本文是一篇財務管理論文，本研究利用2016-2021年我國51家農業上市公司的財務報表數據，分析了農業上市企業的經營情況，并從選取企業的償債能力、營運能力、發展能力、盈利能力、現金流、風險水平等財務指標以及審計意見類型和股權集中度非財務指標構建了適用于我國農業的財務危機預警指標體系.
1緒論
1.1研究背景
黨的二十大報告指出中國經濟長期向好的基本面沒有改變，增長速度是衡量經濟發展的重要指標，但不是唯一指標。在過去的10年中，我國的經濟發展展現出了明顯的平衡和可持續性，這不僅增強了國家的經濟、科技和整體國力，還推動了我國經濟朝著更高質量、更高效、更公正、更持久和更安全的方向發展。隨著中國改革開放進程的加快和社會主義市場經濟體制的逐步完善，中國經濟保持著較高增長水平。然而，由于受到國際大環境的影響，中國的經濟正面臨著相當大的下行壓力。在這樣一個背景下，企業也會面臨著很多不確定性因素影響其正常經營活動，如市場變化，政策變動，行業競爭激烈程度等等。這些不穩定的元素增加了企業面臨的違約、財務和資金管理等風險。對財務危機預警的深入研究可以幫助企業更準確地識別并減少潛在的財務風險，科學且高效的財務危機預警方法、相關理論和模型對于監控企業的財務健康狀況具有顯著效果。
農業作為我國的一個重要產業，構成了經濟和社會的根基，它為人民提供了生存的保障，農業經濟的進步在整個國民經濟中起到了不可或缺的作用和地位。農業是一個弱質性行業，在其整個產業鏈條當中，最主要的環節就是生產環節和流通環節，這兩個環節都離不開資金支持，因此，金融就成為了現代農業產業不可或缺的支撐力量。農業上市公司不僅是中國農業進步的直接結果，也是推動現代農業產業化運營的關鍵組織形態，更是先進農業生產力的領頭羊和農業發展的核心力量。隨著我國社會主義市場經濟體制改革步伐的不斷推進，農業上市公司獲得了快速發展。目前，我國的宏觀經濟已經進入了一個新的發展階段，農業企業所處的發展環境也經歷了轉變。適應新常態下的發展要求，調整產業結構，轉變增長方式，增強市場競爭能力，是每一位農業企業管理者的責任。農業作為國家的基本產業，只有確保其健康和持續的發展，我們的國民經濟才能保持穩定并向好的方向發展。因此，如何有效地促進農業企業健康可持續發展已成為當下亟待解決的問題之一。農業上市公司作為具有現代化管理規范的農業實體，農業現代化進程中不可或缺的一環，明確其戰略發展路徑并增強核心競爭力，將對提升農業生產質量和實現農業產業的持續發展起到至關重要的作用。

財務管理論文怎么寫

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1.2研究意義
1.2.1理論意義
通過查閱相關的學術文獻，可以得出BP神經網絡模型在預測精度和適應性方面都明顯優于其他預測模型。但是，目前的研究顯示在制造業和房地產業的新能源領域，BP神經網絡的使用頻率相對較高。很少有研究者嘗試將BP神經網絡應用于農業上市領域的財務預警系統中。農業上市公司屬于特殊行業，受到天氣等不確定性因素影響較大。本研究以農業上市公司為研究對象，將財務危機預警方法與農業上市公司結合，利用BP神經網絡建立了二者之間的相關聯系，這將進一步拓展其研究領域，為農業領域的財務預警風險提供經驗和理論支持。這不僅有助于完善農業領域的財務危機預警研究，還能進一步豐富財務危機的理論框架。
1.2.2實際意義
首先，本研究采用BP神經網絡來構建一個科學且合理的農業上市公司財務危機預警模型。通過對農業上市公司的財務指標進行整理與歸納。這一模型在某種程度上有助于提前識別農業公司可能面臨的風險，增強企業對風險管理的認識，能夠及時預測潛在的財務風險，并據此制定出合適的應對策略。此外，該模型還能為農業公司的投資者提供分析思考的方向。通過構建的財務危機預警系統，能夠及時發現并解決企業存在的問題。了解公司的經濟健康狀況，并據此做出明智的投資選擇。因此，這不僅為農業上市公司的穩健運營提供了堅實的支撐，同時也有助于維護投資者的權益，并對政府相關部門的監督工作產生了積極的影響。
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2文獻綜述
2.1關于財務危機概念的研究
財務危機對企業的運營和管理運作產生了深遠的影響。因此，對于財務危機的認識和防范是公司管理中重要的一環，也是公司管理層必須要重視的工作之一。尤其在當前國內外經濟下行的大背景下，大量公司陷入財務危機，這無疑對公司管理層在財務危機認知方面提出了更高的標準和要求。這里淺談一下財務危機的概念與類型，從概念上看，財務危機概念至少有兩個問題。首先，財務危機這一概念的具體含義尚不明確。其次就是財務危機的定義和分類方法也不夠統一。這反映了學術研究中關于財務危機的定義和范圍有時與實際的財務狀況并不完全吻合。另外，財務危機的定義也有爭議。在外國的經典文獻里，Altman(1968)在定義這一概念時，把公司因經營困難而提交破產申請視為公司面臨財務危機的一個標志。Deakin(1972)在對相關概念進行解釋時，將其定義為當一個公司破產，無法償還債務時，就可以將其視為財務危機。Beaver(1966)在財務危機方面的研究起步較早，并且他的研究在行業中被視為經典，他對財務危機的定義是企業在到期時無法償還的債務。
在我國，對于財務危機的理解與國外有所不同。后續的研究者在回顧前輩的研究經驗時，大都從公司財務危機的嚴重程度來定義這一概念。由于國內在財務危機研究方面的起步相對較晚，因此對這一領域的具體定義并不豐富。吳世農和盧賢義(2001)是最早將財務危機的觀念從國外引入我國的學者。夏秀芳和遲健心(2018)把財務困境定義為企業由于各種原因導致的財務狀況嚴重惡化,即將面臨破產,無能力償還債務的財務狀況。張金昌和王大偉(2020)認為財務困境是一個動態演化過程,并劃分成三個階段，第一階段是企業陷入財務困境,僅僅是企業資金占用和資金來源的關系匹配問題；第二階段是企業還債資金需求和還債資金來源的供求關系匹配問題；第三階段是可變現資產和待清償債務之間的供求關系匹配問題。李琳(2023)把財務危機定義為企業在生產經營的整個過程當中，由于一些無法控制的要素而使得企業最終取得的實際經營成果和預期的經營目標出現了偏離，形成使企業蒙受經濟損失或產生更大收益的可能性。朱武祥等(2023)認為企業財務危機是指企業股東不能兌付到期債務，出現違約。
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2.2財務危機預警的概念界定研究
財務危機預警研究是企業風險管理的重要課題，可以幫助企業有效識別和降低潛在的財務風險。科學有效的財務危機預警模型，對企業財務狀況具有較強的監督作用，能促進企業及早發現危機。
李慧等(2020)指出可以從財務危機形成原因、財務危機預警指標選擇和財務危機預警模型三個方面進行進行研究這個概念，有助于發現和改善現有研究的不足，進一步提高企業的財務風險管理水平，促進企業的健康可持續發展。王維和劉芬(2021)將FMTSVM引入企業財務危機預警領域展開研究，事先識別財務危機發生的征兆，并對管理者進行預警。潘雅瓊和劉艷(2021)認為財務預警研究方法主要包括兩大類：一是經典的統計方法（如logistic回歸），二是人工智能方法（如神經網絡）。徐凱、李東陽和江宇(2022)以2016—2020年滬深A股上市公司年報中的管理層討論與分析（ManagementDiscussion&Analysis,MD&A）文本信息為基礎，研究了MD&A文本積極信息與文本信息可讀性對企業財務危機的預警作用。結果表明：引入MD&A文本信息的財務危機預警，模型預警準確率更高。朱武祥等(2023)提出另一種預警思路，即基于企業財務危機界定判斷企業的絕對財務危機風險。財務危機預警本質上是預警未來現金流狀況是否滿足剛性兌付要求。指從企業全部資本現金流視角出發，通過評估企業、業務或獨立項目未來預期能夠產生的資本現金流的貼現值能否覆蓋剛性兌付，進而判斷其是否存在違約風險。柳彩蓮(2023)從內部控制新視角預測企業財務危機，從治理合規性、財務報告質量、經營質量和內部控制缺陷四個目標維度構建企業內部控制指數，結果顯示內部控制指數在企業財務危機預警上具有較好的應用性。余珍等(2023)探究了財務危機預警信息與審計費用的關系。他們發現：財務危機預警信息惡化的企業，被收取的審計費用更多，營商環境的改善可以顯著降低財務危機預警信息對審計費用的影響，其中營商環境中的金融環境、法治環境存在調節作用，政務環境不存在調節作用。
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3 農業上市公司財務現狀 ........................ 22
3.1 農業上市公司的基本情況 .............................. 22
3.1.1 農業上市公司的界定 .................................. 22
3.1.2 農業上市公司的行業及地區分布 ....................... 24
4 農業上市公司財務危機影響因子及預警模型 ........................ 29
4.1 財務預警指標的選擇原則 ......................... 30
4.2 指標變量選取 .............................. 31
5 農業上市類公司財務預警模型實證分析 .................. 40
5.1 數據預處理 ........................... 40
5.1.1 數據標準化 .................................. 40
5.1.2 因子分析提取的可行性檢驗 ....................... 40
6“敦煌種業”財務風險預警模型應用案例
6.1企業介紹
甘肅省敦煌種業股份以種子加工為主業，集科研生產經營為一體的現代種子公司。公司持有國家頒發的“一控雙達標”企業認證和中國種業進出口商品檢驗合格證明等多項資質認證。國際業務部是公司與外部世界進行商業互動和合作的核心部門，它與歐洲、美國、加拿大以及亞太地區的上百家種子公司建立了深厚的業務合作伙伴關系，并與這些公司保持了持續且穩定的合作伙伴關系。甘肅敦煌種業股份有限公司位于絲綢之路經濟帶核心區——酒泉瓜州縣境內，緊鄰省會城市蘭州市，地理位置優越，交通便利。該公司主要致力于農作物的雜交育種以及蔬菜和水果的優質品種的選育和推廣。近年來隨著種子行業競爭日趨激烈，公司面臨著巨大挑戰，如何提升市場競爭力成為急需解決的問題。敦煌種業股份有限公司位于甘肅省，是一家股份制的公司，它的創立初衷是為了搭建一個融資平臺，并促進酒泉地區主導產業的快速發展。目前已成為我國最大的玉米雜交種生產基地之一和西北地區唯一一家以“三系”雜交玉米為主攻方向的國家級農業高新技術企業。目前，公司已成為集種子公司、種苗繁育中心、農業技術推廣服務中心為一體的大型國有控股企業。2004年1月15日，這家公司在上海證券交易所正式完成了上市程序。公司主要經營玉米雜交制種和棉花良種繁育業務，是我國西北地區最大的玉米雜交種生產基地。目前，公司已成為集種子公司、棉籽加工廠、油脂加工廠、飼料添加劑廠、進出口貿易為一體的多元化企業集團。是甘肅省唯一一家國家農業部認定的全國最大的玉米雜交制種企業。公司利用河西走廊豐富的自然資源和農業生產的基礎條件，采納了“公司聯基地”和“基地聯農戶”的產業化經營策略。

財務管理論文參考

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7研究結論、建議與展望
7.1研究結論
本研究利用2016-2021年我國51家農業上市公司的財務報表數據，分析了農業上市企業的經營情況，并從選取企業的償債能力、營運能力、發展能力、盈利能力、現金流、風險水平等財務指標以及審計意見類型和股權集中度非財務指標構建了適用于我國農業的財務危機預警指標體系，并以貝葉斯模型作為對比，最終建立了BP神經網絡預警模型，作為我國農業上市類財務危機預警模型。其主要研究結果表明：
（1）BP神經網絡模型能夠有效對農業上市公司的財務危機進行預測。本研究主要是建立了農業上市企業的財務危機的BP神經網絡預測模型。預測結果顯示，BP神經網絡模型對財務危機企業的預測準確率（測試集）93.4%，而貝葉斯模型對財務危機企業的預測準確率為89.1%。但是實際運用中貝葉斯模型不具有學習性以及對數據的要求較高，所以并不建議在實際使用中采取貝葉斯模型，而BP神經網絡可以彌補貝葉斯模型的缺點，有效反映農業上市公司的風險特征，可以為農業上市公司提供一定的參考價值。
（2）主成分分析法能夠提高BP神經網絡模型的處理效率和準確度。將預處理后的30個財務和非財務指標降維為盈利能力、償債能力、現金流能力、風險水平、非財務水平、發展能力等11個主成分，減少了BP神經網絡的初始化計算量，提高了模型的處理能力和學習效率，使模型的預測結果更加準確。
（3）和其他類型上市公司相比，農業上市公司在財務數據上有獨有的特點。根據國泰安數據庫公布的其他類型上市企業財務數據和基于我國農業上市公司財務指標的分析中，發現農業上市企業在資產總額、板塊價值等指標方面與其他類型上市公司的平均水平存在一定差距，而且在償債能力、營運能力、發展能力、盈利能力、現金流、風險水平等財務維度上都表現比較薄弱，主要表現為生產周期長、盈利水平低、投資與回報不成正比、以及抵御風險水平差和對自然因素的依賴性強。其財務危機的成因包括但不限于農業行業本身的弱質性、“背農”經營使農業公司偏離農業軌道、經營管理制度的不完善、以及對于政策的過于依賴等因素。
參考文獻（略）