基于深度学习技术的企业财务风险预警研究——以制造业上市公司为例

陈超飞 刘浩然

一、研究背景

在实体经济的发展和市场的竞争日趋激烈的现实下，制造型企业面临的财务风险挑战越来越多，这些风险对于制造业企业的生产与发展十分重要。财务危机的出现将给企业带来巨大的损失，极端情况下甚至造成企业的破产。财务风险与公司经营状况恶化、股价下跌及投资者信心丧失等问题的发生存在着千丝万缕的联系。基于以上问题，企业应具有更高的财务风险预警及管理的能力。

随着数据挖掘技术的发展，对于企业财务风险预警的方法从数学模型演变到深度学习方法。深度学习在工程领域已得到广泛应用，特别在图像识别、预测性维护等方面成果显著。

基于数据驱动的财务预警方法得益于人工智能技术与信号处理技术的发展，已成为未来发展趋势。与传统方法不同，此类方法通过采集、筛选及建立财务风险关键指标体系，通过深度学习算法建立模型对真实企业财务风险指标数据进行自学习，找到企业财务风险指标中各参数与财务风险的耦合关系（刘浩然和廖俊林，2023），从而建立财务风险预警模型，实现企业财务风险的预警。

二、财务风险预警理论

财务风险就是企业在财务活动中，由于未来的不确定性可能导致的经济损失。这个风险跟资产管理、资金管理、融资管理和费用管理有关，企业在做财务决策时，需要预测未来的财务状况和可能的风险。一方面，财务风险可能来自市场风险，比如利率、汇率、证券价格等因素变化导致的资本损失或收益减少。另一方面，财务风险也可能是因为公司内部管理的问题，比如财务政策不合适、资产结构不合理、资本预算不合理，这些问题可能导致企业经济状况恶化，降低公司财务稳健性。

（一）财务风险成因

财务风险是所有企业在运营过程中难以避免的一大挑战。通过深入研究，我们发现财务风险的形成源于多种主客观因素的共同影响。因此，了解财务风险的成因具有重要意义，有助于管理者寻求最有效的防范和解决方案，降低企业的财务风险。财务风险成因主要有：

1.市场波动。任何企业都离不开市场的博弈，市场波动，特别是其中包含的各种风险因素，如通胀危机、市场需求的剧变以及竞争对手的异动等，这些都是企业必须面对并承担的财务风险。

2.金融市场的不确定性。金融市场发展中的不确定性也是引发财务风险的关键所在。市场利率与汇率涨跌均可成为财务风险提升的催化剂。尤其在利率升高的情况下，企业偿还贷款的压力增大，从而面临更加严峻的财务风险。

3.宏观经济环境。宏观经济环境的剧变同样会给公司财务带来冲击。政策的调整、货币的走势等无一不牵涉到企业财务的稳定发展。

4.财务结构的不合理性。企业的财务结构若存在严重缺陷，包括高负债比例或债务还款期限结构不佳等问题，都将直接威胁到企业偿还债务的能力，从而加剧了企业所承受的财务压力。

5.管理不当。如果企业内部的管理工作出现疏漏，诸如做出错误的决策、资金管理欠妥、投资者风险意识涣散等现象发生，就会为企业埋下巨大财务风险隐患。

6.自然灾害。自然界的各种灾害，如地震、洪灾、火灾等，亦有可能给企业带来巨大的资产损失，进而加大了企业应付财务风险的难度。

7.行业背景。行业背景作为导致企业财务风险产生的一大外因，涉及到了行业衰退、科技进步、政策转变等各个方面。每个领域的变化，都有可能给相关企业带来财务风险。

（二）财务风险预警原理

财务风险预警是指一种通过对财务数据的全面分析，对可能出现的财务危机进行预先识别和控制的手段。其主要目的在于及时发现财务异常现象，并提供相应的对策措施，以避免类似的财务危机再度发生。通常，财务风险预警系统能够协助企业监控财务风险、提升管理水平、防范经营失败，对企业的长远发展具有重要意义。

在实际应用中，企业财务管理所涉及的范围广泛，包括生产、供应、销售等多个环节，同时为企业的生产管理、市场营销、质量管理、人力资源管理等提供了基础信息支持。财务风险预警方法包括传统方法和基于计量方法的预警模型。其中，传统方法主要通过财务比率分析来预警企业是否处于财务危机状态；而基于计量方法的预警模型则包括单变量预测模型和多元预测模型等。

企业建立财务风险预警系统的具体方法和步骤包括：明确预警指标、制定预警标准、建立数据采集和处理系统、建立预警机制及应对措施、持续优化和改进等。在选择预警指标时，需要依据企业实际情况进行；建立数据采集和处理系统，以便获取财务数据；预警机制的制定需要根据预警等级采取相应的应对措施。财务风险预警作为企业财务管理中的重要技术手段，通过对财务风险的监测和控制，有助于提高企业财务稳定性，确保企业的可持续发展。

三、制造业企业财务风险预警指标构建

本文以制造业上市公司作为研究对象，通过严格筛选和定义，确定了状态为ST 的制造业上市企业和正常经营制造业上市企业的概念，并在限定其行业类型、资产规模的条件下，构建了一套完整的研究样本。同时，对制造业行业发展现状及财务风险特征进行了深入研究，结合适当的指标选取原则，构建了一套财务风险预警指标。指标充分考虑了财务要素和非财务要素，可以更加全面地反映企业的财务状况和经营风险，进一步提高财务风险预警的准确性和可靠性。

（一）样本选择

本文样本数据来源于中国经济金融研究数据库（CSMAR），该数据库涵盖中国证券、期货、外汇、宏观、行业等经济金融主要领域的高精准研究型数据库，是投资和实证研究的基础工具。本文选取228家制造业上市公司作为研究对象，其中69家状态为ST，其余为正常。

（二）预警指标选择

财务预警指标应能揭示和规避企业财务风险。财务要素中一般通过偿债能力、经营能力、盈利能力、发展能力、比率结构和现金流分析六方面内容来阐述企业的财务风险。非财务要素中则通过股东、管理层指标来阐述企业的财务风险。财务预警指标如表1所示。

表1 财务风险指标

由于指标较多，为找出关键指标，保证指标的有效性，需对表1中的指标进一步进行筛选。本文使用PCA分析对指标进行变量筛选，得到财务预警关键指标，如表2所示。

表2 财务预警关键指标

（三）数据处理

由于每家企业公布的财务指标存在差异，存在缺失值是一种常见的问题，因此需要对样本中缺失的数据进行数据补值。插补方法有许多，但大多数方法都不能处理多项特征之间的复杂关系。常见的数据补值方法，包括对空值的特殊处理、使用平均值或众数填充、回归填充等。随机森林插补法不仅能够处理多项特征之间的复杂关系，而且能够处理非线性关系和异常值，为解决缺失值问题提供了一种有效的解决方案。

随机森林模型由多棵决策树构成，每棵树从原始数据集里进行重复的有放回抽样来获得训练样本，再根据这些样本进行独立的决策规则建模。就像每一棵树抗风能力有限，但是一片树林的抗风能力却可以非常强大，因此确保预测性能稳定可靠。每次决策树的构建，当我们调用draw（）函数后，它都会随机从中选择一行或几行作为新的样本来更新这个节点。模型的核心思想在于通过反复地细化每一棵决策树来提高模型的泛化能力。这样，不仅每一棵树上任何一次抽样的样本都是不同的，同时也保证了模型对特征选择的多样性，有助于提升模型精确度。接着对每棵决策树实现充分分裂，到无法继续进行小区分的深度点才停止分裂，确保每个叶节点之间保持一定的差异性。利用机器学习工具包scikit-learn 实现了多个高维度分类问题的随机森林模型训练，结果表明在大多数情况下，随机森林模型能比其他同类模型更好地处理高维度的复杂问题。这种模型精度不受过高参数数量或复杂特征空间影响，无需进行手动的离群点检测和修剪等操作，实现了在不引入额外误差和复杂性的情况下获得较高的准确率。构建步骤如下：

由于数据集中存在不同单位及量级，为方便进行比较和加权组合，需对数据集进行标准化处理。常见的数据标准化方法，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，将原始数据线性映射到[0，1]区间内。这种方法通过将每个数据点减去最小值，再除以最大值与最小值之差，将数据转化为[0，1]区间内的数。这种方法适用于对数据进行离散化处理，从而更好地进行数据分析，计算见公式（1）。其中xmin为各指标中的最小值，xmax为各指标中的最大值。

四、基于LSTM的财务风险预警模型

LSTM 是一种递归神经网络，可以处理和预测时间序列数据。在财务预警中，LSTM 可以用来分析公司的历史财务数据，以预测未来的财务状况。通过对历史数据的学习，LSTM 可以捕捉到数据中的长期依赖关系，从而更准确地预测未来的趋势。

在基于LSTM 的财务预警中，需要选择合适的财务指标作为输入数据，并对数据进行预处理和归一化。然后，使用LSTM 模型对数据进行训练和预测。最后，根据预测结果进行财务预警和投资决策。LSTM算法的数学表达式如公式（2）所示：

公式（2）中，xt为模型输出，ht为隐含层输入状态，ct为神经元，通过输入门it、输出门ot及遗忘门ft保存并控制输入的历史信息流向，并将其累积在ct，且传递到下一个神经元。通过门向ct传递信息，通过sigmoid 层控制输出于区间[0，1]。当输出为“0”时，该信息遗忘。当输出为“1”时信息将被保留。在计算过程中权值W及偏置b被优化（刘浩然和廖俊林，2023）。

本文模型输出节点为2，即正常和异常（ST）。由于本文模型是处理序列数据的深度学习模型，通过使用门限机制来处理长期依赖关系。在训练模型时，需要判断实际值与预测值之间的差异，所以需引入损失函数。本文使用LSTM 模型算法中常用的Hinge loss 函数作为模型的损失函数。模型在学习的过程中需进行迭代，在考虑数据集的大小和复杂性、模型的复杂性和规模、运行硬件的限值及模型参数调优过程，确定本文模型迭代次数为543，学习率为0.002。使用Adam 函数提高模型的收敛速度和学习效率。Adam 函数计算公式如式（3）所示：

公式（3）中，gt为t的损失函数对θ的梯度，mt、vt为一阶动量的平均移动和二阶动量的平均移动，α为学习率，而θt的变化影响模型的优化。

模型建立完成后，使用验证样本数据对模型性能进行验证，计算得到的模型准确率为0.80，精准率为0.85，召回率为0.75。为对结果进一步分析，作混淆矩阵，结果见表3。

表3 测试数据混淆矩阵（LSTM）

五、基于GRU的财务风险预警模型

GRU 神经网络属于一种时间递归式的神经网络模型，属于LSTM 的变体。在其神经网络的输入层以及隐藏层中间新增设了一个专有的GRU 单元，此单元内含一个被称为“更新门”及一个“重置门”的独特模块，责任在于有效控制序列信息在整个储存与更新的过程中的表现。详细来讲，GRU神经网络的运作原理是首先对来自输入数据和隐藏状态之间的相关性进行计算，然后利用“更新门”和“重置门”来更新隐藏状态，随后便产生隐藏层的输出。透过这样的方式，使得可以在序列数据中执行时间递归操作，在各种时间段中建立紧密的关联性，深入挖掘出其中所隐含的宝贵信息，并且尽享序列的局部信息记忆功能。

重置门：设定xt代表了在某个特定时刻t 时所观测到的输入向量，而ht-1所记录的则是从时间点t-1 开始至今都保留下来的有用历史信息。接下来，我们需要先将这两个向量进行线性映射操作（即将其与一组相应的权重矩阵相乘），然后再对它们的和进行处理，这个过程中引入了Sigmoid 激活函数来获取一个介于0至1区间之间的输出值。最终，这个输出结果就体现了重置门控的开放或者关闭程度，也就是记忆点的权重，当输出值等于1 的时候，说明此时记忆被充分加载；而当输出值为0的时候，则意味着记忆已经被完全遗忘干净，如公式（4）所示。

更新门：其根本功能在于确定需要从历史记录中进行遗忘的数据量。同样，这一表达式与“重置门”的表达式在逻辑上是吻合的，所不同的仅仅在于应用于线性转换的不同参数以及使用方式上存在微妙差异。如公式（5）所示：

待选隐藏状态：首先通过重置门的功能，实现对Uht-1的选择性记忆。根据公式4推导得出，重置门所产生的结果在数值区间0至1之间显示了记忆程度的权重，其中数字1 代表着完全记忆，而数字0 则意味着完全忘记该信息。紧接着，将重置门rt与迁移状态实施线性相乘操作，之后再把实际状态的输入量Wxt加入计算，最终获得的结果需要进行双曲正切变化处理，当最终结果处于-1至1的范围内时，即可定义为候选隐藏状态的ht'值。公式见式（6）：

更新门结果输出：利用更新门来处理前一状态的信息以及经过重置门重置之后的候选隐藏状态。具体操作是将更新门分别用于这两个状态，然后通过线性变换选择并遗忘特定部分的信息，最终获得本次运行后的输出结果。公式见式（7）：

基于GRU 的财务风险预警模型建立完成后，经过检验，模型准确率为0.84，精准率为0.89，召回率为0.80。为对结果进一步分析，作混淆矩阵，结果见表4。

表4 测试数据混淆矩阵（GRU）

由上述模型验证结果可以看出，在本文选取的数据集训练下，基于GRU 所构建的财务风险预警模型性能优于LSTM所构建的财务预警模型性能。

六、总结

本论文旨在探索制造业企业财务风险影响因素，以及如何利用GRU和LSTM神经网络模型预测制造业的财务风险。本文深入分析了导致制造业企业财务风险的多方面因素，其中包含财务因素及非财务因素，然后根据这些信息挑选出100项财务指标进行深度解析。通过运用主成分分析法对这这些指标进行压缩处理，最终得到25 个主成分的财务风险影响指标。在此基础上，综合228家制造业企业样本，依照基准模型进行训练，从而建立起专门针对制造业企业的财务风险预警模型。

在当前的市场环境下，正确把握企业的财务风险趋势已成为各类企业得以生存和发展的重要前提。借助深度学习的优越能力和财务数据的支撑，可以建立起更为精准高效的财务风险预警模型，助力企业实现更好的经营效益和可持续发展。但是，我们必须认识到，将深度学习运用于财务风险监测依旧面临诸多挑战。如何解决这些问题、优化模型性能及提高准确度，仍需更多深入的理论研究和实践验证。