隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)中最重要的制造業(yè),已經(jīng)日益成為國家發(fā)展的中堅(jiān)力量,在各國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有舉足輕重的地位。由于經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的迅速發(fā)展以及金融工具的不斷進(jìn)步,企業(yè)在籌資和投資方面擁有了更多的自由,但同時(shí),企業(yè)的發(fā)展也面臨更多的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性因素,制造業(yè)企業(yè)也不例外,加上全球制造業(yè)的激烈競爭,制造業(yè)企業(yè)在其生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中也會遇到各種的不確定因素,一旦企業(yè)不能及時(shí)有效的預(yù)防存在的風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)將會陷入危機(jī),甚至破產(chǎn)。在這樣的情況下,企業(yè)各利益相關(guān)者應(yīng)當(dāng)關(guān)注對財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測,并將其視為主要風(fēng)險(xiǎn)之一。建立一個(gè)及時(shí)、有效、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,對于管理者防范經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),投資者做出正確地投資決策,政府優(yōu)化資源配置,債權(quán)人保證債券資產(chǎn)的安全,員工工資的發(fā)放都有著重要的意義。本文通過對國內(nèi)外有關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果進(jìn)行歸納總結(jié),并以此為基礎(chǔ),首先,從滬、深兩市A股上市公司中選取87家財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)以及261家財(cái)務(wù)健康企業(yè)作為配對,其次,按照相關(guān)性、預(yù)測性、全面性、適應(yīng)性等原則選取了27個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和14個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo),然后,利用灰色關(guān)聯(lián)分析和模糊綜合評價(jià)方法分別對各財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行處理,最后,為了建立動(dòng)態(tài)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,本文將灰色預(yù)測模型中的預(yù)測數(shù)據(jù)帶入到已優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),此模型結(jié)合了灰色預(yù)測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自的優(yōu)點(diǎn),通過仿真預(yù)測結(jié)果,成功的判斷了上市制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)健康,為管理者了解企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生提供重要的依據(jù)。研究結(jié)果表明：(1)較少的財(cái)務(wù)指標(biāo)就可以有效地反應(yīng)出企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。(2)利用模糊綜合評價(jià)法可以有效的處理非財(cái)務(wù)指標(biāo),提升模型的運(yùn)算速度,減少人工統(tǒng)計(jì)成本。(3)灰色系統(tǒng)理論、模糊綜合理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)式結(jié)合建立的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是良好的動(dòng)態(tài)預(yù)警模型。(4)通過預(yù)警樣本的實(shí)證分析,灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型可以為管理者提供有關(guān)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況,幫助企業(yè)的管理層針對不同財(cái)務(wù)危機(jī)狀況做出正確的決策,保證企業(yè)正常的運(yùn)營。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：F406.7;F425
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論價(jià)值
        1.2.2 現(xiàn)實(shí)意義
    1.3 文獻(xiàn)綜述
        1.3.1 國外研究綜述
        1.3.2 國內(nèi)研究綜述
    1.4 研究方法和內(nèi)容框架
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究內(nèi)容框架
    1.5 創(chuàng)新點(diǎn)與不足
        1.5.1 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
        1.5.2 本文存在的不足
第二章 相關(guān)概念界定以及理論基礎(chǔ)
    2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的定義
        2.1.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的國外定義
        2.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)的國內(nèi)定義
        2.1.3 本文對于財(cái)務(wù)危機(jī)的定義
    2.2 財(cái)務(wù)預(yù)警概念
    2.3 財(cái)務(wù)預(yù)警功能
    2.4 基礎(chǔ)理論
        2.4.1 灰色系統(tǒng)理論
        2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論
        2.4.3 灰色系統(tǒng)理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合
    2.5 模糊綜合評價(jià)概述
        2.5.1 模糊綜合評價(jià)
        2.5.2 模糊綜合評判模型的建立
第三章 財(cái)務(wù)預(yù)警樣本和預(yù)警指標(biāo)概述
    3.1 財(cái)務(wù)預(yù)警樣本的由來及統(tǒng)計(jì)分析
        3.1.1 研究樣本的由來
        3.1.2 樣本期的確定
        3.1.3 研究樣本配對原則
        3.1.4 樣本公司的描述性統(tǒng)計(jì)分析
    3.2 預(yù)警指標(biāo)的選取
        3.2.1 選取預(yù)警指標(biāo)的原則
        3.2.2 關(guān)于財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的選取
        3.2.3 關(guān)于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取
第四章 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建
    4.1 預(yù)警指標(biāo)的篩選
        4.1.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析
        4.1.2 相關(guān)性檢測
    4.2 非財(cái)務(wù)指標(biāo)的模糊處理
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立
        4.3.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        4.3.3 模型的優(yōu)化
    4.4 動(dòng)態(tài)預(yù)警與檢驗(yàn)
第五章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝
附錄A
附錄B MATLAB程序

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2871093