基于BP神经网络的S公司财务风险预警研究

作     者：戴昊 

作者单位：河北地质大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周雯珺;张旭蕾

授予年度：2024年

学科分类：120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 12[管理学] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：财务风险预警 装修公司 BP神经网络 

摘      要：近年来,受到房地产行业不景气,行业内竞争加剧以及原材料上涨等因素的影响,装修公司财务风险上升。部分装修公司由于财务风险预警意识弱化,出现财务预警状况,甚至濒临破产。对装修公司财务风险进行预警,显得尤为重要。为了帮助公司尽早发现财务风险,助力其高质量发展,选择BP神经网络构建预警模型,给利益相关群体提供了解财务风险预警的手段。总体通过运用理论研究与案例分析相融合的方法,对装修类公司财务风险预警进行研究。首先,对相关概念和理论进行了阐述。其次,通过对装修公司目前面临的财务风险进行分析,筛选出建立模型需要的各项指标数据,而后使用BP神经网络模型初步构建了装修公司的财务风险预警模型,并通过代入测试的装修公司的财务数据,发现模型预测准确率为84.24%,验证了所建立装修行业财务风险预警模型的有效性。在验证模型有效后,将S装修公司的财务数据代入构建的模型中,得出预警结果,即S公司存在财务轻度预警。通过对预警结果进行分析,发现S装修公司存在盈利水平低下、负债结构不合理以及发展能力不强等问题。最后,针对具体问题提出以下建议:构建有效的财务风险预警机制,加强应收账款管理,调整负债结构,构建多元融资渠道等。通过研究,分析了S装修公司财务风险点,并为S装修公司财务风险监控和预防提供了理论基础和具有可行性的建议措施。同时,构建的财务风险预警模型也为装修行业上市公司风险评价提供了数据支撑,为装修行业上市公司降低财务风险提供建议参考和选择空间。