基于神经网络模型的电力上市公司价值评估研究的开题报告.docx

基于神经网络模型的电力上市公司价值评估研究的开题报告
开题报告
一、选题背景及意义
电力上市公司作为我国电力行业发展的重要组成部分，其市场地位和竞争力在电力体制改革进程中愈发显得重要。而对电力上市公司的价值评估，是电力企业财务管理和市场投资决策中至关重要的一环。传统的基于会计原理和财务数据的方法在一定程度上存在信息滞后、准确性偏低等问题，为此，而基于神经网络等模型进行价值评估，已成为学术界与实践界研究热点。因此本文致力于基于神经网络模型，对电力上市公司价值进行评估，旨在提高电力企业财务管理和市场投资决策的科学性、精度和可靠性。
二、文献综述
基于神经网络模型进行企业价值评估，已成为学术界与实践界研究的重点。黄全龙等人（2009）使用BP神经网络建立了化工企业价值预测模型，通过企业财务与管理指标，对化工企业进行价值评估，实现了更准确的价值预测。赵艳玲等人（2017）则利用灰色关联BP神经网络以及灰色关联分析模型，对上市公司进行价值评估，提高了价值评估的科学性与精度。类似的研究工作还有许多，说明基于神经网络模型的企业价值评估模型具有普遍适用性和较高的预测精度。
三、研究目标与内容
本文旨在基于神经网络模型，对电力上市公司的价值进行评估。具体研究内容如下：
1.分析电力上市公司的财务与管理指标，选取具有代表性的指标。
2.构建基于BP神经网络模型的电力上市公司价值评估模型。
3.对电力上市公司的价值进行评估，并对评估结果进行分析与解释。
四、研究方法
本文将主要采用神经网络和统计分析等方法进行研究。采用BP神经网络模型，通过训练与学习，对电力上市公司的财务和管理指标进行预测，并预测其未来的企业价值。同时，利用统计分析的方法，对评估结果进行分析和解释。
五、预期成果
本文旨在借助神经网络模型，对电力上市公司的价值进行评估，期望能够实现以下预期成果：
1.建立预测模型，能够更科学、精确地评估电力上市公司的价值。
2.讨论价值评估的结果，能够对电力上市公司的财务管理和市场投资决策提供参考与指导。
3.改进和拓展现有的企业价值评估方法，促进企业价值评估方法的进一步发展。
六、研究计划
1.文献综述与问题定义：已完成。
2.电力上市公司财务与管理指标分析：2021年6月底前完成。
3.BP神经网络模型的构建及训练：2021年9月底前完成。
4.电力上市公司价值评估与分析：2022年1月底前完成。
5.论文写作及修改：2022年3月底前完成。
七、参考文献
黄全龙，吴雪娥.基于BP神经网络的企业价值预测[J].大连理工大学学报,2009,49(6):993-997.
赵艳玲,韩丽娟,黄炳发.基于灰色关联BP神经网络的上市公司价值评估研究[J].现代经济信息,2017,(22):126-127.