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财务风险预警模型研究一、引言在当前的市场经济环境中，企业面临着各种各样的风险，而其中财务风险是比较普遍的一种风险。
为了避免由于财务风险而导致企业的倒闭和破产，企业需要建立一套有效的财务风险预警模型。
这种模型可以通过各种财务指标和其他的特定因素来判断企业是否面临财务风险，并及时出发预警措施以避免风险的发生。
二、财务风险的概念与类型财务风险是指企业在经营活动中，由于各种原因导致其在未来某一时间无法履行债务或支付负债，从而使得企业的经营和发展面临较大压力。
财务风险通常可以分为两种类型，一种是流动性风险，另一种则是偿债能力风险。
流动性风险是指企业在短期内无法满足其出借人或供货商的资金需求，而偿债能力风险则是指企业在长期内无法清偿其债务并面临着财务困境。
三、财务风险预警模型的建立财务风险预警模型的建立可以基于各种数据和指标，其中常用的有资产负债率、流动比率、速动比率、利润率等等。
通过这些财务指标和其他的特定因素的模型，可以得出企业的财务风险状态，从而在最早的时候预警。
财务风险预警模型的建立是一个综合性的过程，需要研究者综合考虑各种因素，并设置合理的预警阈值，才能有效的帮助企业避免财务风险。
四、财务风险预警模型的应用财务风险预警模型的应用范围很广，可以应用在各种企业和行业中。
其中，银行、保险、证券等金融行业是比较典型的应用场景。
这些行业在业务上需要与很多企业息息相关，如果其中有企业出现财务风险，很容易导致整个行业的风险爆发。
因此，这些行业需要建立完善的财务风险预警模型，以便及时预警并采取措施。
五、财务风险预警模型的发展趋势随着大数据和人工智能的逐渐普及，财务风险预警模型也面临着新的发展机遇。
目前，一些企业开始尝试基于人工智能技术构建财务风险预警模型，以更加全面的考虑企业的财务状况和市场环境。
未来，财务风险预警模型的智能化应用将成为一个重要发展趋势，有望为企业提供更加精准、实用的风险预测预警方案。
六、结语财务风险预警模型的建立对于企业的经营和发展至关重要，是防范财务风险的一种有效措施。
大数据时代的企业财务风险预警研究随着大数据时代的到来，企业的财务风险管理也面临了诸多改变和挑战。
企业要面对的财务风险涉及到经济环境、政策法规、市场竞争、内部管理等多方面问题，如果有效预警和管理，就能避免或减轻损失。
因此，企业财务风险预警成为了一个重要的课题。
本文旨在探讨在大数据时代企业财务风险预警的研究现状、技术应用和风险管理策略等方面的问题。
一、研究现状当前，企业财务风险预警主要采用的方法包括基于金融比率的预警模型、基于财务指标的预警模型、基于统计模型的预警模型、基于人工智能的预警模型等。
其中基于人工智能的预警模型是未来发展方向之一。
基于金融比率的预警模型是一般情况下用的比较多的方法。
该模型主要是利用财务比率，从企业的财务状况、经营能力、经济收益等方面进行预警。
但是，该模型存在数据单一性，不能全面反映企业的经营状况和风险状况的问题。
基于财务指标的预警模型评价企业的财务状况的多样性增加了，但这种模型的主要缺点是需要较多的数据分析作为输入，这需要大量的信息，而且对数据分析的技术要求也较高。
基于统计模型的预警模型是通过对历史数据的分析来预测企业未来的发展趋势，这种方法可以使企业在财务风险出现前进行预警。
这种方法优点是拥有了大量的数据分析功能，可以提供更多的判断与预测信息，同时也因此更加准确。
基于人工智能的预警模型中涵盖了大量的多层次、多维度的数据，包括大量的非财务数据来源，并且利用了算法、数据挖掘、机器学习等技术手段，在处理和分析企业财务风险方面具有独特的优势和可替代性。
这将是未来企业财务风险预警的发展方向之一。
二、技术应用在大数据时代，企业财务风险预警可以应用大数据的技术手段，充分利用多维度、多渠道、多来源的数据信息，从而更准确地评估企业的财务风险。
首先，可以利用数据挖掘的技术手段，发现可能存在的财务风险。
数据挖掘的技术在识别出存在的财务风险方面远比人工分析有效。
通过对超大规模的非结构化数据的挖掘，可以得到更多的数据特征和模式，在企业财务风险预警的过程中具有非常重要的作用。
企业财务风险预警模型的比较研究的开题报告一、选题背景及意义企业财务风险预警是指通过对企业财务状况进行分析评估，及时发现可能潜在的财务风险，预先采取有效的措施以降低风险，保护企业财产安全和经济利益的一种预防性管理方式。
财务风险预警对企业的经营管理及风险防范具有重要的意义。
目前，企业财务风险预警模型已成为预警分析的重要工具和手段，针对不同类型和规模的企业，各种类型的财务预警模型应运而生。
但不同的财务预警模型在实际应用过程中的效果存在差异，因此需要对各种财务预警模型进行比较研究，为企业财务风险预警提供更加可靠有效的决策支持。
二、研究目的本研究旨在通过对多种企业财务风险预警模型的比较研究，找出不同财务预警模型在不同企业类型和风险情况下的适用性和优劣势，为企业的财务风险预警提供更加科学、准确和实用的依据和支持。
三、研究内容和方法1、研究内容（1）企业财务风险预警的理论基础及应用现状。
（2）企业财务风险预警模型的分类及特点。
（3）多种企业财务风险预警模型的比较分析，包括灰色关联模型、神经网络模型、Logistic回归模型等。
（4）选择合适的模型并对模型进行实证研究，并提出相应的建议和改进措施。
2、研究方法（1）文献资料法：综合搜集相关的理论研究和实证分析的文献资料，对企业财务风险预警模型的分类及特点进行综述。
（2）案例分析法：选取具有代表性的企业作为案例，对不同财务预警模型进行实证分析和比较研究，找出适用性和优缺点，并提出相应建议。
（3）数理统计法：采用数据采集、指标筛选、实证分析等方法，对多种企业财务风险预警模型进行定量的比较分析，并利用SPSS等统计工具对数据进行分析和处理。
四、预期研究成果（1）对企业财务风险预警模型进行全面综述，分析各种模型的特点和优缺点。
（2）通过对多种财务预警模型的比较研究，找出不同模型在不同企业类型和风险情况下的适用性和优劣势，并提出相应的建议和改进措施。
（3）顺利完成本研究的毕业论文撰写，并能够发表一定数量和质量的学术论文，掌握相关研究方法和技能。
企业财务预警研究综述财务预警方法是指借助企业财务指标和非财务指标体系来判别企业财务状况。
在国外的研究中，它通常包括一元判定模型、多元判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工网络模型等类型，而以前3种类型为主。
国内关于上市公司财务预警方法的研究主要是借鉴国外的模型，总体上分为单模型研究方法和多模型比较研究方法，存在着方法单一、理论框架不完善、模型适用条件不准确三个方面的主要缺陷，亟待在分行业研究和企业自身预警两个方面取得突破。
标签：财务预警；财务指标；模型；研究1 国外关于财务预警方法的研究关于公司财务预警的研究在国外历史悠久。
总体而言，运用于财务预警的方法可分为统计类和非统计类两大类，详细的财务预警方法分类如图1所示。
图11.1 一元判别法最早的财务预警研究是Fitzpatrick的单变量破产预测研究。
其后，美国学者Beaver提出了较为成熟的单一变量模型，又称一元判别模型。
一元判别方法简单易行，然而此后就很少出现专门的单变量研究。
1.2 多元线性判别1968年，Ahman首次使用了多元判定分析预测财务困境。
他对1946-1965年间对提出破产申请的33家公司和33家非破产公司进行了研究，运用多元判别模型建立了z模型此后，多变量分析方法被广泛采用，成为一种主流方法。
1.3 多元逻辑回归模型进入20世纪80年代，研究者开始使用逻辑回归模型来估计企业进入困境的概率，以概率高低来判定企业未来进入困境的可能性。
为克服线性模型的局限，研究人员引进了逻辑和概率比回归方法。
1980年Ohlson用多元逻辑回归方法分析了1970-1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，发现利用公司规模、当前的变现能力进行财务危机的预测准确率达到96.12％。
1.4 递归划分算法(递归分割法RPA)1985年，Frydman等提供了一种新分类方法——递归划分算法。
递归划分算法兼具多变量模型的信息容量大和单变量模型简洁的优点，同时，由于这种方法属于非参数研究方法，从而避免了参数类研究方法的诸多缺陷。
企业财务预警模型的比较研究采用实证和规范相结合的研究方法，以我国制造业A股上市公司因“财务状况异常”而被特别处理的公司作为研究对象，选择2003-2005年65家财务危机公司，同时采用配对的方法逐年选择65家财务健康公司；初步选定53个变量指标并通过柯尔莫哥洛夫-米诺夫检验、曼-惠特尼-威尔科克森检验逐步判别分析进行筛选，建立和检验了Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型，并对其进行了比较研究。
标签：财务预警模型；Fisher二类判别模型；Logistic回归模型；BP网络模型；比较研究1 研究样本的设计财务预警模型的研究样本设计过程，主要包括如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。
（1）样本组的选择。
在选择样本组时，需要考虑以下几个因素的影响：①考虑样本个体所处的行业。
纵观陷入财务危机的公司所处行业，发现制造业公司占大多数。
为了消除行业因素的影响，在具体的环境下对财务预警模型进行比较研究，把研究对象局限于制造业。
②确定陷入财务危机公司的一定研究期间。
均衡地考虑样本规模的大小和时间跨度的影响，选取了2003-2005年因“财务状况异常”被ST的65家公司及65家财务健康公司作为配对样本。
同时，采用了Altman的研究方法，控制进入样本的个体，使其在三年的分布大致平均。
其中，2003年24家财务危机公司和24家财务健康公司，2004年18家财务危机公司和18家财务健康公司，2005年23家财务危机公司和23家财务健康公司。
③考虑公司规模。
样本公司的规模虽然都在亿元以上，但是没有资产超过百亿元的超大型公司，规模配合比较适中。
④对样本数据完整性的要求。
Zmijewski（1984）检验了由于选样时所持的数据完整性标准所带来的模型偏差。
他认为前人的研究都将数据完整性作为选样的标准，实际破坏了建立预测模型过程中所采用统计技术的应用前提——随机选样的要求，而且一般陷入财务危机的公司更可能提供不完整的数据。
建立在完整数据基础上的模型忽视这一信息，无疑会使模型低估了公司破产的概率。
他的研究表明这种偏差的确存在，但经他修正以后的模型却未在参数的统计显著性和总体预测精度上有显著提高。
因此，本文并没有按照随机选样的要求来选择样本，还是根据前人人为的可获取资料的完整性来作为样本选择的标准之一。
2003-2005年，在沪深A股上市公司制造业中，共有69家公司被ST，其中2003年27家，2004年19家，2005年23家（如果样本同时在两年内以ST的身份出现，归为第一年样本）。
另外，剔除了4家数据不完整的公司，分别为ST 金马、ST珠峰、ST金泰、ST盛工。
（2）配对组的选择。
①配对标准的控制因素。
在制造业中，按照会计年度、资产规模（ST前1-5年期末资产总额最接近）配对的标准来选择一定的配对样本。
②两组间样本个体的数量分配。
考虑到选样并没有显著的影响模型总体的预测精度，选择样本的时候仍然是按照两组间样本数量一一对应的标准来选取的。
根据上述选样标准，2003-2005年共有65家财务危机公司，ST前1-5年分别有65家财务健康公司与之配对。
随机抽取45家财务危机公司（2003-2005每年各15个公司）和45家财务健康公司，作为建模样本，剩下的20家财务危机公司和20家财务健康公司作为预测样本。
由于本文通过五次配对抽样得到五组财务健康公司样本，因而各组的财务健康公司不尽相同。
2 变量指标的选择企业财务预警模型的理论基础相对比较薄弱，缺乏能够准确预测模型所应包括的变量指标的经济理论支持，所以目前该领域内的实证研究还处于初期探索的艰苦阶段。
根据以往的研究，财务预警模型根据所用的变量指标类型不同可分为财务指标类模型、现金流量类模型和市场收益类模型。
在借鉴国内外已有文献，同时考虑数据的可获得性的前提下，初步确定了53个变量指标，分别反映了企业流动性及偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量等方面。
部分变量指标直接来自中国股票市场交易数据库，部分是数据库中的三张财务报表计算得出的。
3 模型的建立与检验（1）Fisher二类判别模型的建立与检验。
①异常值的处理。
本文采用标准化数值（Z分数）来检测异常值，剔除了Z 分数小于-3或大于+3的值。
②柯尔莫哥洛夫-米诺夫（K-S）检验。
通过单样本的K-S检验来验证变量指标是否符合正态分布，检验结果表明：部分指标符合正态分布，部分指标不符合正态分布。
③曼-惠特尼-威尔科克森（MWW）检验。
根据样本数据的特征，采用MWW 非参数检验法来分析财务危机公司和财务健康公司的53个变量指标总体分布是否相同。
检验结果表明：④方差-协方差相等的检验（Box M检验）。
在0.000的显著性水平上拒绝了总体协方差阵相等的零假设。
因此，采用合并的方差-协方差阵进行判别分析。
⑤逐步判别分析（多重共线性）。
采用容许度（TOL）统计量检验多重共线性，TOL统计量值都大于0.1，说明进入模型的六个变量不具有多重共线性。
⑥Fisher二类判别模型的建立。
⑦Fisher二类判别模型的拟合优度检验。
使用Fisher二类线性判别模型，以原始数据分别进行回代，组合的平均Z 值分别是2.468和-2.139。
确定的先验概率为0.5，所以确定最佳判定点为两者的平均值0.1645。
当以原始数据代入判别模型所得的判别分Z值大于最佳判定点0.1645，则判定为组合0，即财务健康公司；否则判定为组合1，即财务危机公司。
Wilkλ值为0.1540，较小；显著性水平为0.0000，拒绝两组判别函数均值相等的零假设；说明此Fisher二类判别函数模型拟合较好。
⑧Fisher二类判别模型的预测结果。
在ST前1年，采用Fisher二类判别模型，选择进行建模的样本组，预测准确率为92.7%；留作预测的样本组，预测准确率为91.9%；选择进行交互式检验的样本组，预测准确率为91.5%。
同理，对ST前2-5年分别建立了Fisher二类判别模型，并进行了检验。
最后得出，ST前1-5年，Fisher二类判别模型的预测准确率分别为91.9%，87.5%，72.5%，72.5%，63.4%；离ST时间越近，预测准确率越高；具有提前4年的预测能力。
（2）Logistic回归模型的建立与检验。
①Logistic回归模型的建立。
Fisher二类判别模型中筛选的变量指标已进行了多重共线性检验，不存在多重共线性；因变量被分为两组分别为组1和组0；样本数量远远大于参数个数，符合Logistic回归模型的适用条件。
采用Fisher二类判别模型中筛选的变量指标，分别建立ST前1-5年的Logistic回归模型。
②Logistic回归模型的拟合优度检验。
在SPSS的Logistic回归程序中，输出的-2LL值为23.672，较小，说明所建模型拟合较好。
Hosmer and Lemeshow Test 统计量大于0.05，接受观测数据和预测数据之间没有显著差异的零假设，即认为模型对数据的拟合度较好。
③Logistic回归模型的预测准确性检验。
Cox & Snell R2，Nagel ker ke R 解释的是回归变异，值分别为0.666和0.888，说明自变量对因变量具有很强的解释能力。
④Logistic回归模型的Χ2检验。
本文仅考虑到两种模型：仅包含常数项的模型和包含常数项与6个变量的模型，所以三种模型的卡方值全部相同。
整体显著性水平检验的P值为0.000，说明模型中所包含的自变量对因变量有显著的解释能力，所拟合的方程具有统计学意义。
⑤Logistic回归模型的预测结果。
在ST前1年采用Logistic回归模型，建模样本达到93.9%的预测准确率，预测样本达到91.9%的预测准确率。
同理，对ST前2-5年建立Logistic回归模型并进行检验，得出预测准确率分别为94.6%，70%，71.8%，69.2%。
这说明此模型具有提前五年的预警能力。
但是，出现ST前2年的预警能力比ST前1年高、ST前4年的预警能力比ST 前3年高的异常现象，说明Logistic回归模型的预测不稳定，可能是由于建模样本与预测样本选择的随机性所致。
（3）BP网络模型的建立与检验。
本文建立了一个输入层、两个隐层和一个输出层的BP网络模型。
其中，输入层有6个结点，第一个隐层有3个结点，第二个隐层有2个结点，输出层有1个结点。
指定学习参数r=0.1，对ST前1年的90个建模样本进行训练，经过1483次训练结束，得到各结点之间的权数。
ST前1年，训练样本达到96.67%的预测准确率，学习样本达到95%的预测准确率。
ST前2年，有3个指标进入模型；ST前3-5年，只有两个指标进入模型。
这样，输入层结点过少，导致隐藏层没有存在的必要，从而使得神经网络模型线性化。
在原来进入模型的变量指标基础之上，又进行了定性分析，分别加入了几个指标，使得每年的输入层都保持与ST前1年相同的6个结点。
ST前2年，训练样本达到93.33%的预测准确率，学习样本达到85%的预测准确率。
对于ST前3-5年数据，不管学习参数如何设定，训练样本都很难收敛，说明再用神经网络建立财务预警模型意义不大。
4 预测结果的比较ST前1年，Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型的预测准确率分别为91.9%，91.9%，95%，说明BP网络模型具有最强的预测能力。
ST 前2年，三种模型的预测准确率分别为87.5%，94.6%，85%，说明Logistic回归模型具有最强的预测能力。
ST前3年、前4年，Fisher二类判别模型比Logistic 回归模型具有更好的预测能力。
ST前5年，Fisher二类判别模型和Logistic回归模型的预测准确率都低于70%，预测能力有限。
参考文献［1］Fitzpatrick. A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with those of Failed Firms. Certified Public Accountant, 1932,（4）:598-662.［2］Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure［J］. Journal of Accounting Research, 1966：71-111.［3］Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysic and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］.The Journal of Finance, 1968,（9）:589-609.［4］陈晓，陈治鸿. 中国上市公司的财务困境预测［J］. 中国会计与财务研究，2000,（3）：55-75.［5］马喜德. 上市公司财务困境预测模型比较研究［J］. 经济师，2005，（3）：180-181.注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
