基于PCA-BP神經網絡算法的企業資產預測與分析

張恒

基于PCA-BP神經網絡算法的企業資產預測與分析

張恒

（安徽信息工程學院 通識教育與外國語學院，安徽 蕪湖 241199）

采用主成分分析法，對2010—2019年我國規模以上工業企業資產總額以及相關數據進行分析，得出我國規模以上工業企業自2010年以后總資產及其他指標發展狀況．將2010—2018年資產總額的時間序列數據作為訓練數據，建立神經網絡預測模型，利用BP神經網絡分析方法對2019年資產總額進行預測，最終得到較為準確的估計結果，為我國規模以上工業企業資產總額預測提供了合理化、科學化理論支持．

規模以上工業企業；資產總額；主成分分析；BP神經網絡

工業企業發展一直是社會關注的焦點[1]，也是反映中國經濟發展的重要指標，其相關數據也是我國統計年鑒中的重要組成部分．國家統計局定期發布我國規模以上工業企業主要經濟指標數據，并在《中國經濟景氣月報》中有所體現，足以說明其重要性．我國規模以上工業企業的資產運營情況在一定程度上主導國家經濟走勢，因此分析并預測我國規模以上工業企業資產成為學者研究的熱點．

2010年以來，我國經濟取得飛速發展，逐步擺脫2009年世界經濟危機的影響[2]．單純從《中國統計年鑒》的數據來看，我國規模以上工業企業的資產整體上呈現逐年遞增趨勢，但每項指標對于工業企業資產運營情況的影響不盡相同，因此本文選取了影響企業資產的８個重要指標，基于主成分分析的神經網絡……