本文是一篇财务管理论文，本文使用2019年、2020年间，345家互联网类上市公司共计690个样本，以90%作为训练集，训练好神经网络模型，并用10%作为测试集，对模型进行验证，发现准确率高达99%。为了进一步验证该静态模型的稳定性。
第1章 绪论
1.1 研究背景和研究目的
1.1.1 研究背景
2021年是“十四五”的开局之年。自从党的十八大以来，“互联网+”、“十三五”信息规划以及“大众创业万众创新”等互联网相关的支持性政策陆续出现在人们的视野中。而在过去的五年中，中国的互联网生态体系日渐完善，已形成了中高速增长、赋能生产、多极竞争、技术创新的后互联网新时代，以饱满的姿态面向“十四五”。而“十四五”意味着我国互联网将进入到更加高质量的发展阶段。
党的十九大提出，“创新是引领发展的第一动力”。目前在中国市场上，提升竞争力和促进现代化经济体制转型是重要的发展力量。在2018年的全国科技工作会议中强调，目前中国的科技水平和创新能力大幅增强，创新成果梳理位居世界前列。2016年5月，中共中央、国务院在联合发布的《国家创新驱动发展战略纲要》中指出，我国最重要的创新主体就是企业，以创新驱动的国家发展战略的首要任务就是要强化和激发企业对创新的核心作用。作为创新最重要的主体之一，互联网类的企业对提高国家核心竞争力、维持长期竞争优势具有重大意义。
对于高速发展的各类互联网企业而言，财务风险问题是一直以来都必不可少需要认真思考的问题, 为企业决策者提供及时而准确的财务信息和风险管理措施是财务管理的重要内容。我们都知道东方的企业更加关注产品的销售额与市场占有率，而西方的企业则更加关注股东的回报率以及现金流量。财务风险是国内大多数互联网企业死掉的直接因素，最常见的情况更多地出现在企业过度扩张的时候发生的资金链断裂问题，现金流量表上的体现则表现为不停的融资与付息的行为，一次又一次地积累应付账款，又由于缺乏足够的现金能力导致发生推迟还款行为，属于典型的拆东墙补西墙的行为。除了这些企业自身的内部因素以外，国家层面上经济不断去杠杆化，银行开始清理不良资产的同时加紧收贷。内部与外部因素叠加在一起，从而使得一些企业在久病后最终走向灭亡。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内外对财务风险预警研究方法的研究现状
Fitzpartrick（1932）最早提出单变量的预警模型。其仅使用一项指标来进行企业财务状况的预测，并得出产权比率和权益净利率是最好的衡量企业财务状况的指标。至此，Fitzpartrick的财务预警模型开始得到广大学者的关注。
Willian Beaver（1966）在上世纪90年代中第一次提出财务比率判断公司是否处于财务危机。他选择了1954年到1964年间近100家企业样本，将这100家公司划分为“财务危机企业”与“财务正常企业”两种公司，将这百家企业的财务数据作为样本，构建模型，结果表明债务保障率指标在财务风险中非常关键。
经历了单变量研究时期后，学者们逐渐开始意识到一个企业的财务状况并不能简单地通过单方面的因素就对其进行判断，而是需要各方面的指标对企业进行一次综合的财务状况的判断，于是多远变量的方法逐渐登上历史舞台。
美国Altman教授（1966）于上世60年代中第一次提出单变量的财务预警模型，是不能够完整反应公司公司的财务状况，经过反复研究，提出多元判别财务风险的模型，即使用多个变量分析公司的财务风险，也就是Z-score模型的诞生。
第2章 相关理论基础与方法概述及应用初探
2.1 财务风险管理的相关理论
2.1.1 财务风险
2.1.1.1 财务风险的定义
财务风险可划分为广义上的财务风险与狭义的财务风险。狭义的财务风险通常仅限于融资过程中产生的风险。而广义财务的风险则扩大了企业财务风险的种类和范围。它从财务的总体概念出发，指的是管理过程中预期与现实之间的巨大偏差所导致的不确定性。这种风险可以使企业受到沉重的打击，也可以给企业带来利润。故本文主要以研究广义的财务风险为主。
在1960至1970年10年中，美国迅速发展的背后，同样一场危机也在慢慢的孕育，经济危机爆发导致美国财政出现问题，此次金融危机解除后，各行各业开始重视对企业财务风险的约束，尤其是对于一些特别大的公司，要对财务风险做出评估，确保本公司财务风险保持在最低点。但是实际上美国一直没有有效的解决，一直到80年代，美国相关公司的企业财务风险管理在美国才得到了初步的进展。从1960至1980年美国发发展的20年间，美国学者Walters认为企业主要在于存储具有流动性的资本，具有一定的现金流，才能保持公司在面临财务风险时，能够有效地解决，当存储的现金流耗用殆尽，就会导致公司的财务可能出现问题，企业被会被认为要面临破产的风险。Ross,Westerfield,Jordan认为企业由于财务方面出现的问题，导致决策失误造成的风险就是财务风险。
我国学者刘恩禄和汤谷良（1989），首次提出财务风险这一概念，刘恩禄和汤谷良二人在总结西方学者对财务风险的相关理论概念之后，对财务风险有了重新的定义。陈晓丹（1990）认为，在企业所面临复杂多变的状况下，导致企业财务出现资金缓慢流动，这种情况下财务风险出现危机的情况，即企业财务风险的广义含义。
2.2 互联网企业财务风险管理的理论
2.2.1 互联网行业界定与概述
长期以来，互联网企业并没有受到一个统一的定义。 近年来，“大数据”、“互联网思考”、“互联网+”等名词占据了各大主流媒体的核心 地位，但在叙述这个新名词的意义的同时，它逐渐融入了媒体的行列。“互联网+”的概念有表层和深层的区别，简单来说，“+”代表增加数字的相加减，与数学中的意义相同，“互联网+”是互联网与其他产业的结合的产物，是互联网技术以其他行业的技术融合应所得。从深层来说，“互联网+”是一个相对笼统的概念，不是互联网与非互联网产业的简单加法运算，而是在各个传统行业中充分利用互联网平台的高效率性，加速本行业进行改革，将企业的运营模式、管理方式等进行改革，提高行业整体资源利的用效率，是适应当前新的产业发展模式，也是当代可持续发展的要求。例如，通过与因特网的结合，因特网金融诞生了许多一般用户能够获得的理财投资产品。大数据的使用，有了外卖骑手的产生，互联互通提供便捷生活。
从以下几个角度来划分我国目前的互联网行业，互联网类公司可以分为：
基础层，主要提供通信环境、接入服务等，包括例如代表企业的华为、三大通信公司。
服务层，主要业务是技术咨询等，具有 代表性的企业有微软、IBM、神州数字等。
终端层，利用网络平台提供信息，给需要服务的公司提供数据进行服务，主要业务是向用户提供网络接入、电子商务等，具有代表性的企业有雅虎、阿里巴巴、百度等。
第3章 BP神经网络评价方法及其互联网企业财务风险评价指标的构建 ......... 22
3.1 互联网企业财务风险分析方法选择 ...................................... 22
3.1.1常用企业财务风险预警方法 ............................. 22
3.1.2 BP神经网络选择 .................................... 22
第4章 基于BP神经网络的互联网类上市公司财务风险评价模型构建 ........... 31
4.1样本的选取以及数据的处理 ...................... 31
4.1.1数据的收集 ........................................... 31
4.1.2数据的标准化处理 ........................... 32
第5章 基于BP神经网络的财务风险运用实践与预测研究 ..................... 45
5.1基于不同概念的互联网上市公司财务风险评价 ................................................. 45
5.1.1基于不同概念的互联网上市公司样本选取 ...................................................... 45
5.1.2不同概念的下互联网上市公司财务风险评价模型 .......................................... 45
第5章 基于BP神经网络的财务风险运用实践与预测研究
5.1 基于不同概念的互联网上市公司财务风险评价
5.1.1 基于不同概念的互联网上市公司样本选取
我们选取2019年、2020年两年间的20家具有“互联网金融”概念的企业，和18家具有“互联网医药”概念的企业作为样本，选取数据来研究构建的风险模型对于不同概念的互联网上市公司财务风险的准确性，选取企业如表5-1所示：
结论
本论文基于财务风险的基础理论，以国内互联网上类市公司作为样本进行研究，对其企业的财务水平，以及企业中财务风险从在的问题进行科学的研究，最后得出合理的得出企业的财务状况水平。科学预测体系上市企业的财务水平，将财务风险降到最低，使用BP神经网络模型，可以有效地对互联网公司以及其他的上市公司的财务风险状况，进行科学的预测。在研究中，将财务类、非财务类的相关指标引入至财务风险评价体系中，验证了这些指标在其财务风险评价中起到的关键作用，尤其是一些非财务类的指标。BP神经网络模型的开发使用，不仅包括验证模型的稳定性，而且包括BP神经网络模型在上市企业中的财务水平进行科学的预测，能够有效的对上市企业中的企业财务管理进行有效的监督，最终使互联网类以及其他上市公司的财务管理水平得到大幅度的提升。
第一，BP神经网络模型对互联网公司的静态财务风险评价具有非常高的准确率。本文使用2019年、2020年间，345家互联网类上市公司共计690个样本，以90%作为训练集，训练好神经网络模型，并用10%作为测试集，对模型进行验证，发现准确率高达99%。为了进一步验证该静态模型的稳定性，文章挑选了20家具有“互联网金融”概念的公司与18家具有“互联网医疗”概念的公司作为测试集，继续对模型进行验证，其准确率达到了100%。说明该模型对静态财务风险评价具有极高的准确率。同时，我们也发现训练出的BP神经网络模型对于财务状况不好的企业，其预测的准确率会更高一些，反之，对于财务状况好的企业，预测的准确率会相对较低。
第二，BP神经网络模型对于互联网类上市公司的财务状况具有较高的预测精度（动态）。本文使用2019年345家互联网类上市公司的数据作为样本训练集，待模型达到可使用状态后，用来预测345家上市公司的财务状况，对345家上市公司的财务数据进行统计，经过科学的预算，最终得出的结果和预测的结果相似律达到了90%的正确率。即说明该模型对财务风险具有较为可观的预测效果。
参考文献（略）