RAGA-PPC模型在企业财务分析中的应用

第２０卷　第６期　黑龙江八一农垦大学学报　２０（６）：ｌ０９～ｌｌ２　２００８年　ｌ２月　Ｊｏｕｍａｌ　ｏｆ　Ｈｅｉｌｏｎ西ｉａｎｇ　Ａｕｇｕｓｔ　Ｆｉｒｓｔ　Ｌａｎｄ　Ｒｅｃｌａｍａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｄｅｃ．２００８　文章编号：１００２—２０９０（２００８）０６—０ｌ０９—０４　ＲＡＧＡ—ＰＰＣ模型在企业财务分析中的应用　杨永英。董淑兰　（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，大庆ｌ６３３ｌ９）　摘要：投影寻踪模型在多维评价中有着广泛的用途，在介绍投影寻踪聚类模型中的一种——ＲＡＧＡ—ＰＰｃ模型的基础上，运用　该模型对黑龙江北大荒农业股份有限公司自上市以来的财务状况进行分析。结果表明，运用该模型不仅可以得到黑龙江北大　荒农业股份有限公司上市后财务状况评价，而且可以得到各分析时段和各个评价指标对黑龙江北大荒农业股份有限公司总体　财务状况影响的相关信息。　关键字：ＰＰＣ模型；ＲＡＧＡ；企业；财务分析　中图分类号：Ｆ’２２４．１２　文献标识码：Ａ　Ｔｈｅ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｂａｓｅｄ　Ｏｎ　ＲＡＧＡ—ＰＰＣ　ＭＯｄｅｌ　ＹａＩＩｇＹｏｎ　Ｉｌｇ＇Ｄ０ｎｇ　ｓｈｌｌｌａｎ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈｅｉｌ０ｎ自ｉａｎｇ　Ａｕｇｕｓｔ　ｒｓｔ　Ｌａｎｄ　Ｒｅｃｌａｍａｔｉ０ｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ），，Ｄａｑｉｎｇ　１６３３　１　９）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：　ｒｈｅ　Ｐｍｊｅｃｔｉ０ｎ　Ｐｕｒｓｕｉｔ　Ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｕｓｕａＵｙ　ｕｓｅｄ　ｔ０　ｔｈｅ　ｍｕｌｔｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａ１　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．　ｒｈｅ　ＲＡＧＡ—ＰＰＣ　Ｍｏｄｅｌ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｉｓ　ｏｎｅ　ｏｆ　ｔｌｌｅ　Ｐｍｊｅｃｔｉｏｎ　Ｐｕｒｓｕｉｔ　Ｃｌｕｓｔｅｒ　Ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　０ｆ　ｔｌｌｅ　Ｈｅｉｌｏｎ舀ｉａｎｇ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ｃｏｍｐａｎｙ　ｌｉｍｉｔｅｄ　ｓｊｎｃｅ　ｉｌ】ｉｓｆｅｄ　ｂｙ　ｉｆ．Ｔｈｅ　ｓｕｌｔ　ｎｏｔ　０ｎｌｙ　ｓｈｏｗｓ　ｕｓ　ｔｈｅ　ｅｖａｌｕａｔｉ０ｎ　ｏｆ　ｉｔｓ矗ｎａｎｃｉａｌ　ｓｊｔｕａｌｊ０ｎ　ｂｕ￡ａｌｓｏ　ｔｅ１１ｓ　ｕｓ　ｓ０ｍｅ　ｏ￡ｈｅｒ　ｒｅＪａｔｅｄ　ｉｎｆ０珊ａｔｉｏｎ　ａｂｏｕｔ　ｅｖｅｒｙ　ｐｅｒｉｏｄ　ａｎｄ　ｅｖｅｒｙ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｔａｒｇｅｔ’ｓ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｎ　ｉｔｓ　ｆｉｎａｎｃ蹦ｓｉｔｕａｔｉｏｎ．　Ｋｅｙ　ｗＯｒｄｓ：ＰＰＣ　ｍｏｄｅｌ；ＲＡＧＡ；ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ；ｆｉｎａｎｃｉａ１　ａｎａｌｙｓｉｓ　影响股票价值的因素有许多种，其中就有公司　的投影寻踪分类模型（ｐｒｏｊｅｃｔｉ０ｎ　ｐｕｒｓｕｉｔ　ｃ１ａｓｓｉ　ａｔｉｏｎ　的经营状况，要评价一个公司或企业的经营状况，就　ｍｏｄｅｌ，ＰＰＣ）。　需要对其进行分析，而财务状况分析是公司分析中　最为重要的一环。黑龙江北大荒农业股份有限公司　１．１　ＰＰＣ模型建模的数学过程　２００２年３月２９日获批在上海证券交易所上市，黑龙　投影寻踪（ＰＰ）是一种处理和分析高维数据的统　江北大荒农业股份有限公司上市后的财务状况如　计方法，是把高维数据投影到低维空间（一般为一维　何，是否值得现有的投资者追加投资或潜在的投资　或二维）上，并在低维空间研究能反映高维数据结构　者进行投资，本文在介绍ＲＡＧＡ—ＰＰｃ模型的原理及　或特征的投影特征值，从而达到在低维空间研究高　数学过程基础上尝试运用该模型对黑龙江北大荒农　维数据特征的目的。　业股份有限公司自上市以来的财务状况进行分析，　投影寻踪模型主要有投影寻踪聚类模型和投影　以期对投资者的理性投资有所帮助。　寻踪回归模型两种，投影寻踪聚类模型可对受多因　１　ＲＡＧＡ—ＰＰＣ模型介绍　素影响的数据样本进行特征分析和综合评价。　ＰＰＣ模型的建模过程可分４步进行　。　ＲＡＧＡ—ＰＰＣ模型是基于实数编码的加速遗传算　步骤ｌ：样本评价指标集的归一化处理。　法（ｒｅａｌ　ｃ０ｄｅｄ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇ０ｒｉｔｈｍ，ＲＡＧＡ）　设各指标值的样本集为　（　ｌ，２，…，ｎ　／＝　收稿日期：２０ｏ８＿０５一ｌ９　作者简介：杨永英（１９８ｌ一），女，黑龙江八一农垦大学２０ｏ６级硕士研究生。　通讯作者：董淑兰，副教授，硕士研究生导师，Ｅ—ｍａｉｌ：ｌａｎ０４５９＠１２６＿ｃ０ｍ。　ｌ１０　黑龙江八一农垦大学学报　ｐ　第２０卷　１，２，…，ｐｌ｝，其中　（　７）为第　个样本第　个指标值，　ｎ、ｐ分别为样本的个数（样本容量）和指标数目。为消　除各指标值的量纲和统一各指标的变化范围，采用　以下公式进行归一化处理。　｝／－　・、　／・、　约束条件：　．・．∑　）＝ｌ　Ｊ＝ｌ　步骤４：分类（优化排列）。　ｐ　对于越大越好的指标：　（　）＝旦　一，　十，．　．、　将步骤３得到的最佳投影方向ｎ　代人　（　）＝∑　Ｊ＝１　Ｖ，一　ｎＶ　／．、　（，）　（　√）后得到各样本的投影指　（　），再将　（　）进　，　对于越小越好的指标：　（　）＝　．　兰　ｔ　ｎｘＵ，一　ｎＵ，　行优劣排序。　１．２　ＲＡＧＡ最优解的获取原理嘲　式中：　—　）　）分别为第　个指标值的最大值和　为了避免多变量在同时寻优时陷人局部最优、　早熟或提前收敛，寻求不到真正的最优解。在应用　最小值，　（　，　）为指标特征值归一化序列。　步骤２：构造投影指标函数ｐ（ａ）。　投影指标函数：ｐ（０）＝＆・　式中：＆为投影值　（　）的标准差，　为投影值　（　）的局部密度，即：　ＰＰＣ模型时采用了基于实数编码的加速遗传算法　ＲＡＧＡ。这一加速遗传算法是利用简单遗传算法　（ｓｉｍｐｌｅ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇ０ｒｉｔｈｍ，ｓＧＡ）运行过程中搜索到　的优秀个体所囊括的空间来逐步优化变量的搜索空　＆＝　间，可使算法的寻优速度大大提高，即加速收敛速　度。　＝∑∑（　一ｒ（　√）・“（Ｒ—ｒ（　）　＝１ｊ＝１　２　利用ＲＡＧＡ—ＰＰＣ模型进行企业财务分析　本文利用ＲＡＧＡ—ＰＰＣ模型对黑龙江北大荒农业　股份有限公司上市后的财务状况进行分析。分析选　上　（　）＝　口　）　（　√）　』＝ｌ　式中：Ｅ（ｚ）为序列｛　（　）Ｉ　，２，…，　ｌ｝的平均数；０　（　）为投影方向；　（　）为Ｐ维数据在一维空间上的投　影值；　为局部密度的窗口半径，可以根据经验来确　定的指标包括：反映资产管理状况的流动资产周转　率和应收账款周转率、反映盈利能力的销售利润率　（％）、反映长期偿债能力的资产负债率（％）、反映短　期偿债能力的流动比率。黑龙江北大荒农业股份有　定；ｒ（　√）表示样本之间的距离，ｒ　Ｊ＝ｌｚ（　）　（，）１．　（￡）　为一单位阶跃函数，当￡≥０时，其值为１，当￡＜０时，　其函数值为０。　步骤３：优化投影指标函数。　最大化目标函数：ｍ似？９（０）＝＆・　限公司各半年的各个评价指标的数值见表ｌ（表中数　据由黑龙江北大荒农业股份有限公司公布的半年　报、年报中的数据计算得来）。　表１黑龙江北大荒农业股份有限公司的财务状况分析表　ｒｒａｂｌｅ　１　Ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｈｅｉｌｏｎ西ｉａｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　Ｃｏｍｐａｎｙ　ｌｉｍｉｔｅｄ　第６期　杨永英等：ＲＡＧＡ—ＰＰｃ模型在企业财务分析中的应用　由于流动比率、资产负债率均有一定的公认标　表ｌ中的数据进行调整，分别将表ｌ中的流动比率　准，一般认为一个企业的流动比率应在２左右、资产　数值减去２，资产负债率数值减去５０％，然后将所得　负债率应在５０％左右为宜，因此，为了便于分析，将　的差额取绝对值。调整后的数据见表２。　表２修改后的黑龙江北大荒农业股份有限公司的财务状况分析表　Ｔａｂｌｅ　２　Ｔｈｅ　ｒｅｖｉｓｅｄ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ａｎａ１ｙｓｉｓ　ｔａｂｌｅ　ｏｆ　Ｈｅｉ１ｏｎ西ｉａｎｇ　Ａ　ｃｕｌｔｕｒｅ　Ｃｏｍｐａｎｙ　ｌｉｍｉｔｅｄ　采用ＭＡＴＬＡＢ７．１编程处理数据，对上表中的数　据建立ＰＰＣ模型，选定父代初始种群规模为Ⅳ＝　４００，交叉概率Ｐｃ＝０．８０，优秀个体数目选定为２０　个，ａ＝０．０５，加速次数为ｌｌ，得出最大投影指标值为　Ｏ．３９６　Ｏ，最佳投影方向＝（０．０２５　５，０．７ｌ９　０，０＿０３ｌ　８，　０．６７９　５，Ｏ．１４０　２），求得不同公司的综合评价的投影值　ｚ　Ｕ）＝（１．５０５　８，１．４６６　２，１．４７８　８，１．Ｏ１３　２，０．８５９　３，　０．６７１　８，０．７１１　５，０．１０８　１，１．０３４　９，０－３７６　ｌ，０＿３６６　３，　０．４５Ｏ　５），将ｚ　（　）从大到小排列，可得各个样本（公　图１各评价指标（投影值）对总体影响程度分布图　司）的优劣排序，按序号排列为１＞３＞２＞９＞４＞５＞７＞６＞　Ｆｉｇ．１　ｅ　ｄｉｓｔ　ｕｔｉｏｎ　０ｆ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｔａｒｇｅｔ　１２＞１０＞ｌｌ＞８，可见第１个样本即黑龙江北大荒农业　（ｐｍｊｅｃｔｉｏｎ　ｖａｌｕｅ）　ｓ　ｉｍｐａｃｔ　０ｎ　ｏｖｅｒａＵ　股份有限公司２０ｏ２年上半年的财务状况的综合评　价最好，其次是样本３（黑龙江北大荒农业股份有限　传统的对公司财务状况评价使用的方法一般都　公司２００３年上半年），…最后是样本８（黑龙江北大　是杜邦分析法或改进的杜邦分析法，无论杜邦分析　荒农业股份有限公司２００５年下半年）。　法还是改进的杜邦分析法只对公司总的财务状况分　根据最佳投影方向，可以分析选定的各个评价　析，并且将评价的重点放在了公司的盈利能力上，忽　指标对黑龙江北大荒农业股份有限公司财务状况的　略了其他３个方面对公司总体财务状况的影响，而　影响程度，将　值进行排序，得到各个指标对黑龙江　基于ＲＡＧＡ的ＰＰＣ模型在对黑龙江北大荒农业股份　北大荒农业股份有限公司财务状况的影响程度，按　有限公司的财务状况进行评价，不仅得到了黑龙江　从大到下顺序排列依次为：２，４，５，３，ｌ。　北大荒农业股份有限公司不同半年份的综合的财务　各评价指标对黑龙江北大荒农业股份有限公司　状况，而且还得到了各个评价指标对黑龙江北大荒　总体影响程度可见图ｌ，黑龙江北大荒农业股份有限　农业股份有限公司总体评价的影响程度。　公司财务状况优劣顺序关系及投影方向即２００２～　另外，投影寻踪的方法是运用数学上的线、面、　２００７年各样本投影值分布可见图２。　平面维或整体维空间，将所有的数据向这些低维空　间投影，得到的是完全由原始数据构成的低维特征　ｌ１２　黑龙江八一农垦大学学报　第２０卷　值，保持了原始数据的结构特征，因此，运用投影寻　踪方法得到的结果也较准确，可靠性较高。　—　Ｎ　６Ｌ　　Ｌ　４　２Ｌ　　Ｌ　Ｏ　８　６　４　ｎ　２　０　　．半年份　图２各样本投影值分布图　Ｆｉｇ．２　Ｔｈｅ　ｄｉｓｔ　ｕｔｉ０ｎ　ｏｆ　ｓａｍｐ１ｅ　ｐｒ０ｊｅｃｔｉ０ｎ　ｖａｌｕｅ　３结论　年的财务状况２００６年上半年最好，２０ｏ６年下半年和　２００７年有所下滑。　周转率和流动资产周转率。　［２］赵雅丽，赵登远．ＰＰＣ低高度箱梁新技术在实践中的应用　年上半年开始财务状况开始有所改善…　皇三毫　　古要曼　：　，不过最近两　－从　竺　菇　，灌溉模　，……～……～一…一…Ｊ　县节水一　”～　。