基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息技術(shù)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研

本文是一篇財(cái)務(wù)管理論文，本文將財(cái)務(wù)危機(jī)界定為被證監(jiān)會(huì)特別處理（即 st），選取 2009 年~2018 年初次被 st 或*st 的 20 家 a 股信息技術(shù)業(yè)的上市企業(yè)，同時(shí)選擇整個(gè)信息技術(shù)業(yè)的非 st 企業(yè)作為對(duì)照的財(cái)務(wù)健康企業(yè)，共 266 家信息技術(shù)業(yè)上市公司企業(yè)作為樣本研究數(shù)據(jù)，構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。在參考大量學(xué)者研究及聯(lián)系信息技術(shù)行業(yè)特征后，選擇財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系，并對(duì)預(yù)警體系進(jìn)行優(yōu)化以便于后續(xù)構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

第 1 章 緒論
1.1 研究背景
企業(yè)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是財(cái)務(wù)管理，企業(yè)管理的水平在很大程度上受財(cái)務(wù)管理技術(shù)水平的直接影響。財(cái)務(wù)危機(jī)管理是企業(yè)財(cái)務(wù)管理不可或缺的部分，通過(guò)分析財(cái)務(wù)危機(jī)界定、成因及其預(yù)警方法，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究建模，可以完善我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)管理理論，對(duì)構(gòu)建有效財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系有實(shí)際意義。在我國(guó)的“十二五”規(guī)劃中，信息技術(shù)業(yè)被列為七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，同時(shí)引導(dǎo)傳統(tǒng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)向新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)過(guò)渡。“十三五”的國(guó)家戰(zhàn)略中指出需要做大做強(qiáng)信息技術(shù)的核心產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)跨產(chǎn)業(yè)發(fā)展。中國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、工業(yè)智能制造等等都離不開(kāi)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)也逐漸成為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一支重要力量。由此可見(jiàn)，信息技術(shù)業(yè)未來(lái)會(huì)成為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的最為重要的部分之一，如果發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)波及范圍更大，造成更為惡劣地影響。信息技術(shù)業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)相比，對(duì)于資金鏈和核心技術(shù)要求較高，側(cè)重于對(duì)無(wú)形資產(chǎn)和研發(fā)的投入，未來(lái)收益具有不確定性，這就使得信息技術(shù)業(yè)更容易面臨財(cái)務(wù)問(wèn)題。

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1.2 研究意義
事實(shí)證明，企業(yè)綜合性危機(jī)的發(fā)生都與財(cái)務(wù)管理問(wèn)題密不可分，財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果、現(xiàn)金流量方面一旦發(fā)生嚴(yán)峻問(wèn)題，企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)的可能性就很小，可能面臨著被市場(chǎng)淘汰，嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)造成企業(yè)重整或者破產(chǎn)清算。因此，企業(yè)應(yīng)該積極建立有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。有效且完善的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型不僅可以幫助企業(yè)事前對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)防范，還有利于企業(yè)采取有效措施化解危機(jī)，提升管理層的管理技術(shù)。同時(shí)對(duì)于機(jī)構(gòu)的規(guī)范監(jiān)管也有重要意義，證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)本職是規(guī)范資本市場(chǎng)的運(yùn)作機(jī)制，有效維護(hù)投資者權(quán)益，證券監(jiān)管部門(mén)可以借鑒預(yù)警模型對(duì)市場(chǎng)進(jìn)一步規(guī)范監(jiān)管。
運(yùn)用 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，matlab 軟件為模型的運(yùn)行提供了直接可利用工具箱，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有嚴(yán)格的線(xiàn)性要求，還可以調(diào)整模擬輸入出錯(cuò)的數(shù)據(jù)，恢復(fù)輸出層數(shù)據(jù)的正確性，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性好，預(yù)測(cè)精度高。
發(fā)達(dá)國(guó)家憑借其歷史悠久且成熟的資本市場(chǎng)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究早于國(guó)內(nèi)，已經(jīng)形成較為完善的預(yù)警體系。構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型是國(guó)外學(xué)者研究的主要關(guān)注點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)體制的差別使得國(guó)外學(xué)者在研究過(guò)程中一般將申請(qǐng)破產(chǎn)或者破產(chǎn)的企業(yè)作為研究對(duì)象，基于定量化和客觀化的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建有效預(yù)警指標(biāo)體系。中國(guó)國(guó)內(nèi)雖然對(duì)于研究財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警起步較晚，但是發(fā)展速度快，在實(shí)證研究中，通常在借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上結(jié)合中國(guó)市場(chǎng)企業(yè)實(shí)際情況，一般以被 st 作為實(shí)證研究中企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志來(lái)建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
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第 2 章 財(cái)務(wù)危機(jī)理論概述
2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)界定研究
財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型首先要確定企業(yè)什么情況下才被界定為發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，不同財(cái)務(wù)危機(jī)的界定方式對(duì)于構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)指標(biāo)體系和財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型以及最終的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度都有不同的程度地影響。雖然被 st（特別處理）雖然不等同于發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，但是被 st 公司往往是連續(xù)兩年凈虧損或凈資產(chǎn)為負(fù)或存在債務(wù)糾紛等等，這些因素均與財(cái)務(wù)危機(jī)聯(lián)系緊密，因此本文在結(jié)合 1.3.1 有關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)概念的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，界定發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)范圍為被證監(jiān)會(huì)特別處理，在實(shí)證分析中將st 公司作為研究財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本，研究財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
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2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)成因
2.2.1 外部原因
（1）宏觀環(huán)境
宏觀環(huán)境主要包括政治和法律因素、經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)和文化因素以及經(jīng)濟(jì)因素。首先，企業(yè)所在國(guó)家和地區(qū)的政局穩(wěn)定、政府行為對(duì)企業(yè)的影響、執(zhí)政黨所持的態(tài)度和推行的基本政策以及這些政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性、各政治利益集團(tuán)對(duì)企業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生的影響等政治和法律因素，都可能成為誘發(fā)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的因子；其次，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)狀況、社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)體制、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等經(jīng)濟(jì)因素，可能使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)難以為繼；再次，人口因素、社會(huì)流動(dòng)性、消費(fèi)心理、生活方式變化、文化傳統(tǒng)、價(jià)值觀等社會(huì)和文化因素，也在一定程度上限制企業(yè)的生存發(fā)展；最后，國(guó)家科技體制、科技政策、科技水平、科技發(fā)展趨勢(shì)等技術(shù)因素，更是決定一個(gè)企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，影響企業(yè)生命力。

（2）產(chǎn)業(yè)環(huán)境
產(chǎn)業(yè)環(huán)境，platt（1990）探究產(chǎn)業(yè)因素影響財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的可能性，得出財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率受產(chǎn)業(yè)因素影響[46]。產(chǎn)業(yè)發(fā)展通常都會(huì)經(jīng)過(guò)導(dǎo)入期、成長(zhǎng)期、成熟期、衰退期四個(gè)階段，導(dǎo)入期的企業(yè)主要專(zhuān)注于投資研發(fā)和技術(shù)改進(jìn)，提高產(chǎn)品質(zhì)量，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)非常高，衰退期的企業(yè)經(jīng)營(yíng)側(cè)重于控制成本，以求維持整的現(xiàn)金流量，由此可見(jiàn)，處于導(dǎo)入期和衰退期的企業(yè)受產(chǎn)業(yè)環(huán)境影響波動(dòng)大，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)可能性較大。
（3）競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境
競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)是不可避免的，企業(yè)的核心能力、成長(zhǎng)能力、快速反應(yīng)能力、適應(yīng)變化能力、持久力都影響著企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力。美國(guó)執(zhí)政黨的對(duì)華態(tài)度以及推行政策的不斷反復(fù)，中美貿(mào)易戰(zhàn)中美國(guó)設(shè)置的關(guān)稅壁壘使得中國(guó)企業(yè)在國(guó)家市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力減弱，經(jīng)濟(jì)貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)，中美國(guó)家關(guān)系緊張，美國(guó)政府的管制使得中美企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，中國(guó)企業(yè)生存難度升級(jí)，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)可能性大大增加。
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第 3 章 信息技術(shù)業(yè)行業(yè)概述
3.1 信息技術(shù)業(yè)界定

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3.2 信息技術(shù)業(yè)行業(yè)特征

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3.3 本章小結(jié)

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第 4 章 信息技術(shù)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建
4.1 樣本的選擇
4.1.1 樣本選擇原則

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4.1.2 具體樣本選擇

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第 5 章 信息技術(shù)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建
5.1 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點(diǎn)是不需要事先揭示描述的映射關(guān)系，并且可以同時(shí)進(jìn)行正向計(jì)算和誤差反向傳播過(guò)程的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。三層 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成，樣本數(shù)據(jù)通過(guò)函數(shù)從輸入層向隱含層傳遞最后傳至輸出層，如中間過(guò)程出現(xiàn)誤差則按照原路徑返回至輸入層，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)修正，直至輸出結(jié)果達(dá)到所設(shè)定的預(yù)測(cè)精度為止，可以使得預(yù)測(cè)輸出值不斷向期望輸出值逼近。

5.2 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
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結(jié)論
本文將財(cái)務(wù)危機(jī)界定為被證監(jiān)會(huì)特別處理（即 st），選取 2009 年~2018 年初次被 st 或*st 的 20 家 a 股信息技術(shù)業(yè)的上市企業(yè)，同時(shí)選擇整個(gè)信息技術(shù)業(yè)的非 st 企業(yè)作為對(duì)照的財(cái)務(wù)健康企業(yè)，共 266 家信息技術(shù)業(yè)上市公司企業(yè)作為樣本研究數(shù)據(jù)，構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。在參考大量學(xué)者研究及聯(lián)系信息技術(shù)行業(yè)特征后，選擇財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系，并對(duì)預(yù)警體系進(jìn)行優(yōu)化以便于后續(xù)構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要研究結(jié)論如下：
第一：運(yùn)用 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)警信息技術(shù)業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)效果良好。本文選擇信息技術(shù)業(yè)作為樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)、mann-whitney u 檢驗(yàn)及因子分析優(yōu)化信息技術(shù)業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，將優(yōu)化的指標(biāo)體系用于構(gòu)建 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，由于 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)須事先對(duì)變量關(guān)系進(jìn)行設(shè)定，在訓(xùn)練過(guò)程中可以反復(fù)調(diào)整權(quán)值和閾值，對(duì)數(shù)據(jù)利用程度高，可以保證分析的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)證結(jié)果證明模型訓(xùn)練性能較好，測(cè)試精準(zhǔn)度較高，識(shí)別能力較強(qiáng)。
第二：測(cè)試結(jié)果的精準(zhǔn)度與測(cè)試年份相關(guān)。本文運(yùn)用的樣本數(shù)據(jù)不是截面數(shù)據(jù)而是面板數(shù)據(jù)，分別測(cè)試樣本 t-3 年、t-2 年、t-1 年的樣本擬合效果和測(cè)試精確度，經(jīng)過(guò)測(cè)試顯示，無(wú)論是財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)還是財(cái)務(wù)健康企業(yè)，t-1 年的指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建的bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試的精確度均高于 t-2 年、t-3 年的測(cè)試精確度，t-3 年、t-2 年、t-1 年的綜合正確率分別為 87.74%、91.51%、95.28%。可以得出越臨近財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生年份，指標(biāo)數(shù)據(jù)中包含的預(yù)警信息越多，預(yù)警效果越好。
參考文獻(xiàn)（略）

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