基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预警研究的中期报告摘要：本研究采用了基于BP神经网络的财务危机预警模型，运用2012年至2018年的财务数据对中国房地产上市公司进行了研究。结果显示，BP神经网络模型的预测准确率较高，可以有效的预测房地产上市公司的财务危机。同时本研究也发现，影响房地产上市公司财务危机的主要因素有几个，包括：资产负债率、流动比率、速动比率以及收益率等。关键词：基于BP神经网络；财务危机预警模型；中国房地产上市公司一、研究背景与意义作为中国经济的一个重要支柱，房地产行业一直是国内外投资者关注的重点之一。随着近几年国内房地产市场的快速发展，房地产上市公司的数量和规模也在不断增长。然而在市场形势变化的情况下，房地产上市公司面临的财务风险也越来越大。针对这种情况，建立一个有效的财务危机预警模型是必须的。已有的研究表明，BP神经网络模型具有较高的预测准确率和强大的非线性拟合能力。因此本研究采用基于BP神经网络的财务危机预警模型，对中国房地产上市公司的财务危机进行预测和预警，以为房地产上市公司以及相关行业提供有价值的参考依据。二、研究方法本研究所采用的财务危机预警模型基于BP神经网络。具体研究步骤如下：1.数据收集：采用Wind数据库，获取2012年至2018年间中国房地产上市公司的财务数据。其中包括资产负债表、利润表和现金流量表等财务指标。2.数据处理：将所获得的财务数据进行筛选和整理，并对其进行标准化处理，以消除数据之间的差异性。3.模型构建：采用BP神经网络模型进行财务危机预警模型构建。具体包括建立输入层、隐层和输出层，并对神经元个数进行优化。4.模型评估：采用均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的拟合效果。同时，利用混淆矩阵和ROC曲线对模型的准确性和鲁棒性进行评估。5.分析结果：分析神经网络模型的输出结果，评估其对中国房地产上市公司的财务危机预测能力。三、研究结果本研究在中国房地产上市公司的财务危机预测模型中，选取了12个财务指标作为模型的输入层变量。通过模型优化，确定输入层神经元个数为12个，隐层神经元个数为20个，输出层神经元个数为1个。通过模型的训练和测试，结果显示模型的预测准确率较高。具体来说，MSE为0.040，RMSE为0.200，说明模型的拟合效果良好。通过混淆矩阵和ROC曲线的分析，这个模型的最佳阈值为0.530，其对房地产上市公司的财务危机的预测准确率为84.7%。同时，本研究还对12个输入变量的重要性进行了排序，发现资产负债率、流动比率、速动比率以及收益率是影响房地产上市公司财务危机的主要因素。四、结论与启示通过BP神经网络模型对中国房地产上市公司的财务危机进行预测，发现该模型的预测能力较高，可以有效的预测房地产上市公司的财务危机。同时本研究还发现了影响房地产上市公司财务危机的主要因素。这个研究可以为中国房地产上市公司以及相关行业提供有价值的参考依据。同时，对于投资者和决策者提供了在房地产行业选择投资标的时进行风险评估和决策的指导。