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环境嬗变下柴达木循环经济区资源型企业财务数据质量测度体系与智能评价
本书通过对试验区资源型企业财务数据质量进行综合评价,建立科学适用、实践性强、易于操作的财务数据质量智能综合测度模型,对于帮助管理层、投资者和债权人进行财务状况评价、改善经营管理、做出投资决策提供可靠依据,对企业财务信息的生产、披露和审计质量形成制约,对于有关部门制定合理有效的制度及监管办法有一定的现实指导意义。研究的内容主要包括三个方面:首先,从探讨资源型企业财务数据质量特征影响机理入手,分别从企业会计准则、企业微观环境、宏观环境三个方面分析环境嬗变条件下资源型企业财务数据质量特征的影响机制和机理,构建了适用于环境嬗变条件下的柴达木循环经济区资源型企业财务数据质量测度体系。其次,考虑到BP神经网络可以实现非线性映射的优势,能够更好的适应环境的变化,依据其自身的自我学习功能、并行处理功能以及联系存储功能保证结果的稳定性,且BP神经网络的训练过程是总结规律的过程,可以使复杂问题简单化,选择采用BP神经网络建立财务指标与非财务指标相结合的资源型企业财务数据质量综合评价模型。第三,以选取的柴达木循环经济试验区有代表性的43家资源型企业2017-2020年面板数据作为样本,调用训练好的神经网络模型,导入由试验区资源型企业所组建的有效面板数据,启动运行该评价模型,可得到资源型企业的财务数据质量得分。
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