BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在中小企業(yè)融資征信評(píng)估中的應(yīng)用

張洪源+李華

摘 要：在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境中，金融機(jī)構(gòu)希望能夠收集和分析大量科技型中小企業(yè)日常交易行為的數(shù)據(jù)，判斷其業(yè)務(wù)范疇、經(jīng)營(yíng)狀況、信用狀況、企業(yè)定位、資金需求和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，在大數(shù)據(jù)移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的大背景下，征信數(shù)據(jù)的共享和獲取方式正在發(fā)生著根本的變化。利用互聯(lián)網(wǎng)手段進(jìn)行業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品推廣的科技型中小企業(yè)已占有較大比例。為使中小企業(yè)更加科學(xué)有效地得到融資以及融資機(jī)構(gòu)選擇合適的中小企業(yè)，在分析中小企業(yè)融資征信評(píng)估方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，通過(guò)建立科學(xué)的中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建了融資征信評(píng)估方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

關(guān)鍵詞：中小企業(yè)；融資征信；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一、中小企業(yè)融資征信評(píng)估應(yīng)用中BP模型分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最主要是用來(lái)分類和預(yù)測(cè)，是一種以梯度下降法為學(xué)習(xí)規(guī)則、按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)反向傳播來(lái)調(diào)整神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)層次之間的權(quán)值和臨界值，最終達(dá)到誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理類似于人類的神經(jīng)元，單個(gè)神經(jīng)元并不復(fù)雜而且功能有限，當(dāng)大量神經(jīng)元構(gòu)成一個(gè)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，才能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中的各種行為。它的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層，隱含層可單可多，是決定整個(gè)我那個(gè)落復(fù)雜性的層次，就像人類的成長(zhǎng)一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行刺激，對(duì)事物做出正確的判斷。

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation）是由Rumelhart和Mccelland于1986年提出的，它是一種多層網(wǎng)絡(luò)的“逆推”學(xué)習(xí)算法，是目前應(yīng)用最為廣泛和成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。其基本思想是：學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成，正向傳播時(shí)，輸入樣本從輸入層輸入，經(jīng)隱層逐層處理后傳向輸出層，若輸出層的實(shí)際輸出與期望值不符，則轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播階段，誤差的反向傳播是將誤差以某種形式通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，從而或得各層單元的誤差信號(hào)，此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)過(guò)程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)，具有3層及以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱含層和輸出層，上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，每一層神經(jīng)元之間無(wú)連接。輸入層和隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)（激活函數(shù)）在實(shí)際應(yīng)用中一般采用S型函數(shù)（Logsig）： ，輸出層的傳遞函數(shù)是線性函數(shù)，一般用pureline表示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程大體包括八個(gè)步驟，一是選取并輸入研究樣本，二是對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，三是根據(jù)研究目的創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)模型，四是設(shè)定各種參數(shù)初始值，五是對(duì)建好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多次訓(xùn)練，六是模擬輸出結(jié)果，七是調(diào)整參數(shù)值，八是仿真預(yù)測(cè)。此處僅做簡(jiǎn)單介紹，具體結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)原理的參考資料很多，讀者可自行查閱楊德平等的《經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法及MATLAB實(shí)現(xiàn)》一書(shū)。

3.中小企業(yè)融資征信指標(biāo)體系建立

本文利用因子分析法對(duì)反應(yīng)企業(yè)信用狀況的指標(biāo)進(jìn)行整理分析，選取方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上并且特征根大于1的變量指標(biāo)作為公因子，最終選取了15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合反映中小企業(yè)的信用狀況，包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)和速動(dòng)比率、銷售毛利率、資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率、應(yīng)收賬款與存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率。采用如下公式對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理： 其中，Xj為原始數(shù)據(jù)的均值； 為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差， 。

二、中小企業(yè)融資征信評(píng)估的BP模型構(gòu)建

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層、隱含層及輸出層的設(shè)計(jì)

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，一般預(yù)測(cè)問(wèn)題都可以通過(guò)3層網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中，輸入和輸出神經(jīng)元數(shù)目是根據(jù)輸入向量和研究目標(biāo)確定。本文選擇了15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為輸入，因此輸入層神經(jīng)元數(shù)為15，輸出層神經(jīng)元的數(shù)量由信用評(píng)價(jià)結(jié)果的模式確定，輸出“1”表示中小企業(yè)信用正常，用輸出“0”表示中小企業(yè)信用較差，因此可以設(shè)定輸出層神經(jīng)元的數(shù)量為1。隱層神經(jīng)元數(shù)可以按照經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定：

其中，L表示最小隱層神經(jīng)元數(shù)目，N表示最大隱層神經(jīng)元數(shù)目μ代表輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，η代表輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，α一般取1。因此，可以估計(jì)最佳隱層的神經(jīng)元數(shù)目在5-31之間。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建、訓(xùn)練及結(jié)構(gòu)確定

本文在進(jìn)行樣本設(shè)計(jì)時(shí)，隨機(jī)選取我國(guó)2016年50家上市公司為樣本，采用上述指標(biāo)體系作為輸入元素，信用評(píng)價(jià)結(jié)果為目標(biāo)函數(shù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模擬。其中，學(xué)習(xí)樣本為前40家企業(yè)，最后10家企業(yè)為檢驗(yàn)樣本。輸入函數(shù)用minmax（P）表示，隱層與輸出層傳遞函數(shù)上文已作說(shuō)明。對(duì)于訓(xùn)練函數(shù)的采用，本文利用5-31之間的不同神經(jīng)元數(shù)就traingdx函數(shù)、traingd函數(shù)和trainglm函數(shù)進(jìn)行了訓(xùn)練，訓(xùn)練的誤差結(jié)果如下表所示，由此可知，采用trainglm訓(xùn)練函數(shù)時(shí)平均誤差最小，并且由訓(xùn)練速度圖像（此處省略）可以看出，trainglm訓(xùn)練函數(shù)的收斂速度也是最快的。

在采用斂速度最快的trainglm訓(xùn)練函數(shù)時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為17時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差是最小的，如下表所示，這表明此時(shí)對(duì)函數(shù)的逼近效果最好，而且經(jīng)過(guò)5次訓(xùn)練就已經(jīng)達(dá)到了目標(biāo)誤差。因此，選隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為17。

最后，由原始數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值的擬合圖可以看出，相對(duì)誤差都很小，說(shuō)明采用trainlm訓(xùn)練函數(shù)和隱層神經(jīng)元數(shù)為17的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)效果良好，可用作中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型。

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)證分析

由于篇幅有限，此處實(shí)證分析結(jié)果的圖表已省略，只進(jìn)行文字性的統(tǒng)計(jì)描述。根據(jù)已經(jīng)訓(xùn)練優(yōu)良的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)2016年我國(guó)50家中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)，由前40家中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)結(jié)果可知，各中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)仿真值中數(shù)值最高的是第7家，接近“1”；數(shù)值最低是第35家，幾乎為“0”，在最后10家企業(yè)的信用仿真值中（如下表）也可看出各中小企業(yè)之間的信用評(píng)價(jià)結(jié)果差異很大，并且接近其實(shí)際信譽(yù)度。

三、結(jié)論

本文建立了我國(guó)中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，據(jù)此構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以2016年40家上市公司為學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，并對(duì)剩下的10家公司進(jìn)行仿真，對(duì)我國(guó)上市的50家中小企業(yè)進(jìn)行了信用評(píng)價(jià)，經(jīng)試驗(yàn)后比較發(fā)現(xiàn)，利用trainlm函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)模型達(dá)到的效果最好，因?yàn)槠涫諗克俣仁亲羁觳⑶艺`差是最小的。根據(jù)最后的模型輸出結(jié)果可知，不同中小企業(yè)間的信用評(píng)價(jià)結(jié)果不同，并且經(jīng)過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)的預(yù)測(cè)結(jié)果與其真實(shí)信用評(píng)價(jià)相近，由此可知，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)是可行且較為準(zhǔn)確的。因此，中小企業(yè)可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自身的信用進(jìn)行定期的監(jiān)測(cè)，以保持企業(yè)自身良好的信譽(yù)度。同時(shí)，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)也可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中小企業(yè)的信用作出客觀實(shí)際的真實(shí)評(píng)價(jià)，甄選出信譽(yù)度良好的中小企業(yè)從而有效控制融資風(fēng)險(xiǎn)，減少不良貸款事件的發(fā)生。

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作者簡(jiǎn)介：張洪源（1992- ），男，漢族，四川渠縣人，在讀碩士，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)；李華（1992- ），男，漢族，河北定州人，在讀碩士，人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)，河北大學(xué)人口研究所，研究方向：人口與經(jīng)濟(jì)endprint