基于人工智能方法的中小企业财务危机预警研究

摘要

2016年12月11日，中国加入WTO满15周年，在这15年的经济发展浪潮中，中国一跃成为世界第二大经济体。企业是国民经济发展的命脉，“十三五”规划已经迈出了第一步，在响应“十三五”经济保持中高速增长规划目标中，中小企业扮演的角色愈发不可忽视。近年来，国家大力倡导普惠金融，成立中小企业融资担保公司，以扶持和鼓励中小企业发展。在政策支持环境下，我国中小企业发展势头迅猛。与此同时，我国中小企业存在着市场竞争激烈、财务风险管理能力不足、公司治理结构不完善等一系列问题。近年来，国际金融危机等风险事件的发生极大地冲击了我国实体经济，并导致大量中小企业走向破产。显然，缺乏风险防范意识和有效的财务危机预警机制是中小企业破产现象频发的重要原因之一。事实上，中小企业财务危机的形成不仅受到财务因素的影响，经理人执业能力欠缺和公司治理机制不健全等因素也不可忽视。在后金融危机时代市场运行风险依然显著的现实背景下，中小企业如何能够在复杂的生存环境中抵御风险、防患于未然，成为学术界与实务界共同关注的重点命题。　　基于此，本文围绕“中小企业财务危机预警研究”这一主题，选取2005-2015年间中小板上市企业作为研究样本，综合运用中小企业的财务与非财务数据，构建中小企业人工智能财务危机预警系统，帮助中小企业提早发现经营管理活动中存在的异常，及时应对市场风险。拟解决的关键问题有四个：第一，困境样本的选取；第二，配对样本的选择；第三，预警指标的筛选；第四，预警模型的构建。针对以上四个关键问题，本文基于人工智能方法，构建了中小企业财务预警系统，并采用十折交叉验证方法进行稳健性检验，获得的主要研究成果和创新概括如下：　　1、考虑到中小板上市企业中被ST的企业较少，因此本文在选取困境样本时不仅考虑了ST或ST*企业，还将连续两年内只发生过一次年度末亏损，但在两年内各个季度净利润率平均值小于零的企业纳入样本考虑范围。　　2、在对困境样本进行健康样本匹配时，本文考虑了两组配对标准，即“行业相同，资产规模相近”和“行业相同，员工人数相近”。实证研究结果表明，“资产规模”比“员工人数”更能有效衡量企业规模，作为企业规模的代理变量。　　3、基于中小企业特点，在建立预警指标体系时，本文不仅考虑了财务指标，同时包括了公司治理指标。研究表明，在中小企业财务危机预警指标体系中融入公司治理变量可以对模型预测效果起到正向促进作用。　　4、本文采用粗糙集方法对初选指标体系进行特征选择后得到预警指标体系，在此基础上构建C4.5、Bayesnet、RF、ANN等人工智能模型，并引入了十折交叉验证方法作为预警效果评价的稳健性检验准则。为了检验人工智能方法的有效性，本文还建立了基于粗糙集方法的Logistic模型，实证结果表明，粗糙集方法能够有效选取关键预警指标，且人工智能方法具有较高的预警准确率。　　总体来看，本文综合考虑财务指标、公司治理指标，基于人工智能方法构建了有效的中小企业财务危机预警模型。研究结果对于管控中小企业运营风险、促进中小企业可持续发展具有重要的意义。

目录

第一章 绪论

1.1 问题的提出与研究的意义

1.2 文献回顾与评述

1.3 研究内容与研究框架路线

1.4 研究创新之处

第二章 中小企业财务危机概念界定与成因分析

2.1 中小企业的界定

2.2 财务危机界定

2.3 中小企业特点及财务危机成因

2.4 本章小结

第三章 中小企业财务危机预警研究设计

3.1 研究对象与研究样本

3.2 研究变量选取

3.3 实证检验基本程序

3.4 预警模型简介与内在机理

3.5 本章小结

第四章 实证检验

4.1 模型变量筛选

4.2 RS特征选择

4.3 模型构建及分类预测

4.4 本章小结

第五章 研究结论和展望

5.1 研究结论

5.2 研究创新和局限

5.3 研究展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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