基于BP神经网络的农业类上市公司财务危机预警思考

本文是一篇财务管理论文，本研究利用2016-2021年我国51家农业上市公司的财务报表数据，分析了农业上市企业的经营情况，并从选取企业的偿债能力、营运能力、发展能力、盈利能力、现金流、风险水平等财务指标以及审计意见类型和股权集中度非财务指标构建了适用于我国农业的财务危机预警指标体系.
1绪论
1.1研究背景
党的二十大报告指出中国经济长期向好的基本面没有改变，增长速度是衡量经济发展的重要指标，但不是唯一指标。在过去的10年中，我国的经济发展展现出了明显的平衡和可持续性，这不仅增强了国家的经济、科技和整体国力，还推动了我国经济朝着更高质量、更高效、更公正、更持久和更安全的方向发展。随着中国改革开放进程的加快和社会主义市场经济体制的逐步完善，中国经济保持着较高增长水平。然而，由于受到国际大环境的影响，中国的经济正面临着相当大的下行压力。在这样一个背景下，企业也会面临着很多不确定性因素影响其正常经营活动，如市场变化，政策变动，行业竞争激烈程度等等。这些不稳定的元素增加了企业面临的违约、财务和资金管理等风险。对财务危机预警的深入研究可以帮助企业更准确地识别并减少潜在的财务风险，科学且高效的财务危机预警方法、相关理论和模型对于监控企业的财务健康状况具有显著效果。
农业作为我国的一个重要产业，构成了经济和社会的根基，它为人民提供了生存的保障，农业经济的进步在整个国民经济中起到了不可或缺的作用和地位。农业是一个弱质性行业，在其整个产业链条当中，最主要的环节就是生产环节和流通环节，这两个环节都离不开资金支持，因此，金融就成为了现代农业产业不可或缺的支撑力量。农业上市公司不仅是中国农业进步的直接结果，也是推动现代农业产业化运营的关键组织形态，更是先进农业生产力的领头羊和农业发展的核心力量。随着我国社会主义市场经济体制改革步伐的不断推进，农业上市公司获得了快速发展。目前，我国的宏观经济已经进入了一个新的发展阶段，农业企业所处的发展环境也经历了转变。适应新常态下的发展要求，调整产业结构，转变增长方式，增强市场竞争能力，是每一位农业企业管理者的责任。农业作为国家的基本产业，只有确保其健康和持续的发展，我们的国民经济才能保持稳定并向好的方向发展。因此，如何有效地促进农业企业健康可持续发展已成为当下亟待解决的问题之一。农业上市公司作为具有现代化管理规范的农业实体，农业现代化进程中不可或缺的一环，明确其战略发展路径并增强核心竞争力，将对提升农业生产质量和实现农业产业的持续发展起到至关重要的作用。

财务管理论文怎么写

...........................
1.2研究意义
1.2.1理论意义
通过查阅相关的学术文献，可以得出BP神经网络模型在预测精度和适应性方面都明显优于其他预测模型。但是，目前的研究显示在制造业和房地产业的新能源领域，BP神经网络的使用频率相对较高。很少有研究者尝试将BP神经网络应用于农业上市领域的财务预警系统中。农业上市公司属于特殊行业，受到天气等不确定性因素影响较大。本研究以农业上市公司为研究对象，将财务危机预警方法与农业上市公司结合，利用BP神经网络建立了二者之间的相关联系，这将进一步拓展其研究领域，为农业领域的财务预警风险提供经验和理论支持。这不仅有助于完善农业领域的财务危机预警研究，还能进一步丰富财务危机的理论框架。
1.2.2实际意义
首先，本研究采用BP神经网络来构建一个科学且合理的农业上市公司财务危机预警模型。通过对农业上市公司的财务指标进行整理与归纳。这一模型在某种程度上有助于提前识别农业公司可能面临的风险，增强企业对风险管理的认识，能够及时预测潜在的财务风险，并据此制定出合适的应对策略。此外，该模型还能为农业公司的投资者提供分析思考的方向。通过构建的财务危机预警系统，能够及时发现并解决企业存在的问题。了解公司的经济健康状况，并据此做出明智的投资选择。因此，这不仅为农业上市公司的稳健运营提供了坚实的支撑，同时也有助于维护投资者的权益，并对政府相关部门的监督工作产生了积极的影响。
...........................
2文献综述
2.1关于财务危机概念的研究
财务危机对企业的运营和管理运作产生了深远的影响。因此，对于财务危机的认识和防范是公司管理中重要的一环，也是公司管理层必须要重视的工作之一。尤其在当前国内外经济下行的大背景下，大量公司陷入财务危机，这无疑对公司管理层在财务危机认知方面提出了更高的标准和要求。这里浅谈一下财务危机的概念与类型，从概念上看，财务危机概念至少有两个问题。首先，财务危机这一概念的具体含义尚不明确。其次就是财务危机的定义和分类方法也不够统一。这反映了学术研究中关于财务危机的定义和范围有时与实际的财务状况并不完全吻合。另外，财务危机的定义也有争议。在外国的经典文献里，Altman(1968)在定义这一概念时，把公司因经营困难而提交破产申请视为公司面临财务危机的一个标志。Deakin(1972)在对相关概念进行解释时，将其定义为当一个公司破产，无法偿还债务时，就可以将其视为财务危机。Beaver(1966)在财务危机方面的研究起步较早，并且他的研究在行业中被视为经典，他对财务危机的定义是企业在到期时无法偿还的债务。
在我国，对于财务危机的理解与国外有所不同。后续的研究者在回顾前辈的研究经验时，大都从公司财务危机的严重程度来定义这一概念。由于国内在财务危机研究方面的起步相对较晚，因此对这一领域的具体定义并不丰富。吴世农和卢贤义(2001)是最早将财务危机的观念从国外引入我国的学者。夏秀芳和迟健心(2018)把财务困境定义为企业由于各种原因导致的财务状况严重恶化,即将面临破产,无能力偿还债务的财务状况。张金昌和王大伟(2020)认为财务困境是一个动态演化过程,并划分成三个阶段，第一阶段是企业陷入财务困境,仅仅是企业资金占用和资金来源的关系匹配问题；第二阶段是企业还债资金需求和还债资金来源的供求关系匹配问题；第三阶段是可变现资产和待清偿债务之间的供求关系匹配问题。李琳(2023)把财务危机定义为企业在生产经营的整个过程当中，由于一些无法控制的要素而使得企业最终取得的实际经营成果和预期的经营目标出现了偏离，形成使企业蒙受经济损失或产生更大收益的可能性。朱武祥等(2023)认为企业财务危机是指企业股东不能兑付到期债务，出现违约。
......................
2.2财务危机预警的概念界定研究
财务危机预警研究是企业风险管理的重要课题，可以帮助企业有效识别和降低潜在的财务风险。科学有效的财务危机预警模型，对企业财务状况具有较强的监督作用，能促进企业及早发现危机。
李慧等(2020)指出可以从财务危机形成原因、财务危机预警指标选择和财务危机预警模型三个方面进行进行研究这个概念，有助于发现和改善现有研究的不足，进一步提高企业的财务风险管理水平，促进企业的健康可持续发展。王维和刘芬(2021)将FMTSVM引入企业财务危机预警领域展开研究，事先识别财务危机发生的征兆，并对管理者进行预警。潘雅琼和刘艳(2021)认为财务预警研究方法主要包括两大类：一是经典的统计方法（如logistic回归），二是人工智能方法（如神经网络）。徐凯、李东阳和江宇(2022)以2016—2020年沪深A股上市公司年报中的管理层讨论与分析（ManagementDiscussion&Analysis,MD&A）文本信息为基础，研究了MD&A文本积极信息与文本信息可读性对企业财务危机的预警作用。结果表明：引入MD&A文本信息的财务危机预警，模型预警准确率更高。朱武祥等(2023)提出另一种预警思路，即基于企业财务危机界定判断企业的绝对财务危机风险。财务危机预警本质上是预警未来现金流状况是否满足刚性兑付要求。指从企业全部资本现金流视角出发，通过评估企业、业务或独立项目未来预期能够产生的资本现金流的贴现值能否覆盖刚性兑付，进而判断其是否存在违约风险。柳彩莲(2023)从内部控制新视角预测企业财务危机，从治理合规性、财务报告质量、经营质量和内部控制缺陷四个目标维度构建企业内部控制指数，结果显示内部控制指数在企业财务危机预警上具有较好的应用性。余珍等(2023)探究了财务危机预警信息与审计费用的关系。他们发现：财务危机预警信息恶化的企业，被收取的审计费用更多，营商环境的改善可以显著降低财务危机预警信息对审计费用的影响，其中营商环境中的金融环境、法治环境存在调节作用，政务环境不存在调节作用。
..........................
3 农业上市公司财务现状 ........................ 22
3.1 农业上市公司的基本情况 .............................. 22
3.1.1 农业上市公司的界定 .................................. 22
3.1.2 农业上市公司的行业及地区分布 ....................... 24
4 农业上市公司财务危机影响因子及预警模型 ........................ 29
4.1 财务预警指标的选择原则 ......................... 30
4.2 指标变量选取 .............................. 31
5 农业上市类公司财务预警模型实证分析 .................. 40
5.1 数据预处理 ........................... 40
5.1.1 数据标准化 .................................. 40
5.1.2 因子分析提取的可行性检验 ....................... 40
6“敦煌种业”财务风险预警模型应用案例
6.1企业介绍
甘肃省敦煌种业股份以种子加工为主业，集科研生产经营为一体的现代种子公司。公司持有国家颁发的“一控双达标”企业认证和中国种业进出口商品检验合格证明等多项资质认证。国际业务部是公司与外部世界进行商业互动和合作的核心部门，它与欧洲、美国、加拿大以及亚太地区的上百家种子公司建立了深厚的业务合作伙伴关系，并与这些公司保持了持续且稳定的合作伙伴关系。甘肃敦煌种业股份有限公司位于丝绸之路经济带核心区——酒泉瓜州县境内，紧邻省会城市兰州市，地理位置优越，交通便利。该公司主要致力于农作物的杂交育种以及蔬菜和水果的优质品种的选育和推广。近年来随着种子行业竞争日趋激烈，公司面临着巨大挑战，如何提升市场竞争力成为急需解决的问题。敦煌种业股份有限公司位于甘肃省，是一家股份制的公司，它的创立初衷是为了搭建一个融资平台，并促进酒泉地区主导产业的快速发展。目前已成为我国最大的玉米杂交种生产基地之一和西北地区唯一一家以“三系”杂交玉米为主攻方向的国家级农业高新技术企业。目前，公司已成为集种子公司、种苗繁育中心、农业技术推广服务中心为一体的大型国有控股企业。2004年1月15日，这家公司在上海证券交易所正式完成了上市程序。公司主要经营玉米杂交制种和棉花良种繁育业务，是我国西北地区最大的玉米杂交种生产基地。目前，公司已成为集种子公司、棉籽加工厂、油脂加工厂、饲料添加剂厂、进出口贸易为一体的多元化企业集团。是甘肃省唯一一家国家农业部认定的全国最大的玉米杂交制种企业。公司利用河西走廊丰富的自然资源和农业生产的基础条件，采纳了“公司联基地”和“基地联农户”的产业化经营策略。

财务管理论文参考

...................
7研究结论、建议与展望
7.1研究结论
本研究利用2016-2021年我国51家农业上市公司的财务报表数据，分析了农业上市企业的经营情况，并从选取企业的偿债能力、营运能力、发展能力、盈利能力、现金流、风险水平等财务指标以及审计意见类型和股权集中度非财务指标构建了适用于我国农业的财务危机预警指标体系，并以贝叶斯模型作为对比，最终建立了BP神经网络预警模型，作为我国农业上市类财务危机预警模型。其主要研究结果表明：
（1）BP神经网络模型能够有效对农业上市公司的财务危机进行预测。本研究主要是建立了农业上市企业的财务危机的BP神经网络预测模型。预测结果显示，BP神经网络模型对财务危机企业的预测准确率（测试集）93.4%，而贝叶斯模型对财务危机企业的预测准确率为89.1%。但是实际运用中贝叶斯模型不具有学习性以及对数据的要求较高，所以并不建议在实际使用中采取贝叶斯模型，而BP神经网络可以弥补贝叶斯模型的缺点，有效反映农业上市公司的风险特征，可以为农业上市公司提供一定的参考价值。
（2）主成分分析法能够提高BP神经网络模型的处理效率和准确度。将预处理后的30个财务和非财务指标降维为盈利能力、偿债能力、现金流能力、风险水平、非财务水平、发展能力等11个主成分，减少了BP神经网络的初始化计算量，提高了模型的处理能力和学习效率，使模型的预测结果更加准确。
（3）和其他类型上市公司相比，农业上市公司在财务数据上有独有的特点。根据国泰安数据库公布的其他类型上市企业财务数据和基于我国农业上市公司财务指标的分析中，发现农业上市企业在资产总额、板块价值等指标方面与其他类型上市公司的平均水平存在一定差距，而且在偿债能力、营运能力、发展能力、盈利能力、现金流、风险水平等财务维度上都表现比较薄弱，主要表现为生产周期长、盈利水平低、投资与回报不成正比、以及抵御风险水平差和对自然因素的依赖性强。其财务危机的成因包括但不限于农业行业本身的弱质性、“背农”经营使农业公司偏离农业轨道、经营管理制度的不完善、以及对于政策的过于依赖等因素。
参考文献（略）