基于深度學習技術的企業(yè)財務風險預警研究
——以制造業(yè)上市公司為例

陳超飛 劉浩然

一、研究背景

在實體經濟的發(fā)展和市場的競爭日趨激烈的現實下，制造型企業(yè)面臨的財務風險挑戰(zhàn)越來越多，這些風險對于制造業(yè)企業(yè)的生產與發(fā)展十分重要。財務危機的出現將給企業(yè)帶來巨大的損失，極端情況下甚至造成企業(yè)的破產。財務風險與公司經營狀況惡化、股價下跌及投資者信心喪失等問題的發(fā)生存在著千絲萬縷的聯系?；谝陨蠁栴}，企業(yè)應具有更高的財務風險預警及管理的能力。

隨著數據挖掘技術的發(fā)展，對于企業(yè)財務風險預警的方法從數學模型演變到深度學習方法。深度學習在工程領域已得到廣泛應用，特別在圖像識別、預測性維護等方面成果顯著。

基于數據驅動的財務預警方法得益于人工智能技術與信號處理技術的發(fā)展，已成為未來發(fā)展趨勢。與傳統方法不同，此類方法通過采集、篩選及建立財務風險關鍵指標體系，通過深度學習算法建立模型對真實企業(yè)財務風險指標數據進行自學習，找到企業(yè)財務風險指標中各參數與財務風險的耦合關系（劉浩然和廖俊林，2023），從而建立財務風險預警模型，實現企業(yè)財務風險的預警。

二、財務風險預警理論

財務風險就是企業(yè)在財務活動中，由于未來的不確定性可能導致的經濟損失。這個風險跟資產管理、資金管理、融資管理和費用管理有關，企業(yè)在做財務決策時，需要預測未來的財務狀況和可能的風險。一方面，財務風險可能來自市場風險，比如利率、匯率、證券價格等因素變化導致的資本損失或收益減少。另一方面，財務風險也可能是因為公司內部管理的問題，比如財務政策不合適、資產結構不合理、資本預算不合理，這些問題可能導致企業(yè)經濟狀況惡化，降低公司財務穩(wěn)健性。

（一）財務風險成因

財務風險是所有企業(yè)在運營過程中難以避免的一大挑戰(zhàn)。通過深入研究，我們發(fā)現財務風險的形成源于多種主客觀因素的共同影響。因此，了解財務風險的成因具有重要意義，有助于管理者尋求最有效的防范和解決方案，降低企業(yè)的財務風險。財務風險成因主要有：

1.市場波動。任何企業(yè)都離不開市場的博弈，市場波動，特別是其中包含的各種風險因素，如通脹危機、市場需求的劇變以及競爭對手的異動等，這些都是企業(yè)必須面對并承擔的財務風險。

2.金融市場的不確定性。金融市場發(fā)展中的不確定性也是引發(fā)財務風險的關鍵所在。市場利率與匯率漲跌均可成為財務風險提升的催化劑。尤其在利率升高的情況下，企業(yè)償還貸款的壓力增大，從而面臨更加嚴峻的財務風險。

3.宏觀經濟環(huán)境。宏觀經濟環(huán)境的劇變同樣會給公司財務帶來沖擊。政策的調整、貨幣的走勢等無一不牽涉到企業(yè)財務的穩(wěn)定發(fā)展。

4.財務結構的不合理性。企業(yè)的財務結構若存在嚴重缺陷，包括高負債比例或債務還款期限結構不佳等問題，都將直接威脅到企業(yè)償還債務的能力，從而加劇了企業(yè)所承受的財務壓力。

5.管理不當。如果企業(yè)內部的管理工作出現疏漏，諸如做出錯誤的決策、資金管理欠妥、投資者風險意識渙散等現象發(fā)生，就會為企業(yè)埋下巨大財務風險隱患。

6.自然災害。自然界的各種災害，如地震、洪災、火災等，亦有可能給企業(yè)帶來巨大的資產損失，進而加大了企業(yè)應付財務風險的難度。

7.行業(yè)背景。行業(yè)背景作為導致企業(yè)財務風險產生的一大外因，涉及到了行業(yè)衰退、科技進步、政策轉變等各個方面。每個領域的變化，都有可能給相關企業(yè)帶來財務風險。

（二）財務風險預警原理

財務風險預警是指一種通過對財務數據的全面分析，對可能出現的財務危機進行預先識別和控制的手段。其主要目的在于及時發(fā)現財務異?，F象，并提供相應的對策措施，以避免類似的財務危機再度發(fā)生。通常，財務風險預警系統能夠協助企業(yè)監(jiān)控財務風險、提升管理水平、防范經營失敗，對企業(yè)的長遠發(fā)展具有重要意義。

在實際應用中，企業(yè)財務管理所涉及的范圍廣泛，包括生產、供應、銷售等多個環(huán)節(jié)，同時為企業(yè)的生產管理、市場營銷、質量管理、人力資源管理等提供了基礎信息支持。財務風險預警方法包括傳統方法和基于計量方法的預警模型。其中，傳統方法主要通過財務比率分析來預警企業(yè)是否處于財務危機狀態(tài)；而基于計量方法的預警模型則包括單變量預測模型和多元預測模型等。

企業(yè)建立財務風險預警系統的具體方法和步驟包括：明確預警指標、制定預警標準、建立數據采集和處理系統、建立預警機制及應對措施、持續(xù)優(yōu)化和改進等。在選擇預警指標時，需要依據企業(yè)實際情況進行；建立數據采集和處理系統，以便獲取財務數據；預警機制的制定需要根據預警等級采取相應的應對措施。財務風險預警作為企業(yè)財務管理中的重要技術手段，通過對財務風險的監(jiān)測和控制，有助于提高企業(yè)財務穩(wěn)定性，確保企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

三、制造業(yè)企業(yè)財務風險預警指標構建

本文以制造業(yè)上市公司作為研究對象，通過嚴格篩選和定義，確定了狀態(tài)為ST 的制造業(yè)上市企業(yè)和正常經營制造業(yè)上市企業(yè)的概念，并在限定其行業(yè)類型、資產規(guī)模的條件下，構建了一套完整的研究樣本。同時，對制造業(yè)行業(yè)發(fā)展現狀及財務風險特征進行了深入研究，結合適當的指標選取原則，構建了一套財務風險預警指標。指標充分考慮了財務要素和非財務要素，可以更加全面地反映企業(yè)的財務狀況和經營風險，進一步提高財務風險預警的準確性和可靠性。

（一）樣本選擇

本文樣本數據來源于中國經濟金融研究數據庫（CSMAR），該數據庫涵蓋中國證券、期貨、外匯、宏觀、行業(yè)等經濟金融主要領域的高精準研究型數據庫，是投資和實證研究的基礎工具。本文選取228家制造業(yè)上市公司作為研究對象，其中69家狀態(tài)為ST，其余為正常。

（二）預警指標選擇

財務預警指標應能揭示和規(guī)避企業(yè)財務風險。財務要素中一般通過償債能力、經營能力、盈利能力、發(fā)展能力、比率結構和現金流分析六方面內容來闡述企業(yè)的財務風險。非財務要素中則通過股東、管理層指標來闡述企業(yè)的財務風險。財務預警指標如表1所示。

表1 財務風險指標

由于指標較多，為找出關鍵指標，保證指標的有效性，需對表1中的指標進一步進行篩選。本文使用PCA分析對指標進行變量篩選，得到財務預警關鍵指標，如表2所示。

表2 財務預警關鍵指標

（三）數據處理

由于每家企業(yè)公布的財務指標存在差異，存在缺失值是一種常見的問題，因此需要對樣本中缺失的數據進行數據補值。插補方法有許多，但大多數方法都不能處理多項特征之間的復雜關系。常見的數據補值方法，包括對空值的特殊處理、使用平均值或眾數填充、回歸填充等。隨機森林插補法不僅能夠處理多項特征之間的復雜關系，而且能夠處理非線性關系和異常值，為解決缺失值問題提供了一種有效的解決方案。

隨機森林模型由多棵決策樹構成，每棵樹從原始數據集里進行重復的有放回抽樣來獲得訓練樣本，再根據這些樣本進行獨立的決策規(guī)則建模。就像每一棵樹抗風能力有限，但是一片樹林的抗風能力卻可以非常強大，因此確保預測性能穩(wěn)定可靠。每次決策樹的構建，當我們調用draw（）函數后，它都會隨機從中選擇一行或幾行作為新的樣本來更新這個節(jié)點。模型的核心思想在于通過反復地細化每一棵決策樹來提高模型的泛化能力。這樣，不僅每一棵樹上任何一次抽樣的樣本都是不同的，同時也保證了模型對特征選擇的多樣性，有助于提升模型精確度。接著對每棵決策樹實現充分分裂，到無法繼續(xù)進行小區(qū)分的深度點才停止分裂，確保每個葉節(jié)點之間保持一定的差異性。利用機器學習工具包scikit-learn 實現了多個高維度分類問題的隨機森林模型訓練，結果表明在大多數情況下，隨機森林模型能比其他同類模型更好地處理高維度的復雜問題。這種模型精度不受過高參數數量或復雜特征空間影響，無需進行手動的離群點檢測和修剪等操作，實現了在不引入額外誤差和復雜性的情況下獲得較高的準確率。構建步驟如下：

由于數據集中存在不同單位及量級，為方便進行比較和加權組合，需對數據集進行標準化處理。常見的數據標準化方法，包括Z-score 方法、Minmax 方法、中心化方法和Decimal scaling方法。本文使用Min-max方法，將原始數據線性映射到[0，1]區(qū)間內。這種方法通過將每個數據點減去最小值，再除以最大值與最小值之差，將數據轉化為[0，1]區(qū)間內的數。這種方法適用于對數據進行離散化處理，從而更好地進行數據分析，計算見公式（1）。其中xmin為各指標中的最小值，xmax為各指標中的最大值。

四、基于LSTM的財務風險預警模型

LSTM 是一種遞歸神經網絡，可以處理和預測時間序列數據。在財務預警中，LSTM 可以用來分析公司的歷史財務數據，以預測未來的財務狀況。通過對歷史數據的學習，LSTM 可以捕捉到數據中的長期依賴關系，從而更準確地預測未來的趨勢。

在基于LSTM 的財務預警中，需要選擇合適的財務指標作為輸入數據，并對數據進行預處理和歸一化。然后，使用LSTM 模型對數據進行訓練和預測。最后，根據預測結果進行財務預警和投資決策。LSTM算法的數學表達式如公式（2）所示：

公式（2）中，xt為模型輸出，ht為隱含層輸入狀態(tài)，ct為神經元，通過輸入門it、輸出門ot及遺忘門ft保存并控制輸入的歷史信息流向，并將其累積在ct，且傳遞到下一個神經元。通過門向ct傳遞信息，通過sigmoid 層控制輸出于區(qū)間[0，1]。當輸出為“0”時，該信息遺忘。當輸出為“1”時信息將被保留。在計算過程中權值W及偏置b被優(yōu)化（劉浩然和廖俊林，2023）。

本文模型輸出節(jié)點為2，即正常和異常（ST）。由于本文模型是處理序列數據的深度學習模型，通過使用門限機制來處理長期依賴關系。在訓練模型時，需要判斷實際值與預測值之間的差異，所以需引入損失函數。本文使用LSTM 模型算法中常用的Hinge loss 函數作為模型的損失函數。模型在學習的過程中需進行迭代，在考慮數據集的大小和復雜性、模型的復雜性和規(guī)模、運行硬件的限值及模型參數調優(yōu)過程，確定本文模型迭代次數為543，學習率為0.002。使用Adam 函數提高模型的收斂速度和學習效率。Adam 函數計算公式如式（3）所示：

公式（3）中，gt為t的損失函數對θ的梯度，mt、vt為一階動量的平均移動和二階動量的平均移動，α為學習率，而θt的變化影響模型的優(yōu)化。

模型建立完成后，使用驗證樣本數據對模型性能進行驗證，計算得到的模型準確率為0.80，精準率為0.85，召回率為0.75。為對結果進一步分析，作混淆矩陣，結果見表3。

表3 測試數據混淆矩陣（LSTM）

五、基于GRU的財務風險預警模型

GRU 神經網絡屬于一種時間遞歸式的神經網絡模型，屬于LSTM 的變體。在其神經網絡的輸入層以及隱藏層中間新增設了一個專有的GRU 單元，此單元內含一個被稱為“更新門”及一個“重置門”的獨特模塊，責任在于有效控制序列信息在整個儲存與更新的過程中的表現。詳細來講，GRU神經網絡的運作原理是首先對來自輸入數據和隱藏狀態(tài)之間的相關性進行計算，然后利用“更新門”和“重置門”來更新隱藏狀態(tài)，隨后便產生隱藏層的輸出。透過這樣的方式，使得可以在序列數據中執(zhí)行時間遞歸操作，在各種時間段中建立緊密的關聯性，深入挖掘出其中所隱含的寶貴信息，并且盡享序列的局部信息記憶功能。

重置門：設定xt代表了在某個特定時刻t 時所觀測到的輸入向量，而ht-1所記錄的則是從時間點t-1 開始至今都保留下來的有用歷史信息。接下來，我們需要先將這兩個向量進行線性映射操作（即將其與一組相應的權重矩陣相乘），然后再對它們的和進行處理，這個過程中引入了Sigmoid 激活函數來獲取一個介于0至1區(qū)間之間的輸出值。最終，這個輸出結果就體現了重置門控的開放或者關閉程度，也就是記憶點的權重，當輸出值等于1 的時候，說明此時記憶被充分加載；而當輸出值為0的時候，則意味著記憶已經被完全遺忘干凈，如公式（4）所示。

更新門：其根本功能在于確定需要從歷史記錄中進行遺忘的數據量。同樣，這一表達式與“重置門”的表達式在邏輯上是吻合的，所不同的僅僅在于應用于線性轉換的不同參數以及使用方式上存在微妙差異。如公式（5）所示：

待選隱藏狀態(tài)：首先通過重置門的功能，實現對Uht-1的選擇性記憶。根據公式4推導得出，重置門所產生的結果在數值區(qū)間0至1之間顯示了記憶程度的權重，其中數字1 代表著完全記憶，而數字0 則意味著完全忘記該信息。緊接著，將重置門rt與遷移狀態(tài)實施線性相乘操作，之后再把實際狀態(tài)的輸入量Wxt加入計算，最終獲得的結果需要進行雙曲正切變化處理，當最終結果處于-1至1的范圍內時，即可定義為候選隱藏狀態(tài)的ht'值。公式見式（6）：

更新門結果輸出：利用更新門來處理前一狀態(tài)的信息以及經過重置門重置之后的候選隱藏狀態(tài)。具體操作是將更新門分別用于這兩個狀態(tài)，然后通過線性變換選擇并遺忘特定部分的信息，最終獲得本次運行后的輸出結果。公式見式（7）：

基于GRU 的財務風險預警模型建立完成后，經過檢驗，模型準確率為0.84，精準率為0.89，召回率為0.80。為對結果進一步分析，作混淆矩陣，結果見表4。

表4 測試數據混淆矩陣（GRU）

由上述模型驗證結果可以看出，在本文選取的數據集訓練下，基于GRU 所構建的財務風險預警模型性能優(yōu)于LSTM所構建的財務預警模型性能。

六、總結

本論文旨在探索制造業(yè)企業(yè)財務風險影響因素，以及如何利用GRU和LSTM神經網絡模型預測制造業(yè)的財務風險。本文深入分析了導致制造業(yè)企業(yè)財務風險的多方面因素，其中包含財務因素及非財務因素，然后根據這些信息挑選出100項財務指標進行深度解析。通過運用主成分分析法對這這些指標進行壓縮處理，最終得到25 個主成分的財務風險影響指標。在此基礎上，綜合228家制造業(yè)企業(yè)樣本，依照基準模型進行訓練，從而建立起專門針對制造業(yè)企業(yè)的財務風險預警模型。

在當前的市場環(huán)境下，正確把握企業(yè)的財務風險趨勢已成為各類企業(yè)得以生存和發(fā)展的重要前提。借助深度學習的優(yōu)越能力和財務數據的支撐，可以建立起更為精準高效的財務風險預警模型，助力企業(yè)實現更好的經營效益和可持續(xù)發(fā)展。但是，我們必須認識到，將深度學習運用于財務風險監(jiān)測依舊面臨諸多挑戰(zhàn)。如何解決這些問題、優(yōu)化模型性能及提高準確度，仍需更多深入的理論研究和實踐驗證。