文档介绍：基于ANN的预警指标预测系统在企业经济运行预警中的应用
统计与决策!;;#年!月!下;
图$ 时间序列预测%&网络的一般结构
摘要!预警指标的预测是进行经济预警的前提!在企业经济运行预警中的主要功能是根据历
史数据对指定的预警指标进行预测!这一步预测的有效性直接影响到最终预警结果的有效性; 本文
提出的预警指标预测系统的原理是根据已经建立的预警指标体系!从本企业历史财务指标数据库中
提取数据!通过人工神经网络进行时间序列预测!得到预警指标未来时段的预测结果;
关键词!预警指标#预测#系统#经济预警#人工神经网络
中图分类号!’!( 文献标识码!) 文章编号!*+;!,#-.(;!;;##;!,;*#*,;/
基于!;;的预警指标预测系统在
企业经济运行预警中的应用
刘艳*!!!杨鹏/
!*0暨南大学管理学院广州 1$+#/!#!2广东金融学院工商管理系广州 1$+1!$
/2中国工商银行广东省分行广州 1$+$!+;
!! !引言
企业经济运行预警的基本原理是通过系统全面采集反
映企业经济状况的敏感性指标数据$抽取企业经济运行状态
的特征信息$应用一定的预警方法$对企业经济运行态势优
劣进行现状和发展趋势的评判$ 并以一定的结果显示手段$
及时地发出企业经济运行态势的预警信息%而企业经济运行
预警的主要功能是通过对数据的分析&计算$了解企业的财
务状况和经营风险$在一定程度上摸清企业的发展趋势’’’
继续生存或是破产清算$为企业管理者确定合理的经营目标
和制定经营计划提供依据$也可为债权人或公司股票持有者
的未来投资决策提供参考%
本文所建立的预警指标预测系统是整个企业经济运行
预警系统中的一个子系统$该子系统是根据已经建立的预警
指标体系$从本企业历史财务指标数据库中提取数据$通过
人工神经网络进行时间序列预测$得到预警指标未来时段的
预测结果%值得注意的是$进行时间序列预测的方法有很多$
如)34) 模型&移动平均法&指数平滑方法等$但是人工神
经网络方法在时间序列预测中有着传统方法不可比拟的优
势$ 因此本文中的系统选用了%& 人工神经网络方法来进行
经济指标的预测$并对其有效性进行了实证分析%
;! !%&神经网络用于经济指标预测的理论基
础
一般来说$经济指标都具有时序性$那么运用%& 神经网
络对其进行预测从本质上看就是对时间序列进行预测$这方
面的研究已经有了非常深厚的理论基础 5*6% 789:8;8<8= 三层
神经网络映射存在定理>!6在理论上已证明了任意一个连续函
数都能与一个三层%& 网络建立映射关系%
设一个单变量时间序列?$$?!$(@对它进行预测的前提
是认为其未来值与其前面的个值之间存在某种函数关系@描
述如下)
?ABCD’E?A@?AF$@(@?AF:B$G
利用神经网络来拟合这种函数关系$并用它来推导未来
的值% 这就是利用%& 人工神经网络进行时间序列预测的基
本思路%
进行时间序列预测的神经网络结构可以分为两种)一种
是单步预测网络$一种是多步网络预测% 单步预测网络输出
个数为* 个@一次可计算一步的预测值% 多步预测网络的输
出个数是多个$每一次可计算出多步的预测值% 在预测过程
中$可将得到的预测值作为下一步预测的输入来计算出进一
步的预测值$进行迭代的多步预测%用于时间序列预测%& 网
络的一般结构如图* 所示%
其中 H****@HI,*@(***@HI,AB*是输入$HJ IBK是输出%
#! !基于%& 神经网络的预警指标预测系统
的应用
! ; # $
!;!
万方数据
统计与决策!;;#年!月!下;
本文对建立时间序列预测的$% 神经网络的过程加以规
范化#建立了基于$% 网络预警指标预测的通用方法#并通过
一个实例来检验指标预测子系统的预测能力$
基于$% 神经网络的指标预测子系统的构成如图! 所
示%
&’( 输入输出数据的预处理
输入输出数据的预处理是有效训练神经网络的关键步
骤#直接影响到训练后网络的性能$ 常见的方法是将原始数
据进行归一化处理#即通过一定的线性变换将输入和输出数
据统一限制在);*(+或),(*(+区间内$ 但是#这样的方法须找出
训练样本中的最大值和最小值#这就限定了以后用于检验网
络或使用网络进行预测时输入数据的范围$ 当新数据不在
)-./0*-.12+内时#将不再适合作为网络的输入$本论文采用的标
准化处理#有效的解决了这个问题$ 将样本集数据的均值和
方差作标准化处理#使得其均值为零#方