數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)風(fēng)險分析中的應(yīng)用

□張 苗

一、數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論

(一)數(shù)據(jù)挖掘的定義。數(shù)據(jù)挖掘，是指從隱性的、過去未知的、潛在有用的數(shù)據(jù)中提取信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘(DM)這個概念是最近幾年來，由于人工智能的興起和數(shù)據(jù)庫的發(fā)展而出現(xiàn)的一門新的技術(shù)應(yīng)用，它綜合運用了形式識別、數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一些先進(jìn)技術(shù)。

(二)數(shù)據(jù)挖掘的主要方法。數(shù)據(jù)挖掘是一門非常綜合的跨學(xué)科技術(shù)，不僅在計算機領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在數(shù)學(xué)和信息管理等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用前景。主要方法有：決策樹分類方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法、貝葉斯分類方法、聚類分析方法。

(三)數(shù)據(jù)挖掘工具與軟件。如何尋找出適合和高效的數(shù)據(jù)挖掘工具和軟件，對數(shù)據(jù)挖掘項目是否能成功以及完成質(zhì)量有至關(guān)重要的影響，根據(jù)使用工具的用途和方法不同，數(shù)據(jù)挖掘工具可分為普通數(shù)據(jù)挖掘工具和專用數(shù)據(jù)挖掘工具兩大類。三種主要的數(shù)據(jù)挖掘工具和軟件：Intelligent Miner、SPSS Clementine、WEKA。

二、財務(wù)風(fēng)險相關(guān)理論

(一)財務(wù)風(fēng)險的概念。財務(wù)風(fēng)險，是指企業(yè)對未來損失和盈利的不確定性。可能是由于企業(yè)經(jīng)營管理不善，或企業(yè)資金運轉(zhuǎn)等存在一定問題所導(dǎo)致的。其主要的特征：一是客觀存在性。財務(wù)風(fēng)險是固有存在，不會因人意志的變化而發(fā)生變化，無法避免也不能夠消滅它，唯一的辦法就是運用技術(shù)來發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，從而規(guī)避風(fēng)險。二是全面存在性。財務(wù)風(fēng)險伴隨著公司財務(wù)管理的整個進(jìn)程。三是不穩(wěn)定性。財務(wù)風(fēng)險可能在一方面通過一系列機制會發(fā)生，但同時換到另一種環(huán)境下不一定會發(fā)生。四是共存性。風(fēng)險與收益是相互聯(lián)系相互作用的，財務(wù)風(fēng)險與收益是同步變化的，風(fēng)險系數(shù)越低會導(dǎo)致收益相應(yīng)的減少，相反的，風(fēng)險系數(shù)越高收益也就會越高。

(二)財務(wù)風(fēng)險的作用。考慮到經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易在全球化自由的發(fā)展，市場交易的運作更加自由，企業(yè)在擴(kuò)大經(jīng)營的同時，作為企業(yè)的管理層，對財務(wù)風(fēng)險的意識更加強烈，往往企業(yè)會通過分析提前對財務(wù)和公司提出應(yīng)對策略，想方設(shè)法地進(jìn)行風(fēng)險控制，然后再把這樣的方法廣泛地應(yīng)用到其他的領(lǐng)域。企業(yè)對待財務(wù)風(fēng)險的分析方法和應(yīng)用有以下實際的作用：在國家的經(jīng)濟(jì)決策方面。在經(jīng)濟(jì)體制屬于市場的情況下，我們國家的企業(yè)，能夠保證經(jīng)濟(jì)活動處在正常范圍以內(nèi)，但是，國家從整體上對經(jīng)濟(jì)的宏觀調(diào)控，卻會很大程度上影響企業(yè)的發(fā)展，對企業(yè)的經(jīng)營管理也會產(chǎn)生相應(yīng)的影響，在這樣的影響下，就可以看到國家的決策影響有多大。因為國家的任何一條關(guān)于經(jīng)濟(jì)的政策，都或大或小的影響，或者決定企業(yè)的生命和活動以及經(jīng)濟(jì)效益。通常國家在出臺相關(guān)的政策之前，如果不會考慮到相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營范圍和承受能力以及資金流現(xiàn)況的時候，只是從單方面的作出經(jīng)濟(jì)調(diào)控，這是會影響到國家內(nèi)諸多企業(yè)的。

(三)運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析企業(yè)財務(wù)風(fēng)險。

1.風(fēng)險發(fā)生的相關(guān)要素，尋找風(fēng)險發(fā)生的隱性征兆。

2.確定風(fēng)險存在。

3.確定企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析的對象。對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險分析對象做出歸類，找出企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的對象是財務(wù)風(fēng)險分析中比較重要的一個方面，由于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的不可確定性，而人們對問題的分析應(yīng)該是有目的的有規(guī)劃的，沒有目的地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是不可取的。

4.準(zhǔn)備財務(wù)風(fēng)險分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟，數(shù)據(jù)可以來自于現(xiàn)有的會計信息系統(tǒng)，也可以是其他業(yè)務(wù)準(zhǔn)備企業(yè)的實際財務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行目前的風(fēng)險分析。

5.數(shù)據(jù)預(yù)處理。在對可靠的數(shù)據(jù)確定之后，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行實際的判斷。從專業(yè)的角度上選擇與財務(wù)和風(fēng)險有關(guān)的一些變量，或者轉(zhuǎn)變變量。最后，確定風(fēng)險發(fā)生的概率、頻率以及要計量的損失數(shù)額。

6.數(shù)據(jù)挖掘。針對所取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并挖掘出潛在的信息。從而，評估風(fēng)險的性質(zhì)和程度。并且對風(fēng)險進(jìn)行評價，比較風(fēng)險與風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)，對風(fēng)險進(jìn)行排序。

7.結(jié)果評價與解釋。選擇企業(yè)用戶的財務(wù)決策目的，并結(jié)合其挖掘的數(shù)據(jù)，對其結(jié)果進(jìn)行相關(guān)的評價。

8.對風(fēng)險進(jìn)行監(jiān)控和審計。

三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析

(一)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險和分析指標(biāo)。財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)是分析過程中最為重要的部分，對指標(biāo)的選擇是在數(shù)據(jù)挖掘方法過程中對諸多財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行比較。財務(wù)指標(biāo)的具體內(nèi)容有以下幾方面。

1.企業(yè)盈利能力指數(shù)。企業(yè)盈利能力指數(shù)包括：毛利率指數(shù)、營業(yè)利潤率指數(shù)、凈利潤指數(shù)、每股收益指數(shù)、凈資產(chǎn)收益率指數(shù)、總資產(chǎn)收益率指數(shù)。

2.經(jīng)營能力指標(biāo)。經(jīng)營能力指標(biāo)包括：流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率。

3.企業(yè)增長能力指數(shù)。企業(yè)增長能力指數(shù)包括：凈資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、凈利潤增長率、每股收益增長率。

4.企業(yè)償債能力指數(shù)。企業(yè)償債能力指數(shù)包括：流動性比率指數(shù)、速動比率指數(shù)、現(xiàn)金比率指數(shù)、付息倍數(shù)指數(shù)、股東權(quán)益比率、現(xiàn)金凈流量與負(fù)債的比率、現(xiàn)金凈流量與凈利潤的比率、現(xiàn)金凈流量與銷售收入的比率。

5.現(xiàn)金流動指數(shù)。現(xiàn)金流動指數(shù)包括：現(xiàn)金流償債比率指數(shù)，現(xiàn)金流利潤率，現(xiàn)金流資產(chǎn)收益率，現(xiàn)金比率。

(二)財務(wù)指標(biāo)相關(guān)性分析。對財務(wù)分析理論的研究成果，使用傳統(tǒng)的方法，對分析的變量和相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢測，結(jié)合分析理論對相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行合理的分析，但是前提是必須拋出一些高度相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)可以表示為:

在公式中，x和y表示兩個變量。rx,y為其的相關(guān)系數(shù)，-1≤|rx,y|≤1。當(dāng)|rx,y|=1時，說明x和y是完全線性的。當(dāng)rx,y=1，表示x與y完全正相關(guān)，當(dāng)rx,y=-1，表示x與完全負(fù)企業(yè)在利用關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘算法，對所在的企業(yè)進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險分析過程中，進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)的挖掘。

(三)根據(jù)時間間隔確定風(fēng)險等級。在數(shù)據(jù)分析方法里，關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘可以根據(jù)挖掘類型分為三種:布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則、類別關(guān)聯(lián)規(guī)則和數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則。五個風(fēng)險等級的劃分是依據(jù)風(fēng)險水平。當(dāng)然，不同的設(shè)計師對財務(wù)風(fēng)險的看法是不同的。所以，對于風(fēng)險的定義中，風(fēng)險劃分區(qū)間也有很大的隨機性和不穩(wěn)定性，因此在實際的分析中要做一些適當(dāng)?shù)母淖儭？梢岳藐P(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘算法對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行挖掘，財務(wù)風(fēng)險分析是在風(fēng)險識別的基礎(chǔ)上，對財務(wù)風(fēng)險的特征進(jìn)行明確的定義和描述。金融風(fēng)險評估應(yīng)從定量和非定量兩個方面進(jìn)行界定。根據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)，金融危機預(yù)警可分為五個層次:危機預(yù)警、高風(fēng)險預(yù)警、低風(fēng)險預(yù)警、正常預(yù)警和卓越預(yù)警。

(四)關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘和建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分析模型。風(fēng)險概念層次樹的構(gòu)建:第一級表示的是風(fēng)險的相關(guān)方面。第二級涉及到的是一些聯(lián)系企業(yè)財務(wù)風(fēng)險重要指標(biāo)，包括利潤率、投資回報率、流動性周轉(zhuǎn)率等。第三層次是最低層次，是指企業(yè)金融中最為代表的指標(biāo)層次。相關(guān)的內(nèi)容有:毛利率、凈利潤、每股收益、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等。在財務(wù)風(fēng)險的挖掘中，低層概念的挖掘便是重點。并將其擴(kuò)展到相應(yīng)的高層概念挖掘，在高層概念中找到財務(wù)指標(biāo)的相互規(guī)律。支持閾值遞減的交互挖掘策略:策略實際是指每個層次上的最小支持閾值。通常情況下，財務(wù)指標(biāo)水平越低，對應(yīng)的最小支持閾值越小。假設(shè)流量和現(xiàn)金比率為頻繁項集。在高低層次間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)低層的最小支持度確定最小支持度。

四、結(jié)語

當(dāng)前社會,行業(yè)內(nèi)對財務(wù)風(fēng)險的分析方法有很多種。許多的研究工作人員，為了研究目標(biāo)和目的，不斷地為企業(yè)尋找控制企業(yè)財務(wù)分析的方法。從許多不同的角度來看，主要的解決和控制方法有以下幾種:財務(wù)報表分析、財務(wù)指標(biāo)分析、德爾菲法。

隨著社會的發(fā)展，企業(yè)對于公司的風(fēng)險要求和管理，也越來越嚴(yán)格，需要找到一種有效、全面、客觀評價企業(yè)風(fēng)險的方法。本文中,關(guān)聯(lián)規(guī)則的交互挖掘方法是適合于現(xiàn)代的企業(yè)的，可以處理每天的有效數(shù)據(jù),不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)推理。只需對不同的數(shù)據(jù)整理分析，就可挖掘出數(shù)據(jù)庫里的隱性信息。沒有必要建立任何假設(shè)。只要對閾值進(jìn)行調(diào)整，數(shù)據(jù)中的規(guī)則就可以自己找到。通過這些方法，可以有效的減小人為的普通因素的影響，從客觀角度上對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了合適的評估。此外，也一定程度上提高了對數(shù)據(jù)挖掘運行的效率。