论文部分内容阅读
以提升财务管理预警精度与效率为目的,提出了基于人工神经网络的财务管理预警模型。依照关键性、相对性、简易型等原则,结合传统财务管理指标与现金流量信息,选取体现公司盈利能力、偿债能力、现金流量与资本能力等24个财务状况的指标变量构建财务管理预警模型的指标体系。利用BP神经网络构建财务管理预警模型,将指标体系内的指标变量和表示预警结果的对应值分别作为BP神经网络的输入向量和输出结果,利用样本学习过程训练BP神经网络,BP神经网络训练结束后得到公司财务管理预警结果。实例测试结果显示,该模型预警精度高于95%,具有