【摘 要】
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针对涉农类上市企业的融资风险预警问题,首先从企业的资金流融入以及融出两个层面构建了含有15个指标的融资风险预警指标体系;然后收集了24家涉农类上市企业2017年的相关指标
【机 构】
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安徽财经大学会计学院,安徽财经大学经济学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703001);安徽财经大学校级教研项目(acxkjsjy201803zd;acjyyb2018006)
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针对涉农类上市企业的融资风险预警问题,首先从企业的资金流融入以及融出两个层面构建了含有15个指标的融资风险预警指标体系;然后收集了24家涉农类上市企业2017年的相关指标数据,并利用熵权法确定各指标层的权重值,结合指标数据计算得到24家上市企业的融资风险预警指数RWI值,即为BP神经网络的输出层;最后通过BP神经网络工具箱建立涉农类上市企业的融资风险预警模型,并进行了神经网络训练以及仿真预测。结果发现,所建立的BP神经网络融资风险预警模型对涉农类上市企业的融资风险预警具有较好的适用性,对企业的融资风险预测
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