财务风险预警研究财会通讯，郭华关于国有企业建立财务风险预警机制的探讨商业会计，。基于多层感知器的财务风险预警研究论文原稿。主成分因子的提取为了对财务风险预警进行更加有效的分析，需要减少变量的个数，分析年共个样本数据的项预警指标，利用软件进行因子分析，提取主成分因子，如表所示。在特征值大于时，共提取个主成分因子，这个主成分因子的累计方差贡献率达到，能反映个变量分之的信息。设主成分因子为，做成分矩阵，可以进步分析主成分所代表的能力和它反映的有关上市公司的财务信息。关键词企业管理财务风险预警多层感知器主成分分析引言工业企业从事的是工业性生产或劳务的经营活动，在国家的生产流通服务等经济活动中起到了重要作用，但在知识经济迅猛发展的时代，高新技术企业和第企业的崛起，使得工业企业在投资融资甚至生产经营上都受到了较大的财务威胁，因此要加强对工业企业的财务预警，从而为企业的信息使用者提供及时有效的财务信息，预防企业可能出现的风险，保障股东的权益和市场稳定。主成分因子的提取为了对财务风险预警进行更加有效的分析，需要减少变量的个数，分析年共个样本数据的项预警指标，利用软件进行因子分析，提取主成分因子，如表所示。在特征值大于时，共提取个主成分因子，这个主成分因子的累计方差贡献率达到，能反映个变量分之的信息。设主成分因子为，做成分矩阵，可以进步分析主成分所代表的能力和它反映的有关上市公司的财务信息。主成分因子中资产报酬率每股收益营业净利率的比重较大，说明主要反映公司的盈利能力中所有者权益增长率和净利润增长率所占的比重大，代表公司的发展能力中反映偿债能力的指标比重较大，说明主要变现为偿债能力中非财务指标的独立董事比例比重最大，则把公共因子看成股权结构因子中总资产周转率的比重最大，代表整体营运能力中综合杠杆的比重最大，反映了风险水平能力中营运能力的应收账款周转率和存货周转率指标所占的比重大，代表日常营运能力因子。这个因子涉及到财务和非财务的相关信息，比较全面地反映出财务风险的各种因素。风险预警模型的构建及实证结果多层感知器是种多层前馈网络模型，具有高度的非线性映射能力，它由部分组成层为感知单元组成的输入层层为计算节点的隐藏层层为计算节点的输出层。本文运用软件，首先将个主成分因子代表初始的项指标，代入神经网络的多层感知器，作为协变量，风险程度作为因变量。其次在分区中，按照比的比例随机分配个案，即个样本中作为训练变量，作为测试变量。其中训练变量中重大风险的样本为个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个测试变量中包含重大风险的样本个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个。然后在体系结构中，设臵最低的隐藏层数为，分批进行培训操作时，选择调整的共轭梯度对算法进行优化。最后可以输出曲线分析准确性和特异性，判断对财务风险的预警能力。对财务风险预警识别结果如表所示，已预测与已观测的样本相比，在训练变量中，有个样本其实属于重大风险，却预测为中等风险，准确率为，中等风险和低风险全部预测准确，总体最大，则把公共因子看成股权结构因子中总资产周转率的比重最大，代表整体营运能力中综合杠杆的比重最大，反映了风险水平能力中营运能力的应收账款周转率和存货周转率指标所占的比重大，代表日常营运能力因子。这个因子涉及到财务和非财务的相关信息，比较全面地反映出财务风险的各种因素。风险预警模型的构建及实证结果多层感知器是种多层前馈网络模型，具有高度的非线性映射能力，它由部分组成层为感知单元组成的输入层层为计算节点的隐藏层层为计算节点的输出层。本文运用软件，首先将个主成分因子代表初始的项指标，代入神经网络的多层感知器，作为协变量，风险程度作为因变量。其次在分区中，按照比的比例随机分配个案，即个样本中作为训练变量，作为测试变量。其中训练变量中重大风险的样本为个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个测试变量中包含重大风险的样本个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个。然后在体系结构中，设臵最低的隐藏层数为，分批进行培训操作时，选择调整的共轭梯度对算法进行优化。最后可以输出曲线分析准确性和特异性，判断对财务风险的预警能力。对财务风险预警识别结果如表所示，已预测与已观测的样本相比，在训练变量中，有个样本其实属于重大风险，却预测为中等风险，准确率为，中等风险和低风险全部预测准确，总体来看，训练变量的正确率为在测试变量中，重大风险有个在预测的中等风险水平中，总计的测试变量的准确率为。由此得出综合正确率为，其中低风险预测准确率为，说明多层感知器对低风险能较好的预测误判均发生在将重大风险归类到中等风险，究其原因可能是重大风险与中等风险划分不明确，且在第年出现净利润为负时，第年要想转亏为盈的难度也很大，或者即使利润为正，为弥补去年差异最后的净利润数额也较小，这样造成重度风险和中度风险的差异不大，利用多层感知器预测时会产生偏差。结论为了使工业企业对财务风险进行预先的测定和防范，减少风险到来时企业的损失，本文根据家北京市工业企业的财务数据，运用多层感知器神经网络对工业企业财务风险展开评价研究。首先按照定标准，划分样本所面临的财务风险大小，其次利用主成分分析，建立了较为全面的财务风险预警评价体系，包含了盈利能力偿债能力发展能力风险水平股权结构整体和日常营运能力等个指标，其中股权结构等经过量化的非财务指标引入有利于全面反映财务信息。在此基础上结合基于多层感知器的神经网络技术构建财务风险预警模型，实证结果表明，该模型综合正确百分比较高，对中等风险的公司财务风险预测也较为准确，可以为工业企业财务风险预警提供借鉴信息。鉴于模型进行实证分析，可以避免人工预测带来的主观影响，保证评价结果的客观性准确性。本文研究的不足是样本只限于北京市在上海证券交易所上市的股工业企业，样本量较少，特别是按标准划分后的重大风险和中等风险的公司数量较少，导致多层感知器训练不充分，影响到测试结果的准确性。参考文献郭文伟，陈泽鹏，钟明等基于神经网络构建小企业信用风险预警模型财会月刊，曹彤，郭亚军基于神经网络模型的上市公司来看币资金持有行业和年度影响因素的情况下，将股权激励行权限制对费用化研发支出分别进行回归，回归模型如下回归分析将数据代入模型进行回归，回归结果如表所示。制造业上市公司股权激励行权限制对费用化研发支出的影响研究论文原稿。首先，有助于理解股权激励方案的制定和实施对研发支出投入所发挥的作用，有助于为企业价值研究的相关理论提供参考。其次，市场经济体利用股权激励方式合理制定适时调整股权激励计划方案，合理利用行权限制期，选取恰当时间段投入适当资金，开展企业研发活动，有利于企业提高创新能力，形成市场竞争力，获取更大的利润空间，对上市企业长足发展具有重大作用。再次，企业高管可以依据股权激励行权限制与费用化研发支出的关系做出正确的企业决策，在合理的风险范围内开展研发活动，既有效避免资源浪费又有利于督促高管自身的行为，提高企业绩效和资源使用效率。股权激励行权限制对费用化研发支出的影响分析股权激励行权限制的目的股权激励行权限制是指在股权激励方案中，只有满足了公司业绩考核的要求或相关规定，高管才能被授予或行使股权激励，否则股权激励将直处于限制期中，被激励对象无权行使或出售股权激励标的物。所以行权限制的设定在定程度上能够提高员工的积极性，促进企业尽早高效完成业绩考核目标。摘要随着大众创业，万众创新的提出，国家越来越关注创新力量，股权激励作为企业主要的激励手段，当被激励对象行使权力，在段时间内会造成股票期权大量买卖交易，致使企业股票价格波动，影响企业业绩，进步影响企业研发支出投入和创新能力。文章通过研究发现，我国制造业上市公司限制性股权激励相对于非限制性股权激励对研发支出费用化部分削弱作用更明显。根据研究结论，提出建立科研基金建立投资人保护制度竞争与合作并存高管灵活制定企业政策等建议，引导上市公司开展研发，提高企业创新能力，建设创新型国家。关键词股权激励股权激励行权限制研发支出中图分类号文献标识码文章编号引言股权激励方案大都是从会计角度以经营业绩的实现为考核目标，业绩的衡量受诸多要素影响，其中，股价的稳定性直接与企业业绩相关，即企业业绩越稳定，股价波动越小，股价越稳定，表明企业业绩状态良好，外部投资者对企业发展越有信心。良好的业绩是企业年度股权激励政策实施的前提，被激励对象欲行使权力，必须使企业业绩达到定标准，使股权激励解锁，通过股权激励的方式将高管与企业利益联系在起。企业在经营过程中会不断调整股权激励方案，即调整激励对象标的物规模解锁条件，使企业业绩维持在良好状态，避免股价不良波动出现股价短期虚增或骤降的现象，使股价反映企业的真实状况。在业绩提高的过程中，企业为自身进步发展会根据实际情况调整研发投入，精准高效地投放研发支出，经过研发把理念转变为实物，切实增加企业效益，使企业创新落到实处。因此，研究股权激励行权限制对研发支出的影响具有重要意义上市公司营业收入的增长速度直接影响其规模的进步增大。企业可以通过直接增大本年营业收入与上年营业收入的差额，进而增加留存收益，间接提高企业利润和财务风险预警研究财会通讯，郭华关于国有企业建立财务风险预警机制的探讨商业会计，。基于多层感知器的财务风险预警研究论文原稿。主成分因子的提取为了对财务风险预警进行更加有效的分析，需要减少变量的个数，分析年共个样本数据的项预警指标，利用软件进行因子分析，提取主成分因子，如表所示。在特征值大于时，共提取个主成分因子，这个主成分因子的累计方差贡献率达到，能反映个变量分之的信息。设主成分因子为，做成分矩阵，可以进步分析主成分所代表的能力和它反映的有关上市公司的财务信息。关键词企业管理财务风险预警多层感知器主成分分析引言工业企业从事的是工业性生产或劳务的经营活动，在国家的生产流通服务等经济活动中起到了重要作用，但在知识经济迅猛发展的时代，高新技术企业和第企业的崛起，使得工业企业在投资融资甚至生产经营上都受到了较大的财务威胁，因此要加强对工业企业的财务预警，从而为企业的信息使用者提供及时有效的财务信息，预防企业可能出现的风险，保障股东的权益和市场稳定。主成分因子的提取为了对财务风险预警进行更加有效的分析，需要减少变量的个数，分析年共个样本数据的项预警指标，利用软件进行因子分析，提取主成分因子，如表所示。在特征值大于时，共提取个主成分因子，这个主成分因子的累计方差贡献率达到，能反映个变量分之的信息。设主成分因子为，做成分矩阵，可以进步分析主成分所代表的能力和它反映的有关上市公司的财务信息。主成分因子中资产报酬率每股收益营业净利率的比重较大，说明主要反映公司的盈利能力中所有者权益增长率和净利润增长率所占的比重大，代表公司的发展能力中反映偿债能力的指标比重较大，说明主要变现为偿债能力中非财务指标的独立董事比例比重最大，则把公共因子看成股权结构因子中总资产周转率的比重最大，代表整体营运能力中综合杠杆的比重最大，反映了风险水平能力中营运能力的应收账款周转率和存货周转率指标所占的比重大，代表日常营运能力因子。这个因子涉及到财务和非财务的相关信息，比较全面地反映出财务风险的各种因素。风险预警模型的构建及实证结果多层感知器是种多层前馈网络模型，具有高度的非线性映射能力，它由部分组成层为感知单元组成的输入层层为计算节点的隐藏层层为计算节点的输出层。本文运用软件，首先将个主成分因子代表初始的项指标，代入神经网络的多层感知器，作为协变量，风险程度作为因变量。其次在分区中，按照比的比例随机分配个案，即个样本中作为训练变量，作为测试变量。其中训练变量中重大风险的样本为个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个测试变量中包含重大风险的样本个，中等风险的样本数为个，低风险的样本数为个。然后在体系结构中，设臵最低的隐藏层数为，分批进行培训操作时，选择调整的共轭梯度对算法进行优化。最后可以输出曲线分析准确性和特异性，判断对财务风险的预警能力。对财务风险预警识别结果如表所示，已预测与已观测的样本相比，在训练变量中，有个样本其实属于重大风险，却预测为中等风险，准确率为，中等风险和低风险全部预测准确，总体