基于PCA-Rprop神经网络的建筑业上市公司退市风险预警研究
2020-10-21虞文美方扶星
山西师范大学学报(自然科学版) 2020年3期
虞文美,方扶星
安徽财经大学金融学院,安徽 蚌埠 233030
0 引言
进入21世纪以来,中国特色社会主义改革已经迈入了新时代,我国GDP增速逐渐回落至合理稳定水平,这标志着我国经济增长已经由“量”转向为“质”,由粗放的高速增长逐步转变为环保的绿色增长.建筑行业作为支撑我国经济高速增长的重要力量,因此在追求绿色GDP的大环境下,如何帮助建筑行业实现有效平稳的转型是关键环节.在改革的路程上,前有万达集团出售百货开启轻资产转型经验,后有万科集团重构员工薪资体系以平衡区域差异的做法,这些案例无一不说明公司集团的发展与改革能否取得相应成效息息相关,而建筑行业上市公司的退市风险也直接影响到GDP是否可以继续实现稳步增长,因此本文认为研究建筑行业上市公司的退市风险预警研究显得尤为重要,它可以为建筑业上市公司的改革风险及时做出一个合理的定量评价.目前国内外针对退市风险预警模型的研究已有很多,主要包括三个方面:变量指标的选取、变量指标的降维方法和用于对比的预测模型,具体文献如下所示:
(1)预警指标的选取
退市风险预警指标的选取是退市风险预警模型建立的基础,从上个世纪70年代以来,学者们对于预警指标的选取逐渐从财务指标转向衡量上市公司各项发展能力的财务比率以及具有重要指导意义的非财务指标.例如,鲍新中和杨宜(2013)[1]指出外部审计……
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