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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與邏輯回歸的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

    2019-05-27 10:28:24劉梅
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2019年14期
    關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)預(yù)警神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    劉梅

    摘要:文章以2014~2017年制造業(yè)上市公司ST企業(yè)為研究對(duì)象,并以1:2比例選取配對(duì)樣本,針對(duì)T-3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行模型的構(gòu)建與分析。結(jié)果表明雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與邏輯回歸都有不錯(cuò)的預(yù)測效果,但邏輯回歸分析的結(jié)果準(zhǔn)確率更高,可解釋性更強(qiáng)。

    關(guān)鍵詞:邏輯回歸;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);財(cái)務(wù)預(yù)警

    一、引言

    關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的定量研究,一直是近幾十年來國內(nèi)外財(cái)務(wù)界學(xué)者的熱點(diǎn)話題。20世紀(jì)30年代Fitzpatrick首次提出單變量FDP模型,之后由Beaver提出單變量判定模型正式興起。

    隨著信息技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為了構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的主要工具。Odom首次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入FDP領(lǐng)域,結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型有較好的預(yù)測能力。我國學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢義運(yùn)用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法,分別建立三種財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型并進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明Logistic模型的判定準(zhǔn)確性最高。

    為了消除傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的片面性,后有不少學(xué)者將一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中。Beaver在研究中提出了反映股價(jià)的信息變量;劉小淇等在預(yù)警模型中引入股權(quán)結(jié)構(gòu)等非財(cái)務(wù)變量;張婉君、羅威將董事會(huì)規(guī)模等非財(cái)務(wù)因素引入到傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型中,并進(jìn)行Logistic回歸分析,在一定程度上提高了預(yù)警準(zhǔn)確率。李樹根闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的理論依據(jù)與基本構(gòu)想,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,為財(cái)務(wù)預(yù)警提供了有效參考。

    本文在前人研究的基礎(chǔ)上,運(yùn)用Logistic回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行預(yù)警研究。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

    1. 樣本的選取。本文研究的樣本選用2014~2017年度首次被特別處理的上市公司,包括*ST公司和ST公司。選取深滬證券交易所A股制造業(yè)上市公司作為樣本組,對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后最終選取財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)42家,同時(shí)按照1:2的比例選取正常經(jīng)營的制造業(yè)A股上市公司作為配對(duì)樣本組,最終確定總樣本數(shù)量126家。

    2. 數(shù)據(jù)來源。本文的研究數(shù)據(jù)主要來自深、滬證券交易所官網(wǎng)和國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。設(shè)定被特殊處理當(dāng)年為T年,本文選取上市公司被ST或*ST之前的T-3年度的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測研究,能使企業(yè)在出現(xiàn)危機(jī)前兆時(shí)提高警惕,防患于未然,故更具有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

    (二)預(yù)測指標(biāo)的選取

    本文在反映企業(yè)盈利能力、償債能力等這些傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,選取了反映上市公司資本狀況、現(xiàn)金流量狀況和股東獲利能力的指標(biāo),共選取了28個(gè)指標(biāo)變量。

    (三)模型設(shè)計(jì)

    1. Logistic回歸模型的設(shè)計(jì)

    Logistic回歸是廣義線性回歸的一種統(tǒng)計(jì)方法,具有廣泛且實(shí)用的用途。它數(shù)度快、便于理解,對(duì)于二分類模擬性好。Logistic回歸模型為:

    其構(gòu)造的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警預(yù)測模型為:

    將企業(yè)是否財(cái)務(wù)危機(jī)設(shè)為因變量,企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)設(shè)為1,財(cái)務(wù)健康設(shè)為0,進(jìn)行Logistic模型的測試與檢驗(yàn)。

    2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的一種技術(shù),近年來常被應(yīng)用于企業(yè)危機(jī)預(yù)警方面。一個(gè)基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層和輸出層三個(gè)結(jié)構(gòu)組成,分別對(duì)應(yīng)警兆、警情和警度。三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)符合預(yù)警體系,因此適合用于進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建。

    三、實(shí)證分析

    本文運(yùn)用SPSS Modeler統(tǒng)計(jì)軟件中的Logistic模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對(duì)制造業(yè)上市公司T-3年的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將樣本數(shù)據(jù)按7:3比例分為訓(xùn)練集和測試集。將企業(yè)是否財(cái)務(wù)危機(jī)設(shè)為目標(biāo)變量,財(cái)務(wù)狀況異常的企業(yè)取值為1,財(cái)務(wù)狀況正常的企業(yè)取值為0。

    (一)基于Logistic回歸的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建

    用SPSS Modeler軟件運(yùn)行Logistic算法進(jìn)行主效應(yīng)分析,經(jīng)邏輯模型檢驗(yàn)后結(jié)果顯示模型的擬合效果很好。Logistic回歸財(cái)務(wù)預(yù)警模型的分析結(jié)果如表2所示。

    表2中,B為變量系數(shù);S.E為標(biāo)準(zhǔn)差;Wald為Wald得分;df為自由度;Sig為伴隨概率。從表2可以看出,與企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的主要因素為X1、X2、X4、X5、X9和X10,由此可以得到Logistic預(yù)警模型為:

    由表3可知,運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)上市公司T-3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到預(yù)測準(zhǔn)確率為84.27%,測試正確準(zhǔn)確率也達(dá)到了78.38%,具有較好的預(yù)測效果。

    (二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建與Logistic回歸模型的比較

    由表4可知,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警預(yù)測的準(zhǔn)確率為78.65%,測試集準(zhǔn)確率也只有75.68%,都低于用Logistic回歸方法預(yù)測的準(zhǔn)確率,因此Logistic回歸比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的擬合度和預(yù)測準(zhǔn)確度,在預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)準(zhǔn)確性、運(yùn)行效率以及可解釋性方面都具有一定的優(yōu)勢(shì)。

    四、結(jié)論

    本文在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入反映企業(yè)資本狀況、現(xiàn)金流量狀況和股東獲利能力的指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,使得指標(biāo)體系更具有預(yù)測性。運(yùn)用經(jīng)典的Logistic回歸方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型,選取T-3年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析使得研究更具有現(xiàn)實(shí)意義。通過對(duì)比分析,得出Logistic回歸方法更適合二分類下企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的結(jié)論。因此本文的研究在現(xiàn)實(shí)中有一定的應(yīng)用價(jià)值。

    參考文獻(xiàn):

    [1]FITZPATRICK P. J. A Comparison of The Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms[J]. Certifies Public Accountant,1932(05).

    [2]BEAVER W H.Financial rations as predictors of failures[J].Journal of Accounting Research,1966(01).

    [3]ODOM M D,SHARDA R. A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction[C].International Joint Conference on Neural Networks.IEEE,1990.

    [4]吳世農(nóng),盧賢義.我國上市公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001(06).

    [5]劉小淇,曾繁榮,周鴻.基于非財(cái)務(wù)視角的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究——基于主成分邏輯回歸的方法[J].財(cái)會(huì)通訊,2015(06).

    [6]張婉君,羅威.引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究——以我國制造業(yè)上市公司為例[J].財(cái)政監(jiān)督,2016(01).

    [7]李樹根.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法探究[J].中國管理信息化(會(huì)計(jì)版),2007(11).

    (作者單位:上海工程技術(shù)大學(xué))

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