基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究
——來自京津冀上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

張曉萍 張 穎 張若望 劉虹雨 崔維康 尹 航

一、引言

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)貫穿于生產(chǎn)經(jīng)營的整個(gè)過程中，可將其劃分為:籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、資金回收風(fēng)險(xiǎn)和收益分配風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面。市場競爭環(huán)境日趨激烈嚴(yán)酷，如何對公司經(jīng)營財(cái)務(wù)狀況實(shí)施動(dòng)態(tài)進(jìn)行有效的監(jiān)控，如何客觀公正評價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對有出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)苗頭的公司提前預(yù)警，整體提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平，是目前企業(yè)財(cái)務(wù)管理的核心環(huán)節(jié)。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日益成熟，通過建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，采用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建模型，有效預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是當(dāng)前學(xué)者研究的新方向和熱點(diǎn)。我們可以在證券市場上搜集到大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，例如股價(jià)數(shù)據(jù)、股吧評論數(shù)據(jù)等。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量、不完整、不規(guī)律的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中，找出數(shù)據(jù)間隱含的關(guān)系和有價(jià)值的信息。財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，在企業(yè)危機(jī)發(fā)生的3年前，財(cái)務(wù)指標(biāo)會(huì)存在警示信號，通過挖掘這些內(nèi)在信號內(nèi)在規(guī)律，構(gòu)建模型，提前預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對上市公司自身、投資者、債權(quán)人及證券監(jiān)管部門都具有重要意義。

二、樣本數(shù)據(jù)選取及指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取

本文研究所需要的樣本數(shù)據(jù)，即財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司樣本來自Wind金融終端違規(guī)行為數(shù)據(jù)庫。根據(jù)我國上市公司的實(shí)際情況，上市公司t-1和t-2年的財(cái)務(wù)狀況決定上市公司是否被ST。本文將采用樣本公司t-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)證研究。本文選取京津冀上市公司2014—2018五年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，其中樣本公司需要剔除金融類以及數(shù)據(jù)不完全的上市公司，ST公司52家，遵循同行業(yè)、同時(shí)間的原則，參照Beasley(1996)的匹配原則和1：1的比例選取52家非財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司配對樣本。

（二）指標(biāo)體系的構(gòu)建

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取的是否適用準(zhǔn)確，會(huì)極大關(guān)聯(lián)到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型測試結(jié)果的可信度和普適性，預(yù)警指標(biāo)的選取要全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果，能夠從相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和公司報(bào)表上獲取，而且指標(biāo)的選取要具備科學(xué)合理性，而不是毫無根據(jù)的，我們要從眾多的指標(biāo)中挑選出相關(guān)聯(lián)、重要的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，所以本著全面性、可獲取性、合理性、重要性原則，本文綜合財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息兩方面的特征，設(shè)計(jì)了如下風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。反映償債能力的指標(biāo)X1流動(dòng)比率、X2速動(dòng)比率、X3現(xiàn)金比率、X4資產(chǎn)負(fù)債率、反映成長能力的指標(biāo)X5營業(yè)收入增長率、X6總資產(chǎn)增長率、X7營業(yè)利潤增長率、X8凈利潤增長率，反映每股指標(biāo)X9每股收益、X10每股息稅前利潤、X11市盈率、X12每股營業(yè)收入，反映現(xiàn)金流能力指標(biāo)X13每股現(xiàn)金凈流量、X14現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、X15債務(wù)保障率、X16營業(yè)收入現(xiàn)金含量，反映盈利能力的指標(biāo)X17凈資產(chǎn)收益率、X18總資產(chǎn)報(bào)酬率、X19總資產(chǎn)凈利潤率、X20銷售毛利潤，反映營運(yùn)能力的指標(biāo)X21應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、X22存貨周轉(zhuǎn)率、X23總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X24應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率。同時(shí)選取的非財(cái)務(wù)指標(biāo)包括反映股權(quán)結(jié)構(gòu)的Y1第一大股東、Y2股權(quán)集中度、Y3第一大股東是否絕對控股、Y4第一大股東是否相對控股、Y5董事會(huì)規(guī)模、Y6董事長是否兼任總經(jīng)理、Y7獨(dú)立董事比例、Y8高管持股比例、Y9審計(jì)意見、Y10違規(guī)行為。

三、預(yù)警指標(biāo)的K-S檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)

本文共選取了34個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括24個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和10個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的初選指標(biāo)能夠基本滿足特征體系的完整性、科學(xué)性和系統(tǒng)性，但是可能操作性、相關(guān)性較差，不能實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算。所以本文使用SPSS22.0軟件對指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)（K-S檢驗(yàn)）和獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。根據(jù)測試數(shù)據(jù)，X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9、X12、X14、X17、X19、X22、X24等14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的Sig值高于顯著性水平5%，也就是說上述14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均滿足正態(tài)分布，Sig值小于顯著性水平5%有6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，不符合正態(tài)分布。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在非財(cái)務(wù)指標(biāo)中，Sig值高于顯著性水平5%的只有Y1、Y4、Y8、Y10四個(gè)變量，可以判定這四個(gè)指標(biāo)滿足正態(tài)分布，剩下的6個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的Sig值均小于顯著性水平5%，不滿足正態(tài)分布條件。T檢驗(yàn)中，如果Sig值低于顯著性水平5%，則兩組均值間有顯著性差異，可以據(jù)此判斷財(cái)務(wù)公司是否出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī)；若Sig值高于顯著性水平5%，則不存在顯著性差異。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，在T-3年有X1、X2、X4、X8、X9、X14、X17、X22、Y1、Y4、共10個(gè)預(yù)警指標(biāo)通過了T檢驗(yàn)，說明這些指標(biāo)存在顯著性差異，其余均為通過T檢驗(yàn)，不存在顯著性差異。

四、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建

BP網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層、輸出層、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置的多層網(wǎng)絡(luò)。輸入層相當(dāng)于存儲(chǔ)器，主要工作重點(diǎn)是傳入樣本信息。輸入層一般由預(yù)警指標(biāo)構(gòu)成，一般來說輸入層的數(shù)據(jù)范圍越廣，節(jié)點(diǎn)數(shù)目越多，模型預(yù)測的精確性越強(qiáng)。本文將輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為經(jīng)過K-S檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的10個(gè)預(yù)警指標(biāo)，其中包括8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和2個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)。然后確立隱含層數(shù)目，最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是3層，經(jīng)過綜合的考量，本文將隱含層的層數(shù)設(shè)定為1。輸出層主要是輸出分析數(shù)據(jù)，輸出的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)取決于輸出數(shù)據(jù)的類型。本文將輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為1。若輸出的結(jié)果為0，表示該公司為財(cái)務(wù)正常公司，若輸出的結(jié)果為1，表示該公司為財(cái)務(wù)危機(jī)公司。通過檢測結(jié)果可知，本文構(gòu)建的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對京津冀上市公司對被ST的京津冀上市公司的判斷準(zhǔn)確率可達(dá)到95.3%，對非ST的京津冀上市公司的判斷準(zhǔn)確率可達(dá)到94.6%，綜合準(zhǔn)確率可達(dá)到94.95%，結(jié)果較為理想，預(yù)警成效總體較好，說明該模型是有效且合理的，能夠在京津冀上市企業(yè)中使用該模型，對公司出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行提前預(yù)警和防范。

五、京津冀上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警防范對策

（一）增強(qiáng)財(cái)務(wù)危機(jī)防范意識(shí)

京津冀上市公司面對復(fù)雜的內(nèi)外部環(huán)境，要想做好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作，有效預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生，首先必須樹立財(cái)務(wù)危機(jī)防范意識(shí)。防范意識(shí)不能僅停留于表面，必須滲透到每個(gè)人的腦髓中。第一，高層監(jiān)管和管理人員要有警惕意識(shí)，率先示范，起到良好的帶頭作用；其次，公司的每一位員工，作為公司的成員，也要高度關(guān)注企業(yè)經(jīng)營管理過程中出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或者可能引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)的潛在因素，并主動(dòng)匯報(bào)，從而形成人人關(guān)注、人人預(yù)防的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)抵御墻。

（二）加強(qiáng)制度建設(shè)，完善公司治理結(jié)構(gòu)

第一，保持合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)。上市公司股東有權(quán)出席股東大會(huì)并對公司的重大經(jīng)營決策進(jìn)行參與管理。前十大股東股權(quán)的適度集中，既有優(yōu)勢也有劣勢。優(yōu)勢在于可以降低代理成本，有助于加強(qiáng)股權(quán)之間的監(jiān)督、協(xié)作和制衡，有助于在董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)中選舉自己的直接代表，提高決策質(zhì)量。劣勢在于要防止股權(quán)高度集中，避免“一股獨(dú)大”現(xiàn)象，避免大股東侵害中小股東利益等不平等行為，保持前兩大股東合理的持股比例。第二，完善董事會(huì)制度，提高監(jiān)事會(huì)的監(jiān)管職能。保證董事會(huì)的相對獨(dú)立性，加強(qiáng)董事會(huì)對于大股東的限制，董事會(huì)要加強(qiáng)與公司高層管理人員的溝通，加強(qiáng)信息開放度、透明度和公開性。另外要加強(qiáng)監(jiān)事會(huì)的監(jiān)督職能，加強(qiáng)監(jiān)事會(huì)的獨(dú)立性，提高監(jiān)管效果，提高監(jiān)事會(huì)監(jiān)督的專業(yè)能力和效率，這些措施在很大程度上可以形成規(guī)范的公司治理結(jié)構(gòu)，規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

（三）完善財(cái)務(wù)信息監(jiān)控系統(tǒng)

公司要建立一套完善的財(cái)務(wù)信息監(jiān)控系統(tǒng)，高度重視企業(yè)財(cái)務(wù)信息流轉(zhuǎn)的合理性和安全性，及時(shí)收集、傳遞、分析財(cái)務(wù)信息，并向高管人員公布。各個(gè)公司需要根據(jù)自身經(jīng)營特點(diǎn)，劃定關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警線，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)、及時(shí)預(yù)防。完善會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制度，加強(qiáng)政策約束制度，確保制度的落實(shí)。會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制度的漏洞給財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)提供了可乘之機(jī)，國家應(yīng)進(jìn)一步修訂完善現(xiàn)有會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和制度。此外，證券監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)督職能，不斷完善監(jiān)管手段和制度，杜絕財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

（四）發(fā)揮外部投資者的監(jiān)督職能

外部投資者、債權(quán)人與上市公司利益直接相關(guān)，他們對上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表非常關(guān)注，公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)損害他們的利益。發(fā)揮外部投資者的監(jiān)管作用，對于規(guī)避上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象的出現(xiàn)有很大幫助。

本文采用數(shù)據(jù)挖掘中的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對京津冀上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，推進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)分析中的應(yīng)用與發(fā)展，挖掘潛在信號，對公司未來的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行有效預(yù)測和判斷，預(yù)測結(jié)果為公司內(nèi)部管理者和外部利益相關(guān)者提供參考。