王宏宇++秘麗霞

【摘 要】 目前，高校負債日趨嚴重，所面臨的債務風險受到廣泛關注，如何對高校債務風險進行動態(tài)預警尤為重要。文章綜合考慮影響高校債務風險的各種因素，選取了10個財務指標和4個非財務指標，利用樣本數(shù)據(jù)，運用主成分分析法算出主成分的綜合得分，分別運用模糊隸屬度與BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析法，對高校債務風險綜合評價比較。實例驗證主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型更優(yōu)。

【關鍵詞】 高校財務; 債務風險; 主成分分析; 模糊隸屬度; BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析

中圖分類號：G475 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1004-5937（2015）01-0075-04

一、引言

隨著高校規(guī)模的擴大，政府資金投入不足，教育經(jīng)費緊張問題凸顯，為解決這一問題，我國許多高校巨額負債辦學，日復一日，年復一年，隨之而來的債務風險增大，高校負債呈現(xiàn)惡性循環(huán)的發(fā)展趨勢。面對巨大的負債壓力，如何對債務風險進行動態(tài)預警是目前高校考慮的重點問題。

本文分別采用主成分-模糊隸屬度模型和主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型確定高校債務風險等級，以比較兩者的優(yōu)越性，為動態(tài)監(jiān)控預警高校債務風險提供合理模型。

二、基本原理

（一）主成分分析基本原理

主成分分析是考慮各指標之間的相互關系，利用降維的方法將多個指標轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個互不相關的指標，從而使進一步研究變得簡單的一種統(tǒng)計方法。其統(tǒng)計原理如下：

1.選取n個樣本，p個指標，其矩陣為X

X=x11 x12 … x1px21 x22 … x2p… … … …xn1 xn2 … xnp

2.計算各主成分得分F，算法如下：

F=Mx·T=x11 x12 … x1 px21 x22 … x2 p… … … …xn1 xn 2 … xn p·t11 t12 … t1 rt21 t22 … t2 r… … … …tp1 tp2 … tp r

（1）

其中：F為主成分得分，Mx為X標準化后矩陣，T為旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣，r為主成分個數(shù)。

3.計算主成分綜合得分Z，算法如下：

Z=λ1F1+λ2F2+…+λrFr ? （2）

其中：λr為主成分各個主成分分析的方差百分比，Z為主成分綜合得分。

（二）模糊隸屬度

本文將主成分分析方法得到的再經(jīng)過歸一化后樣本數(shù)據(jù)的綜合得分通過模糊數(shù)學的隸屬度函數(shù)進行模糊化，使指標在表現(xiàn)形式和主觀意義上得到統(tǒng)一，即合理確定債務風險等級。本文結(jié)合實際綜合考慮，將高校的債務風險等級劃分為四類：0—0.2為重度風險，0.2—0.5為輕度風險，0.5—0.8為良好，0.8—1為健康。本文所采用的模糊隸屬度函數(shù)為y=sin（ωx+ψ），見圖1。

■

（三）BP-神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理

BP-神經(jīng)網(wǎng)絡通常是指基于誤差反向傳播算法（BP算法）的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖2所示。

BP-神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則，即權(quán)值和閾值的調(diào)節(jié)采用的是誤差反向傳播算法，本文采用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱中的Trainlm學習算法，具有收斂快、收斂誤差小、占用存儲空間大和性能隨網(wǎng)絡規(guī)模增大而變差等特點。

三、動態(tài)預警模型指標體系構(gòu)建

本文通過綜合考慮選取影響債務風險的10個財務指標，即，影響運營績效的經(jīng)營資產(chǎn)現(xiàn)金回收率X1和招生計劃現(xiàn)金比率X2兩個指標，影響償債能力的流動比率X3、資產(chǎn)負債率X4和負債自有資金率X5三個指標，影響支付能力的凈現(xiàn)金增長率X6、利息保障數(shù)X7、支付保障比X8、債務依存率X9和債務承受率X10五個指標;4個非財務指標，即外部風險因素的政府信用X11和銀行政策X12，內(nèi)部風險因素的高校風險控制能力X13和經(jīng)濟責任制度X14。各指標的具體內(nèi)容見表1和表2。

本文對上述量化指標研究所用的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)處理工具為Excel 2003、SPSS 19.0和Matlab 7.1。

四、實證分析

本文選取東北地區(qū)某省屬高校為例，對其2009—2013年共5年樣本數(shù)據(jù)的14個指標進行了描述統(tǒng)計分析，以直觀分析高校的債務風險，整理后的數(shù)據(jù)如表3。

（一）主成分與模糊隸屬度分析模型

利用SPSS 19.0統(tǒng)計分析工具，分別對該高校5年的財務指標和非財務指標的樣本數(shù)據(jù)進行因子分析，結(jié)果如表4所示。財務指標提取了兩個主成分t1和t2，兩主成分的特征值均大于1，且方差累計貢獻率達到了87.005%，由于非財務指標的一個因子的特征值大于1，方差貢獻率為77.891%，故只提取一個主成分t1'分析。

根據(jù)公式（1）、（2）得出主成分及綜合得分F、Z，如表5所示。

財務指標與非財務指標影響高校債務風險，但影響程度不同。本文結(jié)合實際，設財務指標在影響債務風險上的權(quán)重為0.75，非財務指標的權(quán)重0.25。利用兩者綜合得分，并使用模糊隸屬度函數(shù)，最后得出債務風險等級。見表6。

由表6看出，采用主成分與模糊隸屬度模型得出該高校的2009年最后得分為0.9883，在這5年內(nèi)最高，其債務風險等級為健康;而2011年得分最低0.0017，屬于重度的債務風險;2010與2012年得分相近，處于輕度債務風險;從2011年開始高校債務風險慢慢得到化解，一直到2013年高校債務處于良好狀態(tài)。

（二）主成分與BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型

利用SPSS 19.0統(tǒng)計分析工具，對該高校5年的財務指標和非財務指標的樣本數(shù)據(jù)進行因子分析，結(jié)果如表7所示。提取了三個主成分，其特征值均大于1，且方差累計貢獻率達到了93.782%。

根據(jù)公式（1）、（2）得出主成分得分F，再借用Matlab工具箱建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中模型的輸入層為主成分得分數(shù)據(jù)，輸出層為高校債務風險的四個等級。結(jié)合本文研究問題的實際，本模型采用隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為3，傳輸函數(shù)為logsig函數(shù)導入數(shù)據(jù)，得結(jié)果如表8所示。

由表8可以看出，采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型與采用主成分-模糊隸屬度模型算出的高校債務風險等級基本相同，而2013年的債務風險等級采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型得出結(jié)果為健康，綜合考慮該高校的各衡量指標數(shù)據(jù)及實際發(fā)展情況，更加符合該年度的債務風險等級。

五、結(jié)語

通過上述兩種高校債務風險預警模型，得出的風險等級基本相同。但在整個算法過程中，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型綜合考慮了財務指標與非財務指標因素，而不是將兩指標分別計算，同時，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型在運用的過程中還剔除了人為主觀因素（確定財務與非財務指標權(quán)重）的影響，其算法更簡單合理。綜合考慮，BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型更優(yōu)。

但在如何選擇模糊隸屬度函數(shù)，以及如何更加合理確定財務與非財務指標權(quán)重和劃分風險等級還需進一步研究和探討?！?/p>

【參考文獻】

[1] 曾繁榮，戴東，劉小淇.西部地區(qū)地方高校債務風險動態(tài)監(jiān)控模型[J].財會通訊，2013（8）：120-122.

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[8] 林莉.美國高校貸款的歷史演變及啟示[J].清華大學教育研究，2009（4）：89-94.

根據(jù)公式（1）、（2）得出主成分得分F，再借用Matlab工具箱建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中模型的輸入層為主成分得分數(shù)據(jù)，輸出層為高校債務風險的四個等級。結(jié)合本文研究問題的實際，本模型采用隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為3，傳輸函數(shù)為logsig函數(shù)導入數(shù)據(jù)，得結(jié)果如表8所示。

由表8可以看出，采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型與采用主成分-模糊隸屬度模型算出的高校債務風險等級基本相同，而2013年的債務風險等級采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型得出結(jié)果為健康，綜合考慮該高校的各衡量指標數(shù)據(jù)及實際發(fā)展情況，更加符合該年度的債務風險等級。

五、結(jié)語

通過上述兩種高校債務風險預警模型，得出的風險等級基本相同。但在整個算法過程中，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型綜合考慮了財務指標與非財務指標因素，而不是將兩指標分別計算，同時，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型在運用的過程中還剔除了人為主觀因素（確定財務與非財務指標權(quán)重）的影響，其算法更簡單合理。綜合考慮，BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型更優(yōu)。

但在如何選擇模糊隸屬度函數(shù)，以及如何更加合理確定財務與非財務指標權(quán)重和劃分風險等級還需進一步研究和探討?！?/p>

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根據(jù)公式（1）、（2）得出主成分得分F，再借用Matlab工具箱建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中模型的輸入層為主成分得分數(shù)據(jù)，輸出層為高校債務風險的四個等級。結(jié)合本文研究問題的實際，本模型采用隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為3，傳輸函數(shù)為logsig函數(shù)導入數(shù)據(jù)，得結(jié)果如表8所示。

由表8可以看出，采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型與采用主成分-模糊隸屬度模型算出的高校債務風險等級基本相同，而2013年的債務風險等級采用主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型得出結(jié)果為健康，綜合考慮該高校的各衡量指標數(shù)據(jù)及實際發(fā)展情況，更加符合該年度的債務風險等級。

五、結(jié)語

通過上述兩種高校債務風險預警模型，得出的風險等級基本相同。但在整個算法過程中，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型綜合考慮了財務指標與非財務指標因素，而不是將兩指標分別計算，同時，主成分-BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型在運用的過程中還剔除了人為主觀因素（確定財務與非財務指標權(quán)重）的影響，其算法更簡單合理。綜合考慮，BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型更優(yōu)。

但在如何選擇模糊隸屬度函數(shù)，以及如何更加合理確定財務與非財務指標權(quán)重和劃分風險等級還需進一步研究和探討。●

【參考文獻】

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