基于公司治理上市公司BP神经网络财务预警模型

本文以30家房地产业上市公司为研究对象,以净资产收益率、市盈率等6项指标为评价指标,在matlab环境下构建了基于bp神经网络的财务绩效评价模型,并对模型进行了优化和验证。实验表明,所建模型克服了传统财务评价方法的局限性,在既定条件下具有很好的适用性和动态性。

　理论探讨 节目,那么那个电视台节目能提供给它最 大的满足,他就会选择哪一个电视台,其 次才是考虑销售价格,这带来了数字电视 的快速发展,为了解决受众时间资源的分 配问题,数字电视解决了受众错过精彩节 目的问题,提供给受众个性化的服务,把 一些精品的栏目和节目保留下来,供受众 自己安排时间免费观看,同时通过部分收 费服务,受众可以自己订制和点播自己喜 爱的电视频道或栏目。 21提高受众的机会成本、让受众的收 益最大化 经济学研究如何对资源进行合理配置 的问题。受众接触媒介内容所付出的成本 也存在如何配置的问题。如果把受众要付 出的成本当作一种经济资源,当受众在特 定的时间用一定的经济资源去接触某一种 传播媒介时,这些资源不能同时被使用在 其他媒介。这就是说,受众接触或使用某 一种传播媒介所获得的效用,是以放弃同 样的经济资

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

lvq神经网络模型具有很好的模式识别特性,作者选取1995～2009年上海市房地产相关数据作为研究样本,构建了基于lvq神经网络的预警模型,经过训练测试后,该模型具有良好的分类功能.仿真结果表明,利用lvq网络进行模式识别是合适的,所构建的预警模型能够有效地预测房地产危机.

农产品价格风险预警模型的建立与应用 ——基于ｂｐ人工神经网络 赵瑞莹，杨学成 （山东农业大学经济管理学院山东泰安２７１０１８） 第２９卷第２期 ２００８年３月 ｖｏｌ．２９ｎｏ．２ ｍａｒ．２００８ 农业现代化研究 ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ 作者简介：赵瑞莹（１９６３－），女，山东蓬莱人，教授，博士，２００４－２００６年曾在德国进修农业ｍｂａ，研究方向为物流与供应链管理；杨学成（１９６１－）， 男，山东东阿人，教授，博导，研究方向为农业经济理论与政策。 收稿日期：２００７－１２－０７；修回日期：２００８－０１－２２ 摘要：农产品价格风险的防范要通过管理水平的提高来化解，农产品价格风险预警的引入则可实现农产品市场风 险管理方法的创新。本文建立了基于ｂｐ人工神经网络的农产品价格风险预警模型，并以生猪

关于公司治理的效用问题，从总体上看，公司治理水平的提高必然会带来企业价值的提升，但公司治理机制如何作用于企业，提高企业价值．其中的作用机理还不明确。本文基于结构方程模型的方法，采用pls算法，同时考虑股东、董事会、高管、企业盈利性、企业成长性五者之间的相互关系，构建了上市公司治理效用模型。结果表明，我国上市公司董事会缺位现象明显，股权集中不利于企业的成长，高管激励有利于企业的盈利。

关于公司治理的效用问题，从总体上看，公司治理水平的提高必然会带来企业价值的提升，但公司治理机制如何作用于企业，提高企业价值．其中的作用机理还不明确。本文基于结构方程模型的方法，采用pls算法，同时考虑股东、董事会、高管、企业盈利性、企业成长性五者之间的相互关系，构建了上市公司治理效用模型。结果表明，我国上市公司董事会缺位现象明显，股权集中不利于企业的成长，高管激励有利于企业的盈利。

文中从城市道路利用者的基本感受角度出发,提出一套科学合理的城市道路交通满意度评价体系,利用层次分析法与bp神经网络最终确定评价结果,发现城市道路交通系统中存在的问题,以期找出解决问题的有效途径,为城市交通管理部门提供科学的决策依据,最终提高城市道路交通的服务质量。

文章建立了具有18项评价指标和3层神经网络的建筑学专业评估模型,通过对评估结果的预测,使得各个院校可以更好的自评以加强建筑学本科教学的管理,提升建筑学专业学生的专业知识。通过实证检验表明,基于bp神经网络建立的评价模型在建筑学专业评估中的应用是可行的。

采用comgis(组件式地理信息系统)技术开发了结合专业震害分析模型的建筑物震害评估系统,讨论了基于bp人工神经网络和gis耦合模型的多层砖房震害预测.研究表明:水平成层土地震反应分析程序shake91在vb菜单下可直接调用,实现地震动影响场计算的模块化;bp神经网络应用于建筑物震害预测中,能达到较理想的效果,其计算模型在系统菜单下可直接调用;系统的gis空间分析功能可使震害预测结果与建筑物信息进行空间匹配,实现地震灾害损失快速评估.

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

提出了基于bp神经网络的工程造价估测模型,以工程特征为参数,用历史数据,建立模型,并验证了bp神经网络模型在工程造价估测中的优良效果,结果显示,bp神经网络在这方面具有很好的应用前景

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

利用改进的基于bp神经网络模型的有限时间残差模型,分析不同速度和不同工况下的冷却功率与效率之间的关系,以获得一定的功耗。一方面,预测的绝对百分比误差模型,总体效应；另一方面,证明改进后的模型比经典bp神经网络更有效,预测精度提高了16.89%。

基于bp神经网络的岩土工程预测模型研究——bp神经网络具有自适应机制，通过训练和学习，达到对知识进行分类、模式判别、联想记忆等能力，岩土工程的灾害预测问题可以看作是一个模式识别问题，而岩土工程中变形情况的监测和预测模型的研究是矿山、建筑、水利等工...

基于灰色bp神经网络组合模型的基坑变形预测研究——为了使得基坑变形预测在“少样本”、“贫信息”的情况下依然能够得出精度较高的结果，在传统的灰色gm(1，1)模型和bp神经网络模型的基础上，进行了灰色bp神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算...

根据bp神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。

讨论如何利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测。研究结果表明:基于bp神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,符合预测结果的相对误差小于3.06%。