企業(yè)財務風險動態(tài)監(jiān)測平臺構(gòu)建研究

五邑大學管理學院 謝芳

企業(yè)財務風險動態(tài)監(jiān)測平臺構(gòu)建研究

五邑大學管理學院 謝芳

我國企業(yè)對包括財務風險在內(nèi)的各種風險的管理狀況令人擔擾，通常的情況是：企業(yè)沒有專門人員和機構(gòu)進行系統(tǒng)的、全局的風險管理，各部門只針對部門內(nèi)風險單獨采取一定措施，一些企業(yè)甚至根本就沒有風險管理意識；而且，風險管理活動基本是被動式的，出現(xiàn)危機了才進行管理；同時，在風險管理方法上也沒有科學的風險管理理論指導。因此，強調(diào)企業(yè)財務風險管理，研究相關技術和策略，具有重大的長遠價值。

一、財務風險動態(tài)監(jiān)測平臺（FDMP）在企業(yè)風險管理（ERM）框架中的定位

（一）COSO的ERM框架國際上，企業(yè)風險管理的主要指引是ERM框架，它由COSO委員會于2003年7月在內(nèi)部控制框架基礎上，結(jié)合薩班斯法案（SOX法案）以及理論界和實務界對內(nèi)部控制框架提出的一些改進建議而發(fā)布，它為全球企業(yè)風險管理提出了全新的管理理念。ERM框架有3個維度：（1）目標維度，包括戰(zhàn)略目標、經(jīng)營目標、報告目標和合規(guī)目標；（2）風險管理要素維度，包括內(nèi)部環(huán)境、目標設定、事件識別、風險評估、風險對策、控制活動、信息和交流、監(jiān)控；（3）劃分企業(yè)各個層級的組織維度，包括整個企業(yè)、各職能部門、各條業(yè)務線及下屬各子公司（具體如圖1所示）。三者間的關系是，全面風險管理的8個要素都是為企業(yè)的4個目標服務的，企業(yè)各個層級都要堅持同樣的4個目標，每個層級都必須從以上8個方面進行風險管理。該框架適合各種類型的企業(yè)或機構(gòu)的風險管理。

圖2 企業(yè)風險"金字塔"

（二）企業(yè)財務風險管理在ERM中的定位企業(yè)財務風險管理是ERM框架中的重要組成部分。一方面，從目標維度講，由于財務數(shù)據(jù)是基于價值標準對企業(yè)信息的綜合反映，因而ERM中的經(jīng)營、戰(zhàn)略等目標中許多屬于財務目標的內(nèi)容。另一方面，從要素維度講，財務風險是風險事項識別、評估的重要內(nèi)容，更是風險應對的重要手段。而且，如圖2所示的企業(yè)風險結(jié)構(gòu)“金字塔”，上層的宏觀、中觀風險和底層微觀的各項風險都最終會對財務風險產(chǎn)生影響，財務風險則是企業(yè)風險最綜合的、往往也是最致命的表現(xiàn)，因此，財務風險是要素維度中最重要的因素。

（三）FDMP整體架構(gòu)按照管理信息系統(tǒng)的一般原理，F(xiàn)DMP架構(gòu)可以按照流程分為輸入、處理、輸出三個部分，即財務風險因素識別子系統(tǒng)、財務風險度量（評估）子系統(tǒng)和財務風險報告子系統(tǒng)。同時，F(xiàn)DMP作為企業(yè)整體信息系統(tǒng)中一個子系統(tǒng)，還要考慮企業(yè)的整體信息環(huán)境，設計與其他系統(tǒng)的銜接及相互支撐的接口子系統(tǒng)。FDMP總體架構(gòu)如圖3所示。

圖3 FDMP總體架構(gòu)

二、FDMP的構(gòu)成

（一）風險因素識別子系統(tǒng)財務風險因素識別是指在事前，針對特定企業(yè)所處的內(nèi)外部環(huán)境，辯識和確認構(gòu)成企業(yè)財務風險的事項及其對應的風險容量，并在實際運行中，采取一定方法從信息源獲取風險事項變動的及時信息形成對FDMP系統(tǒng)的輸入。

由于財務風險影響因素眾多，如何識別并選擇適當?shù)淖兞孔鳛橄到y(tǒng)輸入一直是學者們關注的一個重要問題。從實用性角度考慮，所選擇的風險因素（指標）總體上應符合以下原則：（1）綜合性。傳統(tǒng)的財務風險定量識別是根據(jù)一個或數(shù)個變量來作出決策，導致不同變量可能得出不同結(jié)論，如果某企業(yè)的流動比率、速動比率很低，不考慮其他變量，容易得出該企業(yè)將陷入財務困境的結(jié)論，但若該企業(yè)盈利能力很強，流動性困難極有可能是短暫的，未必一定會陷入財務困境。因此，指標體系應綜合反映企業(yè)營運能力、償債能力、盈利能力、發(fā)展能力。同時，還要將一些重要的定性指標經(jīng)過矢量化后包括進來，如公司治理狀況的有關指標。（2）敏感性。指標必須具有較高的敏感性，以迅速反映財務狀況的變化。（3）可得性。即能夠根據(jù)現(xiàn)有財務核算數(shù)據(jù)和相關管理資料，直接或間接地計算出來。

通過總結(jié)已有研究成果可以為確定風險變量提供指引，本文搜集了財務風險預測方面的國內(nèi)外文獻，其中代表性的有：Beaver（1966）、Altman（1968，1977，1994）、Ohlson（1980）、Beyon&Peel（2001）、VanGestel（2006）、陳靜（1999）、陳曉（2000）、吳世農(nóng)和盧賢義（2001）、聯(lián)合資信（2005）、王宗軍等（2007）、宋鵬等（2009）的研究，在這些研究中被廣泛使用且經(jīng)模型檢驗有效的變量主要包括：償債能力方面主要是流動比率、負債比率、現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額/總負債；盈利能力方面主要是凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率（以利潤總額或以息稅前利潤為分子）；成長性方面主要是主營業(yè)務收入增長率、凈利潤增長率、總資產(chǎn)增長率；營運能力方面主要是總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應收賬款周轉(zhuǎn)率等。很少有研究將公司治理變量納入，但筆者認為公司治理對企業(yè)運作、長遠發(fā)展和財務信息質(zhì)量都有重大影響，應當在量化后納入其中，如用郝芬達指數(shù)反映股權(quán)集中度等。需要強調(diào)的是，每個企業(yè)應當根據(jù)自己的具體特征來選擇風險變量，這方面并不存在絕對的統(tǒng)一標準。

（二）度量評估子系統(tǒng)該部分是將輸入的數(shù)據(jù)通過適當?shù)哪Ｐ瓦M行處理，以得到企業(yè)財務狀況整體的一個二分類結(jié)果（好或壞）或風險等級劃分結(jié)果。根據(jù)風險管理目標、企業(yè)特征、數(shù)據(jù)條件等構(gòu)建一個適當?shù)哪Ｐ头浅ｊP鍵，其技術水平和適用性將決定風險評估的有效性，從而從根本上決定財務風險動態(tài)監(jiān)測的效果，因而是FDMP的技術核心。財務風險度量模型經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展，已經(jīng)歷了單變量判定模型、多元線性判定模型、logit和probit概率模型、神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）分析模型。由于NN模型具有自學習能力，因而也就實現(xiàn)了模型的動態(tài)調(diào)整，從而達到動態(tài)預測的目的。當前，支撐向量機（SVM）由于比NN有更強的泛化能力、不易限入局部最優(yōu)、維數(shù)不敏感等優(yōu)點，已在財務風險度量領域得到初步成功應用，因而應重點考慮應用SVM技術來構(gòu)建模型。

（三）財務風險報告系統(tǒng)該部分負責財務風險信息的對外披露，主要是根據(jù)組織特征決定在何時、以何頻率、以詳略得當?shù)姆绞剑瑢L險監(jiān)測信息和警報信號在恰當?shù)姆秶鷥?nèi)傳播，以便管理者及時了解財務風險情況并采取相應措施。

三、FDMP關鍵技術——財務風險評估模型的構(gòu)建

（一）財務風險評估預測方法的演變與SVM的優(yōu)勢自20世紀60年代以來，不少研究者對企業(yè)財務風險的評估預測方法由簡至繁地嘗試了多種方法，并仍在不斷摸索創(chuàng)新，至今大體已經(jīng)歷了單變量判定、多元線性判定、概率模型、人工智能方法等階段，楊海軍和太雷（2009）對此做了很好的綜述。

Beaver（1966）利用單一的財務比率，最早提出公司財務預警分析模型，隨后Altman（1968，1977）提出了著名的多元線性判別模型——Z系列模型，該模型確定了資產(chǎn)營運資本率、資產(chǎn)留存收益率、資產(chǎn)報酬率、債務權(quán)益市價率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這5個變量作為判別變量，產(chǎn)生了一個綜合判別公司財務狀況惡化程度的概率值，即Z值。但線性判別模型對預測變量有著嚴格的聯(lián)合正態(tài)分布要求，或者要求協(xié)方差矩陣相等，而事實上大多數(shù)財務比率并不滿足這一假設要求。為克服這些局限性，Martin（1977）和Ohlson（1980）等提出了邏輯回歸模型，與前述的模型相比邏輯回歸模型很好地解決了上述問題，因此具有更廣泛的適用性，然而邏輯回歸模型仍存在自身的缺陷，諸如線性、非線性的傳統(tǒng)統(tǒng)計學的嚴格假設條件，要求預測變量之間、函數(shù)形式關系之間相互獨立，但在現(xiàn)實世界中這些函數(shù)關系以及預測變量都不是完全獨立的。為了開發(fā)一種更為精確更為通用的預測方法來解決這個問題，包括決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯、遺傳算法、支持向量機等方法的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術被廣泛引入，并取得了較好的結(jié)果。Odom（1990）、Franco&Varetto（1998）運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡模型進行財務困境預測的研究，Min&Lee（2005）采用支持向量機（SVM）方法對上市公司財務困境問題進行預測，并得出SVM方法優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡、多元判別分析和Logistic回歸的結(jié)果。

SVM是目前較新的一種性能優(yōu)勢的模式識別技術，是由Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計學理論提出的一種新的通用學習方法，它是建立在統(tǒng)計學理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風險最小化原理基礎上，能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點等實際問題，泛化能力強，具有其它以經(jīng)驗風險最小化原理為基礎的算法難以比擬的優(yōu)越性。因而，F(xiàn)DMP的風險度量評估模型在當前條件下應當基于SVM技術構(gòu)建。應當指出的是，本文討論的是如何為一個企業(yè)構(gòu)建財務風險監(jiān)測平臺，由于每個企業(yè)的情況存在許多差異，而且SVM作為一種人工智能學習技術，其最終成果——最優(yōu)分類函數(shù)受學習樣本數(shù)據(jù)影響會隱含許多的企業(yè)特征，因而，試圖構(gòu)建一個一般化的模型以適應所有企業(yè)并不具有太多實踐意義，需要針對特定企業(yè)根據(jù)其數(shù)據(jù)構(gòu)建專屬的具體模型，所以，在此討論模型構(gòu)建的主要問題及其處理原則更有指導意義。

那么應當選擇哪一類型的支持向量機呢？這是一個需要根據(jù)實際情況進行折衷處理的問題。從技術成熟度看，目前支持向量機在解決二值分類方面獲得了巨大成功，技術相對成熟，而SVR比SVC復雜，技術成熟度不如二分類SVC，多值分類則更次之。而從進行財務風險監(jiān)測的需要來看，希望得到盡可能細化的分類結(jié)果以較準確地反映企業(yè)的財務風險水平，所以選擇的順序是SVR、多值分類、二分類，因為SVR的評估結(jié)果是一個連續(xù)值，多值分類結(jié)果是一個多等級值，例如五級分類，而二分類只有好與壞兩個值。面對這種沖突，應有的處理原則是，根據(jù)ERM框架確定的風險管理目標水平、數(shù)據(jù)獲取情況和企業(yè)管理技術水平來決定評估所期望的精度，從而選擇相應的模型種類。

二是參數(shù)的確定。要把模型構(gòu)建落到實處，接下來就必須確定模型中的各項參數(shù)。對于支持向量機，影響模型效果的重要參數(shù)主要包括：

（2）誤差懲罰參數(shù)C，是調(diào)整模型復雜性和經(jīng)驗風險的參數(shù)。C越大意味著對分類誤差的懲罰越大，誤分類的數(shù)據(jù)點數(shù)目越少；反之，C越小意味著忽略那些似是而非的誤分類數(shù)據(jù)點，同時得到更寬的分類間隔。

（3）對于SVR類模型，損失函數(shù)的選擇也至關重要，主要有ε不敏感損失函數(shù)、平方損失函數(shù)、Laplace損失函數(shù)、Huber損失函數(shù)等，最常用是Vapnik提出的ε不敏感損失函數(shù)。

目前對于參數(shù)的選擇還沒有明確的指導方法，在實際應用中，可以在如下兩種方式中選其一：

（1）經(jīng)驗確定。經(jīng)驗確定是按照樣本的分布規(guī)律，對函數(shù)形式和各個參數(shù)給出經(jīng)驗估計值，這一方法需要使用者有較深厚的理論基礎。目前研究中有許多經(jīng)驗總結(jié)可借鑒。如，Lanckriet（2004）指出可以利用半正定規(guī)劃技術直接從數(shù)據(jù)中學習核矩陣（各種可能核形式）來得到最適合的核函數(shù)形式；劉靖旭等（2008）研究表明對于ε-SVR模型，ε的不同取值，預測誤差隨參數(shù)對（λ，C）具有相似的變化趨勢，且對于較佳的組合，幾乎在相同的ε值處取得較小的預測誤差，這表明ε的選取在某種程度上獨立于（λ，C）的選擇，因此，可以先確定ε，把三參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為二參數(shù)優(yōu)化問題；楊海軍和太雷（2009）指出可使用模糊化的懲罰項（而不固定的懲罰參數(shù)值）來降低不重要數(shù)據(jù)點的影響，即根據(jù)外點偵測結(jié)果，使用一個權(quán)重函數(shù)，對外點賦予較大的懲罰值等。

（2）網(wǎng)格搜索。如果使用者缺乏經(jīng)驗，則可用網(wǎng)格搜索方法，它的做法是將參數(shù)所處的空間劃分成網(wǎng)格，在每一個網(wǎng)格點上將參數(shù)代入進行試估計，并將估計結(jié)果的誤識率進行比較，最終選擇那些使誤識率最低的參數(shù)。這一方法的明顯優(yōu)點是廣泛適用性，但其局限是計算量隨著參數(shù)數(shù)量的增加呈指數(shù)增長，對于實際中很多大型回歸分析問題由于計算量太大而不實用。

三是樣本問題。有效樣本的獲取與處理是構(gòu)建模型的基礎，它不僅影響模型上述方面的技術選擇，并最終決定了模型估計的有效性。樣本問題主要涉及樣本規(guī)模和樣本結(jié)構(gòu)均衡性兩個方面，當實際操作中碰到此類問題時，有時需要在參數(shù)選擇方面做調(diào)整，有時通過一定方法對樣本進行預處理就可基本解決。

（1）樣本規(guī)模問題。支持向量機最初是針對小樣本提出的一種方法，依據(jù)小樣本得到泛化能力強的模型是它的優(yōu)勢。但與其他任何機器學習技術一樣，樣本規(guī)模不能過小，過小則會發(fā)生欠學習問題，即模型不能從訓練樣本中得到足夠信息，因而模型的預測能力就會不理想。支持向量機的小訓練樣本優(yōu)勢同時也給它帶來了在大樣本場景下應用的局限性，如對于大型企業(yè)或涉及金融資產(chǎn)較多的企業(yè)，只有較大的樣本才可能提供比較充分的財務風險信息。支持向量機在大樣本中的局限主要是因為其訓練過程實質(zhì)是求解一個二次規(guī)劃問題，其求解時間復雜度為O（N3），由于要存儲核矩陣，空間復雜度為O（N2），其中N是樣本數(shù)。當訓練集規(guī)模巨大時，支持向量機的訓練時間會太長，同時核矩陣的規(guī)模太大將導致內(nèi)存空間不足。另一方面，支持向量機的訓練結(jié)果是用支持向量表示的，當支持向量數(shù)目太大時會導致超出內(nèi)存限制，使得分類器不能全部裝入內(nèi)存，影響分類器的使用。

在眾多處理支持向量機大樣本應用問題的技術中，不涉及到參數(shù)調(diào)整，可單純通過樣本預處理實現(xiàn)的有減少訓練樣本、訓練集分解兩種方法。

減少訓練樣本方法是采取某種策略，通過挑選最可能為支持向量的訓練樣本，或篩減最不可能為支持向量的訓練樣本，或以上兩種方法同時采用對訓練集實施預處理，以實現(xiàn)訓練集規(guī)模的減小。具體處理方法主要有：（a）鄰域算法，即通過一定算法（如k鄰域算法）計算樣本點鄰域信息，從而挑選那些位于分類超平面附近的樣本作為最終訓練集，實現(xiàn)訓練過程加速的同時確保分類器泛化能力（Shin，2003）。（b）聚類方法，即使用聚類分析技術對大樣本進行預處理，抽取聚類子集的有效信息，從而實現(xiàn)訓練樣本的篩減。如Boley（2004）提出了一種自適應聚類方法，首先將訓練集按照類別分別實施聚類，用每個子集的中心作為該子集的“代表”，然后用這些“代表”的集合訓練初始支持向量機，從而初步發(fā)現(xiàn)訓練集中可能的非支持向量，非支持向量子集用該子集的中心代表，從而起到篩減非支持向量的目的。

訓練集分解方法就是基于某種策略將訓練集分解成若干子集，在每個子集上訓練支持向量機，最后采用某種策略將各支持向量機組合。具體實現(xiàn)有串行、并行兩種方式。并行的訓練集分解方法有：貝葉斯支持向量機（BC-SVM）、最小最大模塊化支持向量機M3-SVM、并行混合支持向量機專家、快速模塊化支持向量機（Fast modular network implementation for SVM）、分布式支持向量機（Distributed-SVM）等。串行方法主要是使用Boosting算法來擴展支持向量機，它是用上次訓練過程產(chǎn)生的分類器在整個訓練集上的測試準確率決定下次樣本的抽取，這將使被前面產(chǎn)生分類器錯分的樣本更可能出現(xiàn)在下次的訓練集中。

（2）樣本均衡性問題。如果訓練樣本出現(xiàn)明顯的非均衡性，如某一類樣本特別少，而另一類樣本特別多，在這種情況下經(jīng)傳統(tǒng)處理方法訓練出來的支持向量機在分類時就會出現(xiàn)偏向大類的傾向，換言之，當兩類訓練樣本數(shù)目相差懸殊時，分類平面明顯偏向少數(shù)類訓練樣本一方，從而產(chǎn)生“有偏性”。而財務風險、醫(yī)學診斷、入侵檢測等都屬典型非均衡問題。

如何處理這一問題，目前主要有兩種思路，一是改造分類算法，另一個是對數(shù)據(jù)進行預處理。改造分類算法主要通過對不同類的樣本設置不同的權(quán)值，改變概率密度，調(diào)整分類邊界等措施解決，如趙會等（2009）提出一種基于中心距離比的分類算法；而謝丹蕊等（2009）提出的平衡策略則是，首先基于Fisher判別思想，計算出兩類樣本在分類超平面法向量上投影后的均值和方差，再依據(jù)兩類錯分概率相等準則，給出新的閾值計算方法對超平面進行調(diào)整。數(shù)據(jù)預處理方法通過樣本數(shù)據(jù)的修剪來解決非均衡問題，具體方法包括向下取樣、向上取樣等。向下取樣是減少多數(shù)樣本的數(shù)量，使不同類的數(shù)量接近平衡，從而提高分類能力。該方法的缺點是容易丟失多數(shù)類的一些重要信息。向上取樣是通過增加少數(shù)類的樣本數(shù)量提高分類器的分類能力，但新樣本難以保證與原樣本同分布，且增加了訓練器負擔。因此，不同方法各有利弊，還有待進一步發(fā)展成熟。

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（編輯 熊年春）