[01259272]上市公司财务困境预警系统及其神经网络技术

1.课题来源与背景该项目《上市公司财务困境预警系统及其神经网络技术》于2004年到广州市科技局科技攻关项目资助，同时还得到广东省科技厅科技局科技攻关项目资助。在理论、模型与算法研究方面，得到国家自然科学基金、广东省自然科学基金和广东省软科学项目资助。

2.技术原理及性能指标该系统主要利用神经网络技术对企业财务数据进行预测，然后建立财务预警系统，可进行多指标预测，并画出原始数据和预测数据的拟合图，然后将预测结果进行预警分析。一共实现了4个主功能模块：(1)数据预测；(2)财务预警分析；(3)公司数据查询；(4)数据图表分析。该系统运行正常，界面友好，可对企业财务状况进行辅助分析和决策。

有5大用途：(1)对上市公司（或一般的公司、企业）的财务经营状况进行预警分析，给出预测结果。(2)可以对任一上市公司（或一般的公司、企业）的财务状况进行判别，为银行、证券公司、担保公司等金融机构提供决策依据。(3)对上市公司（或一般公司、企业）的历史财务数据可以画出单公司多指标、多公司单指标及多公司多指标的数据比较图，方便进行行业对比（横向比较）及公司与过去状况对比（纵向比较）。

(4)上市公司（或一般公司、企业）可根据需要任意添加财务指标，编辑公司资料，并作相应的数据分析。

(5)所需要判别的数据可手动输入，也可进行数据导入，还可将公司原始数据导出。

3.技术的创造性与先进性

(1)创造性：在我国首次成功采用神经网络技术建立我国上市公司财务预警系统。

(2)先进性：预测准确率很高。

4.技术的熟悉程度、适用范围和安全性

(1)技术的熟悉程度项目负责人庞素琳教授于2003年完成博士后研究工作报告：“神经网络信用评价模型及其在上市公司财务困境预警研究中的应用”，就开始为该项目的研究奠定了基础，2005年庞素琳教授又出版了专著：“信用评价及股市预测模型研究及应用――统计学、神经网络及支持向量机方法”（科学出版社），研究了10种不同的信用风险分析模型：①5种不同的神经网络模型；②3种不同的统计分类方法；③2种不同的支持向量机核函数方法。并利用这10种方法分别对我国部分上市公司和某国有商业银行部分贷款企业进行两类模式分类及三类模式分类，同时探讨了这些方法的模式分类能力及其预警能力。

适用范围和安全性该软件适合于银行、证券公司、上市公司、信用担保公司、保险投资管理公司、投资公司、一般企业和个人（投资者），有良好的安全性。

应用情况及存在的问题(1)应用情况该系统目前已应用全国12家公司：天津开发区沿海能源贸易发展有限公司、广东中信瀚投资担保有限公司、广东南煌控股投资公司、海南卓越科技有限公司、广西梧州恒丰贸易有限公司、广州金鼎投资有限公司、云南博闻科技实业股份有限公司、云南圣地投资有限公司、广州市穗粤船务有限公司、珠海市金电燃料有限公司、广西景裕燃料有限公司和咸宁彝族回族苗族自治县振华煤焦厂，实现总利润2050万元，避免经济损失2000万元。应用效果良好。

存在的问题系统功能需要不断完善，以适应企业发展的需要。

历年获奖情况(1) 庞素琳，黎荣舟，柏元淮. 论文“信贷风险决策问题的一种相互逼近算法”(《数学的实践与认识》)获2005年广东金融学会第四届优秀金融 科研成果三等奖。

(2)黎荣舟，庞素琳，徐建闽，罗伟其. 论文“不对称信息条件下抵押品的信号作用分析”（《系统工程理论与实践》）获2003年广东省金融学 获第三届优秀金融科研成果二等奖。

(3)庞素琳，黎荣舟. 论文“不完全信息下银行信贷风险的决策机制”（《华南理工大学学报》）获2001年广东省金融学会第二届优秀金融科研 成果二等奖。