大數據背景下的上市公司財務風險預警研究

摘" 要：經濟全球化發展，使上市公司之間的競爭愈發激烈，公司發生財務風險的概率持續增加。在大數據時代，信息的傳輸及處理速率，會極大地影響上市公司的危機處理能力。面對復雜的經營環境及諸多不可預測的財務危機，上市公司應強化財務風險預警研究，構建科學的財務預警模型，協助公司管理者及利益相關者及早發現財務風險，消除或規避風險帶來的不良影響。由此，本文就財務風險預警相關理論展開論述，重點關注大數據與財務風險預警結合的重要性。隨后提出基于大數據構建上市公司財務風險預警模型的具體思路，并依據財務風險模型，對上市公司財務風險預警結果展開分析，提出了基于大數據的財務風險防范建議，為上市公司強化財務風險預警提供可行性解決方案。

關鍵詞：大數據；上市公司；財務風險

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.06.034

1 引言

面對日益嚴峻的市場競爭，上市公司在搭建數字化管理體系的過程中，應明確風險管理的重要性。上市公司應構建財務風險預警模型，深入挖掘風險數據，準確預測、識別各類風險，助力公司適應大數據背景下的市場競爭，進而實現健康穩定發展。

2 相關理論概述

2.1 財務風險內涵

財務風險是指公司在經營過程中由于各種不確定因素的影響，導致財務狀況發生不利變化的可能性。具體表現為公司無法按時償還債務、資金鏈斷裂、利潤大幅度下降等方面。常見的財務風險的類型包括：流動性風險、營運風險、成本風險等。

2.2 財務風險預警的概念與功能

財務風險預警是指基于公司財務報表及相關財務數據的分析，計算得出財務風險指標數據，由此識別影響公司經營的財務風險因素、判斷該風險因素的大小，并向管理者發出預警，及時啟動風險防范與管控措施的綜合性風險管理策略。財務風險預警模型是結合大數據技術與財務風險管理預警機制構建的，涵蓋風險預警指標、風險評分、風險等級劃分在內的數據計算模型。

財務風險預警具有兩方面的主要功能。第一，財務風險預警通過監控公司經營活動涉及的各個財務環節，能精準識別內外部風險因素，監測追蹤風險隱患，得出可靠的預警信息，從而提前發出預警提示，提醒管理者啟動風險防范和應對機制。第二，財務風險預警機制會持續監控公司運營中存在的異常財務指標，將其中的異常數據提取出來，進一步分析查找風險發生的根本原因，及時調整管控策略，助力公司未來健康發展。

2.3 運用大數據技術優化財務風險預警的重要性

首先，大數據技術為公司財務風險預警提供了可靠的數據支持。例如，提供宏觀經濟指標、行業動態、客戶行為等市場數據，提供原材料采購、庫存管理、供應商信息等供應鏈數據。其次，利用大數據技術優化公司財務風險預警，將推動上市公司數字化轉型。財務風險預警作為數字化轉型中的關鍵部分，利用大數據技術識別潛伏期的風險隱患，并能及時完成風險精準分析，實現風險數據深入追蹤，能將更真實、更準確的風險信息和風險管控情況反饋給管理者，助力公司產品研發、業務拓展、資金管理、資本投入的優化與調整，推動公司全面實現數字化轉型。最后，大數據技術在選擇財務指標、構建風險預警機制時，具有更大的優勢，有利于上市公司搭建基于大數據技術的財務風險預警平臺，實現實時、動態預警分析及跨領域的數據整合，這將助力上市公司克服風險數據處理方面的困難，精準構建更符合實際操作需要的風險預警體系[1]。

3 基于大數據構建上市公司財務風險預警模型

3.1 確定財務風險預警指標及權重

上市公司所選擇的財務風險預警指標應涵蓋盈利能力、償債能力、營運能力三個部分。其中，盈利能力指標包括凈資產收益率、總資產報酬率、營業利潤率、盈余現金保障倍數、成本利潤率、資本收益率等。償債能力指標包括資產負債率、速動比率、現金流動負債比率、利息保障倍數等；營運能力指標包括應收賬款周轉率、總資產周轉率、流動資產周轉率、資產現金回收率等。為全面確保預警指標的有效性，可采用杜邦分析法剔除冗余性較高的指標。例如，凈資產收益率、總資產報酬率、營業利潤率三個指標，在反映公司盈利能力方面的冗余度較高，可選擇更能全面體現公司盈利能力的凈資產收益率作為關鍵指標，剔除其他兩個冗余指標。最終確定的財務風險預警模型關鍵指標如表1。

確定關鍵指標后，還需要進一步確定指標權重。常見的權重確定方法，包括專家評分法、層次分析法、因素分析法、熵值法等。以熵值法為例，確定指標權重包含如下四步：第一，數據標準化，將原始數據進行標準化處理，確保不同指標的量綱一致性。第二，計算指標權重，對每個指標的數據進行歸一化處理，然后計算其信息熵。信息熵計算公式為

其中，P_ij表示第j個指標在第i個數據樣本中的比重，n是樣本數量。隨后根據信息熵計算指標權重。指標權重計算公式為

其中，Wj是第j個指標的權重，m是指標的數量。第三，結果解釋，根據計算得到的權重，解釋各指標在整體中的重要性，較高的權重表示該指標在預測財務風險中具有更大的影響力。第四，驗證計算結果是否符合實際情況，并根據需要進行調整[2]。由上述步驟，計算上市公司財務風險預警模型關鍵指標權重如表2。

3.2 財務風險預警指標風險評分

根據財務風險預警指標和權重，分析并計算公司財務指標實際值等基礎數據，可基于實際值和標準值的比較，計算出單項得分。通常采用的方法是將實際值與標準值進行歸化處理，然后再根據權重計算得出單項得分。在單項評分的基礎上，可將每個能力領域內的指標得分進行加權求和，得到盈利、償債、營運三項能力領域的綜合得分。綜合得分越高，就能說明公司在該能力領域的表現越好，財務風險越低。

3.3 財務風險預警風險等級劃分

參考諸多優秀公司的做法，上市公司可將預警模型中的風險等級劃分為：無風險、輕微風險、較大風險、大風險、重大風險五個等級。在評估公司財務風險狀態時，按照各能力領域的綜合指標得分，確定對應的風險等級，判斷風險預警狀態。例如，指標得分在0.85～1.0區間，為無風險等級，表明公司財務風險較低，處于無風險狀態，無須發出預警；指標得分在0.7～0.825區間，為輕微風險等級，表明公司存在財務風險，但風險水平可接受；指標得分在0.5～0.7區間內，為較大風險等級，表明公司已產生較大的財務風險，須引起警惕，發出中等警報；指標得分在0.3～0.5區間為大風險等級，此時公司處于高風險這種狀態，應立即發出風險警報，采取緊急措施應對風險；指標得分在0～0.3區間，公司已處于重大風險等級，面臨重大財務危機，須立刻采取有效措施遏制風險擴大。

4 上市公司財務風險預警結果分析

4.1 成本風險影響盈利能力

成本風險是指由于成本管理不善致使公司盈利能力下降的風險。具體表現為原材料成本上漲、生產效率下降、管理費用增加等均會直接影響公司的盈利水平。分析上市公司財務風險預警模型中的盈利能力指標會發現，成本的增加會直接降低成本利潤率，壓縮公司利潤空間。當成本上升，凈資產收益率也會隨之降低，便代表公司的凈利潤減少。成本的增加會引發現金流的緊張，進而影響公司的盈余現金保障倍數，反映出公司支付短期債務的能力下降。

4.2 流動性風險影響償債能力

流動性風險是指公司在需要償還債務時，無法通過流動資產變現來獲得足夠資金，公司無法及時償還債務的風險。首先，流動性不足時，公司的速動比率較低，這意味著公司短期內償還債務的能力較弱。其次，當公司的現金流入不足以覆蓋短期負債時，現金流動負債比率會降低，顯示出公司償債能力的下降。再次，資產負債率是公司負債總額與資產總額的比率，高資產負債率往往伴隨較大的流動性風險[3]。最后，利息保障倍數是衡量公司經營利潤對利息費用保障程度的重要指標。流動性不足會降低息稅前利潤，使利息保障倍數降低，這意味著公司在支付利息方面的壓力增大，償債能力減弱。

4.3 應收賬款風險影響營運能力

應收賬款風險是指上市公司在銷售商品或提供服務后，未能及時收回賬款的風險。該風險主要表現為應收賬款周轉率下降以及總資產周轉率下降。當財務風險預警中應收賬款周轉率指標較低時，表明公司應收賬款回收速度慢，意味著資金被客戶占用時間較長，流動資金緊張，會影響公司在正常運營中的資金周轉。同時，大量資金被占用在應收賬款中，無法用于其他生產經營活動，也會降低公司整體的資產利用效率，從而引發總資產周轉率下降，影響公司營運能力。

5 基于大數據的上市公司財務風險防范建議

5.1 數字化模塊提高成本風險識別效率

隨著大數據技術的發展，上市公司可利用數字化模塊提高成本風險識別效率。一方面，利用物聯網技術控制傳感器，實時采集生產、采購過程中各環節的成本數據，集成到公司的成本管理系統中。通過大數據分析技術，對數據進行實時分析，及時發現成本異常情況并發出風險預警；另一方面，在公司成本管理系統中，集成財務、采購、生產、銷售等各環節的成本數據。通過大數據分析技術，對數據進行多維度分析，精準找出成本控制薄弱環節，提供數據支持，幫助公司制定有效的成本風險控制措施。

例如，A公司面臨原材料價格波動帶來的成本風險。為應對這一風險，公司在成本管理系統中嵌入數字化模塊，提高成本風險識別效率。第一，在采購、生產、倉儲等各個環節安裝傳感器，實時采集原材料的價格、數量、使用情況等數據。第二，由系統自動記錄各區域、各月份的原材料采購信息，包括價格、供應商、采購量等。第三，將采集、記錄的數據集成到成本管理系統中，形成統一的成本數據庫。第四，基于財務風險預警模型，系統分析實時數據，及時發現成本異常情況。如某個月份原材料價格大幅上漲，系統會自動發出預警，提醒管理層采取應對措施。系統將自動分析不同原材料的使用情況、成本效益，建議公司推動產品的原材料構成多樣化，減少對價格上漲材料的依賴。并對未來的原材料價格進行預測，幫助公司制定采購策略。如根據預測某種原材料在未來3個月價格將上漲，系統會建議公司提前采購并儲備所需原材料。

5.2 自動追蹤資金流動提高資金使用效率

一方面，公司應將各項資金業務集成到一個統一的財務管理系統中，包括銀行賬戶管理、應收應付賬款管理、投融資管理等。并利用API接口自動從銀行、支付平臺、ERP系統等數據源采集資金流動信息，自動追蹤資金流動情況。通過實時監控資金流動情況，系統自動識別異常資金流動，并發出預警。如當某個賬戶的余額低于安全線或出現異常支出時，系統會自動提醒財務人員；另一方面，數字化的財務系統應持續分析業務數據、資金流動數據，預測未來的資金需求，幫助公司提前做好資金安排。例如，根據銷售預測，規劃未來一個月的現金流，確保公司有足夠的流動資金應對業務發展。或是基于業務發展需要，規劃資金投入，確定最佳存貨量，避免存貨積壓影響速動比率。

5.3 數據庫支撐客戶信用評估強化回款

上市公司可參考金融機構實施的客戶評級授信方法，建立客戶信用評估機制。首先，在公司管理系統中搭建客戶信用數據庫，收集客戶基本信息、財務數據、交易記錄、信用記錄等。其次，通過數據庫對客戶數據實施建模分析，將客戶信用量化為具體的信用評分，劃分不同的授信等級。最后，基于客戶信用等級，制定差異性的銷售及回款策略。此外，系統應具備到期預警功能，對于逾期未按時付款的客戶，系統應自動安排催收人員，及時啟動催收機制。對信用等級較低的客戶，系統應提醒催收人員加大催收力度。

6 結束語

在大數據背景下，上市公司所面臨的財務風險愈發復雜。為適應當前快速變化的市場環境、應對大數據時代帶來的信息爆炸挑戰，上市公司應基于大數據技術建立財務風險預警模型，從而更加全面地監控財務狀況，識別潛在風險，及時發出風險預警。在財務風險預警模型的實際應用過程中，成本風險、流動性風險、應收賬款風險發生概率較高。據此，上市公司應通過數字化模塊提高成本風險識別效率。建立自動追蹤資金流動機制提高資金使用效率；利用數據庫支撐客戶信用評估。借助以上管理策略，上市公司可更好地應對并防范財務風險，進而增強自身財務穩定性及市場競爭力。

參考文獻

[1]金晶，陶杰.基于深度神經網絡與Logistic模型的財務風險預警研究——來自制造業上市公司數據[J].中國物

價，2024（03）：60-64.

[2]陳超飛，劉浩然.基于深度學習技術的公司財務風險預警研究——以制造業上市公司為例[J].財會研究，2024

（01）：47-52.

[3]張葆華.基于大數據的A股上市公司財務風險預警研究[J].經濟師，2023（08）：52-53.

作者簡介：韓文婷（1986-），女，漢族，山東聊城人，本科，中級會計師，研究方向：財務風險。