“双碳”战略背景下火电企业财务预警研究——基于遗传算法优化的BP神经网络

作     者：张戡 张万林 

作者机构：中南财经政法大学金融学院武汉430073 

出 版 物：《财务管理研究》 (FINANCIAL MANAGEMENT RESEARCH)

年 卷 期：2023年第5期

页      面：74-81页

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 

基　　金：国家级一流专业建设(金融工程)项目(31412010504) 中南财经政法大学研究生教学教改项目“‘碳达峰·碳中和’主题下的金融硕士《固定收益证券》课程思政创新研究”(KCJS202206) 中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于算法优化的神经网络模型的高碳行业财务风险预警研究”(202210526) 

主　　题：财务预警 碳指标 神经网络 遗传算法 火电企业 

摘      要：随着“双碳战略的实施,高碳排放的火电企业向低碳生产转型已是大势所趋,而在转型过程中,传统的财务预警模型难以对新出现的碳财务风险进行预警。在传统财务指标的基础上引入碳指标,构建碳财务指标体系,以识别火电企业的碳财务风险;使用BP神经网络构建适用于火电企业低碳转型过程的财务预警模型,并引入遗传算法优化BP神经网络的学习过程,以提高模型的预测准确率。研究结果表明,碳指标在模型的预警过程中有着较高的贡献度,其在碳财务风险的预警中具有重要意义;基于碳财务指标体系所构建的预警模型能够较为准确地识别高碳排放企业转型过程中的碳财务风险,同时遗传算法的优化可以进一步提高模型的预警准确度。