基于LMBP神經網絡的光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價研究
發(fā)布時間:2023-03-07 20:36
不可再生能源日漸匱乏讓新能源成為我國重要的能源戰(zhàn)略,依靠資金扶持、政策引導以及海外市場的需求,我國光伏發(fā)電產業(yè)快速發(fā)展。但由于我國光伏發(fā)電企業(yè)自身存在管理水平低、利潤較低等問題,制約著光伏發(fā)電企業(yè)的健康發(fā)展,究其原因是企業(yè)的財務績效水平較低。面對全球化市場競爭,如何在復雜多變的外部環(huán)境中增強企業(yè)的核心競爭力,對于光伏發(fā)電企業(yè)的持續(xù)發(fā)展尤為關鍵。財務績效則是評價企業(yè)核心競爭力的重要指標,對其分析能夠為提升企業(yè)核心競爭力提供建議,發(fā)現企業(yè)的不足并進行改進,從而提升財務績效水平。本文首先梳理了國內外財務績效評價相關理論,闡述了最優(yōu)最劣法、灰色關聯分析法和LMBP神經網絡的基礎理論,分析了光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價的現狀及問題。其次,對比分析常用的財務績效評價指標體系,從盈利能力、成長能力、營運能力和償債能力四個層面初步選出16個財務績效指標,通過聚類分析檢驗相關性并進行二次篩選,構建了財務績效評價指標體系。接著,通過對比分析常用的財務績效評價方法,結合光伏發(fā)電企業(yè)的行業(yè)特征,將最優(yōu)最劣法(BWM)與灰色關聯分析法(GRA)相結合,構建BWM-GRA模型求解綜合財務績效值,再與LMBP神經網絡相...
【文章頁數】:79 頁
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效研究
1.2.2 財務績效評價方法研究
1.2.3 基于神經網絡的績效評價研究
1.2.4 文獻評述
1.3 研究方法
1.4 研究內容與技術路線
1.4.1 研究內容
1.4.2 技術路線
第2章 相關基礎理論與方法
2.1 財務績效評價相關概述
2.1.1 財務績效評價的定義
2.1.2 財務績效評價的理論基礎
2.1.3 財務績效評價構成要素
2.2 最優(yōu)最劣方法和灰色關聯分析法
2.2.1 最優(yōu)最劣方法
2.2.2 灰色關聯分析法
2.3 LMBP神經網絡概述
2.3.1 BP神經網絡
2.3.2 基于LM算法改進的BP算法
2.4 本章小結
第3章 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價現狀分析
3.1 光伏發(fā)電企業(yè)的界定
3.2 我國光伏發(fā)電行業(yè)及企業(yè)概述
3.2.1 我國光伏發(fā)電行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 我國光伏發(fā)電企業(yè)現狀
3.3 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價存在問題
3.3.1 財務績效政策規(guī)范尚未健全
3.3.2 財務績效評價指標體系尚未完善
3.3.3 財務績效評價方法較為單一
3.4 本章小結
第4章 財務績效評價指標體系及模型
4.1 財務績效評價指標的選取
4.1.1 指標選取原則
4.1.2 指標的初步選取
4.2 財務績效評價指標的確定
4.2.1 指標二次篩選的方法與思路
4.2.2 指標二次篩選的實證分析
4.3 基于LMBP神經網絡評價模型的構建
4.3.1 LMBP神經網絡的比較優(yōu)勢分析
4.3.2 LMBP神經網絡評價模型的構建
4.4 本章小結
第5章 光伏發(fā)電企業(yè)應用分析及建議
5.1 數據的采集與處理
5.2 輸入節(jié)點設置
5.3 運用BWM-GRA模型確定期望輸出
5.3.1 采用BWM方法權重賦值
5.3.2 采用BWM-GRA模型計算財務績效
5.4 運用K-means聚類分析確定期望輸出等級
5.5 LMBP神經網絡訓練與仿真
5.5.1 LMBP神經網絡模擬訓練
5.5.2 LMBP神經網絡仿真檢驗
5.6 應用結果分析
5.7 對策與建議
5.7.1 宏觀層面
5.7.2 微觀層面
5.8 本章小結
第6章 研究成果與結論
參考文獻
致謝
附錄1 財務績效指標體系權重調查表
本文編號:3757847
【文章頁數】:79 頁
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效研究
1.2.2 財務績效評價方法研究
1.2.3 基于神經網絡的績效評價研究
1.2.4 文獻評述
1.3 研究方法
1.4 研究內容與技術路線
1.4.1 研究內容
1.4.2 技術路線
第2章 相關基礎理論與方法
2.1 財務績效評價相關概述
2.1.1 財務績效評價的定義
2.1.2 財務績效評價的理論基礎
2.1.3 財務績效評價構成要素
2.2 最優(yōu)最劣方法和灰色關聯分析法
2.2.1 最優(yōu)最劣方法
2.2.2 灰色關聯分析法
2.3 LMBP神經網絡概述
2.3.1 BP神經網絡
2.3.2 基于LM算法改進的BP算法
2.4 本章小結
第3章 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價現狀分析
3.1 光伏發(fā)電企業(yè)的界定
3.2 我國光伏發(fā)電行業(yè)及企業(yè)概述
3.2.1 我國光伏發(fā)電行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 我國光伏發(fā)電企業(yè)現狀
3.3 光伏發(fā)電企業(yè)財務績效評價存在問題
3.3.1 財務績效政策規(guī)范尚未健全
3.3.2 財務績效評價指標體系尚未完善
3.3.3 財務績效評價方法較為單一
3.4 本章小結
第4章 財務績效評價指標體系及模型
4.1 財務績效評價指標的選取
4.1.1 指標選取原則
4.1.2 指標的初步選取
4.2 財務績效評價指標的確定
4.2.1 指標二次篩選的方法與思路
4.2.2 指標二次篩選的實證分析
4.3 基于LMBP神經網絡評價模型的構建
4.3.1 LMBP神經網絡的比較優(yōu)勢分析
4.3.2 LMBP神經網絡評價模型的構建
4.4 本章小結
第5章 光伏發(fā)電企業(yè)應用分析及建議
5.1 數據的采集與處理
5.2 輸入節(jié)點設置
5.3 運用BWM-GRA模型確定期望輸出
5.3.1 采用BWM方法權重賦值
5.3.2 采用BWM-GRA模型計算財務績效
5.4 運用K-means聚類分析確定期望輸出等級
5.5 LMBP神經網絡訓練與仿真
5.5.1 LMBP神經網絡模擬訓練
5.5.2 LMBP神經網絡仿真檢驗
5.6 應用結果分析
5.7 對策與建議
5.7.1 宏觀層面
5.7.2 微觀層面
5.8 本章小結
第6章 研究成果與結論
參考文獻
致謝
附錄1 財務績效指標體系權重調查表
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