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基于BP神经网络的饲料上市公司财务风险预警研究

作者：

李彩

单位：

河南工学院

关键词：

饲料上市公司;BP神经网络;财务风险预警;因子分析

摘要：

在饲料产业迅猛发展的背景下,饲料上市公司财务风险预警工作对提升抗风险能力、防范财务危机具有重要意义.文章以2019—2020年23家上市公司为研究样本,选取13个财务指标和2个非财务指标,借助因子分析法提取6个公因子指标,通过BP神经网络模型训练和检验,对饲料上市公司财务风险进行预警.结果显示:净资产收益率、流动比率、资产周转率、固定资产周转率、营业收入增长率、净利润现金含量比率是评价饲料上市公司财务风险预警水平的重要因子.研究表明,经过模型训练与检验,BP神经网络模型整体准确率达到81.8%,对财务风险预警结果较为准确,可为饲料上市公司决策层防范财务风险提供参考.

译名：

Research on financial risk early warning of feed listed companies based on BP neural network

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