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        基于BP模型創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預測研究

        2020-03-18 01:15:06胡章明
        合作經(jīng)濟與科技 2020年4期
        關鍵詞:指數(shù)創(chuàng)業(yè)板預測

        胡章明

        [提要] 對于我國創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)來說,通常具有較高成長性和高技術含量,因此對于中國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)分析相關研究也成為目前國內(nèi)金融證券市場的重點。尤其對于其指數(shù)預測來說已經(jīng)成為股票的份額以及市場資本運作的重要參考依據(jù)。在本研究中通過構建創(chuàng)業(yè)板上市公司財務績效評價指標,并創(chuàng)建指數(shù)成長評價體系,提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡BP完成指數(shù)預測,最后通過實驗研究驗證該模型對國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)指數(shù)預測評價的有效性,希望能給相關工作人員提供幫助。

        關鍵詞:BP模型;創(chuàng)業(yè)板;指數(shù);預測;研究

        中圖分類號:F83 文獻標識碼:A

        收錄日期:2019年12月5日

        隨著目前創(chuàng)業(yè)板的建立,創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的實際業(yè)績問題成為社會高度重視的問題。創(chuàng)業(yè)板很多企業(yè)大多是處于成長過程中的中小型企業(yè),部分企業(yè)具有較高的技術含量和創(chuàng)新性,其成長性也得到投資者的青睞。在本研究中深入對國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)指數(shù)預測,這對于企業(yè)成長性評價分析具有十分重要的作用。目前,在創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)績效評估過程中使用的方法,包括模糊綜合分析法、平衡基本法等多種方法,但這些方法在判定過程中存在一定的主觀性,而采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法能夠去除這種專家經(jīng)驗的影響,利用實際觀察數(shù)據(jù),通過信息傳遞計算傳播和誤差反向傳播進行權值調(diào)整,進而能夠使數(shù)值與期望值接近,不斷逼近輸入輸出的任意非線性問題。此外,本研究中針對國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)指數(shù)成長性問題進行綜合評價,構建相應的模型,基于這種背景下該模型構建對于理論分析、政府引導以及上市公司發(fā)展來說都具有十分重要的作用。

        一、創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)評價的神經(jīng)網(wǎng)絡分析

        對于企業(yè)傳統(tǒng)評價來說存在多種方法,包括主成分分析、因子分析、模糊分析、灰色理論等多種方法,然而不同的評價方法其產(chǎn)生的結果是存在一定差異的,因此需要不同實踐方法進行分析,而采用神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法時能夠擺脫專家經(jīng)驗的影響,通過實際觀察的數(shù)據(jù)在信息傳遞中采取正向傳播和誤差反向傳播兩種方式進行權值調(diào)整,進而能夠使輸出值與期望值無限接近,逼近輸入輸出時間任意非線性關系。在本研究中采用神經(jīng)網(wǎng)絡方式,能夠?qū)鴥?nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)成長性進行綜合評價,提升了評價的合理性準確性,對于投資者來說能夠為其提供重要的決策依據(jù)。構建創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)成長性評價體系時,為能夠創(chuàng)建較為合理且可行性強的評價體系,在指標選舉過程中需要滿足相應的比較需求,如果所選擇的指標過多,將會增加信息處理過程中產(chǎn)生的成本問題,由于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)具有較高的風險且收益較高,而公司償債能力能夠從一定程度上反映其對于市場風險的應對能力,企業(yè)經(jīng)營的目標是實現(xiàn)利潤最大化,因此企業(yè)發(fā)展的歸宿點是盈利能力,對于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)來說是否能夠?qū)崿F(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展對于其發(fā)展?jié)摿碚f是十分重要的,因此在本研究中可以選取盈利、償債、發(fā)展這三個能力來反映其成長性財務指標。在本研究中針對這三個指標可將其作為一級指標,其對應的還有二級指標。

        二、構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型

        神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ那梆伨W(wǎng)絡體系,也是目前使用廣泛的網(wǎng)絡模型開發(fā)方法,能夠儲存大量映射關系,沒有在事前對該關系進行描述,是一種重要的數(shù)學方程分析,使用最速下降法,通過逆向傳播的方式進行權值實現(xiàn)調(diào)整,能夠使網(wǎng)絡誤差最小,典型的神經(jīng)網(wǎng)絡具有三等結構,包括輸入、隱含和輸出層這三個類型,主要用于非線性系統(tǒng)映射關系建模,該網(wǎng)絡技術是采用學習算法和非線性可微轉(zhuǎn)移函數(shù)多層網(wǎng)絡方法,典型的神經(jīng)網(wǎng)絡使用的是梯度下降算法,包括牛頓算法和電磁爐算法這兩種類型。對于目前使用較多的神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法,即BP算法,具體體現(xiàn)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡所使用的神經(jīng)元是sIGMoId系統(tǒng),可微分函數(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)輸入、輸出任意非線性因數(shù)關系,進而能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡擅長一些隱含大對數(shù)據(jù)的因數(shù)逼近的問題,尤其可以通過學習自適應實施新問題,因此可以使用分類模式識別函數(shù)等多個領域中,同時神經(jīng)網(wǎng)絡還有大量可調(diào)節(jié)的參數(shù),無需進行提前建模,具有較強的靈活性,能夠突出后天學習能力,使其能夠隨著外界變化逐漸豐富學習內(nèi)容,同時還可以從一定程度上在線評價專家的經(jīng)驗理論認知,確保結果的客觀性。神經(jīng)網(wǎng)絡是典型全局編輯網(wǎng)絡,能夠?qū)γ恳粋€輸入、輸出的數(shù)據(jù)進行參數(shù)調(diào)整,因此可用于全局特征研究新問題分析。

        三、實例研究

        在創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)樣本選取的過程中,結合指標體系相關要求,在本研究中我們共選取了在深圳上市的60家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)作為研究對象,根據(jù)所輸入的數(shù)據(jù)特點和企業(yè)成長評價體系,結合不同指標所具有的量綱,導致指標存在公度性缺乏問題,無法實現(xiàn)線性組合,因此在構建模型前需要對各指標進行無量綱化處理分析,同時在較為復雜的網(wǎng)絡背景下,其形成的數(shù)據(jù)差異較大,尤其不同字段中數(shù)據(jù)對于神經(jīng)網(wǎng)絡訓練是極為不利的,因此原始數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理之后,能夠使后續(xù)數(shù)據(jù)在處理過程中難度降低,確保運行程序加快,尤其對社區(qū)進行規(guī)劃處理之后,能夠使數(shù)據(jù)間的差異縮小,確保每一個數(shù)據(jù)項能夠在所設置的區(qū)域范圍內(nèi)進行選取。從一定程度上來看,對于一些正向指標來說,值越大則證明該指標越好,在上述所遵循的指標中凈利潤增長率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率等是正向指標,而逆向指標來說,該值越小則指標越好,通常為非正向指標,包括資產(chǎn)負債率,由于目前整體來看國內(nèi)上市公司負債率偏高,因此資產(chǎn)負債率為一項指標。

        通常所使用的非正向性指標包含流動比率、負債率、速凍比率等多項指標,然而由于目前國內(nèi)一些中小型企業(yè)資產(chǎn)負債率是逆項指標,而相對來看速凍比率以及流動比例是償債能力分析指標,這些指標越大則表明其具備的償債能力越強,因此可將流動比率以及速凍比例作為專項指標進行分析,計算加權相加是綜合得分,該分值越大表明企業(yè)整體財務效率越好。

        四、構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型和進行測試評價分析

        設計輸入和輸入層,在選取輸入層節(jié)點時是與輸入數(shù)據(jù)特征向量相關的,其一個節(jié)點通常對應一個變量。當輸入層節(jié)點為8,輸出節(jié)點為1。設計隱含層設計,隱含層節(jié)點數(shù)是比較復雜的,在三層神經(jīng)網(wǎng)絡中隱含層是與輸入層節(jié)點數(shù)據(jù)具有一定關系的,具體數(shù)目需要通過反復實驗進行確定,在本研究中通過仿真結果分析,最終確定隱含層的鑒定數(shù)為10,這種情況下系統(tǒng)評價性能是比較好的。輸入層以及中間層傳遞函數(shù)采用正切函數(shù),中間總和輸入層使用對數(shù)函數(shù),輸出限定在0~1之間。在模型新的測試過程中,我們選取50強的企業(yè)作為輸入樣本。通過上述10個步驟具有良好的收斂效果之后,能夠?qū)ψ詈?組樣本指標數(shù)據(jù)和成長性評價進行分析分別對應,模型檢測輸入節(jié)點輸出結果最終獲得檢測結果。

        通過本研究所構建的模型與現(xiàn)有方法進行比較,利用這種模型評價方法對國內(nèi)目前創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)指數(shù)預測進行分析,具有較強的應用性,同時利用網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡方法無需構建數(shù)據(jù)模型,且不需要對影響因素的權重進行仔細分析,只需要依靠專家知識和經(jīng)驗進行學習,通過網(wǎng)絡學習的方式能夠確保輸出值與預期值相符合,神經(jīng)網(wǎng)絡是通過大量相對復雜的數(shù)據(jù)進行分類以及規(guī)律發(fā)現(xiàn),具有獨特的自學習和容錯能力,能夠使相對復雜的公式描述問題難度降低,利用這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡法對國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)進行指數(shù)預測,該方法具有較強的準確性和可用性,同時能夠預測未來一段時間內(nèi)我國創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α=谘芯繉W生通過對比支持向量回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡運算,結果發(fā)現(xiàn)支持向量訓練所需時間較長,而且需要進行多次迭代,其所產(chǎn)生的誤差較小,是二次規(guī)劃問題,其最終解為全局最優(yōu)解,而采用神經(jīng)網(wǎng)絡是一種梯度算法,基于這種情況下對小樣本進行預測分析時,相比神經(jīng)網(wǎng)絡算法來說,支持向量計算法更具有預測全局最優(yōu)解的優(yōu)勢。

        五、小結

        本文通過對目前國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)進行特點分析,基于目前財務績效評價指標的基礎上,構建了創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)指數(shù)預測模型和評價體系,提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行指數(shù)預測,最后通過深圳創(chuàng)業(yè)板上市公司作為實力驗證了該模型對于企業(yè)成長評價的重要性。

        主要參考文獻:

        [1]鐘婷婷,張迪,陳真誠.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的胰島素評價預測模型[J].中國醫(yī)學物理學雜志,2018(11).

        [2]吳慧靜,赫曉慧.基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的空氣質(zhì)量指數(shù)預測研究[J].安徽師范大學學報(自然科學版),2019(4).

        [3]范俊楠,張鈺,賀小敏.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的重點行業(yè)企業(yè)周邊土壤重金屬污染預測及評價[J].華中農(nóng)業(yè)大學學報,2019(4).

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