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      粒子群優(yōu)化算法在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的應(yīng)用

      2020-04-09 04:42:13蔣晶晶關(guān)勝李楠曾維佳
      無(wú)線互聯(lián)科技 2020年3期
      關(guān)鍵詞:粒子群優(yōu)化算法財(cái)務(wù)預(yù)警

      蔣晶晶 關(guān)勝 李楠 曾維佳

      摘? ?要:文章選取企業(yè)盈利能力作為企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo),運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法,對(duì)樣本進(jìn)行指標(biāo)分析,得出企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的分析結(jié)論,對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策起到重要的參考和指導(dǎo)性作用。

      關(guān)鍵詞:粒子群優(yōu)化算法;財(cái)務(wù)預(yù)警;企業(yè)盈利能力

      一個(gè)公司運(yùn)營(yíng)的成功與否通常最直接的表現(xiàn)形式就是公司的財(cái)務(wù)狀況。財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗的具體體現(xiàn),因此必須要重視對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)防,研究企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的背景并建立一套可行的預(yù)警模型對(duì)于企業(yè)發(fā)展具有重大的意義[1]。本文采用粒子群優(yōu)化算法來(lái)建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,克服以往財(cái)務(wù)預(yù)警模型中遇到的信息量大、篩選信息困難、無(wú)法建立模型關(guān)系和找不到最優(yōu)解等一系列問(wèn)題。

      1? ? 預(yù)警指標(biāo)選取—企業(yè)盈利能力

      企業(yè)盈利能力是償還債務(wù)的保障,企業(yè)盈利能力越強(qiáng),發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。因此,選擇盈利能力的構(gòu)成指標(biāo)作為財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警指標(biāo)來(lái)建立粒子群模型。所選指標(biāo)包括凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率[2]。

      2? ? 粒子群優(yōu)化算法部分代碼實(shí)現(xiàn)

      4? ? 模型結(jié)果分析

      設(shè)定目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)度z=0.18,步長(zhǎng)為0.2為標(biāo)準(zhǔn),用100個(gè)粒子同時(shí)尋求最優(yōu)解,粒子群尋優(yōu)過(guò)程的直觀感受。

      第一步:由于參數(shù)是任意的,所以線顯得非常雜亂毫無(wú)頭緒,如圖1所示。第二步:所有的線會(huì)朝著最優(yōu)方向靠攏,如圖2所示。第三步:靠攏后的線幾乎形成一條直線,如圖3所示。第四步:線越來(lái)越細(xì),逐漸靠攏成一條線,如圖4所示。第五步:找到最優(yōu)解。

      最初,由于粒子群的初始解是隨機(jī)選取的,所以在畫圖區(qū)域內(nèi)所有的直線都顯得非常雜亂毫無(wú)頭緒,這也體現(xiàn)了初始解對(duì)整個(gè)區(qū)域的覆蓋是比較均勻的。經(jīng)幾步迭代運(yùn)算后,所有的直線會(huì)逐漸朝著最優(yōu)方向靠攏。逐漸靠攏的線,經(jīng)過(guò)幾次迭代會(huì)靠攏得更明顯,部分線會(huì)重疊。多次迭代后大部分線會(huì)重疊幾乎形成一條直線,迭代到最后會(huì)找到最優(yōu)解[3]。不難看出:粒子群優(yōu)化模型由于引進(jìn)了粒子間的協(xié)作,使得算法體現(xiàn)了群體智能性,因此,基于粒子群優(yōu)化算法的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型具有良好的應(yīng)用前景。

      [參考文獻(xiàn)]

      [1]陳鑫子.輕資產(chǎn)模式下互聯(lián)網(wǎng)上市公司盈利能力分析[J].財(cái)會(huì)通訊,2019(9):125-126.

      [2]張亞男,劉人境,陳慧靈.基于粒子群算法和核極限學(xué)習(xí)機(jī)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2019(5):188-191.

      [3]馮珍慧.基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究[D].上海:東華大學(xué),2017.

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