KOHONEN hỗ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG lực tài CHÍNH DOANH NGHIỆP

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN adcb KHÓA LUẬN MÔN HỌC KOHONEN - HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP GVHD : PGS. TS. ĐỖ PHÚC HVTH : 1. NGUYỄN THÀNH LUÂN 2. HỒ CÔNG HOÀI 3. NGUYỄN QUỐC THÀNH LỚP : CH-09 TP. Hồ Chí Minh – Tháng Năm 2015 -1- MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TÌM HIỂU MẠNG NƠRON KOHONEN 1.1 Giới thiệu 1.2 Mạng nơron Kohonen .4 1.2.1 Cấu trúc mạng nơron Kohonen .5 1.2.2 Quá trình học mạng Kohonen .6 CHƯƠNG 2. NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG KOHONEN VÀO VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP .11 TÀI LIỆU THAM KHẢO 12 Ý KIẾN NHẬN XÉT .13 -2- CHƯƠNG 1. TÌM HIỂU MẠNG NƠRON KOHONEN 1.1 Giới thiệu Trong kiểu khác mạng nơron, mạng nơron Kohonen giống với mạng nơron sinh học cấu tạo lẫn chế học. Mạng nơron nhân tạo lần giới thiệu Kohonen vào năm 1982, biết đến ánh xạ đặc trưng tự tổ chức (SOM). Ánh xạ tự tổ chức Kohonen biết đến mô hình đơn giản mạng nơron, người ta thường gọi mạng nơron Kohonen. Mạng nơron Kohonen (hay nơron tự tổ chức) mô hình hóa cách hoạt động não người, đơn giản. Chúng ta nhận số ý tưởng cách não lưu trữ hình ảnh cách nhận dạng hình ảnh. Cách xử lý thông tin mạng nơron khác thường quan tâm đến giá trị dấu hiệu thông tin đầu vào, chưa quan tâm khai thác mối liên hệ có tính chất cấu trúc lân cận vùng liệu mẫu, hay toàn thể không gian. Nhưng mạng nơron Kohonen quan tâm đến yếu tố này. Tự tổ chức mạng nơron chủ đề hút mạng nơron. Một mạng nơron luyện để tìm quy luật tương quan, giá trị nhập vào dự đoán kết tiếp theo. Các nơron mạng thông qua trình luyện cạnh tranh để nhận nhóm đối tượng đầu vào tương đương nhau. Mục đích việc luyện mạng nơron Kohonen nhận dạng nhóm vector đầu vào loại. Trong phần tiếp theo, hình ảnh lưu trữ nhận dạng với mạng nơron Kohonen. Việc thi hành mạng nơron Kohonen thay thuật toán tương ứng mà dễ dàng thi hành, luôn sử dụng ứng dụng mạng nơron Kohonen. Chúng ta gọi thuật toán thuật toán mạng nơron tự tổ chức (Kohonen, 1988) hay ánh xạ tự tổ chức SOM. Ý tưởng đáng ý thuật toán ánh xạ đặc trưng topo tự tổ chức nhằm bảo toàn trật tự xếp mẫu không gian biểu diễn nhiều chiều sang không gian với mảng nơron có số chiều nhỏ hơn, thường hai chiều. Đây phép chiếu phi tuyến đem lại “ánh xạ đặc trưng” hai chiều, sử dụng việc phát phân tích đặc trưng không gian đầu vào. Ta hiểu điều bảo toàn cấu trúc đặc trưng. Trong mạng nơron Kohonen, vector tín hiệu đầu vào gần ánh xạ sang nơron lân cận mạng. -3- Kỹ thuật SOM đã áp dụng thành công số lĩnh vực nhận dạng, phân cụm liệu, dự đoán chuỗi khai phá liệu, . Mẫu nhận dạng ảnh, âm văn bản, . Có thể xem SOM lớp điển hình, đơn giản mạng nơron Kohonen. 1.2 Mạng nơron Kohonen Mạng luyện không thầy hướng dẫn, kiểu luyện mà nơron tự xoay xở với liệu mẫu mà có “Ông thầy” gợi ý cần luyện theo hướng nào. Tự khám phá quan hệ quan tâm, ví dụ dạng ( patterns), đặc trưng (features ) từ liệu vào (input data) sau chuyển thành (outputs). Như thực chất : mạng tự tổ chức (hay mạng nơron Kohonen) . Định nghĩa: Mạng noron Kohonen mạng có khả sử dụng kinh nghiệm khứ để thích ứng với biến đổi môi trường (không dự báo trước). Loại mạng thuộc nhóm hệ học, thích nghi không cần có tín hiệu đạo từ bên ngoài. Trong phần trình bày số quy trình luyện tham số luyện thày sau: Mô hình Mạng có n nơron PEi , i=1,2, ., n. Cái chúng yi , i=1, .,n. Có m tín hiệu vào {x1, x2, ., xm},wij trọng số liên kết từ xj với PEi . Gọi s(x), s(y) hàm chuyển tín hiệu, giả thiết hàm đơn điệu không giảm liên tục dạng hàm Sigmoid. Phương thức biến đổi trọng số gọi luật luyện Hebb, quy tắc luyện đơn giản theo dạng Hebb cho phương trình : wij' = dwij (t ) dt = − wij + si ( y i ).s j ( x j ) (2.40) Bây ta xét số trường hợp riêng: - Quy tắc luyện cạnh tranh (Competitive Learning Rule – Grossberg Rumelhart 1986) wij' = si ( y i )( s j ( x j ) − wij ) , +e −cyi si ( yi ) = - Nếu dùng s j (x j ) = x j c >0 (2.41) (2.42) ta thu : Quy tắc luyện cạnh tranh tuyến tính (the Linear competitive learning rule) -4- 1969, wij' = si ( y i )( x j − wij ) (2.43) Trường hợp riêng quan trọng quy tắc “ thắng lấy tất - the winner-take-all learning rule “ Kohonen , giải thích để hiểu qua toán phân cụm tập mẫu X = { x1 , x , ., x p } thành n cụm , với n cho. x ∈R m , w i = (w i1 , w i , ., w im ) ∈R m , α hệ số học. Kí hiệu Tại vòng lặp k, quy tắc luyện gồm bước : 1/ Bước tìm khớp (matching) – tìm nơron tạm gọi nơron thắng (theo nghĩa gần mẫu nhất), sử dụng công thức sau: y = max( y1 . y m ) = x.w x , (2.44) (Phương pháp tính tích vô hướng). 2/ Tính toán sai số điều chỉnh trọng số Ký hiệu ej sai số cột thứ j, wij biểu diễn cho cột thứ j ma trận trọng số w, sai số tính theo công thức sau: ej = ||x-wij|| (2.45) Nếu tổng sai số chưa nằm mức cho phép, ta điều chỉnh trọng số theo công thức: wijk +1 = wijk + α ( xi − wijk ) với k =1,…,m (2.46) Khi mẫu đưa tới mạng Kohonen, nơron chọn nơron thắng (winner) (nơron thích hợp theo nghĩa mà ta đặt ra). Nơron thắng liệu đầu từ mạng Kohonen. Thông thường, nơron thắng tương ứng với nhóm liệu đưa vào mạng Kohonen. Mạng Kohonen huấn luyện chế độ giám sát. Sử dụng mạng Kohonen này, liệu phân loại thành cụm. Chúng ta xem xét mạng Kohonen qua trình huấn luyện. 1.2.1 Cấu trúc mạng nơron Kohonen Mạng nơron Kohonen bao gồm lớp liệu đầu vào lớp liệu đầu nơron không chứa lớp ẩn. Lớp liệu đầu vào mạng nơron Kohonen nơron đầu vào. Các nơron đầu vào tạo thành mẫu liệu đầu vào mạng. Đối với mạng nơron Kohonen, ta nên chọn liệu đầu vào chuẩn hóa khoảng -1 1. Khi thực thi mẫu liệu đầu vào, mạng tạo nơron đầu ra. Lớp đầu mạng nơron Kohonen khác với lớp đầu mạng nơron truyền thẳng. Đối với mạng truyền thẳng, có mạng nơron với nơron đầu ra, chúng cho kết bao gồm giá trị. Còn mạng nơron Kohonen có nơron đầu cho giá trị. Giá trị -5- sai. Dữ liệu đầu từ mạng nơron Kohonen thường số nơron (Ví dụ nơron số 5,…). Cấu trúc đặc trưng mạng nơron Kohonen hình 2.1. Hình 2.1: Một dạng mạng nơron Kohonen Bây giờ, xem xét mạng nơron Kohonen xử lý thông tin nào. Để kiểm tra trình này, xem xét ví dụ sau: Ví dụ Chúng ta xém xét mạng nơron Kohonen đơn giản. Mạng có nơron đầu vào, nơron đầu ra. Dữ liệu đầu vào cho nơron bảng 2.1 trọng số kết nối nơron bảng 2.2. Bảng 2.1 Bảng 2.2 Sử dụng giá trị này, xem xét nơron thắng cung cấp liệu đầu ra. Chúng ta bắt đầu cách chuẩn hóa liệu đầu vào. 1.2.2 Quá trình học mạng Kohonen Toàn trình huấn luyện cho mạng nơron Kohonen cần phải lặp lại qua vài công đoạn. Nếu sai số tính toán mạng nơron Kohonen mức thấp mức chấp nhận hoàn tất trình huấn luyện. Để tính toán tỉ lệ sai số cho mạng nơron Kohonen, ta điều chỉnh trọng số cho công đoạn. Quá trình huấn luyện cho mạng nơron Kohonen luyện cạnh tranh nên tập huấn luyện có nơron thắng. Nơron thắng có trọng số điều -6- chỉnh cho tác động trở lại mạnh mẽ liệu đầu vào lần tiếp theo. Sự khác nơron thắng dẫn tới khác mẫu đầu vào tiếp theo. Chúng ta xem xét toàn trình liên quan đến việc huấn luyện mạng nơron Kohonen. Các bước tóm tắt hình 2.2. Từ hình 2.2 ta thấy, mạng nơron Kohonen huấn luyện công đoạn tuần hoàn hai vấn đề sau xảy ra: - Nếu tính toán sai số mức thấp mức chấp nhận nhiệm vụ chu kỳ hoàn thành trình huấn luyện. - Nếu tất tỉ lệ sai số thay đổi đa số cận biên, chu kỳ riêng lẻ bị loại bỏm trọng số lại khởi tạo lại với giá trị ngẫu nhiên, đông thời chu kỳ huấn luyện lại bắt đầu. Chu kỳ huấn luyện tiếp tục chu kỳ huấn luyện trước phân tích công đoạn để đưa kết quả; chu kỳ bị loại bỏ tạo tập trọng số mà có mức sai số chấp nhận được. -7- Bắt đầu Đã số chu kỳ xác định? Khởi tạo ngẫu nhiên ma trận trọng số No Tính toán sai số Kiểm tra sai số xem có mức chấp nhận không? Gán ma trận trọng số thành ma trận trọng số tốt Yes No No Thực huấn luyện, điều chỉnh trọng số dựa vào nơron thắng Nếu có ma trận trọng số tốt ma trận trọng số tốt nhất? Yes No Tính toán lại tỉ lệ sai số, ghi lại giá trị cải thiện Yes Ma trận trọng số tốt chưa? Yes Yes Cải thiện tỉ lệ sai số tầm thường? Dừng Hình 1.2: Sơ đồ khối biểu diễn huấn luyện mạng nơron Kohonen. -8- No CHƯƠNG 2. NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP • Năng lực tài doanh nghiệp dựa yếu tố sau:  Nguồn lực tài thân doanh nghiệp, vốn …  Khả tạo tiền, tổ chức lưu chuyển tiền hợp lý. (khả huy động vốn hiệu sử dụng vốn)  Đảm bảo khả toán thể quy mô vốn ( khả sinh lời)  Chất lượng tài sản khả sinh lời … (đánh giá) • Các số đánh giá lực tài doanh nghiệp: • EPS: số hiệu hoạt động công ty. EPS = (LNST-cổ tức cổ phiếu ưu đãi (phần lợi nhuận sau thuế) / (KLCPhiếu lưu hành bình quân kỳ). -9- • P/E: P/E đo lường mối quan hệ giá thị trường (giá trị cổ phiếu tại) thu nhập cùa cổ phiếu (lợi nhuận sau thuế). P/E cho thấy giá cổ phiếu cao thu nhập từ cổ phiếu lần, hay nhà đầu tư phải trả giá cho đồng thu nhập ! bao nhiêu. Nếu hệ số P/E cao điều có nghĩa người đầu tư dự kiến tốc độ tăng cổ tức cao tương lai. P/E = giá cổ phiếu / EPS. • ROA: đo lường hiệu hoạt động doanh nghiệp mà không quan tâm đến cấu trúc tài chính. Chỉ số cho biết công ty tạo đồng lợi nhuận từ đồng tài sản. ROA = (Tổng LN sau thuế) / (Tổng tài sản). • ROE: Cho biết đồng vốn chủ sở tạo đồng lợi nhuận. Tỷ số phụ thuộc vào thời vụ kinh doanh. ROE = (lợi nhuận sau thuế)/(vốn chủ sở hữu) Hình 2.1: Các số đánh giá lực tài doanh nghiệp. - 10 - CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG KOHONEN VÀO VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP • Ứng dụng demo tiến hành theo bước sau: • B1: Nhập kích thước mảng cần khởi tạo, mặc định 20. • B2: Nhấn nút Initialize để chạy khởi tạo. • B3: Load file liệu StockMarket lên từ nút Open. • B4: Nhấn nút Execute để tiến hành phân lớp liệu chứng khoán. Và sau tiến hành phân lớp xong có kết hình sau: Hình 3.1: Demo ứng dụng Kohonen vào việc hỗ trợ đánh giá lực tài doanh nghiệp. - 11 - TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Kohonen, Teuvo; Honkela, Timo (2011). "Kohonen Network". Scholarpedia. Retrieved 2012-09-24 [2] [http://www.ai-junkie.com/ann/som/som1.html [30/7/2015] [3]https://www.youtube.com/watch?v=HKj2ASG0DKQ [30/7/2015] [4] Kaplan, 2009, “CFA Level Book 3: Financial Reporting and Analysis” [5] Frederic S. Miskin (1999), Giáo trình Tiền tệ, Ngân hàng & Thị trường tài (Bản dịch Nguyễn Quang Cư & Nguyễn Đức Dỵ, Nhà xuất Khoa học & Kĩ thuật). - 12 - Ý KIẾN NHẬN XÉT 1. Nội dung trình bày: - Trình bày đầy đủ, rõ ràng. - Ngắn gọn, súc tích, trọng tâm đề tài. - Demo trực quan, nhìn hấp dẫn. - Nội dung có tính mới, có tính thực tế cao. - Nên giải thích thêm số thông tin, công thức có liên quan. 2. Tài liệu tham khảo - Tài liệu phong phú, có tiếng anh, tiếng việt. - Trình bày định dạng. 3. Trình bày trang chiếu - Slide rõ ràng, đẹp mắt. 4. Trình bày trước lớp - Trình bày tự tin, mạch lạc. - Nói chậm rãi, dễ nghe. 5. Trả lời câu hỏi - Trả lời câu hỏi đầy đủ, thỏa đáng. • Tổng điểm: 9,6 / 10 (21 nhận xét). - 13 - [...]... tiến hành phân lớp dữ liệu chứng khoán Và sau khi tiến hành phân lớp xong chúng ta sẽ có kết quả như hình sau: Hình 3.1: Demo ứng dụng Kohonen vào việc hỗ trợ đánh giá năng lực tài chính doanh nghiệp - 11 - TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Kohonen, Teuvo; Honkela, Timo (2011) "Kohonen Network" Scholarpedia Retrieved 2012-09-24 [2] [http://www.ai-junkie.com/ann/som/som1.html [30/7/2015] [3]https://www.youtube.com/watch?v=HKj2ASG0DKQ...CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG KOHONEN VÀO VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP • Ứng dụng demo được tiến hành theo các bước như sau: • B1: Nhập kích thước mảng cần khởi tạo, mặc định là 20 • B2: Nhấn nút Initialize để chạy khởi tạo • B3: Load file... (1999), Giáo trình Tiền tệ, Ngân hàng & Thị trường tài chính (Bản dịch của Nguyễn Quang Cư & Nguyễn Đức Dỵ, Nhà xuất bản Khoa học & Kĩ thuật) - 12 - Ý KIẾN NHẬN XÉT 1 Nội dung trình bày: - Trình bày đầy đủ, rõ ràng - Ngắn gọn, súc tích, đúng trọng tâm đề tài - Demo trực quan, nhìn hấp dẫn - Nội dung có tính mới, có tính thực tế cao - Nên giải thích thêm một số thông tin, công thức có liên quan 2 Tài liệu... Ngắn gọn, súc tích, đúng trọng tâm đề tài - Demo trực quan, nhìn hấp dẫn - Nội dung có tính mới, có tính thực tế cao - Nên giải thích thêm một số thông tin, công thức có liên quan 2 Tài liệu tham khảo - Tài liệu phong phú, có cả tiếng anh, tiếng việt - Trình bày đúng định dạng 3 Trình bày trang chiếu - Slide rõ ràng, đẹp mắt 4 Trình bày trước lớp - Trình bày tự tin, mạch lạc - Nói chậm rãi, dễ nghe 5 . kinh doanh. ROE = (lợi nhuận sau thuế)/(vốn chủ sở hữu) Hình 2.1: Các chỉ số đánh giá năng lực tài chính doanh nghiệp. - 10 - CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG KOHONEN VÀO VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH. định? Yes No YesYes No No No No Yes Yes CHƯƠNG 2. NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP • Năng lực tài chính của một doanh nghiệp được dựa trên các yếu tố chính sau:  Nguồn lực tài chính của bản thân doanh nghiệp, vốn …  Khả năng tạo tiền,. TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP 9 CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG KOHONEN VÀO VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ NĂNG LỰC TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP 11 TÀI LIỆU THAM KHẢO 12 Ý KIẾN NHẬN XÉT 13 - 2 - CHƯƠNG 1. TÌM HIỂU MẠNG NƠRON KOHONEN 1.1