企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)

龍志 陳湘州

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2023．24．008

【摘要】如何有效評估企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況是當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。本文以2018 ～ 2022年我國A股上市公司為例， 提出了一種融合熵權(quán)TOPSIS-FCM-CNN的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型并開展實(shí)證研究。結(jié)果表明： 各項(xiàng)指標(biāo)對各財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級企業(yè)的影響程度不同， 其中全部現(xiàn)金回收率指標(biāo)最為重要； 利用RF算法篩選指標(biāo)有效地提高了模型的預(yù)測性能， 提升幅度達(dá)到4.16%； 與其他模型相比， 本文提出的模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到92.11%， 平均提升了34.31%， 充分表明了該模型的可行性和實(shí)用價值。

【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；熵權(quán)TOPSIS；聚類；深度學(xué)習(xí)；智能預(yù)測

【中圖分類號】TP183； F832.51； F275? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? 【文章編號】1004-0994（2023）24-0054-8

一、 引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加速和經(jīng)濟(jì)政策改革， 中國經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展， 成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)了優(yōu)化資源配置、 加強(qiáng)統(tǒng)籌推進(jìn)， 以推動企業(yè)綠色創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展。然而， 隨著我國企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大， 企業(yè)在高質(zhì)量發(fā)展道路上必然會面臨艱巨的挑戰(zhàn)。作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分， 企業(yè)的健康成長對于國家保持可持續(xù)性的高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。財(cái)務(wù)狀況是企業(yè)發(fā)展情況的直觀體現(xiàn)， 也成為投資者、 企業(yè)和政府等利益相關(guān)者關(guān)注的焦點(diǎn)。因此， 利益相關(guān)者需要對企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理評估， 以作出科學(xué)決策。

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)在特定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下， 其財(cái)務(wù)狀況和財(cái)務(wù)健康可能受到內(nèi)部和外部因素的影響， 從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失、 債務(wù)違約、 利潤下降或資不抵債等風(fēng)險(xiǎn)（Acharya和Richardson， 2009）。相應(yīng)地， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是一種早期發(fā)現(xiàn)和識別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的過程。其目的是幫助企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)及時識別潛在的財(cái)務(wù)問題， 并采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣矸婪逗突怙L(fēng)險(xiǎn)， 以確保企業(yè)的財(cái)務(wù)健康和可持續(xù)發(fā)展（Koyuncugil和Ozgulbas，2012；蔡立新和李嘉歡，2018）。20世紀(jì)30年代， Fitzpatrick（1932）以健康企業(yè)和破產(chǎn)企業(yè)為研究對象構(gòu)建了單變量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型， 結(jié)果表明眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)中的股東權(quán)益率和資產(chǎn)負(fù)債率具有更好的判別性， 為后續(xù)研究提供了早期的理論基礎(chǔ)。隨后， Beaver（1966）和Altman（1968）分別提出了單變量模型和Z-score模型， 并將其用于企業(yè)財(cái)務(wù)困境的預(yù)測。然而， 這些方法存在嚴(yán)格的前提條件， 例如變量間必須存在線性關(guān)系， 而現(xiàn)實(shí)并非如此。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用與發(fā)展， 這類模型能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征， 自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)， 同時能夠捕捉和處理數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系（Jordan和Mitchell，2015；LeCun等，2015）。因此， 它們在處理大樣本、 高維度數(shù)據(jù)上比傳統(tǒng)數(shù)理模型更為有效。以機(jī)器學(xué)習(xí)為例， Halteh 等（2018）選取18個財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了基于隨機(jī)森林和隨機(jī)梯度提升的融合模型， 加速推進(jìn)了企業(yè)財(cái)務(wù)困境的預(yù)測研究。另外， Yao等（2019）采用遺傳算法（GA）自動優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM）模型的超參數(shù)， 驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)在財(cái)務(wù)預(yù)測中的有效性。此外， Metawa 等（2021）從特征選擇角度考慮， 提出了一種PIO-XGBoost模型， 該模型能夠有效預(yù)測企業(yè)是否會倒閉。

然而， 上述機(jī)器學(xué)習(xí)模型在處理高維度、 復(fù)雜樣本時存在一定的不適應(yīng)性。因此， 學(xué)者們紛紛將深度學(xué)習(xí)引入金融領(lǐng)域。Chen 等（2020）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型進(jìn)行金融量化投資， 并獲得了風(fēng)險(xiǎn)更低、 收益更高的投資策略。Jang 等（2020）將建筑行業(yè)內(nèi)的特殊指標(biāo)引入基于長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型中， 分別預(yù)測未來1年、 2年和3年建筑承包商的績效。Yin 等（2022）構(gòu)建了基于CNN的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型， 但僅根據(jù)是否被ST簡單地將企業(yè)劃分為兩個類別， 且樣本量較少。Li 等（2023）通過對2017 ～ 2020年上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析， 發(fā)現(xiàn)基于優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）模型的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到80%以上。

綜上， 目前企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究還存在以下問題： 一是大多數(shù)預(yù)警研究僅實(shí)現(xiàn)對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的度量和評級， 而鮮有學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)對其進(jìn)行智能預(yù)測分類； 二是指標(biāo)體系龐大， 可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合問題， 從而影響預(yù)測準(zhǔn)確率； 三是關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級的劃分， 現(xiàn)有文獻(xiàn)大多將其分為兩類（如健康或被ST處理過）， 可能導(dǎo)致不同類別樣本量不平衡的問題。針對上述問題， 本文展開如下研究工作： 首先， 運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評分； 其次， 對評分結(jié)果進(jìn)行FCM聚類， 有效劃分財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的等級區(qū)間， 為CNN模型的監(jiān)督學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)； 然后， 引入SMOTE算法解決各等級企業(yè)樣本不平衡的問題； 最后， 通過消融和多模型對比實(shí)驗(yàn)， 驗(yàn)證本文所構(gòu)建模型的預(yù)測性能。本文的研究旨在實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、 全面和可靠的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估， 為我國企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供實(shí)踐和政策指導(dǎo)。

二、 研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

金融企業(yè)通常具有較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)， 并且其業(yè)務(wù)模式與其他行業(yè)的企業(yè)存在顯著差異， 這可能對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的預(yù)測性能產(chǎn)生影響（Abdulsaleh和Worthington，2013；Wu和Huang，2022）。因此， 本文在選擇樣本時剔除了金融行業(yè)的企業(yè)。本文以2018 ～ 2022年我國4975家A股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對象， 包括零售業(yè)、 信息技術(shù)、 制造、 醫(yī)藥等多個行業(yè)。經(jīng)過缺失值處理后， 最終得到20183個樣本。為平衡樣本的類別分布， 本文采用了SMOTE過采樣方法， 將樣本容量調(diào)整為36180個。隨后， 將數(shù)據(jù)集按照樣本比例7∶1∶ 2分別抽取訓(xùn)練集、 驗(yàn)證集和測試集。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文所有實(shí)驗(yàn)均基于Pytorch深度學(xué)習(xí)框架的PyCharm編程軟件完成。

（二）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

參考國內(nèi)外相關(guān)研究（Wang和Wu， 2017； 趙騰和楊世忠， 2019； Zhang等， 2022； Venkateswarlu等， 2022）， 從償債能力、 經(jīng)營能力、 盈利能力、 現(xiàn)金流能力、 發(fā)展能力五個方面選取財(cái)務(wù)指標(biāo)。同時， 本文額外選取了5個公司治理結(jié)構(gòu)方面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)， 分別是股東總數(shù)、 員工人數(shù)、 董事薪酬總額、 監(jiān)事薪酬總額和高級管理人員薪酬總額。具體的指標(biāo)體系見表1。

（三）熵權(quán)TOPSIS-FCM-CNN模型的構(gòu)建

1. 熵權(quán)TOPSIS。本文采用熵權(quán)TOPSIS方法來確定指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重和各企業(yè)的綜合評分。熵權(quán)TOPSIS方法是一種多屬性決策分析方法， 通常用于評估多個備選方案或?qū)ο蟮淖罴堰x擇。它結(jié)合了熵權(quán)法和TOPSIS方法， 可更好地處理不確定性和主觀性信息。具體步驟如下：

第一步， 構(gòu)造具有多屬性的初始評價矩陣。假設(shè)企業(yè)數(shù)量為m個， 影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)有n個， 第i個樣本的第j個指標(biāo)的評價值為a_ij， 則評價矩陣為：

A=（a_ij）_m×n（1）

采用最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化方法來無量綱化各指標(biāo)。其中， 正向指標(biāo)、 中性指標(biāo)用公式（2）處理， 負(fù)向指標(biāo)用公式（3）處理：

a_ij=［a_ij-Min（a_j）］/［Max （a_j）-Min（a_j）］? ? ? （2）

a_ij=［Max （a_j）-a_ij］/［Max （a_j）-Min（a_j）］? ? ? （3）

第二步， 利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重。例如， 第j個指標(biāo)的權(quán)重為w_j， 公式如下：

W=［w₁，…，w_n］? ? ? ? ?（6）

第三步， 利用TOPSIS法確定評價對象與正、 負(fù)理想解之間的歐式距離。計(jì)算評價矩陣A=W×（a_ij）_m×n。a_ij的正、 負(fù)理想解為：

式中： m∈［1，∞）是加權(quán)指數(shù)， 一般取1.5≤m≤2.5。

目標(biāo)函數(shù)J（U，V）表示各類別中樣本到其所在聚類中心的加權(quán)距離平方和。其中， 權(quán)重是樣本x_k對第i類隸屬度的m次方。通過引入J（U，V）， 將聚類問題轉(zhuǎn)化為求解MinJ（U，V）的非線性規(guī)劃問題， 經(jīng)過優(yōu)化迭代后， 獲得近似最優(yōu)解U、 V， 便可以最終確定樣本所屬的類別。具體計(jì)算過程如下：

第一步， 初始化參數(shù)。假定企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級個數(shù)為C（聚類類別數(shù)為C）， 2≤C≤n， 模糊加權(quán)指數(shù)m=2。設(shè)定迭代停止的閾值為ε， 0.001≤ε≤0.01。初始化聚類原型模式V。

第二步， 計(jì)算或更新劃分矩陣U。對于?_i，k， 如果d_ik>0， 則有：

第四步， 計(jì)算目標(biāo)函數(shù)J（U，V）。如果J（U，V）<ε， 則算法停止并輸出隸屬度矩陣U和聚類原型矩陣V， 否則重復(fù)上述步驟二和三。

3. CNN深度學(xué)習(xí)模型。在通過聚類生成等級標(biāo)簽并使用SMOTE擴(kuò)充樣本后， 本文采用CNN模型來實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級的分類預(yù)測。CNN是深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 包括卷積和深度結(jié)構(gòu)， 由多個卷積、 池化和全連接層組成， 用于處理企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。它的參數(shù)共享和GPU并行計(jì)算提高了模型效率， 降低了模型應(yīng)用的復(fù)雜度和計(jì)算成本。 CNN在圖像處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。近些年， 開始有學(xué)者將CNN引入企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測研究中（Hosaka，2019）， 證明了CNN對處理企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息具有可行性。

4. 模型性能評估。實(shí)際上， 企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測可視為一個多類別不平衡分類問題。對于該問題， 通常使用多角度、 多模型和多指標(biāo)來綜合評估模型的性能。本文采用消融實(shí)驗(yàn)和多模型對比思路， 分別對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 支持向量機(jī)SVM、 隨機(jī)森林RF、 極限梯度增強(qiáng)算法XGBoost、 輕型梯度增強(qiáng)機(jī)LightGBM進(jìn)行預(yù)測效果對比， 以檢驗(yàn)本文所構(gòu)建模型的有效性和優(yōu)越性。

5. 企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程。基于熵權(quán)TOPSIS-FCM-CNN模型的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程， 如圖2所示。

三、 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）熵權(quán)TOPSIS綜合評分

通過熵權(quán)TOPSIS法中的公式， 計(jì)算出各企業(yè)與正理想解、 負(fù)理想解之間的歐式距離? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ， 并獲得各企業(yè)的綜合評分Gi。其中， 綜合評分越高， 表明該企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。熵權(quán)TOPSIS模型下綜合評分最高的6家企業(yè)和最低的6家企業(yè)， 如表2所示。

由表2可知： 第一， 企業(yè)綜合評分的均值為0.3951， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.0073， 變異系數(shù)為0.0184， 25%分位數(shù)為0.3913， 50%分位數(shù)為0.3945， 75%分位數(shù)為0.3982， 表明企業(yè)整體綜合評分?jǐn)?shù)據(jù)相對較為穩(wěn)定， 但有近四分之三的企業(yè)綜合評分低于均值水平； 第二， 排名前六位的行業(yè)包括電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、 金屬制品業(yè)、 研究和試驗(yàn)發(fā)展、 醫(yī)藥制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)， 且年份主要集中在2020 ～ 2022年， 而排名后六位的行業(yè)包括軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、 零售業(yè)、 廢棄資源綜合利用業(yè)和醫(yī)藥制造業(yè)， 且年份主要集中在2018 ～ 2021年。以上研究結(jié)果表明， 綜合評分高的企業(yè)所在行業(yè)之間存在協(xié)同發(fā)展情況， 在創(chuàng)新能力、 競爭能力等方面表現(xiàn)出色， 同時也反映出我國正逐步推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。

將熵權(quán)TOPSIS的綜合評分與標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)代入多元線性回歸模型中， 進(jìn)一步分析各指標(biāo)與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。具體結(jié)果如表3所示。

由表3可知： 第一， 現(xiàn)金流能力對企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響最大， 而治理結(jié)構(gòu)（非財(cái)務(wù)指標(biāo)）對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度最??； 第二， 多元回歸模型的線性關(guān)系是顯著的（Significance F=0.000<α）， 但回歸系數(shù)檢驗(yàn)中卻有3個指標(biāo)（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X4、 固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5和營業(yè)收入增長率X15）沒有通過t檢驗(yàn)， 表明模型中存在多重共線性問題； 第三， 速動比率X2、 固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5、 凈資產(chǎn)收益率X8、 每股現(xiàn)金凈流量X12、 固定資產(chǎn)增長率X13和員工人數(shù)X17的回歸系數(shù)為負(fù)值， 即它們的增加會使企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加， 這與預(yù)期不一致， 同樣表明模型中存在多重共線性問題。

多重共線性是回歸分析中的問題， 指自變量間高度相關(guān)， 導(dǎo)致模型過擬合風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對此問題， 本文采用RF機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行指標(biāo)篩選。RF通過評估指標(biāo)劃分前后信息熵減少來衡量指標(biāo)相對重要性， 且RF模型具有高效和可解釋的特點(diǎn)。本文使用RF評估了20個影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)， 計(jì)算了其重要性。數(shù)值越大， 指標(biāo)越重要。取10次實(shí)驗(yàn)的平均值作為最終結(jié)果， 如表4所示。

由表4可知： 第一， 根據(jù)重要性程度， 一級指標(biāo)從高到低排序依次為現(xiàn)金流能力、 治理結(jié)構(gòu)、 盈利能力、 償債能力、 經(jīng)營能力、 發(fā)展能力； 第二， 根據(jù)重要性程度， 二級指標(biāo)從高到低排序依次為X10、 X12、 X8、 X19、 X20、 X18、 X6、 X1、 X3、 X2、 X16、 X14、 X9、 X7、 X11、 X17、 X4、 X5、 X15、 X13。為了比較在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中RF篩選指標(biāo)是否對模型的預(yù)測性能產(chǎn)生影響， 借鑒楊貴軍等（2022）的研究， 本文對于重要程度小于0.01的二級指標(biāo)不予考慮， 故選取前7個財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為指標(biāo)篩選的最終結(jié)果。

（二）基于FCM聚類的無監(jiān)督學(xué)習(xí)

本文選擇將企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)聚類為4個等級， 分別用A、 B、 C、 D表示非常低風(fēng)險(xiǎn)、 低風(fēng)險(xiǎn)、 中風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)。通過FCM算法中的公式， 得到企業(yè)的聚類結(jié)果， 并生成相應(yīng)的等級標(biāo)簽。具體的聚類情況如表5所示。

由表5可知： 第一， 企業(yè)數(shù)量上， 近四分之三的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處于B、 C等級。其中， 有578家A等級的企業(yè)、 6071家B等級的企業(yè)、 10752家C等級的企業(yè)、 2782家D等級的企業(yè)。這是典型的樣本類別不均衡現(xiàn)象， 故本文采用SMOTE過采樣算法來解決該問題。第二， 聚類后的A、 B、 C、 D等級企業(yè)的平均得分分別為0.4178、 0.4006、 0.3933、 0.3853， 數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)逐級遞減的變化趨勢。第三， 變異系數(shù)上， A等級的變異系數(shù)值最大， 即數(shù)據(jù)的相對離散程度最高， 表明A等級中企業(yè)的綜合評分存在較大的波動幅度， 其次是D、 B、 C等級。第四， 未進(jìn)行FCM聚類前， 被ST或?ST處理過的企業(yè)有495家。而進(jìn)行FCM聚類后， 等級為C的被ST或?ST處理過的企業(yè)有206家， 等級為D的被ST或?ST處理過的企業(yè)有216家， 證明了熵權(quán)TOPSIS方法和FCM聚類算法的有效性與合理性。

為了給各等級企業(yè)提供有針對性的參考意見， 深入了解在不同等級中發(fā)揮重要作用的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)， 并對企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整體評估和及時調(diào)整， 本文采用熵權(quán)法進(jìn)一步分析各等級企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重。具體情況如圖3所示。

由圖3可知： 第一， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級為A的企業(yè)中， 權(quán)重較大的指標(biāo)依次為資產(chǎn)報(bào)酬率X7、 凈資產(chǎn)收益率X8、 固定資產(chǎn)增長率X13、 每股現(xiàn)金凈流量X12、 監(jiān)事薪酬總額X19、 員工人數(shù)X17、 全部現(xiàn)金回收率X10， 累計(jì)權(quán)重為0.5533； 第二， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級為B的企業(yè)中， 權(quán)重較大的指標(biāo)依次為全部現(xiàn)金回收率X10、 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X6、 凈資產(chǎn)收益率X8、 員工人數(shù)X17、 董事薪酬總額X18， 累計(jì)權(quán)重為0.5425； 第三， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級為C的企業(yè)中， 權(quán)重較大的指標(biāo)依次為全部現(xiàn)金回收率X10、 凈資產(chǎn)收益率X8、 員工人數(shù)X17、 每股現(xiàn)金凈流量X12、 固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5、 董事薪酬總額X18， 累計(jì)權(quán)重為0.5603； 第四， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級為D的企業(yè)中， 權(quán)重較大的指標(biāo)依次為員工人數(shù)X17、 流動比率X1、 股東總數(shù)X16、 董事薪酬總額X18、 總資產(chǎn)增長率X14、 速動比率X2， 累計(jì)權(quán)重為0.5468。

以上指標(biāo)對4個等級的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響較大， 且累計(jì)權(quán)重均超過0.5。其中， 全部現(xiàn)金回收率X10、 凈資產(chǎn)收益率X8和員工人數(shù)X17對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響力最為顯著。因此， 在對某一企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估時， 投資者、 企業(yè)和政府可重點(diǎn)關(guān)注這些指標(biāo)的變化情況， 并據(jù)此制定科學(xué)合理的政策措施。

（三）CNN模型分類預(yù)測

本實(shí)驗(yàn)針對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的多分類問題， 旨在智能預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)等級。經(jīng)過RF篩選的7個指標(biāo)作為模型的輸入變量（自變量）， 而將FCM聚類后的4個財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級作為模型的輸出變量（因變量）。CNN模型參數(shù)設(shè)置如下： 優(yōu)化器采用Adam優(yōu)化器， 激活函數(shù)為Relu函數(shù)， Batch_size為64個， CNN層數(shù)為2層， 卷積核數(shù)量為16， 卷積核大小為2， 學(xué)習(xí)率lr為0.01， 迭代次數(shù)Epochs為100次。由于各等級企業(yè)的數(shù)量比A∶B∶C∶D為578 ∶6071∶10752∶2782， 這是一個典型的類別不平衡多分類問題。因此， 在將數(shù)據(jù)集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練前， 首先通過SMOTE算法對少數(shù)類別的企業(yè)樣本進(jìn)行下采樣。隨后， 進(jìn)行CNN模型預(yù)測實(shí)驗(yàn)。最終， 使用測試集來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能， 并獲得混淆矩陣， 如圖4所示。

由圖4可知， 本文模型的總識別率為91.70%， 其中A等級企業(yè)識別率為89.91%、 B等級企業(yè)識別率為93.44%、 C等級企業(yè)識別率為89.89%、 D等級企業(yè)識別率為95.61%。以上研究結(jié)果表明， 本文構(gòu)建的CNN模型在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測上具有可行性和有效性。

（四）多模型性能比較

在熵權(quán)TOPSIS綜合評估企業(yè)、 FCM劃分等級后， 為進(jìn)一步驗(yàn)證本文構(gòu)建的融合模型的分類效果， 本文將其進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)和基準(zhǔn)模型對比實(shí)驗(yàn)。對比模型有RF-SMOTE-CNN模型（M1，本文模型）、 RF-CNN模型（M2）、 SMOTE-CNN模型（M3）、 CNN模型（M4）、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（M5）、 支持向量機(jī)SVM模型（M6）、 隨機(jī)森林RF模型（M7）、 極限梯度增強(qiáng)樹XGBoost模型（M8）、 輕量梯度增強(qiáng)機(jī)LightGBM模型（M9）。其中， M1 ～ M4為消融實(shí)驗(yàn)， M5 ～ M9為基準(zhǔn)模型對比實(shí)驗(yàn)。取10次實(shí)驗(yàn)的平均值作為最終結(jié)果， 各模型在測試集中評估指標(biāo)的對比情況如圖5所示， 各模型評估指標(biāo)的具體取值如表6所示。

第二， 模型的全面性。已知變異系數(shù)CV_i值越小， 數(shù)據(jù)的相對離散程度越低， 即模型的全面性越好。按照CV_i由大到小排序?yàn)椋篊V_M6>CV_M7>CV_M9>CV_M8>CV_M5>CV_M4>CV_M3>CV_M2>CV_M1， 本文對變異次數(shù)CV_i≥0.1的模型不予考慮， 則有CV_M1M2M3<0.1。綜上所述， 根據(jù)“準(zhǔn)確性>全面性”的原則， 只有本文模型（M1）符合這一標(biāo)準(zhǔn)， 即基于熵權(quán)TOPSIS-FCM-CNN的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能夠更有效地預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級。

四、 結(jié)論

針對現(xiàn)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究僅實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)水平的度量和評級， 缺乏對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級的智能預(yù)測、 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)樣本不均衡問題的處理， 本文以2018 ～ 2022年我國A股上市公司為例， 提出了一種融合熵權(quán)TOPSIS-FCM-CNN的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型并開展了相關(guān)實(shí)證分析。具體的研究結(jié)論如下：

第一， 本文采用熵權(quán)TOPSIS模型對各企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評分， 并利用歐式距離來度量各企業(yè)的綜合評分G_i。例如， 電氣機(jī)械及器材制造業(yè)中600519（2021年）禾邁股份的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低， 而零售業(yè)中2356（2018年）赫美集團(tuán)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高。因此， 上述結(jié)論也反映出我國正逐步推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。

第二， 各項(xiàng)指標(biāo)對不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級的企業(yè)存在不同的影響程度。在回歸模型分析中， 本文發(fā)現(xiàn)全部現(xiàn)金回收率指標(biāo)是最重要的， 高級管理人員薪酬總額指標(biāo)是最不重要的； 在采用熵權(quán)法來分析各財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重時， 發(fā)現(xiàn)全部現(xiàn)金回收率指標(biāo)在各等級企業(yè)中的權(quán)重占比較大。因此， 利益相關(guān)者應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以上指標(biāo)的變化情況， 以制定更加科學(xué)合理的決策。

第三， 本文利用RF算法篩選財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)， 有效提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。其中， 在企業(yè)識別率平均水平Pi上， 采用該算法篩選過指標(biāo)的模型為88.01%， 沒有篩選過指標(biāo)的模型為83.85%， 提升了4.16%。

第四， 本文構(gòu)建的模型在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級分類預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)最佳。其中， 本文模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到92.11%， 與其他基準(zhǔn)模型相比， 平均提升了34.31%。

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（責(zé)任編輯·校對： 許春玲? 李小艷）

【基金項(xiàng)目】國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“持續(xù)調(diào)控背景下房地產(chǎn)市場利益分配協(xié)調(diào)機(jī)制及政策研究”（項(xiàng)目編號：13BJY057）

【作者單位】1.湖南科技大學(xué)商學(xué)院， 湖南湘潭 411201；2.湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)研究基地， 湖南湘潭 411201