神經網絡在財務的應用第一頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡(Neuralnetwork，NNet)是人工智能中研究比較成熟的技術。神經網絡最早是由心理學家和神經生物學家提出的，旨在尋求和測試神經的計算模擬。神經網絡是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都與一個權值相連。在學習階段，通過不斷調整神經網絡的相連權值，使得能夠正確預測輸入樣本的正確類標號。第二頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡系統是由大量的、同時也是很簡單的處理單元(或稱神經元)廣泛的相互連接而形成的復雜網絡系統,在研究方法上強調綜合而非分解。一般認為,神經網絡系統是一個高度復雜的非線性動力學系統,除了具備非線性系統共性以外,更主要的是具備其自身的特點,即高維性、神經元之間的廣泛互連性、自適應性、自組織性等等。第三頁，共二十一頁，2022年，8月28日NNet神經網絡通常由輸入層、輸出層和隱藏層組成，輸入層的神經元個數等于樣本的特征數，輸出層就是分類判決層，它的神經元個數等于樣本的類別數。特點：對噪聲數據具有較高的承受能力，但訓練需要花費較長的時間。第四頁，共二十一頁，2022年，8月28日至今為止,學者們已經提出了多種神經網絡模型,如自適應共振理論模型(ART)、雪崩模型(AVA)、反向傳播模型(BP,一種多層結構的映射網絡,是目前應用最廣泛的一種神經網絡模型之一)、重復傳播模型(CPN)、感知機模型(PTR)、自組織映射模型(SOM)等等第五頁，共二十一頁，2022年，8月28日NNet目前最流行的神經網絡學習算法是：后向傳播算法（Back-propagation,BP）。它通過迭代地處理一組訓練樣本，將每個樣本的網絡預測與實際知道的類標號比較，進行學習。對于每個訓練樣本，修改連接權值，使得網絡預測與實際類之間的均方誤差最小。這種修改“后向”地進行,即由輸出層，經由每個隱藏層，到第一個隱藏層。第六頁，共二十一頁，2022年，8月28日BP算法基本步驟1．初始化網絡各層的權值及神經元閾值。（一個小的隨機數）2.

向前傳播輸入：對每一樣本，計算隱藏層和輸出層每個單元的凈輸入和輸出。

第七頁，共二十一頁，2022年，8月28日BP算法基本步驟3.后向傳播誤差

通過更新權值和偏置以反映網絡的預測誤差。

第八頁，共二十一頁，2022年，8月28日BP算法基本步驟終止條件：更新權值較小正確分類的樣本百分比超過預先指定的訓練周期（實踐中，權收斂可能需要數十萬個周期）

第九頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用在財務管理理論方面,應用神經網絡的典型例子有:IPOs(Jain和Nag,1995)以及IPO定價、衍生證券的定價與保值(Hutchinson,Lo和Poggio,1994),預測銀行破產(Tam和Kiang,1992),證券評級(Dudda和Shekhar,1988),對人工神經網絡績效進行比較判別分析(Yoon,Swales和Margavio,1993),破產預測(Fletcher和Goss,1993)等等[9]。簡而言之,該方法逐漸產生的普遍適應性歸結于其模式識別(patternrecognition)的基本技術。第十頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用神經網絡的預測功能使得其首先應用于財務危機預警將T-i年的財務指標輸入模型進行訓練，提取樣本特征；首先將ST公司和非ST以及各自對應的財務比率輸入神經網絡，

神經網絡能夠接收這些財務比率的特征，并將其作為輸入單元，通過特定的權值，連接到輸出單元，也就是通過這些財務比率進行分類。神經網絡的訓練就是調整權值，使其變大或變小，以達到更高的分類準確性。所以神經網絡模型需要經過反復的訓練，花費時間較長。神經網絡的訓練結果就是財務比率對分類結果的重要性，也就是哪些財務比率能夠顯著區分ST公司和非ST公司，而且還可以得到變量重要性的權值。這樣，就可以利用神經網絡去預測其他公司的分類。本文將展示神經網絡在財務預警分析中的分類能力，我們可以看到神經網絡模型在數據分類挖掘中的確具有較高的精度?，F有文獻的研究一般認為神經網絡的預測正確率更好第十一頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用神經網絡模型從本質上來說,是通過所給出的一系列輸入變量(獨立變量)對輸出變量的系統的模式識別方法,該方法獨立于數據的生成過程。進一步來說,神經網絡模型能夠處理大量的輸入變量,即使這些數據是有噪聲的(noisy)或是具有強相關性的。神經網絡模型的這些優勢是經典線性統計方法(以多元線性回歸模型為代表)所不具備的。因此，現在也逐漸應用到財務數據的分析和挖掘上。第十二頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用Clementine中的神經網絡第十三頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用在財務危機預警的基礎上，相關論文仍然借鑒了神經網絡在判別和預測上的功用《基于BP神經網絡的上市公司審計意見預測模型》——財會月刊文章將審計意見分為標準和非標準，基于BP神經網絡對審計意見進行預測，并認為神經網絡具有較好的預測效果輸出層閾值由網絡訓練自行確定，對網絡隱含層神經元的數目通過試錯法，通過不斷的嘗試增加神經元的數目來提高網絡的收斂速度和擬合能力，直到網絡的收斂速度達到最快，網絡輸出誤差滿足要求為止。通常確定隱含層神經元數目所使用的經驗公式為：（2p1+p2）1/2<p3<2p1+1，其中：p1為輸入節點數，p2為輸出節點數，p3為隱含層的神經元數目。第十四頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用《基于現金流信息結構的企業組織循環效率評價的神經網絡模型》——會計研究提出對企業組織循環效率具有顯著表征能力的現金流類財務指標,并據此構建基于現金流信息結構的企業組織循環效率評價的神經網絡模型多層BP神經網絡模型可以實現任意可實現的線性和非線性函數的映射,克服了Logistic回歸模型要求變量個數盡可能簡約及變量相互獨立的局限性,解決了現金流類指標具有高度相關性及非線性性的問題,因而,更適合作為企業組織循環效率的評價模型。第十五頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用《基于BP神經網絡的公允價值有用性評價》——中國管理信息化公允價值在上市公司的財務報表開始啟用，文章利用問卷調查，選取樣本對公允價值的相關性和可靠性進行評價。借助BP神經網絡工具對搜集的公允價值的相關性和可靠性評分進行訓練，得到各樣本的綜合結果第十六頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用《基于神經網絡的企業可持續發展力評價》建立一個包含7個因子的可持續發展能力評價指標體系，基于BP神經網絡建立企業可持續發展力評價模型第十七頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用《企業資本結構及其影響因素的關系研究》——系統工程應用神經網絡和多元線性回歸模型，比較兩個模型的SSE指標和Theil’s“U”系數神經網絡對于財務數據的處理也是一個新的研究方法和工具作者提出結構方程等也可以提供新的思路第十八頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應用《權證定價的BP神經網絡方法》——統計與決策文章采用BP和徑向基函數以及傳統BS模型預測三只權證的價格，使用平均誤差，均方誤差和平均絕對誤差進行模型評價發現神經網絡比傳統定價模型更優，而BP神經網絡預測結果不唯一，RBF預測效果較好第十九頁，共二十一頁，2022年，8月28日神經網絡在財務方向的應