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化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究——来自沪深A股的经验证据

论文摘要

文章以52家沪深A股化学原料及化学制品制造业ST和非ST上市公司为研究对象,并对其进行财务危机预警模型研究。首先基于因子分析法得到了包含偿债能力、现金流能力、发展能力、盈利能力和营运能力五项基本能力的主因子,其次构建Logistic财务预警模型和BP神经网络财务预警模型,并比较两种模型的预警效果。研究表明:Logistic财务预警模型的判别正确率为96.2%,BP神经网络财务预警模型与之相比判别效果更佳,准确率达到了100%,因此可采用BP神经网络财务预警模型判别该行业上市公司是否发生财务危机。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、研究综述
  • 三、研究设计
  •   （一）数据来源及选取
  •   （二）指标选取
  • 四、实证研究
  •   （一）警度分布情况
  •   （二）因子分析
  •     1. 可行性检验及主因子提取。
  •     2. 因子命名。
  •   （三）Logistic回归模型
  •   （四）BP神经网络模型
  •   （五）BP神经网络模型和Logistic模型对比
  • 五、结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李唯滨,杨瑞

    关键词: 回归,神经网络,财务预警

    来源: 商业会计 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 有机化工,工业经济,会计

    单位: 哈尔滨商业大学会计学院

    分类号: F426.7;F406.7

    页码: 77-81

    总页数: 5

    文件大小: 1537K

    下载量: 221

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/29305da929a638738712e683.html