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    基于人群搜索算法的上市公司的Z—Score模型財(cái)務(wù)預(yù)警研究

    2015-04-16 02:27趙海蕾周方召金德環(huán)
    關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)模型適應(yīng)度

    趙海蕾 周方召 金德環(huán)

    摘要:針對(duì)傳統(tǒng)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型預(yù)警能力的不足,導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確判定上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,將SOA算法的良好尋優(yōu)能力和Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型結(jié)合起來(lái),提出一種改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型,構(gòu)建出SOA算法優(yōu)化Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適應(yīng)度函數(shù)。仿真對(duì)比發(fā)現(xiàn),改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型其平均識(shí)別率高達(dá)96.33%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SVM算法和AdaBoost算法的平均識(shí)別率,改進(jìn)的算法極大地提升了Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)能力,使其更具適應(yīng)性。

    關(guān)鍵詞: Z-Score模型;人群搜索算法;尋優(yōu)能力;數(shù)學(xué)模型;適應(yīng)度

    中圖分類號(hào):F275;F224文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-7217(2015)02-0066-05

    一、引言

    當(dāng)前,國(guó)際金融危機(jī)導(dǎo)致我國(guó)很多上市公司受到很大影響,國(guó)內(nèi)和國(guó)際訂單大量減少,使得很多企業(yè)處于破產(chǎn)的危機(jī)之中,因此,針對(duì)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析,有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī),提出有效的應(yīng)對(duì)措施。

    2009年陳靜等人[1]選取54個(gè)上市公司樣本數(shù)據(jù),其中ST公司27個(gè)及非ST公司27個(gè),將凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率等6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為分析對(duì)象,通過(guò)判別實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)誤判率最低的財(cái)務(wù)指標(biāo)。

    2012年周首華等人[2]提出一種改進(jìn)的Z計(jì)分模型,建立起財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的Z計(jì)分模型的預(yù)警能力優(yōu)于未改進(jìn)的Z計(jì)分模型。

    2013年向德偉等人[3]選取上交所和深交所80家上市公司A股樣本數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,通過(guò)實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)Z-Score模型針對(duì)80家上市公司的預(yù)警分析是基本有效的。

    在前人研究的基礎(chǔ)上,本文以我國(guó)部分上市公司為研究對(duì)象,在Z-Score模型的基礎(chǔ)上,利用人群搜索算法的良好尋優(yōu)能力對(duì)Z-Score模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修正,之后運(yùn)用修正的Z-Score模型對(duì)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析,從而實(shí)現(xiàn)修正Z-Score模型財(cái)務(wù)預(yù)警能力的提高。

    二、Z-Score模型

    為了有效檢驗(yàn)和預(yù)警將要投資的企業(yè)或股票的風(fēng)險(xiǎn)性,美國(guó)Altman教授提出Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)狀況預(yù)警分析。通過(guò)Altman教授長(zhǎng)期實(shí)證研究,選取5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)乘以不同系數(shù),建立起Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型[4],通過(guò)該模型可以分析出上市公司的風(fēng)險(xiǎn)狀況。

    式(1)中,Z表示Z-Score,X1、X2、X3、X4、X5分別表示不同財(cái)務(wù)指標(biāo),X1=營(yíng)運(yùn)資金/總資產(chǎn) ,X2=保留盈余/總資產(chǎn),X3=息前稅前凈利/總資產(chǎn),X4=股東權(quán)益市值/總負(fù)債的賬面價(jià)值,X5=銷售金額/總資產(chǎn)。

    由式(1)可知,Altman的結(jié)論為:Z-Score≥2.675時(shí),財(cái)務(wù)健全;Z-Score<2.675時(shí),財(cái)務(wù)不佳。因此,通過(guò)Z-Score模型可以輕易地分析出上市公司的財(cái)務(wù)狀況。

    三、人群搜索算法(Seeker Optimization Algorithm,SOA)

    (一)SOA算法基本思想

    SOA算法模擬人的隨機(jī)搜索行為,將人的智能搜索行為直接應(yīng)用于對(duì)優(yōu)化問(wèn)題解的搜索。在優(yōu)化計(jì)算中,人的隨機(jī)搜索行為可理解為:在連續(xù)空間的搜索過(guò)程中,較優(yōu)解的周圍可能存在更優(yōu)的解,最優(yōu)解可能存在于較優(yōu)解的鄰域內(nèi)。因此,當(dāng)搜尋者所處位置較優(yōu)時(shí),應(yīng)該在較小鄰域內(nèi)搜索;當(dāng)搜尋者所處位置較差時(shí),應(yīng)該在較大鄰域內(nèi)搜索。為此,SOA利用能有效描述自然語(yǔ)言和不確定性推理的模糊邏輯來(lái)對(duì)上述搜索規(guī)則進(jìn)行建模,并確定搜索步長(zhǎng)。

    SOA通過(guò)社會(huì)學(xué)習(xí)和認(rèn)知學(xué)習(xí),分別獲取社會(huì)經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知經(jīng)驗(yàn),并結(jié)合智能群體的自組織聚集行為、以自我為中心的利己主義行為和人的預(yù)動(dòng)行為,確定個(gè)體搜索方向。

    (二)SOA算法步驟

    四、基于SOA優(yōu)化Z-Score模型

    本文利用SOA算法優(yōu)良的尋優(yōu)能力,對(duì)Z-Score模型的系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修正,使其更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和表征我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,其算法流程如圖3所示。假設(shè)存在5個(gè)未知變量,分別為K1、K2、K3、K4、K5,使得式(9)誤差最小,式(9)如下:

    Fitness(K)=Z-實(shí)際-Z-預(yù)測(cè)(9)

    式(9)中,Z-實(shí)際、Z-預(yù)測(cè)分別表示Z-Score實(shí)際得分和Z-Score預(yù)測(cè)得分,其表達(dá)式分別如式(10)和式(11)所示:

    五、實(shí)證分析

    本文以20家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,其財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表1所示,其中X1、X2、X3、X4、X5分別表示不同財(cái)務(wù)指標(biāo),Y則表示上市公司的財(cái)務(wù)狀況(0表示危機(jī)公司,1表示正常公司)。根據(jù)Altman的結(jié)論Z-Score≥2.675時(shí),財(cái)務(wù)健全;Z-Score<2.675時(shí),財(cái)務(wù)不佳。通過(guò)計(jì)算這20家上市公司的Z-Score并將其同表1中的數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn),通過(guò)計(jì)算上市公司的Z-Score判斷公司的財(cái)務(wù)狀況,只有3、8、9、10、12和第17家上市公司的財(cái)務(wù)狀況正確,因此判定傳統(tǒng)的Z-Score模型有進(jìn)一步優(yōu)化和提升的空間。以MATLAB軟件為平臺(tái),SOA算法參數(shù)設(shè)置:種群規(guī)模sizepop=100,最大迭代次數(shù)Iteration=100,最大隸屬度值U-max =0.9500,最小隸屬度值U-min =0.0111,權(quán)重最大值W-max =0.9,權(quán)重最小值

    1通過(guò)SOA算法優(yōu)化Z-Score模型,其適應(yīng)度最小時(shí),其對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)K1、K2、K3、K4、K5分別為1.3204、1.4531、3.2482、0.6751和1.1912。由圖7和表2可知,本文算法其平均識(shí)別率高達(dá)96.33%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SVM算法和AdaBoost算法的平均識(shí)別率。

    六、結(jié)論

    針對(duì)傳統(tǒng)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型存在診斷率不高,導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確判定上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,本文利用SOA算法的良好尋優(yōu)能力,將其與Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型結(jié)合,提出一種改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型,構(gòu)建出SOA算法優(yōu)化Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適應(yīng)度函數(shù),仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型其平均識(shí)別率高達(dá)96.33%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SVM算法和AdaBoost算法的平均識(shí)別率,改進(jìn)算法極大地提升了Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)能力,使其更具適應(yīng)性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳靜.上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析[J].會(huì)計(jì)研究,2009,(4) : 31-38.

    [2]周首華.“Z-Score”模型在我國(guó)中小企業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用研究[J].管理學(xué)報(bào),2012,(8):41-47.

    [3]向德偉.運(yùn)用“Z記分法”評(píng)價(jià)上市公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)研究,2013,(12):21-25.

    [4]Chen H,Hu Z,Ye z.Research of P2P Traffic identification based on BP neural network[A].Proc of the 1st Int Symp on Computer Network and Multimedia Technology[C].Piscataway,NJ:IEEE,2009:11-17.

    [5]Yang A,Jiang S,Deng H.A P2P network traffic classification method using SVM[A].Proc of the 9th Int Conf on Young Computer Scientists[C].Piscataway,NJ:IEEE,2011:398-403.

    [6]程劍峰,徐俊艷.學(xué)習(xí)矢量量化的推廣及其典型形式的比較[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,(17):23-28.

    [7]付忠良,趙向輝等.AdaBoost算法的推廣一組集成學(xué)習(xí)算法[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版),2010, 6(42): 91-98.

    [8]莊嚴(yán),白振林,許云峰.基于蟻群算法的支持向量機(jī)參數(shù)選擇方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真,2011,(5):8-13.

    (責(zé)任編輯:鐵 青)

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