王俐璇
摘要:本文結(jié)合現(xiàn)有研究成果建立評估指標(biāo)集,利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)建立內(nèi)部控制有效性評估模型,仿真實驗表明了模型的有效性。該方法為內(nèi)部控制有效性評估提供了一個實現(xiàn)途徑,可望為企業(yè)內(nèi)部控制有效性評估和執(zhí)行提供有利的依據(jù)。
關(guān)鍵詞:內(nèi)部控制 有效性 評估指標(biāo)
近年來,許多學(xué)者就內(nèi)部控制有效性評估問題展開了深入的研究。唐國平分析了內(nèi)部控制效率的內(nèi)涵、特征、形成路徑等,并設(shè)計了測度指標(biāo)體系,但側(cè)重定性分析。駱良彬設(shè)立三級指標(biāo)體系,指標(biāo)權(quán)重參照專家打分,采用層次分析法確定。韓傳模和汪士果引進(jìn)系統(tǒng)工程方法和模糊評價方法,對內(nèi)部控制評價。張福玲[4]建立四層評估體系進(jìn)行評估。不過,這些文獻(xiàn)中評估要素的作用由專家打分決定,受主觀因素影響,不同專家打分結(jié)果不一致。由于評估要素多,評估系統(tǒng)復(fù)雜,評估過程中層間有誤差積累,影響了評估質(zhì)量。本文把評估系統(tǒng)看成一個“黑盒子”,不考慮評估系數(shù)內(nèi)部傳遞過程,只從輸入與輸出數(shù)據(jù)出發(fā),建立ANFIS模型,客觀評估內(nèi)部控制有效性。
一、評估參數(shù)及量化
將評價體系分為目標(biāo)層、一級指標(biāo)、二級指標(biāo)和三級指標(biāo),其中三級指標(biāo)包括36個要素。采用39個三級指標(biāo)對紡織類外貿(mào)上市公司評估。將評價體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和具體因素層,其中具體因素層有27個指標(biāo)。本文經(jīng)反復(fù)比較和篩選,采用27個三級指標(biāo):組織架構(gòu),企業(yè)文化,管理哲學(xué)及風(fēng)格,管理人素質(zhì),人力資源政策,黨政聯(lián)席及審計委員會,社會責(zé)任,發(fā)展戰(zhàn)略,風(fēng)險分析,目標(biāo)設(shè)定,風(fēng)險識別,采購業(yè)務(wù),籌資業(yè)務(wù),固定資產(chǎn)業(yè)務(wù),生產(chǎn)業(yè)務(wù),存貨業(yè)務(wù),銷售業(yè)務(wù),資金管理與結(jié)算,對外投資業(yè)務(wù),研發(fā)管理,信息系統(tǒng),信息溝通方式,信息質(zhì)量,監(jiān)督組織,監(jiān)督主體,責(zé)任追究,監(jiān)督活動。
由于評估要素的精確數(shù)值難以確定,在量化過程中參考《會計法》、《企業(yè)內(nèi)部控制評價指引》、《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》、《獨立審計具體準(zhǔn)則》等文件和文獻(xiàn),將輸入分五級為非常有效、中等有效、基本有效、勉強(qiáng)有效和無效,并給予對應(yīng)的分值1、0.75、0.5、0.25和0。同理,將輸出分為優(yōu)、良、合格、不合格和極差5級,對應(yīng)分值為0.9至1、0.8至0.9、0.7至0.8、0.6至0.7、0.6分以下。
二、評估模型的實現(xiàn)
ANFIS同時具備模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點。結(jié)構(gòu)分為5層,第1層是將輸入變量模糊化;第2層是用來匹配模糊規(guī)則的前件,計算出每條規(guī)則的適應(yīng)度;第3層是對各規(guī)則的適應(yīng)度進(jìn)行歸一化運算;第4層計算后件輸出,該層節(jié)點均為自適應(yīng)節(jié)點,對每條規(guī)則進(jìn)行計算;第5層的作用是解模糊,得到精確輸出值,采用加權(quán)平均解模糊方法。
網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是對前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)的調(diào)整,ANFIS的建模主要包括參數(shù)辨識和結(jié)構(gòu)辨識,結(jié)構(gòu)辨識核心的內(nèi)容是輸入空間的劃分,本文采用基于減法聚類的ANFIS評估內(nèi)部控制有效性,步驟為:
(1)各權(quán)值初始化,如W(0)=[-0.2,0.2];
(2)輸入一訓(xùn)練樣本,準(zhǔn)備學(xué)習(xí);
(3)確定輸入輸出變量對應(yīng)的模糊集及其隸屬函數(shù),通過減法聚類得到高斯隸屬度函數(shù)寬度σ和中心c,計算隸屬度和非隸屬度函數(shù);
(4)進(jìn)行模糊推理,計算輸出表達(dá)式;
(5)對各規(guī)則的適應(yīng)度進(jìn)行歸一化運算,對網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值更新;
(6)計算出歸一化適應(yīng)度下對應(yīng)每一規(guī)則的后件輸出,解模糊化,得到精確輸出值;
(7)返回(2),學(xué)習(xí)到預(yù)置遍數(shù)或誤差小于設(shè)置值結(jié)束。
三、實驗與結(jié)論
實驗分成數(shù)據(jù)仿真、模型建立和測試評估三階段。數(shù)據(jù)仿真時,根據(jù)專家經(jīng)驗設(shè)置70組輸入與輸出數(shù)值,如輸入為:0.75,0.75,0.5,0.75,0.75,0.5,0.75,0.75,0.5,0.75,0.5,0.5,0.75,0.75,0.5,0.75,0.5,0.5,0.5,0.75,0.75,0.75,0.5,0.75,0.5,0.75,0.75,輸出為0.65。用其中50組作為訓(xùn)練樣本構(gòu)建模型,用另20組來測試,驗證模型的有效性。先對訓(xùn)練樣本減法聚類,確定隸屬度函數(shù)的個數(shù)和模糊規(guī)則,構(gòu)建ANFIS的初步模型。再將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到初始ANFIS模型,通過訓(xùn)練得到隸屬度函數(shù)的參數(shù),建立ANFIS模型。最后將另20組數(shù)據(jù)作為測試樣本。經(jīng)比較,輸出結(jié)果與仿真結(jié)果是一致的,說明方法是有效的。
目前大多數(shù)學(xué)者,采用三級評估系統(tǒng)估計有效性,控制要素作用由專家打分定,然而,不同專家評分結(jié)果有較大的差別,評估不夠客觀。本文撇開控制要素內(nèi)部邏輯聯(lián)系,只考慮輸入與輸出關(guān)系,構(gòu)建評估模型,仿真實驗結(jié)果表明提出方法是有效的。
參考文獻(xiàn):
[1]李連華,唐國平.內(nèi)部控制效率:理論框架與測度評價[J].會計研究,2012
[2]駱良彬.基于AHP的上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量模糊評價[J].審計研究,2008
[3]韓傳模.基于AHP 的企業(yè)內(nèi)部控制模糊綜合評價[J].會計研究,2009
[4]張福玲.企業(yè)內(nèi)部控制評價指標(biāo)體系的構(gòu)建.經(jīng)營與管理,2013
[5]笪文婷.紡織類外貿(mào)上市公司內(nèi)部控制信息披露研究[J].財會通訊,2013
[6]周小燕.我國企業(yè)內(nèi)部控制有效性評價指標(biāo)體系[J].財經(jīng)科學(xué),2012
[7]張進(jìn).直覺模糊綜合評判在目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J].吉林大學(xué)學(xué)報,2009endprint