全面預算管理在中小企業財務管理中的優化策略

中小企業規模小、資源有限、管理體系薄弱，這些特點使得中小企業面臨著更大的財務管理挑戰。本文通過引入全面預算管理的概念與原則，構建了全面預算管理的框架，并提出了相應的優化策略。其中，基于神經網絡的財務管理預警模型和CPSO優化神經網絡的優化流程被應用于中小企業的財務管理中。研究結果表明，本文模型在迭代50次時就收斂，適應度值為0.0004。超過0.45的輸出值表示企業編號為2、3、6、7、9的企業存在財務管理風險，而其他企業的輸出值都低于0.45，表示財務管理正常。通過本文的優化策略，中小企業能夠更好地進行財務預警和決策，增強競爭力和實現可持續發展。

一、引言

全面預算管理是一種重要的財務管理策略，通過有效地規劃和控制企業的財務資源，以實現企業的財務目標。在中小企業中，全面預算管理可以發揮關鍵作用，幫助企業更好地管理資源、制定決策，并優化企業的財務運營。中小企業面臨著資源有限和競爭激烈的挑戰，因此需要高效的財務管理策略以確保企業的生存和發展。全面預算管理提供了一種系統性的方法，幫助中小企業規劃和管理資金、成本、收入和利潤等方面的預算。

本文旨在探討全面預算管理在中小企業財務管理中的優化策略。首先，將介紹全面預算管理的概念和原則。隨后，將探討如何建立全面預算管理框架，通過分析中小企業的財務指標和歷史數據，構建神經網絡模型來進行預測和預警。采用全面預算管理策略結合基于神經網絡的財務管理預警模型和CPSO優化神經網絡的方法，可以有效優化中小企業的財務管理，提高其競爭力和可持續發展能力。

二、全面預算管理分析

（一）概念與原則

全面預算管理是一種以預算為核心的財務管理方法，旨在通過全面規劃和控制財務資源的使用，實現企業的財務目標。全面預算管理覆蓋了企業的各個財務方面，包括收入、成本、資金、利潤等。將不同的預算項目綜合考慮，使預算制定和執行更加細致和全面。全面預算管理旨在實現企業長期和短期目標的平衡，不僅需要關注當前財務狀況和運營情況，還應將長期規劃和趨勢納入考慮，以支持企業的戰略決策。全面預算管理應具備一定的彈性和調整性，以應對外部環境的變化和內部決策的調整。預算制定和執行過程需要靈活性，以適應經濟、市場和業務需求的變化。

在全面預算管理中，需要遵循以下原則：

1.目標一致性：預算制定的目標必須與企業整體戰略目標相一致。預算項目的設定應與企業使命、愿景和發展策略保持一致，以確保預算的有效執行。

2.可度量性：預算項目需要能夠量化和衡量，具備明確的指標和數據，以便能夠跟蹤、分析和評估執行情況，從而支持決策的制定和調整。

3.參與和溝通：全面預算管理需要員工和管理層的積極參與和有效溝通。預算制定過程應充分征求和整合各部門和員工的意見，以提高預算的可行性和有效性。

4.監控和控制：全面預算管理需要建立相應的監測和控制機制，以確保預算的執行情況符合計劃。定期的預算執行分析和財務報告，以及適時糾正措施，是有效監控和控制的關鍵。

全面預算管理是一種以預算為核心的財務管理方法，其概念涵蓋了全面性、長短期結合和彈性調整。在實施過程中，應遵循目標一致性、可度量性、參與溝通和監控控制等基本原則。通過全面預算管理，企業可以更好地實現財務目標、優化資源配置，并支持戰略決策的制定和調整。

（二）全面預算管理框架

全面預算管理框架是一種有利于中小企業財務管理的優化策略。為中小企業提供了一種有效的財務管理方法，幫助他們更好地規劃和控制財務資源，并實現預期的財務目標。通過預算的制定、執行和監督，中小企業可以更有效地管理財務風險，提高資金利用效率，并實現可持續發展。全面預算管理框架如表1所示。

通過表1可知，明確中小企業的財務目標和戰略目標，并將其轉化為具體可衡量的指標和目標，有助于確定預算編制的方向和重點。通過財務預測和市場分析，為中小企業制定準確的財務預算。預算應包括預計收入、費用和投資的金額，以及具體的時間表和責任分配。將中小企業的資源根據預算分配給各個部門和項目，確保資源合理分配以滿足業務需求，并監控資源使用情況。中小企業應制定預算執行的具體計劃，并建立有效的控制和監督機制，包括確保預算執行符合預期，監測預算執行的進展和效果。對預算執行過程進行財務分析和評估，及時提供反饋和報告，有助于識別問題和及時改進，幫助管理層做出更好的決策。中小企業應定期評估和改進全面預算管理框架，包括識別潛在改進點、調整預算和指標，并進行組織內部的經驗分享和學習。通過以上管理措施，全面預算管理框架可以幫助組織更好地規劃和控制財務資源，并實現預期的財務目標和績效。

三、中小企業財務管理優化策略

（一）基于神經網絡的財務管理預警模型

基于神經網絡的財務管理預警模型是一種利用神經網絡算法來進行財務管理預警的方法。首先，需要準備輸入數據，包括財務指標和公司歷史數據。這些指標包括財務比率、資產負債表和利潤表等財務信息。基于準備好的數據，構建適當的神經網絡模型來進行財務管理預警。神經網絡是一種模擬人腦神經系統工作方式的數學模型，通過多層神經元之間的連接來處理和分析數據。將準備好的數據集分為訓練集和驗證集，并使用訓練集來訓練神經網絡模型。訓練過程中，神經網絡通過反向傳播算法來自動調整權重和偏置，以最小化預測誤差。使用驗證集來評估經過訓練的神經網絡模型的性能，通常采用計算模型的準確率、精度、召回率等指標來評估其預測能力。一旦神經網絡模型訓練完成并通過評估，可以使用該模型來進行實時預測和預警判斷。通過輸入新的財務數據，神經網絡會根據其學習到的模式和關聯進行預測和預警，判斷是否會出現財務風險。

神經網絡模型在財務管理預警中的優勢在于它可以通過學習歷史數據來發現隱含的模式和關聯，對于非線性關系的財務數據也有較好的適應性。然而，模型的性能和準確度受到數據質量、模型結構和參數調整等因素的影響，因此需要在實際應用中進行細致的調優和評估。

本文將混沌優化算法與標準粒子群算法進行結合，能夠提高優化效率，獲取全局最優解，從而實現中小企業財務管理最優策略。

聚焦度的表達式可以用來評估粒子群算法是否處于局部極值狀態。當適應值fitness（Pg）在相當長的連續迭代次數內保持不變時，表明粒子群處于局部最優解附近。聚焦度的計算方法是統計適應值在設定的迭代次數范圍內連續不變的次數，并將其除以設定的迭代次數范圍內的總迭代次數。運算公式為：

Xm為初始粒子群體和第m個粒子的位置向量，Pg為最佳位置向量。M為種群規模，D為粒子維度，為向量取模。ε的數值非負數，用于判斷gv。如果當前粒子的適應值小于個體最佳適應值，則粒子被認為處于早熟狀態。為了避免過早收斂于局部最優解，可以對其中一部分粒子進行攪動處理。攪動處理即通過隨機擾動粒子的位置向量，引入隨機性和探索性，以防止粒子困在局部最優解中。公式為：

其中［lmax，lmin］，Zm作為擾動初始值范圍，作為混沌向量，由混沌變量構成，變量中的各個分量均處于[0，1]范圍內，β作為自適應因子。在迭代初期，粒子的位置向量需要經過一定的隨機擾動，使其在較大的搜索范圍內進行探索。隨著迭代次數的增加，粒子的位置向量逐漸收斂，趨向于擾動發生前的初始位置。為實現此條件，在迭代初期，應設置較大的擾動范圍，使粒子能夠進行廣泛的搜索。隨著迭代的進行，擾動范圍可以逐漸減小，讓粒子逐漸回歸到擾動前的初始位置?？紤]使用適當的擾動機制和策略，如隨機擾動、引入隨機偏移量等，以確保在較早的迭代中有足夠的探索能力和多樣性，隨著迭代的進行逐漸減小擾動，使粒子逐漸回到初始位置。具體的擾動范圍、遞減方式和擾動策略需要根據具體應用和實驗過程進行調整，并通過實驗找到更合適的參數設置，以實現粒子分布逐漸回歸到初始位置的要求。

（二）CPSO優化神經網絡的優化流程

步驟1：公式（3）用于計算粒子的適應度，M作為粒子群的總量，其中損失函數值表示神經網絡在當前權值下的誤差或損失。適應度fitness的計算采用了倒數形式，目的是使適應度值更大的粒子在選擇和更新過程中更易被選中。

在速度更新公式中，慣性權重用于平衡粒子的歷史速度和個體、群體最佳位置之間的權衡。學習因子1和學習因子2分別控制個體最佳位置和群體最佳位置對速度的貢獻程度。隨機數1和隨機數2是[0，1]之間的隨機數，用于引入隨機性和探索性。

步驟2：位置更新公式通過將當前位置與速度相加來更新粒子的位置。

（4）

（5）

在速度更新公式中，慣性ω權重表示粒子對歷史速度的保持程度，通常取值范圍為0.9到0.4之間。加速系數c1和加速系數c2分別控制個體最佳位置和群體最佳位置對速度的貢獻程度。隨機數r1和隨機數r2是[0，1]之間的隨機數，用于引入隨機性和探索性。

步驟3：重新計算粒子整體的適應度值，依據計算結果衡量是否對個體的最佳位置pi和全局最佳位置Pg進行更新。

步驟4：計算聚集程度gv的值，數值越小說明粒子的分布越集中。將計算得到的值與預先設定的閾值ε進行對比，如果小于閾值，則進行下一步；反之，則進入步驟6。

步驟5：對適應度值偏小的一半粒子進行擾動操作。通過引入隨機擾動，更新這些粒子的位置，并重新計算它們的適應度值。

步驟6：判斷新的適應度值是否為最小值。如果是最小值，表示算法已經收斂，此時可以停止算法并得到最佳解Pg。另外，如果已達到設定的最大迭代次數，并且滿足停止條件，也可停止算法。否則，返回步驟2繼續優化，直到滿足停止條件為止。

按照以上步驟，可以逐步優化BPNN模型，不斷改善模型的擬合能力和預測準確性。通過粒子群算法的迭代優化過程，可以找到最佳的權值組合，提高模型的性能和效果。

四、優化策略研究分析

收集中小企業的相關財務數據，例如市場價值、運營能力、資本結構、債務償還能力和盈利能力等方面的數據。根據研究目的，選擇符合條件的樣本，包括經歷特殊處理和正常運行的企業。對數據進行歸一化處理，將其范圍縮放到[0，1]之間。隨機選擇一部分樣本作為實驗組，另一部分作為控制組。實驗組用于構建和訓練優化后的模型，控制組用于比較分析。

使用BP神經網絡模型作為基準模型，并采用混沌粒子群優化算法對其進行優化。設定模型參數和初始權值范圍，為[-22，22]。利用實驗組數據進行模型訓練，并記錄訓練過程中的訓練誤差和模型的準確性。優化前后的模型泛化曲線如圖1所示。本次實驗設定迭代次數為200次，種群規模為50，加速系數c1的取值為2.7，加速系數c2的取值1.2，擾動范圍為[-25，25]。為了避免BP神經網絡對初始權值的敏感性較高，導致的局部極值問題，本文采用混沌粒子群優化算法對其進行優化。為測試優化后模型的性能，對比了優化前后模型在初始連接權值范圍[-22，22]時對訓練集進行訓練的情況，分析了兩者的訓練泛化曲線與訓練集樣本值曲線的比較結果，結果如圖2所示。在測試中，模型的迭代次數為200次，種群規模為50，c1和c2的取值分別為2.7和1.2，擾動范圍為[-25，25]。根據圖2測試結果可知，優化前模型在不同初始權值范圍內的曲線變化與訓練集樣本實際曲線波動存在明顯差異，擬合度較低。而優化后的模型的泛化曲線受到初始權值范圍變化的影響極小，在與實際訓練集樣本曲線的擬合程度上較高。說明采用混沌粒子群算法進行優化后，模型能夠有效避免局部極值的問題，并實現全局遍歷最佳解的獲取，提升了模型的應用效果，使得財務管理模型更加穩健和高效。

為了驗證本文優化后模型在中小企業財務管理中的搜索效率，將相關研究模型與本文模型實施對比分析。當迭代次數不斷，通過訓練集適應度值的變化情況，來判斷三種模型的搜索效率。優化前后的搜索能力對比，本文模型在較少的迭代次數，迭代50次時就能夠收斂。適應度值為0.0004，能夠獲得更好的模型性能和預測準確性。相比于其他方法，本文模型能夠更快地搜索和優化連接權值，加快優化過程，并快速達到最優解或接近最優解。這一結果進一步驗證了混沌粒子群優化算法在神經網絡模型優化中的有效性和可靠性。通過對連接權值的優化，本文模型能夠更快地找到全局最優解或接近最優解，改善模型的性能和預測能力。這使得本文模型能夠更快、更準確地進行財務預測和風險預警，為中小企業提供更有效的財務管理決策支持。

結語：

全面預算管理是一種優化中小企業財務管理的重要策略，通過構建神經網絡模型，分析財務指標和歷史數據，及時預警財務風險，做出相應的調整和管理措施。同時，CPSO優化神經網絡是一種有效的優化方法，能夠改善神經網絡模型的性能。