基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究.pdf

1、經(jīng)濟(jì)全球化不僅促進(jìn)了社會(huì)資源的合理配置和有效整合，也帶來了日趨激烈的社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)，引發(fā)了企業(yè)一系列新的問題和危機(jī)。在這些危機(jī)中財(cái)務(wù)危機(jī)無疑是最綜合和最顯著的一種危機(jī)表現(xiàn)形式。因此無論是企業(yè)管理者還是國內(nèi)外有關(guān)學(xué)者對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問題的重要性已經(jīng)普遍達(dá)成共識(shí)，但與國外在該領(lǐng)域七十多年的研究成果相比，我國在該方面的研究仍顯得較為稚嫩，迫切需要后繼學(xué)者結(jié)合我國企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)一步深入地研究。同時(shí)，目前人工智能技術(shù)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷發(fā)展和完善，為

2、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究開闊了新的思路，提供了新的理論和技術(shù)支持。而隨著我國上市公司信息披露制度的不斷成熟，使得該領(lǐng)域的實(shí)證研究逐漸成為可能。
　　鑒于此，本文將由于“財(cái)務(wù)異常狀況”而被“特別處理”的企業(yè)定義為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)，選取2004年至2010年間存在財(cái)務(wù)危機(jī)的制造業(yè)企業(yè)207家以及配對(duì)企業(yè)207家作為研究對(duì)象，收集其過去5年間短期償債能力、長期償債能力、發(fā)展能力、風(fēng)險(xiǎn)水平、企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金流量、盈利能力和運(yùn)行能力這8個(gè)方面共計(jì)87

3、個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，組成備選財(cái)務(wù)指標(biāo)。在從中挑選預(yù)警指標(biāo)時(shí)遵循兩個(gè)原則：一是必須選擇那些對(duì)輸出影響大且能能夠檢測(cè)或提取的變量；二是還要求各輸入變量之間互不相關(guān)或者相關(guān)性很小。同時(shí)為了防止過多的篩選原則將原本具有較多信息含量的變量也排除在外，從而影響預(yù)測(cè)精度。本文一方面只以原則一作為參照，以數(shù)據(jù)完整性和是否具有顯著性差異作為判斷標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了“數(shù)據(jù)集A”，另一方面兼顧兩個(gè)原則，在“數(shù)據(jù)集A”基礎(chǔ)上再進(jìn)行精加工，引入因子分析法對(duì)輸入變量進(jìn)行降維，構(gòu)建了

4、“數(shù)據(jù)集B”。然后分別以這二類數(shù)據(jù)集作為輸入，利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下文均簡(jiǎn)稱為BP、RBF和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、參數(shù)設(shè)置，確定了最優(yōu)解計(jì)算方法，并按照設(shè)計(jì)好的實(shí)驗(yàn)方案開展研究，實(shí)際計(jì)算部分通過Matrix Laboratory（即MATLAB）軟件進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。
　　經(jīng)過研究，本文得出以下重要結(jié)論：一是本文構(gòu)建的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系是真實(shí)有效的，兩組數(shù)據(jù)測(cè)試集的五年平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別

5、達(dá)到75.93％和76.76%；二是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與預(yù)警效果的關(guān)系進(jìn)行了探索性研究，實(shí)證結(jié)果表明，從網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性、長期預(yù)測(cè)能力及推廣應(yīng)用性考慮，單隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于雙隱含層具有更好的預(yù)測(cè)效果；三是確定了BP、RBF和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各年份的最優(yōu)解以及所對(duì)應(yīng)的重要參數(shù)，更加客觀真實(shí)地反映模型對(duì)測(cè)試樣本的真實(shí)預(yù)測(cè)能力，并對(duì)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)；四是對(duì)“數(shù)據(jù)集A”和“數(shù)據(jù)集B”預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了對(duì)比分析，為后續(xù)研究中預(yù)警指標(biāo)