硕士论文-基于神经网络模型的客户信用评价仿真研究.pdf

西南财经大学 硕士学位论文 基于神经网络模型的客户信用评价仿真研究 姓名 邹虹 申请学位级别 硕士 专业 会计学 指导教师 唐国琼 20060401 摘要 由于缺乏科学的管理方法与有效的信用分析技术 使得国内大多 数企业的信用销售效果不理想 三角债 成为企业发展的重要障碍 鉴于此 目前各国学者纷纷将各种建模与分析方法引入信用销售领域 对其进行研究 但是 对于信用评价 传统的统计分析方法 包括多元判别分析 模型M D A 和对数回归模型等 虽然具有明显的解释性等优点 但其 运用却存在过于严格的前提条件等局限 比如M D A 要求数据服从多 元正态分布 同协方差等 对数回归模型对财务指标的多重共线性干 扰敏感 现实中 大量数据往往不符合前面的假设前提 这就在很大 程度上限制了统计模型在信用销售客户分析中的应用 近年来 神经网络被广泛地应用于经济 金融和管理等领域 已 有研究表明 神经网络具有对数据分布要求不严格 非线性的数据处 理方法 强鲁棒性和动态性等优点 这使之成为财务危机预测研究中 的一个热点 亦有机构利用神经网络进行财务预警得到良好的效果 因此 本文尝试将神经网络模型引入信用销售领域 以期对客户信用 情况进行更好的评价 从而达到科学的信用销售管理和有效的信用销 售策略 论文共分为三个部分 第一部分介绍了企业目前信用销售管理的研究现状 目前对企业信用销售管理的研究主要集中在信用风险评价方法 方面 该评价方法主要有定性分析和定量分析两种 其中 定性分析 主要依赖专家的专业职能 主观判断对某些关键因素进行权衡从而对 信用风险做出评价 而定量分析则多依赖于一些传统的统计模型对信 用销售数据进行分析作出评价 但实践中的大量数据往往不符合这些 模型的前提假设 从而限制了传统统计模型在企业信用销售中的应 用 如何用更好的方法来进行信用风险评价正是本论文要研究的主要 问题之一 此外 根据企业的信用销售流程制定相应的客户信用评价的研究 也相对空白 已有的这方面的研究也存在评价因素简单 标准不规范 数据来源不全面等多方面问题 如何根据企业的业务流程特点 结合 较为先进的信用风险评价方法制定相应的客户信用评价体系也是本 论文要研究的主要问题之一 第 部分介绍信用销售的基本概念及其业务流程特点 并详细介 绍了目前比较前沿的全程信用管理模式和客户关系管理及其软件 要根据企业业务流程特点 结合较为先进的信用风险评价方法制 定相应的客户信用评价体系必须要了解比较前沿的全程信用管理模 式和客户关系管理及其软件 企业全程信用管理是目前理论界比较前沿的一种管理模式 在信 用销售中有着广泛的应用 全程信用管理指全面控制企业交易过程中 各个关键业务环节 从而控制客户风险 迅速提高应收账款回收率的 方法 客户关系管理以及客户关系管理软件 可以很好的为信用销售 服务 因为利用客户关系管理可以清晰的了解客户的需求 从而及时 的跟踪和管理客户信息 但目前已有的客户关系管理软件对客户信用 评价的决策支持很少 象开思 C R M S t a r 客户关系管理软件7 个功能 模块能够对信用销售提供强大的支持 却缺乏在信用销售中占据重要 地位的客户信用分析功能模块 国内其他的客户关系管理软件 比如 东柏公司的M i c h e l l e 也存在这样的问题 由此可见 信用销售管理 的关键在于如何利用现有资料揭示出已知的 隐藏的 未知的商业规 律 从而引入新的模型 方法对客户进行信用评价 近年来广泛应用于金融 经济等领域的神经网络模型能够很好的 模拟人的形象思维 具有大规模并行协同处理能力 较强的容错能力 联想能力和学习能力等优点 使之成为财务研究中的一个热点 但是 一直以来 神经网络模型在信用销售领域应用很少 因此 本论文主 要进行了基于神经网络模型的信用评价仿真研究 第三部分提出了信用销售客户评价的神经网络实现方案 首先 论文对比两类研究方法 设计基于神经网络的信用销售客 户评价的仿真研究路线 其次 在提出假设的基础上 深入分析如何 构建模型指标体系 同时整理了用来进行客户信用评价的信息 对指 标体系进行了构建 再次 分别用B P 神经网络和L V Q 学习矢量 化 神经网络构建了信用销售客户评价模型 并利用真实数据对其进 行仿真研究 最后 对两种模型进行比较并作出了评价 研究结果表 明 L V Q 神经网络较之B P 神经网络和其他传统方法 具有更好的 性能 具体仿真结论如下 1 B P 神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络 有着很强 的联想能力 能够很好的解决在信用销售客户评价中可能存在参数取 值不精确的问题 从而对赊销客户的信用做出准确的评价 2 由于B P 神经网络采用基于梯度下降的非线性策略 收敛速 度比较慢 在构建赊销客户信用评价模型时 如果训练样本太少就可 能会陷入局部最小的境遇 这样不能保证求出全局最小 但通过不断 的增加训练样本可以使神经网络的准确度得到极大的提高 3 L V Q 神经网络能够准确的将赊销客户分成 关注 工三常 两类甚至更多的类别 而且计算速度比B P 网络快得多 同时可以弥 补B P 神经网络存在的局部最小问题和学习效率问题 4 L V Q 神经网络无法像B P 神经网络那样得到连续性的数值评 价 所以可以先利用l Q 神经网络对客户信用进行分析 如果结果 为 关注 类 在此基础上利用B P 神经网络得出具体信用值 笔者认为论文的创新之处在于 1 研究角度创新 信用销售首先要对客户的信用进行评价 各国学者纷纷将各种建 模与分析方法引入信用评价分析进行研究 但是要么流于主观判断 要么实践数据不符合模型前提假设 因此 关键在于如何引入新的模 型和方法对客户信用评价进行决策支持 神经网络模型由于其种种优 点已广泛地应用于经济 金融和管理等领域 并使之成为财务研究中 的热点 但是很少有人将其应用于企业信用销售领域 基于此 论文 尝试性地选择引入神经网络模型对客户进行信用评价 较早的开创了 信用销售研究的新视熊 为今后的研究者提供了捷径 2 研究思路创新 目前 研究设计的方案无非两种 第一类研究 研究者利用危机公司与正常公司二组样本的财务等 资料 寻找最具区别力的变量 并建立区别统计模型 期望利用区别 统计模型判断其他公司属于哪一个群组 第二类研究 以实际的信用评级结果 如标准普尔或者穆迪公司 所公布结果 为因变量 寻找最能决定公司信用属于哪个等级的关键 变量 但是由于信用等级由高到低有许多评级 要准确将样本分配到 各自所属的等级 甚至子级中 并不容易 而且准确率很低 因此大 多数学者仍然将信用等级分为投资级和投机级别两组来处理 无论是第一类 还是第二类 研究方法相似 目的也是寻求信用 的决定因素 以及 因素的重要性 从而建立模型 若能获得满意效 果 就用以评价预测对象的信用品质 本论文结合两类研究设计的方 案 确定的研究思路如下 夺提出假设 夺建立指标 夺分群组 夺寻找区别力的变量 夺 建立区别性统计模型 神经网络模型 令检视分类正确率 令预测应用 因此 本论文对比两类研究方法 设计了基于神经网络的信用销 售客户评价的仿真研究路线 3 研究方法创新 目前 大多数学者将神经网络模型引入财务领域研究 商业银行 授信管理 基本采用的是B P 神经网络 但是 由于B P 神经网络 存在可能陷入局部最小问题 即使利用遗传算法进行优化达到全局最 小 由于计算量很大 则会出现效率问题 在这里 本论文尝试利用 L V O 网络来实现模式识别 L V Q 的优点是不需要将输入向量进行归 一化 正交化 只需要直接输入向量与竞争层的距离 因此简单可行 闰德勤等在 M L V Q 网络聚类算法 文中通过对L V Q 神经网络改进 提出M L V Q 神经网络算法 使其性能更加稳定 当然 由于相关材料的欠缺和个人能力的不足 本论文仍然存在 一些需要改进的地方 其中最主要的一个方面是 由于没有第一手的赊销客户信用数 据 本论文所构建的神经网络模型的指标体系不够深入 完整 希望 可以在今后的研究工作中得以解决 对于企业信用销售模型来说 取 得的数据的思路是 通过客户信息管理提取企业一3 5 年的数据来作为 教师数据 从而建立适当的模型 来对企业未来的客户进行信用预测 进行授信管理 面对这个缺陷 我将研究的重点转移到 寻找类似的 数据 探索研究思路 并寻求满意的方法来进行仿真研究 查阅相关 的文献 很多的学者也采用类似的思路进行研究 另外 无论建立如何完美的模型 都不可能适应所有情形 都具 有一定的限制 在建立模型时 学者都会给出适应这个模型的假设 因此 本论文研究方案是建立在一定的假设上 如果放开这些假设 仿真结果可能有所改变 最后 随着管理科学的发展 信用销售 客户关系管理将不断的 融合 给中国信用问题的研究带来更多 更好的解决途径 希望在以 后的工作中对这方面的内容有进一步的认识和研究 关键字 信用销售 B P 神经网络 L V Q 神经网络 A b s t r a c t C r e d i tS a l e o rt r a n s a c t i o no na c c o u n t i sam o d eo fs a l e sw h i c hb a s e s o na ne n t e r p r i s e St r u s to fi t sc u s t o m e r s m o t i v a t i o na n dc a p a c i t yo fc r e d i t a n dl e tt h e mg e tc o m m o d i t i e sa n ds e r v i c e sw i t h o u tc a s hp a y m e n t I no u t c o u n t r y c r e d i ts a l ei si n c r e a s i n gr a p i d l y b u ta l m o s ta l lt h ee n t e r p r i s e s u s i n gc r e d i ts a l ea r ef a c i n gt h et r o u b l et h a tt h e i rr e c e i v a b l ea c c o u n ti s S O m u c ht h a ti t d i r e c t l y a f f e c t st h ee x i s t e n c ea n dd e v e l o p m e n to ft h e e n t e r p r i s e T h e r e f o r e i ni m p l e m e n t i n gc r e d i ts a l e s i ti so fg r e a t i m p o r t a n c et oa c c u r a t e l ye v a l u a t et h ec r e d i tr e c o r do fc u s t o m e r I nr e c e n t y e a r s a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ki sb e i n gi n t r o d u c e di n t ot h i sf i e l da n d b e c o m i n gt h ef o c u so fr e s e a r c h B e c a u s eo ft h i s t h ea u t h o rc h o o s e st h i s s u b j e c ta st h er e s e a r c ho r i e n t a t i o no fg r a d u a t i o np a p e r F i r s t l y t h ep a p e ri n t r o d u c e sc r e d i ts a l e sa n dt h ef e a t u r e o fi t s b u s i n e s sp r o c e s s a n di n t r o d u c e st h ep r e s e n ta d v a n c e dw h o l ec r e d i t m a n a g e m e n tm o d e li nd e t a i l T h e nt h ea u t h o rl c a d si n t od a t at om a k e f u r t h e rr e s e a r c ha n di n t r o d u c e st h ep r i n c i p l eSa n dc h a r a c t e r i s t i c so f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k F i n a l l yt h ea u t h o rp r o u d l ys t u d i e st h er e a l i z e d p r o g r a mo f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kw h i mh a sb e e ne v a l u a t e db y c u s t o m e r so fc r e d i ts a l e s I nt h ef o u r t hc h a p t e r t h ea u t h o rs t u d i e st h er e a l i z e dp r o g r a mo f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kw h i c hh a sb e e ne v a l u a t e db yc u s t o m e r so fc r e d i t s a l e s F i r s t t h ea u t h o ra n a l y z e sh o wt ob u i l dt h ei n d e xs y s t e mo fa m o d e la n ds o r t so u tt h eS O U r C e So fi n f o r m a t i o nt h a tc a nb eu s e dt o e v a l u a t ec u s t o m e r s c r e d i t O nt h i sb a s i s t h ea u t h o rd i s c u s s e sh o wt o b u i l di n d e xs y s t e m T h e nt h ea u t h o rr e s p e c t i v e l yU S e SB Pn e u r a ln e t w o r k a n dL V Qn e u r a ln e t w o r kt ob u i l dm o d e lt oe v a l u a t et h ec u s t o m e r so f 1 c r e d i ts a l e sa n du s e st r u ed a t at oe v a l u a t et h e r 6 A tl a s t t h ea u t h o rg i v e s c o m p a r i s o na n de v a l u a t i o no ft h et w om o d e l s T h er e s e a r c hr e s u l ts h o w s t h a t c o m p a r e dw i t hB Pn e t w o r ka n do t h e rt r a d i t i o n a lm e t h o d L V Q n e u r a ln e t w o r kh a sb e t t e rp e r f o r m a n c e F i n a l l y t h ea u t h o rs i n c e r e l yh o p e st h a tt h ep a p e r Sa n a l y s i sa n d r e s e a r c hc a nb eh e l p f u lt ot h ed e v e l o p m e n to fo u t c o u n t r y Sc r e d i ts a l e s K e yw o r d s c r e d i ts a l e B Pn e u r a ln e t w o r k L V Qn e u r a ln e t w o r k 2 西南财经大学 学位论文原创性及知识产权声明 本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师的指导下 独 立进行研究工作所取得的成果 除文中已经注明引用的内容外 本论 文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果 对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体 均己在文中以明确方式标明 因本 学位论文引起的法律结果完全由本人承担 本学位论文成果归西南财经大学所有 特此声明 学位论文作者签名 邹虹 2 0 0 6 年0 4 月2 0 日 1 绪论 1 1 研究背景 二一 信用销售 即赊销 是基于企业对买主的信用动因和信用能力的 信任 使买主无须付现就可以获得商品 服务而实现的一种销售 信 用销售的实质是售货企业或支持企业的银行对买主直接或间接提供 信贷的一种销售 在我国 信用销售增长势头很快 但是统计资料表 明 我国企业逾期应收账款占销售额的比例超过5 而在发达的市 场经济中 企业逾期应收账款仅占销售总额的0 2 5 0 5 根据国 家经贸委的资料 我国国有企业拖欠的货款已经超过1 6 万亿元 库 存积压达4 5 万亿元 外贸企业被拖欠达1 0 0 0 多亿元 且8 0 的欠 款为坏账1 凡是采用赊销方法的企业大多数都面临应收账款居高不 下的问题 直接影响到企业的生存和发展 因此 有人戏言 不赊 销是在等死 赊销是要找死 在以信用交易为趋势的成熟的市场上 企业不采用赊销方式 必 然丢失市场伽顿 最终败在竞争对手的手下 然而 如果企业大规模 地采用赊销方式进行销售 必须面对因客户拖欠而造成坏账的风险 因此 信用销售是利弊共存的 双刃剑Y q o 只有完善信用销售管理 才能既扩大销售 又保障应收账款的回收 减少坏账损失 使信用销 售成为拓展市场的有效方式 企业信用的重要性一直被人们所关注 也有企业开发过一些软件 来辅助决策人员进行信用管理 但对企业进行标准化的信用评估 在 我国还仅限于金融机构和资产评估机构 他们有 整套复杂的方法 不容易被一般企业所掌握 而且行政因素过多 有关企业在信用销售 中根据信用销售流程定制相应的客户信用评价方法的研究相对空白 已有的这方面的评价也存在着评价因素简单 标准不规范 数据来源 不全面等各方面问题 来智勇信用销售管理实务 J 州I J 1 尔经济州扳社2 0 0 5 1 2 文献综述 对于信用销售的管理模式而言 企业全程信用管理是目前理论界 比较前沿的一种管理模式 在信用销售中有着广泛应用 全程信用管 理指全面控制企业交易过程中各个关键业务环节 从而控制客户风 险 迅速提高应收账款回收率的方法 信用销售首先要对客户的信用风险进行评价 在信用风险评价方 法的探讨中 银行一般居于主要地位 另外信用服务机构也在积极探 索信用风险评价方法 总体上看 信用评判和决策主要依靠专家的专 业职能 主观判断等对信用的评判和某些关键因素的权衡从而对信用 风险做出评价 目前的关于信用评价和财务预警的研究综述如下 r 1 2 1 定性分析 定性分析主要根据企业财务报表以外有关企业所处环境 企业自 身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握 传统的信用分 析理论主要依据是 5 C 原则和 四等十级制 对客户信用状况的 评价 一般要遵循5 C 原则 即C h a r a c t e r 性格特征 C a p i t a l 资 本状况 C a p a b i l i t y 偿债能力 C o l l a t e r a l 抵押 和C o n d i t i o n 经营环境 这五个特征基本概括了进行信用评估时需考察的因素 在我国 信用风险的度量和管理相对落后 再加之信用数据资料 的匮乏 内部评价模型的开发和利用相对很少 目前所应用的方法主 要是简单粗略的定性方法 如 加权 计分 A 计分法和 L A P P 法 加权计分法 加权 计分法广泛应用于我国80 年代至90 年代中期 该方法 包括五大考察部分 企业素质 资金信用 经营管理 经济效益 发 展前景 该方法的评估步骤是 首先设定五个考察部分和单项指标的 各自权重 然后设定单项指标的标准值并依据单项指标评分标准来计 算单个指标值 接下来计算评估对象总的信用得分 根据五个部分的 z 林汉川 夏明仁 企业信用评级理论与实务 M 北京 对外经济贸易大学出版社 2 0 0 2 2 总得分设定分值区间以确定评估对象t 的信用风险大小 3 A 计分法和 L A P P 法 A 计分法与 加权 计分法有类同之处 都试图将定性分析因 素进行量化 只是在技术处理方面有所差异 A 计分法首先将影响 信用风险的重要因素或现象列出并按照影响程度将其分为以下三类 经营劣势类 高风险类 破产类 然后根据它们对企业可能陷入经营 困境的影响大小进行权重赋值 对于三类风险因素 A 计分法所赋 予的权重是不一样的 权重越大 导致的信用风险越大 最后将所得 分值加总 以此判断企业的违约可能性大小 l 临界值是判断企业信用 风险优劣的关键点 得分高于此值 表明企业处于信用高风险区 反 之 则表明企业处于信用安全区 即企业的A 分值越高 其信用风险 越高 等级越低 L A P P 法 是以L i q u i d i t y 流动性 A c t i v i t y 活动性 P r o f i t a b i l i t y 盈利性 p o t e n t i a l i t i e s 潜力 四个词的第一个字母命名 从这四个方 面评价借款人的信用 其中 流动性 指客户以易转化为现金的流动 资产来偿付其债务的能力 活动性 主要是指客户的业务活动能力 盈利性 是指客户的获利能力 潜力 是指客户的业务发展潜力 通 过以上四方面的分析评估 对客户的信用状况做出客观的评价和定 级 4 1 2 2 定量分析 定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源 按照某种数理方 式进行加工整理 得出企业信用结果 下面是比较典型的评价方法 单变量分析 利用线性判别模型对公司信用评级进行研究是从公司财务困境 的研究开始的 B e a v e r 1 9 6 8 开创了用单一比率分析来判别财务困境 的新局面 他将财务困境的公司定义为不能偿还到期债务的公司 并 分别选择了1 9 5 4 1 9 6 4 年间7 9 家的失败企业和非失败企业 测试 吴晶妹 信用评估 M 北京 中国审计出版社 2 0 0 0 一于晨曦 信用评级方法与模式 M 中国城市金融 2 0 0 2 3 1 4 个财务比率于两组公司在失败前5 年的差异程度 结果是显著不 同 一般将该篇文章研究视为财务困难预测的鼻祖 5 多变量分析 多变量分析法就是以反映企业经营活动的实际数据为分析基础 通过数学模型来测定信用风险的大小 其中最具代表性的是 Z 计分 法 这一方法由美国的爱德华奥特曼 E d w a r d A l t m a n 于1 9 6 8 年 提出厂趸二种纯财务数据的多变量分析方法 E d w a r df 1 9 6 8 以1 9 4 6 1 9 6 5 年间破产 资产规模相近的3 3 家困境公司和3 3 家非困境公司 作为样本 采用了2 2 个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5 变量Z s c o r e 模型 并在1 9 7 7 年经过改进开发了现在常用的Z e t a 判别 模型 利用该模型 E d w a r d 研究了穆迪 标准普尔等评级公司公开 发表的公司信用评级和相应公司的Z 分值的关系 发现二者的相关系 数达6 0 以上 表明Z e t a 模型算出的公司z 分值的大小与其信用级 别具有很强的相关性 z 值能有效识别公司的信用级别 同时 E d w a r d 利用美国7 1 5 家公司的外部评级资料 通过建立公司z 值和 相应信用级别的映射关系来划分不同信用级别韵z 值区间 从而开发 出Z e t a 信用评级模型 2 0 世纪9 0 年代以来 Z e t a 模型已商业化 广泛运用于企业信用风险的度量和评级 受其影响 日本 德国 法 国 英国 澳大利亚和加拿大等许多发达国家的金融机构都纷纷开发 了各自的z 值多元判别模型 S c o t t 1 9 8 1 比较了以上学者的实证结 果 他认为在识别和度量企业信用风险上多元模型优于单比率模型 在多元模型中 E d w a r d 的Z e t a 模型又是最优的 而且这种方法的可 靠性很大程度上依赖于企业财务数据的真实性 若将其用于评估财务 管理相对较为混乱的企业时 就无法保证其准确性 6 在我国 2 0 0 0 年 张玲在 财务危机预警分析判别模型 一文 中选择1 2 0 家上市公司财务数据建立了4 个指标的判别模型 2 0 0 1 年 她又以深沪两市1 6 4 家上市公司为样本对z 值判别模型进行了修 改 构造了7 个指标的z 值判别模型 5 郭敏华 信用评级 M j b 京 人民大学出版社 2 0 0 4 6 于晨曦 信用评级方法与模式 M 中国城市金融 2 0 0 2 4 多元线性判别模型 L o g i t 模型和P r o b i t 模型 L o g i t 模型系柏克森 B e r k s o n 1 9 6 4 发展出来的 奥而森 1 9 8 0 首次用来预测公司财务危机 P r o b i t 模型可能是泽米捷斯基 Z m i j e w s k i 1 9 8 4 最早将之用于类似研究 近年来 在有关信用 评级模型的研究方面 国内的一些学者在建立有关多元判别模型 L o g i t 模型和P r o b i t 模型方面做了许多工作 取得了很大成效 为我 国信用评级模型的最终建立和完善奠定了基础 他们主要是 陈静 1 9 9 9 对1 9 9 8 年的2 7 家S T 公司和2 7 家非S T 公司 使用1 9 9 5 1 9 9 7 年的财务数据进行两类线性判别 多元线性判别使用负债比率 净资 产收益率 流动比率 营运资产 总资产 总资产周转率等指标数据 结果发现 在S T 发生的前3 年能较好地预测经营失败 1 在我国也有类似研究 高培业 2 0 0 0 对深圳1 6 1 家制造企业和1 4 0 家非制造企业样本进行类似的分析 认为我国公司的财务报表数据存 在不同程度的失真不会使判别模型失效 利用会计数据建立服务于不 同行业的具体形式判别模型是可行的 高培业和张道奎 1 9 9 9 比较了 破产判别模型的应用领域8 林平 2 0 0 1 应用多元线性判别和L o g i t 判 别建立了用于判别我国农村信用社信用危机的预测模型 吴世农 2 0 0 1 就预测我国上市公司财务困境的模型加以比较 选取7 0 家财务 困境和7 0 家财务正常的公司为样本 选取盈利增长指数 资产报酬 率 流动比率 长期负债股东权益比率 营运资本 总资产 资产周 转率6 个财务指标为变量比较F i s h e r 线性判别 多元线性回归分析和 L o g i t 回归的预测能力 准确度9 基于模糊评判的信用评估模型和神经网络模型 经济资料经常是不准确 模糊的 指标的评估通常依靠判断或近 似明确的分级或勉强的近似价值可能会得出不合理或错误的结果 由 于信用评级模糊性的存在 运用模糊方法可以发展一套更合理的信用 评级方法 一些基于模糊的方法已经被运用到企业的评级中 陈静 上市公司财务恶化预测的实证分析 J 会计研究 1 9 9 9 4 8 高培业 张道奎 企业失败判别模型实证研究 J 统计研究 2 0 0 0 1 0 9 吴世农 卢贤义 我国上市公司财务困境的预测模型研究 J 经济研究 2 0 0 1 6 5 Z i m m e r m a n n 和Z y s n o 运用模糊操作将从四等级指标体系得出的评估 加总 运用模糊连接模型 R o m a n i u k 和H a l l 建立F u z z n e t 专家体系 来取得信用价值分级的基础信息 相似地 L e v y 发展了运用模糊逻 辑为基础的计算机系统来评估企业的财政状况1 0 神经网络是数据挖掘中的一种算法 使计算机的行为表现出智能 化特征 神经网络试图模仿人和动物的大脑功能 实现运行模式的识 别和机器学习算法的程序 通过对大量历史数据的计算来建立预测模 型 神经网络在商业界得到了广泛的应用 特别在金融市场 普遍采 用神经元网络建立信用卡和货币交易的欺诈模型 郭兆祥和李致宽 1 9 9 5 利用类神经网络为银行授信业务提供破产预测 也就是寻找 最能够区别出好坏公司的预测模型 谢俊宏 1 9 9 6 亦以类神经网络 应用在财务危机预警上 但是研究重点在寻找一个较佳的电脑化财务 评级方法 而非评估准则选择 因此在变量上选取8 个业经实证具有 区别能力的财务变量作为评估财务状况的准则变量 1 2 3 神经网络概述 神经网络 N e u r a lN e t w o r k 是近年来再度兴起的一个研究领域 是信息科学 脑科学 神经心理学等多学科近几年研究的一个热点 广泛上讲 神经网络涵盖生物神经网络与人工神经网络两个方面 人 工神经网络是在生物神经网络的研究基础建立起来的 是对脑神经系 统的模拟 本论文用到的是人工神经网络 人工神经网络是由大量处理单位 人工神经元 处理元件 电子 元件 光电元件等 经过广泛的互联形成的人工网络 用来模拟脑神 经系统的结构和功能 它是在现代神经科学研究的基础上提出的 反 映人脑功能的基本特性 在人工神经网络中 信息的处理是由神经元 之间的相互作用来实现的 知识与信息的存储表现为网络元件互联间 分布式的物理联系 网络的学习和识别取决于各神经元连接权值的动 态演化过程1 1 o 魏巍贤 企业信用等级练合评价方法及应用 J 系统工程理论与实践 1 9 9 8 2 u 王永庆 人工智能原理与方法 M 西安 西安交通大学出版社 1 9 9 7 6 人工神经元 人工神经元是人工神经网络的基本处理单元 简称为神经元 在 构造神经网络时首先要考虑如何构建神经元 在对生物神经元的结 构 特性进入深入研究的基础上 心理学家麦克洛奇 W M c C u l l o c h 和数理逻辑学家皮兹 W P i t t s 于1 9 4 3 年提出一个简化的神经元模型 即M P 模型 目前常见的神经元模型如图3 2 所示 其中 x i 1 2 n 表示该神经元的输入 W 为该神经元分别与输入间 的连接强度 成为连接权值 0 为该神经元的阀值 S 为控制信号 y 为神经元的输出 X 1 X 2 图3 2 神经元结构模型 神经元的工作过程一般是 首先从各输入端接受输入信号x 然后根据连接权值W 求出所有输入的加权和仃 最后用特性函数 又 称作用函数 进行转换 求出输出y 常用的特性函数有阀值型 分线段型 S i g m o i d 型 又称s 型 以及双曲正切型 神经网络的特点 人工神经网络具有以下主要优点 I 能够很好的模拟人的形象思维 人工神经网络是对人脑神经系 统结构及功能的模拟 以信息分布与并行处理为主要特色 因此可以 实现对形象思维的模拟 I I 具有大规模并行协同处理能力 在人工神经网络中 每一个神 经元的功能和结构都是简单的 但由于神经元的数量巨大 而且神经 元之间可以并行 协同工作 进行集体计算 整体上使神经网络具有 很强的处理能力 I 具有较强的容错能力和联想能力 在神经网络中 任何一个神 经元以及任何一个连接对整体网络的影响都是十分微小的 网络的行 为取决于多个神经元协同行动的结果 其可靠性来自这些神经元统计 行为稳定性 具有规律性 当少量神经元的连接发生故障时 对网络 的性能影响十分微小 神经网络的这一特性使得网络在整体上具有鲁 棒型 硬件的容错性 另外 在神经网络中 信息的存储和计算是 合二为一的 即信息的存储体现在神经元互联的分布上 这种分布型 的存储 在某一部分受到损失时信息不会遭受破坏 使网络的容错性 得到增强 而且使网络对带有噪声或缺损的输入有较强的适应能力 增强网络的联想能力和全息记忆能力 因此 神经网络在数据集中包 含大量噪声输入数据时 也能工作的很好 具有较强的学习能力 它能够根据外界环境的变化修改自己的 行为 并且依据一定的学习算法自动的从训练实例中学习 V 它是一个大规模自组织 自适应的非线性动力系统 具有不可 预测性 散耗性 高维性 不可逆性和自适应性 但是神经网络也具有如下缺陷 I 神经网络最大的缺陷是在解释自身行为的能力上的欠缺 需要 行业专家对训练结果进行解释 通过集成神经网络与专家系统可以弥 补这个不足 但这个工作有相当的难度 目前的集成系统规模都很小 I I 神经网络学习算法不能保证收敛到最理想的效果 对于大多数 类型的神经网络 这个问题可以通过操作多种类型的学习参数得以解 决 I 神经网络很容易过度训练 从而导致在训练数据工作的很好 但在检验数据上表现欠佳 这个问题可以通过不断的度量检验集性能 来监控 1 3 论文基本思路 企业目前的信用销售管理研究主要集中在信用风险评价方法方 面 信用风险的评价方法主要有定性分析和定量分析两种 其中 定 性分析主要依赖专家的专业职能 主观判断对某些关键因素进行权 衡 从而对信用风险做出评价 而定量分析则更多依赖于一些传统的 统计模型对信用销售数据进行分析 做出评价 论文的第一部分已详 细的介绍了有关研究成果和现状 但是 实践中的大量数据往往不符合这些模型的前提假设 从而 限制了传统统计模型在企业信用评价中的应用 因此 在信用销售中 没有条件直接引用上面的模型和方法 如何根据企业的业务流程特点 结合较为先进的信用风险评价方 法制定相应的客户信用评价体系也是本论文要研究的主要问题之一 要根据企业业务流程特点 结合较为先进的信用风险评价方法制定相 应的客户信用评价体系 必须要了解比较前沿的全程信用管理模式和 客户关系管理及其软件 因此 论文第二部分介绍信用销售的基本概 念及其业务流程特点 并详细介绍目前比较前沿的全程信用管理模式 和客户关系管理及其软件 全程信用管理和客户关系管理可以很好的为信用销售服务 但目 前已有的客户关系管理软件对客户信用评价的决策支持很少 由此可 见 信用销售管理的关键在于如何利用现有资料揭示出已知的 隐藏 的 未知的商业规律 从而引入新的模型 方法对客户进行信用评价 神经网络能够很好的模拟人的形象思维 具有大规模并行协同处 理能力 较强的容错能力 联想能力和学习能力等优点 但是一直以 来 神经网络模型在信用销售领域应用很少 因此 本论文主要讨论 了基于神经网络模型的信用评价仿真研究 第三部分提出了信用销售客户评价的神经网络实现方案 首先 论文对比两类研究方法 设计基于神经网络的信用销售客户评价的仿 真研究路线 其次 在提出假设的基础上 深入分析如何构建模型指 标体系 同时整理了用来进行客户信用评价的信息 对指标体系进行 了构建 再次 分别用B P 神经网络和L V Q 学习矢量化 神经网 络构建了信用销售客户评价模型 并利用真实数据对其进行仿真研 究 最后 对两种模型进行比较并作出了评价 2 信用销售概述 2 1 信用销售的必要性 信用销售的核心是信用 信用是指在商品交易过程中 交易一方 以将来偿还的方式获得另一方的财物或服务的能力 企业信用是一个企业在经营过程中信誉程度的综合反映 它是现 代经济的基础 是企业的立身之本 成功之道 尽管如此 仍有许多 企业为了在短期内获得较大边际利益和超额利润 违背诚信原则 采 用了制假造假 合同欺诈 拖欠账款 虚假广告等各种手段 给信用 销售带来极大的障碍 根据市场调查 中国企业面临的风险问题至少一半是由于内部原 因造成的 因此 有必要完善信用销售体制 降低信用风险 完善 的社会信用体系 需要普及信用管理知识 提升信用管理水平 鼓励 社会保险等各种信用工具的发展 完善信用担保体制和信息披露体 制 而采取合适的客户信用评价手段 是信用销售很重要的一部分内 容 进行信用销售既能给企业带来有利的方面 也会带来不利的方 面 有利影响可以概括为以下三个方面 扩大销售 在激烈的市场竞争下 赊销是企业促进销售 扩大市场规模的重 要手段 信用销售相当于是销售公司向购进方提供商品的同时又提供 了一笔无息贷款 购方多购进商品 也就扩大了销货方公司的产品市 场占有率 减少存货 在供大于求的市场状况下 企业持有大量的存货 加大了企业的 管理成本 多销售一件商品 就减少了一件存货 尽管将存货转化为 应收账款 企业并没有现实的现金流入量 但节约了管理费用 减少 了现金流出量 使企业的净现金流量增加 t 7 i 晓军 陈殿左 信用政策与市场政策C M 北京 人民邮电出版社 2 0 0 5 1 0 融通资金 企业可以在需要营运资金时 采用信用销售 利用持有的应收账 款进行筹资活动 其形式主要有应收账款抵借和应收账款代理经营两 种方式 应收账款抵借是以应收账款的债权作为抵押担保 向金融机 构借款 这种方式下融通资金 应收账款的所有权仍属于销售方 收 回应收账款后用以还贷 若应收账款不能如期收回或发生坏账 则销 售方应以其他资金还贷 应收账款代理经营 是企业向金融机构出售 所持有的应收账款 获取一定量的资金 这种方式下 应收账款的所 有权转让给金融机构 应收账款的催收和发生坏账 都由金融机构负 责 销售方不承担连带责任 以应收账款融通资金 销售方企业在支 付一定的佣金和手续费后 可以迅速地获取资金 是一种较好的筹资 方式 在商业信用发达的国家 以这两种方式筹资已较为普遍 而在 我国运用的还不多 今后 随着商业信用的日益发展 这两种方式将 会得到大力推广和运用 信用销售所带来的不利影响主要表现在以下几个方面 影响企业资金周转 信用销售所获得的资金占用在应收账款上 货币不能迅速回笼 企业缺乏可利用的流动资金 一方面可能造成下一期的生产经营活动 不能正常进行 影响企业的经营收益 另一方面 也使企业缺乏对外 投资的资金 丧失许多投资机会 减少企业的投资收益 增加企业的费用和损失 企业的资金大致可分为自有资金和负债资金两大类 应收账款上 占用的资金若为前者 则相应增加了企业的机会成本 若为后者 会 使企业的利息负担加重 同时 由于应收账款的存在 企业需要支付 一定的管理费用 在购进方企业破产或债务人死亡之后 以其财产抵 扣应收账款不足的部分 形成销售方的坏账 或者应收账款超过三年 尚未收回的 对销售方来讲 都要作为坏账损失予以核销 2 2 信用销售管理的业务流程 信用销售在传统意义上的销售关系的基础上建立了一种信用关 系 因此有别于传统意义上的销售 在业务处理上不同于一般的销售 业务 由于存在信用风险 因此 在各个业务环节中 增加了一些信 用风险防范的措施和方法 增加的具体的业务如下 在谈判之前 加强了对客户的信用风险的预测 通过对客户的 信用动因和信用能力进行调研 准确地预测客户的信用状况 增强了 赊销方的谈判地位和授信时讨价还价的能力 在签约前 除了商品的数量 质量 价款等谈判外 主要是就 信用额度 期限 现金折扣以及履约保障 保险 保理等 等条款达成 共识 签约过程中的文件制作 由于企业信用管理业务是文件取向的 业务 因此 签署企业信用管理的文件是保证货款回收的重要基础 售出货物之后 对应收账款进行监控 保证及时收回货款 收款与被拖欠应收账款的催收 企业在货款被拖欠的早期进行 适度的催收 同时维护良好的客户关系 欠款追讨 如果客户在一定的拖欠时间范围内没有付款 或者 有逃避付款的企图 此时应视为收款失败 即发生呆账或坏账 这时 企业必须选择合适追账方式进行追讨 信用销售管理的流程包括从信用政策的制定 执行到信用管理的 考核等各环节 它涉及信用管理委员会 信用管理部门 业务部门 财务部门 人力资源部门的相互合作 服务和监督 信用销售管理的 业务流程有以下四个主要环节 信用政策的制定 包括确定总体信用规模 分品种 客户确定信用额度水平和信用 政策 客户档案的建立 一 客户的信用信息经过业务人员 财务人员 信用管理人员的收集 整理 分析 加工并予以分类保存形成记录客户资信和背景情况的档 案资料 信用的评估与授权 在建立和完善客户信息管理系统的基础上 应用信用的特征分析 模型进行客户信用评估 将可能影响到客户信用状况的因素用记分的 方法加以量化 从而使客户之间有了比较的基础 应收账款的管理与催收 建立应收账款的动态监控机制 经常对所持有的应收账款进行分 1 析 特别是对大额应收账款和核心客户进行跟踪分析 2 3 全程信用管理模式 企业全程信用管理是目前理论界比较前沿的 种管理模式 在信 用销售中有着广泛应用 全程信用管理指全面控制企业交易过程中各 个关键业务环节 从而控制客户风险 迅速提高应收账款回收率的方 法 全程信用管理模式概念示如图2 1 所示 霁主H 等警H 暮篙H 萎要H 裂萎H 嬲 圈 鳢 蜷 客户资信 调查技术 客户信用 分析技术 客户资信调查制度I1 客户授信制度 事前管理 事中管理 应收账款 管理技术 商账诊断 管理技术 应收账款监控制 事后管理 图2 1 全程信用管理模式概念示意图 林均跃 企业赊销与信用管理 上卷 下卷 M 川E 京 中国经济出版社t 2 0 0 0 2 3 1 客户资信调查制度 市场调查 企业生产经营适销对路的商品 可减少应收账款的发生额 因此 在应收账款发生前 首先要对市场进行调查 了解顾客的需求 减少 盲目性 对市场的调查研究工作必须有计划 有步骤地进行 在调查 前要做好准备 可从情况分析人手 确定问题之所在 然后 选择 培训调查研究人员 对调查得来的原始资料进行综合整理 区分鉴别 分析研究 最后提出调查报告 以此为基础 进行市场预测 这样才 能取得事半功倍的效果 资信调查 购进方的信用状况对应收账款的收回有较大的影响 企业在销售 之前 要对购进方进行资信调查 确定是否应对其赊销 资信调查分 为直接调查和间接调查两大类 直接调查是销方与被调查单位有直接 接触 通过询问 当面采访等方式获取第一手资料 能保证搜集的资 料的准确性和及时性 间接调查是销售方不与被调查单位当面接触 通过整理有关原始记录和核算资料 获取有用的信息 这些资料可通 过分析财务报表 借助信用评估等级报告 银行信用部门提供的服务 财税部门 工商管理部门 企业主管 证券交易部门 甚至有关书刊 杂志上的信息 通过一定的数理方法分析确定被调查单位的信用好 坏 信用调查的内容都有 客户的规模 效益 资金状况 资产状况 财务状况 经营能力 以往业务记录 客户