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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的娛樂業(yè)財務(wù)風險預警研究

    2019-12-27 09:35魏敏
    北方經(jīng)貿(mào) 2019年12期
    關(guān)鍵詞:娛樂業(yè)財務(wù)預警BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    魏敏

    摘要:隨著娛樂業(yè)的迅猛發(fā)展,其財務(wù)風險變得日益突出,對娛樂業(yè)的財務(wù)風險進行監(jiān)管已勢在必行,目前對于娛樂業(yè)財務(wù)風險預警的研究存在嚴重不足。為了有效防范娛樂業(yè)的財務(wù)風險,現(xiàn)通過對娛樂行業(yè)財務(wù)風險分析選取財務(wù)預警指標,構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的娛樂業(yè)財務(wù)風險預警模型,擺脫了人為在確定權(quán)重時的困難,以及隨機性和模糊性的影響,并利用SPSS數(shù)學分析軟件對樣本進行訓練以及仿真驗證,預測娛樂業(yè)的財務(wù)風險。

    關(guān)鍵詞:財務(wù)預警;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);娛樂業(yè)

    中圖分類號:F275? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1005-913X(2019)12-0102-04

    一、引言

    隨著娛樂業(yè)的不斷拓展,其面臨的風險也變得越來越多,傳統(tǒng)的財務(wù)理論,如持續(xù)經(jīng)營的假設(shè)早已不能夠滿足現(xiàn)在企業(yè)實際情況,當今企業(yè)的發(fā)展面臨的不確定性因素越來越多,所以企業(yè)需要進行必要財務(wù)風險預警以便能夠制訂合理的發(fā)展策略。良好的風險預警能夠在風險到來之際,預測給企業(yè)帶來損失的嚴重性,使企業(yè)及時做好防范措施,加強管理,并且進行正確的識別與評估收益以及風險成本,在最大程度上降低財務(wù)風險帶來的損失。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前為止我國使用比較多的數(shù)據(jù)挖掘手段之一,它最本質(zhì)的作用就是調(diào)整每個層之間的權(quán)值即參數(shù)值,從而使其本身能夠?qū)颖炯M行記憶。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)總體來說比較簡單,易于被使用者接受,大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所面臨的問題它基本上都可以解決,是一種比較優(yōu)秀的運算模型。研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了娛樂業(yè)的財務(wù)風險預警模型,并利用 SPSS 軟件對建立的模型進行訓練以及驗證,期望所建模型能夠解決邏輯回歸模型、單變量以及多變量模型等存在的缺陷,進而得出比較準確的且令人滿意的財務(wù)風險預警效果。

    二、娛樂業(yè)財務(wù)風險

    (一)流動性風險

    流動性風險通俗的講就是娛樂業(yè)資金在流轉(zhuǎn)過程中存在的風險。如:不能準時付現(xiàn)、不能正常現(xiàn)金轉(zhuǎn)移等。從這個層面上來講,我們可以把娛樂業(yè)的流動性風險分為兩種,即償付能力以及變現(xiàn)能力帶來的風險。變現(xiàn)能力造成的風險是由于娛樂業(yè)的資產(chǎn)在轉(zhuǎn)移的過程中不能實現(xiàn)明確有效的結(jié)果,則帶來一定的風險;償債能力和支付能力導致的風險是因為娛樂業(yè)現(xiàn)金不夠充足或者現(xiàn)金不能夠清償債務(wù)帶來的問題。

    (二)投資風險

    一般情況下,市場的商品供給數(shù)量、購買者的需求結(jié)構(gòu)、市場供求等各種因素的變化都是無法準確預測的,甚至根本沒有預料到。所以,投資活動就會給娛樂業(yè)的公司帶來無法預測的風險,例如,最終的收益偏離預期的收益。

    (三)經(jīng)營風險

    經(jīng)營風險又可以稱為營業(yè)風險,主要是由于意料之外的匯率變動或者經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)中存在的不確定性因素導致企業(yè)經(jīng)營性的現(xiàn)金流運動發(fā)生遲滯、產(chǎn)品價值變動等問題。娛樂業(yè)在經(jīng)營過程中容易存在銷售假冒產(chǎn)品,違約行為,發(fā)生不正當競爭行為以及虛假宣傳行為等,這些錯誤的行為都會給企業(yè)的財務(wù)帶來不同程度的影響。因此,要加強娛樂業(yè)的財務(wù)風險管理首先要從企業(yè)經(jīng)營過程中每一個細小的環(huán)節(jié)進行管理。

    (四)資金回收風險

    娛樂業(yè)在經(jīng)營過程中會有大量的資金用于投放,那么資金的回收就會成為問題,成品資金不一定能夠完全的轉(zhuǎn)化成結(jié)算資金,如:制作一部電影、建立娛樂場所等,但是后期的收益如何無從知曉,或者結(jié)算資金不一定能夠轉(zhuǎn)化成貨幣資金。

    (五)籌資風險

    企業(yè)的籌資風險主要是由債務(wù)和權(quán)益兩種籌資帶來的風險。因為宏觀經(jīng)濟的變化以及資金供求和需求市場的改變,娛樂業(yè)在籌措資金的時候會給公司的財務(wù)成果帶來不確定的影響,所以,無論企業(yè)采用哪種籌資方式都會帶來一定的財務(wù)風險。

    三、研究設(shè)計

    (一)建立娛樂業(yè)財務(wù)風險預警指標體系

    1.娛樂業(yè)財務(wù)風險預警指標的選取原則

    第一,相關(guān)性原則。選取的指標要與娛樂業(yè)實際經(jīng)濟活動的財務(wù)風險具有緊密的聯(lián)系,管理者能夠依據(jù)該指標發(fā)現(xiàn)財務(wù)風險的異動,并及時作出防范措施。

    第二,可比性原則。在選取指標時不僅要能使各個娛樂業(yè)企業(yè)之間具有可比性,而且還要使指標能夠反映娛樂行業(yè)整體的財務(wù)風險情況,同時能夠進行科學合理的轉(zhuǎn)換。

    第三,重要性原則。所選的指標在一定程度上對于衡量娛樂業(yè)的財務(wù)風險具有重要性,同時能夠反映娛樂業(yè)實際的經(jīng)濟活動,當選取多個指標時能夠綜合地體現(xiàn)出娛樂業(yè)財務(wù)活動的主要矛盾。

    第四,先行性原則。娛樂業(yè)的運營狀況要與所選取的指標特征量大體上具有一致性,或者指標特征量要對于娛樂業(yè)運營情況略有超前,從而能夠敏感地反映出娛樂業(yè)財務(wù)風險的發(fā)展方向以及發(fā)生情況。

    第五,可操作性原則。所選取的指標不僅要與國際上的規(guī)章條例相符,而且還要符合我國娛樂業(yè)自身的發(fā)展水平現(xiàn)狀,并且要求數(shù)據(jù)來源可靠,能夠從眾多的經(jīng)濟數(shù)據(jù)中提取出有關(guān)聯(lián)的可靠信息,獲取時不需要消耗大量的人力與物力,指標與指標之間相關(guān)性較弱,易于量化,推理計算過程科學合理。

    2.選取娛樂業(yè)財務(wù)風險預警指標

    依據(jù)上述的指標選取原則,通過閱讀相關(guān)文獻,并結(jié)合娛樂業(yè)的實際基本情況,綜合選取了如表1所示的20個財務(wù)風險預警指標。

    (二)風險預警模型構(gòu)建

    研究選取了58家娛樂業(yè)A股上市公司作為研究對象,抽取以上公司2009年到2018年披露的年度財務(wù)報告數(shù)據(jù)作為研究樣本,關(guān)于數(shù)據(jù)缺失的部分,采取算數(shù)平均法將其補充完整,所有有效數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫。運用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是由輸入層、隱藏層、輸出層三部分構(gòu)成。一般情況下,三個層次的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)足夠得到比較精確的結(jié)果,雖然增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)在一定程度上可以降低誤差,表現(xiàn)能力強,但是網(wǎng)絡(luò)層次變多會導致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大,同時也會增加其訓練時間。綜合考慮之后,研究選取由一個輸入層、一個隱藏層和一個輸出層組成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    1.因子分析

    對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,如果輸入的變量過多,會使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得很復雜,效率下降。因此,研究采取因子分析的方法來達到減少變量的目的。選用KMO檢驗和Bartlett s檢驗,通過表2可以看出KMO的檢測值為0.547,Bartlett s的顯著度概率為0.000,說明抽取的數(shù)據(jù)樣本符合做因子分析的條件。研究將選取的20個財務(wù)風險預警指標進行因子分析,使用的工具是SPSS21.0,最后一共選取了8個公共因子(如表3),累計方差貢獻率為75.898%,理論上娛樂業(yè)財務(wù)風險的絕大部分信息是可以被這8個公共因子所覆蓋的。通過因子旋轉(zhuǎn)成分矩陣(如表4)可以得到。在D1中有三個指標載荷較大:m10總資產(chǎn)增長率為0.962、m11凈利潤增長率為0.963、m12利潤總額增長率為0.978,D1可命名為發(fā)展能力因子;在D2中有兩個指標載荷較大:m13速動比率為0.942、m15流動比率為0.938,D2可以命名為償債能力因子;在D3中有一個指標載荷較大:m14資產(chǎn)負債率為0.995,D3可以命名為資產(chǎn)負債因子;在D4中有兩個指標載荷較大:m3總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為0.855、m4流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為0.921,D4可以命名為營運能力因子;在D5中有兩個指標載荷較大:m18公司現(xiàn)金流為0.914、m19股權(quán)現(xiàn)金流為0.903,D5可以命名為現(xiàn)金流動能力因子;在D6中有兩個指標載荷較大:m6營業(yè)利潤率為0.839、m17營業(yè)收入現(xiàn)金凈含量為0.847,D6可以命名為營業(yè)能力因子;在D7中有兩個指標載荷較大:m7投入資本回報率為0.760、m8成本費用利潤率為0.808,D7可以命名為盈利能力因子;D8于m16現(xiàn)金流利息保障倍數(shù)上載荷為0.840,D8可以命名為現(xiàn)金流因子。將選取的8個因子作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。

    2.輸入層設(shè)計

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)應(yīng)該是全面描述娛樂業(yè)財務(wù)風險的指標,已經(jīng)對財務(wù)風險的預警指標進行了選取,并且對樣本數(shù)據(jù)進行了因子分析,不同的娛樂業(yè)財務(wù)風險指標會形成不同的節(jié)點數(shù)對應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)模型,因子分析中篩選的12個風險指標的個數(shù)其實也就是輸入節(jié)點的個數(shù)。因為評價體系中數(shù)據(jù)單位不一致,所以為了使所有數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中具有可比性,就需要在輸入前對選取的指標數(shù)據(jù)進行標準化的處理。

    3.隱藏層設(shè)計

    隱藏層節(jié)點的作用就是在大樣本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)他們之間存在的規(guī)律并同時把這種規(guī)律儲存起來。因此,當隱藏層的節(jié)點過多時,存在把研究樣本中沒有規(guī)律的東西學會記牢的情況,并且訓練效率不高,學習時間過長,泛化能力下降;但是隱藏層的節(jié)點過少,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從研究樣本中提取信息的能力很有可能無法體現(xiàn)以及概括訓練樣本中的規(guī)律。在結(jié)合企業(yè)實際的情況,并且多次訓練后發(fā)現(xiàn),節(jié)點數(shù)為6時收斂速度最快,因此,研究確定的隱藏層節(jié)點數(shù)為6個。

    4.輸出層設(shè)計

    研究將娛樂業(yè)財務(wù)風險狀況劃分為財務(wù)正常和財務(wù)有風險兩種情況,主要判斷依據(jù)有公司的股票是否被冠以ST的頭銜,公司是否有退市預警,公司是否受到處罰以及公司的年度報告財務(wù)結(jié)果等。輸出節(jié)點其實就是對應(yīng)的評價的結(jié)果,輸出為[-1]時代表重度財務(wù)風險預警,[0]代表輕度財務(wù)風險預警,[1]代表無財務(wù)風險預警。輸出的節(jié)點一共是3個。

    5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練與測試

    將58家娛樂業(yè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)分為兩個部分,其中70%的數(shù)據(jù)作為訓練基,剩下的30%作為檢測基,得到樣本判定結(jié)果表5所示,在223個無財務(wù)風險的數(shù)據(jù)樣本中,沒有任何一個數(shù)據(jù)樣本得到誤判的結(jié)果,正確判定率達到了100%,這樣的結(jié)果是比較理想的,然而對于重度風險以及輕度財務(wù)風險的正確判定率只有68.8%、30.0%。相比較無財務(wù)風險的訓練結(jié)果這兩種結(jié)果較為不理想,但是整體正確判定率為95.2%。測試樣本的整體確定判定率為93.8%,從綜合的角度來看,訓練和測試正確率都很高。對于重度財務(wù)風險和輕度財務(wù)風險正確判定率比較低,之所以存在這種誤差除了一些系統(tǒng)上的誤差外,主要還有樣本本身的一些限制,出現(xiàn)財務(wù)問題的企業(yè)比較少,較少的樣本造成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法得到充分的訓練以及學習,到最后影響到測試樣本的準確率,但是對于財務(wù)健康的樣本數(shù)據(jù)比較充足,103個無風險測試樣本正確判定率為99%。

    四、結(jié)論

    研究成功地構(gòu)建了娛樂業(yè)的財務(wù)風險預警模型,預測結(jié)果的綜合正確率高達93.8%,可以為娛樂業(yè)上市公司提供比較準確的信息,采用計算機的數(shù)據(jù)運算以及算法設(shè)計不僅非常的方便快捷,而且在一定程度上消除了人為的影響因素,因此,可以保證結(jié)果的真實性,縮小誤差,增加客觀性,具有動態(tài)跟蹤比較的優(yōu)點。模型能夠為娛樂業(yè)在實際運營的過程中提供比較可靠的依據(jù)和科學的手段,使經(jīng)營者盡一切可能將損失控制在較小的范圍內(nèi)。建立有效的財務(wù)風險預警機制,能夠在一定程度上提升企業(yè)的競爭力,而且提高了財務(wù)工作人員的風險意識,從而保證企業(yè)資產(chǎn)的安全。企業(yè)應(yīng)該結(jié)合自身實際狀況,科學合理的選取財務(wù)風險預警指標,正確地選取進行財務(wù)風險預警的工作人員,建立一個高效實用的財務(wù)風險預警機制,從而能夠及時監(jiān)測到企業(yè)的財務(wù)風險,并采取有效的方法加以防范,從而促進公司在激烈的市場競爭中謀求更好的發(fā)展。

    研究也存在一些不足之處:選取的樣本數(shù)據(jù)只有58家上市娛樂公司,并且由于有些年份缺失,數(shù)據(jù)不夠齊全,特別是出現(xiàn)財務(wù)危機的公司較少,因此對輕度財務(wù)風險和重度財務(wù)風險的公司訓練程度不夠,導致預測結(jié)果不夠準確。除此之外,隨著時間的變化,娛樂業(yè)的財務(wù)風險因素應(yīng)該也是在變動的,對于預警指標選取后應(yīng)該進行顯著性分析,但是只進行了因子分析。財務(wù)風險預警指標體系不僅要包含財務(wù)指標,還要包含一些非財務(wù)指標,會使預測結(jié)果更加準確。

    參考文獻:

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    [責任編輯:王 旸]

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