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[摘 要] 本文应用BP神经网络方法的基本原理, 以公司的现金流量因素状况为研究对象,建立了公司现金流量分析的神经网络模型,并进行了实证研究。
[关键词] BP神经网络;现金流量;实证研究
[中图分类号]F232;F275[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2008)06-0039-02
一、神经网络反向传播算法(BP算法)的基本原理
神经网络的学习算法有许多种,比如反向传播(BP)算法、Hopfield算法等。其中在非线性分类中最常用的是BP算法。其学习的目的就是对某一特定的输入产生一个希望的输出,这就需要网络不断地调整连接线的权值。一般说来,BP算法的步骤如下 :(1)对全部连接线的权值进行初始化,一般设置成较小的随机数,以保证网络饱和或反常的情况;(2)取一组训练数据输入网络,并计算出网络的输出值;(3)计算该输出值与期望值之间的偏差,然后从输出层反向计算到第一隐含层,向着减少该偏差的方向调整各条线的权值;(4)对训练集中的每一组训练数据都重复步骤(2)、(3),直到整个训练的偏差达到能被接受的程度为止。
二、现金流量分析的输入向量与输出向量的设计
按财务分析理论,现金流量因素分析指标体系一般包括以下5个指标:现金流量总值、经营活动现金流量、投资活动现金流量、筹资活动现金流量以及非经常性项目活动现金流量,这5个指标即为输入指标。现金活动流量因素的输出共有两种,分别为:充足、不足。
在现金流量的分析中,仅仅考虑现金流量的组成与来源是不够的,还要考虑时间的因素,即要考虑时间序列分析,而且,行业因素也是不可忽略的因素,所以本文采用以下形式的数据标准化方法:BP网络输入值=企业实际值/行业标准值。由于行业的标准值是随时间变化的,因此通过这样的变换,可以兼顾行业和时间因素。一个指标对应一个输入结点,则输入结点数定为5个。现金流量分析的输出结果有两个,即充足和不足。这样一个输出对应于一个输出节点,则输出节点定为两个。一般说来,中间节点的个数应该小于输入节点数,而大于输出节点数,所以无需通过公式计算,中间节点的个数定为3个。
结论分析:经过测试,人工神经网络的输出结果
(0.005 3,0.987 9)与目标值(0,1)的误差在0.01允许范围内,效果较好,结论表明:公司5的现金流量不足。
主要参考文献
[1] 朱顺泉. 统计与优化应用[M]. 北京:清华大学出版社,2007.
[2] 飞思研发中心. 神经网络理论与Matlab 7实现[M]. 北京:清华大学出版社,2005.
[关键词] BP神经网络;现金流量;实证研究
[中图分类号]F232;F275[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2008)06-0039-02
一、神经网络反向传播算法(BP算法)的基本原理
神经网络的学习算法有许多种,比如反向传播(BP)算法、Hopfield算法等。其中在非线性分类中最常用的是BP算法。其学习的目的就是对某一特定的输入产生一个希望的输出,这就需要网络不断地调整连接线的权值。一般说来,BP算法的步骤如下 :(1)对全部连接线的权值进行初始化,一般设置成较小的随机数,以保证网络饱和或反常的情况;(2)取一组训练数据输入网络,并计算出网络的输出值;(3)计算该输出值与期望值之间的偏差,然后从输出层反向计算到第一隐含层,向着减少该偏差的方向调整各条线的权值;(4)对训练集中的每一组训练数据都重复步骤(2)、(3),直到整个训练的偏差达到能被接受的程度为止。
二、现金流量分析的输入向量与输出向量的设计
按财务分析理论,现金流量因素分析指标体系一般包括以下5个指标:现金流量总值、经营活动现金流量、投资活动现金流量、筹资活动现金流量以及非经常性项目活动现金流量,这5个指标即为输入指标。现金活动流量因素的输出共有两种,分别为:充足、不足。
在现金流量的分析中,仅仅考虑现金流量的组成与来源是不够的,还要考虑时间的因素,即要考虑时间序列分析,而且,行业因素也是不可忽略的因素,所以本文采用以下形式的数据标准化方法:BP网络输入值=企业实际值/行业标准值。由于行业的标准值是随时间变化的,因此通过这样的变换,可以兼顾行业和时间因素。一个指标对应一个输入结点,则输入结点数定为5个。现金流量分析的输出结果有两个,即充足和不足。这样一个输出对应于一个输出节点,则输出节点定为两个。一般说来,中间节点的个数应该小于输入节点数,而大于输出节点数,所以无需通过公式计算,中间节点的个数定为3个。
结论分析:经过测试,人工神经网络的输出结果
(0.005 3,0.987 9)与目标值(0,1)的误差在0.01允许范围内,效果较好,结论表明:公司5的现金流量不足。
主要参考文献
[1] 朱顺泉. 统计与优化应用[M]. 北京:清华大学出版社,2007.
[2] 飞思研发中心. 神经网络理论与Matlab 7实现[M]. 北京:清华大学出版社,2005.