【议论文论证思路】基于偏最小二乘BP神经网络的财务预警研究——以农业上市公司为例

时间：2017-05-10 04:12:57 作者：王新利；陈敏；

本文作者：王新利；陈敏；成功正常投稿发表论文到《农业技术经济》2011年11期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：本文基于我国农业上市公司现行会计信息供给状况,构建了包含盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力、投资获利能力及会计事务所审计报告意见作为财务预警评价的初始变量。采用偏最小二乘BP神经网络模型对数据进行筛选、学习、训练达到对检测数据的预测,预测结果的综合正确率达到90.2%,期望结果与实际结果基本一致,达到对农业上市公司财务风险科学、准确预测,可以为农业上市公司经营者和投资者提供参考。
【论文正文预览】：一、引言伴随经济全球化,我国企业面临着更大的机遇和挑战,在全球经济的冲击和不断增强的竞争压力下,建立完善的财务预警控制系统十分必要。通过财务风险预警,一方面可使经营者及时发现财务问题,及早采取防范措施;另一方面进行必要的风险预警可以保障投资者的利益、维护证券
【文章分类号】：F324;F832.51;F224
【稿件关键词】：偏最小二乘回归法BP神经网络财务预警上市公司
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【稿件标题】：【议论文论证思路】基于偏最小二乘BP神经网络的财务预警研究——以农业上市公司为例
【作者单位】：黑龙江八一农垦大学经济管理学院;
【发表期刊期数】：《农业技术经济》2011年11期
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