【摘要】： 財務失敗又稱財務困境,最嚴重的財務困境就是企業(yè)破產(chǎn)。隨著經(jīng)濟體制改革的不斷深化和證券市場規(guī)模的擴大,我國的上市公司正面臨日益嚴峻的挑戰(zhàn)。自1986年底我國頒布《企業(yè)破產(chǎn)法》以來,破產(chǎn)問題成了社會各界廣泛關注的問題,特別是信息技術的應用,更促進了人們對人工神經(jīng)網(wǎng)絡等預測算法在財務預警中應用的研究。分析研究上市公司財務狀況,對于保護投資者和債權人利益、對于經(jīng)營者防范財務危機、政府管理部門監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場風險都具有重要意義。 上市公司預警研究在我國起步較晚,雖然近年來已經(jīng)取得了一定成績,但與國外比較起來,仍然存在著諸多問題。本文主要針對我國上市公司財務預警系統(tǒng)中存在的問題,把上市公司生產(chǎn)經(jīng)營的全過程分為四個部分,分別提出完善的建議。第一部分實時信息系統(tǒng)的建設,以達到及時收集財務信息、實時監(jiān)控的目的。第二部分根據(jù)內(nèi)部控制理論,完善組織機制,使其能全過程控制。第三部分根據(jù)財務風險的誘因,把預警系統(tǒng)分為定性和定量兩個部分:定性預警主要是針對不能在財務報表上反映的環(huán)境因素;定量預警根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營活動分成籌資、投資、經(jīng)營活動預警三個方面,主要利用財務指標進行分析判斷。第四部分是預警系統(tǒng)的處理保障機制,以使財務預警系統(tǒng)能更好的發(fā)揮作用。為了達到實施動態(tài)預警的目的,在比較靜態(tài)與動態(tài)預警方法的基礎上,選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的LVQ網(wǎng)絡模型,利用上市公司數(shù)據(jù)進行實證分析。經(jīng)過證明,LVQ模型對財務狀況不僅有較好的判斷性,還擁有簡單易行的優(yōu)勢。
【學位授予單位】：中國石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：F275;F832.51

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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本文編號：2630113