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判別分析法與類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)判斷上的應(yīng)用

2015-11-18 01:53張曉蕾范曉明
消費(fèi)導(dǎo)刊 2015年9期

張曉蕾 范曉明

摘要:近年來(lái),由于整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的快速變遷,造成企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性隨之逐年增加,因此,建立一個(gè)有效的企業(yè)危機(jī)診斷模式,是當(dāng)前學(xué)術(shù)界與經(jīng)濟(jì)界相當(dāng)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(luò)的兩個(gè)階段建構(gòu)模型方法,建構(gòu)企業(yè)危機(jī)診斷分類模型。本研究經(jīng)由理論與文獻(xiàn)的探討,建立了新的企業(yè)危機(jī)診斷模式,在經(jīng)過實(shí)證的結(jié)果發(fā)現(xiàn),經(jīng)由判別分析方法針對(duì)所考量的衡量企業(yè)危機(jī)指標(biāo)進(jìn)行分析,得知企業(yè)經(jīng)常失敗的原因,除了受到傳統(tǒng)財(cái)務(wù)構(gòu)面指標(biāo)的影響外亦受到智慧資本構(gòu)面指標(biāo)的影響。

關(guān)鍵詞:企業(yè)危機(jī) 智慧資本 判別分析 類神經(jīng)網(wǎng)路

一、緒論

近年來(lái),企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境隨著資訊全球化時(shí)代的來(lái)臨而有了重大的轉(zhuǎn)變,在面對(duì)這樣瞬息萬(wàn)變的情況下,企業(yè)本身已無(wú)法再使用傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式來(lái)處理其所面對(duì)的問題。而基本上,企業(yè)經(jīng)營(yíng)通常會(huì)受到外部環(huán)境、本身經(jīng)營(yíng)不善或錯(cuò)誤經(jīng)營(yíng)策略的影響,而造成財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生與倒閉現(xiàn)象。是面對(duì)這樣動(dòng)態(tài)變化的企業(yè)環(huán)境下,企業(yè)危機(jī)預(yù)警制度的建立,就變得相當(dāng)重要與緊迫。

為了解決現(xiàn)存類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)并增加企業(yè)危機(jī)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(gòu)程序,來(lái)進(jìn)行企業(yè)危機(jī)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(jìn)行分析,再將其辨別之結(jié)果當(dāng)作類神經(jīng)網(wǎng)路的額外輸入信息,以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)良好的起始點(diǎn),再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、辨識(shí)能力,來(lái)發(fā)展個(gè)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(luò),針對(duì)企業(yè)危機(jī)診斷分析建構(gòu)預(yù)警模型。研究的進(jìn)行程序是先針對(duì)資料進(jìn)行判別分析,篩選出重要指標(biāo)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(luò)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(luò)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(yīng)用在各領(lǐng)域的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法,而判別分析的主要目的為:找出預(yù)測(cè)變數(shù)的線性組合,使其組間差異平方和相對(duì)于組內(nèi)差異平方和(或總差異平方和)的比值為最大,而每個(gè)線性組合與先前已經(jīng)獲得的線性組合均不相關(guān)。其實(shí)施的程序在于先檢定各組重心是否有差異再找出那些預(yù)測(cè)變數(shù)具有最大的區(qū)別能力,最后再根據(jù)新受測(cè)者預(yù)測(cè)變數(shù)的數(shù)值,將該受測(cè)者分派到其所應(yīng)隸屬的群體。

2.倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)型態(tài)有許多不同的種類,其中倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的模式之一。倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隸屬于監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模式的種,其資料是以順向的方式向前傳遞。

當(dāng)建立網(wǎng)絡(luò)模型時(shí),對(duì)于相關(guān)參數(shù)的選擇常有許多基本的原則需考量運(yùn)用。例如在網(wǎng)絡(luò)隱藏層方面,經(jīng)驗(yàn)顯示隱藏層在到二層時(shí)會(huì)有最好的效果,亦提出具有層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式就能達(dá)到解決問題時(shí)所需要的精確度。由于隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目會(huì)影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,因此過多的神經(jīng)元數(shù)目雖然可以達(dá)到較好的學(xué)習(xí)效果,但是在訓(xùn)練時(shí)卻需要花費(fèi)較多的時(shí)間,在使用上較不方便。

三、實(shí)證研究

1.研究設(shè)計(jì)

為實(shí)際探討智慧資本指標(biāo)對(duì)企業(yè)危機(jī)產(chǎn)生與否的影響,及驗(yàn)證論文中所提之整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩階段建構(gòu)模式方法的有效性,本研究以上市公司資料為實(shí)證研究的測(cè)試對(duì)象。原則上,我們將先使用判別分析進(jìn)行企業(yè)危機(jī)的初步分類,并找出重要的影響指標(biāo):再將其診斷結(jié)果當(dāng)作類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的額外輸入信息,以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)良好的起始原點(diǎn),再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與辨識(shí)能力,來(lái)發(fā)展個(gè)更為快速且精準(zhǔn)的診斷模式。

2.買證結(jié)果

針對(duì)本研究樣本資料,我們首先使用判別分析來(lái)進(jìn)行診斷模式的建構(gòu),此外,為求建構(gòu)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(gòu)之用,而剩下之24筆資料則保留為測(cè)試之用。

關(guān)于單純使用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建構(gòu)企業(yè)診斷模式方面,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定部分,通常一個(gè)適當(dāng)且包含單隱藏層的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式,可針對(duì)問題提供足夠的精確度。因此,在本文所建構(gòu)的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gè)變數(shù)作為輸入變數(shù),而由于輸入層中只有6個(gè)神經(jīng)元,因此隱藏層中神經(jīng)元的測(cè)試個(gè)數(shù)被設(shè)定為11、12、13、14與15五種組合;最后在網(wǎng)絡(luò)的輸出層部分則只包含1個(gè)神經(jīng)元。

在整合判別分析與類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的建構(gòu)方面,由于整合模式必須加入判別分析的判別結(jié)果作為類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的額外信息,因此整合模式輸八層將包含7個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行測(cè)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(gè)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(luò)的兩階段建構(gòu)模式方法,建構(gòu)企業(yè)危機(jī)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(jìn)行資料的初步分析,再將其辨別的結(jié)果當(dāng)作類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的額外輸八信息,以提供類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)良好的起始原點(diǎn),再透過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展一個(gè)更為快速且精確的企業(yè)危機(jī)診斷模型。此外,在探討企業(yè)危機(jī)的衡量指標(biāo)上,本研究除了參考般傳統(tǒng)財(cái)務(wù)性指標(biāo)外,亦加入了智慧資本指標(biāo),希望藉由更完整多元的企業(yè)信息,來(lái)幫助投資人評(píng)估企業(yè)的真實(shí)價(jià)值,并做出正確的決策。

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