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user: 3. 两种模型的检验及比较 3.1. 研究样本与数据预处理 由于我国破产制度尚不完善，上市公司退出机制也不健全。因此研究时基本不可能以破产为标准，来判断一个公司是否处于财务危机状况。本文将财务困境确切地界定为公司状况异常而被“特别处理”，因此研究样本选择的是我国沪深两市各行业因连续亏损两年或三年而被标为ST的上市公司的股票数据和财务数据。其中股票数据选取的是2015年被标为ST的部分上市公司，以及财务状况正常的部分公司；财务数据选取的是上述公司在2014年的财务数据，主要包括从国泰安数据库下载的资产负债表、利润表上的部分指标，以及从东方财富网上查询的部分补充数据。 对样本数据的预处理主要是针对于财务数据的，在从股票数据中随机选取了9个在2015年被标为ST的上市公司，22个财务数据正常的公司后，从资产负债表、利润表中选取用于计算Z-score模型的五个变量的指标，最后用Excel表进行整理、计算。 3.2. Z-score模型的准确率(表2~表3) 在Excel表中进行计算并统计准确率，发生财务危机记为1，不发生记为0，处于灰色区域因此无法预测记为0.5。结果如表2所示。 3.3. BP神经网络模型 本文使用Python搭建神经网络模型，经试验，隐层大小至少为2，为1时难以达到较高的准确率，并且隐层较大时，模型收敛更快。使用标准BP算法(使用SGD)编程。 代码运行结果如下。 训练时间(秒)：0.3250。 预测结果(发生财务危机表示为True，不发生表示为False)： [True， True， True， True， True， True， True， True， True， False， False， False， True， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False， False]。 准确度(%)：96.77。 3.4. 两种模型的比较 对比两种模型的分类结果，显然神经网络的准确度更高。具体地讲，可以列出两种模型犯第一类、第二类错误的比率。 从表4中模型的误判效果来看，Z-score模型应用于我国上市公司的准确度并不高，其犯第一类错误(将陷入ST的公司误判为财务正常公司)、第二类错误(将财务状况良好的公司预测为财务困境)的概率都比较高，而神经网络模型犯第一类错误的几率接近于0，对ST公司的遗漏预警情况极少发生，且其犯第 Table 2 Sample data and predicted results of Z-score mode 编号 公司名称 X1 X2 X3 X4 X5 Y Z-score Y-pred 准确率 1 申科股份 0.0000 0.0000 0.0000 6.5120 0.2855 1 4.1899 0 38.7% 2 恒天海龙 0.0000 0.0000 0.0000 1.9020 0.5986 1 1.7338 1 3 酒鬼酒 0.0000 0.0000 0.0000 16.7475 0.1844 1 10.2311 0 4 泸天化 0.0000 0.0000 0.0000 0.4478 0.3167 1 0.5822 1 5 一汽夏利 0.0000 0.0000 0.0000 2.2268 0.4750 1 1.8063 0.5 6 中科云网 −0.0110 −1.0455 −0.6748 3.7132 0.5891 1 −0.8927 1 7 凤凰光学 0.0299 0.1346 −0.1431 312.6651 0.8289 1 188.1719 0 8 华锦股份 −0.2218 0.0187 −0.0441 0.6374 1.2702 1 1.2545 1 9 华控赛格 −0.3449 −3.7879 −0.2521 28.3604 0.1597 1 10.6254 0 10 飞亚达A 0.3358 0.2003 0.0253 2.5744 0.0296 0 2.3408 0.5 11 深圳能源 −0.0489 0.2774 0.0759 1.6034 0.3253 0 1.8641 0.5 12 富奥股份 0.1828 0.3416 0.0966 4.3844 0.6890 0 4.3293 0 13 神州数码 −0.0723 −1.8045 0.0329 11.1250 0.0060 0 4.1766 0 14 深南电A −0.0866 0.0603 −0.0827 1.8215 0.2441 0 1.0421 1 15 中洲控股 0.3796 0.1380 0.0305 0.9997 0.1884 0 1.5357 1 16 德赛电池 0.1550 0.1130 0.0853 2.2299 1.3666 0 3.3167 0 17 方大集团 0.1145 0.1089 0.0301 2.4981 0.5292 0 2.4119 0.5 18 深圳华强 0.0898 0.3851 0.1566 10.9283 0.6595 0 8.3736 0 19 中国长城 0.0591 0.0238 −0.0019 0.9226 1.9039 0 2.5363 0.5 20 海王生物 0.0160 −0.0757 0.0163 2.0384 1.0177 0 2.1976 0.5 21 天健集团 0.1980 0.1558 0.0511 1.7461 0.4805 0 2.1479 0.5 22 TCL集团 0.0808 0.0664 0.0550 0.6544 1.0878 0 1.8409 0.5 23 华数传媒 −0.1375 0.1726 0.0696 7.1916 0.4339 0 5.0509 0 24 东方市场 0.2370 0.3184 0.0779 8.7362 0.1970 0 6.4238 0 25 潍柴动力 0.1334 0.2409 0.0345 0.5852 0.1938 0 1.1542 1 26 华意压缩 0.1597 0.0599 0.0112 1.2862 0.2698 0 1.3515 1 27 沈阳机床 0.1018 0.0337 0.0032 0.4528 0.3879 0 0.8355 1 28 合肥百货 0.1047 0.2714 0.0788 1.8822 1.2544 0 3.1369 0 29 吉林化纤 −0.2359 −0.2118 −0.0016 3.3230 0.3112 0 1.7171 1 30 徐工机械 0.3432 0.2048 0.0111 1.2703 0.4768 0 1.9695 0.5 31 张家界 −0.0492 0.1103 0.1232 20.3401 0.7068 0 13.4056 0 表2. 样本数据及Z-score模型预测结果 Table 3 Distribution of sample companies’ Z-score valu Z-score 公司数(个) 准确率(%) Z ≥ 2.67 12 66.7 1.8 ≤ Z < 2.67 9 0 Z < 1.8 10 40.0 总体准确率(%) 38.7 表3. 样本公司的Z-score值分布 Table 4 Comparison of the two model 模型 第一类错误 第二类错误 误判率 Z-score 0.440 0.270 0.320 BP神经网络 0 0.045 0.032 表4. 两种模型的比较 二类错误的概率也很低。 不难推测，企业的财务状况是与构建模型所用的五个指标相关的，但这种相关一般都不是线性的，这个时候用线性模型预测自然很难得到好的准确度，而具有一个包含足够多神经元的隐层的多层前馈网络，能够以任意精度逼近任意复杂度的连续函数 [ 7 ] 。因此对于类似本文这样的问题，神经网络能充分显示出它的优势。