【摘 要】
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随着我国经济新常态的到来,制造业企业不断面临新的挑战。如何应对财务危机,对任何企业来说,都直接决定了其生存还是毁灭。占我国国民生产总值四成以上的制造业,无疑是我国经
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随着我国经济新常态的到来,制造业企业不断面临新的挑战。如何应对财务危机,对任何企业来说,都直接决定了其生存还是毁灭。占我国国民生产总值四成以上的制造业,无疑是我国经济的支柱性产业。制造业能否长久地可持续发展,直接影响我国经济能否可持续发展。伴随着“中国制造2025”、“供给侧改革”政策的提出,中国的制造业又将面临一场新的血雨腥风。制造水平不断提升的同时,落后的产能将会被湮灭在历史的滚滚长河之中。虽然“中国制造”领先世界,但一方面受2008年全球金融危机的影响,另一方面受我国市场经济不断发展的影响,制造业企业面临重重挑战,稍有不慎就会被前进的洪流甩下,关注企业的财务状况具有重要的意义。本文以BP人工神经网络为主要模型,构建了一个适合我国主板上市制造业企业的财务预警模型。在样本的选取上,文章选取了相同细分行业、规模近似、同时间节点的45家ST企业和45家非ST的制造业上市公司作为研究样本,供BP神经网络学习训练。本文还对财务报表内和表外的24个指标进行了筛选,提高了财务预警指标体系的合理性。并将筛选后的财务指标用于训练BP神经网络数据模型。最后,使用构建的BP神经网络模型检验“浙江震元”财务状况。研究发现基于BP神经网络的财务危机预警方法充分地将人工神经网络出色的自我学习能力、较高的容错能力发挥了出来,并且该预警模型具有很好的预测精度和适用性。“浙江震元”通过了模型检验,当前财务状况健康。
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