龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
基于因子分析ＢＰ神经网络的上市公司财务业绩综合评价
作者：王 慧 蔡春凤
来源：《经济研究导刊》2009年第18期
摘要:为了克服传统的主观赋值的财务业绩评价方法,将因子分析法和BP人工神经网络相相结合,建立了评价模型,并用河南省31家上市公司数据加以验证。实证分析表明,这种测评方法减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性,而且通过对参评样本的不断学习,使系统误差达到预定的范围内。
关键词:财务业绩;综合评价;因子分析;BP神经网络;上市公司
中图分类号:F275.2文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)18-0088-02 前言
在决策理论中,理性投资者一般通过了解上市公司当前财务状况,预测其发展趋势,确定公司的成长潜力,选择产生最大期望效用的投资行为。另外,由于证券市场存在着严重的信息不对称以及证券市场异常现象的出现[1],对于其他利益相关者,如债权人、经营管理者和有关政府主管部门,他们也必须对公司的财务业绩进行综合评价,以期作出正确的投资和管理决策。2006年2月财政部颁发的并自2007年1月1日起开始实施的新会计准则全面引入了公允价值作为计量属性。
一、文献回顾
近几年,国内学者就如何对上市公司财务业绩进行评价进行了广泛的讨论。陈孝新(2002)曾用层次分析法构造上市公司经营业绩的多因素层次模糊分析结构模型,并以实例进行了应用分析[1];何有世,徐文芹(2003)对现行工业企业经济效益指标体系进行分析,提出了改进建议,用改进后的指标体系结合几十家企业进行了因子分析法的实证研究,旨在说明因子分析法在企业经济效益综合评价中的应用[2];姚梅芳、郑雪冬、金玉石(2004)设计了基于BSC卡法的高科技网络及软件创业企业绩效评价体系,以期为高科技创业企业在绩效测评和战略管理方面提供可操作
基于因子分析BP神经网络的上市公司财务业绩综合评价
