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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)利潤預(yù)測探究

      2019-01-15 05:14:14
      時代金融 2018年36期
      關(guān)鍵詞:建筑面積權(quán)值利潤

      朱 敏

      (武漢大學(xué)人民醫(yī)院計財處,湖北 武漢 430000)

      企業(yè)利潤的預(yù)測,是在銷售預(yù)測的基礎(chǔ)上,通過對產(chǎn)品產(chǎn)銷量、價格、結(jié)構(gòu)等因素進(jìn)行綜合分析與計算,測算企業(yè)未來期間可能達(dá)到的利潤水平及其變動趨勢。它是會計預(yù)測的重要內(nèi)容并且其預(yù)測方法的選擇是否恰當(dāng)直接關(guān)系到預(yù)測的準(zhǔn)確性和財務(wù)預(yù)算的實用性。大量文獻(xiàn)表明:目前企業(yè)利潤預(yù)測模型缺乏,成本、數(shù)量、利潤分析法,因素分析法,目標(biāo)利潤分析法這些常用的預(yù)測方法只能解決確定性問題的,當(dāng)影響利潤的諸多因素(原材料價格、銷售價格等)發(fā)生變化時這些方法將很難給出準(zhǔn)確的預(yù)測[1]。本文構(gòu)造了BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這種網(wǎng)絡(luò)有著其顯著的優(yōu)越性,即在建模預(yù)測過程中,只需要知道歷史數(shù)據(jù),通過這些歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個模型,然后進(jìn)行預(yù)測,這樣可以避免需要知道狀態(tài)方程的麻煩,也可以避免陷入局部極小。為此本論文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對利潤預(yù)測進(jìn)行探究。

      BP網(wǎng)絡(luò)的基本思想。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差反向傳播多層前向反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是按層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造的,包括一個輸入層、一個輸出層和一個或多個隱含層(圖中只畫出一層),如圖1所示,一層內(nèi)的節(jié)點(神經(jīng)元)只和與該層緊鄰的下一層的各節(jié)點連接。這個網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播兩個過程組成。在正向傳播過程中,輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,并向后傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出,則轉(zhuǎn)向反向傳播過程,將誤差信號沿原來的連接通路返回,通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值,使得誤差信號最小[2]。

      實際上,BP模型把一組樣本的輸入輸出問題變?yōu)橐粋€非線性優(yōu)化問題。我們可以把這種模型看成一個從輸入到輸出的映射,這個映射是高度非線性的。如果輸入節(jié)點數(shù)為n,輸出節(jié)點數(shù)為m,則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的是從n維歐氏空間到m維歐氏空間的映射。

      第一,利潤預(yù)測的BP算法。利用BP算法進(jìn)行利潤預(yù)測與常規(guī)方法(如回歸分析)不同,常規(guī)方法是根據(jù)提供的數(shù)據(jù)找出描述利潤與影響其變化的諸多因素之間關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式,然后進(jìn)行預(yù)測;而BP算法則是把利潤與影響其變化的諸多因素之間的映射關(guān)系隱含在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其權(quán)值上,經(jīng)過學(xué)習(xí)確定具有較好預(yù)測功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及權(quán)值,此時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等同于確定的函數(shù)表達(dá)式,可用來進(jìn)行利潤預(yù)測。

      通過上述網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到了確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其權(quán)值,該網(wǎng)絡(luò)能很好的描述影響利潤變化的因素與利潤之間的映射關(guān)系,可根據(jù)影響利潤的因素進(jìn)行利潤預(yù)測。

      第二,實例驗證。以建筑面積為輸入,施工利潤為輸出,構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,結(jié)果表1所示。

      表1 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本

      本文所用的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為:1-47-7-1(分別表示輸入層、第一隱含層、第二隱含層、輸出層神經(jīng)元的個數(shù))。用表1的10個樣本對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練之后,描述了一個時期內(nèi)建筑面積與施工利潤之間確定的映射關(guān)系,該網(wǎng)絡(luò)只要給出施工的建筑面積即可預(yù)測出這個時期的施工利潤。用回歸分析得出了建筑面積與施工利潤之間的映射關(guān)系:

      其中,x為建筑面積,單位:1000m2,y為施工利潤,單位:萬元。

      表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與回歸分析方法利潤預(yù)測比較

      本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與文獻(xiàn)]所用的回歸分析方法進(jìn)行了比較,結(jié)果如表2與圖,可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在企業(yè)利潤中進(jìn)行預(yù)測較好。

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