淺談人工神經網絡在企業經濟預測與預警中的應用
經營管理
作者：廖育梅
摘 要：在當今商界，對企業進行相關預警管理，是企業管理體係中的重要一環，這是一種新型的模式，他借助於人工神經網絡係統，利用數學函數與相關模型，將外部情況納入企業活動管理範疇，量化的看待外界情況，從而有針對性的采取相關策略。這樣的管理使得企業的安全性有了明顯保障，但是因為人工神經網絡對於大多數企業來說還是一個未知領域，所以文本結合其原理對這一全新體係進行了簡要的說明與實例分析。
關鍵詞：人工神經網絡 企業經濟 預測
當代公司都處於劇烈的競爭之中，怎樣先人一步成為了管理過程中重要的一步。怎樣準確的預測企業的經濟變化，也成為了企業競爭過程中的核心，隻有掌握了企業未來的經濟發展狀況，才可以在當下采取相關措施進行有針對性的解決或者支持，進而幫助企業規避風險、增加效益。所以，人工神經網絡的出現勢在必得，它極大地提升了預測的效率和準確性，摒棄了舊時代的預測不準、不快、太難的先天弊端，使得企業經濟預測變得具有科學性和說服力。本文以此為切入點，將人工神經網絡引入企業經濟預測，結合相關實際，討論其原理和應用情況。
一、具體預測方法介紹
1.時序預測模式
當前，關於人工神經網絡對企業的預測，通常選擇數學函數模型，。但是因為神經網絡的複雜性和擬合難度大，更多的企業選擇基於神經網絡的時序模型。這樣的方法既能結合神經網絡的優勢，也可以進一步抵消由於神經網絡預測帶來的係統誤差，使得結果更加精準。而具體方法為利用神經網絡體係對時序進行數學模型建立之後，再將神經網絡係統中計算出的相對誤差拿出來作為一組基礎數據進而進行分析，想要徹底解除誤差的幹擾，應該同時建立多個網絡，平行的進行對比，這樣還可以提升預測精準度。
2.基於軟件數據處理的神經網絡預測
人工神經網絡的實現方法有很多種，但是不同的方法具有不同的優勢，他們統一的特點都是：學術性強、具有複雜性。其中，借助於計算機的方法最為盛行。因為它快速有效，具有可操作性和普及型，跟企業經濟實力沒有絕對關係，大部分企業選擇這一方法進行經濟預測，在這其中包括軟件數據、硬件技術對比等，利用軟件將企業近段時間經營數據收納後，運用擬定好的函數模型，快速的呈現出學科知識範疇下的企業經濟預測結果。而硬件技術也相對操作性較難，所以在目前的狀況下，絕大多數方案選擇的是軟件數據處理。
二、財務危機預警模型應用結果分析
人工神經係統中反複提到唯一變量分析模式，這個方法的優勢在於簡便、上手快、結果清晰明了、應用範疇廣。這樣的優點使得這個方法非常受到中小企業的歡迎。但是這一模式也有著非常大的弊端：首先，因為這個模式隻關注一個參考量，所以缺乏對全局的考量和其他微弱影響因素的關注，使得結果比較主觀。其次，唯一的變量會和其他變量之間產生衝突，無法準確判斷多個結果間的彼此聯係。最後，企業經濟預測是一個需要多方麵統籌的問題，僅僅使用一個變量參考缺乏說服力，需要提供詳細的企業財務數據與多個變量進行平衡計算。