财务困境预警的二阶段模型构建与应用

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1、文章编号：1007—1423(2013)34—0007—05DOI：10．39696．issn．1007—1423．2013．34．002财务困境预警的二阶段模型构建与应用黄福员(湛江师范学院商学院，湛江524048)摘要：模糊神经网络汇集神经网络和模糊逻辑的优点，能有效避免神经网络的“黑箱”操作，但存在“维数爆炸”现象。将粗糙集和模糊神经网络有机集成，构建财务困境预警的二阶段模型：第一阶段利用粗糙集知识约简对数据集降维消冗，提取最优指标集：第二阶段以最优指标集设计基于模糊神经网络的财务困境预警模型该模型融合粗糙

2、集和模糊神经网络的特点，能提高网络结构的精练性、启发性和透明性。应用实例的结果表明该模型能有效克服“维数灾难”，避免数据噪声引起的模型过度适应，提高模型预测准确性。关键词：财务困境预警；二阶段模型；粗糙集理论；模糊神经网络基金项目：广东省自然科学基金项目(No．10452404801006352)、广东高校优秀青年创新人才培育项目(No．WYM10103)0引言种将模糊逻辑与神经网络集成的混合智能方法。模糊神经网络将模糊逻辑融入神经元与网络结构中．借助近十多年来．神经网络方法被广泛应用于财务困于模糊信息与模糊推理

3、构建模糊联想记忆，具有自学境预测．国内外相关研究成果表明神经网络方法预测习、联想、自适应及模糊信息处理等特点，提高了神经的准确性优于统计计量、决策树等传统方法。然而神经网络的启发性、透明性和鲁棒性。与此同时，相关研究网络存在着“黑箱”操作、局部早熟及参数确定复杂等缺表明模糊神经网络亦存在结构复杂、学习算法冗长、陷．使其在财务困境预警领域中的发展大受限制模“维数灾难”等问题嘲糊神经网络是模糊理论与神经网络交叉融合的产物．集粗糙集理论是一种处理不确定数据的分析方法．两者优势于一身．从而能提高网络的透明性．避免神经其思

4、想是保持信息不丢失的前提下，利用知识约简提网络的“黑箱”操作．但模糊神经网络存在“维数灾难”现取数据的分类或决策规则．其显著特征是不需要先象．规则数随输入维数呈指数式爆炸增长，导致模糊神验知识．规则的提取仅依赖于数据本身．数据处理过程经网络模型难以处理高维复杂系统的建模问题翻本文具有很高的客观性知识约简是粗糙集的核心内容之将粗糙集理论和模糊神经网络进行有机集成构建二阶一段模型．试图借助粗糙集知识约简去噪声消冗余、简化．其数据处理过程是在保持分类或决策能力不变的前提下．从数据本身的知识出发，寻求条件属性集的最训练集

5、、减少输入维数．从而降低网络结构的复杂程度，小约简、提取最优规则的过程，具有强大的去掉数据噪避免“维数灾难”现象．以期为财务困境预警等经济管理声、消除数据冗余能力。复杂问题提供一种新的解决方法和思路。综上所述粗糙集和模糊神经网络相互具有很强的1模型构建基本思想互补性．将粗糙集理论与模糊神经网络相结合构建二阶段模型可取长补短：第一阶段，利用知识约简对知识模糊神经网络由B．Kosk0于1987年所提出的一现代计算机2013．12上o＼研究与开发＼、、、、、h．．一————————————系统进行约简处理．提取最优预警

6、指标集．消除数据中(4知识约简的冗余和噪声：第二阶段，以最优指标集为基础设计财对表1所示的决策表进行知识约简．得到条件属务困境预警的模糊神经网络．进行财务困境预警该模性的一系列相对约简{C‘，C‘，⋯，C}C，i=1，2，⋯。型融合了粗糙集和模糊神经网络的特点．充分发挥知从指标个数多少及指标解释性等方面考虑．选定其中识约简的去噪消冗能力优化网络结构．避免“维数灾一个相对约简并以其所包含的条件属性组成最优指标难”现象集构成第二阶段模型的输入指标2．2第二阶段2财务困境预警的二阶段模型模型的第二阶段以第一阶段所提取的

7、最优指标集2．1第一阶段为输入变量．设计模糊神经网络拓扑结构．并采用粒子模型第一阶段的主要功能是利用知识约简挖掘样群算法对网络进行学习训练。本数据，提取最优指标集，主要的步骤如下：(1)网络结构(1)指标初选与数据采集财务困境预警问题通常为多输入单输¨{的系统．初步确定预警指标体系．并根据初选指标进行数根据文献191Ni,．~计的模糊神经网络拓扑结构如所图1据的采集．指标初选的主要原则是在保证数据可获取所示，(，，⋯，)为根据最优指标集确定的输入向的前提下．尽量选择更多更泛的指标以涵盖全面信息．量以期能从多角度、

8、全方位反映财务困境特征复杂的指标集可能会导致指标相关、数据冗余、数据噪声等问题，然而粗糙集是一种处理非线性、不完全、不精确数据的有力工具．具有强大的去噪消冗能力．可在保持决策能力不变的前提下克服上述问题(2)离散化处理在保证决策能力不变的前提下．对采集的数据进行离散化处理知识约简处理的数据为离散型．因此选择恰当的方法对数据进行离散化处理是知识约简的重要步骤．处理的好坏往往