一種基于模糊綜合評(píng)價(jià)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力評(píng)價(jià)模型

張俊瑋 劉昭赫 王逸飛 王 澍 于莉欣 王繼春

（1、沈陽建筑大學(xué)管理學(xué)院，遼寧 沈陽110000 2、沈陽建筑大學(xué)理學(xué)院，遼寧 沈陽110000）

零售商品銷售行業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要組成部分，近年來，在我國良好的經(jīng)濟(jì)政治環(huán)境下，零售商品銷售行業(yè)一直穩(wěn)步發(fā)展。但是，零售商品的銷售容易受到大型突發(fā)情況的影響，如自然災(zāi)害、國內(nèi)外重大經(jīng)濟(jì)政治事件等都會(huì)直接或間接的影響零售商品的銷量或價(jià)格。企業(yè)如果沒有考慮大型突發(fā)事件的影響而繼續(xù)按照以往的經(jīng)驗(yàn)實(shí)施銷售策略，很容易造成銷售虧損，一些小規(guī)模企業(yè)甚至?xí)媾R破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

目前，國內(nèi)針對(duì)零售商品銷售情況的研究早已起步。早在1986 年何家儒[1]建立了基于齊次銷售方程的商品銷售與市場預(yù)測數(shù)學(xué)模型；2006 年徐軍、房慶祥[2]利用三次增長率模型建立了耐用商品銷售的數(shù)學(xué)模型；2009 年席瑋[3]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了卷煙銷量預(yù)測模型；2012 年徐榮輝[4]利用邏輯斯蒂方程建立了商品銷量預(yù)測的基本模型；2018 年黃文明[5]完成基于深度學(xué)習(xí)的商品銷量預(yù)測研究。

以上研究中，多是對(duì)商品銷售的預(yù)測研究，對(duì)于突發(fā)情況影響下商品銷售的研究相對(duì)較少。本文重點(diǎn)研究突發(fā)情況影響下零售商品的銷售情況，為零售商品企業(yè)提供長遠(yuǎn)的銷售決策依據(jù)。

1 基于模糊綜合評(píng)價(jià)的零售商品銷售抗風(fēng)險(xiǎn)能力評(píng)價(jià)模型

面對(duì)突發(fā)情況，不同種類商品的抗風(fēng)險(xiǎn)能力不同。比如，果蔬糧油等生活必需品的銷量降低程度相對(duì)較??；而奢侈品這類非生活必須品的銷量降低較快；一些受突發(fā)情況影響而成為必需品的商品銷售量則不減反增。為此，本研究基于模糊綜合評(píng)價(jià)建立零售商品銷售抗風(fēng)險(xiǎn)能力評(píng)價(jià)模型，評(píng)估不同種類商品的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，幫助企業(yè)進(jìn)行決策。

本研究利用python 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，共收集到零售商品銷售數(shù)據(jù)六十余萬條，共包括十家商店，每家商店選取15 類不同商品。這些數(shù)據(jù)包括從2019 年至今，商品每月的進(jìn)項(xiàng)稅總額、銷項(xiàng)稅總額、銷量、同類商品數(shù)量等信息，本研究假設(shè)該數(shù)據(jù)能夠全面的反應(yīng)該段時(shí)間零售商品的銷售情況變化。

本研究綜合考慮零售企業(yè)實(shí)力指標(biāo)體系，最終選取了商品潛力指數(shù)、商品盈利指數(shù)、商品發(fā)展指數(shù)、商品重要指數(shù)這四個(gè)重要指標(biāo)。設(shè)商品每月銷項(xiàng)稅為T銷進(jìn)項(xiàng)稅為T進(jìn)，商品每月銷項(xiàng)稅額和進(jìn)項(xiàng)稅額的比值為商品月盈利率rmonth，每月銷項(xiàng)稅額和進(jìn)項(xiàng)稅額之差為商品月利潤pmonth，根據(jù)商品的替代品數(shù)量ci確定商品重要指數(shù)。

表1 指標(biāo)選取

表2 指標(biāo)說明

根據(jù)指標(biāo)說明對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，隨后用SPSS 軟件對(duì)整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用線性插值的方法對(duì)數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行處理。該數(shù)據(jù)共包括指標(biāo)4 項(xiàng)，樣本對(duì)象150 個(gè)，設(shè)第j 個(gè)的第i 個(gè)指標(biāo)值為uij，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行min-max 標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到uij：標(biāo)準(zhǔn)化的目的在于消除量綱，保證數(shù)據(jù)的有效性。

利用熵權(quán)法對(duì)選取的四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重求解，熵權(quán)法能夠客觀的確定評(píng)價(jià)體系中各指標(biāo)的權(quán)重大小，有效避免主觀因素的影響。

指標(biāo)的權(quán)重表達(dá)式為：

表3 評(píng)價(jià)矩陣表

對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行求解：

采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（FNN）對(duì)所建立的模型進(jìn)行模型進(jìn)度檢驗(yàn)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將樣本進(jìn)行模糊化處理的過程，并在處理的過程中不斷進(jìn)行機(jī)械學(xué)習(xí)，最終形成一定規(guī)則的形式。[6]

本研究基于MATLAB 軟件，構(gòu)建了三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（圖1）。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

對(duì)評(píng)價(jià)模型得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行100 次訓(xùn)練并檢驗(yàn)得出圖2。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)結(jié)果

由上圖可得該模型的精度較高，可以使用。

3 結(jié)論

根據(jù)本研究建立的零售商品銷售抗風(fēng)險(xiǎn)能力評(píng)價(jià)模型，將一類商品的各項(xiàng)數(shù)據(jù)代入其中，便可以計(jì)算出該類商品的抗風(fēng)險(xiǎn)能力值。對(duì)此，企業(yè)可以根據(jù)商品不同的抗風(fēng)險(xiǎn)能力來決定商品的產(chǎn)量或進(jìn)購量；對(duì)于一些受影響較大的商品，企業(yè)可以考慮暫時(shí)不再進(jìn)購或生產(chǎn)，以保證企業(yè)利益的最大化。本研究利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，確定了模型的精確度，可以用于商品抗風(fēng)險(xiǎn)能力的評(píng)估。

企業(yè)在進(jìn)行商品銷售決策時(shí)應(yīng)該綜合考慮突發(fā)情況等因素的影響。這樣，廣大企業(yè)才能得到長久、持續(xù)性的發(fā)展，我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展才能夠長期穩(wěn)定增長。