基于案例推理（CBR）的科技型中小企业融资风险研究

蒋尹华　黄洪浪

摘要：文章尝试将人工智能中的CBR技术运用于企业融资风险的预测过程，采用案例推理的方法资风险预测管理推理流程，并分别从案例检索算法选择，特征权值确定等方面提出具体的实（CBR），在分析融资各项风险的基础上，通过构建企业融资风险预测管理案例库，建立融施方法，实现高科技中小企业的融资风险预测管理，为企业融资的各方提供决策依据。

关键词：融资风险；案例推理；中小企业融资

中图分类号：F276 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）03-0160-03

1 概述

高科技中小企业具有“技术性”和“中小规模”的特点，这种属性就必然成为其自身障碍，融资过程中面临更多困难。高科技中小企业其发展的最大瓶颈就是融资风险。对这类企业进行风险评估与分析，帮助企业实现财务结构的合理化，并尽可能获取合理的投资权益，对高新技术产业的发展和促进中国经济保持增长具有重要意义。

针对企业融资风险的分析，很多学者们通过定量的方法建立相关模型，建立股权资本期望报酬率服从正态分布下的融资风险定量模型；林志宏，董学晨通过研究基于粗糙集和熵模型的电力企业融资风险管理，同时从财务指标出发，评价企业融资风险状况；冯日欣从企业融资的基本途径出发，进而分析影响融资风险的决定因素，最后提出融资风险的衡量方法；CBR（Case-basedreasoning）方法，作为一个解决问题的方法，以模拟方式，以相似案例对当下问题进行求解，有助于提高效率和质量。郭艳红等人对基于案例推理的这种增量式的学习方法做了综述性的研究。温伟，杜云燕把CBR方法运用到珠江口土地利用变化的推测；周国柱采用案例推理方法建立解决船舶避碰问题的决策支持模型；戟晓峰，刘澜提出基于CBR方法的解决交通拥堵问题的模型，通过从案例库中找到最相似的案例和相应的处置方案，解决现实问题。在近些年的发展过程中，该模型的应用研究多集中于计算机数据分析与处理，利用软计算方法进行的系统优化与决策，分子生物学，机器人控制，地质勘测等工程理论方面，而对于经济管理领域却很少涉及，仅有的研究也只局限于生产链条的整体优化。

基于此，本文从企业管理实践的具体工作出发，探索CBR方法对于高科技中小企业融资风险预测方面所能发挥的重大作用。

2 基于CBR理论的高科技中小企业风险预测

图1 基于CBR方法的融资风险预测管理推理过程

高科技中小企业融风险管理的主要功能是，把各企业的风险控制量化标准的相关信息作为信息的输入，依据风险控制的相关属性与特征在案例库中寻找相关性较高的案例作比较，最后对输入案例的风险程度作出预测。各高科技中小企业之间在生产经营管理和外部环境方面具有典型的相似性，所面临的各项风险相对固定，决定了在企业融资风险方面必然存在相似性，同时，对于具有内在联系的各影响因素的相关程度在不同企业之间同样会表现出很大的相似性。显然，通过分析广泛的高科技中小企业融资过程中所面临风险的历史案例，可以指导性的解决当前企业的风险预测与控制的问题。基于CBR方法的高科技中小企业融资风险预测管理过程见图1所示。科技型中小企业融资风险属性通常包括但不限于以下各风险因素：支付风险，财务杠杆风险（DFL），企业运营活动风险，来自政府方面的风险，汇率风险，系统风险。

3 高科技中小企业风险的案例表示与案例检索

案例的表示必须要遵循一定的规则，形成规范的结构，以便于案例的检索和适配。在实际应用中，不可能做到案例库覆盖整个问题所有风险因素，只能做到尽可能去涵盖各个问题区域，本文根据风险管理基本思想，通过风险管控、案例问题域存储结构（如表1），通过拟定案例库中的属性，构建案例库管理模型，并对目前企业风险状况给予分析评估，预测风险，得出结果。

案例检索是从案例库中找出与当前案例相似的案例。科学的检索方法可以提高检索效率，保证检索质量。本文按照检索中的最近相邻原则，通过累加目标案例，检索案例库中案例的每个字段的相似度，进而计算出总体相似度。结合案例表示的本质，案例特征由各项特征属性组构成，通常先对案例属性进行比对，从各个比对点进行核算，进而汇总各项属性计算结果，最终汇总得出各案例间的相似度：

（1）数值型属性的相似度。设案例Ci与案例Cj的第k个属性值为数值属性，其属性值分别记为Vik和Vjk，对属性值进行归一化处理，使得Vik和Vjk∈[0，1]，则案例Ci和案例Cj的第k个属性值的相似度为：

式中，表示案例Ci和案例Cj在第k个属性上的距离绝对值，

（2）数值区间型属性的相似度。区间型属性可用模糊区间或模糊中心数表示，设案例Ci的第k个属性值Vik为数值区间型，Vik表示成模糊区间数的形式为，

其中和分别为区间下限值和上限值。案例Cj的第k个属性值Vjk表示为模糊区间数，对区间数进行归一化处理后，案例Ci和案例Cj的第k个属性值的相似

度为：

式中，表示案例Ci和案例Cj在第k个属性上的平均欧式距离，

（3）枚举型属性的相似度。枚举型属性的相似度计算相对简便，只要两个案例的属性值相同，两者的相似度为1，否则为0。

在计算出案例各属性值的相似度以后，就可以计算案例之间的相似度。由于各属性对案例整体上的相似度有不同的贡献，因此两个案例之间的相似度为：

式中，wk为第个属性的权重，且。

理论上，案例推理检索出的融资风险管理案例模型可以在企业初期进行融资风险的预估与判定，但实际需要解决的问题与模型必然存在相当差异。通过对案例进行修正与改进，以达到适应具体案例的目标。同时，通过不断修正调整每次案例预测的过程必然形成新的案例，这种自学习的过程促进了案例的积累与丰富，提高了企业系统解决问题的能力。

4 实例分析

以某中小技术型企业的上年度各项指标为基础进行该企业的融资风险程度预测，利用CBR方法推求适用的企业融资管理模型和方案。通过对企业年末财务报表的各项数据的提取，其特征可描述为

C={20，3，20，0.023，42，一般，0.02～0.04，一般}

通过初步检索，从案例库中得到一组与该企业各项风险控制指标基本相关的匹配案例，为了更加直观起见，初步检索出的案例用Ci表示，见表1。

计算案例的相似度的步骤如下：

（1）确定各特征属性的权重。用层次分析法计算出各特征属性的权重，见表2。

（2）计算各特征属性的相似度，首先对案例的特征属性值进行归一化处理，然后根据公式1～3分别计算各特征属性之间的相似度。以C0和C1为例，说明特征属性相似度的计算方法。

（3）计算案例相似度。得到案例各特征属性的相似度后，可由式（4）计算案例相似度。当前问题C0与C1之间的相似度为：。同理，可求得案例C0与其余案例各特征属性的相似度和案例间相似度，计算结果见表5。

表5给出了当前企业融资风险问题和从案例库中检索出来的5个案例之间的相似度，由表5中最后一列可以看出，当前融资风险预测问题与案例C5最相似（大于文本中给定的阈值0.95），因此该科技型中小企业的融资风险水平与企业C5的融资风险最为接近，我们可以近似的认为该企业的风险融资水平为。需要指出的是，如果没有相似度接近的特征属性，可以崇相似的较大的案例开始修正，先修正局部相似度，后调整整体相似度，已解决当前问题。

5 结语

为应对科技型中小企业融资困境，预测企业融资风险很有必要。本文尝试基于CBR方法预测评估企业融资风险，建立了基于CBR方法的融资风险预测管理推理流程（图1），并分别从算法选择和关键特征值分析，确定科学的方案，制定合理方法。实例证明CBR可以满足此类企业在融资过程中的风险预控要求，从成功的融资案例中进行比较分析，给出相对客观的风险预测水平，从而实现融资风险预测管理的智能化，知识化与科

学化。

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作者简介：蒋尹华（1987—），男，湖北公安人，供职于武汉工程大学教务处，讲师，博士，研究方向：人力资本与技术创新；黄洪浪（1972—），女，湖南长沙人，供职于北大纵横管理咨询有限公司，研究方向：人力资本与技术创新。