1、中國的上市公司是自80年代中期以來伴隨著國有企業(yè)的股份制改造而發(fā)展起來的,隨著經濟發(fā)展步伐的加快,上市公司規(guī)模的穩(wěn)步增長,己經成為國民經濟的一支生力軍。上市公司的績效在引導投資者理性投資,協助市場管理者加強監(jiān)管,督促上市公司加強內部管理等方面的作用顯得越來越重要。上市公司績效評價就是在這樣的背景下提出的。本文從上市公司績效評價的意義和發(fā)展歷史入手,研究分析了國內外現有的評價體系,進一步分析了我國上市公司評價存在的若干問題。本文的主要結論

2、如下:
　　(1)委托代理理論、管理理論和“最大”“最小”法則是本研究的理論基礎。在委托代理關系中,委托人與代理人利益、目標的不一致和委托人與代理人的信息不對稱性,決定了企業(yè)績效評價制度存在的邏輯基礎,委托代理的層級關系決定了企業(yè)績效評價體系的適用范圍;管理理論要求企業(yè)建立一套開放的、完整的績效評價指標體系,并具有全局的觀念,在建立績效評價系統(tǒng)時,應充分進行調查研究,廣泛聽取企業(yè)各方面人士的意見;“最大”“最小”法則告訴人們,利益

3、最大化是企業(yè)從事生產經營活動的根本目的,也是企業(yè)績效的集中體現。
　　(2)常見的上市公司財務績效評價方法包括杜邦分析系統(tǒng)評價法、沃爾評分法、平衡計分卡分析法、EVA評價方法等。通過本文的分析可知,上市公司績效評價建模同任何系統(tǒng)模型一樣可以看作是尋找函數映射的過程,但是評價系統(tǒng)中的各個指標之間是一種非線性的數學關系,嚴格地說,常用的方法并不科學地適用于績效評價。
　　(3)BP神經網絡能夠從數據樣本中自動學習以前的經驗,不需

4、要繁雜的查詢和表述過程,并且能夠自動地逼近那些最佳刻畫了樣本數據規(guī)律的函數,不論這些函數具有怎樣的形式。因此,本文提出一種基于BP神經網絡的上市公司財務績效的評價方法。用MATLAB的神經網絡工具箱(NNT)下的圖形用戶界面(GUI)功能來進行網絡設計和分析。本文搜集了一定量的數據樣本對構建的擬模型進行訓練和測試,然后對其修正,使其達到穩(wěn)定狀態(tài),從而建立一個完整的BP神經網絡模型。最后,用仿真樣本驗證了所建模型的可推廣性,結果表明,BP