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    基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源消耗型企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究

    2012-06-06 07:21:56王積田孫婷婷
    關(guān)鍵詞:財務(wù)危機財務(wù)指標(biāo)能源消耗

    王積田,孫婷婷

    (東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,哈爾濱 150030)

    一、前言

    1.問題的提出

    Wind資訊中單行業(yè)數(shù)據(jù)輸出——石油加工、煉焦及燃料加工業(yè)版塊數(shù)據(jù)顯示,2008年5月至2011年2月累積虧損能源消耗型企業(yè)由18%上升至24%,截至2011年2月,累計應(yīng)收賬款凈額比去年同期增長23.62%,累計財務(wù)費用比去年同期增長23.93%,我國能源消耗型企業(yè)存在重大的應(yīng)收賬款回收困難和財務(wù)費用激增的財務(wù)風(fēng)險問題,因此,研究其財務(wù)預(yù)警具有重大的現(xiàn)實意義。

    研究財務(wù)預(yù)警問題開始于20世紀(jì)30年代的定性分析,當(dāng)時實用的有標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法、“四階段癥狀”分析法、流程圖分析法、“三個月資金周轉(zhuǎn)表”分析法以及管理評分法,由于定性分析具有較強的主觀性,因此引進了定量分析。Beaver(1966)提出單變量預(yù)警模型,Altman(1968)提出多變量Z值模型,Ohlson(1980)第一次使用多變量邏輯回歸模型研究企業(yè)的財務(wù)預(yù)警問題,Tam(1991)選取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行財務(wù)預(yù)警的研究,但發(fā)現(xiàn)其搜索全局最優(yōu)值能力較差,Clarence Tan(2006)較早地將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合起來,應(yīng)用于銀行財務(wù)預(yù)警方面,并對其進行了驗證,證明遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的實際操作性。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢,容易陷入局部最小值,因此引進了遺傳算法來克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷。

    2.能源消耗型企業(yè)的概念

    2010年我國能源消費量為32.5億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,同比增長了6%,能源消耗是日本的5倍,我國已成為全球名副其實的第一能源消耗大國。我國主要以消耗煤炭、石油和電力等能源為主,資料顯示,我國能源消耗型對GDP的增長貢獻(xiàn)率達(dá)到70%,也就是說,我國的財政收入70%都來自于能源消耗型企業(yè)的貢獻(xiàn)。

    能源消耗型企業(yè)一直是國內(nèi)外重點關(guān)注類企業(yè),是普遍存在的,翻閱資料對能源消耗型企業(yè)作一個歸納,能源消耗型企業(yè)作為資金和技術(shù)密集型企業(yè),以不可再生性自然能源的開采和初級加工為生產(chǎn)方式,以自然能源的擁有或獨占為其競爭優(yōu)勢,指的是在生產(chǎn)經(jīng)營過程中以消耗電力、能源,石油加工、煉焦及燃料加工、木材、冶金、熱力等能源,并且主營業(yè)務(wù)項目必須以這些不可避免消耗為基礎(chǔ),因此生產(chǎn)過程中對自然能源破壞巨大。如黑龍江省的上市公司寶泰隆、恒豐紙業(yè),吉林省的上市公司吉林化纖、利源鋁業(yè)等。

    3.財務(wù)預(yù)警的概念

    胡汝銀(2003)認(rèn)為,預(yù)警是一種超前的概念,是企業(yè)管理人員對產(chǎn)生的財務(wù)活動將來會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)歷衰敗或破產(chǎn)的預(yù)兆的情形下的一種事先預(yù)測活動。財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的研究,在我國目前還處在探索的階段。財務(wù)危機預(yù)警的含義也有各種各樣的觀點,整體上總結(jié)有代表性的觀點為:財務(wù)危機預(yù)警是在財務(wù)會計信息的基礎(chǔ)上,通過建立一些具有敏感性預(yù)警指標(biāo),同時觀察這些指標(biāo)的變化趨勢,對企業(yè)未來可能或?qū)⒚媾R的財務(wù)危機進行準(zhǔn)確的監(jiān)控和預(yù)測。因此,財務(wù)危機預(yù)警主要是指在財務(wù)危機發(fā)生以前,詳細(xì)記錄財務(wù)危機產(chǎn)生的原因,從而采取措施,最終產(chǎn)生處理結(jié)果等,把事后控制變?yōu)槭虑翱刂?、事中控制,防患企業(yè)財務(wù)危機于未然。

    二、基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

    1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

    BP(Back-Propagation Neural Network)理論,是無前饋的前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成,根據(jù)Widrow-h(huán)off理論,利用多重隱含層從后往前更新權(quán)重,并最終達(dá)到減少運行結(jié)果誤差的理論模型,其原理就是模擬人腦運作機制組成的人工智能技術(shù),由神經(jīng)元、連接神經(jīng)元的權(quán)值和閾值,非線性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,通過外界的事物特點結(jié)合自己的功能對結(jié)果呈現(xiàn)興奮或抑制的狀態(tài),從而自我調(diào)節(jié)達(dá)到最好輸出狀態(tài)的非線性模型。其隱含層存在多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似于有導(dǎo)師的指引,一步步的進行。通過樣本Xn(n=1,2,3……)構(gòu)成輸入層C1,通過權(quán)值和閾值連接到隱含層C2,之后傳播到輸出層C3,如果輸出結(jié)果與期望結(jié)果有誤差,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會發(fā)揮它的功效,將結(jié)果通過隱含層返回到輸入層的各個神經(jīng)元,神經(jīng)元自我調(diào)節(jié)后再次以第一步進行傳播,直到達(dá)到期望結(jié)果。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運行時,初始權(quán)值和閾值是MATLAB隨機賦予的,但是輸入層、隱含層和輸出層激活函數(shù)是需要設(shè)定的,根據(jù)經(jīng)驗,文章設(shè)定‘tansig’,‘tansig’,‘purelin’為各層激活函數(shù),‘trainlm’為LM優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,認(rèn)賬沒有采用梯度‘traingd’算法,是因為在實際運用到‘traingd’算法時收斂速度較慢。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有如下缺陷:其一,訓(xùn)練時間較長;其二,容易陷入局部最小值,而非全局最優(yōu)值。

    2.遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

    遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種進化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物競天擇、適者生存”的演化法則,先把問題參數(shù)編碼為染色體,生成初始群體,利用適應(yīng)度評估,再利用迭代的方式進行選擇操作、交叉操作以及變異等運算來交換種群中染色體的信息,最終升成符合優(yōu)化目標(biāo)的染色體?;谶z傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效結(jié)合,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劣勢是其初始閾值和權(quán)值的隨機性,使其在進行全局搜索時,較慢或較難地尋找全局最優(yōu)值,而且會很可能陷入局部最優(yōu)值,而遺傳算法有效地避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所擔(dān)心的問題,利用其全局搜索能力恰好能為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到較優(yōu)的初始閾值和權(quán)值,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反過來又巧妙運用其算法回避了遺傳算法中的衡量函數(shù)。

    遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要步驟為:其一,保證優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)相同、這樣才能夠保持口徑一致,如:文章實證部分BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為8-15-1,遺傳算法優(yōu)化時拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)需要保持一致,這樣才具有可比性;其二,確定遺傳算法優(yōu)化參數(shù),如種群規(guī)模、學(xué)習(xí)速率、最大迭代次數(shù)等;最后,利用遺傳算法計算出該個體的適應(yīng)度值,通過選擇、交叉、變異等過程尋求最優(yōu)個體,得到最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化權(quán)值和閾值。其中,參數(shù)編碼采用的是實數(shù)(浮點數(shù))編碼,非二進制編碼,算法編碼長度公式為:

    其中,R為輸入神經(jīng)元個數(shù),S1為隱含層神經(jīng)元個數(shù),S2為輸出層神經(jīng)元個數(shù),如表1所示。

    表1 基本控制要素列表

    三、實證分析

    1.實驗設(shè)計步驟

    通過研究分析,文章將我國能源消耗型企業(yè)2009年的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為研究樣本,2010年作為測試樣本,其設(shè)計步驟如下:

    第一,將能反映能源消耗型企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)一一列示,見表2,其中有24個財務(wù)指標(biāo)能如實反映每股指標(biāo)、償債能力、資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、營運能力和成長能力。

    第二,利用SPSS16.0軟件,篩選指標(biāo),進行F檢驗和T檢驗,總結(jié)出哪些財務(wù)指標(biāo)具有顯著性。

    第三,運用 MATLAB7.0軟件,將2009年和2010年篩選指標(biāo)歸一化到[-1,1]之間,帶入設(shè)置好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,得出收斂圖并分析運行結(jié)果。

    第四,運用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得出誤差較小的模型,從而得到優(yōu)化后的輸入層到隱含層的權(quán)值和閾值,隱含層到輸出層的權(quán)值和閾值。

    第五,對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類誤差大小情況。

    2.樣本選取

    我國以財務(wù)危機為標(biāo)準(zhǔn)將上市企業(yè)分為非ST(Special Treat)企業(yè)和ST企業(yè),其中,ST企業(yè)指的是證券交易所對經(jīng)審計連續(xù)兩年兩個會計年度的凈利潤均為負(fù)值,或其它壯況出現(xiàn)異常的上市公司股票交易進行特別處理的企業(yè);反之為非ST企業(yè)。從中國證券會對ST公司進行特別處理的具體運作過程來看,滬深兩個證券交易所是根據(jù)上市公司(t-1)年的財務(wù)狀況來決定在第t年是否對該公司實施特別處理。而當(dāng)年上市公司的財務(wù)報告一般在第二年的4月31日向社會公布,所以,本文選取的能源消耗型企業(yè)是2010年被認(rèn)定為財務(wù)危機的企業(yè)。

    為了使模型建立和檢驗更好的實用性,首先將企業(yè)范圍限定為黑龍江省。由已查數(shù)據(jù)可知,黑龍江省上市的能源消耗型企業(yè)較少,只有10多家,實證結(jié)論未必帶有普遍性;隨之將企業(yè)范圍擴大至東北三省,剔除缺失財務(wù)數(shù)據(jù)的39家上市企業(yè)建立模型并檢驗,實證結(jié)果也不夠典型;文章選取了全國范圍內(nèi)寶泰龍、露天煤業(yè)、山西焦化等99個非ST企業(yè),ST黑化、ST化工等57個ST企業(yè)。一般來說,ST企業(yè)與非ST企業(yè)的樣本數(shù)量應(yīng)為1∶1,但在實際情況中,非ST企業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于ST企業(yè),所以,將ST企業(yè)與非ST企業(yè)比例縮減為2∶1。文章以2009年156家上市能源消耗型企業(yè)為訓(xùn)練樣本,2010年40家上市能源消耗型企業(yè)為檢驗樣本。

    3.指標(biāo)選取

    選擇恰當(dāng)?shù)呢攧?wù)指標(biāo)是判斷企業(yè)財務(wù)預(yù)警的根本標(biāo)準(zhǔn),為了全面準(zhǔn)確地反映能源消耗型企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,本文指標(biāo)的選擇是圍繞著企業(yè)每股指標(biāo)、盈利能力、償債能力、成長能力、營運能力和資本結(jié)構(gòu)進行的,具有科學(xué)性、客觀性、準(zhǔn)確性和可操作性等特點。

    第一,反映企業(yè)盈利能力的原則。企業(yè)盈利是其償還債務(wù)的主要資金來源,因此,企業(yè)的盈利能力越強,到期償還債務(wù)越有保障,發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能性會越小。

    第二,體現(xiàn)企業(yè)償債能力的原則。能源消耗型企業(yè)的規(guī)模較大,投入資金大,項目周期較長,而這些項目的資金保證需要大規(guī)模、長期的資金支持。需要比其他的企業(yè)支出更多的初始成本,因此,能源消耗企業(yè)需要籌集更多的資金,償債能力可以體現(xiàn)其資金運營情況。

    第三,可操作性原則。有些財務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)很難獲得,需要耗費大量的人力和物力,所以選擇在數(shù)據(jù)庫中容易取得的指標(biāo)。

    財務(wù)數(shù)據(jù)來自瑞思(http://www.resset.cn/cn/)數(shù)據(jù)庫和齊魯證券通達(dá)信股票軟件,選取財務(wù)指標(biāo)如表2所示。

    4.數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理包括指標(biāo)顯著性篩選和數(shù)據(jù)歸一化。由于選取指標(biāo)具有經(jīng)驗性,首先將,選24個指標(biāo)進行顯著性檢驗,以0.05為顯著性區(qū)分標(biāo)準(zhǔn),實驗結(jié)果如表3(結(jié)果運行來自SPSS16.0)所示。一般來說,將顯著性概率小于0.05的指標(biāo)區(qū)分非ST企業(yè)和ST企業(yè),從表1得到,顯著性小于等于0.05 的指標(biāo)有 8 個,其中包括 X1、X2、X3、X4、X9、X17、X21、X23;也就是說,影響 ST 企業(yè)與非ST企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)有8個,剔除不具有顯著性的16個財務(wù)指標(biāo)。

    其次,進行數(shù)據(jù)歸一化。數(shù)據(jù)歸一化是指對搜集到的財務(wù)指標(biāo)執(zhí)行相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進行統(tǒng)一化,譬如本文所選取的指標(biāo)有相對數(shù)管理費用率和絕對數(shù)營運資金等,在進行結(jié)構(gòu)訓(xùn)練時由于數(shù)值類別不一樣會對實驗結(jié)果有較大影響,數(shù)據(jù)歸一化的可選范圍有[-1,1]和[0,1]等等,由于 ST 企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)涉及到負(fù)值,所以將范圍設(shè)定為[-1,1]之間,最大的數(shù)值為1,最小的數(shù)值為-1,其余的數(shù)值都在[-1,1]之間,其中歸一化的函數(shù)為:

    表2 選取指標(biāo)列表

    本文運用的是MATLAB7.0程序,數(shù)據(jù)歸一化后得到矩陣為:

    表3 獨立樣本檢驗

    X23-2.439 0.017 Y 1.294 0.199 N X24

    5.模型構(gòu)建和實證分析

    結(jié)果分析見表4。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂圖

    表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析

    為了便于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差率較小,所以仍舊沿用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的8-15-1的結(jié)構(gòu),運行MATLAB7.0,通過18次迭代,結(jié)果如圖3所示。

    與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣,選擇0.5作為分割點,如果預(yù)測值小于0.5,則預(yù)測判為非ST企業(yè),反之則為ST企業(yè)。

    利用遺傳算法優(yōu)化的輸入層到隱含層的連接權(quán)值W1=

    圖3 遺傳算法優(yōu)化收斂圖

    隱含層到輸出層的連接權(quán)值W2=

    [0.6779-0.6469 0.3408-0.4814 0.1510-0.4163-0.6165-0.2787-0.4084 0.3337-0.8999-0.0870 0.4345 0.7891 0.8887]

    輸入層到隱含層的閾值B1=[0.8185 0.7801 0.3461 0.1599-0.3835-0.6820-0.6044-0.2623 0.628-0.9782-0.3127 0.2998-0.0161-0.1865 0.4418]

    隱含層到輸出層的閾值B2=0.1916

    運用優(yōu)化模型整理的結(jié)果如表5所示。

    表5 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析

    結(jié)果分析,非ST企業(yè)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%,ST企業(yè)也達(dá)到了55%,總體達(dá)到了80%,結(jié)果較好。

    6.實證小結(jié)

    結(jié)果表明,基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤判率減少了10%,迭代次數(shù)也由73次降到18次。這是利用了遺傳算法的特性,將財務(wù)指標(biāo)編碼成染色體,通過選擇操作、交叉操作和變異操作最后得到優(yōu)化的權(quán)值與閾值,比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機初始的權(quán)值與閾值更具有可行性,因為隨機初始的權(quán)值與閾值不一定是最優(yōu)的,有可能是最差的,需要不斷的嘗試去尋找最適合的權(quán)值與閾值,而遺傳算法的優(yōu)化功能使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時直接達(dá)到較好的效果,容易找到全局最優(yōu)值,訓(xùn)練速度更快,此方法優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行企業(yè)財務(wù)風(fēng)險識別,構(gòu)建模型是具有可行性的。

    文章運行效果較好,唯一不足的是誤判ST企業(yè)的比例一直較高,由于訓(xùn)練樣本選取的數(shù)量較少,沒有得出特別好的非線性模型,導(dǎo)致結(jié)果會有一些不理想。因此,文章構(gòu)建的基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性仍需在實踐中進行檢驗與完善。

    四、建議

    能源消耗型企業(yè)是我國的傳統(tǒng)企業(yè),也是我國最重視的企業(yè),在我國經(jīng)濟發(fā)展中占有舉足輕重的位置。根據(jù)本文的研究,得出以下預(yù)防財務(wù)風(fēng)險的建議。

    第一,建立財務(wù)危機意識。企業(yè)如果想較好地預(yù)防財務(wù)風(fēng)險,首先,需要建立財務(wù)危機意識,建立財務(wù)危機意識培訓(xùn)系統(tǒng),有專業(yè)的培訓(xùn)講師對目前我國由于財務(wù)風(fēng)險處理不當(dāng)導(dǎo)致能源消耗型企業(yè)破產(chǎn)的例子進行分析,讓企業(yè)人員充分意識到財務(wù)危機意識的重要性,讓企業(yè)人員明白財務(wù)預(yù)警并不是空談,而是與企業(yè)的經(jīng)營密切相關(guān)的。其次,較為重要的一點是針對企業(yè)的管理層,對管理層的要求需要更多一些,管理人員需要對企業(yè)的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)有充分的了解并積累實戰(zhàn)經(jīng)驗,對于預(yù)警系統(tǒng)有充分的了解和認(rèn)知。

    第二,建立指標(biāo)性預(yù)警系統(tǒng)。預(yù)警系統(tǒng)是企業(yè)在發(fā)展過程中防止偏離預(yù)期經(jīng)營目標(biāo)而建立的報警系統(tǒng),主要是對將來可能發(fā)生的財務(wù)風(fēng)險進行預(yù)測與防范的一種措施。能源消耗型企業(yè)在經(jīng)營過程中稍有一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)紕漏都會引發(fā)財務(wù)風(fēng)險問題,所以,充分發(fā)揮財務(wù)預(yù)警功能已成為各企業(yè)管理當(dāng)局、投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者共同關(guān)注的問題。能源消耗型企業(yè)要時刻關(guān)注影響財務(wù)風(fēng)險的財務(wù)指標(biāo),如本文所選數(shù)據(jù)剔除后的8個財務(wù)指標(biāo),如經(jīng)營活動現(xiàn)金流量、資產(chǎn)凈利率、管理費用率、存貨周轉(zhuǎn)率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等,這些具有顯著性的指標(biāo),一旦發(fā)生異常,必然會引起企業(yè)財務(wù)風(fēng)險甚至導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。因此,其他能源消耗型企業(yè)可以借鑒本文提出的遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模型,為各自企業(yè)建立指標(biāo)性預(yù)警系統(tǒng)。企業(yè)管理者在經(jīng)營過程中,需要對所選財務(wù)指標(biāo)制定標(biāo)準(zhǔn)系數(shù),一旦與標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)不符就需要提高警惕,制定相應(yīng)措施,保持企業(yè)的健康發(fā)展。

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