基于改进BP神经网络的企业财务预警模型及应用.pdf

内蒙古农业大学学报(社会科学版)2007年第5期(第9卷总第35期)
JournalofInnerMongoliaAgriculturalUniversity(SocialScienceEdition)No.52007(Vol.9SumNo.35)

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基于改进BP神经网络的企业财务预警模型及应用

郑丕谔1,刘颖2

(1.天津大学系统工程研究所;2.天津大学管理学院,天津300072)

摘要:本文选取了158家在深沪两地上市的制造业企业的财务数据作为样本,通过对样本的抽取以及标准化处
理,建立了利用BP网络和统计方法相结合的模型对企业财务状况进行分析,实现了对企业的财务预警。研究结果
表明,该模型仿真结果可靠,在提高预警精度的同时,较大地降低了犯第II类错误(即将破产企业判断为正常企业)
的概率,更加满足商业银行识别不良贷款准确度的要求。
关键词:BP神经网络;财务预警;因子分析;Logistic回归;第二类错误
中图分类号:F275文献标识码:A文章编号:1009-4458(2007)05-0099-03

随着我国经济的发展,企业贷款也相应不断增多,对企业的普遍使用,并证明是有效的;(2)数据能从资产负债表,损益表以
财务状况做出客观的评估已经成为各商业银行降低不良贷款率及现金流量表中获得;(3)选取相对指标,排除企业规模的影响;
的有效手段。那么如何建立预测精度高且符合实际需要的财务(4)考虑现金流量指标的重要性。
预警模型从而使得各商业银行能快速有效地分析企业的财务状按照以上原则,本文选取了以下财务指标进行分析:
况,对于商业银行降低贷款风险有着极为重要的现实意义。
X1为每股收益,表明企业普通股每股所享有的利润。通常
一、研究现状这个指标越大越好;

X2为总资产利润率,反映企业总资产能够获得利润的能力,
神经网络在企业财务风险分析的应用最初是由Odom和
该指标越高,表明资产利用越好;
Sharda(1990),Tam(1991),Tam和Kiang(1992)用于银行破产预
X为主营业务利润率,反映企业主营业务的收入带来净利
测,Tam在其1991年研究的基础上又于1992年和Kiang合作,利3
润的能力
用三层BP神经网络来训练预测模型,根据输入到网络的样本训;
练出神经网络的一套权值,网络训练之后,可将任何新输入的有X4为权益净利率,表明企业所有者的投资能够获得净收益
关企业财务运作状况的数据进行正确的分类,破产或非破产。的能力;

国内近几年耿克红、杨保安等也在借鉴国外研究的基础上将X5为流动比率,反映企业短期偿债能力;

神经网络用于企业财务预警研究,但都是以总体错分率作为评价X6为速动比率,反映企业未来的偿债能力;
模型的唯一指标。以总错误分类率为评价标准是将两类错误造
X7为资产负债率,反映企业的长期偿债能力;
成的损失平等对待。实际上对于商业银行来说犯第类错误
,IIX8为负债权益率,反映企业的所有者权益对债权人权益的
即将破产企业判断为正常企业的损失要远远大于犯第类错
()I保障程度;
误(即将正常企业判断为破产企业)的损失。
X9为每股营业现金流量,反映了企业利用权益资本获得经
为了克服现有的缺陷,在相关研究的基础上,本文提出一种
营活动净流量的能力;
新模型,将BP神经网络模型与Logistic回归模型结合起来的复
X10为主营业务现金比率,反映了企业完成销售中获得现金
合模型。该模型能在提高预测精度的同时,大大降低了模型犯第
的能力。
II类错误的概率,更加满足商业银行识别不良贷款的准确度。
二、财务指标体系的确定三、改进的神经网络模型的建立

由于企业财务预警研究的指标选取缺乏具体的经济理论做1.样本的选取
指导,所以本文尝试从不同的侧面选取指标,以反映企业财务状本文选取的样本是在我国深圳、上海两地证券交易所上市的
况的各个方面。指标选取主要遵循的基本原则:(1)以往研究中制造业公司,原始数据均来自华泰证券网站(www.htzq.com.cn),

*收稿日期:2007-05-21
作者简介:郑丕谔(1942-),男,福建莆田人,天津大学系统工程研究所,教授,博士生导师,主要从事神经网络理论及应用;管理科学
理论及应用;优化与决策;经济系统管理与决策研究。
内蒙古农业大学学报(社会科学版)2007年第5期(第9卷总第35期)

其中,所选取的破产公司是指在2003年内被股市特别处理(ST)gistic回归的混合两阶段个人信用评分模型,其方法是:首先利用
的公司,共计27家。以财务状况异常最早发生日为基准日,选取神经网络方法建立一个信用评分模型,然后将神经网络评分的结
这些公司在基准日