基于BP神经网络评价模型的会计信息质量评价

田力

摘 要：本文主要是为了评价会计信息的质量，试图找到一种有效的评价方法并构建合理科学的评价模型。首先，文章将分析会计信息质量的评价指标，确定会计信息质量评价指标体系，再引入BP神经网络评价方法，并对评价方法的基本概念和操作方法进行详细地介绍；然后设计形成了一个BP神经网络模型，并介绍如何使用MATLAB软件来操作BP神经网络模型。

关键词：会计信息质量；BP神经网络模型；评价模型

会计信息质量特征，即会计信息的确认、计量、记录和披露程序中所到达到要求和标准。现如今会计信息失真越来越严重，直接导致资本市场的发展严重受阻，以及投资者和其他会计信息用户的投资热情和自信大大受挫。对他们来说，只有准确评估会计信息质量，他们才能为管理或投资以及其他经济决策做出正确的选择。所以，更好地评价会计信息的质量，具有重要的实践价值和理论意义。

一、构建评价指标体系

（一）选取评价指标

有效地选取会计信息质量评价指标，应该从生成会计信息质量的识别问题和披露会计信息质量的标准来进行探讨和研究。会计信息质量特征又兼顾了相关性和可靠性，因此，文章将从相关性和可靠性这两个方面来分割和选择会计信息质量评价标准。

企业提供的会计信息之间的相关性应与投资者及其他相关财务报告对用户的经济决策需要，有助于投资者如财务报表使用者对企业过去、现在或将来做出评价或预测。即选取重要性、时效性、可比性和明晰性四个评价指标。

可靠性，指的是企业提供的会计信息有诚信，没有偏见甚至是错误的，真实、客观体现出企业经营业绩情况。即企业所提供财务报告，应当内容真实、数据精准。即选取真实性、完整性、谨慎性和实质重于形势四个评价指标。

（二）构建指标体系

根据上述分析，即可以构建出一套指标体系构架，具体如下面的表所示：

二、BP神经网络评价方法概述

（一）BP神经网络的定义

BP神经网络，从字面意义理解即与生物的神经网络相似。生物的神经网络是检测和识别信息的有机体，并可以在生物间相互传送信息。

文章所讨论的BP神经网络就是在生物神经网络的基础特征上的推广和应用，从而使BP神经网络具有模仿，传输，识别和控制的特点，而不是完全复制生物神经网络的结构和功能。BP神经网络主要是由输入层、隐含层和输出层组成，其结构包含至少三层，具有一定的数据传输和处理功能，就像生物的神经网络，具有较强自我调整、自我组织、自我适应和自我协调的能力。

（二）BP神经网络的算法

BP神经网络具体的算法如下图：

最后，经过仿真处理后，我们就可以准备几组测试样本来测试网络训练结果的合理、准确性。（作者单位：吉首大学商学院）

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