中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險評價——基于模糊支持向量機融資風險評價方法

黃祺HUANG Qi

（湖南交通職業(yè)技術學院物流管理學院，長沙410132）

0 引言

目前，對高新技術企業(yè)融資風險評價的研究越來越受到學術界關注。蔣尹華、黃洪浪將人工智能中的案例推理技術運用于科技型中小企業(yè)融資風險的預測過程，通過構建融資風險預測管理案例庫，從算法選擇和關鍵特征值分析，制定合理方法實現(xiàn)融資風險預測管理的智能化[1]。黃德春、徐敏、馬慧妍從IT風險投資項目融資風險識別出發(fā)，建立起了IT風險投資項目融資風險評價指標，并應用網(wǎng)絡層次分析法模型解決評價過程中指標之間的依存和相互支配作用，通過細分風險的優(yōu)勢度比較，可以得到比較滿意的風險管理指南[2]。黃福寧通過巴特萊特球性檢驗（Bartlett Sphericity Test，BST）及因子分析，對技術創(chuàng)新投融資風險進行實證研究，得到貢獻較高的公共因子以及各個指標對公共因子的貢獻度，從而實現(xiàn)對指標體系的有效篩選[3]。

本文提出了基于模糊支持向量機的中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險評價方法，在分析融資風險多樣化、復雜化的同時研究融資問題的模糊邊界，巧妙地解決了維數(shù)問題，將風險的復雜非線性問題轉(zhuǎn)化為高維線性空間中的簡單問題，增強了風險評價的可靠性和控制力，為其控制與規(guī)避融資風險提供了參考依據(jù)。

1 中小型高新技術企業(yè)融資風險評價指標體系

本文綜合國內(nèi)外中小型高新技術企業(yè)融資實踐中遇到的風險，運用層析分析法將中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險分為3個基本類型和10個小類[3-4]，其風險指標體系如表1所示。

2 中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險評價模型構建

表1 中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險評價指標體系

式中FSVM中使用的懲罰因子常數(shù)C與標準SVM相比，si越小，ξi可以更大，則說明相應的樣本xi對優(yōu)化問題（1）所起的作用就越小。

求解最優(yōu)化模型（1），可以先構造下面的拉格朗日函數(shù)，即：

根據(jù)KKT條件，可以得到：

將方程式（3）、（4）和（5）帶入（2），則求最優(yōu)化問題（1）變成求解下面的二次規(guī)劃問題：

可以利用某一個支持向量機可得到：

得到模糊最優(yōu)分類函數(shù)：

從互補松弛條件（7）可以看出αi=0對應的訓練樣本點xi是被完全正確分類，0<αi

3 基于模糊支持向量的物流企業(yè)融資風險評價實證分析

評價樣本選取來自于2011-2013年某商業(yè)銀行524家中小型高新技術企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，采用基于模糊支持向量機的方法對融資風險進行評價。在FSVM中，每一個樣本不再精確屬于兩類中的哪一類，即每個風險樣本有一個模糊區(qū)間0

其中，1，-1分別表示訓練樣本中接受與拒絕的樣本數(shù)。設中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險因素中模糊支持向量機輸入變量為15個，輸出變量為1個。從樣本資料中選擇141個接受和379個拒絕樣本。設實驗參數(shù)為：C=2，ξ=0.001，σ=3，利用改進的粒子群優(yōu)化模糊支持向量機的核參數(shù)和懲罰因子，從而獲得最優(yōu)的核參數(shù)和懲罰因子。

圖1 改進的粒子群獲得最優(yōu)FSVM的核參數(shù)和懲罰參數(shù)

圖2 在最優(yōu)核參數(shù)和懲罰參數(shù)下FSVM與SVM的精度比較

通過對比模糊支持向量機與標準支持向量機方法，并結合圖1可以看出，模型的核參數(shù)選擇非常關鍵，利用改進的粒子群算法優(yōu)化模糊支持向量機數(shù)據(jù)描述的核參數(shù)，可以有效提高模糊支持向量機描述的泛化能力，從而界定風險模糊邊界，以反映風險變化和控制訓練樣本規(guī)模。

4 結論

①針對中小型高新技術企業(yè)融資過程中存在的模糊性和不確定性，提出基于模糊支持向量機的融資風險評價方法。

②通過改進的粒子群算法獲得FSVM的最優(yōu)懲罰參數(shù)和核參數(shù)。采用該方法對中小型高新技術企業(yè)初創(chuàng)期融資風險過程進行評價的實驗結果表明，該方法能有效對融資風險進行評價，為防范和規(guī)避融資風險提供依據(jù)。

[1]蔣尹華，黃洪浪.基于案例推理（CBR）的科技型中小企業(yè)融資風險研究[J].中國高新技術企業(yè)，2014（3）：160-163.

[2]黃德春，徐敏，馬慧妍.基于ANP（Analytic Network Process）的IT風險投資項目的融資風險評價研究[J].科技與經(jīng)濟，2011，（1）：71-74.

[3]黃福寧.構建技術創(chuàng)新投融資風險評價有效指標體系的實證研究[J].同濟大學學報（社會科學版），2009（8）：114-116.

[4]黃德紅，郭蓉.成長期科技型中小企業(yè)財務特征及融資策略研究[J].財會研究，2013（11）：51-52.