摘 要：企業(yè)在整個生產(chǎn)經(jīng)營過程中不可避免地會面臨財務(wù)風(fēng)險，風(fēng)險的準(zhǔn)確預(yù)警能夠幫助企業(yè)提前做好防范措施，降低風(fēng)險的影響。為了提高企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確性，本文提出了一種基于灰色預(yù)測與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型，能夠互補(bǔ)并發(fā)揮兩者各自的優(yōu)點。以H公司2014年-2021年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，并進(jìn)行實例驗證分析。結(jié)果表明：相較于單一的灰色模型，組合模型的平均相對誤差更小，也即預(yù)測準(zhǔn)確性更高。

關(guān)鍵詞：財務(wù)風(fēng)險；灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；組合模型

一、引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及國家政策的不斷調(diào)整，各企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境、管理模式及經(jīng)濟(jì)效益都將隨之發(fā)生較大改變，使得企業(yè)面臨的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)一步增加。若企業(yè)未引起足夠重視、未能精準(zhǔn)識別風(fēng)險并及時做出防范措施，最終很可能導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)，影響其正常生產(chǎn)經(jīng)營活動。傳統(tǒng)的利用幾個財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來識別、評估風(fēng)險的方法已經(jīng)不能滿足企業(yè)發(fā)展要求。有必要建立一個準(zhǔn)確、有效的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，幫助企業(yè)財務(wù)管理部門以及管理人員了解未來的財務(wù)風(fēng)險狀況，并及時做出防范措施。

國內(nèi)外學(xué)者對財務(wù)風(fēng)險做了大量研究，并建立了多種預(yù)警模型，提出了有效的防范措施。朱琴等人構(gòu)建了灰色GM（1，1）預(yù)測模型，并驗證了該模型在企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)測方面的有效性。張國富等人以財務(wù)指標(biāo)為輸入值、預(yù)警等級為輸出值，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并對物流企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了預(yù)測。歐陽歆以2013年ST的84家上市企業(yè)為樣本建立了Z值模型，結(jié)果表明該模型能夠較好地識別財務(wù)風(fēng)險。鄭建國等人提出了一種基于粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型，結(jié)果表明組合模型的預(yù)測精度更高。范俊明等人采用熵權(quán)TOPSIS和K均值聚類的方法對上市企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了評價預(yù)警，結(jié)果表明該模型具有較高的準(zhǔn)確性。楊旭等人利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對飼料企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了預(yù)警。

因此，可以建立有效的預(yù)測模型對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，并且運(yùn)用組合模型能夠提高財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。本文采用灰色GM（1，1）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險組合預(yù)測模型，并以H公司為樣本進(jìn)行驗證分析。

二、灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型

財務(wù)風(fēng)險是客觀存在的，即任何企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中都會面臨財務(wù)風(fēng)險，只是風(fēng)險大小存在差異。最常用的方法就是比較分析長期或短期財務(wù)指標(biāo)數(shù)值的變化來判斷企業(yè)所處的財務(wù)狀況，其結(jié)果往往因為指標(biāo)選取不全面而具有較大的誤差。本文則是構(gòu)建預(yù)警模型對企業(yè)財務(wù)狀況進(jìn)行綜合分析，其過程主要包括三個：指標(biāo)選取、預(yù)警值計算以及財務(wù)狀況預(yù)測。

1.財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)選取

各財務(wù)指標(biāo)都是通過企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)混合計算得到的，因此部分指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。對關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行篩選，不僅可以大大簡化計算過程，而且對最終結(jié)果的影響也微乎其微。常用的篩選方法有灰色關(guān)聯(lián)分析法與Pearson相關(guān)性分析法?；疑P(guān)聯(lián)分析法是將凈利潤等直接反映企業(yè)財務(wù)狀況的指標(biāo)作為參考序列，其他指標(biāo)作為比較序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，關(guān)聯(lián)度高的指標(biāo)作為最終篩選指標(biāo)。Pearson相關(guān)性分析法則是利用spss等軟件對各項指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，對于相關(guān)性較大的兩個指標(biāo)，從其中任選一個指標(biāo)，剔除另外一個指標(biāo)，以此來降低指標(biāo)的重復(fù)度。

企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析過程中不能只考慮財務(wù)指標(biāo)的作用，非財務(wù)指標(biāo)如國家政策、法律法規(guī)、資源環(huán)境、管理決策等也會對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效益產(chǎn)生重大影響，因此在財務(wù)風(fēng)險評價時也需要考慮企業(yè)典型非財務(wù)因素的影響。只有綜合分析財務(wù)指標(biāo)與非財務(wù)指標(biāo)，才能保證預(yù)警模型更加貼近企業(yè)實際狀況。

2.指標(biāo)權(quán)重及預(yù)警值計算

各指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險的影響程度不同，權(quán)重越大其影響程度越大，因此首先需要確定各指標(biāo)的權(quán)重，并且財務(wù)指標(biāo)與非財務(wù)指標(biāo)權(quán)重的計算方法不一樣。對于財務(wù)指標(biāo)，一般運(yùn)用熵權(quán)法來確定各指標(biāo)的權(quán)重；非財務(wù)指標(biāo)屬于定性指標(biāo)，通過向?qū)I(yè)人員發(fā)放調(diào)查問卷，對各指標(biāo)進(jìn)行打分，根據(jù)評分構(gòu)建判斷矩陣，運(yùn)用層次分析法來確定權(quán)重。只有一致性滿足檢驗要求才可使用層次分析法。

以歷年《企業(yè)績效評價標(biāo)準(zhǔn)值》中的評價系數(shù)以及對應(yīng)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)值為參考，將財務(wù)風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)劃分為優(yōu)秀、良好、平均、較低、較差五個檔次，對應(yīng)評價標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)分別為1.0、0.8、0.6、0.4、0.2，運(yùn)用改進(jìn)的功效系數(shù)法計算財務(wù)指標(biāo)的預(yù)警值，利用調(diào)查問卷獲得的分值和權(quán)重計算出非財務(wù)指標(biāo)的預(yù)警值。根據(jù)財務(wù)指標(biāo)與非財務(wù)指標(biāo)的權(quán)重，計算出企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的綜合預(yù)警值（0～100），通過該預(yù)警值即可判斷企業(yè)財務(wù)風(fēng)險所處的預(yù)警程度，預(yù)警級別分為巨警（＜60）、重警（60～70）、中警（70～80）、輕警（80～90）和無警（＞90）。

3.財務(wù)風(fēng)險預(yù)警值預(yù)測

只有進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)測才可幫助企業(yè)了解未來可能的財務(wù)狀況，并提前做出防范措施。GM（1，1）模型是灰色預(yù)測模型中最基本、最常用的模型，屬于“小樣本”模型，只需要少量數(shù)據(jù)就可進(jìn)行有效預(yù)測，但其具有局限性，即只適用于指數(shù)規(guī)律較強(qiáng)的數(shù)據(jù)預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播來訓(xùn)練的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有著對非線性數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的擬合能力以及容錯性較好的優(yōu)點。將兩者進(jìn)行組合，正好能夠互補(bǔ)發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

將計算得到的風(fēng)險綜合預(yù)警值作為原始數(shù)據(jù)代入灰色GM（1，1）的數(shù)學(xué)公式中，計算出發(fā)展系數(shù)與灰色作用量，建立灰色預(yù)測模型，并以此模型算出對應(yīng)年份財務(wù)風(fēng)險的預(yù)測值。將預(yù)測值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸入，原始數(shù)據(jù)作為目標(biāo)輸出，設(shè)置合適的隱含層神經(jīng)元個數(shù)，使得擬合出來的數(shù)據(jù)誤差最小，此時的輸出值即為組合模型的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測值。對灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的誤差進(jìn)行驗算，并對未來年份的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，以此來幫助企業(yè)提前做好防范措施。

三、實例分析

本文以H公司2014年-2021年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)為樣本，參考國資委發(fā)布的《企業(yè)績效評價標(biāo)準(zhǔn)值》，并結(jié)合公司自身經(jīng)營特點，共選取了19個財務(wù)指標(biāo)，以驗證灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，如表1所示。

選取凈利潤為參考序列，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法篩選出財務(wù)分析指標(biāo)，并運(yùn)用熵權(quán)法計算出各財務(wù)指標(biāo)的權(quán)重。召集H公司10位財務(wù)專家，以座談討論的方式篩選出典型的非財務(wù)指標(biāo)，進(jìn)行指標(biāo)影響度排名，并運(yùn)用層次分析法計算出非財務(wù)指標(biāo)的權(quán)重。眾專家認(rèn)為非財務(wù)指標(biāo)重要程度排名如下：自然資源=國家政策>經(jīng)濟(jì)發(fā)展>安全生產(chǎn)>生態(tài)環(huán)保>管理決策。財務(wù)與非財務(wù)指標(biāo)篩選結(jié)果及各自權(quán)重如表2所示。

參考2014年-2021年《企業(yè)績效評價標(biāo)準(zhǔn)值》中的電力生產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的功效系數(shù)法計算各年度的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警分值。以專家打分的方式獲得各年度非財務(wù)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)值，并利用層次分析法計算出非財務(wù)指標(biāo)預(yù)警分值。最后，根據(jù)財務(wù)與非財務(wù)指標(biāo)權(quán)重計算出H公司各年度的風(fēng)險綜合預(yù)警值。2014年-2021年預(yù)警值計算結(jié)果如下：77.64、88.08、89.35、91.39、77.82、89.57、80.77、73.39，對應(yīng)的風(fēng)險等級依次為：中警、輕警、輕警、無警、中警、輕警、輕警、中警。由以上計算可知，H公司2017年面臨較小的財務(wù)風(fēng)險，2015年、2016年、2019年以及2020年的財務(wù)風(fēng)險有所上升，2014年、2018年以及2021年此三年所面臨的財務(wù)風(fēng)險比較嚴(yán)重。通過查詢2014年、2018年以及2021年的年報，發(fā)現(xiàn)在此三年H公司都經(jīng)歷了生產(chǎn)成本上漲或者是生產(chǎn)資料短缺現(xiàn)象，致使經(jīng)營效益大幅度降低，財務(wù)風(fēng)險加劇。

已經(jīng)確定H公司當(dāng)前的財務(wù)運(yùn)營狀況，有必要進(jìn)一步探究該公司未來潛在的財務(wù)風(fēng)險，對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行合理預(yù)測，并做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。將2014年-2021年計算出的綜合預(yù)警值作為原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色建模軟件V7.0中的GM（1，1）模型，得到灰色預(yù)測模型的發(fā)展系數(shù)為0.0212，灰色作用量為92.4176，構(gòu)建灰色預(yù)測模型并計算出對應(yīng)年份的風(fēng)險預(yù)測值。運(yùn)用MATLAB中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，將風(fēng)險預(yù)測值作為目標(biāo)輸入值，原始數(shù)據(jù)作為目標(biāo)輸出值，調(diào)整隱含層神經(jīng)元個數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。通過測試，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個數(shù)為8時，數(shù)據(jù)擬合的誤差最小，其結(jié)果如表3所示。

通過實例計算，求得單一灰色預(yù)測模型的平均相對誤差為3.81%，組合模型的平均相對誤差為1.09%，這充分說明將灰色預(yù)測GM（1，1）模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，可以提高預(yù)測的精度，使得預(yù)測結(jié)果更加精準(zhǔn)。此外，通過該組合模型預(yù)測得到：H公司2022年的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警值為76.52，財務(wù)風(fēng)險相較于2021年有所降低，但依然處于中警區(qū)。為進(jìn)一步加強(qiáng)對H公司的財務(wù)風(fēng)險管控能力，需要從價值鏈構(gòu)成的整個角度出發(fā)，加強(qiáng)上游生產(chǎn)資料采購管理，確保采購價格控制在合理范疇，加強(qiáng)對資源的調(diào)配利用；在生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)則需要提高管理效率、降低管理成本；在下游則需要加強(qiáng)市場營銷與價格維護(hù)，從而提高營收與利潤率。

四、結(jié)論

為了幫助企業(yè)準(zhǔn)確了解未來的財務(wù)風(fēng)險狀況，本文利用灰色GM（1，1）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)警模型，該模型能夠互補(bǔ)發(fā)揮兩者“小樣本、非線性”的優(yōu)勢。以H公司財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，將灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型與單一灰色預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型相對于灰色預(yù)測模型，誤差有了極大的降低，預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。最后依據(jù)預(yù)測結(jié)果，給H公司提出了合理有效的風(fēng)險應(yīng)對措施。

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作者簡歷：陳曉靜（1989.02- ），女，土家族，籍貫：湖北恩施，研究生在讀，職稱：會計師，研究方向：財務(wù)管理