基于公司治理上市公司BP神經網絡財務預警模型

本文以30家房地產業(yè)上市公司為研究對象,以凈資產收益率、市盈率等6項指標為評價指標,在matlab環(huán)境下構建了基于bp神經網絡的財務績效評價模型,并對模型進行了優(yōu)化和驗證。實驗表明,所建模型克服了傳統財務評價方法的局限性,在既定條件下具有很好的適用性和動態(tài)性。

　理論探討 節(jié)目,那么那個電視臺節(jié)目能提供給它最 大的滿足,他就會選擇哪一個電視臺,其 次才是考慮銷售價格,這帶來了數字電視 的快速發(fā)展,為了解決受眾時間資源的分 配問題,數字電視解決了受眾錯過精彩節(jié) 目的問題,提供給受眾個性化的服務,把 一些精品的欄目和節(jié)目保留下來,供受眾 自己安排時間免費觀看,同時通過部分收 費服務,受眾可以自己訂制和點播自己喜 愛的電視頻道或欄目。 21提高受眾的機會成本、讓受眾的收 益最大化 經濟學研究如何對資源進行合理配置 的問題。受眾接觸媒介內容所付出的成本 也存在如何配置的問題。如果把受眾要付 出的成本當作一種經濟資源,當受眾在特 定的時間用一定的經濟資源去接觸某一種 傳播媒介時,這些資源不能同時被使用在 其他媒介。這就是說,受眾接觸或使用某 一種傳播媒介所獲得的效用,是以放棄同 樣的經濟資

第47卷第6期廈門大學學報(自然科學版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神經網絡的工程估價模型及其應用 葉青,王全鳳 (華僑大學土木工程學院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金項目:福建省自然科學基金(2008j0196)資助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神經網絡的工程估價模型具有高度的容錯性和較強的泛化能力,通過對數據并行處理的方式能快速準 確地估算出工程造價.本文根據bp神經網絡原理,選取福建泉州地區(qū)的21組工程實例來建立模型,其中19組為訓練樣 本,2組為檢測樣本,確定了13個主要造價

文章論述了基于主成分分析法的bp模型結構,用新的方法來改進科研績效評價系統統計的合理性和正確性。

分析了傳統的工程偽裝評價方法的不足，較全面地考慮了影響工程偽裝效能的因素，建立了客觀的評價模型，設計了兩級神經網絡，初步提出了評價模型中各因素的指標級，構建了基于bp神經網絡的工程偽裝效能評估系統，該系統可以實現對工程偽裝效能的客觀評估。

lvq神經網絡模型具有很好的模式識別特性,作者選取1995～2009年上海市房地產相關數據作為研究樣本,構建了基于lvq神經網絡的預警模型,經過訓練測試后,該模型具有良好的分類功能.仿真結果表明,利用lvq網絡進行模式識別是合適的,所構建的預警模型能夠有效地預測房地產危機.

農產品價格風險預警模型的建立與應用 ——基于ｂｐ人工神經網絡 趙瑞瑩，楊學成 （山東農業(yè)大學經濟管理學院山東泰安２７１０１８） 第２９卷第２期 ２００８年３月 ｖｏｌ．２９ｎｏ．２ ｍａｒ．２００８ 農業(yè)現代化研究 ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ 作者簡介：趙瑞瑩（１９６３－），女，山東蓬萊人，教授，博士，２００４－２００６年曾在德國進修農業(yè)ｍｂａ，研究方向為物流與供應鏈管理；楊學成（１９６１－）， 男，山東東阿人，教授，博導，研究方向為農業(yè)經濟理論與政策。 收稿日期：２００７－１２－０７；修回日期：２００８－０１－２２ 摘要：農產品價格風險的防范要通過管理水平的提高來化解，農產品價格風險預警的引入則可實現農產品市場風 險管理方法的創(chuàng)新。本文建立了基于ｂｐ人工神經網絡的農產品價格風險預警模型，并以生豬

關于公司治理的效用問題，從總體上看，公司治理水平的提高必然會帶來企業(yè)價值的提升，但公司治理機制如何作用于企業(yè)，提高企業(yè)價值．其中的作用機理還不明確。本文基于結構方程模型的方法，采用pls算法，同時考慮股東、董事會、高管、企業(yè)盈利性、企業(yè)成長性五者之間的相互關系，構建了上市公司治理效用模型。結果表明，我國上市公司董事會缺位現象明顯，股權集中不利于企業(yè)的成長，高管激勵有利于企業(yè)的盈利。

關于公司治理的效用問題，從總體上看，公司治理水平的提高必然會帶來企業(yè)價值的提升，但公司治理機制如何作用于企業(yè)，提高企業(yè)價值．其中的作用機理還不明確。本文基于結構方程模型的方法，采用pls算法，同時考慮股東、董事會、高管、企業(yè)盈利性、企業(yè)成長性五者之間的相互關系，構建了上市公司治理效用模型。結果表明，我國上市公司董事會缺位現象明顯，股權集中不利于企業(yè)的成長，高管激勵有利于企業(yè)的盈利。

文中從城市道路利用者的基本感受角度出發(fā),提出一套科學合理的城市道路交通滿意度評價體系,利用層次分析法與bp神經網絡最終確定評價結果,發(fā)現城市道路交通系統中存在的問題,以期找出解決問題的有效途徑,為城市交通管理部門提供科學的決策依據,最終提高城市道路交通的服務質量。

文章建立了具有18項評價指標和3層神經網絡的建筑學專業(yè)評估模型,通過對評估結果的預測,使得各個院?？梢愿玫淖栽u以加強建筑學本科教學的管理,提升建筑學專業(yè)學生的專業(yè)知識。通過實證檢驗表明,基于bp神經網絡建立的評價模型在建筑學專業(yè)評估中的應用是可行的。

采用comgis(組件式地理信息系統)技術開發(fā)了結合專業(yè)震害分析模型的建筑物震害評估系統,討論了基于bp人工神經網絡和gis耦合模型的多層磚房震害預測.研究表明:水平成層土地震反應分析程序shake91在vb菜單下可直接調用,實現地震動影響場計算的模塊化;bp神經網絡應用于建筑物震害預測中,能達到較理想的效果,其計算模型在系統菜單下可直接調用;系統的gis空間分析功能可使震害預測結果與建筑物信息進行空間匹配,實現地震災害損失快速評估.

根據神經網絡原理和工程造價估算的特點,通過研究工程造價的構成,建立了工程造價估算模型.從模型調試和測試結果來看,經測算其精度基本可以滿足實際工程投資估算的需要,模型具有較好的應用價值.

軌道交通費率清分的實質是在不同線路下網絡客流分布的問題。在充分考慮乘客出行路徑選擇多要素的基礎上,提出一種基于神經網絡的軌道交通客流清分模型。將影響乘客出行路徑選擇的多要素分為確定性要素和不確定性要素,通過樣本訓練神經元的抑制系數和激勵系數,結合轉換函數將結果傳導給輸出層輸出。與傳統模型相比,該模型更符合乘客出行選擇的多要素心理。最后通過對比客流調查結果和logit模型表明,在排除其他要素的干擾下,該方法能夠較好的實現客流在不同線路的清分。

軌道交通費率清分的實質是在不同線路下網絡客流分布的問題。在充分考慮乘客出行路徑選擇多要素的基礎上,提出一種基于神經網絡的軌道交通客流清分模型。將影響乘客出行路徑選擇的多要素分為確定性要素和不確定性要素,通過樣本訓練神經元的抑制系數和激勵系數,結合轉換函數將結果傳導給輸出層輸出。與傳統模型相比,該模型更符合乘客出行選擇的多要素心理。最后通過對比客流調查結果和logit模型表明,在排除其他要素的干擾下,該方法能夠較好的實現客流在不同線路的清分。

提出了基于bp神經網絡的工程造價估測模型,以工程特征為參數,用歷史數據,建立模型,并驗證了bp神經網絡模型在工程造價估測中的優(yōu)良效果,結果顯示,bp神經網絡在這方面具有很好的應用前景

第47卷第6期廈門大學學報(自然科學版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神經網絡的工程估價模型及其應用 葉青,王全鳳 (華僑大學土木工程學院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金項目:福建省自然科學基金(2008j0196)資助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神經網絡的工程估價模型具有高度的容錯性和較強的泛化能力,通過對數據并行處理的方式能快速準 確地估算出工程造價.本文根據bp神經網絡原理,選取福建泉州地區(qū)的21組工程實例來建立模型,其中19組為訓練樣 本,2組為檢測樣本,確定了13個主要造價

針對傳統住宅特征價格模型特征變量多、變量間存在多重共線性等問題,提出采用主成分分析(pca)和bp神經網絡相集成的方法對傳統模型加以改進,即先利用pca對特征變量進行降維并消除變量之間的相關性,然后運用bp神經網絡的非線性適應性信息處理能力對樣本數據進行仿真.最后用青島市西海岸新區(qū)70套商品住宅樣本數據對改進模型進行了檢驗,檢驗結果表明,改進模型的平均預測誤差為0.75%,明顯優(yōu)于傳統的特征價格模型.

bp神經網絡具有自適應機制,通過訓練和學習,達到對知識進行分類、模式判別、聯想記憶等能力,巖土工程的災害預測問題可以看作是一個模式識別問題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預測模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項重要課題,近年來安全監(jiān)測技術發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現出"實時"、"遠程"、"非接觸"的特點。針對bp神經網絡預測模型監(jiān)測在巖土工程方面的應用,應用bp人工神經網絡實現了對巖土工程安全監(jiān)測數據的預測預報,并對預測結果進行了分析,說明了隱含層數對預測結果誤差的影響。通過比對,選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對巖土工程進行預測。

快速、準確地進行工程造價估算對控制工程成本具有重要的現實意義。根據神經網絡原理和對工程特征的分析,確定了6個工程特征類目作為神經網絡的輸入向量,提出了基于bp神經網絡的工程造價快速估算模型,并選取已建住宅工程為估價實例。經驗算,其精度可以滿足實際工程投資估算和設計概算的需要。因此,用bp神經網絡快速估算工程造價是行之有效的。

為了研究隧洞施工安全評價方法,以某正在施工的隧洞為背景,確定了24個安全評價指標,設計了隧洞施工的多層前饋bp神經網絡結構,建立了較為完善的基于bp神經網絡的隧洞施工安全評價體系模型,并驗證了其實用性。對背景工程進行了施工安全評價,評價結果與工地實地考察結果一致,說明所建立的隧洞施工安全評價模型的有效性和實用性。

本文針對露天煤礦滑坡預警方面的不足,提出基于人工神經網絡的露天煤礦滑坡預警模型。分析了神經網絡的結構與算法,建立了相關預警指標體系。通過分析,選擇邊坡傾角、表層位移、內部應力、黏聚力、孔隙水壓力、降雨量和地震烈度7大輸入指標,構建結構為7-7-5的單隱層神經網絡模型,通過樣本數據的訓練,使其誤差降低到設定范圍。通過實例的預警分析,得出結果與實際結果一致。該預警模型準確、實用,具有一定的應用價值。