［摘 要］資金是企業(yè)的血液，資金管理貫穿于企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其發(fā)展水平代表了我國(guó)的核心競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)態(tài)性、自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用到各個(gè)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(cè)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(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和仿真實(shí)驗(yàn)，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(cè)模型，利用MATLAB編寫代碼，同時(shí)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(cè)模型進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求的預(yù)測(cè)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(cè)

0" " "引 言

世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展史表明，制造業(yè)興，則經(jīng)濟(jì)興、國(guó)家強(qiáng)；制造業(yè)衰，則經(jīng)濟(jì)衰、國(guó)家弱。制造業(yè)是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基，是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。經(jīng)過新中國(guó)成立70多年特別是改革開放40多年以來的努力奮斗，我國(guó)制造業(yè)發(fā)展取得舉世矚目的成就。我國(guó)是全世界唯一擁有聯(lián)合國(guó)產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國(guó)家，制造業(yè)規(guī)模居全球首位。以強(qiáng)大制造能力為基礎(chǔ)，我國(guó)在全球商品貿(mào)易市場(chǎng)中所占份額不斷提升，成為制造業(yè)第一大國(guó)、貨物貿(mào)易第一大國(guó)。我國(guó)用幾十年的時(shí)間走完了發(fā)達(dá)國(guó)家?guī)装倌曜哌^的工業(yè)化歷程，制造業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展所取得的巨大成就，有力支撐了我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、綜合國(guó)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(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著我國(guó)發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生變化，當(dāng)前我國(guó)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(jí)壓力過大的關(guān)鍵階段，為了實(shí)現(xiàn)推動(dòng)中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，由制造業(yè)大國(guó)轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)，需確保在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中做好資金配置。財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)是融資計(jì)劃的前提，它主要用來估計(jì)企業(yè)未來的融資需求。企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)是企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的重要內(nèi)容，對(duì)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(yíng)的必要條件。企業(yè)銷售增加時(shí)，要相應(yīng)增加流動(dòng)資產(chǎn)，甚至還需增加固定資產(chǎn)。為取得擴(kuò)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(jì)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(cái)務(wù)危機(jī)。

目前，很多企業(yè)在進(jìn)行融資需求預(yù)測(cè)時(shí)使用的是因素分析法、資金習(xí)性預(yù)測(cè)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(cè)年度的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)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(cè)融資需求量的一種方法。這種方法計(jì)算簡(jiǎn)便，容易掌握，但預(yù)測(cè)結(jié)果不太精確。資金習(xí)性預(yù)測(cè)法是指根據(jù)資金習(xí)性預(yù)測(cè)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(dòng)同產(chǎn)銷量變動(dòng)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(dòng)資金和半變動(dòng)資金，然后結(jié)合預(yù)計(jì)的銷售量來預(yù)測(cè)融資需求。銷售百分比法是一種在分析報(bào)告年度資產(chǎn)負(fù)債表有關(guān)資產(chǎn)、負(fù)債項(xiàng)目與銷售額關(guān)系的基礎(chǔ)上，假設(shè)經(jīng)營(yíng)性的資產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)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(jì)未來收入的增長(zhǎng)率，來預(yù)測(cè)計(jì)劃期融資需求的方法。實(shí)際上，銷售百分比法是資金習(xí)性預(yù)測(cè)法的具體運(yùn)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(yùn)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(cè)模型。

1" " "文獻(xiàn)回顧

1.1" "企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論研究

國(guó)外對(duì)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(duì)象也比較廣泛，單純研究銷售百分比法和線性回歸法等財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)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(cè)186家企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)狀況，為了比較LightGBM對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)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(jī)森林算法進(jìn)行了比較實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明，LightGBM在企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的幾個(gè)指標(biāo)上都比其他三種算法有更好的預(yù)測(cè)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(xiǎn)能力、內(nèi)部管理、財(cái)務(wù)制度、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、短期債務(wù)、長(zhǎng)期債務(wù)、實(shí)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(píng)價(jià)體系，運(yùn)用DEA模型對(duì)企業(yè)的融資效率進(jìn)行了分析［2］。國(guó)內(nèi)對(duì)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)方面的研究，是從不同角度對(duì)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(diǎn)，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(shí)際情況的融資需求預(yù)測(cè)方法和現(xiàn)金流量平衡分析法，同時(shí)運(yùn)用這種方法對(duì)一個(gè)具體的創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資預(yù)測(cè)的案例進(jìn)行分析［3］。黃明卿、石松華根據(jù)預(yù)測(cè)期的銷售收入及基期相關(guān)銷售百分比計(jì)算出預(yù)測(cè)期的相關(guān)資產(chǎn)、負(fù)債和所有者權(quán)益等項(xiàng)目的金額，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用會(huì)計(jì)公式：“外部融資需求=預(yù)計(jì)總資產(chǎn)-預(yù)計(jì)總負(fù)債-預(yù)計(jì)股東權(quán)益”計(jì)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(dòng)測(cè)算資金需要量的方法，提高了企業(yè)制訂融資計(jì)劃的工作效率［5］。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者嘗試新的方法對(duì)企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，韓丹運(yùn)用GM（1，1）模型來預(yù)測(cè)企業(yè)融資需求，克服了傳統(tǒng)銷售百分比預(yù)測(cè)方法的缺陷，提高了企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)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(duì)人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)信息處理機(jī)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(diǎn)，成為當(dāng)前在各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)使用最為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一。近年來，國(guó)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(cè)的影響因素，構(gòu)建了變電站工程的靜態(tài)總投資預(yù)測(cè)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(cè)精度和收斂速度，能夠更加準(zhǔn)確預(yù)測(cè)變電站工程造價(jià)從而有效保證工程資金的精細(xì)化運(yùn)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(cè)模型，研究庫存需求分析，通過對(duì)庫存需求影響因素?cái)?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(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測(cè)試，驗(yàn)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)模型。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究供應(yīng)商效率的評(píng)價(jià)方法，促使企業(yè)不斷整合資源，提高供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)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(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)方法，并利用仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試其性能。仿真結(jié)果表明，該方法顯著提升了PPP項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)的精確度和效率，具有較高的應(yīng)用價(jià)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(duì)輸入指標(biāo)運(yùn)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(jī)權(quán)值問題，構(gòu)建制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)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(shí)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并以一汽夏利（現(xiàn)中國(guó)鐵物）為例進(jìn)行分析，提出防范風(fēng)險(xiǎn)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(guó)人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、潤(rùn)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(cè)的主要驅(qū)動(dòng)變量，對(duì)中國(guó)2025—2035年碳酸鋰需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，在此基礎(chǔ)上提出了針對(duì)性的政策建議［13］。

1.3" "研究述評(píng)

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(jì)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(duì)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(duì)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(cè)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(huì)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用有效提升了財(cái)務(wù)工作效率、質(zhì)量以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(cè)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(yíng)資產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)負(fù)債會(huì)隨著營(yíng)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(shí)候，也沒有說明如何做出或者如何得出預(yù)測(cè)的銷售收入，可見，在使用銷售百分比法時(shí)，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(cè)算一般會(huì)用到回歸分析法，回歸分析法運(yùn)用的前提是敏感項(xiàng)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(yùn)用別的模型來嘗試測(cè)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(cè)的模型，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、建模和分析，用于指導(dǎo)預(yù)測(cè)制造業(yè)企業(yè)融資需求的實(shí)務(wù)工作，是理論與實(shí)踐的高度融合，研究成果具有較強(qiáng)的客觀性和應(yīng)用價(jià)值，充分挖掘和利用了大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

2" " "制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)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(yíng)性資產(chǎn)影響因素、本年收入及收入增長(zhǎng)因素兩個(gè)方面，基于收入可持續(xù)增長(zhǎng)率計(jì)算公式（可持續(xù)增長(zhǎng)率=營(yíng)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(rùn)留存率），將收入增長(zhǎng)因素細(xì)化為營(yíng)業(yè)凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)以及利潤(rùn)留存率等4個(gè)指標(biāo)。影響制造業(yè)企業(yè)融資需求（下一年凈經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)-本年凈經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)）預(yù)測(cè)的主要指標(biāo)有7個(gè)，分別是：經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)性負(fù)債、營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)以及利潤(rùn)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(duì)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(cè)試集有2 314條數(shù)據(jù)。以上述7個(gè)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(cè)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(cè)時(shí)，預(yù)測(cè)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(shí)際值，為預(yù)測(cè)值，其公式為：

（1）

2.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和預(yù)測(cè)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(gè)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括兩個(gè)過程，一個(gè)是數(shù)據(jù)信息的正向傳播過程，另一個(gè)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(jì)算實(shí)際值與預(yù)測(cè)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(jì)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(diǎn)就是具有很強(qiáng)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(gè)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(shí)別、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)壓縮等。對(duì)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(shì)。

2.2.2" "BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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(cè)MATLAB代碼如圖2所示。

將經(jīng)過歸一化處理后的7個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)放入輸入層，利用企業(yè)融資需求實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過反復(fù)測(cè)試比較各種不同隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)及其他參數(shù)影響下對(duì)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(diǎn)個(gè)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(shí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是目前最佳的預(yù)測(cè)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(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層的單元個(gè)數(shù)為2，輸出層只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，即企業(yè)融資需求的預(yù)測(cè)結(jié)果。訓(xùn)練過程中樣本數(shù)據(jù)的劃分方式為隨機(jī)劃分，訓(xùn)練采用Levenberg-Marquardt算法，使用均方誤差評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果。

圖4展示了使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測(cè)中選取的指標(biāo)和總體預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性分析，其中訓(xùn)練集和測(cè)試集的預(yù)測(cè)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(cè)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(jì)算得到的融資需求預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的對(duì)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(cè)對(duì)比分析

3.1" "RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和預(yù)測(cè)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(gè)基函數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)。徑向基函數(shù)指取值僅依賴于離原點(diǎn)距離的實(shí)值函數(shù)，即

φ（x）=φ（||x||），也可定義為空間中任一點(diǎn)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(diǎn)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(kuò)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(diǎn)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(diǎn)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(gè)隱藏層，但是RBF只有一個(gè)隱藏層，且RBF的訓(xùn)練速度快，一方面是因?yàn)殡[藏層較少，另一方面，局部逼近可以減少計(jì)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(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)分類、模式識(shí)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(cè)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(cè)MATLAB代碼如圖7所示。

rbf_spread表示徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度，spread越大函數(shù)擬合越平滑，但是逼近誤差會(huì)變大，需要的隱藏神經(jīng)元也越多，計(jì)算量也越大；spread越小，函數(shù)的逼近會(huì)越精確，但是逼近過程會(huì)不平滑，網(wǎng)絡(luò)的性能差，會(huì)出現(xiàn)過適應(yīng)現(xiàn)象。在本次實(shí)驗(yàn)中rbf_spread的值設(shè)為100時(shí)效果最佳。通過使用MATLAB 編程，得到RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值和實(shí)際目標(biāo)值的對(duì)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(cè)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(shí)別領(lǐng)域，也可用于自然語言處理或回歸預(yù)測(cè)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(gè)卷積核提取輸入變量間的特征，網(wǎng)絡(luò)前向傳播中，每個(gè)卷積核在輸入層上按一定方向移動(dòng)，與其覆蓋區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算，并經(jīng)過激活函數(shù)激活，得到一個(gè)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(duì)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(yùn)算符號(hào)。二維情況下可以簡(jiǎn)化為：

（6）

其中i，j，k，l為元素索引號(hào)。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(dòng)并對(duì)當(dāng)前投影區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積計(jì)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(gè)卷積核可以自動(dòng)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(jì)算量與模型復(fù)雜度。但池化層會(huì)丟失大量有價(jià)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)值和實(shí)際目標(biāo)值之間的對(duì)比結(jié)果（如圖12所示）。

3.2.3" "三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)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(cè)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(cè)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(cè)問題，相對(duì)應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的預(yù)測(cè)誤差也較低。

3.3" "在實(shí)例中運(yùn)用三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)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(guó)內(nèi)外建有77個(gè)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(shí)建有長(zhǎng)沙、鄭州、石家莊、蕪湖、天津、珠海6個(gè)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(shí)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(cè)對(duì)企業(yè)的資金管理活動(dòng)的細(xì)化分析具有重要意義，精確的預(yù)測(cè)能夠幫助企業(yè)更好地進(jìn)行資金支配，從而更好地落實(shí)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(jí)，努力實(shí)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(cè)結(jié)果

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)全程通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行，數(shù)字化的預(yù)測(cè)方式可以極大地減少融資需求預(yù)測(cè)流程中的主觀因素。實(shí)驗(yàn)中利用3 537家制造業(yè)企業(yè)真實(shí)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(cè)模型，將其運(yùn)用至珠海格力電器股份有限公司融資需求預(yù)測(cè)中。將收集有關(guān)格力的與融資需求結(jié)果預(yù)測(cè)相關(guān)的各項(xiàng)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(qiáng)的非線性映射能力將融資需求結(jié)果與預(yù)測(cè)指標(biāo)之間建立聯(lián)系，通過simulink仿真測(cè)試函數(shù)對(duì)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(duì)格力公司融資需求的預(yù)測(cè)結(jié)果。

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

同時(shí)，將收集的有關(guān)格力的各項(xiàng)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(cè)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(cè)試函數(shù)對(duì)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(duì)格力公司融資需求的預(yù)測(cè)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(cè)試函數(shù)對(duì)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(duì)格力公司融資需求的預(yù)測(cè)結(jié)果。

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)格力公司融資需求預(yù)測(cè)結(jié)果相比較，從表3可以看出，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)珠海格力電器股份有限公司2014年融資需求進(jìn)行預(yù)測(cè)所得到的誤差值及誤差率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于RBF預(yù)測(cè)模型和CNN預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)方面具有更高的準(zhǔn)確性。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，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(xiàng)影響因素與融資需求預(yù)測(cè)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(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)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(cè)是企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要內(nèi)容，做好企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)是企業(yè)做好長(zhǎng)期財(cái)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(duì)自身資金情況了解的基礎(chǔ)上，企業(yè)預(yù)測(cè)出總體融資需求，也就能夠更好地規(guī)劃融資活動(dòng)。但是，傳統(tǒng)的銷售百分比法在預(yù)測(cè)企業(yè)融資需求時(shí)存在一些缺陷，使企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)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(cè)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(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)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(duì)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(cè)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(cè)模型預(yù)測(cè)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(cè)結(jié)果與指標(biāo)選取存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，預(yù)測(cè)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(cè)模型的精度。

4.2" "啟 示

基于本文的預(yù)測(cè)和分析結(jié)果，對(duì)制造業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)相關(guān)的資金管理工作提出如下建議：第一，機(jī)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(shí)驗(yàn)結(jié)果，考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)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(cè)。第二，加強(qiáng)現(xiàn)金流管理，現(xiàn)金流是維持企業(yè)健康運(yùn)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也大，企業(yè)應(yīng)在日常經(jīng)營(yíng)中運(yùn)用一些模型，基于自身現(xiàn)狀，對(duì)融資需求進(jìn)行合理測(cè)算，進(jìn)而積極關(guān)注自身現(xiàn)金流量變化趨勢(shì)，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(cái)務(wù)危機(jī)之中。第三，建立長(zhǎng)效的現(xiàn)金流管理體系，提升現(xiàn)金流運(yùn)營(yíng)質(zhì)量，優(yōu)化內(nèi)部財(cái)務(wù)管理，提升公司治理能力。對(duì)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(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

主要參考文獻(xiàn)

［1］WANG D N，LI L，ZHAO D.Corporate finance risk prediction based on LightGBM［J］.Information Sciences：An International Journal，2022，602（C）：259-268.

［2］PANG C，GAI Y.Research on efficiency in financing of small and medium companies based on DEA method［J］.Discrete Dynamics in Nature and Society，2022（4）.

［3］熊金糧，孫璐，周繼紅.基于現(xiàn)金流量平衡的創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)［J］.商場(chǎng)現(xiàn)代化，2005（29）：132.

［4］黃明卿，石松華.運(yùn)用銷售百分比法預(yù)測(cè)企業(yè)短期外部融資需求［J］.商場(chǎng)現(xiàn)代化，2007（6）：368-369.

［5］高凡修.構(gòu)建Excel模板預(yù)測(cè)企業(yè)資金需要量［J］.財(cái)會(huì)月刊，2008（18）：76-78.

［6］韓丹.基于GM（1，1）模型的企業(yè)融資需求預(yù)測(cè)［J］.財(cái)會(huì)月刊，2014（8）：97-99.

［7］XU X，PENG L，JI Z，et al.Research on substation project cost prediction based on sparrow search algorithm optimized BP neural network［J］.Sustainability，2021，13.

［8］HAN C，WANG Q. Research on commercial logistics inventory forecasting system based on neural network［J］.Neural Computing amp; Applications，2020（7）.

［9］QUAN Q，ZHANG Z. Supply capability evaluation of intelligent manufacturing enterprises based on improved BP neural network［J］. Journal of Mathematics，2022，21.

［10］吳東平，周志鵬，盧建新.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PPP項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.建筑經(jīng)濟(jì)，2019，40（12）：51-54.

［11］姚爽，高江波，黃瑋強(qiáng).制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究：基于FA-BA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［J］.財(cái)會(huì)通訊，2022

（12）：136-140.

［12］高燕，杜玥，曾森.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究［J］.會(huì)計(jì)之友，2023（1）：62-70.

［13］鄭明貴，于明，范秋蓉，等.中國(guó)2025—2035年碳酸鋰需求預(yù)測(cè)：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［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2023，38（4）：377-387.

［收稿日期］2023-09-30

［基金項(xiàng)目］河南省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目“基于國(guó)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(xiàng)目（242102210150）；重慶自然科學(xué)基金（2023NSCQ-MSX4618）。

［作者簡(jiǎn)介］李敏惠（1987— ），女，湖北鄂州人，中級(jí)會(huì)計(jì)師，主要研究方向：財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)；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。