吳永影

(福建農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,福建 福州 350000)

小微企業(yè)在我國企業(yè)總數(shù)的占比很高,包括小型企業(yè)、微型企業(yè)、個體等規(guī)模較小的企業(yè)。相對于大型企業(yè),小微企業(yè)的運(yùn)行成本較低,不需要過于復(fù)雜的企業(yè)管理規(guī)劃,同時小微企業(yè)的生產(chǎn)機(jī)制也十分靈活,能夠根據(jù)市場變化進(jìn)行快速調(diào)整,快速適應(yīng)市場變化。正是因?yàn)樾∥⑵髽I(yè)的生產(chǎn)情況具有很強(qiáng)的動態(tài)變化性,所以它能夠更好地貼近人們的生產(chǎn)生活,因此存在較為激烈的行業(yè)競爭?，F(xiàn)今經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,市場變化多樣,為保證企業(yè)的正常運(yùn)行,需要對企業(yè)的風(fēng)險管理加以重視,其中,會計風(fēng)險更是重中之重。[1]會計風(fēng)險在小微企業(yè)的整個經(jīng)營過程中都占有重要地位,一旦出現(xiàn)問題,會給企業(yè)帶來極大的損失。然而,在現(xiàn)階段,大多數(shù)小微企業(yè)存在會計制度不夠完善,會計管理結(jié)構(gòu)不合理,會計工作監(jiān)督力度不夠等問題,從而影響到企業(yè)風(fēng)險管理工作的進(jìn)行。為此,提出了相應(yīng)的會計風(fēng)險預(yù)測方法,對小微企業(yè)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測,針對小微企業(yè)運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)的會計風(fēng)險制定相應(yīng)的解決措施。以往的風(fēng)險預(yù)測方法由于外界因素的影響,在實(shí)際應(yīng)用中會出現(xiàn)預(yù)測精度不高、預(yù)測時間過長等問題,很難滿足小微企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測需求。[2]因此,在上述背景下,不少研究學(xué)者針對風(fēng)險預(yù)測方法展開了研究,并提出了自己的想法。

通過對企業(yè)運(yùn)行特征進(jìn)行研究,在KPCA和XGBoost模型的作用下,篩選出企業(yè)風(fēng)險數(shù)據(jù)的特征指標(biāo),構(gòu)建相應(yīng)的風(fēng)險指標(biāo)體系,將構(gòu)建的風(fēng)險指標(biāo)作為基礎(chǔ),生成相應(yīng)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)風(fēng)險預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的預(yù)測精度不高[3]。通過采集相應(yīng)的風(fēng)險數(shù)據(jù),在分布構(gòu)造與合成的作用下,構(gòu)建相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測模型,對作戰(zhàn)意圖理解進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的風(fēng)險預(yù)測時間太長[4]。考慮到不均衡樣本會增加企業(yè)金融風(fēng)險的預(yù)測難度,因此針對樣本不均衡的問題,進(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)風(fēng)險數(shù)據(jù)的影響力,利用不斷增大特征閾值的方式篩選出更加具有代表性的企業(yè)風(fēng)險數(shù)據(jù)特征,實(shí)現(xiàn)對企業(yè)金融風(fēng)險的有效預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的預(yù)測成本過高[5]。

在前人研究的基礎(chǔ)上,本文基于模糊隨機(jī)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法。針對小微企業(yè)的實(shí)際情況,采集小微企業(yè)的會計風(fēng)險數(shù)據(jù),并提取出相應(yīng)的風(fēng)險數(shù)據(jù)特征,構(gòu)建小微企業(yè)會計風(fēng)險指標(biāo)體系,在模糊隨機(jī)方法的作用下,構(gòu)建相應(yīng)的會計風(fēng)險預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測。本文設(shè)計的方法能夠有效預(yù)測小微企業(yè)的會計風(fēng)險,根據(jù)預(yù)測結(jié)果,制定相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)防措施,保證了小微企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行。[6]同時,本文設(shè)計的方法能夠促進(jìn)企業(yè)的快速發(fā)展,對于相關(guān)行業(yè)的預(yù)測和發(fā)展具有一定的指導(dǎo)價值和研究意義。

1 小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法設(shè)計

1.1 構(gòu)建小微企業(yè)會計風(fēng)險指標(biāo)體系

為實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測,需要構(gòu)建相應(yīng)的小微企業(yè)會計風(fēng)險指標(biāo)體系。在構(gòu)建會計風(fēng)險指標(biāo)體系時,需要考慮會計風(fēng)險指標(biāo)體系的構(gòu)建原則,一般分為以下幾點(diǎn)：一是全面性原則,考慮到周圍環(huán)境對小微企業(yè)運(yùn)行狀況的影響,研究小微企業(yè)的未來發(fā)展趨勢;二是可比性原則,將小微企業(yè)中原本無法量化的狀況轉(zhuǎn)變成可計算的數(shù)據(jù);三是定性與定量相結(jié)合的原則,對能夠量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量處理,對無法量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行定性判斷[7];四是科學(xué)性原則,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。將上述四點(diǎn)原則作為會計風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建時的基礎(chǔ),對小微企業(yè)中多項(xiàng)會計指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建。其構(gòu)建的會計風(fēng)險指標(biāo)體系具體結(jié)果見表1。

表1 小微企業(yè)會計風(fēng)險指標(biāo)體系

如表1所示,在上述構(gòu)建的體系中,將會計風(fēng)險指標(biāo)分為負(fù)債、盈利、營業(yè)運(yùn)營、價值、現(xiàn)金獲取等五項(xiàng),從五個角度分別獲取相應(yīng)的二級指標(biāo),從而完成指標(biāo)的構(gòu)建。同時,為在后續(xù)的設(shè)計中能夠更好地使用上述指標(biāo),需要將上述指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以免指標(biāo)中存在維度不同的問題。[8]其標(biāo)準(zhǔn)化處理過程如式(1)所示：

(1)

1.2 基于模糊隨機(jī)方法的會計風(fēng)險預(yù)測模型

將上述制定的小微企業(yè)會計風(fēng)險指標(biāo)體系作為基礎(chǔ),構(gòu)建相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)測模型。在設(shè)計中,利用模糊隨機(jī)方法進(jìn)行會計風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建。具體應(yīng)用過程如圖1所示。

圖1 基于模糊隨機(jī)方法的會計風(fēng)險預(yù)測模型

如圖1所示,在構(gòu)建的模型中,通過對小微企業(yè)的分析和處理,得到會計風(fēng)險的點(diǎn)度中心性、接近中心性、介數(shù)中心性和業(yè)務(wù)中心性?？紤]到風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)的特殊性,在對其進(jìn)行描述的時候,將分析結(jié)果作為基礎(chǔ),并利用模糊隨機(jī)方法進(jìn)行指標(biāo)賦值,得到多指標(biāo)策略預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上,對該模型進(jìn)行重要性預(yù)測,并結(jié)合構(gòu)建的會計風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)體系,生成會計風(fēng)險預(yù)測模型。[10]在上述過程中,模糊隨機(jī)方法的應(yīng)用過程如式(2)所示：

(2)

在式(2)中,S(x)為模糊隨機(jī)函數(shù),s1、s2、d1、d2分別表示模糊隨機(jī)函數(shù)的模糊數(shù),x為模糊隨機(jī)函數(shù)的任意變量。對風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)進(jìn)行賦值,得到風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)的重要性矩陣。其矩陣具體描述如式(3)所示：

在式(3)中,G為在模糊隨機(jī)方法的作用下,生成的風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)重要性矩陣,E1(F1)、E1(Fs)、EN(F1)、EN(Fs)分別表示小微企業(yè)的重要性節(jié)點(diǎn)。將上述節(jié)點(diǎn)作為基礎(chǔ),先對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,根據(jù)處理的結(jié)果,計算出相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集,并對節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性預(yù)測,得到小微企業(yè)的重要性權(quán)重矩陣。[11]其具體計算過程如式(4)所示：

(4)

(5)

在式(5)中,Ri為預(yù)測矩陣,ri,nm為風(fēng)險預(yù)測指標(biāo)的權(quán)重值,Z為構(gòu)建的會計風(fēng)險預(yù)測模型。至此,基于模糊隨機(jī)方法的會計風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建完成。

1.3 實(shí)現(xiàn)小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測

在上述設(shè)計的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測。風(fēng)險預(yù)測流程如圖2所示。

圖2 風(fēng)險預(yù)測流程

如圖2所示,在上述風(fēng)險預(yù)測流程中,將構(gòu)建的風(fēng)險指標(biāo)體系和會計風(fēng)險預(yù)測模型作為基礎(chǔ),對風(fēng)險閾值進(jìn)行設(shè)定,對小微企業(yè)內(nèi)部會計風(fēng)險進(jìn)行分類和檢測。[13]根據(jù)分類結(jié)果,對企業(yè)內(nèi)部可能出現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行分類,對不同類型的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測,根據(jù)預(yù)測結(jié)果,計算不同風(fēng)險類型的預(yù)測值。再對計算出來的風(fēng)險預(yù)測值進(jìn)行判斷,判斷其是否超過設(shè)定的閾值,若超過,則會觸發(fā)相應(yīng)警報,提醒企業(yè)內(nèi)部人員風(fēng)險已經(jīng)出現(xiàn),應(yīng)立刻制定相應(yīng)的風(fēng)險防范措施,保證小微企業(yè)的正常運(yùn)行;若未超過,則說明當(dāng)前小微企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)正常。[14]在上述過程中,對小微企業(yè)的風(fēng)險進(jìn)行分類的過程如式(6)所示：

(6)

在式(6)中,Y(k)為風(fēng)險分類結(jié)果,θk、X為分類參數(shù)。通過式(6),得到企業(yè)風(fēng)險的分類結(jié)果,以此作為基礎(chǔ),計算出企業(yè)會計風(fēng)險的風(fēng)險預(yù)測值。具體計算過程如式(7)所示：

(7)

在式(7)中,g為企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測值,Ki為企業(yè)會計風(fēng)險的權(quán)重值。通過式(7),得到小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測值,根據(jù)預(yù)測結(jié)果,完成對小微企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測。[15]至此,基于模糊隨機(jī)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法設(shè)計完成。

2 實(shí)驗(yàn)測試

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證本設(shè)計的基于模糊隨機(jī)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果,進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)測試。在實(shí)驗(yàn)開始前,先對實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計。在本次實(shí)驗(yàn)中,實(shí)驗(yàn)環(huán)境主要包括兩部分,分別為開發(fā)環(huán)境和開發(fā)框架,其中,開發(fā)環(huán)境為PyCharm,在其中進(jìn)行相關(guān)模型的構(gòu)建,且包含多種算法,能夠滿足實(shí)驗(yàn)過程中的大部分需求。開發(fā)框架則為Tensorflow,能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)流圖的計算,且移植性非常好,能夠在筆記本、手機(jī)、服務(wù)器等多個平臺上使用。同時,在本次實(shí)驗(yàn)中,實(shí)驗(yàn)中使用的主機(jī)內(nèi)存為128GB,滿足實(shí)驗(yàn)過程中所需要內(nèi)存量大小。

在實(shí)驗(yàn)中,以某小微企業(yè)為例,進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)測試。采用某小微企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),將采集結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,并根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,進(jìn)行預(yù)處理。結(jié)果如圖3所示。

圖3 某小微企業(yè)的會計風(fēng)險數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

如圖3所示,由于受到采集環(huán)境的干擾,采集到的會計風(fēng)險數(shù)據(jù)較為雜亂,且數(shù)據(jù)波動較為頻繁,說明當(dāng)前數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不高,若直接使用,將會影響到最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因此,需要對其進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)噪聲已然被消除,且波動性不大,此時的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高,適合應(yīng)用于后續(xù)實(shí)驗(yàn)。此外,在本次實(shí)驗(yàn)中,為提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性,設(shè)置了對照實(shí)驗(yàn)。其中,本文設(shè)計的基于模糊隨機(jī)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法為方法1,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法為方法2,基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法為方法3。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

為驗(yàn)證三種方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果,實(shí)驗(yàn)以三種方法的預(yù)測準(zhǔn)確度為評價指標(biāo),對比三種方法的性能。在本次實(shí)驗(yàn)中,以某小微企業(yè)中30種風(fēng)險類型作為實(shí)驗(yàn)對象,利用三種方法對其預(yù)測,統(tǒng)計預(yù)測結(jié)果。結(jié)果如表2所示。

表2 三種方法的風(fēng)險預(yù)測結(jié)果

如表2所示,在對某小微企業(yè)30種類型的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測時,不同方法的預(yù)測效果不同。其中,方法1的預(yù)測準(zhǔn)確度平均為98.1%,方法2的預(yù)測準(zhǔn)確度平均為83.6%,方法3的預(yù)測準(zhǔn)確度平均為63.4%,可見,方法1的預(yù)測準(zhǔn)確度最高。因此,本文設(shè)計的基于模糊隨機(jī)方法的小微企業(yè)會計風(fēng)險預(yù)測方法在實(shí)際應(yīng)用中效果最好,有著較高的預(yù)測準(zhǔn)確度。

3 結(jié)論

綜上所述,本設(shè)計的方法在實(shí)際應(yīng)用中有著較好的效果,能夠準(zhǔn)確預(yù)測小微企業(yè)的會計風(fēng)險和風(fēng)險類型,讓企業(yè)有充足的時間制定相應(yīng)的防范措施,保證小微企業(yè)的正常運(yùn)行。同時,在本設(shè)計中,將構(gòu)建相應(yīng)的會計風(fēng)險指標(biāo)體系和會計風(fēng)險預(yù)測模型作為依據(jù),設(shè)定相應(yīng)的風(fēng)險閾值,通過計算小微企業(yè)會計風(fēng)險的預(yù)測值,對小微企業(yè)的會計風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測,提高了風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確率。