财务风险指标架构设计与预测浅析

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摘要：财务状况是企业决策层对未来经营活动进行调整的重要参考依据，财务风险的指标化和模型化识别是企业实现从数据治理转型为数字化治理的重要途径。文章采取了新的视角对企业财务风险指标进行构建，融入了传统指标的变动情况并且对净利润指标进行了改进，使其更符合股东权益角度的需求，还提出了几点基于深度学习算法的模型构建框架，对企业未来数据模型化治理提出展望。

关键词：数据治理；财务风险预警；指标构建体系

企业的发展离不开日常经营活动，然而有时日常经营活动中形成的一系列隐藏的危机对于企业而言是致命的，因此企业在日常的经营活动中就应当对未来的经营中可能出现的不确定性风险做好预警与防范。为了确保企业持续稳健地发展，就必须构建一套精准的企业财务状况管理机制对其进行有效的监控，从而确保企业的财务状况处于健康的状态，避免财务危机。当前，企业决策层需要找到一套基于指标体系架构的风险识别机制，构建一套合适的财务风险预测模型以适应现今财务数据高数据量、高复杂性、高冗余度的特点，满足企业对于模型精准性、可操作性、高适应性的要求。

1.研究现状

企业业务不断发展，业务内容也逐渐复杂化，关于企业财务数据指标体系化与风险预测模型化的研究已经有了一定突破，并且正在不断完善与发展。在指标体系构建方面，韦德洪等人针对财务管理能力做出了系统的解释，指出企业财务活动包括筹资活动、投资活动与经营活动，为财务分析指标的架构奠基了着手点；蔡岩松等人指明了财务风险指标中存在的缺陷，考虑到了人为因素、附加因素、核算角度因素等因素的影响，对企业财务申报与分析的准确性提出了更高的要求；沈晓东等人提出了EVA在财务指标构建中的优势，将股东的投资也纳入了资本成本，使利润的核算更为准确严谨。在模型构建方面，闵剑等指出财务预警机制的3种模型——对定性指标进行模糊统计的统计分析方法、分类回归等计量方法以及人工智能方法，提出了企业生命周期视角下的生存分析模型。前两种模型分析已经取得了一定的进展，比如官银等人针对制造业企业提出的基于贝叶斯判别法的财务预警计量分析，练舒瑜提到的基于费希尔判别法的财务预警分析，前者的模型准确性高达90%，而后者具有较高模型准确度的同时还具有操作简单的特点。基于人工智能方法的模型设计也已发展得较为完善，随着企业面对的财务风险日益复杂化，对模型的适用性、准确性、可操作性等方面也有了更高的要求。为此，人工智能技术的不断发展，企业财务预警模型也应融入新的技术不断进行自我完善。

2.企业财务风险指标化模型架构

2.1财务风险指标的选取

企业财务风险是指企业在日常的财务活动中面临的一切风险，这里所指的财务活动包括企业在生产过程中资金的筹集、运转、分配等一系列周转活动。企业的财务状况关乎企业能否进行正常的生产经营活动，主要从企业经营活动中的环节分析企业的财务风险，基于多维度、多角度的指标体系进行架构。此处，对于财务风险项的指标选取主要从经营活动中所体现的财务风险——偿债能力、盈利能力、营运能力以及对未来企业财务状况的预测——发展能力着手，其中，偿债能力是指企业清偿债务的能力，能够有效地反映出企业的财务状况与经营能力，为企业防范财务风险提供切合的出发点。盈利能力是指企业资金增值的能力，是企业经营能力最为直观的体现，可以有效地帮助决策层识别经营活动中存在的风险，营运能力一般用资产及资金的周转效率来衡量，可以清楚地反映出企业的经营水平，识别出财务风险。将3种能力统筹成为“三位一体”的指标体系并加入指标的同比与环比变动指标，可以精准地反映出企业的经营状况，同时，将上述指标的同比变动与环比变动也考虑进来，以反映出企业经营状况的变动情况。本文的指标体系架构对“利润”这一指标做了更为贴切的转换。事实上，此处更为贴切的指标构建方法是采用EVA（EconomicValueAdded）指标，即采用经济增加值作 为盈利能力分析的基础，企业决策层将权益资本成本考虑进来，使企业利润分析更为准确可靠且具有前瞻性（最终的指标构建体系如表1所示）。

2.2财务风险预测机制

在具体的财务风险预测模型中，测试数据集即某企业基于上述财务风险指标的现时真实数据，训练数据集可以选择与需要进行财务风险预测的企业同类且经营状况相近企业的历史数据。训练数据集经过主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）后，在尽量不损失信息量且不影响预测模型性能的情况下对数据进行降维处理，不断对模型进行训练处理并根据输出结果不断循环优化后得到最终模型，即可对目标企业进行财务风险预测。在模型选择方面，几类常用的深度学习算法均可以用于构建预测模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）、BP神经网络（BackPropagationNeuralNetworks）、支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）等。深度学习算法的类别多种多样，预测的机制也不同，做企业需求分析时应当结合具体情况选择出适当的算法构建预测模型。在上述提到的几种模型中，3类深度学习算法都已经获得了比较深入的研究。输出层作为一种分类器，在根据相似企业的历史财务数据训练后的模型中，可以对企业的经营状况与风险级别进行分类处理。比如，判断企业处于何种风险级别，将处在不同经营状况的企业分为正常、关注、预警3类，进而判断企业是否需要被ST。“正常”企业从过去几年的财务数据中表现出较为良好的经营状况，从而不需要被ST；“危机”企业近期已经表现出持续性的亏损，虽然亏损不满3年，但仍然存在被ST的风险，需要引起企业决策层的注意；“预警”企业在过去3年内持续保持亏损状态，已经表现出重大的经营风险危机，需要被ST。在模型选取方面，由于企业类型、市场状况等都存在差别，加之随着人工智能技术的不断发展，深度学习算法自身也在不断优化，企业决策层可以选取适合的算法对数据集进行训练，从而准确预测其未来的潜在财务风险。比如，空洞卷积、可变形卷积、反卷积均是对卷积神经网络预测模型的改进，相关的研究也正在进行中。未来，随着企业指标体系的不断开发完善以及模型算法的不断自我更新，指标化财务风险预测将发挥更大的作用，使企业对财务风险的识别与把控愈加精准和及时。

3.结语

企业数据治理指标化、财务风险预测模型化是未来企业数字化转型的大方向，本文构建的指标体系融入了全新的角度，在模型构建中选取了发展态势最大的人工智能领域，根据企业具体需求可以选择准确合适的预测模型，帮助企业精准识别财务风险，必要时根据需要尽力规避财务风险，使统筹化治理融入数字化浪潮，推动企业数字化转型加速发展。

作者:刘一澎 郭树行 单位:中央财经大学