随着我国经济的高速和持续性发展,企业面临着结构性与周期性因素的双重挑战,企业经营的不确定性和竞争性越来越高,尤其对于新兴产业的在线教育类上市公司更加如此,利益相关者都会高度关注企业的财务状况,因此,对在线教育类上市公司进行财务绩效评价,实现企业的可持续发展,具有重要的研究价值和意义。本文的研究是基于BP神经网络算法,以在线教育类上市公司为研究样本,通过文献研究、资料搜集和统计分析等方法,实现对我国在线教育类上市公司财务绩效的综合评价,找出影响企业财务绩效低下的关键因素,从而构建科学的在线教育类上市公司的财务绩效评价体系。本文基于委托代理理论、权变理论、BP神经网络理论和系统理论,首先拟定了在线教育类上市公司财务绩效评价的总体研究框架;然后,基于财务绩效评价指标体系的构建原则,通过分析在线教育类上市公司的运作流程,财务管理特征和现状,构建了在线教育类上市公司的财务绩效评价指标体系;运用BP神经网络方法对样本上市公司进行财务绩效评价和预测,并选取在线教育类的典型样本公司进行逆向分析和比较,针对典型样本公司的优势与不足,提出相应的改进对策和建议;最后归纳总结本文研究的主要结论与创新点,并对后续研究进行展望。本文研究结论如下:第一,通过主成分分析,确定“每股经营活动现金流量增长率”和“每股筹资活动现金净流量”这两个对在线教育类上市公司财务绩效评价有较高的贡献率的指标,作为在线教育行业的财务绩效评价输入变量;第二,构建了以traingdx函数作为训练函数,隐含层节点数为10的BP神经网络;第三,通过对绩效表现较差的典型样本公司输入指标的逆向分析,发现存在财务流动性过高,每股经营活动产生的现金净流量下降,资源配置效率低下等问题,并针对这些问题提出了相应的对策与建议。论文研究结论对类似的在线教育类上市公司的绩效管理具有一定的参考价值。