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        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在中小企業(yè)融資征信評(píng)估中的應(yīng)用

        2016-05-14 02:10:52張洪源
        大經(jīng)貿(mào) 2016年6期
        關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中小企業(yè)

        張洪源

        【摘 要】 信用評(píng)估的優(yōu)劣對(duì)中小企業(yè)是否能夠獲得融資以及融資機(jī)構(gòu)是否對(duì)其進(jìn)行投資起著決定性作用。本文探討了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融資征信評(píng)估方法。通過建立科學(xué)的中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,構(gòu)建了融資征信評(píng)估方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模擬結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更加有效、準(zhǔn)確地對(duì)中小企業(yè)信用指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),為融資機(jī)構(gòu)提供決策依據(jù)。

        【關(guān)鍵詞】 中小企業(yè) 融資征信 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        1中小企業(yè)融資征信評(píng)估應(yīng)用中BP模型分析

        BP網(wǎng)絡(luò)具有較高的準(zhǔn)確性和較快的收斂速度及更小的誤差,是進(jìn)行我國(guó)中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)的理想方法。因此,本文擬采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造我國(guó)中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型。

        1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱為反向傳播網(wǎng)絡(luò),這是因?yàn)樵撋窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)的調(diào)整采用的是反向傳播學(xué)習(xí)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點(diǎn)是:只要有足夠的隱層和節(jié)點(diǎn),就可以逼進(jìn)任意的非線性映射關(guān)系,其算法是一種導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法,屬于全局逼近的方法,因而具有泛化能力,BP網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有較好的容錯(cuò)性;BP網(wǎng)絡(luò)的主要缺點(diǎn)是收斂速度慢,局部極小。這個(gè)缺點(diǎn)可以通過改進(jìn)算法,加入學(xué)習(xí)率自適應(yīng),L-M等算法進(jìn)行彌補(bǔ)。

        1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)原理

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組成是由各個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)組成。可以大體分為三個(gè)層次:輸入層、隱含層和輸出層。若輸入層有神經(jīng)元n個(gè),輸入向量記為x1=(x1,xn,…,xn)是網(wǎng)絡(luò)的t個(gè)輸入模式,Zi(t)為網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出值,Y (t) =(Y1 (t) ,Y2 (t) ,…,Ym (t) )是對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出值,輸入神經(jīng)元i到隱層神經(jīng)元j的權(quán)值為Vij,隱層神經(jīng)元i到輸出神經(jīng)元j的權(quán)值為Vij;另外分別用φi和θj表示隱含層和輸出層的閥值。三者的基本關(guān)系如下:

        ;

        在上式中,f函數(shù)被稱為神經(jīng)元的傳遞函數(shù),也被稱為激活函數(shù),在實(shí)際應(yīng)用中一般采用S型函數(shù)(Logsig):

        1.3 中小企業(yè)融資征信指標(biāo)體系建立

        中小企業(yè)融資征信評(píng)價(jià)的重點(diǎn)在于評(píng)價(jià)中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況與財(cái)務(wù)狀況等內(nèi)容。由于企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間具有相關(guān)性,本文首先根據(jù)中小企業(yè)特點(diǎn)選擇財(cái)務(wù)指標(biāo),并利用因子分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行整理分析。依據(jù)我國(guó)中小企業(yè)的特點(diǎn)并利用因子分析法,本文剔除了與中小企業(yè)信用狀況不相關(guān)或重復(fù)性的指標(biāo),最終選取了償債能力指標(biāo)(資產(chǎn)負(fù)債率,流動(dòng)比率,速動(dòng)比率)、盈利能力指標(biāo)(銷售毛利潤(rùn),資產(chǎn)報(bào)酬率,凈資產(chǎn)收益率)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)(應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率,流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、成長(zhǎng)能力指標(biāo)(營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率,總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率)15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合反映中小企業(yè)的信用狀況。

        由于所選擇的財(cái)務(wù)指標(biāo)的量綱和數(shù)量級(jí)不同,本文對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化,使每一個(gè)指標(biāo)都統(tǒng)一于某種共同的數(shù)值特性范圍。本文采用如下公司對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

        其中, 為原始數(shù)據(jù)的均值;Xj=;為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差,。

        2 中小企業(yè)融資征信評(píng)估的BP模型構(gòu)建

        2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層、隱含層及輸出層的設(shè)計(jì)

        根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究,在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程中,隱層神經(jīng)元數(shù)的確定十分重要。隱層神經(jīng)元過多、過少都會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)性能,達(dá)不到預(yù)期效果。而隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)與期望誤差、輸入與輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、實(shí)際問題復(fù)雜性都有直接的聯(lián)系。在三層網(wǎng)絡(luò)中,輸入和輸出神經(jīng)元是依據(jù)輸入向量和研究目標(biāo)而定。本文在選取隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)上主要參考原有的兩個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式來確定:

        (1)

        其中M表示輸入向量元素個(gè)數(shù),則輸入層的神經(jīng)元可以選為M個(gè)。

        N=2M+1(2)

        其中μ代表輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù),η代表輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù),a代表[0,10]之間的整數(shù)。根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn),本文中a取為2。

        本文選擇了15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為輸入,因此輸入層神經(jīng)元數(shù)M=μ=15;輸出層神經(jīng)元的數(shù)量η由信用評(píng)價(jià)結(jié)果的模式確定。根據(jù)式(1),由于μ=1,η=15,a為[1,10]之間的常數(shù),可以取L=5-14。根據(jù)式(2),由于M=15,因此N=2M+1=31。因此,可以估計(jì)最佳隱含層的神經(jīng)元數(shù)目介于5-31之間。

        2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及結(jié)構(gòu)確定

        本文在進(jìn)行樣本設(shè)計(jì)時(shí),以我國(guó)2014年50家上市公司所作出的評(píng)價(jià)為樣本。所采用的指標(biāo)與上文中給出的評(píng)價(jià)指標(biāo)一致。數(shù)據(jù)樣本有50個(gè),選擇其中的40個(gè)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)作為學(xué)習(xí)樣本,另外10個(gè)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)作為檢驗(yàn)樣本。訓(xùn)練函數(shù)采用BP網(wǎng)絡(luò)最常用的Trainlm,訓(xùn)練次數(shù)定位2000次,誤差精度小于0.0001。本文設(shè)定最大訓(xùn)練步長(zhǎng)epoch=2000,分別采用traingdx函數(shù)、traingd函數(shù)和trainglm函數(shù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

        本文通過Matlab7.0,分別采用traingdx函數(shù)、traingd函數(shù)和trainglm函數(shù),對(duì)所設(shè)計(jì)的隱含層神經(jīng)元數(shù)可變的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和仿真。結(jié)果表明,當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)在5-31之間變化時(shí),當(dāng)N=17時(shí),trainlm數(shù)的訓(xùn)練誤差最小,因此本文決定采用收斂速度最快、訓(xùn)練誤差最小的trainlm訓(xùn)練函數(shù),隱含層神經(jīng)元數(shù)n=17的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型。

        3 結(jié)論

        本文建立了一般中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)指標(biāo)體系,據(jù)此構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并以2014年40家上市公司為學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本,并對(duì)剩下的10家公司進(jìn)行仿真,設(shè)定最大訓(xùn)練步長(zhǎng)epoch=2000,詳細(xì)考察了隱含層結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)性能的影響。評(píng)價(jià)結(jié)果表明,各中小企業(yè)之間的信用評(píng)價(jià)結(jié)果存在較大的異質(zhì)性。這說明,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià),具有較高的可操作性。因此,金融機(jī)構(gòu)可以據(jù)此加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的信用評(píng)價(jià),篩選優(yōu)秀的中小企業(yè)以降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1] 譚慶美.中小企業(yè)融資理論與實(shí)證研究[D].天津:天津大學(xué)博士論文,2007.

        [2] 周永進(jìn).BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及其應(yīng)用[D].南京:南京信息工程大學(xué),2007.

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