【关键词】 风险预警系统;财务知识管理;本体
财务风险管理是企业风险管理的一个重要组成部分,是企业经营风险的集中体现。财务风险预警是财务风险管理发展的一个新阶段。财务风险预警的重点是抓住小范围、低程度的财务风险事件与财务状况变化,采取控制措施,防止小事件引发大风险而使企业陷入财务危机。21世纪的经济是世界经济一体化条件下的经济,是以知识决策为导向的经济。企业管理进入知识经济时代,企业的工作环境和工作内容都彻底发生了变化,知识管理的理念和方法不断渗透到财务管理中,为财务管理创新提供了机遇。而财务风险预警是一项重要的知识依赖的技术工作,在企业财务风险管理中如何引入知识管理的理念和方法,构建财务风险预警系统,帮助管理者准确地了解企业财务状况,指导风险应对工作的开展,从而降低经营风险,减少财务损失,是企业管理者关注的问题。本文运用知识本体(ontology)方法研究财务风险预警管理,探索科学化、智能化和系统化的财务风险预警机制。
一、基于知识本体的财务风险预警系统需求分析
财务风险预警系统是现代企业预测和防范风险的一个重要工具,它在收集大量相关信息的基础上,借助计算机技术、信息技术、概率论和模糊数学等方法,设定风险预警指标体系及其预警警戒线,捕捉和监视各种细微的迹象变动,对不同性质和程度的财务风险及时发出警报,提醒决策者及时采取防范和化解风险的措施。可见,财务风险预警系统建立的关键是如何有效地捕获企业内外部信息并形成有用的知识,有效的财务风险预警知识系统应满足如下四点需求。
一是信息收集与转换功能。财务风险预警知识系统应通过收集与企业经营相关的产业政策、国内外市场竞争状况、企业本身的各类财务信息和生产经营状况信息,并进行分析转换,按一定形式和规则存入知识库。
二是预警指标管理与更新功能。系统应建立起财务风险评价指标体系,并根据其中的评价指标计算公式,利用财务风险信息子系统提供的资料,计算出具体的指标值,供综合评价和预警使用。
三是财务风险综合评价功能。系统应根据已计算出的各种风险指标的值,利用各种科学的综合评价模型和预测模型,对企业目前的财务风险进行综合评价和对企业未来的风险进行预测。该功能是根据对企业运营过程跟踪、监测的结果,运用现代企业管理技术和企业诊断技术对企业财务状况的优劣作出判断,找出企业财务运行中潜在的危险。
四是财务风险报警功能。系统应根据已计算出的反映企业财务风险的风险指标值、综合评价值以及预测值,按照一定的报警模式发出不同程度的警报。
笔者在财务风险预警知识管理研究中引入本体的概念,本体原本是一个哲学上的概念,用于研究客观世界本质。在本体中概念的关系可以被描述得更加广泛、详细、深入和全面,通过对概念添加属性值,以及在属性与属性之间添加映射关系,一些不便描述的语义关系就可以清晰地描述出来。同时,在本体中可以使用形式语言,这就为实现知识检索创造了条件。在对财务风险预警知识形式化定义后,本体概念模型能够实现对财务风险预警知识理解的唯一性和精确性;另外,利用本体技术对知识的联系进行形式化映射,可以产生和约束新的知识规则,增加财务风险预警知识本体表示方法的实用性。
二、财务风险预警系统知识本体建模
通过分析财务风险预警领域知识的概念、关系和知识结构,采用分层次的思路建立财务风险预警领域本体,并分别对财务风险预警评价模型、指标体系和财务状况监控知识与案例进行形式化描述。本系统模型建立概念本体,评价模型本体、指标本体、资源本体和通讯本体等。下面以财务风险预警定量模型概念本体为例说明财务风险预警知识本体建模。
概念本体是用来描述某个领域内的一些基本概念和概念之间关系的本体,这些概念是被该领域内人们所共同认可的,概念是对事物认知的抽象,包含的内容很广,与模型相关的内容有:关系、函数、公理与实例等;关系表达了财务风险预警领域内概念间的互相作用,n个概念之间的关系可以表示为 r:cl×c2×…×cn;函数是一种特殊的概念关系,表示在n元关系中确定了n-1个概念,则第n个概念是唯一的,即f:cl×c2×…×cn-1cn;公理表示永远为真的概念,即真命题;实例是具体的模型元素。财务风险预警定量模型概念本体形式化定义如下。
co::=(fn,cc,r,ac,ic)。
其中,fn是领域名,cc是领域内的术语集,r是关系集,ac是公理集,ic是实例集。
r形式化为:r::=(ra,rc),ra是cc上的属性集,形式化为:ra::=(dc:identifier,dc:title,dc:creator,dc:description,dc:date),前缀dc表示重用dc元数据集中的标识符、题名、创建者、描述及日期元素;rc是术语间的关系集,rc域是cc1×cc1,形式化为:rc::=(subconceptof,superconceptof,ispartof,haspart,equal,pre,next),subconceptof和superconceptof
是包含和被包含的关系,ispartof和haspart是聚集关系,equal是等价关系,pre描述了概念和概念之间的直接前驱关系,next描述了概念和概念之间的直接后继关系。ac是公理集,ac形式化为:ac::=(subconceptofsuperconceptof-,ispartofhaspart-,prenext-,ispartofispartof*,hasparthaspart*,equalequal*,……),表达了subconceptof和superconc-
eptof,ispartof和haspart,pre和next都是逆反关系,ispartof和haspart和equal都是可传递的。ic形式化为:ic::=(ira,irc),ira是属性集实例,irc是概念的关系实例。
概念是对人类知识的抽象,概念本体是按照分类法来组织领域概念及其客观关系的,概念本体作为一类独立的本体存在,由领域专家或知识工程师管理。财务风险预警定量模型概念本体的描述说明如下:
fn=财务风险预警定量模型;
cc=(z计分模型,人工神经网络模型,多元逻辑(logit)模型,f计分模型……);
ira={(“prop1”,“z计分模型”,“z-score”,“通过将反映企业偿债能力的指标(x1,x4)、获利能力指标(x2,x3)和营运能力指标(x5)五种财务比率有机联系起来,综合分析预警企业财务风险。”),(“prop2”,“人工神经网络模型”,“artificial-neural-network”,“通过大量神经元的复杂连接,采用由底到顶的学习方法,以自组织和非线性动力学所形成的并列分布方式处理非语言化的财务模式信息,达到预警企业财务风险的目标”),……};
irc={subconceptof(财务风险预警定量模型,z计分模型),subconceptof(财务风险预警定量模型,人工神经网络模型),ispartof(z计分模型,函数形式),ispartof(z计分模型,参数指标),ispartof(人工神经网络模型,模型算法),ispartof(人工神经网络模型,输入矩阵),……}。
三、财务风险预警知识管理系统框架
通过分析基于本体的财务风险预警知识模型及需求,本文提出财务风险预警知识管理系统框架如图1所示。
基本的知识管理活动包括知识的创造、发现、存储和应用,财务风险预警知识管理将这些活动整合为财务风险预警知识的获取、财务风险预警知识的存储与推理、财务风险预警知识的应用与预警三个主要过程。财务风险预警以企业经营绩效为基础,充分认识财务风险的本质并在更广泛的领域内选择相关的预警指标,通过综合评价企业的财务状况进行预警。本财务风险预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个方面的评价构成,获利能力和偿债能力是公司财务评价的两大基本部分,而经济效率高低又直接体现了公司的经营管理水平,公司的发展潜力尤其值得重视,公司理财的目标是财富最大化,良好的财务风险预警系统不应仅仅关注目前的运营状况。在具体预警指标的选取方面,考虑到各指标间既能相互补充,又不重复,尽可能全面综合地反映公司运营状况,故每个预警模块各取两个最具代表性的指标。系统从定量和定性两个角度利用财务本体知识对企业财务风险进行评价,本体风险评价模型利用本体推理与财务知识库得出的各指标值,代入建立的财务风险综合评价模型,进行风险评估,具体的评价模型可根据风险案例库的匹配情况,选取合适的模型,如层次分析模型或模糊评价模型等。
在企业内外部信息集成与知识获取部分,利用本体技术、知识集成技术、多种检索技术,对财务风险预警知识进行数字化语义处理;系统按照本体论思想对知识进行分类标注,组织到知识库中,形成财务风险预警领域概念集;这种框架便于实现本体知识获取、存储、检索等功能,并方便财务风险预警知识集成、共享、发现和重用。本框架一方面从技术角度针对财务风险预警知识管理提出了全面的解决方案;另一方面,通过引入本体技术,本框架在一定程度上能够使知识提供者和知识需求者之间尽可能无歧议地相互理解,并且能够表达组织内知识提供者和知识需求者的原始思想。这将使得财务风险预警知识管理能够更广泛地应用于各种类型的组织中,为组织的财务风险管理在技术上提供支持。
企业财务风险管理是一项复杂的系统工程,随着知识经济时代的到来,信息革命和经济全球化的进程日趋加快,财务风险预警知识系统研究有着广阔的发展前景,日益被人们所关注。本文采用本体方法为财务风险预警领域知识建模,并提出基于本体的财务风险预警知识管理框架,但在财务风险预警知识表达与推理等方面需进一步研究。
【参考文献】
[1] 谷文林.企业财务风险预警研究综述[j].现代管理科学,2008(8).94-95.
[2] 于富生,张敏,姜付秀,任梦杰.公司治理影响公司财务风险吗?[j].会计研究,2008(10):52-59.
[3] 张友棠.基于内部控制的多维财务预警系统设计[j].财会月刊(会计版),2008(1):16-18.
[4] 彭润华,阳震青.基于xbrl的集团财务知识管理研究[j].会计之友,2009(3):31-33.
[5] segev a,gal a.enhancing portability with multilingual ontology-based knowledge management[j].decision support systems.2008,45(3):567-584.
【关键词】 风险预警系统;财务知识管理;本体
财务风险管理是企业风险管理的一个重要组成部分,是企业经营风险的集中体现。财务风险预警是财务风险管理发展的一个新阶段。财务风险预警的重点是抓住小范围、低程度的财务风险事件与财务状况变化,采取控制措施,防止小事件引发大风险而使企业陷入财务危机。21世纪的经济是世界经济一体化条件下的经济,是以知识决策为导向的经济。企业管理进入知识经济时代,企业的工作环境和工作内容都彻底发生了变化,知识管理的理念和方法不断渗透到财务管理中,为财务管理创新提供了机遇。而财务风险预警是一项重要的知识依赖的技术工作,在企业财务风险管理中如何引入知识管理的理念和方法,构建财务风险预警系统,帮助管理者准确地了解企业财务状况,指导风险应对工作的开展,从而降低经营风险,减少财务损失,是企业管理者关注的问题。本文运用知识本体(ontology)方法研究财务风险预警管理,探索科学化、智能化和系统化的财务风险预警机制。
一、基于知识本体的财务风险预警系统需求分析
财务风险预警系统是现代企业预测和防范风险的一个重要工具,它在收集大量相关信息的基础上,借助计算机技术、信息技术、概率论和模糊数学等方法,设定风险预警指标体系及其预警警戒线,捕捉和监视各种细微的迹象变动,对不同性质和程度的财务风险及时发出警报,提醒决策者及时采取防范和化解风险的措施。可见,财务风险预警系统建立的关键是如何有效地捕获企业内外部信息并形成有用的知识,有效的财务风险预警知识系统应满足如下四点需求。
一是信息收集与转换功能。财务风险预警知识系统应通过收集与企业经营相关的产业政策、国内外市场竞争状况、企业本身的各类财务信息和生产经营状况信息,并进行分析转换,按一定形式和规则存入知识库。
二是预警指标管理与更新功能。系统应建立起财务风险评价指标体系,并根据其中的评价指标计算公式,利用财务风险信息子系统提供的资料,计算出具体的指标值,供综合评价和预警使用。
三是财务风险综合评价功能。系统应根据已计算出的各种风险指标的值,利用各种科学的综合评价模型和预测模型,对企业目前的财务风险进行综合评价和对企业未来的风险进行预测。该功能是根据对企业运营过程跟踪、监测的结果,运用现代企业管理技术和企业诊断技术对企业财务状况的优劣作出判断,找出企业财务运行中潜在的危险。
四是财务风险报警功能。系统应根据已计算出的反映企业财务风险的风险指标值、综合评价值以及预测值,按照一定的报警模式发出不同程度的警报。
笔者在财务风险预警知识管理研究中引入本体的概念,本体原本是一个哲学上的概念,用于研究客观世界本质。在本体中概念的关系可以被描述得更加广泛、详细、深入和全面,通过对概念添加属性值,以及在属性与属性之间添加映射关系,一些不便描述的语义关系就可以清晰地描述出来。同时,在本体中可以使用形式语言,这就为实现知识检索创造了条件。在对财务风险预警知识形式化定义后,本体概念模型能够实现对财务风险预警知识理解的唯一性和精确性;另外,利用本体技术对知识的联系进行形式化映射,可以产生和约束新的知识规则,增加财务风险预警知识本体表示方法的实用性。
二、财务风险预警系统知识本体建模
通过分析财务风险预警领域知识的概念、关系和知识结构,采用分层次的思路建立财务风险预警领域本体,并分别对财务风险预警评价模型、指标体系和财务状况监控知识与案例进行形式化描述。本系统模型建立概念本体,评价模型本体、指标本体、资源本体和通讯本体等。下面以财务风险预警定量模型概念本体为例说明财务风险预警知识本体建模。
概念本体是用来描述某个领域内的一些基本概念和概念之间关系的本体,这些概念是被该领域内人们所共同认可的,概念是对事物认知的抽象,包含的内容很广,与模型相关的内容有:关系、函数、公理与实例等;关系表达了财务风险预警领域内概念间的互相作用,n个概念之间的关系可以表示为 R:Cl×C2×…×Cn;函数是一种特殊的概念关系,表示在n元关系中确定了n-1个概念,则第n个概念是唯一的,即F:Cl×C2×…×Cn-1Cn;公理表示永远为真的概念,即真命题;实例是具体的模型元素。财务风险预警定量模型概念本体形式化定义如下。
CO::=(Fn,Cc,R,Ac,Ic)。
其中,Fn是领域名,Cc是领域内的术语集,R是关系集,Ac是公理集,Ic是实例集。
R形式化为:R::=(Ra,Rc),Ra是Cc上的属性集,形式化为:Ra::=(dc:Identifier,dc:Title,dc:Creator,dc:Description,dc:Date),前缀dc表示重用DC元数据集中的标识符、题名、创建者、描述及日期元素;Rc是术语间的关系集,Rc域是Cc1×Cc1,形式化为:Rc::=(SubConceptOf,SuperConceptOf,IsPartOf,HasPart,Equal,Pre,Next),SubConceptOf和SuperConceptOf
是包含和被包含的关系,IsPartof和HasPart是聚集关系,Equal是等价关系,Pre描述了概念和概念之间的直接前驱关系,Next描述了概念和概念之间的直接后继关系。Ac是公理集,Ac形式化为:Ac::=(SubConceptOfSuperConceptOf-,IsPartOfHasPart-,PreNext-,IsPartOfIsPartof*,HasPartHasPart*,EqualEqual*,……),表达了SubConceptOf和SuperConc-
eptOf,IsPartOf和HasPart,Pre和Next都是逆反关系,IsPartOf和HasPart和Equal都是可传递的。Ic形式化为:Ic::=(IRa,IRc),IRa是属性集实例,IRc是概念的关系实例。
概念是对人类知识的抽象,概念本体是按照分类法来组织领域概念及其客观关系的,概念本体作为一类独立的本体存在,由领域专家或知识工程师管理。财务风险预警定量模型概念本体的描述说明如下:
Fn=财务风险预警定量模型;
Cc=(Z计分模型,人工神经网络模型,多元逻辑(logit)模型,F计分模型……);
IRa={(“Prop1”,“Z计分模型”,“Z-score”,“通过将反映企业偿债能力的指标(X1,X4)、获利能力指标(X2,X3)和营运能力指标(X5)五种财务比率有机联系起来,综合分析预警企业财务风险。”),(“Prop2”,“人工神经网络模型”,“Artificial-Neural-Network”,“通过大量神经元的复杂连接,采用由底到顶的学习方法,以自组织和非线性动力学所形成的并列分布方式处理非语言化的财务模式信息,达到预警企业财务风险的目标”),……};
IRc={SubConceptOf(财务风险预警定量模型,Z计分模型),SubConceptOf(财务风险预警定量模型,人工神经网络模型),IsPartOf(Z计分模型,函数形式),IsPartOf(Z计分模型,参数指标),IsPartOf(人工神经网络模型,模型算法),IsPartOf(人工神经网络模型,输入矩阵),……}。
三、财务风险预警知识管理系统框架
通过分析基于本体的财务风险预警知识模型及需求,本文提出财务风险预警知识管理系统框架如图1所示。
基本的知识管理活动包括知识的创造、发现、存储和应用,财务风险预警知识管理将这些活动整合为财务风险预警知识的获取、财务风险预警知识的存储与推理、财务风险预警知识的应用与预警三个主要过程。财务风险预警以企业经营绩效为基础,充分认识财务风险的本质并在更广泛的领域内选择相关的预警指标,通过综合评价企业的财务状况进行预警。本财务风险预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个方面的评价构成,获利能力和偿债能力是公司财务评价的两大基本部分,而经济效率高低又直接体现了公司的经营管理水平,公司的发展潜力尤其值得重视,公司理财的目标是财富最大化,良好的财务风险预警系统不应仅仅关注目前的运营状况。在具体预警指标的选取方面,考虑到各指标间既能相互补充,又不重复,尽可能全面综合地反映公司运营状况,故每个预警模块各取两个最具代表性的指标。系统从定量和定性两个角度利用财务本体知识对企业财务风险进行评价,本体风险评价模型利用本体推理与财务知识库得出的各指标值,代入建立的财务风险综合评价模型,进行风险评估,具体的评价模型可根据风险案例库的匹配情况,选取合适的模型,如层次分析模型或模糊评价模型等。
在企业内外部信息集成与知识获取部分,利用本体技术、知识集成技术、多种检索技术,对财务风险预警知识进行数字化语义处理;系统按照本体论思想对知识进行分类标注,组织到知识库中,形成财务风险预警领域概念集;这种框架便于实现本体知识获取、存储、检索等功能,并方便财务风险预警知识集成、共享、发现和重用。本框架一方面从技术角度针对财务风险预警知识管理提出了全面的解决方案;另一方面,通过引入本体技术,本框架在一定程度上能够使知识提供者和知识需求者之间尽可能无歧议地相互理解,并且能够表达组织内知识提供者和知识需求者的原始思想。这将使得财务风险预警知识管理能够更广泛地应用于各种类型的组织中,为组织的财务风险管理在技术上提供支持。
企业财务风险管理是一项复杂的系统工程,随着知识经济时代的到来,信息革命和经济全球化的进程日趋加快,财务风险预警知识系统研究有着广阔的发展前景,日益被人们所关注。本文采用本体方法为财务风险预警领域知识建模,并提出基于本体的财务风险预警知识管理框架,但在财务风险预警知识表达与推理等方面需进一步研究。
【参考文献】
[1] 谷文林.企业财务风险预警研究综述[J].现代管理科学,2008(8).94-95.
[2] 于富生,张敏,姜付秀,任梦杰.公司治理影响公司财务风险吗?[J].会计研究,2008(10):52-59.
[3] 张友棠.基于内部控制的多维财务预警系统设计[J].财会月刊(会计版),2008(1):16-18.
[4] 彭润华,阳震青.基于XBRL的集团财务知识管理研究[J].会计之友,2009(3):31-33.
[5] Segev A,Gal A.Enhancing portability with multilingual ontology-based knowledge management[J].Decision Support Systems.2008,45(3):567-584.
【论文关键词】风险预警系统财务知识管理本体
财务风险管理是企业风险管理的一个重要组成部分,是企业经营风险的集中体现。财务风险预警是财务风险管理发展的一个新阶段。财务风险预警的重点是抓住小范围、低程度的财务风险事件与财务状况变化,采取控制措施,防止小事件引发大风险而使企业陷入财务危机。21世纪的经济是世界经济一体化条件下的经济,是以知识决策为导向的经济。企业管理进入知识经济时代,企业的工作环境和工作内容都彻底发生了变化,知识管理的理念和方法不断渗透到财务管理中,为财务管理创新提供了机遇。而财务风险预警是一项重要的知识依赖的技术工作,在企业财务风险管理中如何引入知识管理的理念和方法,构建财务风险预警系统,帮助管理者准确地了解企业财务状况,指导风险应对工作的开展,从而降低经营风险,减少财务损失,是企业管理者关注的问题。本文运用知识本体(ontology)方法研究财务风险预警管理,探索科学化、智能化和系统化的财务风险预警机制。
一、基于知识本体的财务风险预警系统需求分析
财务风险预警系统是现代企业预测和防范风险的一个重要工具,它在收集大量相关信息的基础上,借助计算机技术、信息技术、概率论和模糊数学等方法,设定风险预警指标体系及其预警警戒线,捕捉和监视各种细微的迹象变动,对不同性质和程度的财务风险及时发出警报,提醒决策者及时采取防范和化解风险的措施。可见,财务风险预警系统建立的关键是如何有效地捕获企业内外部信息并形成有用的知识,有效的财务风险预警知识系统应满足如下四点需求。
一是信息收集与转换功能。财务风险预警知识系统应通过收集与企业经营相关的产业政策、国内外市场竞争状况、企业本身的各类财务信息和生产经营状况信息,并进行分析转换,按一定形式和规则存入知识库。
二是预警指标管理与更新功能。系统应建立起财务风险评价指标体系,并根据其中的评价指标计算公式,利用财务风险信息子系统提供的资料,计算出具体的指标值,供综合评价和预警使用。
三是财务风险综合评价功能。系统应根据已计算出的各种风险指标的值,利用各种科学的综合评价模型和预测模型,对企业目前的财务风险进行综合评价和对企业未来的风险进行预测。该功能是根据对企业运营过程跟踪、监测的结果,运用现代企业管理技术和企业诊断技术对企业财务状况的优劣作出判断,找出企业财务运行中潜在的危险。
四是财务风险报警功能。系统应根据已计算出的反映企业财务风险的风险指标值、综合评价值以及预测值,按照一定的报警模式发出不同程度的警报。
笔者在财务风险预警知识管理研究中引入本体的概念,本体原本是一个哲学上的概念,用于研究客观世界本质。在本体中概念的关系可以被描述得更加广泛、详细、深入和全面,通过对概念添加属性值,以及在属性与属性之间添加映射关系,一些不便描述的语义关系就可以清晰地描述出来。同时,在本体中可以使用形式语言,这就为实现知识检索创造了条件。在对财务风险预警知识形式化定义后,本体概念模型能够实现对财务风险预警知识理解的唯一性和精确性;另外,利用本体技术对知识的联系进行形式化映射,可以产生和约束新的知识规则,增加财务风险预警知识本体表示方法的实用性。
二、财务风险预警系统知识本体建模
通过分析财务风险预警领域知识的概念、关系和知识结构,采用分层次的思路建立财务风险预警领域本体,并分别对财务风险预警评价模型、指标体系和财务状况监控知识与案例进行形式化描述。本系统模型建立概念本体,评价模型本体、指标本体、资源本体和通讯本体等。下面以财务风险预警定量模型概念本体为例说明财务风险预警知识本体建模。
概念本体是用来描述某个领域内的一些基本概念和概念之间关系的本体,这些概念是被该领域内人们所共同认可的,概念是对事物认知的抽象,包含的内容很广,与模型相关的内容有:关系、函数、公理与实例等;关系表达了财务风险预警领域内概念间的互相作用,n个概念之间的关系可以表示为R:Cl×C2×…×Cn;函数是一种特殊的概念关系,表示在n元关系中确定了n-1个概念,则第n个概念是唯一的,即F:Cl×C2×…×Cn-1Cn;公理表示永远为真的概念,即真命题;实例是具体的模型元素。财务风险预警定量模型概念本体形式化定义如下。
CO::=(Fn,Cc,R,Ac,Ic)。
其中,Fn是领域名,Cc是领域内的术语集,R是关系集,Ac是公理集,Ic是实例集。
R形式化为:R::=(Ra,Rc),Ra是Cc上的属性集,形式化为:Ra::=(dc:Identifier,dc:Title,dc:Creator,dc:Description,dc:Date),前缀dc表示重用DC元数据集中的标识符、题名、创建者、描述及日期元素;Rc是术语间的关系集,Rc域是Cc1×Cc1,形式化为:Rc::=(SubConceptOf,SuperConceptOf,IsPartOf,HasPart,Equal,Pre,Next),SubConceptOf和SuperConceptOf
是包含和被包含的关系,IsPartof和HasPart是聚集关系,Equal是等价关系,Pre描述了概念和概念之间的直接前驱关系,Next描述了概念和概念之间的直接后继关系。Ac是公理集,Ac形式化为:Ac::=(SubConceptOfSuperConceptOf-,IsPartOfHasPart-,PreNext-,IsPartOfIsPartof*,HasPartHasPart*,EqualEqual*,……),表达了SubConceptOf和SuperConc-
eptOf,IsPartOf和HasPart,Pre和Next都是逆反关系,IsPartOf和HasPart和Equal都是可传递的。Ic形式化为:Ic::=(IRa,IRc),IRa是属性集实例,IRc是概念的关系实例。
概念是对人类知识的抽象,概念本体是按照分类法来组织领域概念及其客观关系的,概念本体作为一类独立的本体存在,由领域专家或知识工程师管理。财务风险预警定量模型概念本体的描述说明如下:
Fn=财务风险预警定量模型;
Cc=(Z计分模型,人工神经网络模型,多元逻辑(logit)模型,F计分模型……);
IRa={(“Prop1”,“Z计分模型”,“Z-score”,“通过将反映企业偿债能力的指标(X1,X4)、获利能力指标(X2,X3)和营运能力指标(X5)五种财务比率有机联系起来,综合分析预警企业财务风险。”),(“Prop2”,“人工神经网络模型”,“Artificial-Neural-Network”,“通过大量神经元的复杂连接,采用由底到顶的学习方法,以自组织和非线性动力学所形成的并列分布方式处理非语言化的财务模式信息,达到预警企业财务风险的目标”),……};
IRc={SubConceptOf(财务风险预警定量模型,Z计分模型),SubConceptOf(财务风险预警定量模型,人工神经网络模型),IsPartOf(Z计分模型,函数形式),IsPartOf(Z计分模型,参数指标),IsPartOf(人工神经网络模型,模型算法),IsPartOf(人工神经网络模型,输入矩阵),……}。
三、财务风险预警知识管理系统框架
通过分析基于本体的财务风险预警知识模型及需求,本文提出财务风险预警知识管理系统框架如图1所示。
基本的知识管理活动包括知识的创造、发现、存储和应用,财务风险预警知识管理将这些活动整合为财务风险预警知识的获取、财务风险预警知识的存储与推理、财务风险预警知识的应用与预警三个主要过程。财务风险预警以企业经营绩效为基础,充分认识财务风险的本质并在更广泛的领域内选择相关的预警指标,通过综合评价企业的财务状况进行预警。本财务风险预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个方面的评价构成,获利能力和偿债能力是公司财务评价的两大基本部分,而经济效率高低又直接体现了公司的经营管理水平,公司的发展潜力尤其值得重视,公司理财的目标是财富最大化,良好的财务风险预警系统不应仅仅关注目前的运营状况。在具体预警指标的选取方面,考虑到各指标间既能相互补充,又不重复,尽可能全面综合地反映公司运营状况,故每个预警模块各取两个最具代表性的指标。系统从定量和定性两个角度利用财务本体知识对企业财务风险进行评价,本体风险评价模型利用本体推理与财务知识库得出的各指标值,代入建立的财务风险综合评价模型,进行风险评估,具体的评价模型可根据风险案例库的匹配情况,选取合适的模型,如层次分析模型或模糊评价模型等。
民以食为天，食以安为先，食品安全事关乎每一个人的身体健康和生命安全。当前，食品安全问题已成为人民群众关注的焦点。近年来，频繁发生的食品安全事件凸显了我国在食品安全保障方面的能力不足。从大陆居民赴港购奶到赴港购米的现象中可以发现: 民众对食品的安全以及政府的食品安全监督能力均持不信任态度; 民众为了保障自身饮食安全采取了一种用脚投票的自力救济模式。显然，这种模式是不可持续或者不可能全面推广的。本文采取了破而不立的方式对食品安全风险警示的行政法治问题进行了梳理。作为一种重要的预警手段，食品安全风险警示应当在法治轨道上运行。解决食品安全问题的根本出路在于变危机应对为风险预防，全面提高食品安全监管能力和食品安全保障水平。
二、食品安全风险警示的两大理论争点
( 一) 争议背景: 食品安全风险警示的立法疏漏
随着食品安全问题日益突出，食品安全风险警示作为一种重要的风险预警手段出现在《食品安全法》中。《食品安全法》第82 条所规定的国家建立食品安全信息统一公布制度明确将食品安全风险警示信息纳入了需要统一公布的食品安全信息范畴; 《食品安全法实施条例》第48 条亦规定了设区的市级和县级人民政府在国务院卫生行政部门公布食品安全风险警示信息后的具体职责。值得注意的是，无论是《食品安全法》还是《食品安全法实施条例》都没有明确规定食品安全风险警示的具体内涵以及外在表现形式。为进一步规范食品安全信息公布行为，卫生部联合农业部、商务部、工商总局、质检总局、国家食品药品监管局制定了《食品安全信息公布管理办法》，该《办法》首次在立法上明确了食品安全风险警示信息的范围，即包括: 对食品存在或潜在的有毒有害因素进行预警的信息; 具有较高程度食品安全风险食品的风险警示信息。但是，食品安全风险警示的法律性质以及统一表达问题并未在立法中得以明确。不可否认，立法疏漏在某种程度上是源于理论界对这些问题共识缺乏，但从立法效果而言，立法缺憾又给理论界的继续争论提供了一定空间。
( 二) 表述争议: 差别概念抑或竞合概念
在食品安全风险规制的实践中，风险警示、消费警示、风险公告是较为常见的表述方式。这些是差别概念还是竞合概念，学术界目前还存有较大争议。有学者认为，这些概念是被不加区分的混淆使用，相关概念也缺乏法理上的明确阐释，并指出食品风险公告与食品安全风险警示在调整层面、信息来源、主体等方面存在区别 亦有学者认为食品安全消费警示与食品安全风险警示是最容易混淆的概念，两者在权限、法律性质均不相同。学者们对风险警示、消费警示、风险公告进行概念比较所得出结论反映了风险警示、消费警示、风险公告之间的一些差别。但有差别与差别概念之间并不必然划上等号。风险警示、消费警示、风险公告的上位概念是公共警告，风险警示、消费警示、风险公告统一于公共警告，即是行政机关或者其它政府机构对居民公开的声明，提示居民注意特定的工商业或者农业产品，或者其它现象。实际上，风险警示、消费警示、风险公告之间仅有形式差别，其行为模式与价值目标并无二致。《食品安全法》第82 条所规定的食品安全风险警示信息权的专属性仅是一种立法上的特殊安排，从内容上根本无法有效辨识食品安全风险警示、食品安全消费警示、食品安全风险公告。例如，食品药品监督管理部门抽检速冻饺子后公布抽检结果并向消费者发出警示，提醒大家慎买速冻饺子。从警示内容上看，这既可以被视为食品存在或潜在的有毒有害因素进行预警的信息( 风险警示) ，亦是食品药品监督管理部门依据职责而公布食品安全日常监督管理信息，而就消费者而言，食品药品监督管理部门公布抽检结果并发出警示，又是一种消费警示行为。事实上，早在《食品安全法》出台之前，实践中就已经存在着食品消费警示、食品安全预警信息、食品安全警示、食品安全风险提示、食品安全监管信息、食品安全风险预警通告等不同表述，这些表述只有形式上的不同，而无本质区别，它们的基本内核或价值目标均指向预警。因此，从某种意义上说这些不同的表述是竞合概念而非差异概念。
( 三) 属性之争: 法律行为抑或事实行为
食品安全风险警示是一种依职权作出的行政行为，但其具有何种法律属性亦是学术界争论的焦点。一种代表性观点将食品安全风险警示划归行政事实行为，认为: 食品风险公告应该属于行政事实行为食品风险公告客观上可能影响到第三方经营者的权利和义务，但是政府风险公告时并不具有为特定经营者设定权利义务的意思表示，而只是一种事实上的信息提供行为，经营者的损失只是客观上的事实结果。另一种代表性观点是将食品安全风险警示划归非类型化行政行为，即认为: 食品安全消费警示具有行为性质上的不确定性，并非是一种类型化的行政行为，而是属于非类型化行政行为的范畴，其性质上表现为行政法律行为、行政事实行为两种基本形态。当然，如果从食品安全违法事实公布的角度而言，食品安全风险警示又可被视为一种行政强制执行手段。
食品安全风险警示的法律属性之争的本质是食品安全风险警示行为的可诉性问题。从法治行政以及权力分立的原则出发，任何行政行为均应受到司法监督。当前，行政法学中的行政行为可诉性理论以及行政诉讼立法所圈定的行政诉讼受案范围只是一种实然状态而非应然状态。此外，行政事实行为是对行政相对人权利义务不产生任何影响的行为，而食品安全风险警示具有双重面向，法律效果并非单一，它取决于受众对象。有的风险警示对于消费者而言是一种风险提示，对于生产经营者则可能是一种销售禁令或信息惩罚。当然，食品安全风险警示行为所产生的负面效果未必是警示主体的主观意图，但就主观意图与客观效果相比较而言，法律更加关心的是行为及行为的结果。正如马克思所言对于法律来说，除了我的行为外，我是根本不存在的，我根本不是法律调整的对象，法律只调整主体的外在行为而不太关注主观意图。因而不能以行为主体的主观意图作为界定食品安全风险警示行为法律属性的标准。例如，在好心办了坏事的情形中，好心并不非坏事的绝对免责事由。而且，如若仅以主观意图来判断食品安全风险警示行为可诉性，那么可能会造成一种可怕的后果: 行政机关以主观善意的食品安全风险警示之名，行主观恶意的信息惩罚之实。因此，本文认为: 在现有理论框架下，食品安全风险警示具有复合属性，并非是一种性质单一的行政行为; 某一特定食品安全风险警示行为的法律属性应依据行政行为理论并结合警示行为的具体情况判定。
三、食品安全风险警示的行政立法问题
( 一) 配套立法问题
当前，我国食品安全风险警示的立法密度不强，配套立法不健全。《食品安全法》第82 条确立了食品安全风险警示制度，但检视我国现行的行政立法，食品安全风险警示的出镜率并不高，就食品安全风险警示问题的专门性立法亦尚未出台。仅有《食品安全法实施条例》( 行政法规) 《食品安全信息公布管理办法》《进出口食品安全管理办法》( 部门规章) 以及少数地方规章提及食品安全风险警示。关于食品安全风险警示的主体权限、启动条件、跨部门协调联动机制、社会协同、法律责任等问题的配套立法尚未全面跟进，因此，当前要不断完善食品安全风险警示的配套立法工作，健全食品安全风险警示的立法体系，以充分发挥食品安全风险警示的作用，提高食品安全预警能力。加强食品安全风险警示的配套立法工作，首先要在行政法规层面出台一部专门性法规《食品安全风险警示条例》，全面规范食品安全风险警示行为; 其次，在部门规章层面，卫生部、国家食品药品监管局、质检总局、工商总局等部门要加强食品安全风险警示办法的联合立法工作; 第三，在地方性规章层面，各省级人民政府应根据本地实际出台食品安全风险警示的具体操作性规定，内容尽量详尽、细化。另外，各地政府还应在《食品安全事故应急预案》中加强食品安全事故应急响与食品安全风险警示手段之间的联结性。
( 二) 不确定性法律概念
法律的形式特征之一就是确定性，确定性是法律适用的必然要求。但不确定法律概念在法律用语中，随处可见，甚至较确定法律概念为数更多。不确定性法律概念是指未明确表示而具有流动的特征之法律概念，其包含一个确定的概念核心以及一个多多少少广泛不清的概念，公共利益、夜间、有毒有害、数额巨大等均属于不确定性法律概念的范畴。在食品安全风险规制领域，风险的不确定性在一定程度上影响了食品安全立法的不确定性。《食品安全法》及配套立法的法律用语中存在许多不确定性法律概念，例如，《食品安全法》多用可能一词描述风险难以确定的状态，共有八条使用了一词，与该法配套的《食品安全法实施条例》有七条使用了可能一词。《食品安全信息公布管理办法》虽然首次在立法上对食品安全风险警示信息进行了界定，但潜在、较高程度等不确定性法律概念的存在消解了食品安全风险警示信息的概念内涵与外延。何为潜在的有毒有害因素以及较高程度食品安全风险需要通过立法进一步阐明，从而使不确定性法律概念得以具体化，具有可操作性。这种阐明主要有三种方式: 一是通过立法或立法解释进一步明确上述不确定性法律概念; 二是在立法中赋予监管机关不确定性法律概念的行政解释权; 三是在立法中确立不确定性法律概念司法释明模式，通过司法途径阐明不确定性法律概念的具体内涵。
( 三) 立法冲突问题
《食品安全信息公布管理办法》中列举的两类食品安全风险警示信息( 对食品存在或潜在的有毒有害因素进行预警的信息; 具有较高程度食品安全风险食品的风险警示信息) 之间存在语义冲突，这种语义冲突使得食品安全风险警示信息的内涵充满了模糊性。潜在的有毒有害因素强调的是食品安全的无风险性，即只要有风险，就要风险警示信息; 而较高程度食品安全风险强调的是风险管理的效益性，即具有较小程度食品安全风险食品无需警示信息，正如，桑斯坦所言如果规制成本也很小的话，一种相对微小的风险有可能要求规制; 如果规制成本巨大，那即使风险是巨大的，可能最好的办法也是对其不加规制。一种合理的规制制度并不孤立地考虑风险的大小，而是将风险与排除风险的成本相比较进行考虑[8]。由此观之，潜在的有毒有害因素与较高程度食品安全风险之间是存在矛盾的，这种矛盾的存在使得我们无法明白立法者的真实意思，而行政执法实践中的食品安全风险警示信息范围也变得模糊不清。因此，后续立法工作不仅要解决不确定性法律概念问题，而且还要解决矛盾表述所引起法律概念的模糊性问题。
四、食品安全风险警示的行政实施问题
( 一) 食品安全风险警示的价值冲突
食品安全风险警示的制度价值在于为广大民众提供一种生存照顾。职能主体的食品安全监管时间与空间范围明显扩大。但职责的时空变化打破了原来的价值均衡格局，食品安全风险警示在保障人民生命健康权、财产权等权利的同时亦可能会侵犯企业的营业自由。风险的盖然性特征使得食品安全风险警示并不是一种证据确凿的可靠决策。而企业营业自由则可能会成为行政主体进行食品安全风险警示决策的牺牲品。生存照顾与营业自由之间的冲突实质上是公共利益与个人利益之间的冲突。公共利益与个人利益之间的冲突源于人们对法律制度的不同需求。当现有法律不能同时满足各种不同需求时，冲突就不可避免。这种价值冲突不像法律冲突一种可以通过法的位阶原则、新法优于旧法原则、特别法优于一般法原则予以调整。公共利益与个人利益之间没有位序、新旧、特殊性区别，公共利益并不必然优于个人利益。因此，行政机关在食品安全风险警示存在价值平衡难题。在现有规则下，行政机关自身往往无法解决这一难题。较为可能的办法是通过立法细化食品安全风险警示的时间条件、空间范围、事实条件、权限规定以及责任条款等，在综合考虑主体之间的特定情形、需求和利益，从而找到维护公共利益与保障私人利益之间的最佳结合点。
( 二) 食品安全风险警示主体多元冲突
食品安全风险警示主体多元不利于食品安全风险警示制度预期功能的实现。我国《食品安全法》第4 条的规定，国务院卫生行政部门承担食品安全综合协调职责，国务院质量监督、工商行政管理和国家食品药品监督管理部门依照本法和国务院规定的职责，分别对食品生产、食品流通、餐饮服务活动实施监督管理。因此，我国在食品安全监督管理方面采用多元监督模式。虽然，《食品安全法》第82 条明确规定: 食品安全风险警示信息由国务院卫生行政部门统一公布，但是国务院质量监督、工商行政管理和国家食品药品监督管理等部门亦有根据各自职责公布食品安全日常监督管理信息的义务，食品安全风险警示还有消费警示、食品安全黑名单、食品安全风险公告等孪生兄弟。且《食品安全法》第82 条还规定: 食品安全风险警示信息影响限于特定区域的，也可以由有关省、自治区、直辖市人民政府卫生行政部门公布。由此，我国在食品安全风险警示主体上形成了一种央地共治的多元主体模式。这种多元风险警示模式可能会加强食品安全警示密度，实现人多力量大的效果，但这是一种可能性，因为多元警示模式也可能出现三个和尚没水喝的结局。因此，有必要重新梳理各行政部门在食品安全监督的权限，形成一物一权的品种专属管理模式，将风险警示权责条理化以避免行政机关在食品安全风险警示过程中的积极冲突与消极冲突。
关键词：云模型；基坑工程；风险预警
中图分类号：TB
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）13019702
0引言
随着基坑开挖规模和深度的增大以及地质环境的复杂多样性，基坑工程施工风险性逐步增加，严重威胁到施工人员安全与邻近建筑物安全。
在利用实际监测数据的基础上，如何对基坑工程施工风险进行预警是一个亟待解决的问题。文献[1]提出了复杂环境中基坑安全风险预警标准设计方法，但没有针对基坑主要风险事故给出相应的预警方法。文献[2]对深基坑工程开挖期的主要风险事故发生的概率和后果进行了分级，但概率、风险度和权重等均由专家确定，风险预警结果过于主观。文献[3]提出了以风险跟踪和风险预警为主导的风险控制方法，但方法仍以主观估计法为主，没有充分利用监测数据，本文提出一种基于云模型的模糊综合预警方法，在利用实际监测数据的基础上，对基坑工程风险进行预警。
1基坑工程安全风险预警指标
预警指标的选取需要选择可以监测的定量指标，才可实现实时预警的目标。
基坑工程开挖时容易出现两类严重事故，即塌方和流沙事故。本文给出的方法适用于对两类事故分别进行预警，对两类主要事故分别给出预警指标。文献[4]给出了两类基坑风险事故的警兆，根据事故警兆，选择预警指标。
塌方是指边坡意外塌陷，当土坡受力超过其土层结构粘结力时，就发生塌陷。任何土质的边坡都可能塌陷，但塌陷的发生和范围等与土质结构、土中含水量，雨季及含水量高的软土塌方风险大。可以监测的重要预警指标有地下水位、土的渗透性、土的含水量、抗剪强度、土的应力、降雨量。
流沙是在基坑开挖至一定深度（一般在地下水位以下）并采用坑内抽水方式时，出现坑底或坑侧不断有大量砂土涌出的现象。可以监测的预警指标有粘粒含量、粉粒含量、土的不均匀系数、土的天然孔隙比、土的天然含水量、基坑挖深超过水位线的深度。
2模糊综合预警的基本原理
模糊综合预警是较常用的预警方法。该方法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的预警对象做出一个综合预警结果，常规步骤如下：
（1）建立预警指标集，用U={u1，u2，…，un}表示。（2）建立警度判断集，即由评价者对预警对象可能做出的各种总的评价结果的集合，用V={v1，v2，…，vn}表示。（3）进行单指标评价。请N位专家对单个指标进行评价，设xij（k）是第K个专家认为的评价对象按第i个因素Ui获得第j个评语vj的隶属度，得到平均隶属度rij=∑nk=1x（k）ij/N，由此可以得到隶属度矩阵R=（rij）n×m。（4）确定权重集A=（a1，a2，…，an）。（5）利用模糊合成算子计算B=A。R=（b1，b2，…，bn）。根据最大隶属度原则，选择集合B中最大值bi所对应（v1，v2，…，vn）的vi作为最终预警结果。
模糊综合预警结果清晰，系统性强，适合各种非确定性问题的解决，但常规的模糊综合预警对专家经验依赖较强，因此得到的预警结果有较强的主观性，缺乏对定量数据的利用。而且无论从评价论域的选择到综合隶属度矩阵的产生都存在模糊性与随机性，例如在基坑工程风险预警中，土的天然含水率大于30%，则有可能发生流沙事故，这种事故判断难免存在偶然、随机因素。如果专家数量较少，模糊性与随机性将不能得到很好的体现。本文使用云模型弥补常规模糊综合预警模型的不足，以云模型代替隶属函数，兼顾随机性与模糊性，且利用定量数据不采用专家评分的方式得到隶属度矩阵。
3基于云模型的模糊综合预警模型构建
3.1云模型的基本原理
1995年，我国学者李德毅教授提出云模型解决了传统方法难以兼顾随机性与模糊性的难题，其核心即定性语言值与定量化表示之间的转化。云的基本概念如下：U为确定数值代表的定量论域，T为U上的定性概念，元素x（x∈U）是定性概念T的一次随机实现，x对T的隶属度μ（x）∈[0，1]是一个有稳定倾向的随机数，则T在论域U到区间[0，1]上的映射在数域空间上的分布即成为云。若U为一维论域，每一个x的在论域空间坐标及其对概念的确定度的数值对即为一个云滴。云模型的整体特性可用Ex（期望值）、En（熵）和He（超熵）这3个数值来表征，它们能够定量化反映定性知识的特性。Ex（期望值）表示的是定性概念在论域的中心值，En（熵）反应论域中可以被定性概念所接受的数值范围，熵越大定性概念越模糊。He（超熵）是熵的熵，代表了云滴的离散程度。
3.2基于云模型的模糊综合预警模型
云模型通过云发生器来实现定性概念与定量数据的相互转换。用硬件固化或软件模块化的云模型的生成算法即云发生器（Cloud generator，简称CG）。本文主要利用正向云发生器和X条件云发生器，对算法进行介绍。
（1）以En为期望，He2为方差随机生成一个正态分布数Eni，记为Eni=NORM（Eni，He2）。
（2）以Ex为期望，Eni2为方差随机生成一个正态分布数xi，记为xi=NORM（Ex，Eni2）。
（3）计算μi=e-（xi-Ex）22Eni2。重复步骤（1）-（3），直到产生满足要求的N个云滴。
X条件云发生器在正向云发生器的基础上，固定条件x=x0并生成云滴。即只运行正向云发生器算法的（1）和（3）步，得到的云滴为drop（x0，μi），其中：
μi=e-（x0-Ex）22Eni2
本文使用云模型弥补常规模糊综合预警模型的不足，以云模型代替隶属函数，兼顾随机性与模糊性，且利用定量数据不采用专家评分的方式得到隶属度矩阵。
对步骤（3）进行改进，采用云模型理论计算评价因素的隶属度。设预警指标i（i=l，2，…，n）对应的等级j（j=l，2，…，m）的上、下边界值为xij1，则因素i对应的等级j这一定性概念可以用正态云模型表示。Heij反应的是云滴的凝聚程度，可以通过经验取值。
Exij=x1ij+x2ij/2（1）
Enij=x1ij-x2ij/4（2）
对于每个预警指标，以（Exij，Enij，Heij）为参数，以指标监测值为x0运行X条件云发生器N次，计算此监测数据隶属于每个等级的平均隶属度rij。
rij=∑Nk=1rkij/N（3）
4算例
以某基坑工程流沙事故风险预警为例，说明基于云模型的模糊综合预警方法在基坑工程风险预警中的应用。根据相关地质研究与专家经验，确定预警区间，见表1。根据式（1）-（2）计算各预警区间的云模型参数，见表2。
将各指标的实测数据作为X条件云发生器中的确定值x0，针对每个数据对应的不同预警等级，运行matlab软件程序100次，采用公式（3）计算出不同预警等级下的平均隶属度值，见表3。
表1流沙事故预警指标预警区间
预警指标无警轻警重警
粘粒含量d1d1>30%10%≤d1≤30%d1105≤Cu≤10Cu
基坑挖深超过水位线的深度（m）hh0.5
表2流沙事故各预警指标对应预警区间的云模型参数
预警指标无警轻警重警
粘粒含量d1（0.65，0.175，0.01）（0.2，0.05，0.01）（0.05，0.075，0.01）
粉粒含量d2
（0.05，0.025，5.90.01）
（0.425，0.1625，0.01）
（0.875，0.0625，0.01）土的不均匀系数Cu
（15，2.5，0.02）
（7.5，1.25，0.02）
（2.5，1.25，0.
02）土的天然孔隙比e
（0.375，0.1875，0.015）
（0.825，0.0375，0.015）
（0.95，0.025，0.015）土的天然含水量w
（0.1，0.05，0.01）
（0.25，0.025，0.01）
（0.65，0.175，0.01）基坑挖深超过水位线深度（m）h
（0.15，0.075，0.009）
（0.4，0.05， 0.009）
（0.65，0.075，0.009）
表3流沙事故各预警指标实测数据及对应
预警区间的平均隶属度值
预警指标实测数据无警轻警重警
粘粒含量d10.110.0990.21940.7297
粉粒含量d2
0.68
0.0000
0.2938
0.0122
土的不均匀系数Cu
5.9
0.0013
0.4394
0.0246
土的天然孔隙比e
0.75
0.1374
0.1337
0.0000
土的天然含水量w
27%
0.0076
0.7127
0.0919
基坑挖深超过水位线的深度（m）h
0.52
0.0000
0.0978
0.2204
由层次分析法计算得到各指标权重w={0.1277，0.0858，0.1087，0.1868，0.2152，0.2758}。利用各指标的权重以及平均隶属度矩阵Z可进行模糊转换得出流沙事故风险预警集V{无警，轻警，重警}中各预警等级的综合隶属度分别为0.0401，0.3063，0.1775。根据最大隶属度原则可知安全风险预警等级为轻警。
5结论
借鉴云模型的特点和优势对基坑工程风险进行预警，从而得到预警等级。
基于云模型的模糊综合预警法可以有效减少人的主观判断的随机性等因素对预警结果的影响，利用云模型构建的隶属度函数能够充分表征风险因素风险度的模糊性和随机性，从而使预警结果更加客观准确。
参考文献
[1]顾雷雨，黄宏伟，陈伟等.复杂环境中基坑施工安全风险预警标准[J].岩石力学与工程学报，2014，（33）：41534162.
[2]叶俊能，刘干斌.宁波地区深基坑工程施工预警指标及风险评估研究[J].地下空间与工程学报，2012，（8）：13961402.
[3]刘俊岩，李仁安，任峰.基于监测的深基坑工程风险管理研究[J].武汉理工大学学报，2009，31（15）：6165.
关键词:信用风险;支持结构模型;概念模型;支持系统
文章编号:1003-4625(2006)08-0003-03中图分类号:F832.33 文献标识码:A
Abstract: Corresponding to the present research on commercial bank risk early-warning mainly focusing on risk measuring and lacking the early-warning process mechanism and model study, the author conducts an analysis on the life cycle of commercial bank risk, proposes the logic process and supporting system of commercial bank risk early-warning by combining enterprise early-warning theory, and finally exhibits some practical examples.
Key words: credit risk; support structure model; conception model; support system
[收稿日期]2006-06
注:本研究得到国家自然科学基金,广西自然科学基金(桂科青:0542033)以及湖北省人文社科重点研究基地现代信息管理研究中心资助｡
[作者简介]毛锦(1970-),男,河南原阳人,高级经济师,博士研究生;周鹏(1981-),男,湖北武汉人,硕士研究生;蔡淑琴(1955-),女,湖南长沙人,博士生导师｡
一､引言
商业银行是经营风险的组织,能否很好地管理信用风险将关系到商业银行的生存和发展｡现有对信用风险管理的研究,不论是5C法､Z-Score还是KVM模型等,都倾向判断信用风险的大小｡这些研究的方向沿着“逐步求精”的思想,从判别信用风险的相对大小到判别信用风险的绝对大小｡然而,信用风险的大小是内外部环境不断变化的,具有易变性;同时它也随时间而不断变化,具有时变性｡虽然,对单一时间点信用风险的研究在信用风险研究中,可以度量及比较信用风险的大小,但在商业银行信用风险管理的实务中,还需要解决什么时间､由什么依据决定需要对信用风险进行度量,以及对度量结果采取怎样避险措施的问题｡
对预警(Early-Warning)的研究最早来源于军事,指通过预警飞机､预警雷达等工具提前发现､分析和判断敌人的进攻信号,并把这种信号的威胁程度传递给指挥部门,以提前采取应对措施｡在经济领域,穆尔首先采用多种指标综合方法构建美国宏观经济预警系统｡在信用风险管理方面,首先将信用风险预警和将预警系统(EWS)的概念应用到信用风险管理的是Fisk,预警被认为是对风险的提前预测｡将预警理论应用到信用风险预警,现有的研究大多集中在对单一时间点､信用风险大小转化成预警级别的研究,如基于人工神经网络的信用风险预警､基于灰色模型的信用风险预警等等｡这些研究从本质上看都是对信用风险度量方法的应用和延伸,缺乏对信用风险整个生命周期内预警的研究｡
本文通过对商业银行信用风险生命周期的研究,结合企业预警理论,研究商业银行信用风险预警的三个阶段,在分析商业银行信用风险预警各个阶段的目标和实现步骤的基础上,研究信用风险预警的概念模型,最后运用系统分析的方法,研究商业银行信用风险预警支持系统的系统结构｡
二､信用风险的生命周期和信用风险预警的过程
传统的信用风险定义为包括借款人､债券发行人或金融交易对方在内的交易对手由于各种原因不能完全履约致使金融机构､投资人或交易对方遭受损失的可能性｡从狭义上讲,信用风险就指信贷风险｡通过对风险概念的梳理,从风险承担者(即商业银行)的角度来看,信用风险即由于交易对手是否违约的最终结果和商业银行认为交易对手是否违约之间的偏差,这种差异可能对商业银行造成损失｡
信贷交易是产生信用风险的一种交易,商业银行的交易对手即贷款人｡根据贷款人借贷的实际情况,对一个贷款人信用风险产生到结束的时间阶段可以用图1表示｡该过程一直持续到借贷合同到期,贷款人做出是否违约的决策为止,即信贷交易信用风险的生命周期｡在生命周期内,商业银行如果始终认为贷款人一定不会违约的话,贷款人是否违约的事实和商业银行对贷款人是否违约的预期存在差距,这种差距可能导致商业银行的损失,即信用风险｡因此信用风险管理应该覆盖信用风险的生命周期(T)｡
企业预警管理理论的基本方法,即通过监测并预控造成各种经营风险和管理失误的致错环境,通过对致错环境中各种内部和外部主要致错因素(行为)进行有效的测评,进而控制错误的发生或发展,把失误控制在早期,把各种经营风险降到最低限度｡对于商业银行信用风险的预警,也需要在信息的时效性范围之内,及时地从作为信用风险的表现和影响因素的外部环境中获取信息,根据获取到的信息,筛选到可能影响商业银行交易对手或是交易对手信用风险大小变更的信息以及这些信息所对应的交易对手;针对所发现的交易对手,重新度量其信用风险,得到交易对手的信用风险大小;根据评估出的交易对手和他们的信用风险大小,从众多应对策略中选取合适的应对策略并实施｡因此,将信用风险预警分解成如下三个预警阶段:环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)､信用风险度量阶段(P_e)､制定应对策略阶段(P_s)｡
其中:P_d阶段在整个信用风险的生命周期中持续工作,仅当P_d阶段发现交易对手信用风险变化的信号或可能影响信用风险预警的交易对手信息和环境信息时,才触发信用风险度量阶段通过获取交易对手的财务数据或金融市场数据使用专家系统､记分模型或定量模型等信用风险度量模型来度量其信用风险的大小;仅当P_e阶段度量出的信用风险值大于某一个阈值,才进入P_s阶段｡这样商业银行就完成了一次信用风险预警的全部过程｡在T内,可能重复着一个或多个这样的信用风险预警过程｡
三､信用风险预警的概念模型
商业银行信用风险包括两个确定的直接参与者,即商业银行(L)和交易对手(B)｡若把自然的选择(N)当成一个间接的参与人,则商业银行信用风险预警中的参与人(P)可以表示如下:
P=(L,B,N) (1)
(一)信用风险预警各阶段目标和子过程
从L的视角,分析在信用风险各个阶段的需求和信息交互｡
(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)
该阶段的任务是从N和B中发现可能导致信用风险变化的信息以及这些信息所影响的B｡为了实现这个目的,L要在整个信用风险的生命周期中持续从B和L获取信息｡由于信息量非常巨大,而且所获取的信息可能由于不具备有用性､时效性和真实性等等要求,需要对获取的信息进行筛选｡并且,当单独的信息并不能直接发现信用风险,需要通过信息组合起来才能发现信用风险｡如发现某个B｀的贷款在时间t｀内到期并不能发现其信用风险变更,发现它在其他商业银行的贷款在时间t｀内到期也不能说明其信用风险变更,然而这两条信息组合则意味着由于B｀要同时偿还多笔贷款而可能产生现金的不足｡筛选､组合后的信息转换成知识,和L的所有B进行匹配,得到其信用风险可能受影响的一部分交易对手B+(B+∈B)｡该阶段中,信息主要从N和B向L流动,由于在B和L之间的博弈中,信息不对称对B有利,因此N是主要的信息来源｡该阶段向下一阶段输出B+和相关的知识｡
(2)信用风险度量阶段(P_e)
该阶段的任务是根据P_d输出的B+和相关的知识,选择满足合理性和准确性的信用风险度量模型和方法度量其信用风险的大小｡该阶段的核心任务是选择并运行信用风险的度量模型｡该阶段通过度量模型的选择､输入数据的获取､模型运行和度量结果的输出四个子过程来实现其核心任务｡该阶段中,信息主要从N和B流动,和上一阶段不同的是,由于直接获取用于度量信用风险的财务和金融数据,该阶段主要的信息来源是B｡该阶段的输出为B+的信用风险度量结果｡
(3)制定应对策略阶段(P_s)
该阶段的任务是根据P_e输出的B+的信用风险度量结果,判定是否超过阈值,并选择或制定L的应对策略并加以实施,以避免由于信用风险的变更而引起的损失｡该阶段的核心任务是选择并实施信用风险应对策略｡该阶段的子过程有:判断是否超过阈值､风险应对策略的选择､策略的实施｡
(二)信用风险预警的概念模型
综合前面提出的信用风险预警的逻辑过程分析､参与者分析和信用风险影响因素分析,三阶段信用风险预警的概念模型如图3所示｡
四､信用风险预警支持系统
(一)信用风险预警系统需求分析
对于信用风险预警而言,其目标是得出何时对B采用何种度量方法和模型进行信用风险度量,并且对度量结果需要采用何种措施来避免可能的损失｡根据前面对信用风险预警三个阶段的分析,可以提出三个信用风险预警阶段的功能需求｡
(1)环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)
该阶段的功能需求:信息获取､知识组合和筛选､与交易对手匹配､输出B?和相关知识｡该阶段从各种国家的､行业的､商业､企业自身相关的信息系统和WEB网站中获取信息,向下一阶段P_e输出可能发生信用风险的交易对手和相关联知识｡
(2)信用风险度量阶段(P_e)
该阶段的功能需求:模型选择､输入数据的获取､模型运行､输出度量结果｡该阶段接受P_d阶段输入的交易对手和相关联知识,向P_e输出交易对手的信用风险度量值｡
(3)制定应对策略阶段(P_s)
该阶段的功能需求:判断是否超过阈值､应对策略选择､策略的实施｡该阶段接受P_e输入的交易对手信用风险度量值,输出应对策略｡
(二)信用风险预警系统框架模型
根据信用风险预警三阶段的功能需求分析,信用风险预警支持系统的框架模型如图4所示｡
五､案例分析
本文以商业银行B在成功收回A公司巨额逾期贷款本息及全部追偿费用一案为例,具体阐述商业银行信用风险预警过程｡A公司是一家当地知名企业,因承建某国家重点建设项目,而先后获得包括B以及另一银行的亿元贷款,资金来源充足,B经贷前考察向其发放了贷款｡
图5模拟了商业银行B通过信用风险预警的三个阶段,及时发现A公司信用风险的变化､并加以度量和采取措施的过程｡在P_d阶段,B行从直接信息来源获取了要求B行贷款展期而账户内并未筹集足够还贷资金的信息,并从银行同业获取了A公司在近三个月内在数家银行多笔数量较大的贷款将先后到期的信息｡通过这些信息的组合,发现的知识指向了A公司在到期时可能现金不足;在P_e阶段,B行通过专家主观估计了该信用风险的大小,发现其信用风险有明显变大的趋势;在P_s阶段,B行选取信贷政策与法律相结合的策略,一方面明确拒绝其展期要求,另一方面,结合法院以诉前保全方式查封其多家银行账户｡最终A公司将其在B行的全部贷款本息及包括诉讼费､律师费等在内的全部追偿费用一并偿还｡
本文对信用风险和信用风险预警进行了研究,提出了信用风险预警的概念模型和支持系统的系统结构,其目标是从商业银行的实务出发,建立商业银行信用风险预警的支持系统｡要实现最终的目标,还需要做以下方面的研究:信用风险发现的机理;对不同交易对手和不同类型的信用风险,风险度量的方法､模型的自动选择机理;信用风险应对策略的选择机理｡
参考文献:
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关键词：税务风险 预警机制 构建
随着我国税制改革力度的加大并伴随新的会计政策与内部控制政策的出台给企业的税务风险管理提出了新挑战。从外界压力角度分析，日渐增多且日趋复杂的法律法规给企业的税务管理提升了难度；从企业内部挑战来看，成本控制压力的增加和结账周期的缩短，使得税务风险成为关注的焦点。因此在内外因素的影响下税务风险管理已成为企业管理的工作重点。
一、税务风险及预警的概念论述
（一）税务风险的内涵
由于税务风险属于风险范畴，因此在探讨税务风险之前首先要对风险的概念有一个正确的认识。经济学家奈特曾在《风险、不确定性和利润》对风险的概念进行了明确阐述，即概率型随机事件的不确定性，并常伴随着某种形式的损失出现。因此，税务风险同样具有不确定和风险性两大特点。首先，不确定性是税务风险的基础。企业在生产活动中涉及到各种决策，而有关纳税行为的决策则是税法的体现。因此，由于主观原因和环境客观因素的影响必然会带来税收负担的不确定性；其次，追求利益最大化是企业经营活动的永恒主题，这就决定了企业为了保持持续稳定的发展必须将税务风险控制在一定范围内。企业税务风险的产生大致分为两种情况，其一，企业的纳税行为不符合税收法律法规的规定，或是未能准确及时进行纳税申报，纳税人因此将面临被执法部分追究相应税法责任的可能性。其二，多纳或少纳税金。少纳税面临着税务征收滞纳金和惩罚金的风险，降低企业的价值。同样企业若是承担了过多的纳税责任，企业的经济利益便受到直接损害，也会引起税务风险。
（二）税务风险的性质
税务风险的性质主要表现为两个方面，第一，不可避免性。税务风险的形成是主客观因素相互作用的结果。首先，当前税收自由裁量权过大，再加之税收制度本身的弹性条款增加了企业税收负担的不确定性；其次，企业内部税收业务培训存在不系统、不全面的问题，因此常常出现因账务处理错误导致多交税款的案例；最后，税务政策信息渠道不通畅，国家税收法律法规的变化直接影响企业的纳税金额，因此企业信息渠道的不通畅直接增加了税务风险。第二，可控性。税务风险的不可避免并不意味风险不可控，风险管理的实施及预警机制的建立正是对税务风险的事前、事中、事后的进行全过程控制。
（三）税务风险与预警的关系
企业的税务风险通常分为纳税申报风险、纳税程序风险、其他风险三大类，而在申报过程与纳税程序中又细分为少申报纳税风险、多申报纳税风险、不纳税申报风险、未及时纳税申报风险、发票管理风险、会计账务处理风险、会计账簿及资料保管风险、未及时申报增值税一般纳税人资格风险、未及时办理税务减免或税前扣除申请及备案风险。由此看出，企业在生产运营中面临各种风险要求建立一个完善的预警机制来应对。税务风险和预警之间是一种――对象和手段的关系，税务风险是预警的研究对象，而预警则为风险提供了一个警示的手段。同时预警机制对潜在税务风险起到防范作用，帮助企业在风险来临时能做出迅速、科学的决策，使风险带来的损害降到最低。
二、企业税务风险预警机制的构建和优化条件
（一）企业税务风险预警机制的构建
企业税务风险风险预警机制的构建分为三个层次，第一，风险识别与诊断。首先，企业要明确税务风险产生的基本因素。从公司因素来看，主要包括部门整合与协作之间沟通不畅、组织内部的信息沟通障碍、税务、法律体系的多样性不断变化的当地税局政策；从技术因素来看，主要一方面缺乏完善的网络环境，没有统一有效的税务风险控制文档，另一方面对于海外的分支机构缺乏有效的监控和信息共享。从流程因素来看，企业往往忽视对数据的比对核查和监控，并且缺乏内部的月报和季报制度，从而难以保证税务核算的质量和准确性。从人员因素来看，企业缺乏足够的专职税务岗位、职责分工不明确是其主要问题；其次，企业要根据税务风险产生的基本因素设立税务管理工作中的关注点，其中包括涉税员工的职业操守和专业胜任能力、经营方式和业务流程、技术投入和信息技术的运用、财务状况、现金流情况、相关内部控制制度的设计和执行、经济形势、产业政策、市场竞争及行业惯例以及法律法规和监管要求等。第二，税务风险评估与分级。税务风险评估小组课通过小组讨论、访谈或调查问卷的形式进行评估调查，并根据结果建立税务风险评估体系，根据风险评估的标准将税务风险预测分成高度、中度、低度三个等级。第三，制定风险应对策略。在策略与控制上，企业在制定应对策略时要遵循成本效益原则，加强各业务单元与税务部门的沟通。在数据与技术上，企业可建立符合自身实际情况的系统集成数据处理。在人员管理上，定期进行人员培训，提升人员的专业知识和能力，促使相关人员理解税务流程及明确税务角色和责任。
（二）企业税务风险预警机制的优化
企业税务风险预警机制的优化可从三个方面做起，第一，企业可从风险原因及产生条件入手，在组织结构、检查监督、业务流程等方面设置风险控制点，并建立相应的预防性控制机制。第二，企业要以全流程风险控制为目标，力求预警范围覆盖整个管理职责和业务流程。第三，企业为了确保税务申报材料的正确性和完整性，应紧跟当前我国的相关税务政策，并将政策以模板、清单形式嵌入控制流程之中。
三、结束语
企业税务风险预警机制受到内部经营理念、人员素质和外部税务环境、法律法规的双重影响。因此企业要全方位、多维度实施相应措施从而实现税务风险预警机制构建和优化。
参考文献：
