浅谈人工神经网络在企业经济预测与预警中的应用

■廖育梅 新余学院

当代公司都处于剧烈的竞争之中，怎样先人一步成为了管理过程中重要的一步。怎样准确的预测企业的经济变化，也成为了企业竞争过程中的核心，只有掌握了企业未来的经济发展状况，才可以在当下采取相关措施进行有针对性的解决或者支持，进而帮助企业规避风险、增加效益。所以，人工神经网络的出现势在必得，它极大地提升了预测的效率和准确性，摒弃了旧时代的预测不准、不快、太难的先天弊端，使得企业经济预测变得具有科学性和说服力。本文以此为切入点，将人工神经网络引入企业经济预测，结合相关实际，讨论其原理和应用情况。

一、具体预测方法介绍

1.时序预测模式

当前，关于人工神经网络对企业的预测，通常选择数学函数模型，。但是因为神经网络的复杂性和拟合难度大，更多的企业选择基于神经网络的时序模型。这样的方法既能结合神经网络的优势，也可以进一步抵消由于神经网络预测带来的系统误差，使得结果更加精准。而具体方法为利用神经网络体系对时序进行数学模型建立之后，再将神经网络系统中计算出的相对误差拿出来作为一组基础数据进而进行分析，想要彻底解除误差的干扰，应该同时建立多个网络，平行的进行对比，这样还可以提升预测精准度。

2.基于软件数据处理的神经网络预测

人工神经网络的实现方法有很多种，但是不同的方法具有不同的优势，他们统一的特点都是：学术性强、具有复杂性。其中，借助于计算机的方法最为盛行。因为它快速有效，具有可操作性和普及型，跟企业经济实力没有绝对关系，大部分企业选择这一方法进行经济预测，在这其中包括软件数据、硬件技术对比等，利用软件将企业近段时间经营数据收纳后，运用拟定好的函数模型，快速的呈现出学科知识范畴下的企业经济预测结果。而硬件技术也相对操作性较难，所以在目前的状况下，绝大多数方案选择的是软件数据处理。

二、财务危机预警模型应用结果分析

人工神经系统中反复提到唯一变量分析模式，这个方法的优势在于简便、上手快、结果清晰明了、应用范畴广。这样的优点使得这个方法非常受到中小企业的欢迎。但是这一模式也有着非常大的弊端：首先，因为这个模式只关注一个参考量，所以缺乏对全局的考量和其他微弱影响因素的关注，使得结果比较主观。其次，唯一的变量会和其他变量之间产生冲突，无法准确判断多个结果间的彼此联系。最后，企业经济预测是一个需要多方面统筹的问题，仅仅使用一个变量参考缺乏说服力，需要提供详细的企业财务数据与多个变量进行平衡计算。

第一，即使唯一变量法简单易操作、方便处理数据，但是其经济预测精准度有待加强。人工神经网络是一个复杂高效的系统，必须保证数据的准确，只有在平时的财务处理过程中，根据企业自身的实际情况，将多项参考指标加入预测体系中，才可以提前知晓即将到来的经济形势变化。所以可将唯一变量法作为一项辅助手段，帮助主要的人工神经网络预测方式，双管齐下进行预测，能够取得更好的效果。

第二，因为我国国情，企业内部信息也相对缺乏真实可靠性，如果采用了唯一变量法，假使选用的变量具有有决定性意义而且企业自身容易出现纰漏，这样不仅不会取得良好的经济预测结果，反而会误导企业的发展走向后患无穷。所以应该在企业内部实行责任人员制度，即让相关责任和工作人员对应起来，让每方面的信息责任具体到人头上，有针对性的对企业内心信息进行管理，使得企业经济发展过程中每个部分都有据可依有人可查，不仅避免了相关信息的问题，而且能够帮助人工神经网络获得更准确的数据。

三、结论

经济发展的不确定性让基于人工神经系统的预测模式应运而生，其实根本不存在完全精准有效的预测方法，只不过是在以往数据的基础上结合相关实际，做出符合预期的预测，要想发挥出人工神经系统网络的优势，不仅需要不断加强企业内部管理，保证所用数据真实性可靠性，更需要企业自身开发出更多适合企业实际情况的预警措施。退一步说，企业或许根本不需要经济预测模式，他们应该注重怎样在经营管理活动中提高效率，在现有资源情况下规避相关风险，同时不影响经营状况。只有这样才能从根本上解决企业需要面对的问题，从而增强企业实力，完成更好的经济发展。

[1]王超,佘廉.人工神经网络在企业预警管理系统中的应用.武汉理工大学学报，2010年04期

[2]刘艳，杨鹏.基于ANN技术的企业经济预警系统的构建.暨南大学管理学院、广东金融学院工商管理系

[3]聂丽洁,张毅,樊丹丹.BP神经网络与因子分析的财务危机预警应用.2009年第27期

[4]基于人工神经网络的财务危机预警.现代商业，2007年第24期