有所放缓，从而促使企业间的竞争压力提升，因此企业的财务状况受到各利益相关者的重视，尤其是企业的所有者和经营者。基于此，本文通过构建回归模型和神经网络模型预测企业的财务状况，进而选择较优的财务危机预警模型，希望可以为该行业上市公司提供定的参考。化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究论文原稿。和率先使用了神经网络技术构建财务预警模型，并将其与传统方法构建的模型进行对比，研究结果表明神经网络模型的误判水平更低。和选取了家意大利中小企业的财务数据，运用人工神经网络技术和其他传统方法对中小企业的违约风险进行预测，研究结果表明人工神经网络比其他方法的预测正确率要高。陈芳和吴杰建立了纯财务指标回归模型和综合回归模型来对和非中小企业进行财务危机判别效果分析，研究表明综合回归模型更有利于财务危机的预测。化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究论文原稿。以上是国内外些学者的研究成果，据此可以看出国外学者和国内学者大多分别采用破产公司和公司作为发生财务危机的公司进行财务预警模型研究，还有极少数的学者以企业的偿债能力资金管理情况为依据进行相关研究，基于此，本文选取因财务状况异常而被特别处理的公司作为财务危机公司，并据此建立财务预警模型。陈芳和吴杰建立了纯财务指标回归模型和综合回归模型来对和非中小企业进行财务危机判别效果分析，研究表明综合回归模型更有利于财务危机的预测。和率先使用了神经网络技术构建财务预警模型，并将其与传统方法构建的模型进行对比，研究结果表明神经网络模型的误判水平更低。和选取了家意大利中小企业的财务数据，运用人工神经网络技术和其他传统方法对中小企业的违约风险进行预测，研究结果表明人工神经网络比其他方法的预测正确率要高。关键词回归神经网络财务预警中图分类号文献标识码文章编号引言随着我国市场经济的迅猛发展，上市公司有如雨后春笋不断涌现出来，但同时也加大了企业间的竞争压力，制造业作为我国经济发展的支柱产业，对我国市场经济的发展产生了至关重要的影响，而化学原料及化学制品制造业作为整个制造业行业中的个分支也十分关键。在十期间，由于国家政策的调整，化学原料及化学制品制造业得到快速发展，之后由于宏观经济的波动，行业的发展有所放缓，从而促使企业间的竞争压力提升，因此企业的财务状况受到各利益相关者的重视，尤其是企业的所有者和经营者。基于此，本文通过构建回归模型和神经网络模型预测企业的财务状况，进而选择较优的财务危机预警模型，希望可以为该行业上市公司提供定的参考。化学原料及化学制品制造业上市公司财务危机预警模型研究论文原稿。摘要文章以家沪深股化学原料及化学制品制造业和非上市公司为研究对象，并对其进行财务危机预警模型研究。首先基于因子分析法得到了包含偿债能力现金流能力发展能力盈利能力和营运能力项基本能力的主因子，其次构建财务预警模型和神经网络财务预警模型，并比较两种模型的预警效果。研究表明财务预警模型的判别正确率为，神经网络财务预警模型与之相比判别效果更佳，准确率达到了，因此可采用神经网络财务预警模型判别该行业上市公司是否发生财务危机。国外学者对于财务危机预警模型的研究要早于国内，并探索了很多研究方法，具体包括多变量判别分析法回归回归神经网络等方法。由于回归法没有设臵较为严格的假设条件，并且应用范围比较广泛，预测精度也比较高，因此该方法受到很多研究者的青睐，而神经网络没有严格假设并且学习和纠错能力较强，因此在进行财务预警研究时应用也较为广泛。摘要文章以家沪深股化学原料及化学制品制造业和非上市公司为研究对象，并对其进行财务危机预警模型研究。首先基于因子分析法得到了包含偿债能力现金流能力发展能力盈利能力和营运能力项基本能力的主因子，其次构建财务预警模型和神经网络财务预警模型，并比较两种模型的预警效果。研究表明财务预警模型的判别正确率为，神经网络财务预警模型与之相比判别效果更佳，准确率达到了，因此可采用神经网络财务预警模型判别该行业上市公司是否发生财务危机。