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    基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型優(yōu)化分析

    2018-03-05 00:39:16章銀平
    長春師范大學(xué)學(xué)報 2018年2期
    關(guān)鍵詞:企業(yè)財務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫

    章銀平

    (安徽財貿(mào)職業(yè)學(xué)院,安徽合肥 230601)

    企業(yè)財務(wù)管理是整個企業(yè)資金運行控制中心,其運行狀況與整個企業(yè)運轉(zhuǎn)密切相關(guān),隨著經(jīng)濟一體化不斷發(fā)展,企業(yè)經(jīng)營過程中存在的不確定性逐漸增強,在此基礎(chǔ)上導(dǎo)致的財務(wù)風(fēng)險不斷增多,因此需要對財務(wù)管理進行有效管理,降低財務(wù)困境出現(xiàn)的可能性[1]。大數(shù)據(jù)背景下需要通過計算機技術(shù)對企業(yè)財務(wù)管理進行仿真分析,建立企業(yè)財務(wù)模型,在其運行過程中對企業(yè)未來財務(wù)運行多種情況進行綜合性分析,并制定對應(yīng)預(yù)警措施,降低企業(yè)未來運轉(zhuǎn)過程中可能存在的風(fēng)險[2]。

    1 模型構(gòu)建理論

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種智能化算法,其結(jié)構(gòu)一般包括三層或以上的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),層與層之間通過神經(jīng)元實行權(quán)相連,即該結(jié)構(gòu)中所有單元與上層單元均實現(xiàn)連接,而每層各神經(jīng)元之間并無相互連接。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)對所有問題的游俠訓(xùn)練,在實際運行過程中向網(wǎng)絡(luò)中輸入樣本,通過一定算法對其進行訓(xùn)練處理,求解對應(yīng)問題。圖1為當(dāng)前使用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其結(jié)構(gòu)部分主要包括輸入層、輸出層、隱層構(gòu)成,其中輸入層和輸出層分別代表樣本輸入和結(jié)果輸出,隱層可以是一層,也可是多層。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

    本研究模型通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)財務(wù)模型的運行過程進行分析,系統(tǒng)實際運行流程步驟如下:

    步驟一:首先對其網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以及閾值等進行初始化處理。

    步驟二:計算出參數(shù)總誤差,其計算公式可表達為:

    (1)

    (2)

    步驟三:取一個樣本作為網(wǎng)絡(luò)輸入,將其按照公式(3)進行數(shù)據(jù)處理,

    (3)

    其中,Oj表示輸出,并規(guī)定O0=-1,woj=θ(閾值),i和j表示的是信號源方向相鄰層節(jié)點。之后按照輸入到輸出的順序進行所有連接權(quán)值wij的修正處理,可將該過程表示為:

    wij(t+1)=w(t)+ηδjOi.

    (4)

    (5)

    對于不同節(jié)點而言,在其輸出側(cè)有連接的節(jié)點個數(shù),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中通過δj表示節(jié)點j的誤差,其在計算過程中主要由于算法在實際運行過程中需進行下述步驟:

    (6)

    (7)

    當(dāng)其為中間節(jié)點時,可將其表示為:

    (8)

    對輸入到系統(tǒng)中的所有樣本數(shù)據(jù)進行重復(fù)處理,之后進入步驟二。

    2 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    2.1 構(gòu)建模型

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型

    企業(yè)財務(wù)模型如圖2所示,在實際運行過程將樣本輸入到系統(tǒng)中,樣本主要來自于企業(yè)經(jīng)營過程中的各項財務(wù)報表,所有與財務(wù)相關(guān)的信息均可作為樣本,并可將該系統(tǒng)連接至互聯(lián)網(wǎng),通過數(shù)據(jù)挖掘獲取最新市場信息,均可將這些信息作為企業(yè)財務(wù)模型決策的依據(jù)。樣本輸入到系統(tǒng)后經(jīng)過初步學(xué)習(xí)過程進行數(shù)據(jù)格式化以及有效化處理,在通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對其進行訓(xùn)練處理,使之成為系統(tǒng)決策基礎(chǔ),之后便可對企業(yè)財務(wù)進行預(yù)警、預(yù)決策等。本系統(tǒng)在構(gòu)建過程中主要設(shè)定以下參數(shù):

    ①財務(wù)管理系統(tǒng)的軟件開發(fā)的硬件環(huán)境,是通過應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和高性能的PC組成一個B/S的三層架構(gòu)方式,同時通過路由器建立企業(yè)內(nèi)部的局域網(wǎng)。

    ②系統(tǒng)平臺財務(wù)管理系統(tǒng)采取的三層體系架構(gòu),是基于J2EE的web的服務(wù)器平臺。

    數(shù)據(jù)庫服務(wù)器:Oracle;

    服務(wù)器端操作系統(tǒng):Windows 2016 Advance Server;

    應(yīng)用服務(wù)器:Tomeat 6.0;

    客戶端瀏覽器:Mierosoft IE 6.0以上。

    ③開發(fā)環(huán)境

    操作系統(tǒng):Window 2016;

    數(shù)據(jù)庫:Oracle;

    開發(fā)語言:J2EE。

    2.2 拓撲結(jié)構(gòu)

    網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的設(shè)計主要包括隱層數(shù)、隱層節(jié)點數(shù)及輸入輸出層節(jié)點數(shù)的確定。在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)過程中采用3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)中僅僅含有一個隱層。該結(jié)構(gòu)中輸入輸出層節(jié)點數(shù)主要由財務(wù)模型問題決定。構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型如圖3所示,其中(xt,xt+1,…,xt+n-1)表示的是n個輸入,xt+n-1表示的是輸出,其隱層節(jié)點數(shù)為r(1

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型拓撲結(jié)構(gòu)

    圖4 企業(yè)財務(wù)網(wǎng)絡(luò)功能層次模型

    企業(yè)財務(wù)網(wǎng)絡(luò)功能層次模型如圖4所示,該模型主要由3個層次構(gòu)成,該結(jié)構(gòu)在處理企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)過程中具有較高效率,并且可實現(xiàn)對眾多數(shù)據(jù)的有效分析,以上網(wǎng)絡(luò)層次可有效提升整個系統(tǒng)運行效率,尤其是在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中可有效減少單個周期的循環(huán)時間,在指定時間內(nèi)完成相應(yīng)訓(xùn)練[3]。

    2.3 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

    系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫主要采用Oracle系統(tǒng)作為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)需經(jīng)過中間層處理,用戶可通過數(shù)據(jù)庫對各種數(shù)據(jù)進行訪問和存儲,其余財務(wù)管理所有數(shù)據(jù)均可存儲于數(shù)據(jù)庫中。為保證企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的安全性,在設(shè)計數(shù)據(jù)庫過程中采用分層數(shù)據(jù)庫模式,設(shè)定一般數(shù)據(jù)庫、核心數(shù)據(jù)庫兩種模式,其中一般數(shù)據(jù)庫主要存儲一般信息,核心數(shù)據(jù)庫則用于存儲企業(yè)機密財務(wù)信息,并具備較高級別安全系數(shù)。

    圖5 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

    如圖5所示,在數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)中可與用戶終端連接起來,為用戶提供多種財務(wù)管理服務(wù)方案,并且在實際分析過程中還可結(jié)合用戶訪問系統(tǒng)的歷史生成管理日志,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,并結(jié)合Web進一步提升數(shù)據(jù)訓(xùn)練效果。同時,該數(shù)據(jù)庫還設(shè)有外接端口,可對其進行容量擴展和功能擴展,促進系統(tǒng)能夠適應(yīng)后續(xù)需求變化和技術(shù)變化,不至于在短時間內(nèi)無法滿足發(fā)展需求[4]。

    2.4 基于MATLAB的企業(yè)財務(wù)模型仿真

    MATLAB中的數(shù)據(jù)類型一般表示為矩陣形式,其本質(zhì)是一種數(shù)學(xué)軟件,可通過數(shù)學(xué)表達方式將各種數(shù)據(jù)表達出來,具有簡化數(shù)據(jù)運算過程的優(yōu)點。尤其是在重復(fù)結(jié)算數(shù)據(jù)方面具有無可比擬的優(yōu)點。本研究構(gòu)建基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型,通過MATLAB中的trainbpx實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型的算法運行過程。一般而言,在實際運行過程中并不能清晰了解神經(jīng)元個數(shù),因此在數(shù)據(jù)處理過程中對不同神經(jīng)元進行訓(xùn)練處理,結(jié)合共軛梯度對隱單元個數(shù)的求解,可將其表示為[5]:

    (Si+1)Sh-(Sh-1)So=npSo.

    (9)

    其中,Si為輸入單元數(shù)量;Sh為隱單元數(shù);So為輸出單元數(shù)量;np為訓(xùn)練樣本數(shù)量。在系統(tǒng)運行過程中需要對算法進行修正,本研究選擇δ學(xué)習(xí)規(guī)則,主要運行步驟如下:

    步驟一:設(shè)定一組數(shù)據(jù)初始權(quán)值wij(0);

    步驟二:計算某輸入模式下的實際輸出及期望輸出誤差值;

    步驟三:對數(shù)據(jù)權(quán)值進行有效更新,更新公式為:

    wij(t+1)=wji(t)=η[dj-yj(t)]xj(t).

    (10)

    其中,η表示學(xué)習(xí)因子,通過dj和yj表示系統(tǒng)中對應(yīng)j編號的神經(jīng)元輸出,分別為期望輸出和實際輸出,xj表示神經(jīng)元輸入部分。

    步驟四:完成以上步驟后再返回步驟二,直至完成所有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。

    在構(gòu)建模型過程中通過MATLAB構(gòu)建出人機交互系統(tǒng)環(huán)境,系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理為矩陣形式,運用該種方式可提升系統(tǒng)運行效率,通過MATLAB中的trainbpx可隨意更換多種算法程序,滿足實際需求。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對激活函數(shù)以及其訓(xùn)練函數(shù)進行有效編程:

    Net=newff(minmax(p),{},{’myfunc’,’purelin’},’mytrainfunc’)

    Net.trainparam.epochs=20000;

    Ner, trainparam. goal=0.0002;

    Ner=train(net,p.t);

    在該系統(tǒng)程序中,myfunc和mytrainfunc表示優(yōu)化后的函數(shù),該程序便是優(yōu)化后的程序部分。將前文設(shè)定的幾項財務(wù)指標(biāo)輸入到系統(tǒng)中,并對相應(yīng)算法進行更新處理,在系統(tǒng)中進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后便可進行有效收斂,之后將得到的矩陣輸出至隱含層。

    系統(tǒng)在實際運行過程中需要具備財務(wù)數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析等功能,通過該軟件可對財務(wù)數(shù)據(jù)進行有效性分析,消除無效數(shù)據(jù),并對總數(shù)據(jù)進行匯總分析,提煉出數(shù)據(jù)精華部分。當(dāng)出現(xiàn)危機情況時,系統(tǒng)便會根據(jù)相應(yīng)信息制定出預(yù)警方案,并將提醒發(fā)送至客戶終端,最大限度地降低企業(yè)受到的損失。

    3 模型運行實證研究分析

    3.1 研究對象及數(shù)據(jù)來源

    基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)模型可對企業(yè)運行中的各項決策進行分析,對企業(yè)財務(wù)狀態(tài)進行時間點探究。當(dāng)前,眾多企業(yè)為保證自身利益,在財務(wù)管理過程中會出現(xiàn)一些漏洞,企業(yè)財務(wù)決策者往往無法從中發(fā)現(xiàn)有效信息。本研究建立的財務(wù)模型不僅可實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析,還能在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上實現(xiàn)預(yù)警,對未來可能出現(xiàn)的某些情況進行預(yù)測。

    為研究經(jīng)濟模型的有效性,通過網(wǎng)絡(luò)收集證券交易所的財務(wù)數(shù)據(jù)信息,進行數(shù)據(jù)分析。選擇2013-2015年數(shù)據(jù)作為樣本,并對2015年之后的兩到三年進行預(yù)測。選擇5家上市公司作為研究對象,并選擇另外5家作為對比對象,因此本研究選擇的總樣本數(shù)量為10家。根據(jù)這10家企業(yè)的實際運行情況,將其分為常規(guī)狀態(tài)企業(yè)以及危機狀態(tài)企業(yè)。設(shè)置常規(guī)狀態(tài)企業(yè)編號為01~05,危機狀態(tài)企業(yè)編號為A~E。

    3.2 模型測試

    在前文建立的網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上構(gòu)建可反映以上財務(wù)指標(biāo)的財務(wù)模型,該模型在實際構(gòu)建過程中主要包括輸入層、隱含層、輸出層3個方面,一共有8個財務(wù)指標(biāo),并在模型輸出層設(shè)置兩個節(jié)點,通過節(jié)點主要是研究對象的輸出部分。在財務(wù)模型中不同層次代表相應(yīng)參數(shù),其中輸入層表示的是財務(wù)指標(biāo),隱含層表示警情指標(biāo),輸出層表示企業(yè)財務(wù)狀態(tài)。由此可見,在模型運行過程中可通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng),并設(shè)定三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過MATLAB進行有效仿真。將總資產(chǎn)收益率、流動比率、速動比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率、經(jīng)營凈現(xiàn)金比率、凈利潤增長率8個指標(biāo)分別表示為a~h。在模型仿真過程中輸入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)如表1和表2所示,其中表1表示的是常規(guī)狀態(tài)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù),表2表示的是危機狀態(tài)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)。

    表1 常規(guī)狀態(tài)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)

    表2 危機狀態(tài)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)

    在實際運行過程中系統(tǒng)主要通過共軛梯度進行分析,并通過式(9)進行隱單元個數(shù)的求解,解出隱含層神經(jīng)元個數(shù)為14個,選擇學(xué)習(xí)因子η=0.1,結(jié)合實際情況設(shè)定期望誤差為0.0002,以Tansig作為特征函數(shù),設(shè)置矩陣形式分別為8×14和14×2兩種,并且滿足整體函數(shù)需求,設(shè)定函數(shù)運行循環(huán)最大次數(shù)為18000次,并設(shè)定運行間隔為50。

    系統(tǒng)采用MATLAB 6.5進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的有效分析,首先建立對應(yīng)的M-File文件,之后建立對應(yīng)連續(xù)函數(shù),在MATLAB中采用Premnux函數(shù)進行數(shù)據(jù)處理,通過共軛梯度進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。本次系統(tǒng)運行一共展開15200個學(xué)習(xí)周期便達到其對應(yīng)的期望誤差,系統(tǒng)運行最終結(jié)果見圖6。

    (a)網(wǎng)絡(luò)誤差性能曲線

    (b)運行2500次迭代結(jié)果

    (c)152000次訓(xùn)練后結(jié)果圖6 系統(tǒng)運行情況

    從圖6(a)可發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)誤差性能曲線具有收斂性,并且從運行情況來看其運行結(jié)果的期望誤差小于0.0001,本研究設(shè)定的經(jīng)濟模型較為合理。再對其運行2500迭代以及152000次訓(xùn)練如圖6(b)和圖6(c)所示,其運行結(jié)果均滿足實際情況,因此可將該模型應(yīng)用于實際財務(wù)分析。

    對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練得出網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值以及閾值,設(shè)定輸入層—隱含層權(quán)值矩陣表示為w1,閾值矩陣為b1;隱含層—輸入層權(quán)值矩陣表示為w2,閾值矩陣為b2。在此基礎(chǔ)上可展開訓(xùn)練,對其進行預(yù)判處理,得到最終結(jié)果見表3。

    表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)模型判別結(jié)果

    通過模型分析可得出在2015年之后的企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r,這些企業(yè)的預(yù)期輸出與實際輸出較為一致,即通過本模型可對企業(yè)運行狀況進行有效研究,并可對企業(yè)未來運行情況進行預(yù)測分析,具有良好的預(yù)警效果。

    4 結(jié)語

    本研究建立基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)財務(wù)模型,對企業(yè)財務(wù)運行情況進行有效分析。模型運行過程中基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu),通過MATLAB進行仿真。收集歷史數(shù)據(jù)作為測試樣本數(shù)據(jù),針對5家常規(guī)狀態(tài)企業(yè)和5家危機狀態(tài)企業(yè)展開測試。研究結(jié)果表明,預(yù)期輸出與實際輸出較為一致,該模型具有一定實用性,可為企業(yè)財務(wù)運行預(yù)警提供有效參考。

    [1]劉斌.基于Matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)渤海動力煤價格指數(shù)預(yù)測模型[J].神華科技,2015,13(6):3-6.

    [2]師寧焉.Matlab仿真平臺下大壩位移BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J].東北水利水電,2015,33(5):49-50.

    [3]王娟,楊雪.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)績效評價模型研究[J].商,2015(11):127.

    [4]周建強,李玉娜,屈衛(wèi)東,等.基于風(fēng)速時空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期風(fēng)速預(yù)測研究[J].電網(wǎng)與清潔能源,2015,31(1):109-112.

    [5]陳勇.基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成績預(yù)測的研究與實現(xiàn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2016,39(5):96-100.

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