數字化背景下財務預警機制的理論及應用研究

2025-09-26 00:00:00王一林

中國集體經濟 2025年28期

摘要：中國經濟已經進入數字化的發展階段，企業更需要科學穩健的財務危機預警模型作為財務危機管理的重要手段。文章利用信息不對稱、行為經濟學、經濟周期及權變理論作為基礎，分析數字化背景下一般性企業形成財務危機的內因、外因及機理。進一步，針對數字化背景下財務危機預警模型的設計，就預警指標選取、預警指標預處理，以及隨機森林預警模型的構建展開論述。最終為企業、監管機構及個人投資者提出大數據背景下財務危機預警的相關建議。

關鍵詞：數字化；財務；預警模型；理論；應用

在全球經濟深度交融的數字化浪潮中，企業面臨的經營挑戰日趨多元復雜。為有效防范潛在風險，提升財務危機管理效能已成為企業核心訴求，而構建科學穩健的財務預警體系正是實現這一目標的關鍵路徑。依托大數據指標與前沿機器學習算法深度融合的財務預警創新機制，不僅突破了傳統財務預警研究囿于單一財務維度的局限，更能顯著強化企業的風險預判能力與防控意識，展現出重要的實踐價值。該機制既可助力企業精準定位內控薄弱環節，動態識別財務風險脆弱點并實施靶向治理，又能提升投資者信息甄別效率以優化投資決策，同時為監管機構完善重點領域風險監測體系提供技術支撐，從而構建起多方聯動的風險防控生態，為我國企業財務危機預警機制的系統性優化提供創新性實踐參考。

一、數字化背景下財務危機的相關理論研究

（一）信息不對稱理論

信息不對稱是指成熟市場環境下，投資者、企業及第三方機構因信息獲取途徑與處理機制的差異性，導致各方所掌握信息的數量與質量呈現顯著分化的經濟現象。這種不對稱格局本質上由市場參與主體間數據采集能力、分析維度及資源稟賦的差異所引發，是現代金融市場的典型特征。在這種情況下，越是信息收集量大、信息收集質量高、信息收集真實度高的一方就越有競爭優勢。反之，信息弱勢方則會處于被動境地。在資本市場運行框架下，上市公司雖通過定期信息披露機制向市場傳遞財務數據，但其普遍存在的信息透明度缺失及潛在的財務舞弊行為，卻成為加劇資本市場信息不對稱格局的關鍵誘因。這種由信息披露質量缺陷衍生的結構性矛盾，深刻影響著市場資源配置效率與風險定價機制。

（二）行為經濟學理論

行為經濟學與心理學的結合，行為經濟學的基礎建立在非理性經濟人思想之上。這一理論認為，企業管理者在決策時會受到個人性格、情緒、認知偏差等情感因素的影響。進而放大自我主觀思想所認識的事物發展趨向，蒙受經濟損失。管理者需要重視自身存在的偏見，降低決策風險給企業所帶來的財務危機。

（三）宏觀經濟周期理論

經濟周期理論是基于馬克思主義理論所提出來的，主要指資本主義經濟制度下因資本主義生產方式和交往方式的內生矛盾所引起的大經濟環境周期性波動現象。一般情況下，大經濟環境會不斷循環一個“繁榮—衰退—蕭條—復蘇”的經濟周期過程，就像波浪一樣有高潮亦有低谷。經濟周期波動直接影響企業經營安全。上行周期伴隨需求擴張、投資活躍及企業盈利增長；下行階段則易觸發市場萎縮、投資收縮、競爭激化與利潤攤薄，致使財務風險顯性化，嚴重時將引發資金鏈斷裂并導致破產清算。

（四）權變理論

權變理論強調系統間的關系和結構，主要是系統內部管理和外部環境狀態兩個方面。在企業財務危機預警中，需綜合考量領域內外兩重因素。除財務與非財務指標外，還需關注社會因素等影響。企業應動態調整預警指標的評價標準以適應時代變化，從而優化預警效能。

二、數字化背景下財務危機形成的內外因與形成機理分析

（一）財務危機形成的內因分析

影響企業財務危機的內部成因多元，其中技術創新風險尤為關鍵。第一，創新作為驅動企業持續發展的核心動力，需要穩定的長期研發戰略來保障公司績效與股東回報，也是維持高績效和高市值的基石。盡管創新能帶來超額利潤，但其本質具有高度探索性。技術研發需克服前期研發風險與后期市場風險，這兩個階段均需巨額資金投入，當投資規模超越企業承受閾值時，財務危機便隨之顯現。

第二，重大投資決策失誤導致的財務危機，如采用缺乏核心競爭能力的多元化投資戰略或盲目擴大企業生產規模也是導致企業投資增加而利潤降低的主要因素，當支不抵收的時候，通過扭曲的橫向兼并活動或規模擴張活動所打造的商業帝國，就會因為巨大的償債風險陷入破產的財務危機境地。

第三，原材料價格上漲也會影響產業資本的正常經營，如依賴進口原材料資源和進口配件的企業，在面臨國際通脹和國家貿易保護政策的時候，伴隨國際期貨市場原材料價格上漲、外貿限制政策等，就會使得企業的應付賬款增加，從而增加企業財務危機的隱患。

第四，生產停工也是一個重要因素，造成生產停工的原因有原材料質量、生產事故、自然災害、勞資糾紛、市場銷售不暢等多重因素，無論誘因如何，一旦造成生產停工，企業的大型生產設備就會限制且增加維護、保養費用，這時企業的訂單損失和信譽損失會加劇企業負擔并進一步造成財務危機。

第五，產品生命周期由盛轉衰階段，商品一般利潤平均化會大幅度擠壓企業的利潤空間，隨著市場份額的不斷下降，從銷售中獲得的現金流不足以支撐業務運營和發展時，就會拖垮企業，引發財務危機。

第六，高級管理層戰略失策、低能、認知偏差情況下，由于不能在不斷變化的市場中發掘新的機會而使企業保持市場競爭力，也會使得企業逐漸走向失敗。

第七，圍繞企業核心能力和外部競爭環境制定的公司戰略方向錯誤也會導致企業失敗，把握不住經濟大勢，畏縮于向更有潛力的新領域進發也會導致企業轉型困難，進而失敗。

第八，缺少風險管理預警會使得企業在面對各種危機時缺乏足夠的時間、空間采取自救措施，計劃再周全也會出現意外，如果沒有科學預測和抵御危機的機制，也難免使得企業陷入財務困境。

（二）財務危機形成的外因分析

宏觀環境因素和行業環境是企業外部財富風險的重要誘因。宏觀環境因素方面，主要受到市場經濟因消費不足和生產過剩導致的經濟周期的波動性影響。在經濟上行期，企業較為容易實現預期利潤和規模擴張，此時的稅收環境也較為寬松，甚或還有政策性補貼。而當宏觀經濟下行期時，市場萎靡、消費者需求下降、商品一般利潤率平均化、信貸投資受阻，這就會導致企業經營失敗，進而引發財務風險。行業環境因素方面，不同行業之間商品利潤空間差異極大，市場規模也各異，惡劣的行業環境會導致企業形象受損、需求萎靡、客戶流失，行業惡性競爭加劇，財務狀況惡化。

（三）財務危機形成機理分析

從抽象的會計視角看，企業財務危機的形成主要涉及三個方面的因素。一是由生產停工和產品進入衰退期導致滯銷造成的，企業收入下降后：盈利能力下降→自有資金不足→資金周轉困難→負債累積財務風險加大→融資成本增加→斷貸→債務無法償還→財務危機。二是由原材料價格上漲和缺少先進的信息化系統所導致費用成本上升，后續所發生的狀況是：盈利能力下降→自有資金不足→資金周轉困難→負債累積財務風險加大→融資成本增加→斷貸→債務無法償還→財務危機，基本與第一個因素一致。三是企業技術創新失敗、盲目多元化投資策略疊加重大投資項目失敗所導致的資金缺口增大，后續發生的狀況是：資金周轉困難→負債累積財務風險加大→融資成本增加→斷貸→債務無法償還→財務危機，這個因素的財務危機形成機理相較前兩個方面的因素形成機理過程較短，與公司本身的盈利能力和自有資金持有率無關。

三、數字化背景下財務危機預警模型設計應用

（一）數字化背景下財務危機預警指標選取

1. 傳統預警指標的選取

鑒于我國制造業上市企業普遍以股權融資為主要籌資方式。為評估企業償債能力與資本結構健康度，通常需借助以下指標體系：一是償債能力指標：流動比率、速動比率、現金比率、營運資本、經營活動凈現金流/流動負債、EBITDA/總負債。二是資本結構指標：資產負債率、長期借款占比、權益乘數、產權比率、固定支出保障倍數、流動資產比率、固定資產比率、無形資產比率。三是盈利能力指標：資產回報率、總資產凈利率、流動資產凈利率、固定資產凈利率、EBIT、EBIT/總資產、毛利率、凈利率。四是營運效率指標：應收賬款周轉率、存貨周轉率、營業周期、應付賬款周轉率、流動資產周轉率、固定資產收入比、固定資產周轉率、非流動資產周轉率、總資產周轉率。五是托賓Q值相關指標：每股收益、每股營收、每股營業利潤、每股凈資產、每股公積金。六是成長能力指標：資本保值增值率、固定資產增長率、營收增長率、凈利潤增長率、總成本增長率、可持續增長率、每股凈資產增長率。七是現金流指標：營收現金含量、整體現金流、現金回收率、營運指數、資本支出/折舊攤銷、每股經營現金流、每股投資現金流、每股籌資現金流。八是股權結構指標：第一大股東持股比例、前十大股東持股集中度、股權集中度指數。

2. 大數據輿情指標的選取

大數據指標的選取主要是針對文本信息，主要涉及三種來源：一是政府公告、公司官網發文。二是搜索引擎中相關股票的搜索量。三是社交平臺和自媒體醞釀的股民情緒及行為。由股民投機引起的股票市場價格波動會影響到企業財務風險狀況，基于此的大數據指標選取主要有兩項，分別是：情感傾向值和情感熱度值。這兩種大數據指標的衡量方法是以各類媒體信息公布后所引起的公眾評論帖子形成。其中，積極評論帖子情感值/消極評論帖子情感值對應的是持股股民情感傾向值指標；帖子評論總數對應的是持股股民情感熱度值指標。

3. 隨機森林預警模型的確立

隨機森林預警模型，又稱決策樹模型，該模型的運算路徑圖是采取從上至下的樹狀圖形式對各類指標進行遞歸二叉分裂演算，按照提前設置的多維風險指標自動運行。由于測算的樣本具有不同的指標特征，決策樹就可以將訓練集分布在不同的指標中，從而實現對訓練集的分類。使用此種模型建立公司的財務預警系統可以最大程度地實現自動化財務對賬與風險檢驗，完成數據標準化的解譯處理。

（二）數字化背景下財務危機預警指標的預處理

1. 傳統財務預警指標與大數據指標篩選

當處理大維數的財務數據集時，不同維度的各類指標多雜、數量也眾多，維數災難可能會影響算法的性能和執行時間。因此，在隨機森林模型中整合特征篩選方法顯得尤為必要，目的是剔除冗余及無關特征，增強模型預測精度。此外，該方法還能有效辨識具有復雜交互作用和小邊際效應的核心關聯特征，尤其適用于多維數據集的降維簡化處理。

對于某一公司的傳統財務預警指標與大數據預警指標的篩選，需要按照上文所確定的55個傳統預警指標、2個大數據預警指標進行隨機森林特征選擇，進而通過加權確定財務風險的顯性特征。

2. 大數據輿情信息的采集與數據清洗

在確定好各類預警指標以及確定好隨機森林模型的特征選擇后，首先，大數據采集，需要利用數據抓取技術完成對Web服務器端返回數據的獲取以及數據的解析，然后利用pandas（一種基于NumPy 的數據分析工具）建成數據框，以excel表格格式導出數據。其次，數據清洗，將大數據指標中不能直接用于情感分析的文本信息清除，并保留有用的數據。最后，對文本信息進行態勢分析，利用自然語言處理（NLP）工具，通過構建情感詞典庫來完成情感分析，將大數據指標中股民的主觀性情感色彩經過算法比對后，得到量化的傾向性指標和分值性指標。

（三）基于大數據機器學習技術的財務危機預警模型構建

1. 隨機森林預警模型預測

依托大數據賦能的機器學習方法，能夠自動化提取海量樣本數據的內在特征信息。機器學習算法通過智能挖掘數據間隱含的非線性關聯與多維模式，可有效應對復雜財務預測場景的建模需求。尤其值得關注的是，機器學習特有的特征優選機制能通過算法驅動的變量篩選機制，精準鎖定上市公司財務危機預警的最優特征組合，從而系統性化解由多維度、高密度數據引發的多重共線性難題。作為機器學習體系中集成學習范式的典型代表，隨機森林模型憑借其魯棒性及抗過擬合特性，在分類預測領域展現出卓越的預測準確性與模型穩定性。該模型通過構建特征重要性評估矩陣，對候選特征進行梯度化排序與權重分配，不僅突破了傳統財務分析中單一結構化數據的認知邊界，更能整合輿情數據、供應鏈動態等非結構化信息，顯著提升對隱性風險因子的識別能力。最終形成的風險預警框架，通過構建多維風險評價體系，為管理層提供了超越傳統財務指標的全景化風險管理視角。

2. 樣本不平衡問題的解決方案

隨機森林預警模型所預測的數據，由于所采集的樣本內容、數量、結構的差異，會得到不同的財務風險結果。采用SMOTE算法可以改善由樣本不平衡導致的預測精度失準問題，同時也不會損失任何信息。這樣做，可以將不同樣本內容、數量、結構的預測分類結果差異進行統一，提升隨機森林預警模型的預測精度。

當然，也可以采取進一步優化參數的方式來解決樣本不平衡問題。所謂優化參數，就是對隨機森林中單個決策樹隨機選擇的特征個數進行增加，隨機森林中的決策樹選擇特征個數越多，隨機森林總模型的預測精度也會越高。當然，這要同時保障算法速度也同步得到提升。一定程度上這個可以降低預測模型的誤差。

3. 關于財務風險預警的政策性建議

總的來說，財務危機的形成具有多因性。首先對于企業來說，強化風險防控意識并建立完善的危機預警機制是至關重要的。我國制造業普遍具有外需驅動型或外資依賴型特征，在宏觀經濟下行周期中，企業決策層尤其需要審慎檢視經營策略，防范因過度樂觀而引發的非理性產能擴張或盲目多元化擴張行為，同時應當對項目潛在風險進行全面識別和科學評估。因為制造業企業的核心競爭力是跟隨市場的需求變動的，滿足市場在不同條件下的新需求，才能穩健發展。

為實現這一目標，企業應當構建基于大數據分析的智能化風控體系。在技術實施層面，需重點推進多個維度的建設。一是依托工業互聯網平臺整合供應鏈、生產、財務等多源異構數據，構建涵蓋市場波動、資金周轉、政策變動等30余項核心指標的多維度風險指標體系；二是采用隨機森林算法建立動態預警模型，通過特征工程篩選關鍵變量，運用交叉驗證優化模型參數，并設置差異化預警閾值（如黃色警戒、橙色警示、紅色熔斷三級響應機制），在保障商業隱私前提下提升模型預測精度，防范危險的發生。

同時也要認識到，現今是數字化時代，企業的任何負面消息都會在網絡輿情中被扭曲、夸大，甚至失實。因此，在傳統財務數據指標建立之外，逐步建立上市公司輿情評價指標至關重要。所以，構建科學完備的財務風險預警體系是企業在資本市場健康發展的關鍵支撐，因而，企業需建立包含償債能力、盈利質量、運營效率等維度的多維評價框架，深度融合行業周期特性與宏觀經濟波動參數，通過壓力傳導機制實時監測企業風險敞口，同步構建包含ESG要素的上市公司質量評價矩陣，最終形成“風險識別-價值評估-資本市場良性發展”的閉環。

從投資者方面考慮，由于自身信息不對稱因素較大，應該規避羊群效應，更多關注自身投資能力和素質的提升，避免負面情緒或虛假信息的誤導，共同在資本市場和網絡輿論空間為企業提供健康和諧的發展空間。

四、結語

總而言之，在全球數字經濟加速演進的時代背景下，中國企業的經營管理模式正經歷著深層次的數字化轉型。本文基于信息不對稱、行為經濟學、宏觀經濟周期規律及動態管理理論框架，系統剖析數字化環境下企業財務風險的形成機制。研究發現，內部風險源主要體現為數據治理能力缺失、數字化投資決策偏差以及技術迭代風險；外部風險則源于宏觀經濟波動、行業數字化轉型壓力及監管政策調整等多重因素。在風險預警體系構建方面提出策略為，建立包含數字資產周轉率、研發投入效能比、客戶數據價值率等創新指標的多維度風險指標體系；運用數據標準化處理和特征工程方法對異構數據進行深度清洗；基于集成學習算法構建具有動態更新機制的智能預警模型。最終目的是為數字經濟時代的風險管理提供了新的理論視角和實踐路徑。

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]呂瑩，湯文谷.數字化視角下BIM技術賦能財務風險預警[J].施工企業管理，2023（09）：94-96.

[3]胡翔.基于SMOTE隨機森林算法的信息技術企業財務預警[D].上海：上海師范大學，2022.

[4]李鈺璽.聯想集團數字化轉型財務風險預警研究[D].長沙：長沙理工大學，2021.

[5]曾曙蓮.基于機器學習的制造業上市公司財務風險預警案例研究[D].恩施：湖北民族大學，2023.

[6]李東陽.考慮文本信息的數字經濟企業財務危機預警研究[D].成都：成都大學，2023.

[7]王智博，鄭祥旭，陸凱.數字經濟背景下企業區塊鏈+財務風險預警研究[J].黑龍江科學，2022，13（22）：115-117.

[8]冉葉子.基于文本挖掘技術的A股能源行業上市公司財務預警研究[D].貴陽：貴州大學，2022.

[9]張露，劉家鵬，田冬梅.基于Stacking-Bagging-Vote多源信息融合模型的財務預警應用[J].計算機應用，2022，42（01）：280-286.

[10]林夢嫻.基于PCA-SVM的互聯網企業財務風險預警研究[D].重慶：重慶大學，2019.

[11]王大偉.基于Z-Score模型的我國機械類上市公司財務預警分析[D].武漢：武漢科技大學，2008.