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论文级别：■硕士□博士
学科专业：金融
论文标题：基于BP神经网络的科创板企业财务风险检测研究
作者签名：
指导教师签名：
2022 年9月6 日
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摘 要
基于 BP神经网络的科创板企业财务风险检测研究
自 2019年 7月成立以来，科创板开市已届三年，据上交所最新数据显示，
截至 2022年 3月，科创板上市公司已达 401家，总市值 4.87亿元。科创板采取
注册制，使得科创型企业上市效率大为提高。而相对的，科创板有着最严格的
退市规定。科创板的设立为我国科技创新型产业开创了一个长期而有效的资本
融资平台，使得产业聚集与品牌效应逐步显现。然而，科创板企业还面临着许
多财务风险，如管理层不稳定、资本结构不合理、盈利能力差、研发费用过
高、投资回报不确定等问题。因此，对科创板企业的风险状况进行客观合理的
评估，加强对财务风险的控制与预警，避免财务风险发展为财务危机，有利于
科创板企业防范与规避财务危机的产生，减少企业的损失。也因此，为预警和
防范科创板企业的财务风险构建一个预警模型具有较大的现实意义。
本文将在介绍现有财务风险理论与评价方法，再结合我国科创板企业相关
制度与欧亿·体育（中国）有限公司发展情况，分析科创板企业财务风险形成原因以及其特点。通过选
取 120家科创板企业，从其 2019年财务数据中筛选预警指标，提取了表内财务
指标和表外财务指标，构建科创板企业财务风险预警系统指标体系。使用因子
分析法对指标进行筛选，用筛选过后的指标作为输入层，用于训练 BP神经网
络模型。构建模型后用 2020-2021年财务数据进行检验。随后构建 Logistic回归
模型进行了检验，对比两种预测方法。通过案例恒誉环保对模型检验进行进一
步检验分析，评估测试结果。
基于 BP神经网络构建科创板财务风险评价模型，经过对样本数据进行训
练与测试，所构建的模型对于科创板上市公司财务状况具有较好的预测效果，
评价的结果对科创板企业决策层对于公司财务风险作出预警有良好作用。有利
于提高我国科创板企业风险防范与规避能力，让科创板企业得以健康稳定发
展。
关键词：科创板企业；财务风险；风险预警；BP神经网络