丰富了财务危机预警指标体系，为财务危机预警指标体系的发展指引了方向；2、通过基于社会责任指标的模型I摘要和传统模型之间的对比分析不仅获得了预警准度与预警年限之间新的关系，也考察了两个模型预警的优越性，其结果证明本文所建模型的预警准度更高。关键词：企业社会责任财务危机BP神经网络IIAbstractAbstractWiththeconstantimprovementofChina'smarketeconomysystemandt

5、herisingoftheactivityofthestockmarket,thelistedcompanieshavebecometheimportantpillarofthenationaleconomyinourcountry,nomatterfromthenumberorthescaletoweighingthelistedcompanies.Theproducingandoperationconditionofthelistedcompanieshavebecomemorecomplexanduncertainbetweentheinterw

6、ovencontradictionsofstockmarketdatarefreshedandthelowspeedoftheeconomyamongtheworld,whichmeanstheprobabilityofthelistedcompaniesisgettinghigherandhigherwhendealingwiththefinancialcrisisandbankruptcyliquidation.Alltheinterwovencontradictionsseriouslyaffectedthehealthydevelopmento

7、fChina'slistedcompaniesandthestabilityofthesecuritiesmarketinChina,anditmaycauseagreatshockorthelossofthenationaleconomy.Inviewofthis,thatestablishingascientificandeffectivefinancialcrisiswarningsystemcanpredictthepotentialcrisisintheprocessofproductionandoperationnotonlycangrea

8、tlyincreasetheenterprise'sabilitytoresistriskan