【作　　者】
王 旭 孔玉生（博士生导师）

【作者单位】
（镇江高等专科学校 江苏镇江 212003 江苏大学财经学院 江苏镇江 212013）

【摘　　要】

      【摘要】 本文选取了2007 ~ 2010年上市公司中被出具持续经营不确定性审计意见的公司为样本，按持续经营能力严重程度分阶段利用BP神经网络建立预测持续经营能力审计意见模型。与Logistic回归预测结果比较，结果显示BP神经网络模型精确度较高，可以克服常规统计方法的限制，但是BP神经网络模型稳健性较差，选取不同的学习率和动量参数对模型有一定的影响。
【关键词】 审计意见   被审计单位   BP神经网络

  一、引言
企业是否具有持续经营能力，是企业财务报表编制的基础，受到投资者等各方的密切关注。因此《中国注册会计师审计准则第1324号——持续经营》要求注册会计师在进行审计过程中必须评价被审计单位的持续经营假设是否合理，通过评价被审计单位的财务状况，评估影响持续经营能力的各因素的重要性，对企业持续经营能力进行判断，必要时在审计报告中形成持续经营不确定性审计意见，它是审计人员对企业持续经营能力的一种“重大怀疑”，是最常见的非标准审计意见产生原因之一。那么，能否通过企业财务信息对持续经营不确定性审计意见进行预测？