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    科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模研究

    2023-07-31 12:22:00陳思鳳
    企業(yè)科技與發(fā)展 2023年4期
    關(guān)鍵詞:預(yù)警模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

    陳思鳳

    摘要:建立科學(xué)的科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)相關(guān)各方提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力有著極為重要的作用。文章總結(jié)了科技型上市企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,概述了建立科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型所面臨的挑戰(zhàn),歸納了需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題并指出后續(xù)的研究方向。

    關(guān)鍵詞:科技型上市企業(yè);風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;預(yù)警模型

    中圖分類號(hào):F832.0? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ?文章編號(hào):1674-0688(2023)04-0101-08

    0 引言

    一直以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展面臨著中小企業(yè)融資難和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化步伐緩慢的難題,這制約著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提高[1]。發(fā)展創(chuàng)業(yè)投資為科技型企業(yè)提供投融資工具,成為解決這一難題的重要方法[2-4]。然而,我國(guó)傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)投資體系面臨著兩難困境:一方面是創(chuàng)業(yè)資本的有效供給不足,不能滿足高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的需求,另一方面是社會(huì)資本大量閑置。鑒于此狀況,在學(xué)習(xí)借鑒西方及我國(guó)香港、臺(tái)灣等發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,我國(guó)內(nèi)地開始大力推進(jìn)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)建設(shè)。2004年5月17日,經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn),中國(guó)證監(jiān)會(huì)正式發(fā)出批復(fù),同意深交所在主板塊市場(chǎng)內(nèi)設(shè)立中小企業(yè)板塊,并核準(zhǔn)了中小企業(yè)板塊實(shí)施方案。2004年6月25日,新和成等8家公司掛牌上市。2009年10月30日,28只創(chuàng)業(yè)板新股同時(shí)上市,標(biāo)志著我國(guó)創(chuàng)業(yè)板大幕正式拉開。2019年6月13日,科創(chuàng)板正式開板并試點(diǎn)注冊(cè)制,標(biāo)志著我國(guó)的創(chuàng)業(yè)投資體系進(jìn)入新的發(fā)展階段。2021年9月3日,北京證券交易所(簡(jiǎn)稱北交所)注冊(cè)成立,支持中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,深化新三板改革,國(guó)內(nèi)的科技型企業(yè)融資渠道得以進(jìn)一步拓寬。創(chuàng)業(yè)投資體系的建立和完善,對(duì)科技型上市企業(yè)彌補(bǔ)金融體系缺陷、推進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展、提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和戰(zhàn)略意義。

    然而,由于科技型上市企業(yè)的不成熟性、動(dòng)態(tài)性、前景不確定性及信息環(huán)境的復(fù)雜性等特征,使其風(fēng)險(xiǎn)更加受到市場(chǎng)的關(guān)注,因此需要建立一個(gè)科學(xué)的科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,以幫助創(chuàng)業(yè)投資者、科技型上市企業(yè)及二級(jí)市場(chǎng)投資者準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模是通過(guò)企業(yè)內(nèi)部及經(jīng)營(yíng)環(huán)境的可觀測(cè)信息,應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘等人工智能方法,構(gòu)建評(píng)估、識(shí)別、預(yù)測(cè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的模型,并據(jù)此控制企業(yè)活動(dòng)的過(guò)程,目標(biāo)是通過(guò)合適的技術(shù)和方法得到結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、泛化能力強(qiáng)、符合決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好習(xí)慣、決策結(jié)果易于理解的用戶友好型決策支持系統(tǒng)。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模的關(guān)鍵是建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法[5] 。本文首先通過(guò)分析風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源、內(nèi)涵及現(xiàn)有研究成果,提出科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的統(tǒng)一分析架構(gòu)及關(guān)鍵指標(biāo)選擇方法;其次,通過(guò)總結(jié)分析,歸納適合科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法;最后,指出科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究所面臨的關(guān)鍵問(wèn)題及后續(xù)研究方向。

    1 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

    科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建一般是通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)情景分析,了解風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源及其影響因素,從不同的視角研究風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互關(guān)系、關(guān)鍵影響指標(biāo),建立一套適合科技型上市企業(yè)特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

    1.1 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)源

    識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源是構(gòu)建科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的基礎(chǔ),是影響科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的因素,涉及戰(zhàn)略、技術(shù)、市場(chǎng)、融資、管理、法律、人力資源、文化、全球化、通訊等。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)科技型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了大量研究,有學(xué)者從單個(gè)因素的角度分析科技型企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),如財(cái)務(wù)因素[6]、企業(yè)主個(gè)人特征因素[7],但更多的是從內(nèi)部運(yùn)作管理、經(jīng)營(yíng)環(huán)境及產(chǎn)權(quán)組織等角度綜合分析多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。內(nèi)部運(yùn)作管理方面的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自影響企業(yè)邊界內(nèi)的資源轉(zhuǎn)換和協(xié)調(diào)過(guò)程的因素,如創(chuàng)業(yè)者本身因素、技術(shù)因素、競(jìng)爭(zhēng)能力、管理因素、財(cái)務(wù)因素、戰(zhàn)略目標(biāo)定位、多元化經(jīng)營(yíng)策略選擇等[8]。以創(chuàng)業(yè)者本身素質(zhì)為基礎(chǔ)的管理因素最為關(guān)鍵,因?yàn)榭萍夹推髽I(yè)所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境具有典型的高成長(zhǎng)性特征,經(jīng)常需要做出非結(jié)構(gòu)化的管理決策,以快速適應(yīng)變化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境,管理團(tuán)隊(duì)的素質(zhì)和管理能力對(duì)科技型上市企業(yè)的持續(xù)發(fā)展起著關(guān)鍵性作用。經(jīng)營(yíng)環(huán)境方面的風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自市場(chǎng)力量及其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素變化引起的不確定性,客戶分布、市場(chǎng)份額、現(xiàn)有及潛在的競(jìng)爭(zhēng)者及原材料供應(yīng)狀況等幾個(gè)方面的變化都會(huì)給企業(yè)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)[9],宏觀經(jīng)濟(jì)因素、資本市場(chǎng)、政策法律、行業(yè)狀況及文化教育等方面的不利變動(dòng)也會(huì)給科技型上市企業(yè)的生存帶來(lái)威脅[10]。由于我國(guó)內(nèi)地創(chuàng)業(yè)投資是在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)制度內(nèi)通過(guò)政策扶持建立起來(lái)的,其發(fā)展路徑與美國(guó)等西方發(fā)達(dá)國(guó)家明顯不同,因此政策法律環(huán)境是降低科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要因素。產(chǎn)權(quán)組織方面的風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自投資參與各方的信息交換、資源分配及風(fēng)險(xiǎn)配置過(guò)程中的博弈,創(chuàng)業(yè)投資者上市后退出策略和股權(quán)結(jié)構(gòu)變化都是潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素[4, 11]。

    1.2 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

    雖然多因素分析比單因素分析能更全面地反映科技型上市企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況,但是已有文獻(xiàn)仍然缺乏綜合的概念框架指導(dǎo)人們從整體上描述風(fēng)險(xiǎn)因素和系統(tǒng)地觀察不同風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。平衡計(jì)分卡既是一項(xiàng)戰(zhàn)略規(guī)劃工具,又是一個(gè)績(jī)效評(píng)價(jià)系統(tǒng),它通過(guò)財(cái)務(wù)層面、內(nèi)部流程層面、學(xué)習(xí)成長(zhǎng)層面及市場(chǎng)客戶層面等4個(gè)視角來(lái)體現(xiàn)企業(yè)績(jī)效,基于這4項(xiàng)指標(biāo),企業(yè)可以系統(tǒng)地解釋其策略執(zhí)行過(guò)程,通過(guò)互動(dòng)因果關(guān)系將企業(yè)的產(chǎn)出和績(jī)效驅(qū)動(dòng)因素串聯(lián)起來(lái),將組織的使命和策略轉(zhuǎn)變?yōu)橐惶浊昂筮B貫的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,把復(fù)雜的概念轉(zhuǎn)化為精確的目標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)的指標(biāo)之間、短期與長(zhǎng)期的目標(biāo)之間、落后的與領(lǐng)先的指標(biāo)之間,以及外部與內(nèi)部績(jī)效之間的平衡。企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理是企業(yè)價(jià)值管理的兩個(gè)不同方面,兩者之間的差異只在于強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)不同,因此平衡計(jì)分卡也可以作為綜合風(fēng)險(xiǎn)因素的概念框架[12]。結(jié)合平衡計(jì)分卡原理可以從多個(gè)視角考察科技型企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),如財(cái)務(wù)、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)成長(zhǎng)、市場(chǎng)客戶及經(jīng)營(yíng)環(huán)境等;每一個(gè)視角表現(xiàn)為一系列指標(biāo),如學(xué)習(xí)成長(zhǎng)層面通過(guò)員工滿意度、員工保持率、員工生產(chǎn)率及管理團(tuán)隊(duì)等幾個(gè)指標(biāo)來(lái)刻畫;指標(biāo)進(jìn)一步分解為可以測(cè)量的特征,如管理團(tuán)隊(duì)這一指標(biāo)可以用企業(yè)家年齡、企業(yè)家文化程度、企業(yè)家的行業(yè)經(jīng)歷及關(guān)鍵技術(shù)人才穩(wěn)定性等描述。

    科技型上市企業(yè)的行業(yè)分布、公司規(guī)模、收益結(jié)構(gòu)、所處的生命周期階段、公司治理結(jié)構(gòu)及穩(wěn)定性等方面都具有不同于主板上市企業(yè)的特征,因此風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)需考慮以下幾個(gè)方面的特性[13-14]:一是需要反映企業(yè)的技術(shù)狀況,重點(diǎn)分析企業(yè)核心技術(shù)的水平、技術(shù)受保護(hù)程度及技術(shù)和產(chǎn)品的持續(xù)發(fā)展能力。二是需要反映管理與團(tuán)隊(duì)中風(fēng)險(xiǎn)因素,重點(diǎn)分析企業(yè)家的素質(zhì)、核心技術(shù)人員的穩(wěn)定性、團(tuán)隊(duì)與企業(yè)利益的關(guān)聯(lián)程度及管理的開放性等關(guān)鍵因素。三是需要反映企業(yè)面臨的市場(chǎng)潛力及其開拓能力、市場(chǎng)進(jìn)入壁壘,競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)劣程度及市場(chǎng)和收益的成長(zhǎng)狀況。四是需要反映企業(yè)抗擊環(huán)境不利沖擊的能力,特別是分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)狀況及政策法律等系統(tǒng)性變化給企業(yè)帶來(lái)的影響。

    1.3 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估關(guān)鍵指標(biāo)選擇方法

    通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)情景分析得到科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素全集,指標(biāo)數(shù)量繁多,這不僅提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性,而且從管理上而言對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)也難以實(shí)現(xiàn)。實(shí)際中往往選擇部分關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行分析和管理,通常的關(guān)鍵指標(biāo)選擇方法可以分為兩類,一類是數(shù)據(jù)挖掘的方法,如統(tǒng)計(jì)方法[15]及人工智能方法[16],這類方法將關(guān)鍵指標(biāo)選擇看作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟,其思想是在不影響預(yù)測(cè)能力的前提下選擇一個(gè)盡可能小的指標(biāo)子集。另一類是專家方法[17],在實(shí)際操作中,往往借助管理經(jīng)驗(yàn)和一些簡(jiǎn)單的準(zhǔn)則對(duì)得到的風(fēng)險(xiǎn)全集進(jìn)行初步過(guò)濾,然后采用定量分析的方法對(duì)剩余的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行排序,最后根據(jù)成本效益原則從中選取部分關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行管理。為確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重要性排序,識(shí)別科技型上市企業(yè)的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn),可以采用多屬性決策方法,最常用的方法是結(jié)合層次分析法(AHP)與多屬性效用理論,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括多個(gè)視角,每一個(gè)視角表現(xiàn)為一系列指標(biāo) ,指標(biāo)進(jìn)一步分解為可以測(cè)量的特征,每個(gè)特征有一個(gè)相應(yīng)的權(quán)重 ,采用特征值方法可以得到下層對(duì)上層的貢獻(xiàn),并在此基礎(chǔ)上選擇關(guān)鍵因素進(jìn)行下一步分析?;谂判虻亩鄬傩詻Q策方法,也可以用來(lái)識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素,如采用風(fēng)險(xiǎn)矩陣方法[18]、基于全息層次模型(Hierarchical Holographic Model,HHM )的風(fēng)險(xiǎn)過(guò)濾、排序和管理框架[19]。

    2 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法

    依據(jù)建模的知識(shí)來(lái)源,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法可分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法、專家驅(qū)動(dòng)方法及集成方法三大類。本文將重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法、專家驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行綜述,并通過(guò)對(duì)所建模型的復(fù)雜性、預(yù)測(cè)能力及決策支持能力等特征的分析,指出相關(guān)建模方法的優(yōu)劣,進(jìn)而結(jié)合資本市場(chǎng)的特征給出適合科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模的有效方法。

    2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法

    數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)得到企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的知識(shí),在此基礎(chǔ)上構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,用得到的模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,并對(duì)未見樣本的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè),統(tǒng)計(jì)方法和人工智能方法是兩類常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法。

    2.1.1 統(tǒng)計(jì)方法

    由于具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),單變量判別分析模型,基于多變量判別分析法的Z-Score模型和Zeta模型,線性概率回歸模型,多元累積和時(shí)間序列方法和生存分析等統(tǒng)計(jì)模型在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中得到廣泛的應(yīng)用。這些模型的優(yōu)點(diǎn)是判別函數(shù)具有顯性的表達(dá),其參數(shù)也具有一定的涵義,因此決策過(guò)程更符合人們的思維習(xí)慣,決策結(jié)果易于為人們所理解,從而具有較強(qiáng)的可解釋性。

    (1)單變量判別分析。單變量判別分析模型(Univariate Analysis,UA)是最早用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)方法。1966年Beaver[20]運(yùn)用UA方法對(duì)財(cái)務(wù)比率與企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行定量研究。這一模型的一個(gè)重大缺陷是忽略失敗的多維度特征,不能基于單變量模型對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況給出一幅清晰的畫面,而且可能導(dǎo)致同一企業(yè)的不同比率上的分類結(jié)果沖突和產(chǎn)生混淆。

    (2)多變量判別分析。多變量判別分析法(Multivariate Discriminant Analysis,MDA )的主要思想是最大化分類之間協(xié)方差的同時(shí)使每一類內(nèi)部特征協(xié)方差最?。?1]。MDA在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中得到廣泛的應(yīng)用, 通常企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)難于滿足類內(nèi)協(xié)方差矩陣相等的假設(shè),這種情況下可采用二次的MDA而不是線性的形式。此外,模型也不考慮有風(fēng)險(xiǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的先驗(yàn)概率及分類錯(cuò)誤代價(jià)的差異,使用模型截?cái)帱c(diǎn)得到的分類結(jié)果往往與決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好不一致,因此基于MDA方法的預(yù)警結(jié)果可能是有偏差的。

    (3)概率回歸模型。為解決MDA方法容易對(duì)截?cái)帱c(diǎn)附近企業(yè)誤判的問(wèn)題,可以采用線性概率回歸模型(Linear Probability Model,LPM),但0-1線性回歸無(wú)法保證結(jié)果在(0,1)區(qū)間,更多的學(xué)者運(yùn)用Probit函數(shù)和Logistic函數(shù)對(duì)LPM變換,得到Probit模型和Logit模型,其中Logit方法應(yīng)用更為普遍[22]。概率回歸模型可以在企業(yè)財(cái)務(wù)比率和風(fēng)險(xiǎn)事件的概率之間建立起聯(lián)系,使結(jié)果具有實(shí)際意義。這類模型的局限對(duì)多重共線性、離群點(diǎn)和丟失值極為敏感[23],但大多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型都需要用到企業(yè)的財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)之間往往是高度相關(guān)的,不同的指標(biāo)可能有同一個(gè)分子或分母,因此數(shù)據(jù)的多重共線性問(wèn)題很嚴(yán)重,限制了模型在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的運(yùn)用。

    (4)累積和時(shí)間序列方法

    通常企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)漸變的過(guò)程,而MDA、Logit和Probit使用截面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),忽略了前期財(cái)務(wù)信息的有用性,而累積和時(shí)間序列方法(Cumulative Sum,CUSUM)[24]則可以探測(cè)企業(yè)狀況由好轉(zhuǎn)壞的拐點(diǎn),對(duì)經(jīng)營(yíng)狀況惡化反應(yīng)敏感并具有記憶力,因此包括企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)演化的動(dòng)態(tài)過(guò)程的信息。這一模型還可以區(qū)分預(yù)測(cè)變量變化的原因,識(shí)別導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)性因素,因此非常適合用于對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

    (5)生存分析。生存分析(Survival Analysis,SA)是以財(cái)務(wù)比率為變量,度量企業(yè)壽命超過(guò)某段時(shí)間的概率。但這一方法需要大量樣本,并要求在研究時(shí)間窗內(nèi)樣本企業(yè)的生存時(shí)間特點(diǎn)具有一定相似性,因此對(duì)研究產(chǎn)業(yè)突變?cè)斐僧a(chǎn)業(yè)內(nèi)出現(xiàn)大量困境企業(yè)的情形非常有效,如銀行危機(jī)中的銀行破產(chǎn)預(yù)測(cè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的某個(gè)時(shí)期中的中小企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)等[25]。

    (6)統(tǒng)計(jì)方法的其他應(yīng)用。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)除用于預(yù)測(cè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)以外,還用于模型輸入的預(yù)處理階段,目前最主要的應(yīng)用是特征選擇。特征選擇是從給定數(shù)據(jù)集中選擇更有代表性的數(shù)據(jù)以改善最終預(yù)測(cè)表現(xiàn)的一個(gè)重要步驟,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中通常使用的特征選擇方法有5種,即t-檢驗(yàn)方法、相關(guān)矩陣方法、逐步回歸分析方法、主成分分析方法和要素分析方法。

    2.1.2 人工智能方法

    隨著信息技術(shù)的發(fā)展,人工智能模型被引入企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,并逐漸成為研究的熱點(diǎn),許多基于人工智能的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方面已超越傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹方法、模糊集理論、灰色理論、粗糙集理論及支持向量機(jī)都在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域得到應(yīng)用。

    (1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。20世紀(jì)90年代以來(lái),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)被廣泛地運(yùn)用于信用風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域[26] ,并得到較好的效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行假設(shè),減少了分布指定錯(cuò)誤對(duì)模型性能的影響,從而增強(qiáng)學(xué)習(xí)的模型對(duì)未見樣本的泛化能力;樣本特征對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)以非線性的方式相互聯(lián)結(jié),并以并行的方式交換信息,符合企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的演化機(jī)制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的噪聲容忍能力,可以學(xué)習(xí)存在不完整和損壞數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng),因此比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法更為魯棒。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相比,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合于處理企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這一類復(fù)雜問(wèn)題。

    盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有許多成功的應(yīng)用和特征,但它仍然存在許多不足,其在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用還面臨諸多挑戰(zhàn)[27]。目前,還沒(méi)有理論解決ANN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題;缺乏合適的標(biāo)準(zhǔn)控制學(xué)習(xí)時(shí)間,避免過(guò)度擬合帶來(lái)的泛化能力降低;決策過(guò)程的黑箱特征是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)根本性缺陷,限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以一種隱式的方式表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)特征與風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)之間的函數(shù)關(guān)系,推理過(guò)程及決策規(guī)則隱藏在學(xué)習(xí)到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之中,難以為用戶所理解,從而難以為風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制給出有意義的決策建議,缺乏決策支持能力。

    (2)支持向量機(jī)方法。由V. Vapnik等[28]提出的支持向量機(jī)方法(Support Vector Machines, SVM)是從感知機(jī)發(fā)展而來(lái)的,其實(shí)質(zhì)是一個(gè)不包含隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基本思想是通過(guò)某種非線性映射將向量輸入映射到高維特征空間,從而可以使用線性模型實(shí)現(xiàn)非線性分類。SVM從理論上解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的兩個(gè)根本問(wèn)題。首先,SVM采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則(SRM)而不是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則(ERM),從理論上提供了控制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間的方法,避免過(guò)度擬合降低泛化能力;其次,SVM只采用少數(shù)幾個(gè)富含信息的樣本特征即支持向量表示最優(yōu)分類超平面,SVM還在高維特征空間以線性方式展現(xiàn)了輸入特征與輸出之間的映射關(guān)系,這就為打開決策過(guò)程黑箱提供了分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。由于這些吸引人的特性,SVM在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,并可得到優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。

    在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則下,決策準(zhǔn)則是在最大化分類間隔的同時(shí)使得分類錯(cuò)誤數(shù)最小,分類錯(cuò)誤數(shù)最小化是NP完全的,因此標(biāo)準(zhǔn)SVM模型并不以分類錯(cuò)誤數(shù)最小化,而以分類錯(cuò)誤點(diǎn)到分類邊界的某種范數(shù)的距離最小化作為決策目標(biāo)[29],這種近似方法使得分類性能依賴于數(shù)據(jù)的分布,難以控制經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)水平。與決策準(zhǔn)則相關(guān)的另一個(gè)后果是標(biāo)準(zhǔn)SVM對(duì)離群點(diǎn)和噪聲數(shù)據(jù)極為敏感。當(dāng)錯(cuò)誤分類點(diǎn)在分類邊界附近分布稀薄,但存在少數(shù)離群點(diǎn)和噪聲數(shù)據(jù)時(shí),離群點(diǎn)或噪聲數(shù)據(jù)在最優(yōu)分類超平面的選擇過(guò)程中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì),導(dǎo)致可能丟棄效果好的預(yù)警模型。

    目前,絕大多數(shù)基于SVM的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型強(qiáng)調(diào)模型的預(yù)測(cè)能力,而忽視模型的決策支持能力,從而削弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。雖然SVM方法突破了部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所面臨的黑箱問(wèn)題,但它的運(yùn)作仍然是以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)算法為基礎(chǔ),從其顯性的解析關(guān)系中仍然不能直接了解決策過(guò)程和得到數(shù)據(jù)中的所有有意義的和可解釋的規(guī)則。因此,在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型中提取滿足領(lǐng)域?qū)<业钠谕团d趣規(guī)則,揭示企業(yè)特征與風(fēng)險(xiǎn)之間的因果關(guān)系還需要借助其他符合人們思維習(xí)慣的技術(shù)和方法。通常的方法是將SVM與關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)合起來(lái),采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類框架[30],基本思想是基于訓(xùn)練樣本關(guān)聯(lián)規(guī)則判別能力生成一組特征向量代替原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)?;谔卣飨蛄康囊?guī)則提供高質(zhì)量的知識(shí)來(lái)源,便于用戶解釋和理解所構(gòu)造的分類模型。

    (3) 遺傳算法。遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是利用模仿自然界生物遺傳進(jìn)化規(guī)律在大量復(fù)雜概念空間內(nèi)的隨機(jī)搜索技術(shù),尤其適合用于服從大量軟、硬約束目標(biāo)函數(shù)的多參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。遺傳算法在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域主要有兩方面的應(yīng)用:一是運(yùn)用遺傳算法以財(cái)務(wù)比率為基礎(chǔ)提取“if-then”判別規(guī)則,使建立的預(yù)警模型結(jié)構(gòu)清楚且容易理解[31]?,F(xiàn)有文獻(xiàn)更普遍的是將遺傳算法作為一種搜索技術(shù),優(yōu)化模型參數(shù)或選擇最優(yōu)特征子集,以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和泛化能力。

    (4) 粗糙集方法。粗糙集方法(Rough Set Theory,RST)被證明是能夠運(yùn)用一組多屬性的變量描述對(duì)象的有效工具,可以用來(lái)揭示相互關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)因素與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。RST能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的重要事實(shí),并能用自然語(yǔ)言表達(dá)成一組決策規(guī)則,每個(gè)決策規(guī)則都有案例支持;能結(jié)合使用定性變量和定量變量,無(wú)須統(tǒng)計(jì)約束和模糊隸屬度評(píng)價(jià):決策形成透明的過(guò)程,可以考慮決策者的知識(shí)背景,并可用于集成決策支持系統(tǒng)。

    (5) 基于案例推理方法。基于案例推理方法(Case-Based Reasoning,CBR)是在復(fù)雜變化的環(huán)境中解決問(wèn)題的決策方法,一般運(yùn)用K臨近算法對(duì)存貯的案例進(jìn)行分類,以此為基礎(chǔ)判別或預(yù)測(cè)新增案例的狀況,在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究領(lǐng)域也有應(yīng)用,在數(shù)據(jù)不充分的條件下使用具有一定優(yōu)勢(shì)[32]。CBR最重要的假設(shè)是相似的經(jīng)驗(yàn)可以指導(dǎo)未來(lái)的推理、問(wèn)題求解和學(xué)習(xí)。案例回溯通常被認(rèn)為是CBR系統(tǒng)中最重要的步驟,采用的相似性度量直接影響系統(tǒng)的回溯表現(xiàn),基于案例推理方法的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)方面的研究主要集中在這一問(wèn)題上,CBR方法的不足之處是預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率不高[33]。

    (6) 決策樹方法。從預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的角度來(lái)看,決策樹(Decision Tree, DT)要弱于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機(jī)方法,但其優(yōu)勢(shì)是可以作為一種規(guī)則提取技術(shù),提取隨后用到的早期預(yù)警專家系統(tǒng)規(guī)則。但作為一種規(guī)則提取技術(shù),其局限是當(dāng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜時(shí),容易導(dǎo)致規(guī)則爆炸性增長(zhǎng),需要消耗大量的計(jì)算資源[34]。

    (7) 模糊集理論。由Zadeh提出的模糊集理論已經(jīng)有了大量的應(yīng)用,它可以精確研究含糊、概念化現(xiàn)象的數(shù)學(xué)框架。雖然基于模糊規(guī)則的分類器在分類準(zhǔn)確率上不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)模型,但是基于模糊規(guī)則的分類器可以生成“if-then”判別規(guī)則可以用于“早期預(yù)警”模糊專家系統(tǒng),為分析師最終做出預(yù)測(cè)和建議提供參考。通過(guò)模糊規(guī)則建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的模糊映射以關(guān)系預(yù)測(cè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),使得到的模型更符合人們的思考習(xí)慣,更易于理解和實(shí)際應(yīng)用[35]。

    (8) 灰色理論。我國(guó)學(xué)者鄧聚龍[36]率先提出灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA),它的特點(diǎn)是在小樣本、貧信息(只有部分要素是已知的)的數(shù)據(jù)環(huán)境下具有良好的性能。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是一個(gè)不完全信息復(fù)雜決策問(wèn)題,在許多量化屬性和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間存在灰關(guān)聯(lián)關(guān)系,因此這一方法也可以用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析[37]。

    2.2 專家驅(qū)動(dòng)的建模方法和集成的建模方法

    基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的方法依賴于一定的數(shù)據(jù)量,而且假設(shè)歷史數(shù)據(jù)中包含的模式在相當(dāng)一段時(shí)期內(nèi)可以保持穩(wěn)定,然而這些條件往往得不到滿足,在缺乏歷史信息和不穩(wěn)定的環(huán)境下可以采用專家驅(qū)動(dòng)的方法構(gòu)造預(yù)警模型。專家根據(jù)自身掌握的領(lǐng)域知識(shí)給出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,并據(jù)此確定樣本特征與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的函數(shù)關(guān)系。此外,當(dāng)財(cái)務(wù)信息與風(fēng)險(xiǎn)事件之間存在時(shí)滯、量化信息不可靠、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特征發(fā)生顯著改變及其他難以度量的因素變化時(shí),企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型就變得對(duì)財(cái)務(wù)等量化數(shù)據(jù)不敏感甚至無(wú)效[38]。此時(shí),專家利用其經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)做出的預(yù)測(cè)則更為有效。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的多屬性決策問(wèn)題,專家方法主要是通過(guò)結(jié)合層次分析法(AHP)和群決策方法(GDSS)實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)造過(guò)程。目前,研究主要集中在專家意見表示、群內(nèi)專家的協(xié)商機(jī)制及專家意見的集結(jié)方式等方面。采用模糊理論、灰色理論等方法量化表達(dá)專家模糊意見是研究的一個(gè)熱點(diǎn)[39],然而如何根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題的復(fù)雜性、專家知識(shí)的有限性,確定合理的專家規(guī)模,簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu),提高決策效率,增強(qiáng)基于群決策方法的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型泛化能力,學(xué)術(shù)界的研究則還少見。

    由于不可能存在普適的決策技術(shù),每一方法各有其適用的范圍、具有一定的優(yōu)勢(shì)和局限,方法之間可能是互補(bǔ)的集成方法,即組合幾種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法或是混合集成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和專家驅(qū)動(dòng)的方法往往可以得到理想的效果。

    2.3 科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法評(píng)述及其選擇

    綜上所述,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)造企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型具有突出的優(yōu)點(diǎn),這些模型的判別函數(shù)具有顯性的表達(dá),模型中變量的系數(shù)具有一定的涵義,判別函數(shù)可以充當(dāng)從預(yù)測(cè)變量到預(yù)測(cè)結(jié)果的決策規(guī)則,因此決策過(guò)程更符合人們的思維習(xí)慣,決策結(jié)果易于為人們所理解,從而具有較強(qiáng)的可解釋性。

    傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法存在兩個(gè)方面的根本缺陷:一是對(duì)數(shù)據(jù)環(huán)境有較為嚴(yán)格的要求,如應(yīng)用最多的MDA方法要求樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布、類內(nèi)協(xié)方差相等;二是數(shù)據(jù)處理能力有限,統(tǒng)計(jì)推斷通常依賴大樣本數(shù)據(jù),其所依賴的技術(shù)從本質(zhì)上講是線性的,缺乏處理非線性數(shù)據(jù)的能力并可能面臨維數(shù)災(zāi)難的問(wèn)題。此外,與常用的量化分析模型一樣,這些模型通常假定兩類錯(cuò)誤分類成本相等、企業(yè)有風(fēng)險(xiǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的先驗(yàn)概率相等,而現(xiàn)實(shí)中許多數(shù)據(jù)難以滿足這些要求。

    這些缺陷會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果,如因分布指定錯(cuò)誤導(dǎo)致的預(yù)警模型缺乏泛化能力,模型不能反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)非線性演化機(jī)制,離群點(diǎn)、噪聲數(shù)據(jù)及不完整數(shù)據(jù)的影響導(dǎo)致預(yù)警模型魯棒性差等弱點(diǎn),因此對(duì)復(fù)雜的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題往往得不到人們所期望的精度。雖然可以采用對(duì)數(shù)變換(如LPM模型)、二次判別分析(QDA模型)等一些必要的技術(shù)手段和方法加以改進(jìn),但是這些方法應(yīng)用的同時(shí)又會(huì)相應(yīng)地產(chǎn)生多重共線性、變量經(jīng)濟(jì)涵義不清等新的問(wèn)題。

    科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型往往需要處理高維數(shù)據(jù),同時(shí)從現(xiàn)實(shí)中收集的樣本數(shù)量有限,因此建模方法需要適應(yīng)“小樣本”數(shù)據(jù)環(huán)境,統(tǒng)計(jì)方法及ANN等一些建模方法都難以得到滿意的效果。而SVM采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,以較少的樣本即可獲得良好的泛化性能。同時(shí),SVM用少數(shù)支持向量表示最優(yōu)分類超平面,使得模型結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單。此外,SVM還在高維特征空間以線性方式展現(xiàn)輸入特征與輸出之間的映射關(guān)系,為打開決策過(guò)程黑箱、幫助用戶理解和解釋決策結(jié)果提供分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),因而比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的決策、支持能力,更適合于科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

    雖然應(yīng)用SVM作為用于科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模方法具有良好的前景,但是還面臨一些挑戰(zhàn)。一方面,如何進(jìn)一步提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的預(yù)警能力,如何克服先驗(yàn)知識(shí)的影響,改善風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的適應(yīng)能力。SVM在解決不平衡分類問(wèn)題時(shí)具有一定的魯棒性,但當(dāng)類分布嚴(yán)重偏斜時(shí),常用的SVM分類器也無(wú)法獲得滿意的結(jié)果。常用SVM對(duì)離群點(diǎn)和噪聲數(shù)據(jù)極為敏感,離群點(diǎn)或噪聲數(shù)據(jù)可能在最優(yōu)分類超平面的選擇過(guò)程中起主要作用,影響分類器的泛化能力。如何克服建模樣本信息貧乏和創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)特征的影響,使基于SVM的模型在缺乏歷史數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)信息量不豐富的動(dòng)態(tài)環(huán)境下仍然具備較好預(yù)警能力。另一方面,如何開發(fā)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的SVM風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,增強(qiáng)模型的決策支持能力,以提高科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)用價(jià)值,如何在模型中融入領(lǐng)域知識(shí),如分類錯(cuò)誤代價(jià)差異,使之符合決策者的偏好習(xí)慣,提高模型與決策者的交互能力。如何借助規(guī)則提取技術(shù),從學(xué)習(xí)得到的SVM模型映射關(guān)系中了解分類器的決策過(guò)程、理解和解釋分類結(jié)果,指導(dǎo)人們根據(jù)預(yù)警結(jié)果制定正確的風(fēng)險(xiǎn)管理措施,以提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

    RST、FST、CBR、DT等人工智能方法雖然從預(yù)測(cè)能力的角度來(lái)看不如SVM,但是這些方法可以生成推理規(guī)則,得到的結(jié)論易于為用戶解釋和理解。RST、FST、GRT可從不確定信息的角度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問(wèn)題進(jìn)行研究,因此更符合客觀實(shí)際及人們的思考習(xí)慣。目前,將上述方法與基于SVM模型融合,并采用不確定的方式表達(dá)企業(yè)特征與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系成為研究的熱點(diǎn)之一。

    3 總結(jié)及研究方向

    3.1 總結(jié)

    綜上所述,科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究需要解決以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

    (1)理解科技型上市企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征及其影響因素,進(jìn)而構(gòu)建科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系是研究的關(guān)鍵,也是科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警難點(diǎn)所在。

    (2)避免樣本分布不平衡、樣本發(fā)展不成熟及噪聲數(shù)據(jù)和離群點(diǎn)對(duì)模型泛化能力的不利影響,并考慮決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好,使預(yù)警模型具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和交互能力。

    (3)簡(jiǎn)化預(yù)警模型結(jié)構(gòu),理解和解釋預(yù)警模型的決策過(guò)程是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型具有應(yīng)用價(jià)值的關(guān)鍵,采用合適的技術(shù)提取模型中隱含的規(guī)則并將其可視化。

    3.2 未來(lái)的研究方向

    具體來(lái)講,基于SVM的科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究可從以下幾個(gè)方面展開。

    (1)科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究。歸納科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素,采用平衡計(jì)分卡的分析框架構(gòu)建初步的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,對(duì)初步確定的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系向?qū)<疫M(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,研究重要非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化表達(dá)方法,確定模型的最終輸入指標(biāo)。

    (2)基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量分類算法研究。研究數(shù)據(jù)集及兩類錯(cuò)誤分類成本不平衡情況下的模型性能度量指標(biāo),研究適合科技型上市企業(yè)正類樣本稀有、成功及失敗模式總體發(fā)展不成熟特點(diǎn)的支持向量分類算法,考慮決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好,研究決策者與科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型之間的交互機(jī)制。將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型擴(kuò)展到多類的情況,研究多種分類情形下模型的有效性。

    (3)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可解釋性研究。運(yùn)用離散化技術(shù)、決策樹方法、模糊集理論、關(guān)聯(lián)規(guī)則及聚類技術(shù),在支持向量分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步簡(jiǎn)化基于SVM的科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的結(jié)構(gòu),提取反映預(yù)警模型分類過(guò)程的決策規(guī)則,并將提取的規(guī)則展示為決策表的形式。

    (4)專家方法與智能預(yù)警模型方法的融合研究。整合專家方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法模型,構(gòu)造更為有效的科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,研究更為合理的決策成本形式,構(gòu)造基于非線性核函數(shù)SVM的主客觀融合模型,為決策者提供一套科學(xué)的方法,使其可以根據(jù)對(duì)群體意見的置信度或?qū)χ骺陀^方法的偏好更為合理地估計(jì)主觀約束區(qū)間寬度。

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