BP 神经网络在企业经济风险识别中的应用
基金项目：广西高等教育本科教学改革工程项目（重点项目）：“智能+”背景下财务管理课程群“三跨”虚拟教研室研究与实践（项目编号：2022JGZ189）；广西高校中青年教师科研基础能力提升项目：基于系统动力学的财务共享服务流程再造研究（项目编号：2020KY57023）校级研究生案例库建设项目《财务共享服务案例库》

李立成　张雷

作者简介：
李立成（1978—），男，四川平昌人，汉族，博士，桂林电子科技大学商学院，副教授，研究方向：会计信息化

    【摘要】随着市场环境的不断变化和竞争的加剧，企业面临着各种潜在的风险，如市场风险、信用风险、经营风险等。为了有效促进风险识别，BP 神经网络作为一种强大的人工神经网络模型，可以通过对历史数据和相关指标的分析，自动学习和建模，从而预测和识别潜在的经济风险。基于此，文章通过分析企业经济风险识别与BP 神经网络算法，重在探究 BP 神经网络在企业经济风险识别中的具体应用，以帮助其更好地预测和管理经济风险。
    【关键词】BP 神经网络；企业经济风险；风险识别；预测防范
一、引言
    企业经济的重要性不言而喻，无论是大型跨国公司还是小型创业企业，了解和管理经济风险对于其生存和发展都至关重要。经济风险的存在可能导致企业利润下降、资金流动性紧张甚至破产倒闭。因此，企业需要及时识别和应对潜在的风险，以保持经济运营的稳定性和可持续发展。
二、BP 神经网络算法
    BP 神经网络是一种常用的人工神经网络算法，被广泛应用于企业经济风险识别领域。该算法具有强大的学习和模式识别能力，能够通过对大量历史数据的学习和训练，发现数据中的潜在模式和规律。BP 神经网络算法基于反向传播原理，通过多层神经元之间的连接和权重调整来实现模式识别和预测。BP 神经网络算法的优势在于它能够处理复杂的非线性关系。由于现实世界中的经济风险通常具有非线性特征，传统的线性模型往往无法准确捕捉到其中的规律。而 BP 神经网络通过多层神经元之间的连接和权重调整，能够对非线性关系进行建模，从而提高风险识别的准确性。此外，BP 神经网络还能够适应大规模数据的分析和预测需求。随着企业经济数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法可能无法有效处理大量数据的特征和相互关系。而 BP神经网络可以通过大规模数据的学习和训练，自动发现其中的模式和规律，从而提供更准确的风险识别结果。
三、BP 神经网络在企业经济风险识别中的应用
    1. 数据预处理与特征选择
    在企业经济风险识别中，BP 神经网络广泛应用于数据预处理和特征选择的阶段。这些步骤对于构建准确的风险识别模型至关重要。在进行风险识别之前，需要对原始数据进行清洗、归一化和标准化等处理，以提高数据的质量和一致性。BP 神经网络在数据预处理中可以通过自动学习和适应性调整的能力，克服数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。它能够自动识别并消除不必要的数据干扰，从而提高数据的准确性和可靠性。此外，特征选择是为了从原始数据中选择最具有代表性和预测能力的特征，减少数据维度并提高模型的泛化能力。BP 神经网络通过自动学习和权重调整的过程，能够自动发现和利用数据中的相关特征，提取出最具信息量的特征用于风险识别。通过逐步训练和迭代优化，BP 神经网络能够根据特征的重要性对其进行排序，并选择对风险识别有关联性的特征。
    2. 风险分类与预测
    在企业经济风险识别中，BP 神经网络被广泛应用于风险分类和预测的任务。通过 BP 神经网络的学习和训练，可以构建准确的风险分类模型和预测模型，帮助企业快速准确地识别和评估不同类型的经济风险。BP 神经网络的前向传播和反向传播过程提供了有效的风险分类和预测机制。通过前向传播，BP 神经网络可以将输入数据传递到输出层，得到风险的分类结果。通过反向传播，BP 神经网络可以根据实际输出和期望输出之间的误差，调整连接权重和阈值，提高模型的预测准确性。在风险分类中，BP 神经网络能够对企业面临的风险进行准确地分类和归类。通过将大量的历史数据输入网络进行训练，BP 神经网络可以学习到风险的特征和模式，从而对未知数据进行分类。其非线性建模能力使得 BP 神经网络能够捕捉到不同风险之间的复杂关系，并将其归类为不同的风险类型。比如一个企业可能面临市场风险、信用风险、流动性风险等不同类型的风险。BP 神经网络可以根据输入的数据特征和权重调整，将企业所面临的风险准确地分类到相应的类别中。
    以 H 电子商务公司在市场需求波动风险的识别和预测应用为例，H 公司可以将过去几个季度的销售数据作为输入，经过 BP 神经网络的训练和优化，得到一个针对不同产品类别的销售预测模型。当市场需求出现波动时，H公司可以利用这个模型进行预测，以及时调整库存管理和生产计划，避免库存积压或缺货的问题。如果某个产品类别的需求出现下滑趋势，BP 神经网络可以预测到这一变化，并及时向相关部门发出预警，以便采取相应的市场营销策略来刺激需求。另外，BP 神经网络的非线性建模能力使得 H 公司能够发现潜在的市场需求变化和消费者行为的非线性关系。通过分析消费者购买历史和个人特征，BP 神经网络可以预测到消费者需求的季节性变化或特定事件引发的购买行为变化。基于这些预测结果，H 公司可以制定相应的促销活动和产品推荐策略，以满足消费者的需求，提高销售额和客户满意度。
    3. 信用评估与违约预测
    企业需要评估其客户或合作伙伴的信用状况，以便做出准确的决策和风险管理措施。BP 神经网络在信用评估中的应用可通过学习历史数据和特征，构建客户的信用评估模型，它可以处理非线性关系和复杂模式，捕捉到隐藏在数据中的信用和违约的特征。其反向传播算法可以根据实际输出和期望输出之间的误差，不断调整网络的权重和阈值，提高模型的预测准确性。在信用评估中，BP 神经网络可以通过学习客户的个人信息、财务状况、征信记录等数据，发现这些数据与客户信用状况之间的潜在关系。网络可以通过逐步训练和调整连接权重，将这些关系转化为信用评分或信用等级。此外，BP 神经网络通过学习历史违约案例和相关因素，BP 神经网络可以发现违约与个人或企业特征之间的关联性。网络可以通过学习违约案例中的模式和规律，对新的个人或企业进行违约风险的预测。
    例如 H 公司需要评估与其合作的供应商的信用状况以预测其违约概率，相关人员通过输入供应商的特征数据，如资产规模、盈利能力、偿债能力等，BP 神经网络可以学习到这些特征与供应商的信用状况之间的关系。模型的输出是一个信用评分，反映了供应商的信用水平。H 公司可以根据这个评分对供应商进行分类，如高信用、中信用和低信用等级，以便做出相应的合作决策。同时，通过输入供应商的历史数据，如违约记录、延期交货情况等，BP 神经网络可以学习到这些数据与供应商违约之间的模式和规律。模型输出的违约概率，对于评估供应商的违约风险具有参考价值。H 公司可以根据这个预测结果，制定相应的风险管理策略，如加强对违约风险较高供应商的监控，寻找备选供应商等。通过 BP 神经网络在信用评估与违约预测中的应用，H 公司可以更加准确地评估供应商的信用状况和违约风险。
    4. 欺诈检测与防范
    在企业经济风险识别中，欺诈行为是一项重要的挑战，可以对企业的财务稳定性和声誉造成严重影响。因此，有效的欺诈检测与防范措施至关重要。BP 神经网络作为一种强大的模式识别工具，在欺诈检测与防范中具有广泛的应用潜力。其非线性建模能力使其能够捕捉到欺诈行为背后的复杂模式和关联性。同时，BP 神经网络还能够自适应地学习和调整模型，以适应不断变化的欺诈手段和策略。BP 神经网络可以通过学习正常交易和欺诈交易之间的模式和规律，发现隐藏在数据中的欺诈特征。通过输入交易数据、客户信息等特征，它可以输出一个欺诈概率，用于评估交易是否存在欺诈风险。此外，BP 神经网络在欺诈防范中的应用可以帮助企业建立欺诈预警系统。通过监控实时交易数据并结合历史数据，BP 神经网络可以实时分析和判断交易的风险水平。当网络监测到异常模式或高风险交易时，系统可以立即发出预警并采取相应的行动。
    5. 市场趋势分析与预测
    市场趋势分析与预测在企业经济风险识别中起着关键作用，帮助企业把握市场动态、制定有效的经营策略，并做出明智的决策。BP 神经网络作为一种强大的数据分析工具，能够应用于市场趋势分析与预测，帮助企业更好地理解市场行为和未来发展趋势。BP 神经网络可以处理大量的非线性数据，并捕捉到复杂的市场关系和趋势，不受线性假设的限制。这使得它能够更准确地预测市场的未来走向和变化。同时，BP 神经网络能够适应不同类型的数据输入，包括定量数据和定性数据，使得市场因素的多样性能够得到考虑。在具体实践中，企业可以收集包括销售数据、消费者行为、竞争对手信息等在内的大量数据，并将其作为网络的输入。BP 神经网络可以通过学习这些数据与市场趋势之间的关系，发现潜在的模式和规律。模型的输出可以是市场趋势的预测结果，帮助企业洞察市场走向。
    6. 投资决策与风险管理
    投资决策是企业发展的关键环节之一，而风险管理则是保障企业利益和可持续发展的重要手段。BP 神经网络在这方面能够提供有力的决策支持和风险预警。相比传统的统计模型，BP 神经网络能够处理更加复杂和多变的数据，捕捉更多的非线性关系，从而提供更准确和全面的预测和决策支持。BP 神经网络可以用于投资项目的评估和选择，通过输入投资项目的关键指标和相关数据，BP 神经网络可以学习和识别不同投资项目之间的模式和规律。它可以通过分析历史投资数据、市场变化和相关经济因素等，来预测不同投资项目的潜在回报和风险水平。基于这些预测结果，企业可以做出明智的投资决策，选择具有潜力和可行性的投资项目，降低投资风险并提高回报率。以H 电子商务公司为例，该公司正在考虑投资一个新的物流系统来提升其供应链效率。为了评估该投资项目的可行性和回报潜力，BP 神经网络可以利用历史物流数据、市场需求预测和运输成本等关键指标进行训练和预测。通过分析网络的输出结果，公司可以获得该投资项目的预期收益、风险水平和潜在挑战。基于这些信息，公司可以更好地决策是否进行该投资，并制定相应的投资策略和计划。
四、结语
    在企业经济风险识别中，BP 神经网络的应用已经展现了巨大的潜力和价值。然而，BP 神经网络的应用也面临着一些挑战和限制，如数据的质量和可靠性、网络的结构和参数的选择，都需要经验和专业知识的指导。随着技术的不断进步和研究的深入，更加期待 BP 神经网络在风险识别领域的进一步创新和应用。通过合理利用 BP 神经网络，企业可以提高经济决策的准确性和效果，从而实现稳健的经营和可持续的发展。
参考文献
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