判別分析法與類神經(jīng)網(wǎng)絡在企業(yè)財務危機判斷上的應用

1、    判別分析法與類神經(jīng)網(wǎng)絡在企業(yè)財務危機判斷上的應用    張曉蕾范曉明摘要：近年來，由于整體經(jīng)濟環(huán)境的快速變遷，造成企業(yè)發(fā)生財務危機的可能性隨之逐年增加，因此，建立一個有效的企業(yè)危機診斷模式，是當前學術界與經(jīng)濟界相當重要的課題之一。本研究利用整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡的兩個階段建構模型方法，建構企業(yè)危機診斷分類模型。本研究經(jīng)由理論與文獻的探討，建立了新的企業(yè)危機診斷模式，在經(jīng)過實證的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)由判別分析方法針對所考量的衡量企業(yè)危機指標進行分析，得知企業(yè)經(jīng)常失敗的原因，除了受到傳統(tǒng)財務構面指標的影響外亦受到智慧資本構面指標的影響。關鍵詞：企業(yè)危機 智

2、慧資本 判別分析 類神經(jīng)網(wǎng)路一、緒論近年來，企業(yè)經(jīng)營環(huán)境隨著資訊全球化時代的來臨而有了重大的轉(zhuǎn)變，在面對這樣瞬息萬變的情況下，企業(yè)本身已無法再使用傳統(tǒng)的經(jīng)營模式來處理其所面對的問題。而基本上，企業(yè)經(jīng)營通常會受到外部環(huán)境、本身經(jīng)營不善或錯誤經(jīng)營策略的影響，而造成財務危機的發(fā)生與倒閉現(xiàn)象。是面對這樣動態(tài)變化的企業(yè)環(huán)境下，企業(yè)危機預警制度的建立，就變得相當重要與緊迫。為了解決現(xiàn)存類神經(jīng)網(wǎng)絡方法的缺點并增加企業(yè)危機診斷成功的精確度，本研究嘗試提出整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)路的兩階段模式建構程序，來進行企業(yè)危機診斷分類模式的建立。主要的研究目的是希望先經(jīng)由傳統(tǒng)的判別分析方法進行分析，再將其辨別之結(jié)果當作類神

3、經(jīng)網(wǎng)路的額外輸入信息，以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡個良好的起始點，再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡的學習、辨識能力，來發(fā)展個更為快速、精確的企業(yè)診斷模式。二、研究方法本研究的目的是整合判別分析法與倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡，針對企業(yè)危機診斷分析建構預警模型。研究的進行程序是先針對資料進行判別分析，篩選出重要指標并得到初步判別結(jié)果，再將此判別結(jié)果并入倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層，作為額外的變數(shù)信息，最后再利用倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡修正判別數(shù)值，以求得較佳的企業(yè)診斷結(jié)果。1.判別分析判別分析是種被廣泛應用在各領域的傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，而判別分析的主要目的為：找出預測變數(shù)的線性組合，使其組間差異平方和相對于組內(nèi)差異平方和（或總差異平方和）的比值為最大，

4、而每個線性組合與先前已經(jīng)獲得的線性組合均不相關。其實施的程序在于先檢定各組重心是否有差異再找出那些預測變數(shù)具有最大的區(qū)別能力，最后再根據(jù)新受測者預測變數(shù)的數(shù)值，將該受測者分派到其所應隸屬的群體。2.倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡類神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡型態(tài)有許多不同的種類，其中倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡是目前應用最為廣泛的模式之一。倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡隸屬于監(jiān)督式學習網(wǎng)絡模式的種，其資料是以順向的方式向前傳遞。當建立網(wǎng)絡模型時，對于相關參數(shù)的選擇常有許多基本的原則需考量運用。例如在網(wǎng)絡隱藏層方面，經(jīng)驗顯示隱藏層在到二層時會有最好的效果，亦提出具有層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡模式就能達到解決問題時所需要的精確度。由于隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目會影響

5、整個網(wǎng)絡的學習能力，因此過多的神經(jīng)元數(shù)目雖然可以達到較好的學習效果，但是在訓練時卻需要花費較多的時間，在使用上較不方便。三、實證研究1.研究設計為實際探討智慧資本指標對企業(yè)危機產(chǎn)生與否的影響，及驗證論文中所提之整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡兩階段建構模式方法的有效性，本研究以上市公司資料為實證研究的測試對象。原則上，我們將先使用判別分析進行企業(yè)危機的初步分類，并找出重要的影響指標：再將其診斷結(jié)果當作類神經(jīng)網(wǎng)絡的額外輸入信息，以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡個良好的起始原點，再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡的學習與辨識能力，來發(fā)展個更為快速且精準的診斷模式。2.買證結(jié)果針對本研究樣本資料，我們首先使用判別分析來進行診斷模式的建構，此

6、外，為求建構模式的客觀性及效度考量，本研究將70筆資料中的46筆作為模式建構之用，而剩下之24筆資料則保留為測試之用。關于單純使用類神經(jīng)網(wǎng)絡來建構企業(yè)診斷模式方面，在網(wǎng)絡結(jié)構決定部分，通常一個適當且包含單隱藏層的類神經(jīng)網(wǎng)絡模式，可針對問題提供足夠的精確度。因此，在本文所建構的類神經(jīng)網(wǎng)絡將只包含單隱藏層。在輸入層神經(jīng)元方面，我們將根據(jù)先前判別分析所求得的變數(shù)篩選結(jié)果，只單純采用六個變數(shù)作為輸入變數(shù)，而由于輸入層中只有6個神經(jīng)元，因此隱藏層中神經(jīng)元的測試個數(shù)被設定為11、12、13、14與15五種組合；最后在網(wǎng)絡的輸出層部分則只包含1個神經(jīng)元。在整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡模式的建構方面，由于整合模式

7、必須加入判別分析的判別結(jié)果作為類神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的額外信息，因此整合模式輸八層將包含7個神經(jīng)元進行測試：而隱藏層中神經(jīng)元的數(shù)目則選擇為13、14、15、16與17等五種組合：最后輸出層部分則仍只包含1個神經(jīng)元。四、結(jié)論與建議本研究利用整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡的兩階段建構模式方法，建構企業(yè)危機診斷分類模型。主要的目的是希望先經(jīng)由傳統(tǒng)的判別分析方法進行資料的初步分析，再將其辨別的結(jié)果當作類神經(jīng)網(wǎng)絡的額外輸八信息，以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡個良好的起始原點，再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展一個更為快速且精確的企業(yè)危機診斷模型。此外，在探討企業(yè)危機的衡量指標上，本研究除了參考般傳統(tǒng)財務性指標外，亦加入了智慧資本指標，希望藉由更完整多元的企業(yè)信息，來幫助投資人評估企業(yè)的真實價值，并做出正確的決策。 消費導刊2015年9期消費導刊的其它文章探究