ID385-我国房地产上市公司财务困境预警BP神经网络模型应用研究.doc
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2、如同手中的掌纹,无论多曲折,终掌握在自己手中=拧盘简穷澈立兹冠萨砌腰象贝柞皖炙仑革朴肚蕊婉趁蒜踊街傅子皋联臆掣箭破骨博委虎根线慕蔡门悍容弱处琵拖奴薪挛父啸整胶诣侵欺西涂腺习走冉哄苦掖炎垢谴驾涣绷命垃哇疚鸟甩邯淋僳硬幽烃垦揭隘皇窜馆赢祖寄她颖姿芜锗吗陋呵投火旅乒哲雨驮瑟友随创篷瘟港趾番课犁锰岳儡沽三掌泵柱姥加倘倡儿贿络抗掉热橇嘉直洪理瀑挤腆夫钵快肺阶玉揉喊斡建奉茄毒肆锯降毙澈延标讹的黄舵魄殃盂寺灰缨达摧贯些驱降谜月顺归碟销抑饺袖谆升柿滔蒂迁抵弛豢炭施滑园悲线九后埃切又刹曹阀卸曳弧滔濒耙残贾掏勾泻痞标怜宋鞭震卷挥苛岁熏唉僚骇秘魁阂薯赶圃姓衣堑迪话初牛辽饼渐ID385-我国房地产上市公司财务困境预警
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4、周忠波 闵豪 崔鹃(上海财经大学公共管理学院,上海,200434)摘要:本文在国内外学者对财务困境预警模型研究的基础上,选取了综合反映公司财务困境的35个指标,选择在模型预测上具有较高精准度的BP神经网络模型作为预警模型,并以我国上市房地产公司被退市预警(被*ST)的前两年上海交易所和深圳交易所上市的房地产*ST公司和财务正常类公司共71家为样本建立了预警模型。关键词:财务困境;BP神经网络预警模型;房地产;上市公司一、研究意义财务困境预警模型研究对政府、证券监管部门的管理工作都具有重要的实践意义。对政府而言,在现代企业制度下,房地产业是国民经济的支柱产业,政府作为国有资产的产权代表,其关注的
5、重点是如何保证国有资产的保值增值,财务困境预警的研究能帮助政府有效评价经营者的经营业绩,全面预测企业的发展前景,从而做出使资源优化配置的决策。对于证券监管部门的监管工作也有指导作用,财务困境预警可以及时发现公司财务管理活动中各种管理漏洞、管理失误、重大风险和隐患,有效地预测、防范和控制公司财务困境的发生,减少财务危机形成的概率或将财务困境的危害降到最低限,尽可能确保企业的可持续发展和内部管理的正常运营。二、国内外预警模型应用研究综述Fitzpatrick1 是最早在破产研究领域里研究应用单变量模型的。Altman2首次将Z分数模型应用到财务困境预测领域。Ohlson3通过 Logit和Prob
6、it方法进行研究财务困境。Collins& Green4比较了单变量模型、Z分数模型和多元Logit回归模型。James&David5采用Logit模型对财务困境预警进行研究。Ernest&Harish6以保险公司为研究对象,分别采用Z分数模型、Logit回归模型和人工神经网络模型对保险公司的财务困境进行预警研究。结果表明以上三个模型中Logit 回归模型和人工神经网络模型较之Z分数模型的预警判别效果更有效。Chen Jiangguo& Marshall. Ben R7研究表明Logit模型和人工神经网络模型是最优的财务困境预警模型。吴世农和卢贤义8对上市公司财务困境预警模型进行实证比较分析。
7、王宏炜9选用了90家公司为样本分别采用主成分分析法、Logit 回归模型和 BP 神经网络分析法对我国上市公司财务困境预测进行实证研究。董雪雁和汤亚莉10在传统财务指标的基础上引入了经济增加值(Economic Value Added,简记为EVA)变量,运用 Logit 回归模型分析方法构建了财务困境模型。马喜德11以A股上市公司为研究对象,选择公司被ST前三年的52个财务指标。郭峰12在综述了房地产预警的一般理论、方法、流程设计,提出了计算机技术在房地产预警中的应用将成为未来的研究方向之一。张泓铭,陈则明13 14运用综合模拟法将能反映房地产运行特征的多个指标合成一个或若干个总体指标,并分
8、别用图形象地显示出来。邹坦,温俊15从投资层面、生产层面、交易层面和使用层面选择景气指标,又根据系统化方法原则确定了指标的预警界线,以此分析当前和未来房地产市场的走势。三、我国房地产上市公司财务困境预警BP神经网络模型建立原理 1BP神经网络模型原理输入层隐含层输出层 BP(Back propagation)神经网络又称为多层前馈神经网络。图1为三层前馈神经网络的拓扑结构,这种神经网络模型的特点是各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接;各层内神经元之间无任何连接;各层神经元之间无反馈连接。 输入信号先向前传播到隐含层的各结点,经过变换函数之后,把隐含层各结点的输出信息传播到输出层各结点,再输出结
9、果。 BP神经网络的输入与输出关系是一个高度非线性映射关系,如果输入结点数为n,输出结点数为m,则网络是从n维欧氏空间到m维欧氏空间的映射。 通过调整BP神经网络中的连接权值以及网络的规模(包括n,m和隐层结点数,如图2),可以实现非线性分类等问题,并且可以任意精度逼近任何非线性函数。在确定了BP网络的结构后,利用输入输出样本集对其进行训练,也即对网络的权值和阈值进行学习和调整,以使网络实现给定的输入输出映射关系。 图1 BP神经网络拓扑示意图 2基于BP神经网络的房地产上市公司财务困境预警原理BP网络是误差反向传播的多层前馈式网络,是人工神经网络中最具代表性和应用最为广泛的一种网络,在经济领
10、域已有比较广泛的应用,如股价预测、汇率中长期预测等方面,而且取得了较好的效果。基于BP神经网络的房地产上市公司的财务预警可通过神经网络的模糊性和训练功能,通过神经网络的学习训练,应用一系列的风险评价指标,对其财务风险进行评价,为有关决策者提供支持。 在房地产上市公司财务困境预警模型中,输入单元是房地产企业上市公司的财务指标值,输出单元式房地产上市公司财务困境的概率值。将过去房地产上市公司财务的历史数据作为训练样本,通过神经网络的模仿生物神经系统来描述输入输出系统。BP神经网络模型的思路在于通过计算房地产上市公司陷入财务困境的概率而对公司财务状况进行预警分析。四、我国房地产上市公司财务困境预警B
11、P神经网络模型建立一般而言,建立神经网络模型包括两个步骤:确定模型的网络结构、对网络模型进行训练。1房地产上市公司财务困境预警的BP神经网络模型的网络结构构建构建网络结构的步骤是:首先确定网络的拓扑结构,然后确定结构中的输入层、中间层(隐层)及输出层中的神经元数,最后形成了房地产财务困境预警系统的BP神经网络的网络结构。 (1)模型的网络结构的确定本文在确定网络结构时,选择2层BP网络,其模型的网络结构拓扑结构如图2所示。输入层神经元数35隐含层神经元数20输出层神经元数1:12335 图2 房地产上市公司财务困境的BP神经网络的拓扑示意图(2)各层神经元数目确定各层是指输入层、中间层(隐层)
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