“双碳”战略背景下火电企业财务预警研究——基于遗传算法优化的BP神经网络
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摘要: 随着“双碳”战略的实施，高碳排放的火电企业向低碳生产转型已是大势所趋，而在转型过程中，传统的财务预警模型难以对新出现的碳财务风险进行预警。在传统财务指标的基础上引入碳指标，构建碳财务指标体系，以识别火电企业的碳财务风险；使用BP神经网络构建适用于火电企业低碳转型过程的财务预警模型，并引入遗传算法优化BP神经网络的学习过程，以提高模型的预测准确率。研究结果表明，碳指标在模型的预警过程中有着较高的贡献度，其在碳财务风险的预警中具有重要意义；基于碳财务指标体系所构建的预警模型能够较为准确地识别高碳排放企业转型过程中的碳财务风险，同时遗传算法的优化可以进一步提高模型的预警准确度。
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