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  • 大数据与人工智能环境下的智能财务风险预警方法系列

    前言:企业陷入财务风险是一个循序渐进的过程,不同程度的财务风险,其症状和表现形式各不相同。随着大数据时代的到来,信息的重要性越来越受到决策者的重视。我国上市公司在快速发展的同时,也不断受到各种外部风险的冲击。如何有效预警上市公司财务风险,是众多决策者和研究人员面临的难题。本文介绍了智能金融风险预警方法——BP神经网络。

    《大数据与人工智能环境下的智能金融风险预警方法》系列推文二:

    BP神经网络

    近年来,AlphaGo 通过击败人类职业围棋选手,引发了全球对人工智能的关注。作为当前最接近实现人工智能的算法,机器学习应运而生并形成了一股热潮。可以看出,随着学习水平的不断深入,AlphaGo的技术变得更加先进,甚至更加“人性化”。事实上,在其他领域也是如此。随着神经网络学习数据库范围的变大和学习程度的加深,神经网络被应用到更多的领域,神经网络正在成为一种有效的工具。由于金融风险预警的复杂性及其对决策的重要影响,国内外有大量的研究和预测工作,并采用多种方法优化金融风险预警模型。随着大数据时代的到来,IT技术的发展使得信息化程度越来越高,各种信息涌向企业。在激烈的市场竞争中,谁的信息化管理水平高,谁就能占据主动。

    1.BP神经网络原理

    人工神经网络是一种数学模型,具有人类神经网络的一些特点,具有自学习能力,一般通过MATLAB软件实现。与传统统计方法的不同之处在于,神经网络被训练成通过实验找到问题的解决方案。神经网络的训练过程由提供理想学习样本的特定算法组成。训练后,输入和输出足够数量的示例,直到达到收敛。直到神经网络的输出与理想输出之间的误差极小。然后可以使用经过训练的模型来解决相同类型的问题。人工神经网络各层之间的关系是一种非线性映射。非线性等分类问题也可以通过神经网络来解决。人工神经网络具有优异的自学习能力,可以任意精度逼近我们设定的非线性函数关系。神经网络中有两种传播方式,正向传播和反向传播。前向传播是指神经网络从输入层传播到隐藏层,通过信号到达输出层,并将输出层得到的结果与期望值进行比较。如果是最终的期望结果,则算法终止,否则反向传播。反向传播是一种逆运算。误差信号输出样本和网络出口根据之前的原始连接路径通道的权重和阈值进行调整。误差信号将使用一般梯度下降法计算反向连接进行调整和恢复。BP神经网络模型的一般结构有输入(输入)、输出(输出层)和隐藏层(隐藏层)三层。如图所示:

    反向传播是通过一层来计算每一层的输出误差。输出层神经元已经从第一层开始,误差梯度下降算法调整了每一层的功率和阈值,所以对网络的不断修正可以使最终的输出可以和预期的一样接近。

    2.BP神经网络的优缺点

    构建企业的智能金融风险预警模型,可以使企业尽可能避免金融风险带来的损失,防止经营失败的发生。与以往的金融风险预警方法相比,BP神经网络具有较高的准确性和较小的误差。BP神经网络更有价值的一点是它具有收敛性,可以使系统误差达到我们要求的任何精度。

    通过对目标数据的学习,不断调整模型中的参数,找到最优的参数组合,达到稳定、低误差的状态。提高预测的准确性和科学性。BP神经网络具有非线性映射能力,本质上实现了一个从输入到输出的映射函数。数学理论证明,三层神经网络可以以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得它特别适合解决具有复杂内部机制的问题。

    此外,在训练过程中,BP神经网络可以通过学习自动提取输出和输出数据之间的“合理规则”,并将学习内容自适应地记忆在网络的权重中。即BP神经网络具有较高的自学习和自适应能力。也可以执行动态预测。如果需要随时增加或减少比较样本,模型可以进一步学习并进行动态跟踪和比较。

    随着应用范围的逐渐扩大,BP神经网络也暴露出越来越多的缺点和不足,比如局部最小化问题。从数学的角度来看,传统的BP神经网络是一种局部搜索的优化方法。它需要解决的是一个复杂的非线性问题。网络的权重逐渐向局部改进的方向调整,这会使算法陷入局部极值,权重会收敛到局部最小值,从而导致网络训练。失败。此外,BP神经网络对初始网络权重非常敏感。用不同的权重初始化网络往往会收敛到不同的局部最小值。这也是很多学者每次训练得到不同结果的根本原因。

    此外,还存在一、预测能力与训练能力的矛盾,结构选择对样本的依赖等问题。

    BP算法程序流程图如下: 智能金融风险预警系统首先要建立预警指标体系。建立科学有效的财务预警功能的关键是找出哪些财务指标可以揭示或预测公司财务状况的变化。在多指标体系中,每个指标都有不同的单位和不同的数量级,因此基于这种情况,不能直接用于比较和分析。因此,数据处理的第一步是对原始数据进行标准化,使其具有相同和可比的数量级,有了这个基础,后续研究才能顺利进行。

    BP神经网络算法收敛速度慢:由于BP神经网络算法本质上是一种梯度下降法,要优化的目标函数非常复杂,所以难免会出现“锯齿现象”,这使得BP算法效率低下;并且由于优化后的目标函数非常复杂,当神经元输出接近0或1时,难免会出现一些平坦的区域。在这些区域,权重误差变化很小,以至于训练过程几乎停止;BP神经网络模型中,为了使网络执行BP算法,传统的一维搜索方法无法找到每次迭代的步长,而必须将步长的更新规则分配给提前联网,这也会导致算法效率低下。以上都导致了BP神经网络算法收敛慢的现象。

    分类识别bp神经网络算法 matlab实例_bp神经网络的java实现_用matlab的神经网络工具箱实现三层bp网络

    虽然神经网络模型的理论比较抽象,科学性和准确性有待提高,会存在局部最小化和收敛速度慢等问题,但是很多学者的研究证明,神经网络构建的模型方法优于多元判别分析。模型、逻辑模型、决策树模型更准确、更稳定,无需严格假设,具有很强的容错性、学习能力和纠错能力。因此,在构建智能金融风险预警模型时选择使用BP神经网络,可以克服传统综合预测方法的不足,为公司高管提供有效的决策信息。

    3.BP神经网络的设计与创建

    与大多数神经网络不同,BP 神经网络具有多个隐藏层,至少有一个或多个隐藏层,而大多数其他神经网络在网络结构中具有给定的层数。构建完整的BP神经网络一般需要六个方面明确,即输入层、输入层与隐藏层之间的传递函数、隐藏层、隐藏层与输出层之间的传递函数、输出层和网络参数。

    首先,设计输入层。BP神经网络输入层的节点数一般等于输入向量的维数。网络的每一个输入数据往往具有不同的物理意义和不同的维度,具有不同的变化范围。尺度变换使得网络训练从一开始,每个输入分量就被赋予同等的重要性。一般来说,输入量的选择对输出量的影响很大,是可以检测到的。

    输出层代表系统要实现的目标功能,实际上是网络训练的预期输出。分类问题中的输出变量大多是语言变量。设计一个智能财务风险预警模型,将企业的财务状况分为财务正常和财务危机两种状态,则输出层的节点数可以设置为1,输出“1”表示公司发生财务危机,输出“0”表示公司财务状况良好。

    隐藏层单元的数量没有统一的理论指导,只能通过反复调试最终确定。节点太少不能反映样本中的规律;节点过多可能会导致“过度匹配”现象,需要对BP神经网络进行反复调试。理论分析证明,具有单个隐藏层的前馈神经网络可以映射所有连续函数而不限制隐藏层节点。在设计多层前馈网络时,一般考虑先设计一个隐藏层。增加隐藏层数虽然可以减少网络误差,提高准确率,但也会使网络复杂化,从而增加网络的训练时间,甚至有“过拟合”的倾向。但实际上,我们可以通过在隐藏层同时增加节点来改善这个问题,而不需要设置额外的隐藏层。隐藏层节点的作用是从样本中提取并存储其内在规律。每个节点都有若干个权重,每个权重是一个增强网络映射能力的参数。一般来说,如果一个神经网络的隐藏层包含无数个隐藏层节点,那么该神经网络可以实现从输入到输出的任意精度非线性映射。但在现实中,我们无法实现隐藏层节点的无限个数,必须根据需要确定隐藏层节点的数量。一方面,如果节点数量设置得太少,网络从样本中获取信息的能力较差,并且对训练集中的样本规则进行泛化和反映是不够的;另一方面,如果隐藏层的节点数量过多,有可能对正则内容,比如噪声,也学会记忆,导致“过拟合”现象,降低了模型的泛化能力。神经网络。此外,隐藏层节点过多会增加训练时间。因此,设置多少个隐藏层节点取决于训练样本的数量、样本噪声的大小以及样本中包含的规则的复杂程度。确定最佳隐藏层节点数的常用方法是试错法。你可以先设置更少的隐藏节点来训练网络,然后逐渐增加隐藏层节点的数量,并使用相同的样本集进行训练以确定网络误差。最短时间对应的隐藏层节点数。在应用试错法时,可以使用一些确定隐藏层节点数的经验公式。

    传递函数:一个神经元的传递函数反映了神经元的输出与其放电状态之间的关系,如tansig,它的作用是一个正切的sigmoid传递函数,而purelin,它是一个纯线性的传递函数。BP神经网络的学习规则,即权重和闭合值的调整规则,是基于误差反向传播算法的。该算法实际上是多层前馈神经网络中广义网络的权重和闭值。通常沿着网络误差变化的负梯度方向调整,最终网络误差达到最小值或最小值。也就是说用matlab的神经网络工具箱实现三层bp网络,此时误差梯度为零。由于梯度下降算法的固有缺陷,标准的BP学习算法通常存在收敛速度慢、容易陷入局部最小值的缺点。MATLAB神经网络工具箱提供了一系列快速学习算法,一种是使用启发式学习算法,如学习算法函数(trainingdm)、可变学习率学习算法(trainingda)和“弹性”学习算法(trainrp)这引入了动量因子。)等待。另一种是使用更有效的数值优化算法,具有收敛速度最快、占用空间小等优点,但性能只会随着网络训练误差的减少而恶化。如共轭梯度学习算法(包括traincgf、traincgp、trainscg、traincgb),拟牛顿算法包括trainlm等。trainlm算法的优点是收敛速度快用matlab的神经网络工具箱实现三层bp网络,误差小,但占用存储空间大,性能随着网络规模的增大而提高。更差。

    设计网络参数,即确定目标误差、学习率、训练循环迭代的最大次数。最后用MATLAB语言构建了一个BP神经网络结构作为金融预警模型。

    4.BP神经网络训练与测试

    设计预警模型后,需要使用样本进行训练和检测。神经网络的性能与训练样本密切相关。设计一个好的训练样本集,既要注意样本量,也要注意样本质量。首先,确定训练样本的数量。一般来说,训练样本越多,训练结果越能准确反映内在规律。然而,样本的收集往往受到客观条件的限制。此外,当样本数量达到一定水平时,网络的准确率难以提高。实践表明,网络训练所需的样本数量取决于输入输出非线性图像的复杂度。图像关系越复杂,样本中包含的噪声越大。为了保证一定的图像精度,需要的样本越多,同时网络的规模也越大。因此,一般的训练样本应该是网络连接权重总数的五到十倍。二是样本的选择和组织。待建模系统的输入→输出是神经网络的输入和输出变量。训练和测试样本要有一定的代表性,在尽可能考虑样本模式平衡的前提下,正确评价网络模型的性能和泛化能力。通过对神经网络模型的学习和仿真,对测试样本得到综合正确率的理想效果,

    5.BP神经网络应用于智能金融风险预警

    通常从偿付能力、盈利能力、经营能力、现金相关指标、资本结构、资产管理能力、扩张能力、市值维度、公司治理指标等方面选取一级指标,同时引入非- 财务因素。按照构建智能风险预警模型的思路,可以对指标进行筛选,也可以采用一些科学的方法对指标进行筛选,比如使用Kruskal-Walis H检验来检验指标是否显着预测公司的财务风险。最后从整体项目中提取相应指标,形成智能金融风险预警指标体系。通过层次聚类分析对公司财务风险等级进行分类,并通过显着性检验。BP神经网络的结构设计主要是确定网络的输入和输出层节点数以及隐藏层和隐藏层节点数。隐藏层数和隐藏层节点数的选择取决于索引以避免局部最小值。对于多层前馈网络,隐藏层节点数的确定是成败的关键。如果数量太少,网络获取的信息太少,无法解决问题;如果数量太大,不仅会增加训练时间,更重要的是,由于隐藏层节点过多,可能会出现所谓的“过拟合”。问题是测试误差的增加导致泛化能力下降,因此合理选择隐层节点的数量非常重要。隐藏层数和节点数的选择比较复杂。总的原则是:在正确反映输入输出关系的基础上,应选择较少的隐藏层节点,使网络结构尽可能简单。假设有n个输入节点和m个输出节点,根据经验公式选择的隐藏层节点数为:总的原则是:在正确反映输入输出关系的基础上,应选择较少的隐藏层节点,使网络结构尽可能简单。假设有n个输入节点和m个输出节点,根据经验公式选择的隐藏层节点数为:总的原则是:在正确反映输入输出关系的基础上,应选择较少的隐藏层节点,使网络结构尽可能简单。假设有n个输入节点和m个输出节点,根据经验公式选择的隐藏层节点数为:

    其中: a 是 1 到 10 之间的常数。

    传递函数是神经元和网络的核心。网络解决问题的能力和功效在很大程度上取决于除了网络结构之外使用的传递函数。通过上述方法,在找到最佳参数组合后,对设计的BP神经网络模型进行测试。经过多次迭代,计算每次得到的结果。最后,针对该公司的智能金融风险预警,分析了BP神经网络模型的准确性和可行性。财务风险预警有利于投资者做出投资决策,有利于企业管理层加强内部控制,改进经营管理。智能金融风险预警系统利用BP神经网络的非线性映射能力和自学习能力,

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