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    基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)藥企業(yè)財(cái)務(wù)壓力測試研究

    2021-08-09 11:01王正軍王結(jié)晶崔浩哲
    會(huì)計(jì)之友 2021年16期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主成分分析

    王正軍 王結(jié)晶 崔浩哲

    【關(guān)鍵詞】 主成分分析; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 財(cái)務(wù)壓力測試

    【中圖分類號】 F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號】 1004-5937(2021)16-0032-07

    一、引言

    當(dāng)前,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出速度變化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)力轉(zhuǎn)化三個(gè)發(fā)展特點(diǎn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式由高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。由此,我國企業(yè)將面臨經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、競爭態(tài)勢升級系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),來自內(nèi)外部環(huán)境的財(cái)務(wù)壓力會(huì)與日俱增[1]。財(cái)務(wù)壓力是指企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)所面臨的由內(nèi)外部環(huán)境產(chǎn)生并傳導(dǎo)至財(cái)務(wù)層面的壓力。技術(shù)的更迭、經(jīng)濟(jì)增長的速度放慢、制度和政策轉(zhuǎn)變所產(chǎn)生的沖擊,導(dǎo)致企業(yè)面臨復(fù)雜多樣的財(cái)務(wù)壓力。而企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力關(guān)系到一個(gè)企業(yè)能否健康持續(xù)發(fā)展,若不加管控導(dǎo)致財(cái)務(wù)壓力積聚,可能會(huì)致使財(cái)務(wù)狀況惡化、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劇增,進(jìn)而誘發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī),可能演變?yōu)槠髽I(yè)財(cái)務(wù)舞弊行為,甚至走向破產(chǎn)。鑒于此,構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)壓力測試體系有助于企業(yè)及早測試壓力等級并發(fā)現(xiàn)壓力根源,及時(shí)統(tǒng)籌規(guī)劃、協(xié)調(diào)管控,避免企業(yè)落入財(cái)務(wù)困境。

    醫(yī)藥行業(yè)作為關(guān)乎國計(jì)民生的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),是《中國制造2025》的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域,是推進(jìn)我國醫(yī)療體制改革和供給側(cè)改革的重要抓手。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看,目前,我國醫(yī)藥企業(yè)面臨低端供應(yīng)過剩,高端供應(yīng)不足的結(jié)構(gòu)性失調(diào),推進(jìn)改革勢在必行。從產(chǎn)業(yè)特征而言,醫(yī)藥行業(yè)是一個(gè)多元化的特殊行業(yè),由于其外部性比較強(qiáng),政府政策引導(dǎo)和規(guī)范等方面的規(guī)制比較嚴(yán)格,該產(chǎn)業(yè)對國家政策敏感,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高;其中,藥品研發(fā)和生產(chǎn)企業(yè)屬于典型的資金密集型行業(yè),其高成本、高杠桿率的特點(diǎn),決定著該行業(yè)財(cái)務(wù)壓力相對較高。潛在的財(cái)務(wù)壓力一旦蔓延為財(cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā),將為醫(yī)藥企業(yè)帶來不可預(yù)估的損失。例如,2019年5月證監(jiān)會(huì)報(bào)告證實(shí)康美藥業(yè)存在財(cái)務(wù)造假行為,2019年6月財(cái)政部聯(lián)合國家醫(yī)保局對77家藥企進(jìn)行會(huì)計(jì)核查,對醫(yī)藥行業(yè)提出嚴(yán)格的合法合規(guī)經(jīng)營要求,使醫(yī)藥企業(yè)高度關(guān)注自身的財(cái)務(wù)健康。與此同時(shí),新型冠狀病毒肺炎、禽流感等一系列高度傳染病頻發(fā),醫(yī)藥企業(yè)的應(yīng)急治療體系與管理水平面臨新的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。這既是推進(jìn)醫(yī)療體制改革的必然要求,又是推進(jìn)醫(yī)藥行業(yè)供給側(cè)改革的重要體現(xiàn)。提高醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展水平的可持續(xù)性,對促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級具有重要意義。因此,在新形勢下構(gòu)建醫(yī)藥制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)壓力測試體系對于醫(yī)藥企業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展是十分必要的。

    二、文獻(xiàn)回顧與評述

    (一)財(cái)務(wù)壓力

    學(xué)術(shù)界尚未對“財(cái)務(wù)壓力”形成統(tǒng)一權(quán)威的定義。從財(cái)務(wù)角度,財(cái)務(wù)壓力是指對公司形成的行為壓迫,主要包括償債壓力、保殼壓力、保盈壓力和現(xiàn)金流壓力[2],是形成財(cái)務(wù)舞弊的直接原因。借用心理學(xué)與物理學(xué)對壓力的定義,指出財(cái)務(wù)壓力指企業(yè)內(nèi)、外部環(huán)境作用于財(cái)務(wù)活動(dòng)形成的,從而反作用于財(cái)務(wù)活動(dòng)與經(jīng)營活動(dòng),主要來自于政府、股東、債權(quán)人、管理者、員工、供應(yīng)商、購買商、競爭者八個(gè)方面[3]。

    針對財(cái)務(wù)壓力的表現(xiàn)形式及影響,國內(nèi)外學(xué)者開展實(shí)證研究,從不同角度進(jìn)行闡述。Hernando et al.[4]特別關(guān)注企業(yè)財(cái)務(wù)狀況與生產(chǎn)要素需求之間的非線性關(guān)系,結(jié)果表明,企業(yè)財(cái)務(wù)狀況影響企業(yè)活動(dòng),當(dāng)財(cái)務(wù)壓力超過一定閾值時(shí)影響更加強(qiáng)烈。Wells[5]認(rèn)為,財(cái)務(wù)舞弊始于特定條件,其一是財(cái)務(wù)目標(biāo)過高,其二是管理者面臨來自股東、債權(quán)人、利益相關(guān)者的壓力,即盈利壓力與償債壓力。Brown et al.[6]認(rèn)為,投資者以分析師的盈余預(yù)測為準(zhǔn)判斷上市公司的未來預(yù)期,在此產(chǎn)生的外部盈利壓力使得管理者實(shí)施財(cái)務(wù)重述的動(dòng)機(jī)增強(qiáng)。Merchant[7]認(rèn)為,財(cái)務(wù)壓力傾向于增加經(jīng)理操縱業(yè)績指標(biāo)的發(fā)生率。李澤瑜[8]從財(cái)務(wù)壓力視角研究農(nóng)村信用社提升經(jīng)營績效的對策,主要表現(xiàn)為籌資成本高、業(yè)務(wù)經(jīng)營創(chuàng)新度低、資金來源受限。吳國萍等(2010)應(yīng)用Logistic回歸模型從財(cái)務(wù)壓力的償債壓力、保殼壓力、保盈壓力、現(xiàn)金流壓力等表現(xiàn)研究資本市場信息披露違規(guī)動(dòng)因,表明除現(xiàn)金流壓力外其他壓力與其影響顯著。曾月明等[9]選取有披露違規(guī)行為的公司作為控制樣本,運(yùn)用Logistic模型,剔除現(xiàn)金流壓力變量,以盈利壓力和償債壓力作為測度財(cái)務(wù)壓力的指標(biāo),發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)壓力大的上市公司更易發(fā)生信息披露違規(guī)行為。李剛等[10]選取制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本,分析表明,通過直接傳導(dǎo)機(jī)制償債壓力與間接傳導(dǎo)機(jī)制營運(yùn)能力和盈利能力作用于財(cái)務(wù)壓力對企業(yè)的投資行為存在影響,但施壓效果直接傳導(dǎo)比間接傳導(dǎo)顯著。王虹等[11]運(yùn)用因子分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和修正瓊斯模型進(jìn)行實(shí)證研究公司治理效率、財(cái)務(wù)壓力與盈余管理之間的關(guān)系,從績效壓力和稅負(fù)壓力兩個(gè)角度評價(jià)財(cái)務(wù)壓力,研究發(fā)現(xiàn)公司治理效率越低,兩個(gè)壓力越大,盈余管理動(dòng)機(jī)越強(qiáng)。同時(shí),公司治理效率的提高能使績效壓力對盈余管理的影響起到抑制作用,卻無法控制稅負(fù)壓力對盈余管理的影響,且稅負(fù)壓力對公司治理效率與盈余管理的調(diào)節(jié)作用存在行業(yè)差異。

    (二)財(cái)務(wù)壓力測試

    由于財(cái)務(wù)壓力概念的尚未統(tǒng)一,現(xiàn)有學(xué)者評價(jià)財(cái)務(wù)壓力的方式各不相同。財(cái)務(wù)壓力測試模型的研究成果主要包括GMM系統(tǒng)估計(jì)器、面板數(shù)據(jù)器、二元VAR、FCF壓力測試機(jī)制、選取多變量模型、管理熵等測試方法。國外研究在20世紀(jì)90年代就已經(jīng)出現(xiàn)了早期的測試方法?;镜墓浪惴椒ㄊ强紤]一系列公司成果,并將每個(gè)成果與財(cái)務(wù)壓力相關(guān)聯(lián),后者通過與還本付息相關(guān)的財(cái)務(wù)壓力以及公司的基本凈債務(wù)狀況來衡量,對于連續(xù)變量,估計(jì)方法由Arellano et al.[12]提出并由Blundell et al.[13]詳細(xì)研究的GMM系統(tǒng)估計(jì)器組成。Benito et al.[14]使用大公司面板數(shù)據(jù)方法研究財(cái)務(wù)壓力對西班牙企業(yè)公司行為的影響,選取固定投資、庫存、就業(yè)(區(qū)分長期和臨時(shí)合同雇員)和紅利政策為控制變量,結(jié)果表明財(cái)務(wù)壓力具有顯著影響,特別是投資和就業(yè)方面,相較于臨時(shí)就業(yè),對長期就業(yè)的影響更明顯。Hernando et al.[4]使用1985—2001年期間西班牙公司的大樣本面板數(shù)據(jù),分析企業(yè)財(cái)務(wù)壓力對其投資和就業(yè)決策的影響。Cevik et al.[15]為保加利亞、捷克、匈牙利、波蘭和俄羅斯構(gòu)建財(cái)務(wù)壓力測量指數(shù),并基于二元VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)驗(yàn)證財(cái)務(wù)壓力與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)變量之間表現(xiàn)出的顯著關(guān)系,其構(gòu)建的財(cái)務(wù)壓力指數(shù)涵蓋樣本國家金融市場的關(guān)鍵要素,包括銀行業(yè)脆弱性、股市回報(bào)波動(dòng)、主權(quán)債券利差、交易所市場壓力指數(shù)和貿(mào)易信貸,構(gòu)建的財(cái)務(wù)壓力指數(shù)提供關(guān)于經(jīng)濟(jì)狀況和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參考信息。我國最早提出財(cái)務(wù)壓力度量方式的湯谷良等[16]認(rèn)為,可以把金融業(yè)的壓力測試機(jī)制導(dǎo)入工商企業(yè),構(gòu)造工商企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)“體檢”機(jī)制,他推崇以自由現(xiàn)金流(FCF)作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警測試模型,基于FCF的壓力測試系統(tǒng)可以分為四個(gè)模塊:經(jīng)營凈現(xiàn)金流、營運(yùn)資本、長期投資和外部融資(尤其是負(fù)債融資)。吳國萍等(2010)用財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量償債壓力與現(xiàn)金流壓力,用是否ST來衡量保殼壓力,用是否虧損來衡量保盈壓力。宋盈盈[17]從全面預(yù)算出發(fā),對財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行預(yù)測,然后進(jìn)行財(cái)務(wù)指標(biāo)的測算,在極端情況下預(yù)測財(cái)務(wù)報(bào)表,測算相關(guān)指標(biāo),并對企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力程度做一個(gè)分類。王書君[18]基于管理熵構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)壓力評價(jià)指標(biāo)架構(gòu),將企業(yè)經(jīng)營行為指標(biāo)與企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)果指標(biāo)相結(jié)合,將財(cái)務(wù)信息與非財(cái)務(wù)信息相結(jié)合,通過反映影響企業(yè)財(cái)務(wù)狀況與財(cái)務(wù)承受力的因素,達(dá)到對企業(yè)整體財(cái)務(wù)狀況的認(rèn)識(shí)。

    基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的探討,發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外研究成果存在較大差異,不同的測試方法有其自身使用的優(yōu)劣勢。國外的研究成果都是建立在國外自身的政策環(huán)境和市場變化的實(shí)際情況之上的,相較我國政策和環(huán)境存在差異性,其研究成果未必符合我國企業(yè)現(xiàn)狀,適用性值得商榷。而國內(nèi)對財(cái)務(wù)壓力的測試方法集中于理論方面的規(guī)范研究,忽略行業(yè)差異,測試效果不理想??傮w而言,現(xiàn)有的財(cái)務(wù)壓力測試并不成體系,并未綜合反映企業(yè)在運(yùn)營過程中所面臨的復(fù)雜實(shí)際環(huán)境與人際關(guān)系及相應(yīng)的壓力水平?;谛袠I(yè)和公司的不同,財(cái)務(wù)壓力測試體系的選擇也不盡相同。在選擇財(cái)務(wù)壓力測試方法時(shí)不僅要綜合考慮國家政策和市場環(huán)境等外部財(cái)務(wù)壓力影響因素,而且要體現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)特征,不同的行業(yè)都有其不同適用的財(cái)務(wù)壓力測試方法。

    本文以我國制度政策與市場條件為背景,借鑒國內(nèi)外的研究經(jīng)驗(yàn),采用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)壓力進(jìn)行測試,以期為該行業(yè)上市公司管理者、投資者提供參考。該模型首先利用主成分分析進(jìn)行降維處理,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端數(shù)據(jù);其次通過網(wǎng)絡(luò)的信息向前傳遞繼而誤差向后傳播,連續(xù)修正權(quán)重值,致使模型的輸出值接近于目標(biāo)值,從而形成穩(wěn)定的測試體系。該測試體系運(yùn)用主成分分析進(jìn)行模型優(yōu)化,減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,同時(shí)其又具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織以及高容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn),是解決非線性問題的準(zhǔn)確性較高的信息處理系統(tǒng),可成為企業(yè)財(cái)務(wù)壓力測試的有效工具。

    三、研究設(shè)計(jì)與樣本選擇

    (一)研究設(shè)計(jì)

    1.主成分分析法

    主成分分析法(Principal component analysis,PCA)用于提取多個(gè)變量的主要成分,將具有相關(guān)性的變量主成分線性變換為不關(guān)聯(lián)的新變量,既能簡化變量的數(shù)量復(fù)雜度,又能保留原有變量所代表的大部分信息,使新的變量具有命名解釋權(quán)。

    其中,Y為主成分向量,P為X的協(xié)方差矩陣最大特征根 的單位特征向量e轉(zhuǎn)置而成。

    2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    (1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propaganda network)是基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò),被廣泛應(yīng)用于預(yù)測模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是為輸入的初始樣本數(shù)據(jù)賦予隨機(jī)的權(quán)重,通過對輸出結(jié)果和目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,計(jì)算出誤差,通過對誤差梯度下降反向傳播以修正之前的隨機(jī)權(quán)重,最終達(dá)到收斂于目標(biāo)數(shù)據(jù),即完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練[19]。

    (2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、輸出層、隱藏層,同時(shí)包括對傳遞函數(shù)的參數(shù)設(shè)置。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層包含多個(gè)神經(jīng)元,與其上下層實(shí)現(xiàn)信號傳遞連接,實(shí)現(xiàn)三層的非線性映射,信號容錯(cuò)能力強(qiáng)。輸入層接受輸入信號,輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為n,n的取值視樣本情況而定,輸入矢量P=(p1,p2,p3,…,pn)T。隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)需反復(fù)訓(xùn)練才能達(dá)最佳,否則過少會(huì)有效收斂,過多易導(dǎo)致過度擬合,節(jié)點(diǎn)數(shù)依據(jù)樣本規(guī)律為n1,輸出矢量M=(m1,m2,m3,…,mn)T。輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)依據(jù)目標(biāo)輸出確定,目標(biāo)輸出矢量Y=(y1,y2,y3,…,ym)T,輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為m,輸出矢量T=(t1,t2,t3,…,tm)T。

    (3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

    信息的正向傳播過程:輸入層接受輸入信號,即樣本指標(biāo)數(shù)據(jù),繼而進(jìn)行向前傳播運(yùn)算,經(jīng)過隱藏層傳遞函數(shù)計(jì)算得到輸出信號,即輸出層輸出結(jié)果產(chǎn)生。與預(yù)期目標(biāo)對比,若不符合則進(jìn)行誤差反向傳播,即實(shí)際輸出(T)與目標(biāo)輸出(Y)的誤差(E),如式2,直至E達(dá)到預(yù)期目標(biāo),否則進(jìn)行反向傳播過程。

    上式經(jīng)隱藏層計(jì)算,在輸出層計(jì)算時(shí)為式3:

    誤差E是關(guān)于W1ij與W2jk的函數(shù),W1ij與W2jk分別是輸入層隱藏層權(quán)值與隱藏層輸出層權(quán)值,誤差E的大小通過調(diào)節(jié)W1jk與W2jk的權(quán)值來實(shí)現(xiàn)。

    誤差的反向傳播過程:更新權(quán)值的目的是減少總誤差值,因此需使梯度下降與權(quán)值變化量成正比。即:

    上式分別經(jīng)隱藏層和和輸出層展開,η為學(xué)習(xí)率,由鏈?zhǔn)椒▌t得出:

    上式是各層權(quán)值的變化增量,由其迭代更新下一次的權(quán)值,更新后的權(quán)值為:

    得到隱藏層和輸出層新的權(quán)值后,再次進(jìn)行正向傳播過程。正反向傳播操作反復(fù)交替,直至收斂于目標(biāo)數(shù)據(jù)。

    (二)樣本和數(shù)據(jù)來源

    本文選取證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類下2013—2018年醫(yī)藥制造業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本,剔除數(shù)據(jù)缺損企業(yè)和ST企業(yè),確立有效樣本267例。數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫,采用SPSS 25.0和Matlab R2019b分別進(jìn)行主成分分析和搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    (三)變量選取

    圍繞著財(cái)務(wù)壓力的表現(xiàn)形式,依據(jù)醫(yī)藥制造業(yè)的行業(yè)特點(diǎn),在符合指標(biāo)相關(guān)性、重要性、代表性、可操作性等的原則下選取。通過成長能力、盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和公司治理等方面,綜合選取13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和6個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量財(cái)務(wù)壓力,見表1。

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)主成分分析

    財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)關(guān)系,為解決共線性問題并簡化體系需進(jìn)行主成分降維處理,并且若信息間冗余較大,則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)局部最優(yōu)、收斂速度慢等導(dǎo)致預(yù)測效果不佳。為消除變量之間的信息冗余,采用主成分(PCA)分析法優(yōu)化測試效果。

    如表2所示,對選取的指標(biāo)變量進(jìn)行KMO和Barletts球形度檢驗(yàn),KMO樣本測度值為0.601(>0.6),Barletts球形度檢驗(yàn)Sig值在1%的水平上顯著,說明選取的變量間重疊度較高,存在一定的相關(guān)性,需進(jìn)行主成分分析(PCA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是必要的。

    然后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,結(jié)果如表3所示。根據(jù)特征值法,前7個(gè)主成分特征值大于1,說明前7個(gè)主成分可以較好地代表原來19個(gè)指標(biāo)所具有的信息并提取7個(gè)主成分。根據(jù)不同的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重算出每個(gè)主成分的綜合得分。

    (二)描述性統(tǒng)計(jì)

    將提取的主成分按貢獻(xiàn)權(quán)重計(jì)算得出綜合得分,如表4所示,在樣本50%分位數(shù)時(shí),財(cái)務(wù)壓力得分為-0.0315,表示大部分樣本公司財(cái)務(wù)壓力表現(xiàn)得分都為負(fù)數(shù);極大值為1.0086,極小值為-2.3217,標(biāo)準(zhǔn)差為0.4098,表明樣本公司財(cái)務(wù)壓力表現(xiàn)差異較大。

    (三)PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    1.初始參數(shù)

    (1)輸入層設(shè)置:選取衡量財(cái)務(wù)壓力的19個(gè)指標(biāo),輸入層設(shè)置為19個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    (2)輸出層設(shè)置:通過公式10計(jì)算出樣本數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)壓力綜合得分作為目標(biāo)值,因此輸出層設(shè)置1個(gè)節(jié)點(diǎn),使用輸出值與目標(biāo)值進(jìn)行比對。

    (3)隱藏層設(shè)置:設(shè)置輸入層為19個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為1個(gè)節(jié)點(diǎn),隱藏層為j個(gè)神經(jīng)元的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其參數(shù)估算方法為:

    設(shè)輸入列向量為P(267,19);輸出列向量為T(267,1);目標(biāo)列向量為Y(267.1);輸入層與隱藏層之間的鏈接權(quán)重為w1(19,j),其中w(1,i)為w1的第i列,表示第i個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出層之間的連接權(quán)重;隱藏層與輸出層之間的鏈接權(quán)重為w2(j,1);隱藏層激活函數(shù)為Sigmoid1,輸出層激活函數(shù)為Sigmoid2,則有:

    隱藏層輸出向量為:

    輸出層輸出向量為:

    2.模型構(gòu)建

    通過PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對財(cái)務(wù)壓力進(jìn)行預(yù)測的基本思想,首先使用主成分分析法進(jìn)行降維,然后設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),通過充分訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財(cái)務(wù)壓力預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程為:

    (1)設(shè)置初始權(quán)重為0到1之間的隨機(jī)值。

    (2)將主成分分析后提取的因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)。

    (3)劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集比例分別為樣本總數(shù)的70%、15%、15%。

    (4)設(shè)置隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)為10。

    (5)通過輸入層節(jié)點(diǎn)與鏈接權(quán)重矩陣相乘再以Sigmoid激活函數(shù)計(jì)算隱藏層輸出值,通過隱藏層節(jié)點(diǎn)與連接權(quán)重矩陣相乘再通過Sigmoid激活函數(shù)計(jì)算輸出層輸出值。

    (6)應(yīng)用均方誤差法(Mean Squared Error)計(jì)算輸出值與目標(biāo)值的誤差。

    (7)使用Levenberg-Marquardt算法對誤差進(jìn)行梯度下降修正權(quán)重。

    (四)模型分析

    基于以上模型構(gòu)建,使用訓(xùn)練集的187組樣本對PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以此驗(yàn)證模型有效性。圖2為誤差直方圖,橫軸為誤差均方,縱軸為樣本數(shù)。均方差越接近0,表明訓(xùn)練擬合結(jié)果越符合真實(shí)值,但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降是通過迭代收斂逼近解析式,所以誤差結(jié)果不可能為0,若訓(xùn)練輸出結(jié)果偏離0值較多,則可能認(rèn)為存在數(shù)據(jù)錯(cuò)誤;若訓(xùn)練輸出結(jié)果較多集中于遠(yuǎn)離零度線的邊緣,則可以認(rèn)為原數(shù)據(jù)重復(fù)程度較高,不具有泛適性,可能需要添加數(shù)據(jù)進(jìn)行重新訓(xùn)練。如圖2所示,本文選取的大部分樣本誤差均方為0.0000,較零誤差線為輕微右偏,說明訓(xùn)練校對結(jié)果較好,誤差較小。

    圖3為迭代次數(shù)誤差圖,橫軸為模型實(shí)務(wù)迭代次數(shù),縱軸為網(wǎng)絡(luò)的誤差均方。由圖3可以觀察到誤差函數(shù)變化情況,不斷迭代中誤差不斷減小,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)誤差經(jīng)過反復(fù)權(quán)值修正直至期望目標(biāo)誤差時(shí),網(wǎng)絡(luò)停止訓(xùn)練。為了防止過度擬合,則將總體樣本分為訓(xùn)練集(Train)、檢驗(yàn)集(Validation)和測試集(Test),在訓(xùn)練過程中,只有訓(xùn)練集數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練,其他兩個(gè)集數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)。在訓(xùn)練過程中,訓(xùn)練集的誤差會(huì)不斷減小,其他兩部分也會(huì)逐漸減小,隨著訓(xùn)練擬合進(jìn)行,檢驗(yàn)集數(shù)據(jù)誤差呈現(xiàn)不下降甚至上升趨勢,在檢驗(yàn)集數(shù)據(jù)上升6次時(shí),為了防止過度擬合則停止訓(xùn)練。圖3中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在1 000次迭代時(shí)訓(xùn)練樣本誤差均方為0.0000,誤差降到最低,即達(dá)到最優(yōu)擬合,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

    圖4為輸出值目標(biāo)值擬合圖,橫坐標(biāo)為目標(biāo)值,縱坐標(biāo)為輸出值,是對數(shù)據(jù)擬合結(jié)果和目標(biāo)值的回歸分析,R值為擬合程度,取值為0和1之間,用于測量輸出值與目標(biāo)值之間的相關(guān)度,R值越接近1,數(shù)據(jù)集中分布與回歸線則結(jié)果擬合程度較好。依圖4所示,目標(biāo)值與輸出值呈線性回歸,且總體樣本擬合度為1,模型擬合度較好。由此,醫(yī)藥企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力測試模型的擬合效果較好。

    (五)模型預(yù)測概率

    通過k-均值聚類對267個(gè)樣本的綜合得分進(jìn)行分類,從5到1將財(cái)務(wù)壓力由大到小分為五個(gè)等級,對比分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果,檢驗(yàn)訓(xùn)練過后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測準(zhǔn)確率。

    依據(jù)表6可知,財(cái)務(wù)壓力高的樣本數(shù)為2,預(yù)測錯(cuò)誤數(shù)為0,預(yù)測準(zhǔn)確率為100%;財(cái)務(wù)壓力較高的樣本數(shù)為36,預(yù)測錯(cuò)誤數(shù)為2,預(yù)測準(zhǔn)確率為94.44%;財(cái)務(wù)壓力中等的樣本數(shù)為98,預(yù)測錯(cuò)誤數(shù)為3,預(yù)測準(zhǔn)確率為96.94%;財(cái)務(wù)壓力較低的樣本數(shù)為92,預(yù)測錯(cuò)誤數(shù)為1,預(yù)測準(zhǔn)確率為98.91%;財(cái)務(wù)壓力低的樣本數(shù)為39,預(yù)測錯(cuò)誤數(shù)為0,預(yù)測準(zhǔn)確率為100%;總體預(yù)測準(zhǔn)確率為97.75%??傮w有較好的預(yù)警效果。

    五、結(jié)論與展望

    當(dāng)前,我國處于新常態(tài)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期,醫(yī)藥企業(yè)競爭態(tài)勢升級致使財(cái)務(wù)壓力劇增,實(shí)時(shí)測試財(cái)務(wù)壓力是醫(yī)藥企業(yè)推進(jìn)新技術(shù)改革持續(xù)健康發(fā)展的首要目標(biāo)。本文通過主成分分析對輸入變量進(jìn)行改進(jìn)進(jìn)而優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建科學(xué)、客觀的測試體系,并將我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)壓力分為高、較高、中等、較低、低五個(gè)等級,且針對不同壓力等級進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確率,檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該體系能有效測試財(cái)務(wù)壓力,為我國醫(yī)藥企業(yè)財(cái)務(wù)壓力測試提供一種行之有效的新途徑。

    相較于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)壓力測試方法,PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的優(yōu)點(diǎn)在于,一是對影響財(cái)務(wù)壓力的指標(biāo)進(jìn)行降維可以遴選剔除冗余信息,二是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有消除主觀因素,進(jìn)行客觀統(tǒng)一綜合評價(jià)的優(yōu)勢,充分發(fā)揮了非線性關(guān)系處理能力,模型擬合度和測試精度得以有效提高。避免傳統(tǒng)測試方法的人為因素和局限性。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)和隱藏層節(jié)點(diǎn)設(shè)置,需要多次試驗(yàn),通過試錯(cuò)法來確定最佳擬合優(yōu)度,不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)存在差異,因此本文確定的迭代次數(shù)和隱藏層節(jié)點(diǎn)只適用于本文模型,如何完善PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,還亟待研究。

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