财务预警

摘要： 近年来,国家相继出台了一系列对房地产的宏观调控政策,房地产行业已告别了“黄金时代”。国家不断加强对房地产企业的控制以及大幅度调整房地产市场的格局,使得房地产行业的处境更加艰难,财务风险也急剧增加。所以,如何正确对房地产企业进行财务困境预警已成了迫切需要解决的问题。为了解决我国房地产上市公司衰弱前预警的问题,本文以绿地控股为分析对象,运用阿特曼Z值模型理论对绿地控股2016~2020年度的财务数据进行梳理,基于三条红线看绿地控股踩踏红线现状,并利用Z值模型对绿地控股的财务风险进行评价,以挖掘上市公司衰弱前的财务特征,为投资人发现上市公司的衰弱提供预警借鉴。

摘要： 21世纪以来,社会经济飞速发展,各行业之间的竞争越来越激烈,给企业带来无比广阔发展空间的同时,引发了各种风险问题,在这些风险之中财务风险占很大的比例。我国电力企业自从改革开放之后经历了由传统的垄断模式向市场竞争模式的转变,受到传统垄断机制财务管理观念的限制,不少电力企业财务管理中存在较为严重的风险现象,给企业发展造成困扰。电力公司财务状况到底怎么样?如何准确科学地衡量电力企业财务指标成为业界研究的重点,促使了财务风险预警机制构建研究力度的深入。本文通过分析电力公司财务风险现状和产生原因,探讨了财务风险预警指标体系的构建策略。

摘要： 伴随着医药行业的崛起和我国市场环境的波动,医药制造类企业面临着不同程度的风险。文章根据沪深上市公司年报数据所取的财务指标,选取ST企业和非ST企业作为研究样本,通过构建指标体系、进行显著性检验,筛选出九个具有显著性差异的指标,运用费希尔判别法建立财务预警模型。经过具体应用可以得出该模型判别准确度较高,从而有效预测企业的财务状况,防范财务风险。

摘要： 当前多数模型一般以单类特征进行财务预警,缺乏多类特征为背景的预警分析,模型的预警准确率及鲁棒性也有待进一步提高。以财务指标及非财务指标构建多类财务特征的前提下,结合特征因果关系集成多棵CART树构建得到CFW-Boost,并利用其他预警模型,对比训练并实证分析CFW-Boost的表现,发现:CFW-Boost对比其他模型,准确率更高、预警表现更稳定;CFW-Boost模型通过特征因果分析降低特征维度,能够很好地避免特征冗余造成对模型鲁棒性的影响;CFW-Boost最优维度的数值最大,表示CFW-Boost相比于其他模型,在高维特征中优异性更强。本文提出的CFW-Boost经实证符合市场规律,可为企业及市场监督部门提供有益参考。

摘要： 面对财务预警领域数据不平衡特性,文章以配对样本为基础样本,进一步挖掘剩余正常企业蕴含的信息。运用单类支持向量机对剩余正常企业建立异常检测模型,输出配对样本的异常分数进行权重设置,并利用加权高斯过程分类对配对样本进行预测。实证研究表明,加权高斯过程分类风险企业识别率更高,整体识别率也更高。弥补目前只利用配对样本导致信息不足或过采样破坏数据结构等缺陷,进一步提高上市企业财务预警能力。

摘要： L体育用品公司在中国体育制造业具有举足轻重的地位,但其发展路线也不平坦,曾经历过三年的低谷,于2015年重新定位,后又经历一系列的结构调整,终于一步步化解了危机,因此,应该注重对财务风险的监控与防范,以降低再次发生财务风险的概率。文章利用Z-score模型搭建财务预警系统,进一步识别分析财务数据与评价,以便企业充分了解当前存在的可能性危机,提前采取并备用合理的防控手段预案,时刻关注市场行情,及时调整战略,加强内部整体化,优化财务体系,规避风险。

摘要： 为了提升财务管理预警精确度,构建基于数据挖掘的财务管理预警模型。首先利用财务管理预警指标体系,然后通过数据挖掘技术中的决策树算法实现财务环境和财务活动中财务风险的有效预警,最后进行了财务管理预警仿真实验,试验结果表明,该模型的预警精准度可达98%,可清晰判断财务指标异常情况,具有较高的实际应用价值。

摘要： 集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题,而不同的集成模型与不同的重采样集成技术有不同的适配性。研究发现,Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-Vote集成模型和Stacking融合模型。基于此,构建了Stacking-Bagging-Vote(SBV)多源信息融合模型。首先,将基于Up-Down集成采样的Bagging-Vote模型与基于Tomek-Smote采样的Stacking模型进行融合;然后,加入股票的交易数据,并对该数据用卡尔曼滤波进行处理,从而形成数据层次和模型层次的交互式融合优化;最终,得到SBV多源信息融合模型。该融合模型不仅在预测性能上有了较大的提升,能较好地兼顾模型的预测准确度和预测精确率,并且可以根据利益相关者的实际需要,通过调整模型参数,来选择对应的SBV多源信息融合模型进行财务预警预测。

摘要： 在新冠肺炎疫情全球肆虐和碳达峰、碳中和等环保要求趋紧的双重影响下,全球制造业面临的经营风险和财务风险前所未有,不确定性风险显著增加。企业是积极预警还是被动防御,关系到其能否有效降低不确定性带来的冲击,也关系到企业应对复杂多变的内外部风险的措施。面对不利市场环境,部分陷入财务困境的企业由于存量资金支付能力不能满足偿债的流量需求,造成资金链断裂,出现资不抵债的局面。因此,企业的资金管理能力不仅要满足日常经营需要,还要考虑风险的应对能力,不断提高资金管理水平,是每个企业都要认真思考的课题。

摘要： 以沪深A股林业上市企业为研究对象,利用聚类分析判定企业财务状态,然后对24个指标进行正态性检验,在此基础上通过wilcoxon秩和非参数检验选出最终的预警指标,其次通过主成分分析法计算得分,最后使用Logisitc回归模型进行财务预警研究。研究发现:聚类分析能够更有效地判定企业在同一时期内是否处于财务困境状态;通过主成分分析法能够更加有效地减少模型计算量,优化数据机集合;研究建立的Logisitc回归模型对林业企业财务预警预测能力表现较好,经检验准确率达80%以上;林业企业应当注意自身的债务结构和负债总额,优化偿债压力,保障企业能够可持续经营。

摘要： 在实施了ERP的企业财务预警指标选择,尤其是非财务指标选择的基础上,通过引入代价敏感学习理念,使用BP神经网络分类训练的方法,创建了基于ERP和代价敏感学习的财务预警流程.通过ERP环境下企业财务预警指标与基于ERP的代价敏感学习财务预警流程结合,构建了基于ERP和代价敏感学习的企业财务预警模型.

摘要： 随着世界经济一体化的加剧,企业间的竞争日益激烈,作为中国经济重要组成部分的中小企业,面临越来越多的风险.如何建立适合中小企业的财务预警模型,具有重要的理论和现实意义。文章基于绍兴市中小企业在财务预警方面的现状,深入剖析存在问题的根源,创新性的提出中小企业财务预警模型框架,为中小企业改进经营决策和降低财务风险提供坚实基础。

摘要： 本文用Z模型对上市公司某年度的财务数据进行了实证分析,作出财务预测。结合中国上市公司现状对上市公司财务预警系统提出相应发展建议。

摘要： 选取我国上市保险公司2006年-2009年的36个混合非平衡面板数据作为研究样本，采用径向基神经网络模型从偿付能力、获利能力、发展能力、现金流量、投资收益等五个因素对上市保险公司财务预警进行研究。实证表明，此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息，并且在我国保险业现有的样本容量、有效数据少的情况下，有着良好的运用前景。

摘要： 提出一种基于BRS的信息产业上市公司财务预警方法。首先，根据BRS模型，对属性进行R 约简并生成识别规则，形成识别规则库；然后，在识别规则库的基础上，集成剪枝决策树，构建信息产业上市公司财务危机识别方法；最后，利用测试样本对识别方法进行检验，获取识别精度。实证结果表明，本文提出的财务预警方法对信息产业上市公司财务危机的预测准确率达到89.7%，具有良好的应用前景。

摘要： 本文通过将BP神经网络模型与粗糙集属性约简算法的有效组合,对我国信息产业上市公司财务危机预测进行实证研究.从沪深A股选取52家被"ST"的公司和52家财务正常的公司为样本,利用MATLAB软件,并以6个财务比例指标为基础,建立BP神经网络财务预警模型.研究结果表明,其判断准确率达到86.83％,与logistic模型相比,BP神经网络模型在实际应用中更为高效和准确.

摘要： 本文在传统财务预警系统的基础上增加了基于自由现金流量的财务指标，选取了2006年至2008年A股制造业35家ST公司和70家配对的正常公司为对象，收集整理前三年的指标数据作为样本，利用主成分分析及Logistic回归分析建立前三年的财务预警模型，进行实证研究。研究结果表明：传统指标结合基于自由现金流量指标体系对财务危机预测的准确性及灵敏度高，具有中长期的预警能力。

摘要： 本文基于所选取的上市公司财务指标,利用商业智能软件SQLServer2005中SSAS数据挖掘模块的聚类分析、逻辑回归和神经网络三种算法构建了2006-2008三年的预警模型,汇总了预警模型中较为重要的指标,提取出隐藏在样本中的潜在信息。

摘要： 本文以2005-2009年间沪深两市首次被实施ST的中小上市公司为研究对象，综合利用财务指标和公司治理指标并采用考虑极端值样本的稳健logistic回归构建了中小公司的财务失败预警模型。研究结果显示，一方面。在构建财务失败模型时有必要按企业规模分层次对中小企业单独建模以获得更好的预警效果；另一方面，在财务指标基础上加入公司治理指标可以提高中小企业财务失败预警模型的预测效果，而这种预测效果的提升在排除了含有财务指标极端值样本的情况下表现得更加显著。研究结论对开展中小企业信用风险评估问题具有一定的参考价值。

摘要： 本文以2005-2009年间沪深两市首次被实施ST的中小上市公司为研究对象，综合利用财务指标和公司治理指标并采用考虑极端值样本的稳健logistic回归构建了中小公司的财务失败预警模型。研究结果显示，一方面。在构建财务失败模型时有必要按企业规模分层次对中小企业单独建模以获得更好的预警效果；另一方面，在财务指标基础上加入公司治理指标可以提高中小企业财务失败预警模型的预测效果，而这种预测效果的提升在排除了含有财务指标极端值样本的情况下表现得更加显著。研究结论对开展中小企业信用风险评估问题具有一定的参考价值。

摘要： 本发明涉及会计管理预警领域，提供一种基于企业财务数据的会计管理预警平台和预警方法，方案要点为：根据案例的存入时间，按存入时间的由近及远进行纵向分类，以及根据案例关联的行业性质进行横向分类；生成对应的会计管理工序；根据会计管理工序将当前企业的企业内财务数据与以往历史财务数据进行纵向比对，判断是否超出第一预设阈值，和/或根据将当前企业的企业内财务数据与同行业内的其他企业财务数据进行横向比对，判断是否超出第二预设阈值，并将比对结果进行评级；生成与输入的企业财务数据相关联的案例背景；将输入的企业财务数据与相关联的案例背景进行匹配；在案例匹配完成后，生成与输入的企业财务数据对应案例的总结与建议。

摘要： 本发明公开了一种财务风险预警方法，包括：获取业务人员提交的财务单据数据；对财务单据数据进行分类，确定财务单据所属的类型；根据财务单据所属的类型确定财务单据的第一风险得分；根据第一风险得分与财务单据所属的类型对应的权重，计算第一风险值；识别财务单据的风险事项；根据财务单据的风险事项确定所述财务单据的第二风险得分；根据第二风险得分与财务单据的风险事项对应的权重，计算第二风险值；根据第一风险值与第二风险值确定财务单据的风险评分；根据风险评分进行风险预警。本发明按照单据种类、权重不同计算风险评分，最终实时给出一段时间内的质量风险控制图，供管理层、财务共享中心查阅，以便持续改进后续管理或作业方法。

摘要： 本发明公开了一种上市企业财务风险预警方法和系统，所述方法包括如下步骤：采集需要的数据；计算重要财务比率指标集合和历史样本风险标签值；计算风险分和最大异常分；根据计算得出的风险分和最大异常分进行决策预警。所述系统包括数据采集模块、指标和风险标签构建模块、时间序列特征衍生计算模块、LightGBM模型计算模块、LightGBM模型训练模块、数据分组模块、最大异常分计算模块和决策预警模块，根据本发明的技术方案能够综合应用风险分和最大异常分二维分布进行决策的方法，提供了防范未知风险的能力，提升整体预警结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的财务风险预警管理智能系统，包括中央处理系统，中央处理系统通过无线与加密系统检测单元实现双向连接，中央处理系统通过无线与资金管理系统实现双向连接，中央处理系统的输出端通过导线与数据修复库的输入端电性连接；加密系统检测单元包括实时监测模块，本发明涉及财务管理技术领域。该基于大数据的财务风险预警管理智能系统，可实现定时对加密系统进行监测，一旦监测出系统漏洞时则通过漏洞修复模块自动进行修复，无法自动修复的情况下也可及时将预警信息发送至财务管理中心，便于后续的修复处理，同时在财务资金支出时进行信息登记，严格把控资金的流向以及安全问题，大大降低了安全隐患。

摘要： 本发明适用于财务管理技术领域，尤其涉及一种企业财务风险预警方法及系统，所述方法包括：采集合同图像信息；根据合同图像信息生成电子合同条款，识别电子合同条款中的风险条款，提取风险监控信息；根据风险监控信息实时获取合同相对方信息，对合同相对方信息进行存储；根据合同相对方信息提取关键字，将其与预设的风险关键字进行比较，确定风险内容，生成风险预警报告。本发明通过对已经签订的合同进行识别，从而提取合同相对方的相关信息，据此对合同相对方进行信息收集，根据收集得到的信息判断是否存在履行风险，以及时发现风险，起到预警的作用，通过主动进行信息采集的方式，大大缩短了发现风险的时间，有助于降低风险造成的损失。

摘要： 本发明公开了一种基于LASSO‑PSO‑ELM的财务困境预警方法，首先利用LASSO回归对于财务指标数据进行降维处理，得到低维度有效数据，然后利用十折交叉验证对ELM模型中的最优隐层节点数进行寻优，再选取十折交叉验证得到的最优隐层节点数代入ELM中进行建模预测。由于ELM本身随机赋予权值和偏差，实证发现输出结果存在不稳定的问题，接着利用PSO寻优算法，对ELM的随机权值和偏差进行优化，利用PSO的不断迭代寻优得到最终的权值和偏差，最后将寻优后的权值和偏差带入ELM中对降维后的数据进行训练和分类识别。本发明能避免传统方法中由于模型本身带来的低预测率和速度慢问题，并对不同行业的财务指标数据都能达到较好的结果。

摘要： 本申请涉及财务服务的领域，并公开了一种企业经营中的财务风险预警方法，包括以下步骤：获取所需财务数据；计算当前季度财务资金收益性率值；获取历史季度财务资金收益性率值；依据历史季度财务资金收益性率值对所述当前季度财务资金收益性率值进行分数比对，计算得到风险值，依据风险值进行决策预警。本申请解决了现有技术中主要依靠业务专家和财务专家进行全面的尽职调查的技术问题，实现了效率高、门槛低的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的企业财务风险预警方法及系统，包括：构建财务风险预警模型，财务风险预警模型用于通过财务数据分析方法对企业财务数据进行分析，生成企业财务报告；根据企业财务数据，构建财务风险评价指标体系，其中，财务风险评价指标体系包括反应公司财务状况的若干个一级指标，以及每个一级指标对应的二级指标；基于一级指标和二级指标，通过Mapminmax函数进行归一化处理后，生成财务数据分析方法；采集企业的二级指标，通过财务风险预警模型和财务数据分析方法，生成企业财务报告；本发明通过精确地预测企业的财务状态从而及时有效地为社会各方提供决策支持具有非常重要的实践价值，对于各利益相关主体来说都具有重要的现实意义。

摘要： 本发明的优选实施方式是(T11)【利用财务三张报表数据与行业数据互相印证为基础，从财务识假、风险预警、报告生成、知识库方面，通过分析财务指标与比率的数据合理性审查及数据完整性、财务报表的勾稽关系、科目粉饰、现金流量的对比分析、知识库(包括公开造假案例及存量客户发现造假案例)构建财务识假模型，自动识别财务造假情况；利用风险预警指标、规则、参数、构建风险预警模型，综合动态财务预警信号自动提示；从财务识假、风险预警方面利用决策树算法、分析指标库、专家模型库、规则引擎进行逻辑推理自动生成问题综合诊断财务分析报告】。本发明的工作原理与工作过程如下：(T13)【1、建设数据集市或数据湖，进行数据采集、数据处理、数据分析、数据存储、数据转换、数据清洗。2、通过四库系统、利用建模技术搭建预警模型平台，复杂指标计算、业务逻辑推理，预警信号识别、造假识别信号推送。3、根据不同业务场景数字化全景化展现财务风险预警分析主题】。

摘要： 本发明涉及财务预警领域，公开了一种基于ERP系统的财务预警的方法、系统、设备及介质。所述方法包括：根据财务词汇构建财务预警分词词典；按照报账类别对驳回报账单进行分类，并且选择所述驳回报账单中的任一类别的报账单作为待驳回报账单；根据所述待驳回报账单的驳回原因得到待驳回原因数组；根据双向匹配算法在所述待驳回原因数组定位的数组元素进行双向匹配分词，以得到待预警词条项；对所述待预警词条项进行人工二次筛选得到预警词条项，将所述预警词条项存储至预警数据库中，并且根据业务需求生成对应的子程序组件进行财务预警。本公开的方法降低财务报账支出风险的概率。