基于BP神經網絡的中國房地產上市公司財務危機預警研究.pdf

1、經過了幾十年的發(fā)展，公司財務危機預警的研究已經成為了被國內外學者廣泛關注的研究課題，不僅具有較高的學術價值，而且有著巨大的應用價值，可以成為公司管理者及其利益相關者進行決策的重要參考依據。縱觀國內外公司財務危機預警領域的相關研究，主要集中在財務危機預警指標體系的構建和預警模型的構建兩個方面，且目前已構建的財務危機預警指標體系以及預警模型多為普適性的。然而隨著經濟的發(fā)展，不同行業(yè)間的差異越來越明顯，原本普適性的預警指標體系和模型，已經遠遠

2、不能滿足各行業(yè)的需要了。因而構建出針對各個行業(yè)的財務危機預警指標體系和模型已經成為了財務危機預警研究領域的一個重要的發(fā)展趨勢。 就目前來看，一方面中國房地產行業(yè)經過了一輪飛速發(fā)展期，已經成為了國民經濟的支柱產業(yè)之一；另一方面近年來隨著中國證券市場的快速發(fā)展，房地產上市公司的數(shù)量和規(guī)模也在不斷擴大，有越來越多的投資者關注房地產上市公司的業(yè)績和發(fā)展。因此針對中國房地產上市公司構建財務危機預警模型迫在眉睫，然而這一方面的理論研究卻不多

3、見。 本文通過對國內外公司財務危機預警相關文獻的梳理，并且結合中國房地產行業(yè)的特點，從財務危機的界定、財務危機警度的劃分、研究樣本的設計和搜集、變量的選取和優(yōu)化以及構建模型的方法等方面提出了構建針對中國房地產上市公司的財務危機預警模型的思路。 首先，本文構建出了中國房地產上市公司財務危機預警指標體系。筆者選取了44家中國房地產上市公司的1998-2006年的數(shù)據作為樣本，在廣泛的文獻閱讀的基礎上，從償債能力、盈利能力、經

4、營發(fā)展能力、資產管理能力、擴張能力、市場價值維度以及公司治理等8個方面選擇了能夠全面反映出公司經營與管理各個方面的63個指標，先后采用Kruskal-walis H檢驗和因子分析對指標進行篩選和優(yōu)化，得到了中國房地產上市公司財務危機預警指標體系，含有8類24個指標，其中包括筆者特別挑選的能夠反映出中國房地產行業(yè)特色的指標“每股土地儲備金額”。 其次，本文構建了中國房地產上市公司分警度財務危機預警模型。在本文構建的財務危機預警指標

5、體系的基礎上，采用BP神經網絡方法，使用提前一年的樣本數(shù)據建立了預測期為一年的分警度財務危機預警模型。在該模型的構建過程中，本文比較了MATLAB6.0神經網絡工具箱中所提供的trainlm、tramrp、tramscg、tramoJg和tratngax五種快速學習方法，選擇出了訓練效果最佳的trainlm方法進行網絡訓練，構建出的財務危機預警模型能夠對中國房地產上市公司財務狀況區(qū)別出“健康”、“輕度財務危機”和“重度財務危機”三個警度