基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的A公司財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究

薛紅婷

一、引言

近些年，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的更新迭代、國家限制“三公消費(fèi)”以及國民觀念的改變，使得白酒市場趨于飽和，企業(yè)間的競爭被進(jìn)一步激化。財(cái)務(wù)風(fēng)險也成了全球性的問題。財(cái)務(wù)風(fēng)險繼續(xù)惡化將會形成財(cái)務(wù)危機(jī)，使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境中。因此，上市公司重視財(cái)務(wù)風(fēng)險迫在眉睫。

A公司屬于白酒板塊，其財(cái)務(wù)特性及風(fēng)險程度與其他行業(yè)不同。A公司具有深厚的文化底蘊(yùn)，多次在全國評酒會上榮獲國家名酒稱號。其主營業(yè)務(wù)包括白酒的生產(chǎn)及銷售，其特有的“綿柔型”白酒作為白酒的特有類型被寫入國家標(biāo)準(zhǔn)。利益相關(guān)者希望了解到A公司快速發(fā)展背后存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險，便于及時整改、防范，從而避免公司的財(cái)務(wù)危機(jī)。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，是按照誤差、逆向的反復(fù)迭代，以達(dá)到所設(shè)定的精度值或者訓(xùn)練次數(shù)的多層的前饋網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)模型接收到輸入數(shù)據(jù)后，可根據(jù)實(shí)際需求而改變，包括其權(quán)重也可根據(jù)隱含關(guān)系不斷改變，即其神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個數(shù)所構(gòu)建出的函數(shù)關(guān)系，以此不斷優(yōu)化模型，達(dá)到更高準(zhǔn)確率的目的。

三、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型

劉義龍、郝青、李松（2015）指出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，并提及在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最突出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一網(wǎng)絡(luò)可以通過正向和反向傳播，減小誤差。嚴(yán)婕（2021）運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對醫(yī)藥制造業(yè)進(jìn)行預(yù)警研究，其精確度達(dá)到了98%，預(yù)判正確度極高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較于傳統(tǒng)的風(fēng)險預(yù)警方法，具有精確度高的特點(diǎn)，被廣泛運(yùn)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警問題。

四、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系的構(gòu)建

本文綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)之后，從四大能力、財(cái)務(wù)彈性、風(fēng)險水平、現(xiàn)金流指標(biāo)的角度選取了27個二級指標(biāo)，利用其2014—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，SPSS的相關(guān)結(jié)果表明：在27個指標(biāo)通過KMO與Bartlett相關(guān)性檢驗(yàn)之后，提取的7個主成分可以詮釋選取的初始指標(biāo)內(nèi)容的87.433%。基于以上結(jié)果，建立了由降維之后的7個指標(biāo)組成的A公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系。所選取的27個指標(biāo)如表1所示。

表1 企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

五、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及訓(xùn)練

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱層、輸出層組成。由于經(jīng)PCA法處理后存在7個主成分，輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為7，本文根據(jù)白酒上市公司的特點(diǎn)，將其劃分為5個警度：安全、良好、一般、輕警及重警。因此，其輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為5。為了建立合適的白酒板塊財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，確定其隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，本文以分類后的白酒上市公司預(yù)警程度為參照值，以白酒板塊（主要指主營業(yè)務(wù)為白酒生產(chǎn)的企業(yè)）的19家滬深上市公司2014—2020年降維后的7個指標(biāo)為輸入層數(shù)據(jù)，通過模型的不斷迭代使得輸出層的結(jié)果向參照值收斂。最終確定合適的隱層數(shù)量。訓(xùn)練結(jié)果顯示：隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為16時，可以達(dá)到最優(yōu)正確識別率。

六、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的A公司財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警分析

A公司屬于白酒板塊內(nèi)的一家上市公司，成立于1949年，坐落于江蘇省。于2009年在深交所上市。其主營業(yè)務(wù)包括白酒的生產(chǎn)及銷售。上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過因子篩選的指標(biāo)，進(jìn)行訓(xùn)練，可以很好地提高模型收斂速度與推廣性。將A公司2014—2020年的相關(guān)指標(biāo)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層數(shù)據(jù)，其仿真結(jié)果表明：2014年、2015年的財(cái)務(wù)風(fēng)險警度為良好，2016年至2020年的財(cái)務(wù)風(fēng)險警度為安全。由仿真結(jié)果可以看出，A公司在2014年、2015年存在一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險，這種現(xiàn)象在2016年之后得到了好轉(zhuǎn)，其財(cái)務(wù)風(fēng)險隨著公司及時的整改得到了降低。這從側(cè)面說明了公司的管理層決策正確，在防范未來可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險過程中，這一方法仍可繼續(xù)使用。A公司在2014年、2015年的財(cái)務(wù)風(fēng)險較高，主要是由2013年國家限制“三公消費(fèi)”的余溫未降，白酒板塊的消費(fèi)大形勢較差。同時，民眾的消費(fèi)觀念在發(fā)生改變，養(yǎng)生成為更多人追捧的名詞，白酒的熱度自然不如以往。A公司在2016年之后加大了研發(fā)支出的比例，將其在核心業(yè)務(wù)上的優(yōu)勢更加全面地體現(xiàn)出來。同年，銷售毛利率及經(jīng)濟(jì)增加值均實(shí)現(xiàn)了不同幅度的增長，A公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險降低。

七、建議

2021年是“十四五”規(guī)劃的開局之年，各級政府機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會和企業(yè)也都紛紛出臺了各自的“十四五”規(guī)劃。種種數(shù)據(jù)表明，產(chǎn)業(yè)集中度持續(xù)提高和行業(yè)分化將成為白酒行業(yè)下一個五年的兩大主要特征。

面對白酒行業(yè)龍頭企業(yè)過于卓越的現(xiàn)象，白酒行業(yè)的內(nèi)部競爭愈發(fā)激烈。A公司應(yīng)該打造屬于本公司的特色，調(diào)整企業(yè)未來的發(fā)展戰(zhàn)略。同時，由于白酒板塊的公司生產(chǎn)設(shè)備過于昂貴，其較為完善的生產(chǎn)線可以支撐生產(chǎn)需要。應(yīng)減少這一部分的投入，提升在研發(fā)方面的投入。叫停一部分周期過長的項(xiàng)目，將長期發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整為穩(wěn)健戰(zhàn)略，以充分的準(zhǔn)備面臨未來白酒板塊的不確定性。