基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究  

作　　者：张国政[1,2] 陈维煌[1] 周洁红[2] 

机构地区：[1]湖南农业大学商学院,湖南长沙410128 [2]浙江大学管理学院.浙江杭州310058

出　　处：《武汉金融》2015年第3期35-37,7,共4页Wuhan Finance

基　　金：2012年度国家社科青年基金(12CGL046);2012年度教育部人文社科青年基金(12YJC790259);2014年度教育部青年骨干教师国内访学学者项目

摘　　要：行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。

关 键 词：财务预警 农业上市公司 灰色系统 BP神经网络 

分 类 号：F306[经济管理—产业经济]