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1、上市企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型發(fā)展思路摘要:本文的起始點(diǎn)為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)警的概念,總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理在歷史階段內(nèi)的進(jìn)展?fàn)顩r，并針對(duì)現(xiàn)階段國內(nèi)外較為主流的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型展開系統(tǒng)性分析。共用4種方法展開討論，該討論指出當(dāng)下討論缺陷的同時(shí)分析了將來風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理模型討論的基本走向。關(guān)鍵詞:SVM；ANN；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型1引言企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警需要定位好企業(yè)經(jīng)營及管理所處的真實(shí)狀態(tài),定位的根據(jù)是相關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表和經(jīng)營數(shù)據(jù)。一元判別法(單變量模型)(FitzPatrick,1932)是較傳統(tǒng)的企業(yè)預(yù)警模型，其通過單變量來推斷企業(yè)狀態(tài),對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)特點(diǎn)的描述存在局限之處，僅采納了單一指標(biāo)。后續(xù)，z-score多元判別模型實(shí)
2、現(xiàn)了突破，引入了多元線性判別式，通過此途徑計(jì)算判別分即Z值，以其為推斷根據(jù)。該模型成為典型的對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)、破產(chǎn)等狀況進(jìn)行預(yù)報(bào)的模型，克服了一元判別分析法的缺乏。2國內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)展歷程相較于國外的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)展歷程，我國在此方面的起步較遲，最初可追溯至20世紀(jì)80年月，進(jìn)展初期的預(yù)警系統(tǒng)更加注重宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警功能，由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)進(jìn)展，后續(xù)逐步滲透至企業(yè)預(yù)警領(lǐng)域，具有定性與定量相結(jié)合的特征。微觀經(jīng)濟(jì)視域下，企業(yè)的進(jìn)展環(huán)境日益冗雜，伴有各類不確定因素，企業(yè)迎來全新的進(jìn)展挑戰(zhàn)，此時(shí)給企業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的進(jìn)展創(chuàng)設(shè)了良好的契機(jī)，人們對(duì)其的重視程度較以往明顯提高。學(xué)界對(duì)于企業(yè)預(yù)警的討論工作中，以佘廉教授頗具
3、代表性，其提出的企業(yè)逆境管理理論為該領(lǐng)域的討論引領(lǐng)了新的方向，同時(shí)創(chuàng)建企業(yè)預(yù)警管理體系，提高了企業(yè)預(yù)警管理的地位。3國內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的討論評(píng)價(jià)3.1國外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的討論評(píng)價(jià)單變量判定模型是極為典型的靜態(tài)模型，但其指標(biāo)數(shù)量較少、覆蓋面缺乏，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在明顯的局限性，負(fù)債的流淌性并未考慮在內(nèi)。此時(shí)，在面向短期償債能力缺乏的企業(yè)時(shí)易作出誤判，而通過單項(xiàng)財(cái)務(wù)比率并不能全方位反映出企業(yè)的運(yùn)營狀況。相較之下，多元線性判定模型則實(shí)現(xiàn)了從單變量向多變量的轉(zhuǎn)變，其對(duì)于財(cái)務(wù)指標(biāo)樣本所提出的要求是其必需服從多元正太分布，并且各變量均不行作為剩余變量的線性組合。現(xiàn)階段，二元選擇模型已經(jīng)形成體系，其中以Lo
4、gistic模型和Probit模型最具代表性，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警討論中則以Logistic模型的應(yīng)用最為廣泛，緣由在于其規(guī)律概率分布函數(shù)與正態(tài)分布的密度函數(shù)表現(xiàn)出較高的相像性，并且可滿足快速計(jì)算的要求。3.2國內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的討論評(píng)價(jià)縱觀國內(nèi)進(jìn)展?fàn)顩r，分析財(cái)務(wù)報(bào)表是最為典型的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)討論方式，具體包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、成效系數(shù)法等，但普遍缺乏適用性?，F(xiàn)階段，國內(nèi)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表具有較為顯著的階段性特征，在財(cái)務(wù)危機(jī)的征兆方面缺乏明確的指向性，預(yù)警的意義偏弱，且多數(shù)討論都局限在企業(yè)是否會(huì)爆發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)的層面，對(duì)于預(yù)警系統(tǒng)的認(rèn)知缺乏，難以創(chuàng)建完善的預(yù)警系統(tǒng)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生概率較大。3.3國內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)
5、警的進(jìn)展思路(1)以現(xiàn)階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際狀況對(duì)其實(shí)行合適的修改措施，創(chuàng)建完好的年度財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。(2)市場(chǎng)環(huán)境在各階段都存在顯著的改變，此時(shí)以企業(yè)內(nèi)部管理者的需求為立足點(diǎn)，創(chuàng)建面向該群體的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，以便給各月度的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控工作提供支持。資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)反映的是企業(yè)在某個(gè)特定階段內(nèi)由于資產(chǎn)管理不妥等多重因素而造成損失的可能性，具體包含本錢損失、壞賬損失、降壓損失等，管理者利用資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)盡可能削減資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。4企業(yè)預(yù)警管理的演化過程如圖1,針對(duì)企業(yè)危機(jī)展開管理即危機(jī)管理。它屬于事后應(yīng)急性的處理，專注于發(fā)生危機(jī)后快速作出應(yīng)對(duì)。而危機(jī)往往是突然發(fā)生的，是企業(yè)必需應(yīng)對(duì)和管理
6、的且常導(dǎo)致較大金額的財(cái)產(chǎn)損失。因此，我們要求危機(jī)管理應(yīng)快速。隨著其事后性弱點(diǎn)被漸漸發(fā)覺，一些學(xué)者和企業(yè)已經(jīng)開始思索并嘗試改善，將把握風(fēng)險(xiǎn)向前拓展。而很早就存在“風(fēng)險(xiǎn)一詞，風(fēng)險(xiǎn)管理是過程管理，應(yīng)在企業(yè)運(yùn)作進(jìn)行時(shí)掌握不利結(jié)果。通常在產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的初期馬上介入,以到達(dá)準(zhǔn)時(shí)阻斷或消滅的效果。風(fēng)險(xiǎn)管理集中在損失上財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，由通過概率可進(jìn)行分析的不確定性引起。對(duì)多樣的不確定性和其結(jié)果視而不見，不單會(huì)產(chǎn)生虧損，還要考慮現(xiàn)實(shí)的機(jī)會(huì)。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警標(biāo)志著風(fēng)險(xiǎn)管理走上了新的臺(tái)階,它的主動(dòng)性和對(duì)集成風(fēng)險(xiǎn)管理的改良,使風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警討論日益形成體系。5模型構(gòu)建與討論思路在對(duì)偶理論中，確定系數(shù)的方式可通過二次規(guī)劃問題求得：推斷輸入指標(biāo)和輸出結(jié)
7、果的關(guān)系，當(dāng)兩者表現(xiàn)出非線性特征時(shí)，則要準(zhǔn)時(shí)更改輸入空間，將其轉(zhuǎn)變?yōu)楦呔S空間，并進(jìn)一步確定最優(yōu)線性分類。若要實(shí)現(xiàn)非線性改變，較為關(guān)鍵的途徑是定義相應(yīng)的核函數(shù)。從現(xiàn)階段的理論討論成果來看，核函數(shù)有如下三種：本文采納了3種方法：(1)確定樣本數(shù)據(jù)；(2)借助主成分分析(ANN)的途徑深入解讀樣本數(shù)據(jù)；(3)借助SVM完成企業(yè)預(yù)警模型的構(gòu)建。該模型的兩部分分別為上述(2)和利用SVM進(jìn)行的分類。作為ANN，其基礎(chǔ)想法是：少數(shù)幾個(gè)隱性的主成分(因子)、和以正交為特征的線性組合代表著從前多個(gè)變量，這樣就不會(huì)選取過多變量且更具獨(dú)立性，可將具有代表性的變量(具有表征能力、蘊(yùn)含信息豐富)歸納于一體。這種有效的
8、工具能夠削減數(shù)據(jù)維數(shù)，用簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)來表示冗雜數(shù)據(jù)，從而后續(xù)能更好地做好分類、處理等相關(guān)工作。SVM指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，在其支持下可判別模式的具體類型，對(duì)解決小樣本問題具有更好的適用性。輸入空間內(nèi)的問題在得到非線性轉(zhuǎn)換后，能夠有效遷移至高維度空間內(nèi)，此時(shí)線性從本來的不行分轉(zhuǎn)變?yōu)榭煞值奶攸c(diǎn)，進(jìn)而形成最正確線性分類面，而這正式SVM的核心。簡(jiǎn)言之，通過財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)區(qū)分企業(yè)狀態(tài)才是企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警問題的本質(zhì)，故通過ANN與SVM聯(lián)合組建模型可達(dá)成企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警目標(biāo)。本次討論以酒類行業(yè)17家上市公司為基本對(duì)象，選取其在20222022年期間內(nèi)的年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，之所以做出此選擇，緣由在于：(1)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表可靠、真
9、實(shí)；(2)通過原始數(shù)據(jù)來評(píng)判能使統(tǒng)計(jì)方法不同造成的誤差降低；(3)財(cái)務(wù)比率因行業(yè)不同而不同，選用同一酒類行業(yè)的企業(yè)能去掉這種差異，且宏觀經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)很少會(huì)影響該行業(yè)。從我國證券市場(chǎng)的進(jìn)展?fàn)顩r來看，鮮有公司破產(chǎn)，此時(shí)可以對(duì)ST類公司作進(jìn)一步的認(rèn)知，將其視為“財(cái)務(wù)危機(jī)(失敗)企業(yè)更貼合實(shí)際狀況。并且，還有一些企業(yè)被認(rèn)為是“有潛在危機(jī)的企業(yè)，它們雖不是ST企業(yè)，但對(duì)其財(cái)務(wù)指標(biāo)具體狀況和專家意見進(jìn)行綜合分析后發(fā)覺其經(jīng)營狀況并不佳。一些樣本中某些值和平均值相差甚遠(yuǎn)，對(duì)于此類不具備使用價(jià)值的數(shù)值，均將其剔除，最終得到87個(gè)企業(yè)樣本，具體狀況為：經(jīng)營狀況良好的有48個(gè)，ST企業(yè)有20個(gè)，非ST企業(yè)有19個(gè)。
10、現(xiàn)階段，國有績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系得到廣泛應(yīng)用，以此為基本根據(jù)，綜合考慮各類破產(chǎn)公司的特點(diǎn)(例如不具備償清到期債務(wù)的能力)，此處對(duì)討論對(duì)象加以細(xì)分，得到以償債能力、進(jìn)展能力為代表的共計(jì)17項(xiàng)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)。6實(shí)證討論及分析基于SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)整理所得的樣本集展開主成分分析。6.1原始比率變量分析先將主成分提取出來并減小維數(shù)，使各輸入值間存在較低相關(guān)性，再初步進(jìn)行主成分分析：(1)共創(chuàng)建17項(xiàng)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，彼此存在相互關(guān)系數(shù)，并表現(xiàn)出較為顯著的高冗余程度的特點(diǎn)，可簡(jiǎn)化；(2)較強(qiáng)相關(guān)比率：流淌比率(X1)和速動(dòng)比率(X2)兩者間產(chǎn)生的相關(guān)系數(shù)到達(dá)0.78，說明其關(guān)聯(lián)程度較高，也與二者比率組成相對(duì)應(yīng)；
11、流淌資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X9)和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X11)相關(guān)系數(shù)為0.806，說明兩者具有顯著的相關(guān)性；主營業(yè)務(wù)利潤率(X13)和本錢費(fèi)用利潤率(X14)相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.85，充分說明兩者具有顯著的相關(guān)性；此外，凈資產(chǎn)收益率(X15)和每股收益(X16)、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X10)與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X11)都存在較高的關(guān)聯(lián)程度，各自的相關(guān)系數(shù)分別為0.719、0.696；(3)X6與X13(0.544)、X6與X14(0.48)、X8與X9(0.522)之間的相關(guān)系數(shù)在0.5上下，較小的相關(guān)性說明企業(yè)各能力間的關(guān)系有多余部分；(4)股東權(quán)益比率X6和總資產(chǎn)收益率X17兩者的相關(guān)系數(shù)到達(dá)0.645，由此進(jìn)一步
12、說明長(zhǎng)期償債能力與盈利能力的關(guān)系，即具有較親密的關(guān)聯(lián)。(5)營運(yùn)能力與盈利能力雖然具有關(guān)聯(lián)但較為微弱，其相關(guān)系數(shù)偏小，短期償債能力與長(zhǎng)期償債能力的關(guān)系較為特別，表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性。6.2主成分選擇及解釋以主成分的特征值為分析對(duì)象，大于1即可選擇，并且共產(chǎn)生了5個(gè)主成分因子，需從17項(xiàng)原始財(cái)務(wù)比率指標(biāo)入手，探討其對(duì)于各主成分因子的因子載荷(具體指的是原始指標(biāo)與主成分因子兩者間所產(chǎn)生的相關(guān)系數(shù))，以便更有效的說明5個(gè)因子。依據(jù)因子負(fù)荷矩陣：(1)X13、X17、X15、X16、X14、X6可用于說明主成分F1，其他指標(biāo)遠(yuǎn)小于此處所提及的6個(gè)比率的因子載荷量，可作為長(zhǎng)短期償債能力、盈利能力的主要表征。(
13、2)X1、X2、X4、X5、X8、X9、X11主要說明主成分F2，其各自的因子載荷量也相對(duì)較高，明顯超出其他指標(biāo)，因此可作為長(zhǎng)短期償債能力和營運(yùn)能力的表征。(3)X5、X10和X11的共同特性在于均可說明主成分F3，其表征的是長(zhǎng)期償債能力、企業(yè)營運(yùn)能力。(4)X12、X3的共同特性在于均可說明主成分F4，其表征的是短期償債能力和營運(yùn)能力。(5)X7則說明主成分F5，反映出企業(yè)營運(yùn)能力。6.3建立模型識(shí)別部分試驗(yàn)1實(shí)行的是二類劃分的方法，將總體訓(xùn)練樣本細(xì)分為2類(正常、報(bào)警)，選擇3類樣本(正常、關(guān)注和報(bào)警)，在此基礎(chǔ)上展開測(cè)試。具體如表1。分析：在正常類樣本中的識(shí)別正確率可到達(dá)100%，并且在
14、關(guān)注類樣本的識(shí)別中也可到達(dá)該效果，在識(shí)別報(bào)警類測(cè)試樣本后，所得結(jié)果為關(guān)注。從而得到正常與關(guān)注的區(qū)分特征，并作為分類識(shí)別的支持。選擇支撐向量機(jī)，有助于分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分類的使用狀況，即是否可有效應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)。試驗(yàn)2實(shí)行的是三類劃分方法，將總體訓(xùn)練樣本細(xì)分為3類(正常、關(guān)注和報(bào)警)，由此展開測(cè)試，具體內(nèi)容見表2。分析：在正常類樣本中的識(shí)別正確率可到達(dá)100%，并且在關(guān)注類樣本的識(shí)別中也可到達(dá)該效果；關(guān)注類樣本中：除2個(gè)正確識(shí)別的外，還存在被誤識(shí)別為正常和報(bào)警的狀況，共計(jì)2個(gè)；該測(cè)試結(jié)果能夠被接受，主要緣由子在于企業(yè)樣本自身不具備有效區(qū)分的條件。而c(c-1)/2個(gè)2類SVM分類器共同構(gòu)成了SVM的c類劃
15、分，局限之處在于各SVM只具備區(qū)分2類的能力，難以全面的區(qū)分問題是否會(huì)發(fā)生。6.4結(jié)果分析(1)對(duì)企業(yè)狀態(tài)進(jìn)行判定識(shí)別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，就要了解SVM獲取樣本的規(guī)律所在。借助線性判別式或僅憑靠有限樣本獲得的得分來確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)都有其缺乏之處。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行區(qū)分的水平的確不如SVM。(2)Y分?jǐn)?shù)模型較為模糊，缺乏詳盡的內(nèi)容，應(yīng)全面收集行業(yè)企業(yè)的各相關(guān)數(shù)據(jù)。樣本分布和數(shù)量都受到肯定約束，在單個(gè)行業(yè)中無法固定下來可作為分類根據(jù)的有效F值。本文選擇的ANN-SVM模型中SVM內(nèi)部參數(shù)經(jīng)一次計(jì)算即可固定，涵蓋了樣本類別的規(guī)律。SVM小樣本分類進(jìn)行區(qū)分的能力很強(qiáng)，故無需在大的范圍內(nèi)搜集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，直接建模再做推斷就好
16、。(3)分析試驗(yàn)結(jié)果可知：訓(xùn)練樣本一經(jīng)明確，不同種類企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)就無法被BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速獲取。(4)ANN-SVM模型將人工智能算法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了聯(lián)結(jié)，建構(gòu)了新型專家系統(tǒng)，發(fā)揮著肯定成效。但其仍有缺乏，表如今樣本數(shù)量從根本上制約著ANN-SVM模型，如：無法到達(dá)完全正確，多類劃分不夠精準(zhǔn)等。同時(shí)，它還暴露出多變量模型在樣本一樣多的狀況下不能使用、分類特點(diǎn)不行被BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取等弊端。值得留意的是，一旦條件相同，SVM就能表現(xiàn)出同樣的效果，這是為大多數(shù)人所接受的部分。7結(jié)束語由一系列實(shí)證分析可知，單元和多元判別模型方法及構(gòu)建判別模型的重要前提在于線性函數(shù)等的約束安全被ANN-SVM模型打
17、破。訓(xùn)練樣本夠多才可利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題也得到了解決。在方法上，樣本數(shù)據(jù)借助非線性函數(shù)即可被很好擬和，具有創(chuàng)新性。此外，同其他方法相比，SVM模型還具有在樣本較小的狀況下依舊能保證預(yù)報(bào)精準(zhǔn)程度的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。參考文獻(xiàn):1石先兵.基于PCA-SVM的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建J.財(cái)會(huì)通訊,2022(10):131-134.2周文娟.我國中小企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)模型的構(gòu)建J.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2022,16(36):156-157.3祁新,柏廣才.基于創(chuàng)新視角的中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建J.商業(yè)會(huì)計(jì),2022(3):44-46,43.4程芳,李紅麗,邵丹蕾.制造企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建J.新理財(cái),2022(
18、8):50-51.5萬庭君.財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建及其對(duì)A企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)診斷D.南昌：東華理工大學(xué),2022.6柳本民,閆寒.基于SVM事故分類的連環(huán)追尾事故影響因素分析J.交通信息與安全,2022(3):9-11.7方紅幃,趙濤,佃松宜.基于三域特征提取和GS-SVM的ECG信號(hào)智能分類技術(shù)討論J.四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2022(2):297-303.8李鵬飛,王青青,毋建宏,陳華雪.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARIMA和LS-SVM模型的集成預(yù)報(bào)討論1978-2022年陜西省蘋果產(chǎn)量實(shí)證J.江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2022(2)：27-29. 徐欣欣 單位：咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院本文來源：網(wǎng)絡(luò)收集與整理，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系作者刪除，謝謝！第12頁 共12頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁第 12 頁 共 12 頁
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