[摘 要] 本文對(duì)國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法進(jìn)行分析,指出我國(guó)現(xiàn)有財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法各自的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上提出了基于專(zhuān)家系統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法。該方法采用基于規(guī)則推理和案例推理的專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行定量預(yù)警;利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行定性預(yù)警,并將二者所得信息有機(jī)地融合在一起,獲得較為準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)預(yù)警結(jié)果。
[關(guān)鍵詞] 專(zhuān)家系統(tǒng);財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警;定量預(yù)警;定性預(yù)警;信息融合
[中圖分類(lèi)號(hào)]F275;F232[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194(2008)09-0061-04
財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警主要借助企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃及其他相關(guān)會(huì)計(jì)資料,利用財(cái)會(huì)、統(tǒng)計(jì)、金融、企業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等理論,采用比率分析、比較分析、因素分析等多種分析方法,對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測(cè),以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并在危機(jī)發(fā)生之前向經(jīng)營(yíng)者發(fā)出警告,督促企業(yè)管理當(dāng)局采取有效措施,避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)演變成損失,起到未雨綢繆的作用。
國(guó)外對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究時(shí)間較長(zhǎng),取得了一些成果。(1)1932年Fitzpatrick以19家公司為樣本,運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本劃分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)凈利潤(rùn)/股東權(quán)益和股東權(quán)益/負(fù)債對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的判別能力最高,自此開(kāi)創(chuàng)了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究的先河——單變量判定模型。(2)為了彌補(bǔ)單變量判定模型的缺陷,1968年Altman首先將多變量判別法引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究領(lǐng)域,即多變量判定模型的研究。其多變量判定模型中的判別變量分別為營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn),留存收益/總資產(chǎn),息稅前收益/總資產(chǎn),股票市值/債務(wù)的賬面價(jià)值,銷(xiāo)售收入/總資產(chǎn)。此后,有許多學(xué)者采用類(lèi)似的方法進(jìn)行研究,對(duì)模型加以改造,只是選取的變量指標(biāo)或者指標(biāo)系數(shù)不同而已。(3) 在1980年Ohlson第一個(gè)將邏輯回歸方法引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域,他選擇了1970-1976年間破產(chǎn)的105家公司和2 058家非破產(chǎn)公司組成的配對(duì)樣本,分析了樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類(lèi)錯(cuò)誤和分割點(diǎn)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)采用公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績(jī)和當(dāng)前的融資能力進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到96.12%。邏輯回歸分析方法使財(cái)務(wù)預(yù)警模型得到了重大改進(jìn),克服了傳統(tǒng)判別分析中的許多問(wèn)題,包括變量屬于正態(tài)分布的假設(shè)以及破產(chǎn)和非破產(chǎn)企業(yè)具有同一協(xié)方差矩陣的假設(shè)。(4)1991年Tam采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究,通過(guò)包括輸入層、隱含層和輸出層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬構(gòu)建模型,具有較好的模式識(shí)別能力和容錯(cuò)能力,能夠處理資料遺漏和錯(cuò)誤,可隨時(shí)依據(jù)新數(shù)據(jù)資料進(jìn)行自我學(xué)習(xí)訓(xùn)練,適用于今日復(fù)雜多變的企業(yè)運(yùn)作環(huán)境。
我國(guó)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的探索遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于西方發(fā)達(dá)國(guó)家,政府沒(méi)有對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及危機(jī)預(yù)警提出明確的要求,使得我國(guó)企業(yè)的危機(jī)意識(shí)相對(duì)薄弱。在研究方法上,主要是借鑒國(guó)外的成果,利用我國(guó)的數(shù)據(jù)構(gòu)建類(lèi)似的模型。我國(guó)學(xué)者提出的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法大致可以分為定量預(yù)警分析和定性預(yù)警分析兩大類(lèi)。
定量預(yù)警分析法主要以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為依據(jù),按其使用財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)數(shù)量的多少,可以劃分為單變量預(yù)警法和多變量預(yù)警法。在運(yùn)用這些定量模型分析計(jì)算時(shí)都有一個(gè)潛在的假設(shè),即這些報(bào)表資料的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)全部真實(shí)無(wú)誤,沒(méi)有舞弊的現(xiàn)象。但事實(shí)上,財(cái)務(wù)報(bào)表的編制具有相當(dāng)?shù)膹椥?往往不能真正準(zhǔn)確地反映公司的財(cái)務(wù)狀況。特別是當(dāng)上市公司財(cái)務(wù)狀況惡化、瀕臨虧損邊緣或有業(yè)績(jī)滑坡跡象時(shí),其經(jīng)營(yíng)者很可能會(huì)采取一些措施調(diào)節(jié)盈余、粉飾財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。因此,僅僅依據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)警,其結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性值得懷疑。
無(wú)論是單變量預(yù)警模型還是多變量預(yù)警模型,其共同之處是只涉及了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和定量比率,而沒(méi)有考慮到非量化因素。事實(shí)上,非量化因素在披露企業(yè)財(cái)務(wù)狀況方面有時(shí)要比定量財(cái)務(wù)指標(biāo)更為可靠、有效。比如,企業(yè)出現(xiàn)過(guò)度擴(kuò)張、過(guò)度依賴(lài)銀行貸款、企業(yè)人力資源匱乏、企業(yè)市場(chǎng)定位不清、財(cái)務(wù)報(bào)表不能及時(shí)公開(kāi)、過(guò)度依賴(lài)某家關(guān)聯(lián)公司、報(bào)表審計(jì)單位和公司管理層人員頻繁變動(dòng)等狀況,都預(yù)示著企業(yè)存在潛在的危機(jī)。根據(jù)以上指標(biāo)分析財(cái)務(wù)狀況的方法就是定性預(yù)警法,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在這方面也有一些研究,如“四階段癥狀”分析法是通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)困境癥狀,判斷財(cái)務(wù)困境所處的階段,然后采取有效的措施,使企業(yè)擺脫財(cái)務(wù)困境。這種分析法將財(cái)務(wù)困境分為危機(jī)潛伏期、發(fā)作期、惡化期和爆發(fā)期等4個(gè)階段?！皩?zhuān)家調(diào)查法”是企業(yè)組織專(zhuān)家對(duì)內(nèi)外環(huán)境進(jìn)行分析,辨明企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)困境發(fā)生的誘因,發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)困境征兆,以此預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性?？梢?jiàn),運(yùn)用定性預(yù)警法分析操作方便,且可以很好地區(qū)分不同公司的財(cái)務(wù)特性,但分析人員的經(jīng)驗(yàn)、采用的具體方法以及收集資料的情況對(duì)分析結(jié)論有較大的影響,從而導(dǎo)致分析結(jié)果具有一定的人為主觀性。另外,現(xiàn)行會(huì)計(jì)制度對(duì)企業(yè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的確認(rèn)和計(jì)量還缺乏必要的規(guī)范性,企業(yè)對(duì)很多無(wú)形資產(chǎn)還不能有效地進(jìn)行評(píng)估。因此,完全依靠非財(cái)務(wù)指標(biāo)建立預(yù)警模型的可行性不是很高,預(yù)警的精確度也值得懷疑。 從上述分析可見(jiàn),單獨(dú)利用定量分析或者單獨(dú)利用定性分析都無(wú)法對(duì)公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確分析。因此,從我國(guó)的實(shí)際情況出發(fā),一個(gè)公司如果要對(duì)其財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),必須將定性分析和定量分析有機(jī)結(jié)合起來(lái)。
近30年來(lái)人工智能(Artificial Intelligence,AI)獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩成果。作為人工智能一個(gè)重要分支的專(zhuān)家系統(tǒng)(Expert System,ES) 是在20世紀(jì)60年代初期產(chǎn)生并發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興的應(yīng)用科學(xué),而且正隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展而日臻成熟和完善。專(zhuān)家系統(tǒng)是一種智能的計(jì)算機(jī)程序,它運(yùn)用知識(shí)和推理步驟來(lái)解決只有專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題 。建立專(zhuān)家系統(tǒng)的主要目的,是利用某一特定問(wèn)題領(lǐng)域的專(zhuān)家知識(shí),支持和幫助該領(lǐng)域的非專(zhuān)家去解決復(fù)雜問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)是目前人工智能中一個(gè)最活躍且最有成效的研究領(lǐng)域。專(zhuān)家系統(tǒng)有3個(gè)特點(diǎn):(1)啟發(fā)性,能運(yùn)用專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷。(2)透明性,能解決本身的推理過(guò)程,回答用戶(hù)提出的問(wèn)題。(3)靈活性,能不斷地增長(zhǎng)知識(shí),修改原有知識(shí)。
目前已研究的專(zhuān)家系統(tǒng)模型有很多種,其中較為流行的有基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)、基于案例的專(zhuān)家系統(tǒng)、基于框架的專(zhuān)家系統(tǒng)、基于模糊邏輯的專(zhuān)家系統(tǒng)、基于D-S證據(jù)理論的專(zhuān)家系統(tǒng)、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專(zhuān)家系統(tǒng)和基于遺傳算法的專(zhuān)家系統(tǒng)等。根據(jù)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)知識(shí)和各種專(zhuān)家系統(tǒng)的特點(diǎn),本文選擇前兩種專(zhuān)家系統(tǒng)作為定量分析的研究工具。
基于規(guī)則推理(Rule-based Reasoning,RBR)的方法是根據(jù)以往專(zhuān)家診斷的經(jīng)驗(yàn),將其歸納成規(guī)則,通過(guò)啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理。它具有明確的前提,得到確定的結(jié)果。RBR是構(gòu)建專(zhuān)家系統(tǒng)最常用的方法,這主要?dú)w功于大量的成功實(shí)例和工具的出現(xiàn)。早期的專(zhuān)家系統(tǒng)大多數(shù)是用規(guī)則推理的方法,如DENDRAL專(zhuān)家系統(tǒng)、MYCIN專(zhuān)家系統(tǒng)、PROSPECTOR專(zhuān)家系統(tǒng)等?；谝?guī)則的方法容易使知識(shí)工程師與人類(lèi)專(zhuān)家合作,易于被人類(lèi)專(zhuān)家理解。規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則具有相同的結(jié)構(gòu),這種統(tǒng)一的格式便于管理,同時(shí)便于推理機(jī)的設(shè)計(jì)。
基于案例推理(Case-based Reasoning,CBR)的方法就是通過(guò)搜索曾經(jīng)成功解決過(guò)的類(lèi)似問(wèn)題,比較新、舊問(wèn)題之間的特征、發(fā)生背景等差異,重新使用或參考以前的知識(shí)和信息,達(dá)到最終解決新問(wèn)題的方法。這種類(lèi)比推理比較符合人類(lèi)的認(rèn)知心理?；诎咐评淼膶?zhuān)家系統(tǒng)具有諸多優(yōu)點(diǎn):無(wú)須顯示領(lǐng)域知識(shí);無(wú)須規(guī)則提取,降低了知識(shí)獲取難度;開(kāi)放體系、增量式學(xué)習(xí),案例庫(kù)的覆蓋度隨系統(tǒng)的不斷使用而逐漸增加 。基于案例的推理方法適用于領(lǐng)域定理難以表示成規(guī)則形式,而容易表示成案例形式并且已積累豐富案例的領(lǐng)域。綜合CBR和RBR的專(zhuān)家財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
在基于規(guī)則推理和案例推理的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中,各種預(yù)警模型都可以包含在規(guī)則庫(kù)中,并且預(yù)警模型越多、模型越準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)越詳細(xì)、成功實(shí)例越多,則該預(yù)警方法越準(zhǔn)確;另外,經(jīng)過(guò)多次判斷以后,該模型還可以利用專(zhuān)家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)的方法提高以后預(yù)警的準(zhǔn)確度。
在基于規(guī)則推理和案例推理的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中,利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和成功的預(yù)警案例對(duì)公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警判斷,得出相關(guān)結(jié)果。但這一結(jié)果并未考慮到非量化因素的影響,這樣就可能造成財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的不準(zhǔn)確性。為此,還需對(duì)非量化因素進(jìn)行考慮?？紤]到非量化因素的模糊性和不確定性,本文采用在這方面具有良好應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警。
模糊理論(FT)是以控制領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域及OR(operations research)領(lǐng)域?yàn)橹行倪M(jìn)行研究的。模糊控制是把控制經(jīng)驗(yàn)方面的知識(shí),記述在包含模糊集合的if-then規(guī)則中,并且用推理處理得出結(jié)果的一種方法。在財(cái)務(wù)預(yù)警中,危機(jī)與正常之間的關(guān)系往往是模糊的,這種模糊性既來(lái)自于危機(jī)與正常之間關(guān)系的不確定性,又來(lái)自于危機(jī)與正常在概念描述上的非精確性,因而預(yù)警結(jié)果也必然是模糊的。解決模糊診斷問(wèn)題的傳統(tǒng)方法,一般是根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)在危機(jī)與正?？臻g與預(yù)警原因空間之間建立模糊關(guān)系矩陣,常用的方法是將各條模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行組合,用與邏輯或并邏輯。
隨著模糊理論的發(fā)展及完善,模糊理論的一些優(yōu)點(diǎn)逐步被重視,如模糊理論可適應(yīng)不確定性問(wèn)題;模糊知識(shí)庫(kù)使用語(yǔ)言變量來(lái)表述專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn),更接近人的表達(dá)習(xí)慣;模糊理論能夠得到問(wèn)題的多個(gè)可能的解決方案,并可以根據(jù)這些方案的模糊度的高低進(jìn)行優(yōu)先程度排序等。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的不確定因素對(duì)于要求嚴(yán)格匹配搜索的專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)說(shuō),很容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果,在專(zhuān)家系統(tǒng)中融入模糊理論后,系統(tǒng)由精確推理變?yōu)榻仆评?在相當(dāng)程度上會(huì)增強(qiáng)專(zhuān)家系統(tǒng)的容錯(cuò)性。本系統(tǒng)采用模糊推理控制法,模糊推理控制法可用一個(gè)如圖2所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。圖2中e和P為模糊推理控制法的兩個(gè)輸入,NA,NB,NG等是e和P劃分的7個(gè)模糊集,可用三角型隸屬度函數(shù)Gauss表示,u′為總的輸出,Wi為第i個(gè)模糊規(guī)則對(duì)于輸出的作用權(quán)值,ui表示第i條模糊推理規(guī)則的隸屬度。 一般模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP學(xué)習(xí)方法是一種建立和調(diào)整模糊推理的良好方法,但這種方法本質(zhì)上是一種只考慮局部區(qū)域的梯度法,缺乏全局性,有可能僅優(yōu)化到局部極值部分,其調(diào)整的收斂性依賴(lài)于初始狀態(tài)的選擇。而遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化過(guò)程的隨機(jī)搜索的全局優(yōu)化方法,它通過(guò)交叉和變異大大減少了初始狀態(tài)的影響,使搜索得到最優(yōu)化結(jié)果而不停留在局部最小處。遺傳算法不僅可以?xún)?yōu)化模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的參數(shù),而且可以?xún)?yōu)化模糊神經(jīng)推理的結(jié)構(gòu)。使用遺傳算法可以修正冗余的隸屬度函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù),以?xún)?yōu)化模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。為了發(fā)揮GA算法和BP算法的長(zhǎng)處,可用GA算法優(yōu)化具有全局性的參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用BP算法調(diào)節(jié)和優(yōu)化具有局部性的參數(shù)。這樣,在GA算法作為一種離線訓(xùn)練模糊神經(jīng)推理法的情況下,用BP算法作為一種在線調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部性參數(shù)的方法。這兩種方法綜合使用,可以大大提高模糊神經(jīng)推理控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)性能和魯棒性。對(duì)于圖2所示的模糊神經(jīng)推理網(wǎng)絡(luò),它的前提是部分采用了Gauss型的隸屬函數(shù),其中心參數(shù)和寬度參數(shù)是全局性參數(shù),可用遺傳算法來(lái)調(diào)整和優(yōu)化,而推理規(guī)則的結(jié)論部分中的權(quán)值具有局部性,所以可采用BP算法在線調(diào)節(jié)。這樣把兩種學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來(lái),取長(zhǎng)補(bǔ)短,發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)。
經(jīng)分析可知,基于規(guī)則推理和案例推理的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法,在公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、詳細(xì)、非量化因素影響少的情況下有較高的準(zhǔn)確性,而在非量化因素影響大、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不夠全面、準(zhǔn)確的情況下則準(zhǔn)確性較低。而基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危機(jī)預(yù)警法則正好相反。因此,為了能夠在各種公司的不同情況下,都能較準(zhǔn)確地對(duì)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行判斷,有必要將兩者結(jié)合起來(lái)進(jìn)行綜合判斷?；谛畔⑷诤霞夹g(shù)的預(yù)警方法就是將兩者獲得的結(jié)論和推理過(guò)程有機(jī)結(jié)合起來(lái)以獲得更準(zhǔn)確的判斷結(jié)果。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。
為驗(yàn)證上述基于專(zhuān)家系統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法的準(zhǔn)確性,本文選取了12家上市公司5年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和一些相關(guān)經(jīng)營(yíng)信息進(jìn)行了預(yù)警分析。結(jié)果表明,在不考慮定性因素的影響下,基于規(guī)則推理和案例推理的定量預(yù)警方法,當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中成功案例的數(shù)量大于43例后,其預(yù)警的準(zhǔn)確性較以前的模型有一定的提高,且成功案例越多,案例特點(diǎn)與預(yù)警案例越接近,則準(zhǔn)確性也越高。對(duì)定性預(yù)警方面,由于很難獲取公司該方面的全面信息,本文未作詳細(xì)驗(yàn)證比較。通過(guò)上述分析可見(jiàn),將其他專(zhuān)業(yè)的成功方法如專(zhuān)家系統(tǒng)、小波分析、信息融合等研究方法、技巧、思路引入到財(cái)務(wù)預(yù)警當(dāng)中來(lái),將非常有助于提高財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的成功率,并且這些方法也已經(jīng)有了相關(guān)計(jì)算模塊,為借鑒和驗(yàn)證提供了強(qiáng)有力的工具。
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