基于BP神经网络的融资需求预测研究——以制造业为例

资金是企业的血液,资金管理贯穿于企业经济活动的始终,资金管理水平直接影响企业的发展水平。制造业是中国经济的重要组成部分,其发展水平代表了我国的核心竞争力,因此,研究制造业企业的融资需求问题尤为重要。BP神经网络具有非线性、动态性、自适应、自组织、自学习等特点,被广泛应用到各个领域。文章以传统销售百分比法为理论基础,构建制造业企业融资需求预测指标体系,选取3537家制造业上市公司2013年至2022年的样本数据,利用MATLAB数学分析软件对模型进行训练和仿真实验,构建基于BP神经网络的制造业企业融资需求预测模型,利用MATLAB编写代码,同时与RBF神经网络和CNN神经网络两种回归预测模型进行对比,实验结果表明,BP神经网络模型对制造业企业融资需求的预测效果较好。

高质量发展背景下大型建筑企业融资需求预测与结构优化策略研究

随着建筑业产业升级和金融市场的不断发展和完善,大型建筑企业为保持竞争优势实现高质量发展,融资渠道和融资模式不断取得创新和突破,但同时对融资的依赖、受效益影响逐渐增强,因此,探索科学的融资需求预测与结构优化策略具有现实意义。国内基础设施建设规模逐渐扩大为建筑企业发展带来机遇,但同时建筑企业也面临商业模式多元化、资金需求量大、融资成本高等挑战。中交二航局结合自身资金管理实际情况,以智能化、科学化管控为基础,开展建筑企业融资需求预测和结构优化的研究,构建起科学的融资预测模型,动态预测目标现金持有量、融资需求以及最优融资工具组合,搭建了收付融联动式资金预算管理体系及信息化系统,提升了企业资金精细化管理水平,促进了产融深度融合,为企业高质量发展提供有力支撑。

基于GM(1,1)模型的企业融资需求预测

一些企业在预测融资需求时大多采用销售百分比法,虽然简单方便,但是其基本假设与现实不很相符,实用性较差。GM(1,1)灰色预测模型建模所需信息较少,而模型精度较高,是处理小样本预测问题的有效工具。因此本文运用GM(1,1)模型来预测企业融资需求,克服了传统方法的缺陷,提高了企业财务预测的准确度。

基于随机森林的融资需求预测研究——以制造业为例

制造业是立国之本、强国之基。当前,我国正处于制造业要素成本不断升高以及制造业转型升级压力过大的关键阶段,为确保在转型升级过程中做好资金配置,研究制造业企业的融资需求问题尤为重要。传统的销售百分比法无法处理经营资产与经营负债和营业收入关系不稳定的情况,因此需研究如何处理存在非线性关系数据的方法以预测制造业企业的融资需求。文章选取3537家制造业上市公司2013—2022年的样本数据,使用随机森林算法,利用MAT-LAB编写代码搭建制造业企业融资需求预测模型,并进行仿真测试。通过与SVM支持向量机算法在相同样本集上的表现进行对比,进一步证实了随机森林算法对于制造业企业融资需求的预测效果较好。研究结论对制造业企业融资需求预测具有一定的实践意义。

开发性金融支持重庆“一带一路”和长江经济带Y字形联结点建设投融资研究--基于灰色动态模型的分析与预测

重庆是"一带一路"和长江经济带的重要战略支点,处于两大战略Y字形通道联结点。加强对重庆两大发展战略重点领域的支持,既是开发性金融服务国家战略的具体表现,也对全面深化推进两大发展战略具有重要意义。本文基于灰色动态模型,对"十三五"期间重庆两大发展战略重点领域的融资需求进行了预测,对可行的融资模式进行了探讨与分析,并建议从建立协调机制、加强要素保障、争取政策支持三方面加大对重庆的投融资支持。