淺談人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與預(yù)警中的應(yīng)用

■廖育梅 新余學(xué)院

當(dāng)代公司都處于劇烈的競(jìng)爭(zhēng)之中，怎樣先人一步成為了管理過(guò)程中重要的一步。怎樣準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)變化，也成為了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中的核心，只有掌握了企業(yè)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，才可以在當(dāng)下采取相關(guān)措施進(jìn)行有針對(duì)性的解決或者支持，進(jìn)而幫助企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、增加效益。所以，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)勢(shì)在必得，它極大地提升了預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，摒棄了舊時(shí)代的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)、不快、太難的先天弊端，使得企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)變得具有科學(xué)性和說(shuō)服力。本文以此為切入點(diǎn)，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，結(jié)合相關(guān)實(shí)際，討論其原理和應(yīng)用情況。

一、具體預(yù)測(cè)方法介紹

1.時(shí)序預(yù)測(cè)模式

當(dāng)前，關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)的預(yù)測(cè)，通常選擇數(shù)學(xué)函數(shù)模型，。但是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和擬合難度大，更多的企業(yè)選擇基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序模型。這樣的方法既能結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，也可以進(jìn)一步抵消由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)帶來(lái)的系統(tǒng)誤差，使得結(jié)果更加精準(zhǔn)。而具體方法為利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系對(duì)時(shí)序進(jìn)行數(shù)學(xué)模型建立之后，再將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中計(jì)算出的相對(duì)誤差拿出來(lái)作為一組基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)而進(jìn)行分析，想要徹底解除誤差的干擾，應(yīng)該同時(shí)建立多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，平行的進(jìn)行對(duì)比，這樣還可以提升預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。

2.基于軟件數(shù)據(jù)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方法有很多種，但是不同的方法具有不同的優(yōu)勢(shì)，他們統(tǒng)一的特點(diǎn)都是：學(xué)術(shù)性強(qiáng)、具有復(fù)雜性。其中，借助于計(jì)算機(jī)的方法最為盛行。因?yàn)樗焖儆行?，具有可操作性和普及型，跟企業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力沒(méi)有絕對(duì)關(guān)系，大部分企業(yè)選擇這一方法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，在這其中包括軟件數(shù)據(jù)、硬件技術(shù)對(duì)比等，利用軟件將企業(yè)近段時(shí)間經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)收納后，運(yùn)用擬定好的函數(shù)模型，快速的呈現(xiàn)出學(xué)科知識(shí)范疇下的企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果。而硬件技術(shù)也相對(duì)操作性較難，所以在目前的狀況下，絕大多數(shù)方案選擇的是軟件數(shù)據(jù)處理。

二、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型應(yīng)用結(jié)果分析

人工神經(jīng)系統(tǒng)中反復(fù)提到唯一變量分析模式，這個(gè)方法的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)便、上手快、結(jié)果清晰明了、應(yīng)用范疇廣。這樣的優(yōu)點(diǎn)使得這個(gè)方法非常受到中小企業(yè)的歡迎。但是這一模式也有著非常大的弊端：首先，因?yàn)檫@個(gè)模式只關(guān)注一個(gè)參考量，所以缺乏對(duì)全局的考量和其他微弱影響因素的關(guān)注，使得結(jié)果比較主觀。其次，唯一的變量會(huì)和其他變量之間產(chǎn)生沖突，無(wú)法準(zhǔn)確判斷多個(gè)結(jié)果間的彼此聯(lián)系。最后，企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是一個(gè)需要多方面統(tǒng)籌的問(wèn)題，僅僅使用一個(gè)變量參考缺乏說(shuō)服力，需要提供詳細(xì)的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與多個(gè)變量進(jìn)行平衡計(jì)算。

第一，即使唯一變量法簡(jiǎn)單易操作、方便處理數(shù)據(jù)，但是其經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度有待加強(qiáng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜高效的系統(tǒng)，必須保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，只有在平時(shí)的財(cái)務(wù)處理過(guò)程中，根據(jù)企業(yè)自身的實(shí)際情況，將多項(xiàng)參考指標(biāo)加入預(yù)測(cè)體系中，才可以提前知曉即將到來(lái)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化。所以可將唯一變量法作為一項(xiàng)輔助手段，幫助主要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方式，雙管齊下進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠取得更好的效果。

第二，因?yàn)槲覈?guó)國(guó)情，企業(yè)內(nèi)部信息也相對(duì)缺乏真實(shí)可靠性，如果采用了唯一變量法，假使選用的變量具有有決定性意義而且企業(yè)自身容易出現(xiàn)紕漏，這樣不僅不會(huì)取得良好的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果，反而會(huì)誤導(dǎo)企業(yè)的發(fā)展走向后患無(wú)窮。所以應(yīng)該在企業(yè)內(nèi)部實(shí)行責(zé)任人員制度，即讓相關(guān)責(zé)任和工作人員對(duì)應(yīng)起來(lái)，讓每方面的信息責(zé)任具體到人頭上，有針對(duì)性的對(duì)企業(yè)內(nèi)心信息進(jìn)行管理，使得企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中每個(gè)部分都有據(jù)可依有人可查，不僅避免了相關(guān)信息的問(wèn)題，而且能夠幫助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

三、結(jié)論

經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不確定性讓基于人工神經(jīng)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模式應(yīng)運(yùn)而生，其實(shí)根本不存在完全精準(zhǔn)有效的預(yù)測(cè)方法，只不過(guò)是在以往數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上結(jié)合相關(guān)實(shí)際，做出符合預(yù)期的預(yù)測(cè)，要想發(fā)揮出人工神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，不僅需要不斷加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部管理，保證所用數(shù)據(jù)真實(shí)性可靠性，更需要企業(yè)自身開(kāi)發(fā)出更多適合企業(yè)實(shí)際情況的預(yù)警措施。退一步說(shuō)，企業(yè)或許根本不需要經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模式，他們應(yīng)該注重怎樣在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中提高效率，在現(xiàn)有資源情況下規(guī)避相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)不影響經(jīng)營(yíng)狀況。只有這樣才能從根本上解決企業(yè)需要面對(duì)的問(wèn)題，從而增強(qiáng)企業(yè)實(shí)力，完成更好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

[1]王超,佘廉.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)預(yù)警管理系統(tǒng)中的應(yīng)用.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2010年04期

[2]劉艷，楊鵬.基于ANN技術(shù)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建.暨南大學(xué)管理學(xué)院、廣東金融學(xué)院工商管理系

[3]聶麗潔,張毅,樊丹丹.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與因子分析的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警應(yīng)用.2009年第27期

[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警.現(xiàn)代商業(yè)，2007年第24期