基于BP神经网络的中小企业财务危机预警研究的任务书.docx

基于BP神经网络的中小企业财务危机预警研究的任务书
任务书
一、选题背景及意义
中小企业是当前国民经济的重要组成部分，高速发展的中小企业，给国家经济带来了巨大的经济贡献和成效。但是由于资金、人力、技术等方面的限制，在热火朝天的发展氛围中，很多中小企业也存在着无法快速承受的严重财务危机。
中小企业财务危机是指由于在某些因素的影响下，企业的收入不能覆盖其有形和无形资产的成本，导致企业资金流动困难，以致产生了债务无法偿还，经营活动困难的现象。如何通过有效的手段提早发现财务危机，对企业具有重要的意义。
本研究拟基于BP神经网络的中小企业财务危机预警，借助计算机技术手段对财务危机的一些关键指标进行多方位整合、信息筛选、分析和综合预测，实现中小企业财务危机预警的目的。
二、研究内容
1.搜集整理与中小企业财务危机相关的经验案例和学术研究成果，对财务危机的预警概念和内在逻辑加以梳理。
2.运用BP神经网络的原理和算法，对企业财务危机的关键因素进行分析，建立财务危机预警模型，实现对企业财务风险的有效监测和预测。
3.通过案例研究的方法，采用MATLAB编程操作，探究财务危机预警模型在中小企业跨行业数据下的应用效果。
4.结合实际的中小企业财务数据，比较不同的预测模型对于危机预警的精确度、准确度、实用性等方面的优缺点，进一步改进模型，提高预警的准确性和效果。
三、进度安排
第一阶段（2周）：搜集中小企业财务危机的经验案例和学术研究成果，对财务危机的预警概念和内在逻辑进行梳理和阐述。
第二阶段（4周）：运用BP神经网络的原理和算法，对企业财务危机的关键因素进行分析，建立财务危机预警模型。
第三阶段（3周）：通过案例研究的方法，采用MATLAB编程操作，探究财务危机预警模型在不同中小企业跨行业数据下的应用效果。
第四阶段（3周）：结合实际的中小企业财务数据，比较不同的预测模型对于危机预警的精确度、准确度、实用性等方面的优缺点，进一步改进行业模型，提高预警的准确性和效果。
第五阶段（2周）：完成论文的撰写，对整个研究过程进行总结和梳理。
四、研究成果
本研究旨在提出一种基于BP神经网络的中小企业财务危机预警模型，该模型通过多维度的整合、筛选和分析，可以实现对企业财务风险的有效监测和预测，从而避免财务风险对企业运营带来的巨大挑战。
五、参考文献
1.胡秀峰.(2018).基于灰色理论和神经网络的财务预测方法研究[J].统计与决策,(03):67-70.
2.马平,董军,罗东江.(2019).基于BP神经网络的中小企业财务危机预警研究[J].现代企业,(11):63-64.
3.李锦芳.(2020).基于时间序列分析的中小企业财务危机预测研究[J].统计与信息论坛,(02):51-54.
4.王洋洋.(2021).基于BP神经网络的中小企业财务危机预测研究[J].科技通报,(05):102-104.
以上为参考文献，详细参考视师指引。