全面預(yù)算管理在中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)化策略

中小企業(yè)規(guī)模小、資源有限、管理體系薄弱，這些特點(diǎn)使得中小企業(yè)面臨著更大的財(cái)務(wù)管理挑戰(zhàn)。本文通過(guò)引入全面預(yù)算管理的概念與原則，構(gòu)建了全面預(yù)算管理的框架，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略。其中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)管理預(yù)警模型和CPSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化流程被應(yīng)用于中小企業(yè)的財(cái)務(wù)管理中。研究結(jié)果表明，本文模型在迭代50次時(shí)就收斂，適應(yīng)度值為0.0004。超過(guò)0.45的輸出值表示企業(yè)編號(hào)為2、3、6、7、9的企業(yè)存在財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)，而其他企業(yè)的輸出值都低于0.45，表示財(cái)務(wù)管理正常。通過(guò)本文的優(yōu)化策略，中小企業(yè)能夠更好地進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警和決策，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

一、引言

全面預(yù)算管理是一種重要的財(cái)務(wù)管理策略，通過(guò)有效地規(guī)劃和控制企業(yè)的財(cái)務(wù)資源，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)目標(biāo)。在中小企業(yè)中，全面預(yù)算管理可以發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助企業(yè)更好地管理資源、制定決策，并優(yōu)化企業(yè)的財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)。中小企業(yè)面臨著資源有限和競(jìng)爭(zhēng)激烈的挑戰(zhàn)，因此需要高效的財(cái)務(wù)管理策略以確保企業(yè)的生存和發(fā)展。全面預(yù)算管理提供了一種系統(tǒng)性的方法，幫助中小企業(yè)規(guī)劃和管理資金、成本、收入和利潤(rùn)等方面的預(yù)算。

本文旨在探討全面預(yù)算管理在中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)化策略。首先，將介紹全面預(yù)算管理的概念和原則。隨后，將探討如何建立全面預(yù)算管理框架，通過(guò)分析中小企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警。采用全面預(yù)算管理策略結(jié)合基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)管理預(yù)警模型和CPSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，可以有效優(yōu)化中小企業(yè)的財(cái)務(wù)管理，提高其競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)發(fā)展能力。

二、全面預(yù)算管理分析

（一）概念與原則

全面預(yù)算管理是一種以預(yù)算為核心的財(cái)務(wù)管理方法，旨在通過(guò)全面規(guī)劃和控制財(cái)務(wù)資源的使用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)目標(biāo)。全面預(yù)算管理覆蓋了企業(yè)的各個(gè)財(cái)務(wù)方面，包括收入、成本、資金、利潤(rùn)等。將不同的預(yù)算項(xiàng)目綜合考慮，使預(yù)算制定和執(zhí)行更加細(xì)致和全面。全面預(yù)算管理旨在實(shí)現(xiàn)企業(yè)長(zhǎng)期和短期目標(biāo)的平衡，不僅需要關(guān)注當(dāng)前財(cái)務(wù)狀況和運(yùn)營(yíng)情況，還應(yīng)將長(zhǎng)期規(guī)劃和趨勢(shì)納入考慮，以支持企業(yè)的戰(zhàn)略決策。全面預(yù)算管理應(yīng)具備一定的彈性和調(diào)整性，以應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的變化和內(nèi)部決策的調(diào)整。預(yù)算制定和執(zhí)行過(guò)程需要靈活性，以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)和業(yè)務(wù)需求的變化。

在全面預(yù)算管理中，需要遵循以下原則：

1.目標(biāo)一致性：預(yù)算制定的目標(biāo)必須與企業(yè)整體戰(zhàn)略目標(biāo)相一致。預(yù)算項(xiàng)目的設(shè)定應(yīng)與企業(yè)使命、愿景和發(fā)展策略保持一致，以確保預(yù)算的有效執(zhí)行。

2.可度量性：預(yù)算項(xiàng)目需要能夠量化和衡量，具備明確的指標(biāo)和數(shù)據(jù)，以便能夠跟蹤、分析和評(píng)估執(zhí)行情況，從而支持決策的制定和調(diào)整。

3.參與和溝通：全面預(yù)算管理需要員工和管理層的積極參與和有效溝通。預(yù)算制定過(guò)程應(yīng)充分征求和整合各部門(mén)和員工的意見(jiàn)，以提高預(yù)算的可行性和有效性。

4.監(jiān)控和控制：全面預(yù)算管理需要建立相應(yīng)的監(jiān)測(cè)和控制機(jī)制，以確保預(yù)算的執(zhí)行情況符合計(jì)劃。定期的預(yù)算執(zhí)行分析和財(cái)務(wù)報(bào)告，以及適時(shí)糾正措施，是有效監(jiān)控和控制的關(guān)鍵。

全面預(yù)算管理是一種以預(yù)算為核心的財(cái)務(wù)管理方法，其概念涵蓋了全面性、長(zhǎng)短期結(jié)合和彈性調(diào)整。在實(shí)施過(guò)程中，應(yīng)遵循目標(biāo)一致性、可度量性、參與溝通和監(jiān)控控制等基本原則。通過(guò)全面預(yù)算管理，企業(yè)可以更好地實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)目標(biāo)、優(yōu)化資源配置，并支持戰(zhàn)略決策的制定和調(diào)整。

（二）全面預(yù)算管理框架

全面預(yù)算管理框架是一種有利于中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理的優(yōu)化策略。為中小企業(yè)提供了一種有效的財(cái)務(wù)管理方法，幫助他們更好地規(guī)劃和控制財(cái)務(wù)資源，并實(shí)現(xiàn)預(yù)期的財(cái)務(wù)目標(biāo)。通過(guò)預(yù)算的制定、執(zhí)行和監(jiān)督，中小企業(yè)可以更有效地管理財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高資金利用效率，并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。全面預(yù)算管理框架如表1所示。

通過(guò)表1可知，明確中小企業(yè)的財(cái)務(wù)目標(biāo)和戰(zhàn)略目標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化為具體可衡量的指標(biāo)和目標(biāo)，有助于確定預(yù)算編制的方向和重點(diǎn)。通過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和市場(chǎng)分析，為中小企業(yè)制定準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)預(yù)算。預(yù)算應(yīng)包括預(yù)計(jì)收入、費(fèi)用和投資的金額，以及具體的時(shí)間表和責(zé)任分配。將中小企業(yè)的資源根據(jù)預(yù)算分配給各個(gè)部門(mén)和項(xiàng)目，確保資源合理分配以滿足業(yè)務(wù)需求，并監(jiān)控資源使用情況。中小企業(yè)應(yīng)制定預(yù)算執(zhí)行的具體計(jì)劃，并建立有效的控制和監(jiān)督機(jī)制，包括確保預(yù)算執(zhí)行符合預(yù)期，監(jiān)測(cè)預(yù)算執(zhí)行的進(jìn)展和效果。對(duì)預(yù)算執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行財(cái)務(wù)分析和評(píng)估，及時(shí)提供反饋和報(bào)告，有助于識(shí)別問(wèn)題和及時(shí)改進(jìn)，幫助管理層做出更好的決策。中小企業(yè)應(yīng)定期評(píng)估和改進(jìn)全面預(yù)算管理框架，包括識(shí)別潛在改進(jìn)點(diǎn)、調(diào)整預(yù)算和指標(biāo)，并進(jìn)行組織內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)分享和學(xué)習(xí)。通過(guò)以上管理措施，全面預(yù)算管理框架可以幫助組織更好地規(guī)劃和控制財(cái)務(wù)資源，并實(shí)現(xiàn)預(yù)期的財(cái)務(wù)目標(biāo)和績(jī)效。

三、中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理優(yōu)化策略

（一）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)管理預(yù)警模型

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)管理預(yù)警模型是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理預(yù)警的方法。首先，需要準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)和公司歷史數(shù)據(jù)。這些指標(biāo)包括財(cái)務(wù)比率、資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表等財(cái)務(wù)信息?；跍?zhǔn)備好的數(shù)據(jù)，構(gòu)建適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理預(yù)警。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作方式的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)多層神經(jīng)元之間的連接來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)。將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，并使用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法來(lái)自動(dòng)調(diào)整權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測(cè)誤差。使用驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，通常采用計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、精度、召回率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估其預(yù)測(cè)能力。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成并通過(guò)評(píng)估，可以使用該模型來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和預(yù)警判斷。通過(guò)輸入新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)其學(xué)習(xí)到的模式和關(guān)聯(lián)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，判斷是否會(huì)出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財(cái)務(wù)管理預(yù)警中的優(yōu)勢(shì)在于它可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱含的模式和關(guān)聯(lián)，對(duì)于非線性關(guān)系的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)也有較好的適應(yīng)性。然而，模型的性能和準(zhǔn)確度受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)調(diào)整等因素的影響，因此需要在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行細(xì)致的調(diào)優(yōu)和評(píng)估。

本文將混沌優(yōu)化算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行結(jié)合，能夠提高優(yōu)化效率，獲取全局最優(yōu)解，從而實(shí)現(xiàn)中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理最優(yōu)策略。

聚焦度的表達(dá)式可以用來(lái)評(píng)估粒子群算法是否處于局部極值狀態(tài)。當(dāng)適應(yīng)值fitness（Pg）在相當(dāng)長(zhǎng)的連續(xù)迭代次數(shù)內(nèi)保持不變時(shí)，表明粒子群處于局部最優(yōu)解附近。聚焦度的計(jì)算方法是統(tǒng)計(jì)適應(yīng)值在設(shè)定的迭代次數(shù)范圍內(nèi)連續(xù)不變的次數(shù)，并將其除以設(shè)定的迭代次數(shù)范圍內(nèi)的總迭代次數(shù)。運(yùn)算公式為：

Xm為初始粒子群體和第m個(gè)粒子的位置向量，Pg為最佳位置向量。M為種群規(guī)模，D為粒子維度，為向量取模。ε的數(shù)值非負(fù)數(shù)，用于判斷gv。如果當(dāng)前粒子的適應(yīng)值小于個(gè)體最佳適應(yīng)值，則粒子被認(rèn)為處于早熟狀態(tài)。為了避免過(guò)早收斂于局部最優(yōu)解，可以對(duì)其中一部分粒子進(jìn)行攪動(dòng)處理。攪動(dòng)處理即通過(guò)隨機(jī)擾動(dòng)粒子的位置向量，引入隨機(jī)性和探索性，以防止粒子困在局部最優(yōu)解中。公式為：

其中［lmax，lmin］，Zm作為擾動(dòng)初始值范圍，作為混沌向量，由混沌變量構(gòu)成，變量中的各個(gè)分量均處于[0，1]范圍內(nèi)，β作為自適應(yīng)因子。在迭代初期，粒子的位置向量需要經(jīng)過(guò)一定的隨機(jī)擾動(dòng)，使其在較大的搜索范圍內(nèi)進(jìn)行探索。隨著迭代次數(shù)的增加，粒子的位置向量逐漸收斂，趨向于擾動(dòng)發(fā)生前的初始位置。為實(shí)現(xiàn)此條件，在迭代初期，應(yīng)設(shè)置較大的擾動(dòng)范圍，使粒子能夠進(jìn)行廣泛的搜索。隨著迭代的進(jìn)行，擾動(dòng)范圍可以逐漸減小，讓粒子逐漸回歸到擾動(dòng)前的初始位置。考慮使用適當(dāng)?shù)臄_動(dòng)機(jī)制和策略，如隨機(jī)擾動(dòng)、引入隨機(jī)偏移量等，以確保在較早的迭代中有足夠的探索能力和多樣性，隨著迭代的進(jìn)行逐漸減小擾動(dòng)，使粒子逐漸回到初始位置。具體的擾動(dòng)范圍、遞減方式和擾動(dòng)策略需要根據(jù)具體應(yīng)用和實(shí)驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行調(diào)整，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)找到更合適的參數(shù)設(shè)置，以實(shí)現(xiàn)粒子分布逐漸回歸到初始位置的要求。

（二）CPSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化流程

步驟1：公式（3）用于計(jì)算粒子的適應(yīng)度，M作為粒子群的總量，其中損失函數(shù)值表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)前權(quán)值下的誤差或損失。適應(yīng)度f(wàn)itness的計(jì)算采用了倒數(shù)形式，目的是使適應(yīng)度值更大的粒子在選擇和更新過(guò)程中更易被選中。

在速度更新公式中，慣性權(quán)重用于平衡粒子的歷史速度和個(gè)體、群體最佳位置之間的權(quán)衡。學(xué)習(xí)因子1和學(xué)習(xí)因子2分別控制個(gè)體最佳位置和群體最佳位置對(duì)速度的貢獻(xiàn)程度。隨機(jī)數(shù)1和隨機(jī)數(shù)2是[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)，用于引入隨機(jī)性和探索性。

步驟2：位置更新公式通過(guò)將當(dāng)前位置與速度相加來(lái)更新粒子的位置。

（4）

（5）

在速度更新公式中，慣性ω權(quán)重表示粒子對(duì)歷史速度的保持程度，通常取值范圍為0.9到0.4之間。加速系數(shù)c1和加速系數(shù)c2分別控制個(gè)體最佳位置和群體最佳位置對(duì)速度的貢獻(xiàn)程度。隨機(jī)數(shù)r1和隨機(jī)數(shù)r2是[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)，用于引入隨機(jī)性和探索性。

步驟3：重新計(jì)算粒子整體的適應(yīng)度值，依據(jù)計(jì)算結(jié)果衡量是否對(duì)個(gè)體的最佳位置pi和全局最佳位置Pg進(jìn)行更新。

步驟4：計(jì)算聚集程度gv的值，數(shù)值越小說(shuō)明粒子的分布越集中。將計(jì)算得到的值與預(yù)先設(shè)定的閾值ε進(jìn)行對(duì)比，如果小于閾值，則進(jìn)行下一步；反之，則進(jìn)入步驟6。

步驟5：對(duì)適應(yīng)度值偏小的一半粒子進(jìn)行擾動(dòng)操作。通過(guò)引入隨機(jī)擾動(dòng)，更新這些粒子的位置，并重新計(jì)算它們的適應(yīng)度值。

步驟6：判斷新的適應(yīng)度值是否為最小值。如果是最小值，表示算法已經(jīng)收斂，此時(shí)可以停止算法并得到最佳解Pg。另外，如果已達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)，并且滿足停止條件，也可停止算法。否則，返回步驟2繼續(xù)優(yōu)化，直到滿足停止條件為止。

按照以上步驟，可以逐步優(yōu)化BPNN模型，不斷改善模型的擬合能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。通過(guò)粒子群算法的迭代優(yōu)化過(guò)程，可以找到最佳的權(quán)值組合，提高模型的性能和效果。

四、優(yōu)化策略研究分析

收集中小企業(yè)的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，例如市場(chǎng)價(jià)值、運(yùn)營(yíng)能力、資本結(jié)構(gòu)、債務(wù)償還能力和盈利能力等方面的數(shù)據(jù)。根據(jù)研究目的，選擇符合條件的樣本，包括經(jīng)歷特殊處理和正常運(yùn)行的企業(yè)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將其范圍縮放到[0，1]之間。隨機(jī)選擇一部分樣本作為實(shí)驗(yàn)組，另一部分作為控制組。實(shí)驗(yàn)組用于構(gòu)建和訓(xùn)練優(yōu)化后的模型，控制組用于比較分析。

使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為基準(zhǔn)模型，并采用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。設(shè)定模型參數(shù)和初始權(quán)值范圍，為[-22，22]。利用實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并記錄訓(xùn)練過(guò)程中的訓(xùn)練誤差和模型的準(zhǔn)確性。優(yōu)化前后的模型泛化曲線如圖1所示。本次實(shí)驗(yàn)設(shè)定迭代次數(shù)為200次，種群規(guī)模為50，加速系數(shù)c1的取值為2.7，加速系數(shù)c2的取值1.2，擾動(dòng)范圍為[-25，25]。為了避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始權(quán)值的敏感性較高，導(dǎo)致的局部極值問(wèn)題，本文采用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。為測(cè)試優(yōu)化后模型的性能，對(duì)比了優(yōu)化前后模型在初始連接權(quán)值范圍[-22，22]時(shí)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練的情況，分析了兩者的訓(xùn)練泛化曲線與訓(xùn)練集樣本值曲線的比較結(jié)果，結(jié)果如圖2所示。在測(cè)試中，模型的迭代次數(shù)為200次，種群規(guī)模為50，c1和c2的取值分別為2.7和1.2，擾動(dòng)范圍為[-25，25]。根據(jù)圖2測(cè)試結(jié)果可知，優(yōu)化前模型在不同初始權(quán)值范圍內(nèi)的曲線變化與訓(xùn)練集樣本實(shí)際曲線波動(dòng)存在明顯差異，擬合度較低。而優(yōu)化后的模型的泛化曲線受到初始權(quán)值范圍變化的影響極小，在與實(shí)際訓(xùn)練集樣本曲線的擬合程度上較高。說(shuō)明采用混沌粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化后，模型能夠有效避免局部極值的問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)全局遍歷最佳解的獲取，提升了模型的應(yīng)用效果，使得財(cái)務(wù)管理模型更加穩(wěn)健和高效。

為了驗(yàn)證本文優(yōu)化后模型在中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的搜索效率，將相關(guān)研究模型與本文模型實(shí)施對(duì)比分析。當(dāng)?shù)螖?shù)不斷，通過(guò)訓(xùn)練集適應(yīng)度值的變化情況，來(lái)判斷三種模型的搜索效率。優(yōu)化前后的搜索能力對(duì)比，本文模型在較少的迭代次數(shù)，迭代50次時(shí)就能夠收斂。適應(yīng)度值為0.0004，能夠獲得更好的模型性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。相比于其他方法，本文模型能夠更快地搜索和優(yōu)化連接權(quán)值，加快優(yōu)化過(guò)程，并快速達(dá)到最優(yōu)解或接近最優(yōu)解。這一結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了混沌粒子群優(yōu)化算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化中的有效性和可靠性。通過(guò)對(duì)連接權(quán)值的優(yōu)化，本文模型能夠更快地找到全局最優(yōu)解或接近最優(yōu)解，改善模型的性能和預(yù)測(cè)能力。這使得本文模型能夠更快、更準(zhǔn)確地進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為中小企業(yè)提供更有效的財(cái)務(wù)管理決策支持。

結(jié)語(yǔ)：

全面預(yù)算管理是一種優(yōu)化中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要策略，通過(guò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分析財(cái)務(wù)指標(biāo)和歷史數(shù)據(jù)，及時(shí)預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，做出相應(yīng)的調(diào)整和管理措施。同時(shí)，CPSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的優(yōu)化方法，能夠改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。