导读：摘要:为了克服传统的主观赋值的财务业绩评价方法,将因子分析法和BP人工神经网络相相结合,建立了评价模型,并用河南省31家上市公司数据加以验证。实证分析表明,这...
摘要:为了克服传统的主观赋值的财务业绩评价方法,将因子分析法和BP人工神经网络相相结合,建立了评价模型,并用河南省31家上市公司数据加以验证。实证分析表明,这种测评方法减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性,而且通过对参评样本的不断学习,使系统误差达到预定的范围内。
关键词:财务业绩;综合评价;因子分析;BP神经网络;上市公司
中图分类号:F275.2文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)18-0088-02
前言
在决策理论中,理性投资者一般通过了解上市公司当前财务状况,预测其发展趋势,确定公司的成长潜力,选择产生最大期望效用的投资行为。另外,由于证券市场存在着严重的信息不对称以及证券市场异常现象的出现[1],对于其他利益相关者,如债权人、经营管理者和有关政府主管部门,他们也必须对公司的财务业绩进行综合评价,以期作出正确的投资和管理决策。2006年2月财政部颁发的并自2007年1月1日起开始实施的新会计准则全面
