1、作于饱和区时，函数变化缓慢，需经过较长的段 时间才能跳出该区域，而工作于线形区时，由于函数的变化较快，使得神经元的自我调节容 易，因而收敛速度较快。如果初始权重选择的区域过大，神经元落入饱和区的概率也就越大， 其收敛速度也就会很慢，但如果区域选得过小，同样会降低神经元的活性，影响网络的收敛 速度。为验证上述理论，作者选择了，至，等个区间，产生随机权 重，通过分析输出的系列累积误差变化，得出前两者当随机权值产生区间在， 之间时，两模型的收敛速度均为最快而后两者只有当随机权值产生区间在，之间 时，两模型收敛才均为最快。 网络学习次数与精度的关系 般来讲，网络学习次数越多，其输出结果的精度越高，但学习次数多其网络训练时间也越 长，另外，如果学习样本选择不当，网络精度越高，意。
2、经营绩效状况评估所用的财务指标，如下图所示 图基于企业经营绩效状况的财务风险评估 依据图所示的企业经营绩效状况评价指标体系及企业每财务指标实际值所形成的评价 结果，既能得到反映企业系统总体状态或总体信息的综合评分值，又能得到反映企业系统局 部状态或局部信息的单项指标分值。即企业经营绩效状况综合评分值可用于判断企业系统总 体所处的优劣状态，而单项指标评分值则可用于诊断企业系统局部存在的问题或其风险状况 的大小。 上述企业经营绩效评价指标体系是个多层次多指标的评价体系。为了利用模糊综合评判 和人工神经网络方法各自的优势以及克服各自的不足，考虑到企业经营绩效可以从获利能力 周转能力偿债能力和成长能力四个方面来评价，每个方面在整个评价体系中的权重系数， 可以由包括专家企业管理。
3、相应回归系数进行适当修 正，然后将不同企业财务报表中的具体财务比率值代入并进行计算，便 可以求出不同企业的财务风险判断评估值。按照对多元线性回归评估模型中风险值 所作的风险程度分类，便可以对所研究企业的财务风险状况作出评估和判断。 如，则表示该企业生产经营及财务状况良好，无财务风险 如，则表示该企业生产经营及财务状况般，仅处于行业平均水平，具有定的财务 企业财务风险评价体系研究 摘要企业风险管理的核心是对财务风险的管理，财务风险管理的重点则是对可能出现的主 要财务风险和财务危机进行超前的控制和管理，以避免由财务风险转化为财务危机和生存危 机，从而使企业获得持续生存和持续发展。因此，本文把企业的财务状况指标作为切入点， 研究企业财务管理状况及经营风险的关系，建立。
4、评估企业财务风险程度和风险状况的综合指 标体系，对于企业经营管理者及时地掌握企业的财务风险状况，有效地防范和化解可能出现 的财务风险和财务危机，从而通过实施有效的风险管理，确保企业获得持续成长和发展。 关键词企业风险财务 ， , , , 关于风险概念特征及成因 风险是伴随人类社会发展过程而经常发生的现实和客观现象。企业作为人类活动行为主体之 ，更是无时不刻在与风险打交道。正是由于风险的客观存在，促使人们对风险进行研究， 并提出了不同的定义和解释。 美国学者海恩斯，最早提出风险的概念并对风险进行分类。他对风险所下的定义为风险是 损失的可能性。 美国风险研究专家威利特，通过对风险理论和保险之间关系的研究，把风险与偶然性及。
5、。因此，都选用三层网络，即隐含层为层，这既不影响网络 的精度，也可提高网络的速度。至于隐含层单元数，神经网络理论尚没有个满意的答案。 为此，作者通过多组数据用于训练神经网络，发现获利能力和偿债能力的评价网络当隐含层 单元数为时，网络收敛速度均为最快，而周转能力和成长能力评价网络当隐含层单元数为 时，两者收敛速度最快。因此可得到前面两者的结构为 网络由输入层隐含层和输出层三层组成，其中输入层单位数为，隐含层单元数为，输出 层单元数为。而后两者的结构均为网络由输入层隐含层和输出层三层组成，其中输入层 单元数为，隐含层单元数为，输入层单元数为。 神经网络模型初始权重设置为 算法中，节点间的传递函数为，如下图所示。 图节点间的传递函数图 该函数分为线形区和饱和区，当神经元工。
6、监控财务风险和化解财务风险为主要核心内 容的风险控制过程企业财务风险管理，包括根据企业的经营方针和风险管理策略，对企业人 财物供产销等各有关环节的经营行为实施有效监控，并为改善企业的财务风险状况采取相 应的管理措施和行为，以便化解企业财务风险。 因此，企业财务风险管理的主要内容是，企业财务风险的识别财务风险的测量与评估财 务风险的控制与化解三个方面。 企业财务风险管理的功能 提高企业及整个社会资源配置效率 在现实的社会经济运行系统中，企业是实体经济的载体及基本单元，也是市场配置资源的主 体。企业的经营状况及资源配置效率的高低，从根本上决定了整个社会经济系统资源配置的 水平。而有效的企业财务风险管理对提高社会经济系统资源配置的效率有着多方面的影响。 这是因为，在整个经。
7、人员及相关技术人员在内的类有关人员依据各自的经验和方法 分别给予评价。 评价结果，组成模糊关系评判矩阵 其中。 表示第个评价人员对第方面的评价。 再利用线性加权法，得出上述四方面的权重系数。其中为第类人员的 加权系数。 上述四个方面构成整个评价体系的表层。在深层，每方面的能力评价都采用人工神经网络 来评价。这时可构造个小的人工神经网络，其结构模型如下图所示 图基于财务风险信息的企业经营绩效综合评价模型结构图 该神经网络评价模型可分别对企业的获利能力周转能力偿债能力和成长能力进行评价。 网络输入为全面描述企业经营绩效的评价指标，即如图所示的财务指标。对其中的定性 指标，采用语言变量和模糊数字的方法定量化，然后和定量指标起进行处理。网络输出则 为,区间内的个数值，以。
8、济系统中，企业既是资源的所有者使用者，也是所有风险的最终承担 者。从经济理论上来讲，由于风险的客观存在以及企业的风险态度风险偏好，会影响企业 投资决策的选择及投资决策的有效性。尤其是企业过度而消极的风险回避态度，可能使企业 丧失很多潜在的甚至较大的投资及盈利机会，从而降低企业投资回报，进而降低整个社会 的资源配置效率。而企业通过采取积极主动而有效的风险管理，并通过对风险的预先防范 转移及分散，则有助于鼓励企业进行可控制风险范围之内的经营行为及风险投资，从而可以 促进企业及整个社会投资活动及消费活动负偏差。 所以，可以通过对这种负偏差及其偏差程度的分析，即通过对企业实际经营绩效状况的评价 及其评价结果的分析，来综合判断企业财务风险是否发生以及财务风险状态的严重程度。企 业。
9、代表各种能力的大小，称为能力系数，数值越大表明该能力越 大反之数值越小，表明该能力越小。具体方法如下 确定各个网络的算法。在此都采用算法，主要基于以下考虑 企业财务风险评价问题需要较高的准确度 神经网络相对较短的训练时间收敛速度快有利于该模型的实际应用。 神经网络模型的结构如下 在图中，获利能力和偿债能力，分别都为个评价指标，而周转能力和成长能力分别都 采用个评价指标。因此，获利能力和偿债能力的评价网络都采用个单元的输入层，而周 转能力和成长能力的评价网络则采用个单元的输入层，四个网络的输出层都为个单元。 下面还需要确定的是网络模型隐含层的层数及隐含层的单元数。 神经网络理论已经证明，如果隐含层单元数可自由设置，那么用三层状特性的节点，可 以任何精度逼近任何连续函数。
10、味着其记录的信息越多，也会对 网络的应用效果产生不利影响。为此，通过网络训练比较，前两者模型中，网络训练次数定 为万次，而后两者网络训练次数则定为万次为宜。 通过上述步骤得出的能力系数由输出层，输出，分别为, ,则最终得到企业经营绩效的综合评价结果为 根据如上所述的神经网络对企业实际经营绩效的综合评价结果与企业的经营目标进行比较， 可对企业财务风险状况作出评估和判断。 企业财务综合指标回归模型评估 因为企业财务指标是企业生产经营活动效果的最终反映。所以，企业财务指标不仅可以反映 企业生产经营状况的好坏，同时也反映企业财务风险的大小。按此思路，利用经改进后的 多元线性回归判断模型将企业多项财务指标中，选出若干项最能代表企业财务状 况的关键指标，如营运资金与总资产的比值。
11、 风险对企业所造成经济损失的大小及影响程度由此决定企业采取何种风险回避策略，是风险 自留还是风险转移如何预先防范可能出现的财务风险旦财务风险产生后，如何控制风险 的不良后果及如何降低风险损失等。 由此可见，企业财务风险管理主要包括以下三方面的含义 财务风险识别。即针对企业生产经营过程中所面临的各种风险进行分类对各种风险暴露 情况及对企业财务风险的影响程度进行辩识 财务风险测量与评估。企业财务风险管理包括对财务风险的大小进行测量，对有关财务风 险数据，采用数学方法及相应的财务风险管理信息系统对各类财务风险的大小进行具体量化 处理。在此基础上，借助于风险评估方法和有关模型，对财务风险因素作出具体评估，以便 为财务风险决策提供依据 财务风险控制与化解。企业财务风险管理是以。
12、累积盈余与总资产的比值息税后收益与总资 产的比值所有者权益的市场价值与总负债的比值销售收入与总资产的比值等，并根据其 指标重要程度赋予不同的权重，结合不同企业的具体财务数据进行数学处理和回归分析，即 可以得出如下形式的企业财务风险评估数学模型 式中经回归分析得出的企业财务风险程度判断值 该指标主要是考察企业资金流动性问题。 ，该指标主要是考察企业的积累能力。 ，该指标主要是考察企业盈利能力 ，该指标主要是考察所有者权益的波动变化程度及社总资产会公众对企业的认识和评价。 ，该指标主要是考察企业的规模市场占有率，以及企业资产创造销售收入的能力。 按照上述多元线性回归评估模型进行财务风险评估时，结合我国国有企业的实际情况，主要 是对该多元线性回归评估模型中各财务比率的。
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