基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融資需求預(yù)測研究

［摘 要］資金是企業(yè)的血液，資金管理貫穿于企業(yè)經(jīng)濟活動的始終，資金管理水平直接影響企業(yè)的發(fā)展水平。制造業(yè)是中國經(jīng)濟的重要組成部分，其發(fā)展水平代表了我國的核心競爭力，因此，研究制造業(yè)企業(yè)的融資需求問題尤為重要。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、動態(tài)性、自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等特點，被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域。文章以傳統(tǒng)銷售百分比法為理論基礎(chǔ)，構(gòu)建制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測指標(biāo)體系，選取

3 537家制造業(yè)上市公司2013年至2022年的樣本數(shù)據(jù)，利用MATLAB數(shù)學(xué)分析軟件對模型進(jìn)行訓(xùn)練和仿真實驗，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測模型，利用MATLAB編寫代碼，同時與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種回歸預(yù)測模型進(jìn)行對比，實驗結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對制造業(yè)企業(yè)融資需求的預(yù)測效果較好。

［關(guān)鍵詞］制造業(yè)企業(yè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；融資需求預(yù)測

0" " "引 言

世界經(jīng)濟發(fā)展史表明，制造業(yè)興，則經(jīng)濟興、國家強；制造業(yè)衰，則經(jīng)濟衰、國家弱。制造業(yè)是立國之本、強國之基，是實體經(jīng)濟的重要組成部分。經(jīng)過新中國成立70多年特別是改革開放40多年以來的努力奮斗，我國制造業(yè)發(fā)展取得舉世矚目的成就。我國是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，制造業(yè)規(guī)模居全球首位。以強大制造能力為基礎(chǔ)，我國在全球商品貿(mào)易市場中所占份額不斷提升，成為制造業(yè)第一大國、貨物貿(mào)易第一大國。我國用幾十年的時間走完了發(fā)達(dá)國家?guī)装倌曜哌^的工業(yè)化歷程，制造業(yè)和實體經(jīng)濟發(fā)展所取得的巨大成就，有力支撐了我國經(jīng)濟快速發(fā)展、綜合國力不斷提高、人民生活不斷改善。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視制造業(yè)和實體經(jīng)濟發(fā)展。隨著我國發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生變化，當(dāng)前我國正處于制造業(yè)要素成本不斷升高以及制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級壓力過大的關(guān)鍵階段，為了實現(xiàn)推動中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，由制造業(yè)大國轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)強國的戰(zhàn)略目標(biāo)，需確保在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中做好資金配置。財務(wù)預(yù)測是融資計劃的前提，它主要用來估計企業(yè)未來的融資需求。企業(yè)融資需求預(yù)測是企業(yè)財務(wù)管理中的重要內(nèi)容，對于任何企業(yè)而言，充足的資金是維持其自身生產(chǎn)經(jīng)營的必要條件。企業(yè)銷售增加時，要相應(yīng)增加流動資產(chǎn)，甚至還需增加固定資產(chǎn)。為取得擴大銷售所需增加的資產(chǎn)，企業(yè)要籌措資金。企業(yè)只有提前了解自身的融資需求，才能制訂科學(xué)合理的融資計劃，做到未雨綢繆，否則很可能出現(xiàn)現(xiàn)金短缺或者資金周轉(zhuǎn)不靈的問題，甚至導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)危機。

目前，很多企業(yè)在進(jìn)行融資需求預(yù)測時使用的是因素分析法、資金習(xí)性預(yù)測法、銷售百分比法等。因素分析法是以基期年度的平均融資需求為基礎(chǔ)，根據(jù)預(yù)測年度的生產(chǎn)經(jīng)營情況和資金周轉(zhuǎn)速度的要求，進(jìn)行分析調(diào)整，來預(yù)測融資需求量的一種方法。這種方法計算簡便，容易掌握，但預(yù)測結(jié)果不太精確。資金習(xí)性預(yù)測法是指根據(jù)資金習(xí)性預(yù)測未來融資需求的一種方法，所謂資金習(xí)性，是指融資需求的變動同產(chǎn)銷量變動之間的依存關(guān)系。按照融資需求同產(chǎn)銷量之間的依存關(guān)系，可以把資金區(qū)分為不變資金、變動資金和半變動資金，然后結(jié)合預(yù)計的銷售量來預(yù)測融資需求。銷售百分比法是一種在分析報告年度資產(chǎn)負(fù)債表有關(guān)資產(chǎn)、負(fù)債項目與銷售額關(guān)系的基礎(chǔ)上，假設(shè)經(jīng)營性的資產(chǎn)和經(jīng)營性的負(fù)債與銷售額存在穩(wěn)定的百分比關(guān)系的基礎(chǔ)上，預(yù)計未來收入的增長率，來預(yù)測計劃期融資需求的方法。實際上，銷售百分比法是資金習(xí)性預(yù)測法的具體運用。本文主要基于銷售百分比法，確定企業(yè)融資需求的影響因素，嘗試運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建制造業(yè)企業(yè)的融資需求預(yù)測模型。

1" " "文獻(xiàn)回顧

1.1" "企業(yè)融資需求預(yù)測相關(guān)理論研究

國外對企業(yè)資金融資需求方面的研究起步較早，研究數(shù)量和對象也比較廣泛，單純研究銷售百分比法和線性回歸法等財務(wù)預(yù)測方法的文獻(xiàn)比較少，研究融資效率方面的文獻(xiàn)較多。Wang，et al通過建立LightGBM模型來預(yù)測186家企業(yè)的融資風(fēng)險狀況，為了比較LightGBM對企業(yè)融資風(fēng)險的預(yù)測性能，在同一數(shù)據(jù)集上使用k-近鄰算法、決策樹算法和隨機森林算法進(jìn)行了比較實驗，實驗表明，LightGBM在企業(yè)融資風(fēng)險預(yù)測的幾個指標(biāo)上都比其他三種算法有更好的預(yù)測結(jié)果，從而使企業(yè)能有效提高融資效率、改善融資環(huán)境［1］。Pang，et al通過構(gòu)建包括抗風(fēng)險能力、內(nèi)部管理、財務(wù)制度、市場競爭力、短期債務(wù)、長期債務(wù)、實收資本產(chǎn)權(quán)比、綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率等可變指標(biāo)在內(nèi)的評價體系，運用DEA模型對企業(yè)的融資效率進(jìn)行了分析［2］。國內(nèi)對企業(yè)融資需求預(yù)測方面的研究，是從不同角度對傳統(tǒng)銷售百分比法和線性回歸分析法進(jìn)行了有益的探索，熊金糧等根據(jù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資特點，在盈虧平衡分析原理的基礎(chǔ)上，探討了一種符合創(chuàng)業(yè)企業(yè)實際情況的融資需求預(yù)測方法和現(xiàn)金流量平衡分析法，同時運用這種方法對一個具體的創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資預(yù)測的案例進(jìn)行分析［3］。黃明卿、石松華根據(jù)預(yù)測期的銷售收入及基期相關(guān)銷售百分比計算出預(yù)測期的相關(guān)資產(chǎn)、負(fù)債和所有者權(quán)益等項目的金額，在此基礎(chǔ)上運用會計公式：“外部融資需求=預(yù)計總資產(chǎn)-預(yù)計總負(fù)債-預(yù)計股東權(quán)益”計算外部融資需求［4］。高凡修基于銷售百分比法和回歸分析法，提出了構(gòu)建Excel模板自動測算資金需要量的方法，提高了企業(yè)制訂融資計劃的工作效率［5］。國內(nèi)也有學(xué)者嘗試新的方法對企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測，韓丹運用GM（1，1）模型來預(yù)測企業(yè)融資需求，克服了傳統(tǒng)銷售百分比預(yù)測方法的缺陷，提高了企業(yè)財務(wù)預(yù)測的準(zhǔn)確度［6］。

1.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的相關(guān)研究

以Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，通過對人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)信息處理機制的模仿，使其具有較好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶、并行處理和非線性轉(zhuǎn)換的優(yōu)點，成為當(dāng)前在各個領(lǐng)域內(nèi)使用最為廣泛的機器學(xué)習(xí)模型之一。近年來，國內(nèi)外關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究范圍十分廣泛，Xu，et al基于變電站工程數(shù)據(jù)空間的概念，研究了變電站工程靜態(tài)總投資智能預(yù)測的影響因素，構(gòu)建了變電站工程的靜態(tài)總投資預(yù)測模型，在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的基礎(chǔ)上，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和收斂速度，能夠更加準(zhǔn)確預(yù)測變電站工程造價從而有效保證工程資金的精細(xì)化運行［7］。Han，et al選擇BA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立預(yù)測模型，研究庫存需求分析，通過對庫存需求影響因素數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，探索庫存需求與各影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，以獲得有效的庫存管理和控制措施。并利用實際數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測試，驗證模型的有效性［8］。Quan，et al在傳統(tǒng)反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，結(jié)合改進(jìn)的粒子群優(yōu)化（PSO）算法，基于智能制造企業(yè)中供應(yīng)商的背景，以供應(yīng)商評價指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于DPMPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能制造企業(yè)供應(yīng)商效率評價模型。通過利用機器學(xué)習(xí)方法研究供應(yīng)商效率的評價方法，促使企業(yè)不斷整合資源，提高供應(yīng)鏈的競爭力［9］。吳東平等在CSF理論基礎(chǔ)上，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PPP項目績效評價方法，并利用仿真實驗測試其性能。仿真結(jié)果表明，該方法顯著提升了PPP項目績效評價的精確度和效率，具有較高的應(yīng)用價值［10］。姚爽等基于制造業(yè)整體特征，在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上對輸入指標(biāo)運用因子分析進(jìn)行降維優(yōu)化處理，通過蝙蝠算法優(yōu)化傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機權(quán)值問題，構(gòu)建制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險預(yù)警的FA-BA-BP模型，并且以60家制造業(yè)上市公司為樣本，進(jìn)行實證研究［11］。高燕等以A股制造企業(yè)為樣本，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)警財務(wù)風(fēng)險，并以一汽夏利（現(xiàn)中國鐵物）為例進(jìn)行分析，提出防范風(fēng)險的建議［12］。鄭明貴等結(jié)合基于灰色關(guān)聯(lián)分析和ARIMA-GM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型，選取2002—2021年中國人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、潤滑脂產(chǎn)量、陶瓷產(chǎn)量、玻璃產(chǎn)量、空調(diào)產(chǎn)量、鋰離子電池產(chǎn)量和新能源汽車產(chǎn)量作為需求情景預(yù)測的主要驅(qū)動變量，對中國2025—2035年碳酸鋰需求進(jìn)行預(yù)測，在此基礎(chǔ)上提出了針對性的政策建議［13］。

1.3" "研究述評

綜上所述，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無論是在工程領(lǐng)域還是在經(jīng)濟領(lǐng)域的應(yīng)用都十分廣泛，取得了很多成果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從非線性回歸的角度來建立模型，其結(jié)構(gòu)相對于線性回歸來說比較復(fù)雜，主要包含輸入層、隱藏層和輸出層，通過改變隱藏層的權(quán)值建立輸入層和輸出層之間的關(guān)系。它利用生物學(xué)神經(jīng)元的思想以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對復(fù)雜信息進(jìn)行非線性表示，分析相關(guān)變量間的相互作用關(guān)系，從而得出相關(guān)變量與預(yù)測結(jié)果間的因果關(guān)系，具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。人工智能技術(shù)在會計行業(yè)中的應(yīng)用有效提升了財務(wù)工作效率、質(zhì)量以及企業(yè)經(jīng)營決策水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用能提升制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，解決歷史數(shù)據(jù)不足問題，也能為企業(yè)的資金配置指明方向。銷售百分比法的不足之處是，經(jīng)營資產(chǎn)與經(jīng)營負(fù)債會隨著營業(yè)收入的變化而變化，但這種變化并不一定是固定比例。并且在使用傳統(tǒng)銷售百分比法的時候，也沒有說明如何做出或者如何得出預(yù)測的銷售收入，可見，在使用銷售百分比法時，預(yù)期銷售收入存在很大的隨意性和主觀性。企業(yè)融資需求測算一般會用到回歸分析法，回歸分析法運用的前提是敏感項目與銷售額之間基本保持線性關(guān)系，否則研究就沒有意義。一些學(xué)者嘗試在銷售百分比法和回歸分析法的基礎(chǔ)上進(jìn)行修正，或者運用別的模型來嘗試測算企業(yè)的融資需求。在此背景下，本研究基于傳統(tǒng)銷售百分比法，在得到影響企業(yè)融資需求因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融資需求預(yù)測的模型，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、建模和分析，用于指導(dǎo)預(yù)測制造業(yè)企業(yè)融資需求的實務(wù)工作，是理論與實踐的高度融合，研究成果具有較強的客觀性和應(yīng)用價值，充分挖掘和利用了大數(shù)據(jù)潛在的價值，具有一定的現(xiàn)實意義。

2" " "制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測指標(biāo)體系和模型構(gòu)建

2.1" "指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1" "指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文基于傳統(tǒng)銷售百分比法，將制造業(yè)企業(yè)融資需求影響因素劃分為：本年凈經(jīng)營性資產(chǎn)影響因素、本年收入及收入增長因素兩個方面，基于收入可持續(xù)增長率計算公式（可持續(xù)增長率=營業(yè)凈利率×期末總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率×期末總資產(chǎn)期初權(quán)益乘數(shù)×本期利潤留存率），將收入增長因素細(xì)化為營業(yè)凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)以及利潤留存率等4個指標(biāo)。影響制造業(yè)企業(yè)融資需求（下一年凈經(jīng)營性資產(chǎn)-本年凈經(jīng)營性資產(chǎn)）預(yù)測的主要指標(biāo)有7個，分別是：經(jīng)營性資產(chǎn)、經(jīng)營性負(fù)債、營業(yè)收入、營業(yè)凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)以及利潤留存率（如表1所示）。

2.1.2" "數(shù)據(jù)的預(yù)處理

本文選取3 537家制造業(yè)上市公司2013至2022年的樣本數(shù)據(jù)并對下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，刪除存在缺失值和異常值的數(shù)據(jù)，一共整理出7 114條數(shù)據(jù)，其中訓(xùn)練集有4 800條數(shù)據(jù)，測試集有2 314條數(shù)據(jù)。以上述7個指標(biāo)作為輸入，制造業(yè)企業(yè)的融資需求作為輸出，采用MATLAB的內(nèi)置函數(shù)mapminmax進(jìn)行歸一化處理。

其中，P_train 為訓(xùn)練集輸入層數(shù)據(jù)，p_train為訓(xùn)練集輸入層數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果，P_test為訓(xùn)練集輸出層數(shù)據(jù)，p_test 為訓(xùn)練集輸出層數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果；同理，T_train 為訓(xùn)練集輸入層數(shù)據(jù)，t_train為訓(xùn)練集輸入層數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果，T_test為訓(xùn)練集輸出層數(shù)據(jù)，t_test 為訓(xùn)練集輸出層數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果。ps_input和ps_output內(nèi)分別保存訓(xùn)練集和測試集歸一化的轉(zhuǎn)換規(guī)則。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測時，預(yù)測的誤差使用均方誤差來表示。均方誤差MSE（MeanSquare Error）是一種常見的誤差函數(shù)表示方法，在均方誤差中，yi為實際值，為預(yù)測值，其公式為：

（1）

2.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和預(yù)測模型構(gòu)建

2.2.1" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括兩個過程，一個是數(shù)據(jù)信息的正向傳播過程，另一個是誤差的反向傳播過程。輸入層接收到來自數(shù)據(jù)的輸入向量，將信息正向傳播給下一層，隱藏層接收到數(shù)據(jù)信息通過非線性變換，將信息傳遞給輸出層。輸出層通過計算實際值與預(yù)測值間的誤差，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱藏層、輸入層逐層反傳，從而修改權(quán)值，擬合正確數(shù)據(jù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過信息流的正向傳播和誤差流的反向傳播不斷地交替，在計算過程中逐漸達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，從而更好地反映輸入層和輸出層之間的關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層感知器結(jié)構(gòu)如圖1所示。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突出優(yōu)點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的神經(jīng)元個數(shù)可根據(jù)具體情況任意設(shè)定，并且隨著結(jié)構(gòu)的變化，其性能也有所不同，常應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)壓縮等。對于許多技術(shù)領(lǐng)域中存在的無法用數(shù)學(xué)方法描述某一輸入輸出系統(tǒng)內(nèi)部規(guī)律的問題，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無可比擬的優(yōu)勢。

2.2.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測MATLAB代碼如圖2所示。

將經(jīng)過歸一化處理后的7個指標(biāo)的數(shù)據(jù)放入輸入層，利用企業(yè)融資需求實際數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過反復(fù)測試比較各種不同隱藏層節(jié)點個數(shù)及其他參數(shù)影響下對輸出結(jié)果的目標(biāo)偏差率，最后確認(rèn)了隱藏層層數(shù)為3，每層節(jié)點個數(shù)為3，目標(biāo)偏差率為10-6，學(xué)習(xí)率為0.8，訓(xùn)練循環(huán)頻次為1 000次，函數(shù)為trainlm時的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是目前最佳的預(yù)測模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練界面如圖3所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括3個隱藏層，每個隱藏層的單元個數(shù)為2，輸出層只有一個節(jié)點，即企業(yè)融資需求的預(yù)測結(jié)果。訓(xùn)練過程中樣本數(shù)據(jù)的劃分方式為隨機劃分，訓(xùn)練采用Levenberg-Marquardt算法，使用均方誤差評價預(yù)測結(jié)果。

圖4展示了使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對制造業(yè)企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測中選取的指標(biāo)和總體預(yù)測結(jié)果的相關(guān)性分析，其中訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測結(jié)果相關(guān)程度值R分別為0.903 17、0.877 07，總體的預(yù)測結(jié)果相關(guān)程度值R為0.887 6，說明構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)融資需求模型能較好表現(xiàn)出樣本數(shù)據(jù)間的非線性映射關(guān)系。圖5展示了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算得到的融資需求預(yù)測值與真實值的對比結(jié)果以及均方誤差值。

3" " "RBF和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測對比分析

3.1" "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和預(yù)測模型構(gòu)建

3.1.1" "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)的一種前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個基函數(shù)對應(yīng)一個數(shù)據(jù)。徑向基函數(shù)指取值僅依賴于離原點距離的實值函數(shù)，即

φ（x）=φ（||x||），也可定義為空間中任一點x到某一中

心ci之間歐氏距離的單調(diào)函數(shù)，即φ（x， ci）=φ（||x-ci||），

也可以是離任意點的距離，一般使用歐氏距離，也可以是其他距離函數(shù)，任何滿足該特性的函數(shù)φ都叫作徑向基函數(shù)。常見的徑向基函數(shù)包括高斯函數(shù)、反演S型函數(shù)和擬多二次函數(shù)等：

（2）

（3）

（4）

其中r=||x-ci||，σ稱為徑向基函數(shù)的擴展函數(shù)（方差），它反映了函數(shù)圖像的寬度，σ越小，寬度越窄，函數(shù)越具有選擇性。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層結(jié)構(gòu)中，主要用RBF作為隱單元的“基”構(gòu)成隱藏層空間，將低維空間的輸入向量變換到高維空間中，不需要通過權(quán)連接，使低維空間線性不可分的問題在高維空間內(nèi)線性可分，即核函數(shù)的思想，然后用輸出層進(jìn)行線性劃分，完成任務(wù)功能。以高斯函數(shù)為例，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層感知器結(jié)構(gòu)如圖6所示。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點在于從輸入層到隱藏層的變換是非線性的，而從隱藏層到輸出層的變換是線性的，即網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱單元輸出的線性加權(quán)和，此處的權(quán)即為網(wǎng)絡(luò)可調(diào)參數(shù)，可由線性方程組直接解出。其次RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點采用輸入向量與中心向量的距離作為函數(shù)的自變量，使用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，因此RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有“局部映射”特性，從而大大加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問題。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有多個隱藏層，但是RBF只有一個隱藏層，且RBF的訓(xùn)練速度快，一方面是因為隱藏層較少，另一方面，局部逼近可以減少計算量。

RBF網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任意的非線性函數(shù)，可以處理系統(tǒng)內(nèi)的難以解析的規(guī)律性，具有良好的泛化能力，并有很快的學(xué)習(xí)收斂速度，已成功應(yīng)用于非線性函數(shù)逼近、時間序列分析、數(shù)據(jù)分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統(tǒng)建模、控制和故障診斷等。

3.1.2" "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測MATLAB代碼如圖7所示。

rbf_spread表示徑向基函數(shù)的擴展速度，spread越大函數(shù)擬合越平滑，但是逼近誤差會變大，需要的隱藏神經(jīng)元也越多，計算量也越大；spread越小，函數(shù)的逼近會越精確，但是逼近過程會不平滑，網(wǎng)絡(luò)的性能差，會出現(xiàn)過適應(yīng)現(xiàn)象。在本次實驗中rbf_spread的值設(shè)為100時效果最佳。通過使用MATLAB 編程，得到RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值和實際目標(biāo)值的對比結(jié)果如圖8所示。

3.2" "CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和預(yù)測模型構(gòu)建

3.2.1" "CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

CNN主要是用于圖像識別領(lǐng)域，也可用于自然語言處理或回歸預(yù)測等，是一種包含輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層等多層網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型，主要通過多個卷積核提取輸入變量間的特征，網(wǎng)絡(luò)前向傳播中，每個卷積核在輸入層上按一定方向移動，與其覆蓋區(qū)域進(jìn)行卷積運算，并經(jīng)過激活函數(shù)激活，得到一個輸出，然后利用池化層在卷積結(jié)果的寬度上進(jìn)行降維，用窗口中的總體特征來代替該位置的輸出，即對卷積層二次采樣。其核心的卷積操作可由下式給出：

（5）

其中y為輸出張量，x為輸入張量，w為卷積核張量，*為卷積運算符號。二維情況下可以簡化為：

（6）

其中i，j，k，l為元素索引號。如圖9所示，卷積核w在輸入數(shù)據(jù)x上按照一定的順序移動并對當(dāng)前投影區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積計算。

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖10所示。CNN中每個卷積核可以自動進(jìn)行特征提取，權(quán)值共享，且為局部連接，可以有效降低計算量與模型復(fù)雜度。但池化層會丟失大量有價值信息，忽略局部與整體之間關(guān)聯(lián)性，采用梯度下降模型很容易使訓(xùn)練結(jié)果收斂于局部最小值而非全局最小值。

3.2.2" "CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建

基于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測MATLAB代碼如圖11所示。

由于在本次任務(wù)中將CNN用于數(shù)據(jù)預(yù)測問題，因此將輸入數(shù)據(jù)設(shè)為[7，1，1]大小的矩陣，CNN網(wǎng)絡(luò)層如圖中代碼所示。在參數(shù)設(shè)置上，將最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為100，初始學(xué)習(xí)率為0.01，并設(shè)定50次訓(xùn)練后學(xué)習(xí)率為0.01×0.1，利用SGDM梯度下降模型求最小值。通過使用MATLAB編程，得到CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值和實際目標(biāo)值之間的對比結(jié)果（如圖12所示）。

3.2.3" "三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對比分析

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果值統(tǒng)一放在表2中進(jìn)行比較，可以看到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無論是在訓(xùn)練集還是測試集上的相關(guān)程度值都優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合處理制造業(yè)融資需求預(yù)測問題，相對應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集和測試集上的預(yù)測誤差也較低。

3.3" "在實例中運用三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果對比分析

3.3.1" "珠海格力電器股份有限公司

珠海格力電器股份有限公司成立于1991年，1996年11月在深交所掛牌上市。公司在國內(nèi)外建有77個生產(chǎn)基地，坐落于廣東、重慶、安徽、河北、河南、湖北、湖南、江蘇、浙江、天津、四川、江西、山東以及巴西、巴基斯坦；同時建有長沙、鄭州、石家莊、蕪湖、天津、珠海6個再生資源基地，覆蓋從上游生產(chǎn)到下游回收全產(chǎn)業(yè)鏈，實現(xiàn)了綠色、循環(huán)、可持續(xù)發(fā)展。2013年起，格力進(jìn)軍智能裝備、通信設(shè)備、模具等領(lǐng)域，已經(jīng)從專業(yè)空調(diào)生產(chǎn)延伸至多元化的高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)。先進(jìn)準(zhǔn)確的融資需求預(yù)測對企業(yè)的資金管理活動的細(xì)化分析具有重要意義，精確的預(yù)測能夠幫助企業(yè)更好地進(jìn)行資金支配，從而更好地落實供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，積極推進(jìn)智能制造升級，努力實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

3.3.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融資需求預(yù)測結(jié)果

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)融資需求預(yù)測全程通過計算機系統(tǒng)進(jìn)行，數(shù)字化的預(yù)測方式可以極大地減少融資需求預(yù)測流程中的主觀因素。實驗中利用3 537家制造業(yè)企業(yè)真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以形成誤差最小的融資需求預(yù)測模型，將其運用至珠海格力電器股份有限公司融資需求預(yù)測中。將收集有關(guān)格力的與融資需求結(jié)果預(yù)測相關(guān)的各項數(shù)據(jù)資料輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，利用其具有很強的非線性映射能力將融資需求結(jié)果與預(yù)測指標(biāo)之間建立聯(lián)系，通過simulink仿真測試函數(shù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再經(jīng)過reverse反歸一化函數(shù)得出最后對格力公司融資需求的預(yù)測結(jié)果。

3.3.3" "RBF、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融資需求預(yù)測結(jié)果

同時，將收集的有關(guān)格力的各項數(shù)據(jù)資料，利用RBF和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立融資需求結(jié)果與預(yù)測指標(biāo)之間的非線性關(guān)系。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中通過newrb函數(shù)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并利用simulink仿真測試函數(shù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再經(jīng)過reverse反歸一化函數(shù)得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最后對格力公司融資需求的預(yù)測結(jié)果。在CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中通過svmtrain函數(shù)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并利用svmpredict仿真測試函數(shù)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再經(jīng)過reverse反歸一化函數(shù)得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最后對格力公司融資需求的預(yù)測結(jié)果。

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對格力公司融資需求預(yù)測結(jié)果相比較，從表3可以看出，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對珠海格力電器股份有限公司2014年融資需求進(jìn)行預(yù)測所得到的誤差值及誤差率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于RBF預(yù)測模型和CNN預(yù)測模型的結(jié)果，說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在融資需求預(yù)測領(lǐng)域有著良好的適應(yīng)性，并且可以證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在融資需求預(yù)測方面具有更高的準(zhǔn)確性。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對制造業(yè)企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測，能較好表現(xiàn)出樣本數(shù)據(jù)間的非線性映射關(guān)系，而這種關(guān)系正是融資需求的各項影響因素與融資需求預(yù)測結(jié)果之間的關(guān)系，進(jìn)一步證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在對制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測應(yīng)用上的有效性及精度。

4" " "研究結(jié)論與啟示

4.1" "研究結(jié)論

企業(yè)融資預(yù)測是企業(yè)財務(wù)管理的重要內(nèi)容，做好企業(yè)融資需求預(yù)測是企業(yè)做好長期財務(wù)規(guī)劃的前提。本文探討的制造業(yè)企業(yè)融資需求是企業(yè)整體的融資需求，包括外部融資需求和內(nèi)部融資需求，企業(yè)基于對自身資金情況了解的基礎(chǔ)上，企業(yè)預(yù)測出總體融資需求，也就能夠更好地規(guī)劃融資活動。但是，傳統(tǒng)的銷售百分比法在預(yù)測企業(yè)融資需求時存在一些缺陷，使企業(yè)融資需求預(yù)測的精度不高。本文基于傳統(tǒng)銷售百分比法，構(gòu)建了制造業(yè)企業(yè)融資需求的指標(biāo)體系，通過使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測模型，與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立對制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測模型進(jìn)行比較分析，結(jié)果表明：第一，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對樣本進(jìn)行訓(xùn)練與仿真，得到了可靠的制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測模型，相比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型預(yù)測準(zhǔn)確性較高，誤差較小。第二，鑒于制造業(yè)企業(yè)融資需求的預(yù)測結(jié)果與指標(biāo)選取存在強關(guān)聯(lián)性，預(yù)測值的準(zhǔn)確性受到樣本企業(yè)指標(biāo)數(shù)值與年份的影響，綜合考慮企業(yè)自身因素和外部環(huán)境因素能有效地提高預(yù)測模型的精度。

4.2" "啟 示

基于本文的預(yù)測和分析結(jié)果，對制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測相關(guān)的資金管理工作提出如下建議：第一，機器學(xué)習(xí)算法為提取海量數(shù)據(jù)背后隱藏信息提供了有效技術(shù)手段，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心。本文基于實驗結(jié)果，考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的適用性，該模型還可推廣至其他類型的企業(yè)的融資需求預(yù)測。第二，加強現(xiàn)金流管理，現(xiàn)金流是維持企業(yè)健康運轉(zhuǎn)的“血液”，制造業(yè)屬于重資產(chǎn)行業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率往往處于較高水平，相應(yīng)的財務(wù)風(fēng)險也大，企業(yè)應(yīng)在日常經(jīng)營中運用一些模型，基于自身現(xiàn)狀，對融資需求進(jìn)行合理測算，進(jìn)而積極關(guān)注自身現(xiàn)金流量變化趨勢，制定合理的資金預(yù)算管理體系，避免因現(xiàn)金流短缺使得企業(yè)陷入財務(wù)危機之中。第三，建立長效的現(xiàn)金流管理體系，提升現(xiàn)金流運營質(zhì)量，優(yōu)化內(nèi)部財務(wù)管理，提升公司治理能力。對企業(yè)資金進(jìn)行合理預(yù)算，而現(xiàn)金的預(yù)算管理是資金集中管理的關(guān)鍵步驟，這就需要企業(yè)制定專門的現(xiàn)金預(yù)算制度，推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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［收稿日期］2023-09-30

［基金項目］河南省重點研發(fā)項目“基于國產(chǎn)芯片的多模態(tài)自訓(xùn)練大模型關(guān)鍵技術(shù)研究及示范應(yīng)用”（231111212000）；

河南省科技攻關(guān)項目（242102210150）；重慶自然科學(xué)基金（2023NSCQ-MSX4618）。

［作者簡介］李敏惠（1987— ），女，湖北鄂州人，中級會計師，主要研究方向：財務(wù)與會計；張彥山（1986— ），男，河南新鄉(xiāng)人，博士，副教授，主要研究方向：人工智能與信息處理（通信作者）；田鈺茹（1996— ），女，河南鄭州人，博士，主要研究方向：人工智能與信息處理。