【作　　者】
韩 信 蒋太才 刘 威

【作者单位】
（桂林理工大学管理学院 广西桂林 541004）

【摘　　要】

      【摘要】 本文使用概率神经网络建立了财务危机预警模型，为财务危机预警模型的建立提供了一种新的方法。并且，本文使用旅游业上市公司作为实证分析的对象对模型的判别效果进行了检验，实证结果表明，该模型的差预测百分率只有9.09%具有很好的预测效果。
【关键词】 旅游企业   财务危机预警   概率神经网络

一、引言
随着经济社会的发展，旅游行业成为推动我国经济增长的主要力量之一。但是很多旅游企业却出现了财务危机，从而不得不退出历史舞台。因此，对旅游企业财务危机预警方法的研究显得尤为重要。
本文运用最先进的人工神经网络算法建立了旅游业公司的财务危机预警模型，并进行了实证分析。结果表明，用PNN（概率神经网络）建立的财务危机预警模型的差预测百分率只有9.09%，效果令人满意。
二、研究设计
1. 样本选取。旅游业上市公司可以分为四大类：①以经营旅游资源为主营业务的旅游企业。这一类的上市公司有华侨城、张家界、大东海、峨眉山、桂林旅游、丽江旅游、云南旅游、宋城股份、大连圣亚、黄山旅游；②以经营旅游相关设施、项目为主营业务的旅游企业。这一类的上市公司有三特索道、世纪游轮；③以旅行社为主营业务的旅游企业。这一类的上市公司有中青旅、锦旅、中国国旅；④综合类旅游企业。这一类上市公司有西安旅游、西藏旅游、九龙山、北京旅游、国旅联合、首旅股份。