基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究
2021-06-12杨钰晨丁元耀
生产力研究 2021年5期
杨钰晨,丁元耀
(宁波大学 商学院,浙江 宁波 315211)
一、引言
经查询,截止到2020 年6 月30 日,一共有3 897家上市公司在沪交所和深交所挂牌交易,流通市值和股票市价总值也分别达到了545 787.95 亿元和678 212.83 亿元。随着经济的快速发展,上市公司逐渐成为市场的重要组成部分,影响着市场的稳定和发展,但同时也带来了一些隐藏的风险。实质上,投资者就是通过在资本市场中对资本进行市场运作来获取收益的。因此,对公司财务状况进行预测,也变成了投资者是否进行这项投资行为的决策参考。理论意义上,一方面企业的财务预警问题已经随着市场经济的发展发生了一系列的转变,从指标化的分析转变为了建立模型来对企业进行检测分析;另一方面,再次对企业危机预警这些问题的研究,可以对已有的企业理论和风险管理理论进行完善和发展。现实意义上,选取这个研究主题,可以对上市公司的财务预警研究进行更加深入的理论研究,还可以结合我国市场实际情况对上市公司的潜在风险进行检测和预测,来判断该企业是否存在财务危机或即将发生财务危机的可能,以此来对危机进行防范。
二、文献综述
(一)财务危机的界定
许多偶然因素都有可能给某个企业带来危机,例如市场环境和决策者失策。但从整个行业来看,企业群体一般危机和财务危机的发生则存在着一定的客观性和必然性,国外的学者们一般在企业的某项指标发生变化时对财务危机进行界定。……
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