基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警：模型構(gòu)建與實(shí)證分析一、引言1.1研究背景與意義隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展與完善，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)作為重要組成部分，發(fā)揮著不可替代的作用。創(chuàng)業(yè)板主要面向創(chuàng)新型、成長(zhǎng)型中小企業(yè)，為這些企業(yè)提供了融資渠道，助力其發(fā)展壯大，推動(dòng)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)，激發(fā)了市場(chǎng)活力和創(chuàng)新動(dòng)力。創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)有著鮮明特點(diǎn)。其上市門檻相對(duì)主板市場(chǎng)較低，這為更多具有發(fā)展?jié)摿Φ?guī)模較小、業(yè)績(jī)尚未成熟的企業(yè)提供了進(jìn)入資本市場(chǎng)的機(jī)會(huì)，幫助它們獲得資金支持，實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展；創(chuàng)業(yè)板上市公司多集中于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新興行業(yè)，如信息技術(shù)、生物醫(yī)藥、新能源等，這些行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新速度快，市場(chǎng)需求變化大，企業(yè)發(fā)展前景廣闊，但同時(shí)也面臨著技術(shù)更新?lián)Q代快、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、資金需求大等問(wèn)題，使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高。高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的股票價(jià)格波動(dòng)往往較大，投資者在面臨較高風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也有可能獲得較高的投資回報(bào)；交易活躍度較高，由于創(chuàng)業(yè)板公司的成長(zhǎng)性和創(chuàng)新性吸引了眾多投資者的關(guān)注和參與，使得市場(chǎng)交易較為活躍。在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下，創(chuàng)業(yè)板上市公司面臨著諸多財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。從籌資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，由于企業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，信用評(píng)級(jí)不高，融資渠道相對(duì)有限，可能面臨融資困難和融資成本較高的問(wèn)題。部分創(chuàng)業(yè)板公司在發(fā)展初期需要大量資金投入研發(fā)和市場(chǎng)拓展，但難以獲得足夠的低成本資金，可能導(dǎo)致資金鏈緊張。在投資風(fēng)險(xiǎn)方面，一些公司為了追求快速發(fā)展，盲目進(jìn)行多元化投資，進(jìn)入不熟悉的領(lǐng)域，由于缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，投資項(xiàng)目可能無(wú)法達(dá)到預(yù)期收益，甚至出現(xiàn)虧損，影響企業(yè)的盈利能力和償債能力。經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視，創(chuàng)業(yè)板公司所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，技術(shù)更新?lián)Q代快，如果企業(yè)不能及時(shí)跟上技術(shù)創(chuàng)新的步伐，產(chǎn)品或服務(wù)不能滿足市場(chǎng)需求，可能導(dǎo)致市場(chǎng)份額下降，銷售收入減少，經(jīng)營(yíng)成本上升，進(jìn)而影響企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。一些公司在收益分配方面也存在問(wèn)題，不合理的股利分配政策可能導(dǎo)致企業(yè)留存資金不足，影響企業(yè)的后續(xù)發(fā)展，或者過(guò)度留存利潤(rùn)，引起股東不滿，對(duì)企業(yè)形象造成負(fù)面影響。財(cái)務(wù)預(yù)警對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司具有至關(guān)重要的意義。對(duì)于企業(yè)自身而言，有效的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，如資金鏈斷裂、償債能力下降等，為企業(yè)管理層提供決策依據(jù)，以便企業(yè)及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，采取有效的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生，保障企業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。通過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)警，企業(yè)可以優(yōu)化資源配置，提高資金使用效率，加強(qiáng)成本控制，提升企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平和核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，財(cái)務(wù)預(yù)警信息可以幫助他們更好地了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，做出更加明智的投資決策。在投資前，投資者可以通過(guò)分析企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，評(píng)估企業(yè)的投資價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)，選擇具有潛力且風(fēng)險(xiǎn)可控的投資標(biāo)的；在投資后，持續(xù)關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整投資組合，降低投資損失。若投資者能夠提前通過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)警得知某創(chuàng)業(yè)板公司存在較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，就可以及時(shí)拋售該公司股票，避免資產(chǎn)大幅縮水。從市場(chǎng)層面來(lái)看，財(cái)務(wù)預(yù)警有助于維護(hù)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展。當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，如果不能及時(shí)預(yù)警和處理，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，對(duì)整個(gè)市場(chǎng)造成沖擊。完善的財(cái)務(wù)預(yù)警體系可以提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題企業(yè)，促使企業(yè)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，規(guī)范市場(chǎng)秩序，提高市場(chǎng)透明度，增強(qiáng)投資者對(duì)資本市場(chǎng)的信心，促進(jìn)資本市場(chǎng)的良性循環(huán)。綜上所述，對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行研究，不僅有助于創(chuàng)業(yè)板上市公司及時(shí)防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，也能為投資者提供決策參考，保護(hù)投資者利益，同時(shí)對(duì)維護(hù)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展具有重要意義。1.2研究目的與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型，通過(guò)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深入分析，充分發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射和學(xué)習(xí)能力，精準(zhǔn)識(shí)別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的早期跡象，為企業(yè)管理層、投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者提供準(zhǔn)確、及時(shí)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，幫助其做出科學(xué)合理的決策。對(duì)于企業(yè)管理層而言，預(yù)警信息能夠輔助其提前制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，調(diào)整經(jīng)營(yíng)管理方向，優(yōu)化資源配置，有效防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生，保障企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展；投資者可以依據(jù)預(yù)警結(jié)果評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，合理調(diào)整投資組合，避免投資損失，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值；債權(quán)人則能通過(guò)預(yù)警信息及時(shí)了解企業(yè)償債能力的變化，采取相應(yīng)措施保障債權(quán)安全。在研究過(guò)程中，本研究在多個(gè)方面進(jìn)行了創(chuàng)新。在指標(biāo)選取上，充分考慮創(chuàng)業(yè)板上市公司的特點(diǎn)，不僅涵蓋了傳統(tǒng)的償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)，還創(chuàng)新性地納入了反映企業(yè)創(chuàng)新能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例，該指標(biāo)能直觀體現(xiàn)企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重視程度和投入力度，對(duì)于創(chuàng)業(yè)板以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的公司至關(guān)重要；市場(chǎng)份額增長(zhǎng)率，反映企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)地位變化，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大的企業(yè)往往具有更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展?jié)摿?；行業(yè)景氣指數(shù)，可幫助了解企業(yè)所處行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)，為判斷企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景提供重要參考。這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究在模型優(yōu)化方面也進(jìn)行了創(chuàng)新探索。針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在容易陷入局部最優(yōu)解和收斂速度慢的問(wèn)題，引入了遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳變異原理的優(yōu)化算法，通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程中的選擇、交叉和變異等操作，在解空間中搜索最優(yōu)解。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用遺傳算法，首先隨機(jī)生成一組初始權(quán)值和閾值作為初始種群，然后根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體進(jìn)行交叉和變異操作，生成新的種群。經(jīng)過(guò)多次迭代，種群中的個(gè)體逐漸向最優(yōu)解逼近，從而得到一組更優(yōu)的初始權(quán)值和閾值，提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。還采用了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的誤差變化自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率大小。在訓(xùn)練初期，為了加快收斂速度，設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，當(dāng)誤差下降速度變緩時(shí)，逐漸減小學(xué)習(xí)率，以避免在最優(yōu)解附近出現(xiàn)振蕩，提高模型的訓(xùn)練精度和穩(wěn)定性。二、文獻(xiàn)綜述2.1財(cái)務(wù)預(yù)警研究現(xiàn)狀財(cái)務(wù)預(yù)警研究旨在通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及相關(guān)信息的分析，提前預(yù)測(cè)企業(yè)可能面臨的財(cái)務(wù)危機(jī)，為企業(yè)管理者、投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者提供決策依據(jù)，幫助其采取有效措施防范風(fēng)險(xiǎn)，保障企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。該領(lǐng)域的研究歷史悠久，隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化和企業(yè)發(fā)展的需求，不斷涌現(xiàn)出新的理論和方法。國(guó)外對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究起步較早，始于20世紀(jì)30年代。早期的研究主要集中在單變量模型，以財(cái)務(wù)比例分析為主。FitzPatrick（1932）率先開(kāi)展財(cái)務(wù)預(yù)警研究，他將樣本分為破產(chǎn)組和非破產(chǎn)組，對(duì)兩組的財(cái)務(wù)比率進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率和股東權(quán)益對(duì)負(fù)債比率在公司出現(xiàn)破產(chǎn)危機(jī)的前三年就呈現(xiàn)出明顯差異，由此認(rèn)為企業(yè)的財(cái)務(wù)比率對(duì)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展?fàn)顩r具有預(yù)測(cè)作用。這種單變量模型雖然計(jì)算簡(jiǎn)便，但存在較大局限性。單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)難以全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況；企業(yè)可能會(huì)過(guò)度重視單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而對(duì)其進(jìn)行粉飾，影響模型的使用效果；若管理者使用多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行判斷，可能會(huì)得出相互矛盾的結(jié)論，導(dǎo)致無(wú)法做出正確決策。為解決單變量模型的不足，多變量模型應(yīng)運(yùn)而生。1968年，Altman運(yùn)用多變量分析方法建立了著名的Z-Score模型。他選取機(jī)械制造業(yè)資產(chǎn)規(guī)模相近的33家破產(chǎn)企業(yè)和33家非破產(chǎn)企業(yè)為樣本，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法選取5個(gè)變量作為模型的判別變量，得出多元線性判別方程：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5。其中，X1為營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額，反映企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性；X2為留存收益/資產(chǎn)總額，體現(xiàn)企業(yè)的累計(jì)獲利能力；X3為息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額（總資產(chǎn)報(bào)酬率），衡量企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力；X4為股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值/負(fù)債總額，展示企業(yè)的償債能力和股權(quán)價(jià)值；X5為銷售收入/資產(chǎn)總額(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)，表明企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率。Z值越大，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越??；Z值越小，公司面臨的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越大。當(dāng)z值大于2.99時(shí)，可判別公司經(jīng)營(yíng)狀況良好，無(wú)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)Z值小于1.81時(shí)，企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)很大。Z-Score模型從企業(yè)多方面的綜合信息指標(biāo)考核企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，克服了單變量模型的部分缺陷，提高了財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。此后，多變量模型不斷發(fā)展，研究者們通過(guò)改進(jìn)變量選取、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)等方式，進(jìn)一步提升模型的性能。國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究起步相對(duì)較晚，始于20世紀(jì)80年代中后期，而對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究直到20世紀(jì)90年代末才真正開(kāi)始。吳世農(nóng)、黃世忠（1986）曾撰文介紹企業(yè)破產(chǎn)的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)及預(yù)測(cè)模型，為國(guó)內(nèi)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究奠定了理論基礎(chǔ)。1999年，陳靜以27個(gè)ST公司和27個(gè)非ST公司為樣本，運(yùn)用判別分析法進(jìn)行實(shí)證研究，最終選定資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率等6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，分別以公司被ST的前一年、前兩年、前三年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建單變量預(yù)警模型，發(fā)現(xiàn)在負(fù)債比率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個(gè)指標(biāo)中，流動(dòng)比率和負(fù)債比率誤判率最低。周首華、楊濟(jì)華和王平（1996）在Z分?jǐn)?shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，考慮了現(xiàn)金流量變動(dòng)情況指標(biāo)，建立了F分?jǐn)?shù)模型：F=-0.1774+1.1091X1+0.1704X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5。其中，X1、X2及X4與Z計(jì)分模型中的X1、X2及X4反映的指標(biāo)相同，X3=(稅后凈收益+折舊)/平均總負(fù)債，是衡量企業(yè)所產(chǎn)生的全部現(xiàn)金流量可用于償還企業(yè)債務(wù)能力的重要指標(biāo)；X5=(稅后凈收益+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)，測(cè)定的是企業(yè)總資產(chǎn)在創(chuàng)造現(xiàn)金流量方面的能力。F分?jǐn)?shù)模型彌補(bǔ)了Z預(yù)警模型在現(xiàn)金流量方面的不足，通過(guò)對(duì)大量企業(yè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，其預(yù)測(cè)效果得到了一定程度的提升。隨著研究的深入，國(guó)內(nèi)學(xué)者不斷探索新的方法和模型，以適應(yīng)我國(guó)企業(yè)的特點(diǎn)和需求。在指標(biāo)選取上，逐漸從單純的財(cái)務(wù)指標(biāo)向財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合的方向發(fā)展，引入公司治理結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)地位、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等非財(cái)務(wù)因素，使預(yù)警模型更加全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。在模型構(gòu)建方面，除了傳統(tǒng)的多元線性回歸模型、Logistic模型等，還開(kāi)始運(yùn)用人工智能技術(shù)，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，以提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠處理復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)系，有效捕捉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的潛在特征，為財(cái)務(wù)預(yù)警提供了更精準(zhǔn)、高效的解決方案。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用原理基于其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)權(quán)值連接。在財(cái)務(wù)預(yù)警中，輸入層接收企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性變換后，傳遞到輸出層，輸出層根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式輸出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，通過(guò)誤差反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)輸出與實(shí)際財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況之間的誤差最小化，從而提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。眾多研究表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。它對(duì)非線性關(guān)系的處理能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)線性模型。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間往往存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的線性回歸模型、判別分析模型等難以準(zhǔn)確描述這些關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性受限。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)隱藏層神經(jīng)元的非線性激活函數(shù)，能夠?qū)ω?cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的特征提取和模式識(shí)別，更準(zhǔn)確地挖掘財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與各指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。一些學(xué)者通過(guò)對(duì)大量企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)，準(zhǔn)確率明顯高于傳統(tǒng)的線性判別模型和Logistic模型，能夠更及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。它可以通過(guò)對(duì)大量歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，適應(yīng)不同企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和風(fēng)險(xiǎn)狀況。在面對(duì)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷更新模型，保持對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性和預(yù)測(cè)能力，為企業(yè)提供動(dòng)態(tài)的財(cái)務(wù)預(yù)警服務(wù)。隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大、業(yè)務(wù)范圍的拓展以及市場(chǎng)環(huán)境的變化，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征也會(huì)發(fā)生改變。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化自身的預(yù)測(cè)模型，及時(shí)反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變化，為企業(yè)管理層提供及時(shí)、有效的決策支持。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低，不需要嚴(yán)格的分布假設(shè)。在實(shí)際的財(cái)務(wù)預(yù)警中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往受到多種因素的影響，難以滿足傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型所要求的正態(tài)分布等假設(shè)條件。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接處理原始的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和分布假設(shè)檢驗(yàn)，降低了數(shù)據(jù)處理的難度和誤差，提高了模型的適用性和可靠性。這使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理各種類型的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)都能發(fā)揮良好的預(yù)警效果，無(wú)論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)，無(wú)論是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)較為規(guī)范的企業(yè)還是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的企業(yè)，都可以應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警應(yīng)用中也存在一些問(wèn)題。它的學(xué)習(xí)速度較慢，訓(xùn)練過(guò)程需要較長(zhǎng)時(shí)間。這是因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中采用梯度下降法來(lái)調(diào)整權(quán)值，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致收斂速度慢。當(dāng)處理大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間會(huì)顯著增加，影響模型的實(shí)時(shí)性和應(yīng)用效率。在對(duì)包含數(shù)千家企業(yè)多年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，可能需要耗費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的時(shí)間才能完成訓(xùn)練，這對(duì)于需要及時(shí)獲取財(cái)務(wù)預(yù)警信息的企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)較大的問(wèn)題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)性能不穩(wěn)定。由于其訓(xùn)練過(guò)程是基于梯度下降的優(yōu)化算法，當(dāng)誤差曲面存在多個(gè)局部極小值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)陷入某個(gè)局部最優(yōu)解，而無(wú)法找到全局最優(yōu)解，使得模型的泛化能力下降，對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性降低。在某些情況下，即使增加訓(xùn)練次數(shù)和調(diào)整參數(shù)，也難以避免陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，從而影響財(cái)務(wù)預(yù)警的可靠性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性較差也是一個(gè)突出問(wèn)題。它是一個(gè)黑箱模型，內(nèi)部的權(quán)值和閾值調(diào)整過(guò)程難以直觀理解，輸出結(jié)果缺乏明確的經(jīng)濟(jì)解釋。這使得企業(yè)管理層和投資者在使用預(yù)警結(jié)果時(shí)，難以理解模型的決策依據(jù)，增加了決策的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)某企業(yè)存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，很難直接從模型中得知是哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)或因素導(dǎo)致了這一預(yù)測(cè)結(jié)果，不利于企業(yè)針對(duì)性地采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施。2.3文獻(xiàn)評(píng)述綜合上述研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在財(cái)務(wù)預(yù)警領(lǐng)域取得了豐碩的成果，研究方法不斷創(chuàng)新，模型不斷優(yōu)化，為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范提供了重要的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處，為本文的研究提供了切入點(diǎn)。在指標(biāo)體系方面，雖然部分研究開(kāi)始納入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，但整體上仍不夠完善。對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司而言，其所處行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新速度快、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，行業(yè)動(dòng)態(tài)、技術(shù)創(chuàng)新能力、市場(chǎng)份額等因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響至關(guān)重要，但在現(xiàn)有研究中，這些因素的量化和納入還不夠充分。部分研究?jī)H簡(jiǎn)單選取一兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，難以全面反映企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。在反映企業(yè)創(chuàng)新能力時(shí)，僅考慮研發(fā)投入，而忽視了研發(fā)成果轉(zhuǎn)化效率、專利數(shù)量及質(zhì)量等重要因素；對(duì)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的衡量，僅關(guān)注市場(chǎng)份額，未考慮產(chǎn)品差異化程度、品牌影響力等方面。一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取缺乏充分的理論依據(jù)和實(shí)證檢驗(yàn)，指標(biāo)之間的相關(guān)性和權(quán)重分配不夠合理，可能影響預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。從模型適應(yīng)性來(lái)看，不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)具有不同的財(cái)務(wù)特征和風(fēng)險(xiǎn)狀況，現(xiàn)有財(cái)務(wù)預(yù)警模型的普適性有待提高。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型大多基于統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)數(shù)據(jù)的分布和假設(shè)條件要求較高，而實(shí)際企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往較為復(fù)雜，難以滿足這些要求，導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果受到限制。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能模型雖然具有強(qiáng)大的非線性處理能力，但在模型訓(xùn)練過(guò)程中，容易受到樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)量以及訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置的影響，出現(xiàn)過(guò)擬合或欠擬合現(xiàn)象，使得模型的泛化能力不足，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。一些研究在構(gòu)建模型時(shí)，未充分考慮創(chuàng)業(yè)板上市公司的獨(dú)特性，直接將適用于主板上市公司或其他行業(yè)的模型應(yīng)用于創(chuàng)業(yè)板，導(dǎo)致模型無(wú)法準(zhǔn)確捕捉創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征。在研究視角上，現(xiàn)有研究多從企業(yè)自身角度出發(fā)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，對(duì)外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)變化等因素的考慮相對(duì)較少。然而，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波動(dòng)、貨幣政策的調(diào)整、行業(yè)政策的變化等外部因素，會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生重大影響。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，市場(chǎng)需求萎縮，企業(yè)銷售收入下降，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加；貨幣政策收緊時(shí)，企業(yè)融資難度加大，融資成本上升，可能導(dǎo)致資金鏈緊張。忽視這些外部因素，可能使預(yù)警模型無(wú)法全面反映企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，降低預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。在模型的動(dòng)態(tài)更新和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方面，現(xiàn)有研究也存在不足。企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)環(huán)境是不斷變化的，財(cái)務(wù)預(yù)警模型需要及時(shí)更新以適應(yīng)這些變化。但目前部分研究構(gòu)建的模型在實(shí)際應(yīng)用中，未能根據(jù)新的數(shù)據(jù)和信息及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致模型的時(shí)效性較差。一些預(yù)警系統(tǒng)缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的異常變化，不能為企業(yè)管理層提供及時(shí)有效的決策支持。針對(duì)以上不足，本文將深入研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警，進(jìn)一步完善指標(biāo)體系，充分考慮創(chuàng)業(yè)板上市公司的特點(diǎn)，全面納入反映企業(yè)創(chuàng)新能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等方面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)，并通過(guò)科學(xué)的方法確定指標(biāo)權(quán)重；優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用遺傳算法等優(yōu)化技術(shù)改進(jìn)模型的初始權(quán)值和閾值，提高模型的收斂速度和泛化能力，增強(qiáng)模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性；拓展研究視角，將外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)變化等因素納入預(yù)警模型，綜合考慮內(nèi)外部因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響；建立模型的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，根據(jù)新的數(shù)據(jù)和信息及時(shí)調(diào)整模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為企業(yè)管理層、投資者等利益相關(guān)者提供更準(zhǔn)確、及時(shí)、有效的財(cái)務(wù)預(yù)警信息。三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組于1986年提出，是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。它能學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。從結(jié)構(gòu)上看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)接收外界輸入的信息，這些信息可以是各種類型的數(shù)據(jù)，如企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，它對(duì)輸入層傳來(lái)的信息進(jìn)行加工和處理，通過(guò)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重和激活函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的非線性變換，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在特征和規(guī)律。隱藏層可以有一層或多層，每一層包含若干個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)元的數(shù)量和層數(shù)會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力。輸出層則根據(jù)隱藏層處理后的信息，輸出最終的結(jié)果，如財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警等級(jí)、企業(yè)的盈利預(yù)測(cè)等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理基于信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程。在正向傳播過(guò)程中，輸入層接收輸入數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層。隱藏層中的神經(jīng)元對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，得到隱藏層的輸出。隱藏層的輸出再作為下一層隱藏層或輸出層的輸入，重復(fù)上述計(jì)算過(guò)程，直到輸出層得到最終的輸出結(jié)果。假設(shè)輸入層有n個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有m個(gè)神經(jīng)元，輸出層有k個(gè)神經(jīng)元。輸入層的輸入向量為X=(x_1,x_2,\cdots,x_n)，隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸入為net_{j}=\sum_{i=1}^{n}w_{ij}x_{i}+b_{j}，其中w_{ij}是輸入層第i個(gè)神經(jīng)元與隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，b_{j}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的偏置。經(jīng)過(guò)激活函數(shù)f的作用，隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出為y_{j}=f(net_{j})。同理，輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的輸入為net_{l}=\sum_{j=1}^{m}w_{jl}y_{j}+b_{l}，輸出為o_{l}=f(net_{l})，這里的w_{jl}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元與輸出層第l個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，b_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的偏置。當(dāng)輸出層的實(shí)際輸出與期望輸出不一致時(shí)，就進(jìn)入誤差反向傳播過(guò)程。誤差反向傳播是將輸出誤差以某種形式通過(guò)隱藏層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號(hào)，此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。通過(guò)計(jì)算輸出層的誤差，根據(jù)誤差反向傳播算法，利用鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算出隱藏層和輸入層的誤差，進(jìn)而調(diào)整各層之間的連接權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)的誤差逐漸減小。常用的誤差函數(shù)有均方誤差函數(shù)E=\frac{1}{2}\sum_{l=1}^{k}(t_{l}-o_{l})^2，其中t_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的期望輸出。在反向傳播過(guò)程中，根據(jù)誤差對(duì)權(quán)重和偏置的偏導(dǎo)數(shù)來(lái)更新權(quán)重和偏置，例如，對(duì)于隱藏層到輸出層的權(quán)重w_{jl}，其更新公式為w_{jl}=w_{jl}-\eta\frac{\partialE}{\partialw_{jl}}，其中\(zhòng)eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重更新的步長(zhǎng)。通過(guò)不斷地進(jìn)行正向傳播和誤差反向傳播，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值不斷調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)的輸出逐漸逼近期望輸出，直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或誤差達(dá)到預(yù)定閾值，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成，可以用于對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法主要包括正向傳播和反向傳播兩個(gè)過(guò)程，這兩個(gè)過(guò)程相互配合，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入輸出模式映射關(guān)系的學(xué)習(xí)和調(diào)整，使網(wǎng)絡(luò)能夠不斷逼近最優(yōu)解，提高預(yù)測(cè)和分類的準(zhǔn)確性。正向傳播是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的起始階段，其過(guò)程是將輸入數(shù)據(jù)從輸入層依次傳遞到隱藏層和輸出層，進(jìn)行計(jì)算和處理，最終得到網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，輸入層接收外部輸入的數(shù)據(jù)，如企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被傳遞到隱藏層。隱藏層中的神經(jīng)元對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和運(yùn)算，即將輸入數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的連接權(quán)重相乘后相加，并加上偏置項(xiàng)，得到每個(gè)神經(jīng)元的凈輸入net。以隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元為例，其凈輸入net_{j}=\sum_{i=1}^{n}w_{ij}x_{i}+b_{j}，其中x_{i}是輸入層第i個(gè)神經(jīng)元的輸入值，w_{ij}是輸入層第i個(gè)神經(jīng)元與隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，b_{j}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的偏置。然后，凈輸入通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，得到隱藏層神經(jīng)元的輸出。激活函數(shù)的作用是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性因素，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。常見(jiàn)的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。以Sigmoid函數(shù)f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}為例，隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出y_{j}=f(net_{j})=\frac{1}{1+e^{-net_{j}}}。隱藏層的輸出作為下一層（可以是下一層隱藏層或輸出層）的輸入，重復(fù)上述加權(quán)求和和激活函數(shù)變換的過(guò)程，直至輸出層得到最終的輸出結(jié)果。假設(shè)輸出層有k個(gè)神經(jīng)元，輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的凈輸入net_{l}=\sum_{j=1}^{m}w_{jl}y_{j}+b_{l}，其中y_{j}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出，w_{jl}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元與輸出層第l個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，b_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的偏置。輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的輸出o_{l}=f(net_{l})，這個(gè)輸出結(jié)果就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在正向傳播階段對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。當(dāng)輸出層的實(shí)際輸出與期望輸出不一致時(shí)，就進(jìn)入反向傳播過(guò)程。反向傳播的目的是通過(guò)計(jì)算輸出誤差，并將誤差從輸出層反向傳播到隱藏層和輸入層，調(diào)整各層之間的連接權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)的誤差逐漸減小。首先計(jì)算輸出層的誤差，常用的誤差函數(shù)是均方誤差函數(shù)E=\frac{1}{2}\sum_{l=1}^{k}(t_{l}-o_{l})^2，其中t_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的期望輸出，o_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出。通過(guò)對(duì)誤差函數(shù)求關(guān)于輸出層凈輸入net_{l}的偏導(dǎo)數(shù)，得到輸出層的誤差信號(hào)\delta_{l}^{output}=-(t_{l}-o_{l})f^\prime(net_{l})，其中f^\prime(net_{l})是激活函數(shù)f(net_{l})的導(dǎo)數(shù)。接著，將輸出層的誤差信號(hào)反向傳播到隱藏層。對(duì)于隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元，其誤差信號(hào)\delta_{j}^{hidden}=\sum_{l=1}^{k}\delta_{l}^{output}w_{jl}f^\prime(net_{j})，即隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的誤差信號(hào)是由輸出層所有神經(jīng)元的誤差信號(hào)與對(duì)應(yīng)連接權(quán)重乘積之和，再乘以隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)得到。在得到各層的誤差信號(hào)后，根據(jù)梯度下降法來(lái)調(diào)整各層之間的連接權(quán)重和偏置。對(duì)于隱藏層到輸出層的連接權(quán)重w_{jl}，其更新公式為w_{jl}=w_{jl}-\eta\delta_{l}^{output}y_{j}，其中\(zhòng)eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重更新的步長(zhǎng)，y_{j}是隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出。對(duì)于隱藏層神經(jīng)元的偏置b_{j}，其更新公式為b_{j}=b_{j}-\eta\delta_{j}^{hidden}。同理，可以得到輸入層到隱藏層的連接權(quán)重和偏置的更新公式。通過(guò)不斷地進(jìn)行正向傳播和反向傳播，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值不斷調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)的輸出逐漸逼近期望輸出，直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或誤差達(dá)到預(yù)定閾值，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成，可以用于對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。例如，在對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警時(shí)，將選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入層的輸入，通過(guò)正向傳播得到網(wǎng)絡(luò)對(duì)該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。如果預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況不一致，就通過(guò)反向傳播計(jì)算誤差，并調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地?cái)M合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。3.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警中的適用性分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)預(yù)警領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的適用性，這與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特性以及企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警需求密切相關(guān)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有高度的非線性特征，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況受到眾多因素的綜合影響，這些因素之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是相互交織、相互作用，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)聯(lián)。企業(yè)的盈利能力不僅取決于銷售收入，還受到成本控制、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)品定價(jià)、銷售渠道等多種因素的共同作用，這些因素之間的關(guān)系難以用線性模型準(zhǔn)確描述。傳統(tǒng)的線性回歸模型、判別分析模型等在處理這類非線性關(guān)系時(shí)存在明顯的局限性，它們假設(shè)變量之間存在線性關(guān)系，無(wú)法充分挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的潛在信息，導(dǎo)致對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)精度較低。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠有效處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系。它通過(guò)多層神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和非線性激活函數(shù)，如Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等，對(duì)輸入的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行復(fù)雜的非線性變換，從而準(zhǔn)確地捕捉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與各指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系。在處理創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將反映償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及體現(xiàn)創(chuàng)新能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等的非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為輸入，經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性處理，輸出對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取這些指標(biāo)之間的復(fù)雜模式和規(guī)律，從而更準(zhǔn)確地判斷企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)的程度。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化性也是其重要特點(diǎn)之一。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境處于不斷變化之中，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波動(dòng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇、行業(yè)政策的調(diào)整等因素都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。企業(yè)在不同的發(fā)展階段，其財(cái)務(wù)指標(biāo)會(huì)呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)；在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)的銷售收入和利潤(rùn)可能會(huì)快速增長(zhǎng)，而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，則可能面臨銷售收入下降、利潤(rùn)減少的困境。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠很好地適應(yīng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。它可以通過(guò)對(duì)大量歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以適應(yīng)不同時(shí)期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化和新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠不斷更新模型，持續(xù)學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)模式，保持對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性和預(yù)測(cè)能力。當(dāng)市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化，企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)新的趨勢(shì)時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整自身的參數(shù)，從而及時(shí)準(zhǔn)確地反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變化情況，為企業(yè)提供動(dòng)態(tài)的財(cái)務(wù)預(yù)警服務(wù)。財(cái)務(wù)預(yù)警要求模型能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和準(zhǔn)確判斷。企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是多種因素共同作用的結(jié)果，需要考慮的因素眾多，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等。這些因素相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的預(yù)警方法難以全面、準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行分析和處理。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時(shí)處理多個(gè)輸入變量，能夠?qū)⒇?cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，綜合考慮各種因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。它可以將企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及研發(fā)投入占比、市場(chǎng)份額、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位等非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為輸入，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的學(xué)習(xí)和計(jì)算，輸出對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)估結(jié)果。這種綜合分析能力使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，提高財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，財(cái)務(wù)預(yù)警還需要模型具有一定的泛化能力，能夠?qū)ξ匆?jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，提取數(shù)據(jù)中的共性特征和規(guī)律，從而具備了一定的泛化能力。當(dāng)面對(duì)新的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，它可以根據(jù)已學(xué)習(xí)到的模式和規(guī)律，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷。雖然新的數(shù)據(jù)可能在某些方面與訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在差異，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)自身的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，對(duì)這些差異進(jìn)行分析和處理，盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)的決策提供有價(jià)值的參考。綜上所述，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力以及綜合分析能力，使其能夠很好地適應(yīng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和財(cái)務(wù)預(yù)警的需求，在財(cái)務(wù)預(yù)警中具有顯著的優(yōu)勢(shì)和較高的適用性，為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)警提供了有力的工具。四、創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建4.1指標(biāo)選取原則在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，合理的指標(biāo)選取至關(guān)重要，需遵循一系列科學(xué)原則，以確保所選取的指標(biāo)能夠全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，為財(cái)務(wù)預(yù)警模型提供可靠的數(shù)據(jù)支持。全面性原則是指標(biāo)選取的首要原則。財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系應(yīng)涵蓋企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)的各個(gè)方面，包括償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及創(chuàng)新能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)。償債能力指標(biāo)如資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等，能夠反映企業(yè)償還債務(wù)的能力，衡量企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平；盈利能力指標(biāo)如凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率等，體現(xiàn)企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)；營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)如應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等，反映企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，展示企業(yè)對(duì)資產(chǎn)的管理和利用能力；發(fā)展能力指標(biāo)如營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率等，衡量企業(yè)的成長(zhǎng)潛力和發(fā)展趨勢(shì)。創(chuàng)新能力指標(biāo)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例，反映企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入力度，對(duì)于創(chuàng)業(yè)板以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的公司來(lái)說(shuō)，研發(fā)投入是保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵；專利申請(qǐng)數(shù)量和授權(quán)數(shù)量，體現(xiàn)企業(yè)的創(chuàng)新成果，一定程度上反映了企業(yè)的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)市場(chǎng)份額，展示企業(yè)在市場(chǎng)中的地位和競(jìng)爭(zhēng)力，較高的市場(chǎng)份額意味著企業(yè)在市場(chǎng)中具有更強(qiáng)的話語(yǔ)權(quán)和定價(jià)能力；客戶滿意度，反映企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)滿足客戶需求的程度，客戶滿意度高的企業(yè)往往能夠保持穩(wěn)定的客戶群體，促進(jìn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)指標(biāo)行業(yè)增長(zhǎng)率，體現(xiàn)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展速度和潛力，了解行業(yè)增長(zhǎng)率有助于判斷企業(yè)所處行業(yè)的發(fā)展階段和前景；行業(yè)政策導(dǎo)向，政策對(duì)行業(yè)的支持或限制會(huì)對(duì)企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重大影響，關(guān)注行業(yè)政策導(dǎo)向可以幫助企業(yè)提前調(diào)整戰(zhàn)略，適應(yīng)政策變化。通過(guò)全面涵蓋這些指標(biāo)，可以從多個(gè)維度綜合評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，避免因指標(biāo)片面而導(dǎo)致的預(yù)警不準(zhǔn)確。敏感性原則要求所選指標(biāo)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的變化具有高度敏感性，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化。當(dāng)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異常時(shí)，這些指標(biāo)能夠迅速做出反應(yīng)，為預(yù)警系統(tǒng)提供及時(shí)的信號(hào)。凈利潤(rùn)率是一個(gè)敏感性較高的指標(biāo)，當(dāng)企業(yè)成本上升、銷售收入下降或市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等因素導(dǎo)致盈利能力下降時(shí)，凈利潤(rùn)率會(huì)明顯降低，能夠及時(shí)反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的增加；資產(chǎn)負(fù)債率也是一個(gè)關(guān)鍵的敏感性指標(biāo)，當(dāng)企業(yè)過(guò)度負(fù)債或經(jīng)營(yíng)不善導(dǎo)致償債能力下降時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)上升，預(yù)警系統(tǒng)可以據(jù)此及時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。在選擇指標(biāo)時(shí)，需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，篩選出那些對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化反應(yīng)靈敏的指標(biāo)，確保預(yù)警系統(tǒng)能夠及時(shí)捕捉到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的細(xì)微變化，為企業(yè)管理層提供早期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，以便采取有效的應(yīng)對(duì)措施?？刹僮餍栽瓌t是指選取的指標(biāo)應(yīng)具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，數(shù)據(jù)易于獲取、計(jì)算簡(jiǎn)便、含義明確。數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)可靠、穩(wěn)定，能夠通過(guò)公開(kāi)的財(cái)務(wù)報(bào)表、行業(yè)報(bào)告、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等渠道獲取。指標(biāo)的計(jì)算方法應(yīng)簡(jiǎn)單易懂，便于企業(yè)財(cái)務(wù)人員和管理人員操作和理解。在財(cái)務(wù)指標(biāo)中，資產(chǎn)負(fù)債率的計(jì)算只需獲取企業(yè)的負(fù)債總額和資產(chǎn)總額，數(shù)據(jù)可直接從財(cái)務(wù)報(bào)表中獲取，計(jì)算方法簡(jiǎn)單明了；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的計(jì)算也較為簡(jiǎn)單，通過(guò)比較不同時(shí)期的營(yíng)業(yè)收入即可得出。非財(cái)務(wù)指標(biāo)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例，企業(yè)可以通過(guò)內(nèi)部財(cái)務(wù)核算獲取研發(fā)投入數(shù)據(jù)，營(yíng)業(yè)收入數(shù)據(jù)也可從財(cái)務(wù)報(bào)表中獲取，計(jì)算過(guò)程不復(fù)雜。對(duì)于一些難以直接獲取或計(jì)算復(fù)雜的指標(biāo)，應(yīng)盡量避免選用，以確保指標(biāo)體系的實(shí)用性和可操作性。獨(dú)立性原則要求所選指標(biāo)之間應(yīng)具有較低的相關(guān)性，避免指標(biāo)之間的信息重疊。如果指標(biāo)之間相關(guān)性過(guò)高，會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算，增加模型的復(fù)雜性，同時(shí)也會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性和可靠性。流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都用于衡量企業(yè)的短期償債能力，兩者之間存在一定的相關(guān)性，在選取指標(biāo)時(shí)，可根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況選擇其中一個(gè)指標(biāo)，或者通過(guò)主成分分析等方法對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取相互獨(dú)立的主成分，作為預(yù)警模型的輸入變量。通過(guò)確保指標(biāo)的獨(dú)立性，可以使指標(biāo)體系更加簡(jiǎn)潔、高效，提高預(yù)警模型的性能。動(dòng)態(tài)性原則考慮到企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)環(huán)境是不斷變化的，財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系也應(yīng)具有動(dòng)態(tài)性，能夠適應(yīng)不同時(shí)期企業(yè)的發(fā)展需求和市場(chǎng)環(huán)境的變化。應(yīng)定期對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展階段、行業(yè)特點(diǎn)以及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，及時(shí)更新和完善指標(biāo)體系。在企業(yè)發(fā)展初期，可能更關(guān)注創(chuàng)新能力和市場(chǎng)拓展能力指標(biāo)；隨著企業(yè)的成長(zhǎng)和發(fā)展，可能會(huì)更加注重盈利能力和償債能力指標(biāo)。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生重大變化，如經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹等，應(yīng)及時(shí)調(diào)整指標(biāo)體系，增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的考量，以提高預(yù)警系統(tǒng)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。4.2財(cái)務(wù)指標(biāo)選取財(cái)務(wù)指標(biāo)是衡量企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的關(guān)鍵依據(jù)，對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建至關(guān)重要。結(jié)合創(chuàng)業(yè)板上市公司的特點(diǎn)，從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等方面選取了一系列具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，旨在全面、準(zhǔn)確地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，為財(cái)務(wù)預(yù)警模型提供可靠的數(shù)據(jù)支持。償債能力是企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的重要體現(xiàn)，它反映了企業(yè)償還債務(wù)的能力，直接關(guān)系到企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。選取資產(chǎn)負(fù)債率作為衡量長(zhǎng)期償債能力的重要指標(biāo)，其計(jì)算公式為負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)總資產(chǎn)中有多少是通過(guò)負(fù)債籌集的，該指標(biāo)越高，表明企業(yè)的負(fù)債程度越高，面臨的償債壓力越大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也就越高。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超過(guò)100%時(shí)，說(shuō)明企業(yè)的負(fù)債超過(guò)了資產(chǎn)，可能面臨資不抵債的風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)比率是衡量短期償債能力的常用指標(biāo)，計(jì)算公式為流動(dòng)資產(chǎn)除以流動(dòng)負(fù)債。它反映了企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)在短期債務(wù)到期前可以變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還流動(dòng)負(fù)債的能力，一般認(rèn)為流動(dòng)比率保持在2左右較為合適，表明企業(yè)具有較強(qiáng)的短期償債能力，能夠較為從容地應(yīng)對(duì)短期債務(wù)。速動(dòng)比率也是衡量短期償債能力的重要指標(biāo)，它是速動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，其中速動(dòng)資產(chǎn)是指流動(dòng)資產(chǎn)減去存貨后的余額。速動(dòng)比率剔除了存貨等變現(xiàn)能力相對(duì)較弱的資產(chǎn)，更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的即時(shí)償債能力，通常速動(dòng)比率在1左右被認(rèn)為是較為理想的。盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，體現(xiàn)了企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力。凈利潤(rùn)率是一個(gè)關(guān)鍵的盈利能力指標(biāo)，計(jì)算公式為凈利潤(rùn)除以營(yíng)業(yè)收入，它反映了企業(yè)每單位營(yíng)業(yè)收入所獲得的凈利潤(rùn)水平，凈利潤(rùn)率越高，說(shuō)明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中具有更大的優(yōu)勢(shì)。凈資產(chǎn)收益率（ROE）也是衡量盈利能力的重要指標(biāo)，其計(jì)算公式為凈利潤(rùn)除以平均凈資產(chǎn)，它反映了股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運(yùn)用自有資本的效率。ROE越高，表明股東權(quán)益的收益水平越高，公司為股東創(chuàng)造價(jià)值的能力越強(qiáng)，通常被投資者視為評(píng)估企業(yè)盈利能力的重要參考指標(biāo)?？傎Y產(chǎn)報(bào)酬率（ROA）則是反映企業(yè)資產(chǎn)綜合利用效果的指標(biāo)，計(jì)算公式為息稅前利潤(rùn)除以平均資產(chǎn)總額，它衡量了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力，ROA越高，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)的利用效率越高，盈利能力越強(qiáng)。營(yíng)運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)資產(chǎn)的管理和利用能力。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是衡量營(yíng)運(yùn)能力的重要指標(biāo)之一，計(jì)算公式為營(yíng)業(yè)收入除以平均應(yīng)收賬款余額，它反映了企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)的速度，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說(shuō)明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，壞賬損失少，資產(chǎn)流動(dòng)快，償債能力強(qiáng)。存貨周轉(zhuǎn)率同樣重要，其計(jì)算公式為營(yíng)業(yè)成本除以平均存貨余額，它衡量了企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)的速度，存貨周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)存貨管理效率越高，存貨占用資金越少，資金周轉(zhuǎn)速度越快，企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力越強(qiáng)?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率則反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，計(jì)算公式為營(yíng)業(yè)收入除以平均資產(chǎn)總額，該指標(biāo)越高，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率越高，能夠更有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造收入。發(fā)展能力體現(xiàn)了企業(yè)的成長(zhǎng)潛力和發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于評(píng)估企業(yè)的未來(lái)前景具有重要意義。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率是衡量發(fā)展能力的重要指標(biāo)，計(jì)算公式為（本期營(yíng)業(yè)收入-上期營(yíng)業(yè)收入）除以上期營(yíng)業(yè)收入，它反映了企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)速度，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率越高，說(shuō)明企業(yè)的市場(chǎng)份額在不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?。凈利?rùn)增長(zhǎng)率同樣關(guān)鍵，其計(jì)算公式為（本期凈利潤(rùn)-上期凈利潤(rùn)）除以上期凈利潤(rùn)，它表明了企業(yè)凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)情況，凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率持續(xù)較高，說(shuō)明企業(yè)的盈利能力不斷增強(qiáng)，發(fā)展前景較為樂(lè)觀?？傎Y產(chǎn)增長(zhǎng)率則反映了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長(zhǎng)速度，計(jì)算公式為（本期總資產(chǎn)-上期總資產(chǎn)）除以上期總資產(chǎn)，總資產(chǎn)增長(zhǎng)率較高，說(shuō)明企業(yè)在不斷擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模，可能處于快速擴(kuò)張階段，具有較大的發(fā)展?jié)摿?。通過(guò)選取上述償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)，能夠較為全面地反映創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型提供豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，有助于提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。4.3非財(cái)務(wù)指標(biāo)選取除了財(cái)務(wù)指標(biāo)，非財(cái)務(wù)指標(biāo)在創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中也起著關(guān)鍵作用，能夠從不同維度補(bǔ)充和完善對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，使預(yù)警體系更加全面、準(zhǔn)確。公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)的決策制定、運(yùn)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制有著深遠(yuǎn)影響。股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理結(jié)構(gòu)的重要組成部分，它反映了公司股東的持股比例和股權(quán)分布情況，對(duì)公司的決策機(jī)制和經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性具有重要影響。第一大股東持股比例是衡量股權(quán)集中程度的重要指標(biāo)，當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例過(guò)高時(shí)，可能導(dǎo)致大股東對(duì)公司的控制力過(guò)強(qiáng)，決策過(guò)程缺乏有效制衡，容易出現(xiàn)大股東為謀取自身利益而損害中小股東利益的情況，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。第一大股東可能會(huì)通過(guò)關(guān)聯(lián)交易等手段轉(zhuǎn)移公司資產(chǎn)，或者進(jìn)行過(guò)度投資，導(dǎo)致公司資金鏈緊張，影響公司的財(cái)務(wù)狀況。股權(quán)制衡度則體現(xiàn)了其他大股東對(duì)第一大股東的制衡能力，合理的股權(quán)制衡度可以防止大股東的不當(dāng)行為，促進(jìn)公司決策的科學(xué)性和公正性。當(dāng)存在多個(gè)大股東相互制衡時(shí)，他們會(huì)在決策過(guò)程中相互監(jiān)督和制約，避免出現(xiàn)單一股東獨(dú)斷專行的情況，有助于降低企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。管理層素質(zhì)也是影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。管理層的專業(yè)能力、管理經(jīng)驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)直接關(guān)系到企業(yè)的戰(zhàn)略決策、運(yùn)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。具有豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)的管理層，能夠更好地把握市場(chǎng)機(jī)會(huì)，制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略，有效管理企業(yè)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)，降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。他們能夠準(zhǔn)確判斷市場(chǎng)趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和經(jīng)營(yíng)策略，以適應(yīng)市場(chǎng)變化，保障企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。管理層的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)管理能力同樣重要，具備較強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的管理層會(huì)更加注重風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)估和控制，提前制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他們能夠迅速做出反應(yīng)，采取有效的措施加以應(yīng)對(duì)，保護(hù)企業(yè)的財(cái)務(wù)安全。企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力是其在市場(chǎng)中立足和發(fā)展的關(guān)鍵，直接影響企業(yè)的市場(chǎng)份額、銷售收入和利潤(rùn)水平，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生重要影響。市場(chǎng)份額是衡量企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)之一，較高的市場(chǎng)份額意味著企業(yè)在市場(chǎng)中具有更強(qiáng)的話語(yǔ)權(quán)和定價(jià)能力，能夠獲得更多的市場(chǎng)資源和客戶支持，從而保障企業(yè)的銷售收入和利潤(rùn)穩(wěn)定增長(zhǎng)。一家市場(chǎng)份額領(lǐng)先的創(chuàng)業(yè)板上市公司，在采購(gòu)原材料時(shí)往往能夠獲得更優(yōu)惠的價(jià)格，在銷售產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)也能夠更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度，增強(qiáng)客戶粘性，進(jìn)一步鞏固其市場(chǎng)地位，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)品或服務(wù)的差異化程度也是體現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要方面，具有獨(dú)特產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)能夠吸引更多客戶，提高客戶忠誠(chéng)度，從而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。這些企業(yè)通過(guò)不斷創(chuàng)新，提供具有獨(dú)特功能、高品質(zhì)或個(gè)性化的產(chǎn)品或服務(wù)，滿足客戶的特殊需求，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，獲得更高的利潤(rùn)空間，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也有著重要影響。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度直接關(guān)系到企業(yè)的市場(chǎng)份額爭(zhēng)奪和利潤(rùn)空間壓縮情況。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)為了爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，可能會(huì)采取降價(jià)促銷、增加營(yíng)銷投入等手段，這會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的成本上升，利潤(rùn)下降，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加。當(dāng)市場(chǎng)上出現(xiàn)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或替代品時(shí)，企業(yè)的市場(chǎng)份額可能會(huì)受到?jīng)_擊，銷售收入減少，進(jìn)而影響企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。行業(yè)集中度是衡量行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的重要指標(biāo)之一，較高的行業(yè)集中度意味著市場(chǎng)份額集中在少數(shù)幾家大型企業(yè)手中，這些企業(yè)在市場(chǎng)中具有更強(qiáng)的議價(jià)能力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而中小企業(yè)則面臨更大的競(jìng)爭(zhēng)壓力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在一些行業(yè)集中度較高的行業(yè)中，大型企業(yè)可能會(huì)通過(guò)價(jià)格戰(zhàn)、技術(shù)壟斷等手段擠壓中小企業(yè)的生存空間，導(dǎo)致中小企業(yè)的市場(chǎng)份額下降，經(jīng)營(yíng)困難，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加劇。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策法規(guī)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)狀況有著不容忽視的影響。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩、通貨膨脹、利率波動(dòng)等，會(huì)直接影響企業(yè)的市場(chǎng)需求、成本水平和融資環(huán)境。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)期，市場(chǎng)需求下降，企業(yè)的銷售收入可能會(huì)減少，同時(shí)原材料價(jià)格上漲、勞動(dòng)力成本上升等因素會(huì)導(dǎo)致企業(yè)成本增加，利潤(rùn)下降，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大。利率波動(dòng)會(huì)影響企業(yè)的融資成本，當(dāng)利率上升時(shí)，企業(yè)的貸款利息支出增加，融資難度加大，可能導(dǎo)致企業(yè)資金鏈緊張，增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。政策法規(guī)的變化，稅收政策調(diào)整、產(chǎn)業(yè)政策變化等，也會(huì)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生重大影響。稅收政策的調(diào)整可能會(huì)增加企業(yè)的稅負(fù)，影響企業(yè)的盈利能力；產(chǎn)業(yè)政策的變化可能會(huì)為企業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇，也可能對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)產(chǎn)生限制，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)選取上述股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層素質(zhì)、市場(chǎng)份額、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策法規(guī)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，并與財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，可以更全面、深入地評(píng)估創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型提供更豐富、準(zhǔn)確的信息，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)管理層、投資者等利益相關(guān)者提供更有效的決策支持。4.4指標(biāo)篩選與優(yōu)化在構(gòu)建創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，經(jīng)過(guò)初步選取，已得到包含眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的原始指標(biāo)集。然而，這些指標(biāo)中可能存在冗余信息，部分指標(biāo)之間具有較高的相關(guān)性，若直接將所有指標(biāo)納入預(yù)警模型，不僅會(huì)增加模型的復(fù)雜性，還可能降低模型的準(zhǔn)確性和效率。因此，需要運(yùn)用科學(xué)的方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選與優(yōu)化，去除冗余指標(biāo)，保留最具代表性和解釋力的指標(biāo)，以提高預(yù)警模型的性能。相關(guān)性分析是指標(biāo)篩選的常用方法之一。通過(guò)計(jì)算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，可以判斷指標(biāo)之間的線性相關(guān)程度。若兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)較高，說(shuō)明它們所包含的信息存在較大重疊，在這種情況下，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇其中一個(gè)更具代表性的指標(biāo)，或者采用其他方法對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行處理，以避免信息重復(fù)對(duì)模型造成負(fù)面影響。對(duì)于償債能力指標(biāo)中的流動(dòng)比率和速動(dòng)比率，它們都用于衡量企業(yè)的短期償債能力，存在一定的相關(guān)性。通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，二者的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.85?？紤]到速動(dòng)比率在衡量企業(yè)即時(shí)償債能力方面更為精準(zhǔn)，因?yàn)樗蕹舜尕浀茸儸F(xiàn)能力相對(duì)較弱的資產(chǎn)，所以在指標(biāo)篩選時(shí)，可以保留速動(dòng)比率，舍去流動(dòng)比率。主成分分析（PCA）也是一種有效的指標(biāo)篩選和降維方法。它通過(guò)線性變換將原始的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的主成分，這些主成分能夠最大限度地保留原始指標(biāo)的信息。主成分分析的基本原理是基于數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，尋找數(shù)據(jù)的主要特征方向，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。在實(shí)際應(yīng)用中，首先對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，然后計(jì)算指標(biāo)之間的協(xié)方差矩陣，求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。根據(jù)特征值的大小，選取前幾個(gè)較大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，構(gòu)建主成分。每個(gè)主成分都是原始指標(biāo)的線性組合，其系數(shù)由特征向量確定。在對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行主成分分析時(shí)，假設(shè)選取了包含償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等方面的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和5個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為原始指標(biāo)集。經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，計(jì)算協(xié)方差矩陣，得到特征值和特征向量。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了85%以上，說(shuō)明這3個(gè)主成分能夠解釋原始指標(biāo)集85%以上的信息。這3個(gè)主成分分別代表了不同方面的綜合信息，如第一個(gè)主成分可能主要反映了企業(yè)的盈利能力和償債能力的綜合情況，第二個(gè)主成分可能側(cè)重于營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力，第三個(gè)主成分則可能包含了部分非財(cái)務(wù)指標(biāo)所反映的信息，如公司治理結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等。通過(guò)主成分分析，將原來(lái)的15個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為3個(gè)主成分，不僅減少了指標(biāo)數(shù)量，降低了模型的復(fù)雜性，還避免了指標(biāo)之間的多重共線性問(wèn)題，提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。在實(shí)際操作中，還可以結(jié)合其他方法進(jìn)行指標(biāo)篩選與優(yōu)化?？梢赃\(yùn)用因子分析進(jìn)一步提取公共因子，通過(guò)旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，使因子的含義更加清晰明確；也可以采用逐步回歸分析，根據(jù)指標(biāo)對(duì)被解釋變量的貢獻(xiàn)程度，逐步引入或剔除指標(biāo)，從而確定最優(yōu)的指標(biāo)組合。在運(yùn)用逐步回歸分析時(shí)，以企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)作為被解釋變量，將初步選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為解釋變量。在回歸過(guò)程中，首先將對(duì)被解釋變量影響最顯著的指標(biāo)引入模型，然后依次檢驗(yàn)其他指標(biāo)，只有當(dāng)新引入的指標(biāo)對(duì)模型的解釋能力有顯著提升，且不會(huì)導(dǎo)致已引入指標(biāo)變得不顯著時(shí)，才將其納入模型。通過(guò)逐步回歸分析，最終確定了對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)具有顯著影響的8個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)構(gòu)成了最終的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系。通過(guò)相關(guān)性分析、主成分分析等方法對(duì)初步選取的指標(biāo)進(jìn)行篩選與優(yōu)化，能夠有效去除冗余指標(biāo)，保留關(guān)鍵信息，確定最終的指標(biāo)體系。這不僅有助于提高基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性，還能降低模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本，使其更具實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，為創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)警提供有力支持。五、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建5.1模型設(shè)計(jì)思路本研究旨在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型，其核心在于充分發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射和學(xué)習(xí)能力，結(jié)合精心篩選的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)警。在指標(biāo)選取環(huán)節(jié)，依據(jù)全面性、敏感性、可操作性和獨(dú)立性原則，從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力等維度選取財(cái)務(wù)指標(biāo)，資產(chǎn)負(fù)債率、凈利潤(rùn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率等，這些指標(biāo)能夠直觀反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果。同時(shí)，為更全面評(píng)估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，納入股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層素質(zhì)、市場(chǎng)份額、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，以綜合考量公司治理、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)及宏觀環(huán)境等因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)的影響。通過(guò)相關(guān)性分析和主成分分析等方法對(duì)初步選取的指標(biāo)進(jìn)行篩選與優(yōu)化，去除冗余指標(biāo)，保留最具代表性和解釋力的指標(biāo)，最終確定包含10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和5個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)體系，為模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面，采用典型的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)最終確定的指標(biāo)數(shù)量設(shè)定，本研究中為15個(gè)，分別對(duì)應(yīng)10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和5個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，負(fù)責(zé)接收企業(yè)的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息。隱藏層是模型的關(guān)鍵部分，其神經(jīng)元數(shù)量的確定對(duì)模型性能影響較大。通過(guò)多次試驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算，最終確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為8個(gè)。隱藏層神經(jīng)元通過(guò)非線性激活函數(shù)（本研究選用Sigmoid函數(shù)）對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜非線性關(guān)系的建模。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為1個(gè)，用于輸出企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，以0和1表示，0代表企業(yè)財(cái)務(wù)狀況正常，1代表企業(yè)存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在模型訓(xùn)練階段，收集一定數(shù)量的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本，按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)誤差反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的輸出逐漸逼近期望輸出。驗(yàn)證集用于監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程，防止模型過(guò)擬合，當(dāng)驗(yàn)證集的誤差不再下降時(shí)，停止訓(xùn)練，以確保模型具有良好的泛化能力。測(cè)試集則用于評(píng)估模型的性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，根據(jù)訓(xùn)練誤差的變化自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率大小，以加快模型的收斂速度和提高訓(xùn)練精度。通過(guò)上述設(shè)計(jì)思路構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，能夠綜合考慮多方面因素，準(zhǔn)確識(shí)別創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)管理層、投資者等利益相關(guān)者提供及時(shí)、有效的決策依據(jù)，幫助其提前制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。5.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定是構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響模型的性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。本研究采用典型的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層，通過(guò)科學(xué)合理地確定各層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，使模型能夠有效地處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確捕捉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量的確定基于所選取的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)數(shù)量。經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的指標(biāo)選取、篩選與優(yōu)化過(guò)程，最終確定了包含10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和5個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的指標(biāo)體系。這些指標(biāo)從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力以及公司治理、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、宏觀環(huán)境等多個(gè)維度全面反映創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平。因此，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量設(shè)定為15個(gè)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)指標(biāo)，負(fù)責(zé)接收相應(yīng)的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息。資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)對(duì)應(yīng)輸入層的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)接收企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的數(shù)值信息；研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例這一非財(cái)務(wù)指標(biāo)也對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn)，用于輸入企業(yè)的研發(fā)投入占比數(shù)據(jù)。通過(guò)這種方式，輸入層能夠?qū)⑵髽I(yè)的各項(xiàng)關(guān)鍵信息準(zhǔn)確地傳遞給后續(xù)的隱藏層進(jìn)行處理。隱藏層是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，其神經(jīng)元數(shù)量的選擇對(duì)模型性能有著重要影響。隱藏層神經(jīng)元數(shù)量過(guò)少，模型可能無(wú)法充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，導(dǎo)致擬合能力不足，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與各指標(biāo)之間的非線性關(guān)系，從而影響預(yù)警的準(zhǔn)確性；而隱藏層神經(jīng)元數(shù)量過(guò)多，則會(huì)增加模型的復(fù)雜性，導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象，使模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集或?qū)嶋H應(yīng)用中對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力下降，無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量通常有經(jīng)驗(yàn)公式法和試驗(yàn)法。經(jīng)驗(yàn)公式法是根據(jù)一些經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)初步估算隱藏層神經(jīng)元數(shù)量。常用的經(jīng)驗(yàn)公式有n_h=\sqrt{n_i+n_o}+a，其中n_h為隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，n_i為輸入層神經(jīng)元數(shù)量，n_o為輸出層神經(jīng)元數(shù)量，a為1-10之間的常數(shù)。在本研究中，輸入層神經(jīng)元數(shù)量n_i=15，輸出層神經(jīng)元數(shù)量n_o=1，當(dāng)a取5時(shí)，根據(jù)公式計(jì)算可得n_h=\sqrt{15+1}+5=\sqrt{16}+5=4+5=9。然而，經(jīng)驗(yàn)公式法只是一種初步估算，實(shí)際應(yīng)用中還需要結(jié)合試驗(yàn)法進(jìn)行調(diào)整。試驗(yàn)法是通過(guò)多次試驗(yàn)，設(shè)置不同的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，觀察模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、誤差等指標(biāo)，選擇性能最佳時(shí)的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量作為最終結(jié)果。在本研究中，分別設(shè)置隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為6、7、8、9、10，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為8時(shí)，模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率最高，誤差最小，模型的泛化能力較好。因此，最終確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為8個(gè)。這8個(gè)隱藏層神經(jīng)元通過(guò)非線性激活函數(shù)（本研究選用Sigmoid函數(shù)）對(duì)輸入層傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜非線性關(guān)系的建模。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量根據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)警的目標(biāo)和結(jié)果進(jìn)行確定。本研究的財(cái)務(wù)預(yù)警目標(biāo)是判斷創(chuàng)業(yè)板上市公司是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果以0和1表示，0代表企業(yè)財(cái)務(wù)狀況正常，1代表企業(yè)存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量設(shè)定為1個(gè)，該節(jié)點(diǎn)的輸出值經(jīng)過(guò)閾值判斷后，即可得到企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。當(dāng)輸出層節(jié)點(diǎn)輸出值大于等于0.5時(shí)，判定企業(yè)存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，輸出為1；當(dāng)輸出值小于0.5時(shí)，判定企業(yè)財(cái)務(wù)狀況正常，輸出為0。通過(guò)科學(xué)合理地確定輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，構(gòu)建了結(jié)構(gòu)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使模型能夠有效地處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確捕捉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征，為企業(yè)管理層、投資者等利益相關(guān)者提供可靠的財(cái)務(wù)預(yù)警信息。5.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。收集到的原始財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往具有不同的量綱和取值范圍，這會(huì)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練產(chǎn)生不利影響。資產(chǎn)負(fù)債率的取值范圍通常在0-1之間，而營(yíng)業(yè)收入的數(shù)值可能會(huì)達(dá)到數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)億。如果直接將這些數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于數(shù)據(jù)量級(jí)的巨大差異，會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)不同特征的學(xué)習(xí)不均衡，使得模型更關(guān)注數(shù)值較大的特征，而忽略數(shù)值較小的特征，從而影響模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。為解決這一問(wèn)題，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化是將數(shù)據(jù)的取值范圍映射到一個(gè)特定的區(qū)間，通常是[0,1]或[-1,1]。采用常用的最小-最大歸一化方法，其公式為：X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)，X是原始數(shù)據(jù)，X_{max}和X_{min}分別是原始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司的營(yíng)業(yè)收入數(shù)據(jù)，假設(shè)其最大值為X_{max}=10000萬(wàn)元，最小值為X_{min}=100萬(wàn)元，某公司的營(yíng)業(yè)收入為X=500萬(wàn)元，那么經(jīng)過(guò)歸一化處理后，該公司營(yíng)業(yè)收入的歸一化值為X_{norm}=\frac{500-100}{10000-100}\approx0.04。通過(guò)這種方式，將所有財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)都?xì)w一化到[0,1]區(qū)間內(nèi)，消除了量綱和取值范圍的影響，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠平等地對(duì)待每個(gè)特征，提高模型的訓(xùn)練效果。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也是一種有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，它是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式為：X_{std}=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X_{std}是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X是原始數(shù)據(jù)，\mu是數(shù)據(jù)的均值，\sigma是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。以創(chuàng)業(yè)板上市公司的凈利潤(rùn)率數(shù)據(jù)為例，假設(shè)該組數(shù)據(jù)的均值\mu=0.1，標(biāo)準(zhǔn)差\sigma=0.05，某公司的凈利潤(rùn)率為X=0.15，那么經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，該公司凈利潤(rùn)率的標(biāo)準(zhǔn)化值為X_{std}=\frac{0.15-0.1}{0.05}=1。標(biāo)準(zhǔn)化處理可以使數(shù)據(jù)具有相同的尺度，減少特征之間量綱不一致的影響，有助于提高某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能，對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練也具有重要意義，能夠使模型更加穩(wěn)定和高效。在實(shí)際操作中，對(duì)于收集到的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，首先對(duì)每個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于財(cái)務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈利潤(rùn)率等，以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層素質(zhì)、市場(chǎng)份額等，都按照相應(yīng)的歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化公式進(jìn)行計(jì)算。然后，將處理后的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，用于模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，不僅可以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，加快模型的收斂速度，還能增強(qiáng)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。5.4模型訓(xùn)練與優(yōu)化在完成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的結(jié)構(gòu)確定和數(shù)據(jù)預(yù)處理后，進(jìn)入關(guān)鍵的模型訓(xùn)練與優(yōu)化階段。模型訓(xùn)練是讓BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)大量的樣本數(shù)據(jù)，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。選取一定數(shù)量的創(chuàng)業(yè)板上市公司作為樣本，收集其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，按照70%、15%、15%的比例將樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程，防止模型過(guò)擬合，測(cè)試集則用于評(píng)估模型的性能。在本研究中，共收集了200家創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，其中140家公司的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30家公司的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，30家公司的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程基于誤差反向傳播算法。在訓(xùn)練開(kāi)始時(shí)，隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，然后將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)依次輸入到網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)正向傳播計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。假設(shè)輸入層有15個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)15個(gè)財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，隱藏層有8個(gè)神經(jīng)元，輸出層有1個(gè)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)輸入一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，輸入層節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層神經(jīng)元，隱藏層神經(jīng)元根據(jù)權(quán)值和激活函數(shù)（本研究選用Sigmoid函數(shù)）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到隱藏層的輸出。隱藏層的輸出再傳遞到輸出層，輸出層根據(jù)權(quán)值計(jì)算得到最終的輸出結(jié)果。將網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)際的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況（即訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽，0表示財(cái)務(wù)狀況正常，1表示存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)）進(jìn)行比較，計(jì)算誤差。常用的誤差函數(shù)為均方誤差函數(shù)E=\frac{1}{2}\sum_{l=1}^{k}(t_{l}-o_{l})^2，其中t_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的期望輸出，o_{l}是輸出層第l個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出。根據(jù)誤差反向傳播算法，將誤差從輸出層反向傳播到隱藏層和輸入層，計(jì)算各層的誤差梯度。根據(jù)誤差梯度調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以減小誤差。對(duì)于隱藏層到輸出層的權(quán)值w_{jl}，其更新公式為w_{jl}=w_{jl}-\eta\frac{\partialE}{\partialw_{jl}}，其中\(zhòng)eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)值更新的步長(zhǎng)。在訓(xùn)練過(guò)程中，不斷重復(fù)正向傳播和誤差反向傳播的過(guò)程，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件。預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)為1000次，當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到1000次迭代后，停止訓(xùn)練；或者當(dāng)驗(yàn)證集上的誤差連續(xù)10次沒(méi)有下降時(shí)，也停止訓(xùn)練。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提升模型性能。學(xué)習(xí)率是影響模型訓(xùn)練速度和收斂性的重要參數(shù)。如果學(xué)習(xí)率過(guò)大，權(quán)值更新的步長(zhǎng)過(guò)大，可能導(dǎo)致模型無(wú)法收斂，在最優(yōu)解附近振蕩；如果學(xué)習(xí)率過(guò)小，權(quán)值更新的步長(zhǎng)過(guò)小，模型收斂速度會(huì)非常慢，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的誤差變化自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率大小。在訓(xùn)練初期，為了加快收斂速度，設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率，如\eta=0.1；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，當(dāng)誤差下降速度變緩時(shí)，逐漸減小學(xué)習(xí)率，如當(dāng)誤差在連續(xù)5次迭代中的下降幅度小于0.001時(shí)，將學(xué)習(xí)率減半。通過(guò)這種自適應(yīng)調(diào)整，模型能夠在不同的訓(xùn)練階段選擇合適的學(xué)習(xí)率，既保證了訓(xùn)練初期的快速收斂，又避免了后期在最優(yōu)解附近的振蕩，提高了模型的訓(xùn)練精度和穩(wěn)定性。迭代次數(shù)也會(huì)影響模型的性能。如果迭代次數(shù)不足，模型可能沒(méi)有充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較低；而迭代次數(shù)過(guò)多，則可能會(huì)使模型過(guò)擬合，對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，但對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力下降。通過(guò)多次試驗(yàn)，觀察模型在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，確定合適的迭代次數(shù)。在本研究中，分別設(shè)置迭代次數(shù)為500、800、1000、1200、1500，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)螖?shù)為1000時(shí)，模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率最高，誤差最小，模型的泛化能力較好。因此，最終確定迭代次數(shù)為1000次。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，還可以采用其他優(yōu)化方法，如動(dòng)量法、Adagrad算法、Adadelta算法等，進(jìn)一步提高模型的訓(xùn)練效率和性能。動(dòng)量法通過(guò)在權(quán)值更新公式中加入動(dòng)量項(xiàng)，使得權(quán)值更新不僅考慮當(dāng)前的誤差梯度，還考慮上一次的權(quán)值更新方向，有助于加速收斂，避免陷入局部最優(yōu)解。Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的梯度歷史信息調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)于頻繁更新的參數(shù)，學(xué)習(xí)率會(huì)逐漸減小，對(duì)于不常更新的參數(shù)，學(xué)習(xí)率會(huì)相對(duì)較大，從而提高模型的訓(xùn)練效果。Adadelta算法是對(duì)Adagrad算法的改進(jìn)，它通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，進(jìn)一步提高了模型的穩(wěn)定性和收斂速度。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體情況選擇合適的優(yōu)化方法，或者結(jié)合多種優(yōu)化方法，以獲得更好的模型性能。六、實(shí)證分析6.1樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源為了構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型并進(jìn)行實(shí)證分析，本研究選取了具有代表性的創(chuàng)業(yè)板上市公司作為樣本，以確保研究結(jié)果的可靠性和有效性。樣本選取遵循以下原則：一是行業(yè)分布廣泛，涵蓋信息技術(shù)、生物醫(yī)藥、新能源、高端裝備制造等多個(gè)創(chuàng)業(yè)板重點(diǎn)行業(yè)，以全面反映不同行業(yè)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)特征和風(fēng)險(xiǎn)狀況。信息技術(shù)行業(yè)技術(shù)更新?lián)Q代快，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)的研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新能力對(duì)財(cái)務(wù)狀況影響較大；生物醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)周期長(zhǎng)、投入高，且受到嚴(yán)格的監(jiān)管政策影響，企業(yè)的盈利能力和資金周轉(zhuǎn)面臨較大挑戰(zhàn)。通過(guò)涵蓋多個(gè)行業(yè)的樣本，能夠使研究結(jié)果更具普適性，避免因行業(yè)特殊性導(dǎo)致的偏差。二是公司上市時(shí)間足夠長(zhǎng)，選取上市時(shí)間在3年以上的公司，以保證公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和連續(xù)性，能夠充分反映公司的長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)趨勢(shì)。新上市的公司可能在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上存在較大波動(dòng)，且經(jīng)營(yíng)模式尚未完全穩(wěn)定，不利于準(zhǔn)確分析其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。三是數(shù)據(jù)完整性，確保所選公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確，能夠滿足研究的需要?；谝陨显瓌t，本研究最終選取了200家創(chuàng)業(yè)板上市公司作為樣本。其中，將140家公司的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的映射關(guān)系；30家公司的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，用于監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程，防止模型過(guò)擬合，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力；剩余30家公司的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，用于評(píng)估模型的性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)來(lái)源方面，財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于樣本公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告。這些報(bào)告可通過(guò)深圳證券交易所官網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)等權(quán)威渠道獲取。在深圳證券交易所官網(wǎng)的信息披露板塊，輸入公司代碼，即可查詢到公司的年度報(bào)告，報(bào)告中包含了詳細(xì)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等財(cái)務(wù)信息，從中可提取資產(chǎn)負(fù)債率、凈利潤(rùn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。巨潮資訊網(wǎng)是中國(guó)證監(jiān)會(huì)指定的上市公司信息披露網(wǎng)站，提供了豐富的上市公司公告和財(cái)務(wù)報(bào)告資源，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性有保障。非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)則通過(guò)多種途徑收集。公司治理結(jié)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)，如股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層素質(zhì)等，可從公司年報(bào)的公司治理章節(jié)中獲??；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)，市場(chǎng)份額等，可參考行業(yè)研究報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)，可從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、行業(yè)協(xié)會(huì)、專業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)等獲取。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涵蓋了宏觀經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面，包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹率、利率等，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的影響具有重要參考價(jià)值。行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的行業(yè)報(bào)告和數(shù)據(jù)，能夠提供行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、行業(yè)增長(zhǎng)率等信息，有助于了解樣本公司所處行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。通過(guò)多渠道收集數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的全面性和可靠性，為后續(xù)的實(shí)證分析和模型構(gòu)建奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在收集數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的審核和整理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，剔除了異常值和缺失值，對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，采用均值填充、回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行處理，以保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。6.2模型訓(xùn)練與測(cè)試在完成樣本選取與數(shù)據(jù)收集后，將收集到的200家創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)按70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，即140家公司的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，30家公司的數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證集，剩余30家公司的數(shù)據(jù)用于測(cè)試集。劃分時(shí)，確保各集合中樣本的行業(yè)分布、財(cái)務(wù)狀況等特征具有相似性，以保證模型訓(xùn)練和測(cè)試的有效性。利用訓(xùn)練