財務風險指標架構設計與預測淺析

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摘要：財務狀況是企業決策層對未來經營活動進行調整的重要參考依據，財務風險的指標化和模型化識別是企業實現從數據治理轉型為數字化治理的重要途徑。文章采取了新的視角對企業財務風險指標進行構建，融入了傳統指標的變動情況并且對凈利潤指標進行了改進，使其更符合股東權益角度的需求，還提出了幾點基于深度學習算法的模型構建框架，對企業未來數據模型化治理提出展望。

關鍵詞：數據治理；財務風險預警；指標構建體系

企業的發展離不開日常經營活動，然而有時日常經營活動中形成的一系列隱藏的危機對于企業而言是致命的，因此企業在日常的經營活動中就應當對未來的經營中可能出現的不確定性風險做好預警與防范。為了確保企業持續穩健地發展，就必須構建一套精準的企業財務狀況管理機制對其進行有效的監控，從而確保企業的財務狀況處于健康的狀態，避免財務危機。當前，企業決策層需要找到一套基于指標體系架構的風險識別機制，構建一套合適的財務風險預測模型以適應現今財務數據高數據量、高復雜性、高冗余度的特點，滿足企業對于模型精準性、可操作性、高適應性的要求。

1.研究現狀

企業業務不斷發展，業務內容也逐漸復雜化，關于企業財務數據指標體系化與風險預測模型化的研究已經有了一定突破，并且正在不斷完善與發展。在指標體系構建方面，韋德洪等人針對財務管理能力做出了系統的解釋，指出企業財務活動包括籌資活動、投資活動與經營活動，為財務分析指標的架構奠基了著手點；蔡巖松等人指明了財務風險指標中存在的缺陷，考慮到了人為因素、附加因素、核算角度因素等因素的影響，對企業財務申報與分析的準確性提出了更高的要求；沈曉東等人提出了EVA在財務指標構建中的優勢，將股東的投資也納入了資本成本，使利潤的核算更為準確嚴謹。在模型構建方面，閔劍等指出財務預警機制的3種模型——對定性指標進行模糊統計的統計分析方法、分類回歸等計量方法以及人工智能方法，提出了企業生命周期視角下的生存分析模型。前兩種模型分析已經取得了一定的進展，比如官銀等人針對制造業企業提出的基于貝葉斯判別法的財務預警計量分析，練舒瑜提到的基于費希爾判別法的財務預警分析，前者的模型準確性高達90%，而后者具有較高模型準確度的同時還具有操作簡單的特點。基于人工智能方法的模型設計也已發展得較為完善，隨著企業面對的財務風險日益復雜化，對模型的適用性、準確性、可操作性等方面也有了更高的要求。為此，人工智能技術的不斷發展，企業財務預警模型也應融入新的技術不斷進行自我完善。

2.企業財務風險指標化模型架構

2.1財務風險指標的選取

企業財務風險是指企業在日常的財務活動中面臨的一切風險，這里所指的財務活動包括企業在生產過程中資金的籌集、運轉、分配等一系列周轉活動。企業的財務狀況關乎企業能否進行正常的生產經營活動，主要從企業經營活動中的環節分析企業的財務風險，基于多維度、多角度的指標體系進行架構。此處，對于財務風險項的指標選取主要從經營活動中所體現的財務風險——償債能力、盈利能力、營運能力以及對未來企業財務狀況的預測——發展能力著手，其中，償債能力是指企業清償債務的能力，能夠有效地反映出企業的財務狀況與經營能力，為企業防范財務風險提供切合的出發點。盈利能力是指企業資金增值的能力，是企業經營能力最為直觀的體現，可以有效地幫助決策層識別經營活動中存在的風險，營運能力一般用資產及資金的周轉效率來衡量，可以清楚地反映出企業的經營水平，識別出財務風險。將3種能力統籌成為“三位一體”的指標體系并加入指標的同比與環比變動指標，可以精準地反映出企業的經營狀況，同時，將上述指標的同比變動與環比變動也考慮進來，以反映出企業經營狀況的變動情況。本文的指標體系架構對“利潤”這一指標做了更為貼切的轉換。事實上，此處更為貼切的指標構建方法是采用EVA（EconomicValueAdded）指標，即采用經濟增加值作 為盈利能力分析的基礎，企業決策層將權益資本成本考慮進來，使企業利潤分析更為準確可靠且具有前瞻性（最終的指標構建體系如表1所示）。

2.2財務風險預測機制

在具體的財務風險預測模型中，測試數據集即某企業基于上述財務風險指標的現時真實數據，訓練數據集可以選擇與需要進行財務風險預測的企業同類且經營狀況相近企業的歷史數據。訓練數據集經過主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）后，在盡量不損失信息量且不影響預測模型性能的情況下對數據進行降維處理，不斷對模型進行訓練處理并根據輸出結果不斷循環優化后得到最終模型，即可對目標企業進行財務風險預測。在模型選擇方面，幾類常用的深度學習算法均可以用于構建預測模型，如卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）、BP神經網絡（BackPropagationNeuralNetworks）、支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）等。深度學習算法的類別多種多樣，預測的機制也不同，做企業需求分析時應當結合具體情況選擇出適當的算法構建預測模型。在上述提到的幾種模型中，3類深度學習算法都已經獲得了比較深入的研究。輸出層作為一種分類器，在根據相似企業的歷史財務數據訓練后的模型中，可以對企業的經營狀況與風險級別進行分類處理。比如，判斷企業處于何種風險級別，將處在不同經營狀況的企業分為正常、關注、預警3類，進而判斷企業是否需要被ST。“正常”企業從過去幾年的財務數據中表現出較為良好的經營狀況，從而不需要被ST；“危機”企業近期已經表現出持續性的虧損，雖然虧損不滿3年，但仍然存在被ST的風險，需要引起企業決策層的注意；“預警”企業在過去3年內持續保持虧損狀態，已經表現出重大的經營風險危機，需要被ST。在模型選取方面，由于企業類型、市場狀況等都存在差別，加之隨著人工智能技術的不斷發展，深度學習算法自身也在不斷優化，企業決策層可以選取適合的算法對數據集進行訓練，從而準確預測其未來的潛在財務風險。比如，空洞卷積、可變形卷積、反卷積均是對卷積神經網絡預測模型的改進，相關的研究也正在進行中。未來，隨著企業指標體系的不斷開發完善以及模型算法的不斷自我更新，指標化財務風險預測將發揮更大的作用，使企業對財務風險的識別與把控愈加精準和及時。

3.結語

企業數據治理指標化、財務風險預測模型化是未來企業數字化轉型的大方向，本文構建的指標體系融入了全新的角度，在模型構建中選取了發展態勢最大的人工智能領域，根據企業具體需求可以選擇準確合適的預測模型，幫助企業精準識別財務風險，必要時根據需要盡力規避財務風險，使統籌化治理融入數字化浪潮，推動企業數字化轉型加速發展。

作者:劉一澎 郭樹行 單位:中央財經大學