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基于BP神经网络的上市公司财务绩效评价

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财务数据是一个企业经营状况最直接的反映,通过对37家酿酒行业上市公司2016年财务数据构建BP神经神经网络模型,利用改进后的训练算法进行训练,然后进行仿真评价,得到对剩余财务数据的评价得分,最后对结论进行分析.结果表明,模型的非线性映射能力较强,32个样本输入时利用TRAINGDX训练算法的BP神经网络采用11层隐含神经元最佳,并且评价结果与实际情况相吻合,所构建的模型能够作为投资者研究酒类上市公司财务状况,进行理性投资的参考工具.
Financial Performance Evaluation of Listed Companies Based on BP Neural Network

戴雯、张治惠

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安徽财经大学会计学院,安徽蚌埠233000

安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000

神经网络 酿酒 财务 投资

2018

10.13388/j.cnki.ysajs.20180417.032

阴山学刊(自然科学版)
包头师范学院

阴山学刊(自然科学版)

影响因子：0.278
ISSN：1004-1869
年,卷(期)：2018.32(3)
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