基于RBF神经网络算法的制造业上市公司流动性风险预警研究 ——从财务和非财务角度出发

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在十三五规划实施以来,为了加快制造业发展,国家鼓励制造业企业去产能,提高企业生产效率,激发创新能力。但是去产能并不是去能力,制造业需要合理地配置自身的生产要素以达到效率最优。制造业企业当下不仅面临企业自身管理结构、生产体系改革的压力,还面临外部环境带来的竞争压力,新的技术的涌现使得制造业企业还需要同时兼顾自身技术的更新与结合。因此对于制造业企业来讲不仅仅要稳步发展、维持既有的市场,还需要保有持续发展、经营、扩大生产。而制造业企业拥有良好的生产经营状况是基础,良好的生产经营从企业的财务状况反映,流动能力是其中一个重要的方面。故保证企业充足的流动能力并且对企业的流动风险进行提前预警有着重要意义。企业的流动性风险既来自于企业的内部也来自外部客观环境,企业的流动性能力是企业财务能力的一个重要构成部分。企业的流动性是企业的一种重要的抵御流动风险的能力。企业的流动能力和盈利能力是密不可分的、相互映照的。企业的流动性是盈利性的基础,盈利性是流动性的保障。本文从理论角度分析了企业盈利性和流动性的关系,根据分析的结果从五大财务维度中选择能够直接或者间接反映企业流动性的财务指标,并且根据相关的公司治理理论、股权理论等选择能够反映管理层影响企业流动性的非财务指标。本文选择在2015年至2019年被新处理的制造业上市ST公司31家,按照1:1比例对等选择相同数量的正常制造业上市企业,共计31家。对这些企业的T-3年的指标数据利用KPCA算法观察分布,利用交叉报表和数据可视化选择相关性强的指标,最后利用逻辑回归、BP、RBF神经网络建立模型。对比模型的结果,RBF神经网络算法的预测成功率达到84.21%,可用于制造业公司的流动性风险分析。最后对结果进行了总结,为其他研究提供借鉴。
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