【作　　者】
马 威 方 莹

【作者单位】
西南财经大学会计学院 成都 610074

【摘　　要】

      【摘要】 本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测，通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言，前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65％以上，其中前两年财务数据的预测准确率均在85％以上。
　　【关键词】 财务危机   BP网络模型   财务预警    因子分析

      人工神经网络（Artificial Neural Network）是在人类对自身大脑神经网络认识和理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的大脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。这种由大量简单组件相互连接而成的复杂网络具有高度的非线性特征，是一种能够进行复杂逻辑操作的系统。
　　在实际应用中，80％ ～ 90％的人工神经网络模型采用的是反向传播网络（Back-Propagation Network，简称BP网络）或其变化形式，BP网络也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。
　　一、研究对象的选择