企业管理论文哪里有？本文将目前人工智能与大数据等最近技术应用于财务危机预警模型，并引入了行业差异性这一视角，为财务预警模型的研究提供了新的发展方向，可以在模型构建和数据结构的表现方式两个方面进行深入探讨，构建出更加靠谱、具有更好预测性能的预警模型。
第一章 绪论
1.4.2 创新点
（1）在样本选择方面：以往的大部分研究，在选择样本时通常会选择全行业的ST和非ST公司进行研究，而忽略掉了财务指标在行业间的差异对于预测结果的影响，但是根据前人的研究结果可知，用于财务预警的大部分财务比率指标，如流动比率、存货周转率、营业利润率等在不同行业间存在着显著的差异性，这会导致财务预警模型的判断准确率较低；另一部分学者则是直接聚焦于某一个行业的ST和非ST公司进行研究，以这些样本为基础建立的财务预警模型只有在对这一特定行业的公司进行判断时才具有说服力。而本文同时选择属于多个行业的样本数据并进行预处理以避免行业差异性的影响，这样训练出来的模型便能够适应各种行业的上市公司，可以有效利用现有的数据，提高模型判断准确率。
（2）在变量选择方面：总结以前学者的研究可发现，大多仅以体现公司的成长能力和运营能力以及盈利偿债等方面的财务数据作为研究指标，之后也有研究加入了现金流量这一项指标，不断地提高了财务预警模型描述企业财务状况的准确性。而本文，在前人的研究基础之上还加入了非财务指标，包括体现股权结构的前五大股东的持股比例的总和、公司规模、监事总规模等，通过更全面的特征指标对公司的财务状况进行体现，以提高模型对公司财务危机预测的准确性。
（3）在模型构建方法方面：现有的财务危机预警模型多为静态体系而且具有非常严格的假设前提条件，在复杂多变的市场环境中，这些约束条件通常是难以满足的，这就导致这些预警模型的实际预测应用效果并不如研究预期的那么好。随着财务预警研究的不断深入，如何能够快速高效地发现并防范财务危机，已经成为现阶段学术界与实务界共同关注的课题。因此本文拟选择具有自学习能力的卷积神经网络进行财务预警模型的构建，拟建立一个更加高效合理受限较小的财务预警模型。
第三章 财务危机预警模型实证设计
3.1 研究方案设计
本文的研究主要选用了卷积神经网络来进行财务预警模型的构建，在具体建模过程中通过是否加入“行业归属”这一虚拟变量首先形成两个财务预警模型，一个不考虑样本企业所属的行业，对所有样本一视同仁进行财务危机预警；另一个则考虑样本企业所属的行业，在进行模型训练时就加入“行业归属”这一虚拟变量，然后对同样带有行业归属的测试样本进行财务预警，对比两个模型对相同样本企业的预测准确度，用来说明在财务预警模型中，行业差异性对其结果有较大的影响，在模型中加入行业差异性这一虚拟变量能提高模型对财务危机预警准确度存在合理科学的依据。其次为了进一步说明基于卷积神经网络构建的上市公司财务危机预警模型相比于传统的基于BP神经网络的财务预警模型在对上市公司财务危机预测性能上更加优秀，本文又使用同样的样本数据和指标体系进一步建立了基于BP神经网络的财务预警模型来进行对比分析。
第四章 基于CNN的我国上市公司财务危机预警实证研究
4.1行业差异性假设检验及分析
在考虑到大部分财务比率并不服从正态分布[44]，所以本文使用前文所提到的“H检验”方法来检验财务比率的行业差异性。假设各财务指标在不同行业之间不存在显著性差异，具体假设如下：H01：各行业的流动比率X1没有显著差异，H02：各行业的速动比率X2没有显著差异，H03：各行业的现金负债比率X3没有显著差异等。本论文采用 SPSS统计分析软件进行了数据的整理和分析。五个不同行业间财务指标差异性的Kruskal-Walis H检验结果部分见图4-1。
4.2基于卷积神经网络的财务预警模型实证
4.2.1基于卷积神经网络的预警模型输入数据预处理
本文所做研究的样本数据既包括财务指标，也包含一些企业的非财务指标，因而存在量纲不一致问题。如果不经处理将初始数据导进神经网络系统，会加大神经网络鉴别变量的压力，也无法确保神经网络识别的精确性，因而在开展神经网络训练以前，需对初始数据进行处理，进行如归一化和去处量钢化的操作，以提升最终所构建模型预测结果的稳定性和精准性。与此同时，用于进行神经网络训练和测试的样本数据必须加上2个分类变量。ST的数据样本为“1-0”，非ST样本为“0-1”。文中应用Matlab软件中的mapminmax函数对所要研究的指标和数据信息进行标准化的处理，经过归一化处理之后，所有样本数据的数值大小落在-1到1之间。处理后的一部分数据截图如图4-1所示，后续模型的构建将在此基础上开展。
第五章 结论与展望
5.3政策建议
财务危机预警系统的终极目标就是对企业进行财务风险的诊断，其主要功能就是详细分析企业财务数据，对财务风险问题进行识别，并做出相应的提醒。本文中的财务危机预警模型所涉及的数据来源不局限于财务数据，也有非财务数据的融合，并基于不同行业的差异来进行适当的算法调整，结合本预警系统的结论，以下对企业在经营生产的活动中为更好地做好财务风险管控，让财务危机对企业的经营活动影响降到最小，提出以下建议：
（1）建立合理的内部控制制度
在企业的内部人员管理上要对企业的规章制度进行相应的完善，再好的系统也要基于真实数据的分析，才能进行有效的财务风险管控预警与提示，当人为地改变财务数据的真实性，相应的结果也不会准确，对该发现的财务问题出现误判，进而影响企业对财务相关问题的早期干预与处理，使问题在日后的经营活动中进一步扩大，并影响到企业日常的方方面面。所以要保证企业财务数据的准确性，要对企业内部财务人员以及企业高管的个人行为进行政策上的管控。对财务数据保持真实性，要建立相应的监管机制，严格把控财务数据的审理，做好财务部门的监管工作，并定期对企业领导层做出审计报告，部门间相互牵制，共同促进企业的良好运营。
（2）充分考虑行业差异性对企业经营管理的影响
从上文的研究可知，处于不同行业的上市公司，财务比率特征具有较大的差异性，只有充分考虑这种差异性才能进行有效的财务风险管控预警与提示。例如批发零售等行业商品流动性较高，资金的周转周期也比较短，因此财务负债比率通常维持在比较低的水平，而大型制造业这类行业为了维持正常的经营活动则需要较高的负债比率。为了保持自身的竞争力，降低不必要的风险，企业的财务负债比率应该与自己所处的行业的正常财务负债比率相当，如果不考虑行业差异性，用一个通用的财务负债比率来进行预警，也许会得到一个完全相反的结论。所以企业需要结合自身的实际情况以及所处的行业，调整好企业的债务结构，了解自身的债务偿还能力，让借债在自身的偿债能力范围内，降低财务风险，这样才能让企业在市场竞争中占有一定的优势，促进企业更好的良性发展。
参考文献（略）
