上市公司中的掏空行為神經(jīng)網(wǎng)絡分析①

內(nèi)蒙古工業(yè)大學管理學院 李一鳴 李長青

內(nèi)蒙古財經(jīng)大學會計學院 鄭燕

1 掏空(Tunneling)綜述

控股股東為了自身利益，將資產(chǎn)和利潤轉(zhuǎn)移出公司的行為，Johnson et al(2000)最早將其命名為“掏空”(Tunneling，又稱隧道挖掘)。由于掏空行為在本質(zhì)上是控股股東將上市公司的資產(chǎn)轉(zhuǎn)移出去，其手段或為關聯(lián)交易，或為長期借款，最終的表現(xiàn)都是上市公司財務報表貨幣資金異動。因此，掏空行為的發(fā)生可以從上市公司貨幣資金的變化中反映出來?？蓪崿F(xiàn)的算法主要有判別分析、回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡。實踐證明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡在預測、評價等方面，其準確性明顯優(yōu)于回歸與判別分析。本文應用神經(jīng)網(wǎng)絡進行掏空行為的發(fā)現(xiàn)與預測，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用的又一領域。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法

BP網(wǎng)絡，由Rumelhart 等人于1985年首次提出。BP網(wǎng)絡是一種具有三層或三層以上神經(jīng)元的層次結構網(wǎng)絡，一個典型的三層BP網(wǎng)絡分為輸入層、隱蔽層和輸出層。同層節(jié)點間無關聯(lián)，異層節(jié)點間前向連接。其中，輸入層A含m個節(jié)點，對應于BP網(wǎng)絡可感知的m個輸入，輸出層C含n個節(jié)點，與3BP網(wǎng)絡n種輸出響應相對應，隱蔽層B所含節(jié)點個數(shù)根據(jù)需要設定。

記A層節(jié)點 的輸出為 ，到B層節(jié)點 的連接權為 ，B層節(jié)點 到C層節(jié)點 的連接權為 ，B層節(jié)點 的閾值為 ，C層節(jié)點的閾值為 ，則：

B層節(jié)點 的輸出函數(shù)為

C層節(jié)點 的輸出函數(shù)為

2.1 模型確立

本文采用經(jīng)典的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

輸入層：根據(jù)現(xiàn)有文獻成果，與掏空行為的發(fā)生有相關關系的企業(yè)財務及公司治理指標主要有：企業(yè)的資金狀況(貨幣資金)、關聯(lián)交易、長期借款、股權集中度、股權性質(zhì)、投資者預期以及會計業(yè)績。其中，企業(yè)的關聯(lián)交易、長期借款和投資者預期較難觀察，從外部人角度較難了解這些指標的真實狀況。而企業(yè)會計業(yè)績與企業(yè)被掏空的實證關系已被國內(nèi)外大量研究所證實。因此本文主要考察企業(yè)貨幣資金(F)、股權集中度(C)與股權性質(zhì)(S)與企業(yè)被掏空(T)的對應關系。其中，貨幣資金變量是一個時間序列，以反映時間變化下企業(yè)貨幣資金的異動；股權集中度用第一大股東所占股權比例表示；股權形式為0-1變量，1表示企業(yè)為國有控股，0表示非國有控股。

隱藏層：我們根據(jù)經(jīng)驗關系式：N=1+n1*(n2+n3+1)/n3來確定隱藏層單元的適宜個數(shù)。其中，N為樣本量，n1為隱藏層單元數(shù)，n2為輸入層單元數(shù)，n3為輸出層單元數(shù)。將相應數(shù)值代入求解，同時在減小誤差的前提下，我們選取隱藏層的適宜單元數(shù)為10。

輸出層：輸出層單元只有一個，即企業(yè)是否被掏空。我們采用0-1變量來表示企業(yè)被掏空的情況，1表示存在掏空現(xiàn)象；0表示不存在掏空現(xiàn)象。掏空的判斷主要以對企業(yè)掏空的報道為依據(jù)。比如，在本文選取的數(shù)據(jù)中，600215與600667被相關報道證實存在大股東的掏空行為。

實質(zhì)上，本模型就是通過企業(yè)貨幣資金、股權集中度與股權性質(zhì)這三類因素來判斷企業(yè)被掏空的情況：

2.2 數(shù)據(jù)選取與運算

數(shù)據(jù)隨機選取了28個未有任何掏空報道的上市公司財務報表中2003～2011年末貨幣資金余額(F03,F04,…,F11，單位為百萬元)、股權集中度(即C，用第一大股東持股比例表示)、股權性質(zhì)(即S，國有控股為1，非國有控股為0)；兩個有掏空報道的上市公司(股票代碼為600215、600667)的同類數(shù)據(jù)。

仿真運算：運算過程利用Matlab11.0的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，訓練的樣本包括28個未發(fā)現(xiàn)掏空企業(yè)數(shù)據(jù)與1個被發(fā)現(xiàn)掏空企業(yè)的數(shù)據(jù)：

在BP網(wǎng)絡的訓練中, 確定BP網(wǎng)絡的輸入層、輸出層和隱含層的節(jié)點數(shù)分別為11、10和1。學習速率設為0.01, 沖量因子設為0.6,最小允許誤差為0.001。根據(jù)建立的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡, 輸入上表訓練樣本對BP網(wǎng)絡進行訓練。下圖為訓練次數(shù)與輸出誤差的關系圖。

圖2

可以看出, 當訓練次數(shù)約為277次時, BP網(wǎng)絡已進入穩(wěn)定狀態(tài),此時BP網(wǎng)絡的學習過程結束。

2.3 預測判斷

BP網(wǎng)絡學習完畢后, 就可以用來對待檢驗的上市公司掏空狀況進行預測。我們收集股票代碼為600215的上市公司2003～2011年末貨幣資金、股權集中度與股權性質(zhì)相關數(shù)據(jù)，得到下表：

表1

將上述各因素輸入訓練好的BP網(wǎng)絡, 得到相應的輸出結果為0.6964。據(jù)此可判斷股票代碼為600215的上市公司存在掏空行為。根據(jù)上市公司相關報道查閱結果，我們發(fā)現(xiàn)股票代碼為600215的股票長春經(jīng)開被報道存在掏空行為(詳見：t.stock.sohu.com 2012/8/9)，這與預測結果完全一致，說明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的上市公司掏空判斷方法是有效的。

圖3表示了預測結果與訓練模擬結果的比較。其中綠色波動線條上的空心圓點代表29個訓練樣本的模擬結果，星號連成的水平線為預測結果水平線，其值為0.6964。

圖3

3 結語

本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，證明了企業(yè)貨幣資金時間序列、企業(yè)股權集中度、股權性質(zhì)與企業(yè)是否存在掏空行為的對應關系，找到了一個解決掏空判別這一公司治理與財務審計領域重要問題的有效途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的主要優(yōu)點在于速度快，預測精度高，同時也避免了人為確定因子權重的影響，是一種較為有效的預測模擬方法。

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