基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的江蘇常鋁經(jīng)營風(fēng)險評價研究

郭莉

摘要：近幾年，市場競爭日益激烈，上市公司陷入經(jīng)營危機甚至破產(chǎn)時有發(fā)生，造成投資人和債權(quán)人的損失。對常鋁公司經(jīng)營過程進行監(jiān)控和評價，盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險信號，可以及時采取防范和控制措施，有利于企業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展，增強企業(yè)實力。文章運用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價常鋁目前的風(fēng)險等級，得出常鋁經(jīng)營風(fēng)險等級略高的結(jié)論，針對存在的風(fēng)險，提出確定合理負債和存貨，降低成本費用，加強技術(shù)力量等建議來降低經(jīng)營風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：經(jīng)營風(fēng)險；經(jīng)營指標；SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一、常鋁公司經(jīng)營風(fēng)險的綜合評價

（一）評價方法的選擇

1. 主成分分析法

考察多個定量與變量之間是否具有相關(guān)性以及相關(guān)大小的統(tǒng)計方法，它主要研究怎樣通過有限的幾個主成分解釋協(xié)方差結(jié)構(gòu)。

2. 回歸分析

通過搜集大量的樣本數(shù)據(jù)來確定各變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式，然后對樣本數(shù)據(jù)所確立的數(shù)學(xué)關(guān)系式的可信程度進行統(tǒng)計檢驗，并找出對某一特定變量影響較為顯著的變量以及影響不顯著的變量。

3. SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以神經(jīng)元本身自行組織以修改各類具體模式的概念為基礎(chǔ)的。其中網(wǎng)絡(luò)包含輸入層和競爭層兩個部分，輸入層各神經(jīng)元和競爭層各神經(jīng)元之間為雙向連接，競爭層各神經(jīng)元競爭對輸入模式的相應(yīng)機會，最后只有一個神經(jīng)元能成為競爭的獲勝者，并且它能對與獲勝神經(jīng)元有關(guān)的各個連接權(quán)進行朝著有利于它競爭的方向調(diào)整。

通過比較，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自發(fā)學(xué)習(xí)和自適，同時也能夠?qū)斎肽Ｊ皆谠伎臻g的拓撲結(jié)構(gòu)特征進行學(xué)習(xí)，還能對輸入數(shù)據(jù)進行正確的分類，所以SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更適合于評價本文的研究對象。

（二）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和評價步驟

1. SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)由芬蘭學(xué)者Teuvo Kohonen于1981年提出。其最大的特點是無教師、自組織、自學(xué)習(xí)，Kohonen 認為，位于空間中不同區(qū)域的神經(jīng)元都有著不同的分工，當一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時，會分為不同的反應(yīng)區(qū)域，每個區(qū)域?qū)斎肽Ｊ蕉加胁煌捻憫?yīng)特性。

2. SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

SOM網(wǎng)絡(luò)最為典型的特性就是它能夠在一維或者二維的處理單元陣列上，形成輸入信號的特征拓撲分布，故SOM網(wǎng)絡(luò)擁有抽取輸入信號模式特征的能力。一般來說，SOM網(wǎng)絡(luò)只包含一維陣列和二維陣列，但它也能夠推廣到多維處理單元陣列中去。接下來，我們的討論僅限于應(yīng)用較多的二維陣列。

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入值是X∈Rn，輸出神經(jīng)元i與輸入單元的連接權(quán)值Wi∈Rn，那么輸出神經(jīng)元i的輸出oi為：

3. SOM網(wǎng)絡(luò)評價步驟

（1）初始化。對N個輸入神經(jīng)元至輸出神經(jīng)元的連接權(quán)值賦予較小的權(quán)值。其中，Sj（0）表示時刻t=0神經(jīng)元j的“鄰接神經(jīng)元”的集合，Sj（t）表示時刻t的“鄰接神經(jīng)元”的集合。區(qū)域Sj（t）隨著時間的增長而不斷縮小。

2. 模型的構(gòu)建

（1）網(wǎng)絡(luò)樣本設(shè)計

根據(jù)網(wǎng)上資料獲取了有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)中數(shù)家上市公司的18個財務(wù)指標的原始數(shù)據(jù)。確定網(wǎng)絡(luò)的輸入模式為：

Pk=（P1k，P2k，…，Pnk）k=1，2，…，9，

n=18（8）

即一共有9個樣本，每個樣本包括18個因素。

（2）網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

首先利用new函數(shù)創(chuàng)建一個SOM網(wǎng)絡(luò)，代碼為：

net=newsom（minmax（P），[10 1]）

其中P為輸入向量，minmax（P）指定了輸入向量元素的最大值和最小值，[10，1]表示創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的競爭層為10×1的結(jié)構(gòu)，然后利用函數(shù)train和仿真函數(shù)sim對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練并仿真。

3. 模型的訓(xùn)練

這里將步數(shù)設(shè)置為100、300和500，同時觀察其權(quán)值位置。

（1）訓(xùn)練步數(shù)為100時分類結(jié)果為：

yc=10 9 7 6 5 4 2 1 1

（2）訓(xùn)練步數(shù)為300時分類結(jié)果為：

yc=10 9 8 7 5 4 3 2 1

（3）訓(xùn)練步數(shù)為500時分類結(jié)果為：

yc=10 9 7 6 5 4 3 2 1

從上述數(shù)據(jù)可看出，當訓(xùn)練次數(shù)達到一定值后，權(quán)值位置的改變就不明顯了。訓(xùn)練步數(shù)為100時，分類結(jié)果與另外兩個差異較大，訓(xùn)練步數(shù)為300和500的分類結(jié)果差不多，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，權(quán)值和分類結(jié)果也就固定了。

4. 模型的仿真

運用仿真函數(shù)sim來觀察網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)的分類結(jié)果。

y=sim（net，P）

yc=vec2ind（y）

test=[0.1038 0.1066 0.7739 0.1185 0.0838 0.0940 0.1240 0.0808 0.2423 0.2095 0.2403 0.2872 0.1532 0.213 0.1565 0.2189 0.3838 0.3054 ]'

結(jié)果為

testyc=3

結(jié)果說明該組數(shù)據(jù)屬于第3類，由此可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功的識別了該數(shù)據(jù)，因此模型是有效的，可以正確的分類評價。

5. 常鋁風(fēng)險類別評價

現(xiàn)在，輸入常鋁的數(shù)據(jù)，檢驗它屬于哪一類。

test=[0.0642 0.0807 0.8153 0.0275 0.0974 0.1188 0.1523 0.1099 0.2947 0.2081 0.2107 0.3727 0.2583 0.6283 0.1288 0.3376 0.7307 0.4788 ]'endprint

結(jié)果為：

testyc=4

由此可見常鋁的風(fēng)險類別為4 ，風(fēng)險等級為6。

由上述結(jié)果可知常鋁的總體風(fēng)險低于行業(yè)平均水平，處于中下級水平，常鋁需要采取風(fēng)險控制措施來降低風(fēng)險繼續(xù)上升的可能性，對經(jīng)營狀況進行動態(tài)監(jiān)控，避免陷入經(jīng)營困境，增強企業(yè)實力。

二、風(fēng)險控制對策

常鋁的經(jīng)營狀況不是特別穩(wěn)定，存在一定的風(fēng)險，所以需要對經(jīng)營風(fēng)險加強控制，以此保證企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的順利進行。

（一）償債方面

1. 確定合理的負債。常鋁的流動負債和負債總額都相對偏高，根據(jù)目前的狀況，常鋁應(yīng)制定合理的負債規(guī)模和組成，負債規(guī)模不會影響企業(yè)的正常運轉(zhuǎn)。常鋁的資產(chǎn)負債率達到75%，對債務(wù)情況要時刻關(guān)注，進行監(jiān)控和評價，能夠隨時知曉目前動態(tài)以便做出策略調(diào)整。

2. 適量的存貨和預(yù)付款項。存貨數(shù)量不合理，很大程度會占用企業(yè)的流動資金，增加存貨的管理費用。而且存貨存放時間長，跌價的風(fēng)險也會增加，所以常鋁應(yīng)指派員工每天根據(jù)采購間隔和庫存數(shù)量預(yù)測采購數(shù)量，盡量降低庫存。預(yù)付賬款時間過長，會增加壞賬的幾率，增大負債壓力以及經(jīng)營風(fēng)險。所以常鋁對供應(yīng)商的信用狀況要十分了解，可以對供應(yīng)商建立一套信用管理系統(tǒng)，對供應(yīng)商供貨能力和供貨合同仔細核查，內(nèi)部對于大金額的預(yù)付款項采取多級審批政策。

（二）運營方面

1. 應(yīng)收賬款的管理。常鋁平常應(yīng)收賬款較多，可能年末好一些，但平時也需謹慎。首先盡量按期收回賬款，愿意短時間內(nèi)付清就給與一定折扣。超過日期的，分析拖欠原因，對于惡意拖欠者可通過法律途徑追討款項。如果客戶是突然資金周轉(zhuǎn)有困難，可以用貨抵債或向擔保人及時追討。其次是貨款的結(jié)算方式，盡可能選擇風(fēng)險較小的，例如支票結(jié)算、銀行匯票等方式。另外賬款的放出和收回需要財務(wù)部門和銷售部門相互配合，財務(wù)部門嚴格審批，銷售部門負責收回賬款，避免相互推卸責任。

2. 增加主營業(yè)務(wù)收入。常鋁的主要是生產(chǎn)不同行業(yè)用的鋁箔，所以重點是增強企業(yè)產(chǎn)品的競爭力，提高科技含量，降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本。通過產(chǎn)品性能、壽命、設(shè)計和提供服務(wù)方面來增加需求量，順應(yīng)發(fā)展趨勢，實現(xiàn)設(shè)備現(xiàn)代化。

（三）盈利能力

1. 提高主營業(yè)務(wù)利潤。常鋁公司的營業(yè)利潤為負，所以目前盈利方面的重任是提升鋁箔等主營業(yè)務(wù)產(chǎn)品的利潤。部門績效考核重心應(yīng)放在利潤上，不能只提高營業(yè)收入，要增強常鋁公司員工的效益觀念，對于利潤業(yè)績超額完成的員工給予激勵，管理者和各部門多交流，確保利潤考核能夠貫徹落實。

2. 降低成本費用，提高產(chǎn)品質(zhì)量。常鋁的成本費用率為負，成本費用過高，導(dǎo)致利潤總額為負。首先灌輸員工節(jié)約資源的思想，使節(jié)約成為企業(yè)精神。最大的節(jié)約在決策方面，如何以最少的投入獲得最大的利益是常鋁決策者需要充分認識的一點。其次是現(xiàn)代化的管理，生產(chǎn)、銷售、財務(wù)等各方面細節(jié)都要加強，從細節(jié)著手把利潤擠出來。

（四）發(fā)展方面

1. 資產(chǎn)的保值增值。常鋁總資產(chǎn)有所增長，但凈資產(chǎn)卻是在減少。常鋁資產(chǎn)管理要建立嚴格的制度，以防資產(chǎn)在經(jīng)營過程中大量流失，杜絕不合理、不合規(guī)章的開支，充分發(fā)揮資金效益，加速資金周轉(zhuǎn)速度。對于固定資產(chǎn)、存貨等要仔細審核賬本和實際情況，防止存貨大量積壓，形成潛在的虧損。

2. 提高常鋁產(chǎn)品的影響力，提升員工素質(zhì)。加強常鋁產(chǎn)品的技術(shù)力量，這樣有利于提升產(chǎn)品的影響力，形成品牌效應(yīng)。員工素質(zhì)的持續(xù)提升是實現(xiàn)常鋁持續(xù)發(fā)展的重要保證。員工在企業(yè)經(jīng)營過程中是主要角色，員工有想法、積極主動，全心全意為常鋁的利益著想，常鋁的經(jīng)營才會充滿持久的動力。

（五） 現(xiàn)金流

1. 籌資風(fēng)險控制。常鋁的資產(chǎn)負債率偏高，所以在籌資時需要考慮到到期償債的壓力，資金回收不及時，加大經(jīng)營風(fēng)險。籌集到的資金僅滿足常鋁經(jīng)營和發(fā)展的需要，確定大概的資金規(guī)模，協(xié)調(diào)資金需求數(shù)和籌集數(shù)。

2. 投資風(fēng)險控制。需要嚴格控制投資成本，在投資決策確定后，要對項目進行評估考核，與當時決策時預(yù)想的是否一致，項目整個運行過程都有人監(jiān)督，將投資風(fēng)險盡量控制在最小。

3. 收益分配風(fēng)險控制。常鋁目前暫時沒有足夠的現(xiàn)金保障股利的分紅派息，到年末資金回收情況應(yīng)該有所改變。常鋁分配風(fēng)險控制要從現(xiàn)金流入和現(xiàn)金流出兩方面出發(fā)，現(xiàn)金流出包括留存收益和股息分配，留存收益可以擴大常鋁的資產(chǎn)規(guī)模，加強常鋁經(jīng)營成本實力。所以，一定要注意平衡留存收益和股息分配，做好經(jīng)營風(fēng)險監(jiān)測的工作。

總而言之，常鋁經(jīng)營過程中做好風(fēng)險控制工作，對經(jīng)營風(fēng)險全面分析和評價，找出風(fēng)險的主要成因，并估計可能會造成的損失和影響，將損失控制在最低限度，保持企業(yè)的正常運轉(zhuǎn)。注重提高自身的盈利能力、償債能力、成長能力和經(jīng)營能力等，增強企業(yè)競爭力。

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（作者單位：南京信息工程大學(xué)）endprint