【摘要】：2008年美國次貸危機引發(fā)了全球性金融危機,造成了大批銀行、企業(yè)紛紛破產(chǎn)倒閉,損失慘重。國際社會由此反思,如果這些企業(yè)的管理層以及投資者能夠?qū)ζ髽I(yè)進(jìn)行有效的危機管理,那么這些企業(yè)在這場全球金融危機中就完全可能避免損失或少受一些損失。目前,經(jīng)濟環(huán)境復(fù)雜多變,要想對企業(yè)進(jìn)行危機管理,就需要對企業(yè)進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警。 財務(wù)危機預(yù)警就是根據(jù)財務(wù)危機企業(yè)的特征,對企業(yè)進(jìn)行危機預(yù)警,所以尋找到能夠反映財務(wù)危機企業(yè)特征的變量組合就顯得尤為重要,由于我國上市公司沒有法定破產(chǎn)實例,本文將財務(wù)危機企業(yè)定義為“無法按時償還債務(wù)或支付費用的企業(yè)”,由于資信評級與企業(yè)壞賬比例和財務(wù)比率之間存在著密切的聯(lián)系,本文使用資信評級界定紡織行業(yè)上市公司財務(wù)危機企業(yè),參照我國工業(yè)信用評級指標(biāo)體系構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)體系,對2010年至2012年紡織行業(yè)上市公司進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別過程,完成財務(wù)危機預(yù)警。 研究結(jié)果顯示,最終構(gòu)建的變量組合能夠在一定程度上反映財務(wù)危機企業(yè)的特征,能夠為企業(yè)管理者及投資者提供所需的企業(yè)危機管理的情報信息,具有一定的應(yīng)用價值。
[Abstract]:In 2008, the subprime mortgage crisis in the United States triggered a global financial crisis, resulting in a large number of banks, enterprises have gone bankrupt, heavy losses. As a result, the international community reflects that if the management and investors of these enterprises can effectively manage the crisis of enterprises, then these enterprises are likely to avoid losses or suffer less losses in this global financial crisis. At present, the economic environment is complex and changeable, in order to carry on the crisis management to the enterprise, it is necessary to carry on the financial crisis early warning to the enterprise. Financial crisis early warning is to carry out crisis early warning according to the characteristics of financial crisis enterprises, so it is particularly important to find a combination of variables that can reflect the characteristics of financial crisis enterprises. Because there are no legal bankruptcy examples of listed companies in our country, this paper defines financial crisis enterprises as "enterprises that can not repay their debts or pay expenses on time". Because there is a close relationship between credit rating and bad debt ratio and financial ratio of enterprises, this paper uses credit rating to define the financial crisis enterprises of listed companies in textile industry, constructs the financial crisis early warning index system according to the industrial credit rating index system of our country, carries on the financial crisis early warning to the listed companies of textile industry from 2010 to 2012, and constructs the financial crisis early warning model through the learning process of BP neural network. Through the identification process of BP neural network, the financial crisis early warning is completed. The results show that the final combination of variables can reflect the characteristics of financial crisis enterprises to a certain extent, and can provide enterprise managers and investors with the required information of enterprise crisis management, and has certain application value.
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F426.81;F406.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2501650