王宜剛
(湖南工業(yè)大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院,湖南 株洲 412007)
目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)技術(shù)已得到大量研究,并廣泛應(yīng)用于工程和科學(xué)等各種領(lǐng)域,用來(lái)處理從控制系統(tǒng)到城市規(guī)劃等各種問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的問(wèn)題解決能力使其深受工程和科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)研究者的青睞。近些年來(lái),金融研究者和從業(yè)者也逐漸對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用產(chǎn)生興趣。有關(guān)ANN的應(yīng)用研究很多,其中破產(chǎn)預(yù)測(cè)、金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及其在證券市場(chǎng)上的應(yīng)用等是主要的研究方向。鑒于此,本文將探究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行貸款處理中的應(yīng)用。無(wú)論從構(gòu)思上還是技術(shù)上講,將ANN應(yīng)用于預(yù)警系統(tǒng)都是一個(gè)重大的突破。該應(yīng)用不僅解決了利用傳統(tǒng)方式難以解決的非線性模型問(wèn)題,還克服了其它許多難題如缺乏自適應(yīng)性、低效率、低效益等,為預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
貸款風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警信號(hào)(或稱為預(yù)警征兆要素)可歸結(jié)為如下幾類:會(huì)計(jì)要素、信息要素、組織要素和商業(yè)行為。本文主要關(guān)注財(cái)務(wù)狀況方面的一些預(yù)警信號(hào),財(cái)務(wù)分析中透露的最重要的一個(gè)方面就是負(fù)債人的償還貸款能力。鑒于此,首先需要分析負(fù)債人的收益表和資產(chǎn)負(fù)債表,然后再分析其財(cái)務(wù)狀況、盈利能力和運(yùn)營(yíng)能力;這些研究分析包含了多種不同比率,其中最后一次分析結(jié)果決定了債務(wù)人的償款能力。這些不同的財(cái)務(wù)比率可分為以下四大類:盈利能力比率、運(yùn)營(yíng)能力比率、長(zhǎng)期還款能力和短期還款能力。此外,每一種能力又擁有一組屬于自己的具體衡量指標(biāo)。本文構(gòu)建了一個(gè)用來(lái)評(píng)估銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系包含以上四種能力,共計(jì)15項(xiàng)指標(biāo),如表1所示。
需要注意的是:在處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出數(shù)據(jù)時(shí),我們面臨的一個(gè)問(wèn)題就是如何定義輸入和輸出數(shù)據(jù)向量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)表示貸款風(fēng)險(xiǎn)的特征,包含許多連續(xù)變量;而輸出決策大都是布爾離散向量。這就說(shuō)明,當(dāng)貸款風(fēng)險(xiǎn)正常時(shí),輸出結(jié)果為(0,1);而當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)超過(guò)正常范圍時(shí),輸出結(jié)果為(1,0)。此外,所有數(shù)據(jù)都必須規(guī)范化,以便符合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入值的要求。為了便于描述結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,我們定義以下數(shù)學(xué)符號(hào)(如表2所示)。
表1 貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系
表2 本文中用到的數(shù)學(xué)符號(hào)
結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及方法為非線性系統(tǒng),特別是那些大型的、具有嚴(yán)重非線性特征系統(tǒng)的建模及結(jié)構(gòu)優(yōu)化給出了一條新的解決方案。采用結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型如圖1所示。
圖1 基于結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型
為了提高結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率,本文采用量化正交遺傳算法來(lái)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。量化正交遺傳算法的主要步驟如下:
(1)種群的初始化操作
步驟1依照下述公式對(duì)問(wèn)題的可行空間[L,U]進(jìn)行分割。
這里,L=[l1,l2,…,ln]T和U=[u1,u2,…,un]T分別指由優(yōu)化問(wèn)題所有n個(gè)自變量的下邊界及上邊界組成的集合,B是設(shè)計(jì)參數(shù),1k指第k位是1,其它位是0的一個(gè)n維列向量,Li和Ui分別表示類似于L和U的n維列向量。最終將優(yōu)化問(wèn)題的可行空間[L,U]分割成B個(gè)子空間,即[L1,U1],[L2,U2],…,[LB,UB]。
步驟2在問(wèn)題的各個(gè)子空間中,依照下述公式離散化各個(gè)自變量。假設(shè)自變量xi的可行域是[li,ui],那么xi可被量化成Q1個(gè)水平ai1,ai2,…,aiQ1,這里Q1為奇數(shù)。
步驟3從每個(gè)子空間中挑選出M1個(gè)染色體。首先構(gòu)造正交表LM1(QN1)=[αij]M1N,M1=QJ11,J1是滿足條件/(Q1-1)≥N≤的一個(gè)最小正整數(shù),而N指問(wèn)題相對(duì)應(yīng)的優(yōu)化維度。然后再?gòu)倪@QN1個(gè)組合里挑選出M1個(gè)組合來(lái)生成M1條染色體。
步驟4按照適應(yīng)度值的大小,從M1B條潛在染色體里選取其中最優(yōu)的G條來(lái)組成初始種群。
(2)交叉操作
步驟1假設(shè)要進(jìn)行交叉操作的兩個(gè)父代個(gè)體為:它們所決定的求解空間[lparent,uparent]為:
步驟2將父代個(gè)體的求解空間離散化。將求解空間[lparent,uparent]離散化成Q2(奇數(shù))份,如將第i維區(qū)間量化成βi1,βi2,…,βiQ2,其中:
步驟3將所有自變量進(jìn)行隨機(jī)分組。隨機(jī)生成F-1個(gè)整數(shù) 1<k1<k2<…<kF-1<n,對(duì)于每個(gè)染色體x=(x1,x2,…,xN),均可產(chǎn)生以下F個(gè)因素:
為第i個(gè)因素定義如下Q2個(gè)水平
步驟4應(yīng)用正交表從父代求解空間中選擇潛在子代點(diǎn)。構(gòu)造正交表,J2是滿足條件的一個(gè)最小正整數(shù);然后從這QF2個(gè)組合里挑選出M2個(gè)組合來(lái)生成相應(yīng)的M2個(gè)潛在子代。
步驟5接著從這M2個(gè)子代以及它們的兩個(gè)父代里,選取其中適應(yīng)度最高的兩個(gè)個(gè)體來(lái)作為該次交叉的結(jié)果。
步驟6如果交叉操作次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值,則停止交叉操作;否則,重復(fù)步驟2繼續(xù)執(zhí)行交叉操作。
(3)變異操作
步驟1從需要變異的個(gè)體集合中隨機(jī)選擇一個(gè)需要進(jìn)行變異操作的父代染色體。
步驟2然后隨機(jī)選取N個(gè)自變量中將要發(fā)生變異的一個(gè)來(lái)進(jìn)行操作。
步驟3使用微攝動(dòng)方法來(lái)獲得發(fā)生變異后的子代個(gè)體。微攝動(dòng)的具體操作如下:將步驟2中所選擇自變量的值依次微調(diào)為其初始值的,和倍,其中σ為設(shè)計(jì)參數(shù)。微調(diào)后就可獲得四個(gè)相應(yīng)的子代染色體。
步驟4從這四個(gè)子代及一個(gè)父代個(gè)體中選取最優(yōu)的一個(gè)來(lái)作為本次變異操作的結(jié)果。
步驟5如果當(dāng)前已進(jìn)行的變異操作次數(shù)已達(dá)到預(yù)設(shè)值,則停止變異操作;否則,繼續(xù)重復(fù)執(zhí)行變異操作。在每次迭代中,變異操作共執(zhí)行10次。
為了驗(yàn)證本文結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正確性和有效性,我們采用部分實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證本文方法的可行性和有效性。本文應(yīng)用40家公司的實(shí)際數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,對(duì)構(gòu)建的結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。然后采用10家公司的實(shí)際數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,對(duì)已經(jīng)學(xué)習(xí)好的結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)和測(cè)試。測(cè)試結(jié)構(gòu)如表3所示,不難看出,采用本文結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率非常好。本章中的應(yīng)用實(shí)例不僅驗(yàn)證了本文模型和方法的有效性,而且還證明結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理預(yù)警問(wèn)題的一個(gè)好工具。
表3 本文結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果
本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)可總結(jié)為:針對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題,設(shè)計(jì)了貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,基于結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,借助應(yīng)用實(shí)例證實(shí)了本文所提出的模型及方法的高效性,同時(shí)還證明了結(jié)構(gòu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理預(yù)警問(wèn)題的一個(gè)好工具。
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