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基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究
——來(lái)自京津冀上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

2019-12-20 04:12張曉萍張若望劉虹雨崔維康
時(shí)代經(jīng)貿(mào) 2019年31期
關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)指標(biāo)顯著性預(yù)警

張曉萍 張 穎 張若望 劉虹雨 崔維康 尹 航

一、引言

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)貫穿于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的整個(gè)過(guò)程中,可將其劃分為:籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、資金回收風(fēng)險(xiǎn)和收益分配風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境日趨激烈嚴(yán)酷,如何對(duì)公司經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況實(shí)施動(dòng)態(tài)進(jìn)行有效的監(jiān)控,如何客觀(guān)公正評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),對(duì)有出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)苗頭的公司提前預(yù)警,整體提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平,是目前企業(yè)財(cái)務(wù)管理的核心環(huán)節(jié)。近年來(lái),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日益成熟,通過(guò)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建模型,有效預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),是當(dāng)前學(xué)者研究的新方向和熱點(diǎn)。我們可以在證券市場(chǎng)上搜集到大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),例如股價(jià)數(shù)據(jù)、股吧評(píng)論數(shù)據(jù)等。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從大量、不完整、不規(guī)律的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中,找出數(shù)據(jù)間隱含的關(guān)系和有價(jià)值的信息。財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程,在企業(yè)危機(jī)發(fā)生的3年前,財(cái)務(wù)指標(biāo)會(huì)存在警示信號(hào),通過(guò)挖掘這些內(nèi)在信號(hào)內(nèi)在規(guī)律,構(gòu)建模型,提前預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),對(duì)上市公司自身、投資者、債權(quán)人及證券監(jiān)管部門(mén)都具有重要意義。

二、樣本數(shù)據(jù)選取及指標(biāo)體系的構(gòu)建

(一)樣本數(shù)據(jù)的選取

本文研究所需要的樣本數(shù)據(jù),即財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司樣本來(lái)自Wind金融終端違規(guī)行為數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)我國(guó)上市公司的實(shí)際情況,上市公司t-1和t-2年的財(cái)務(wù)狀況決定上市公司是否被ST。本文將采用樣本公司t-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究。本文選取京津冀上市公司2014—2018五年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù),其中樣本公司需要剔除金融類(lèi)以及數(shù)據(jù)不完全的上市公司,ST公司52家,遵循同行業(yè)、同時(shí)間的原則,參照Beasley(1996)的匹配原則和1:1的比例選取52家非財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司配對(duì)樣本。

(二)指標(biāo)體系的構(gòu)建

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取的是否適用準(zhǔn)確,會(huì)極大關(guān)聯(lián)到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型測(cè)試結(jié)果的可信度和普適性,預(yù)警指標(biāo)的選取要全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果,能夠從相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)和公司報(bào)表上獲取,而且指標(biāo)的選取要具備科學(xué)合理性,而不是毫無(wú)根據(jù)的,我們要從眾多的指標(biāo)中挑選出相關(guān)聯(lián)、重要的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo),所以本著全面性、可獲取性、合理性、重要性原則,本文綜合財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息兩方面的特征,設(shè)計(jì)了如下風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。反映償債能力的指標(biāo)X1流動(dòng)比率、X2速動(dòng)比率、X3現(xiàn)金比率、X4資產(chǎn)負(fù)債率、反映成長(zhǎng)能力的指標(biāo)X5營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、X6總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、X7營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、X8凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率,反映每股指標(biāo)X9每股收益、X10每股息稅前利潤(rùn)、X11市盈率、X12每股營(yíng)業(yè)收入,反映現(xiàn)金流能力指標(biāo)X13每股現(xiàn)金凈流量、X14現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、X15債務(wù)保障率、X16營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金含量,反映盈利能力的指標(biāo)X17凈資產(chǎn)收益率、X18總資產(chǎn)報(bào)酬率、X19總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、X20銷(xiāo)售毛利潤(rùn),反映營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)X21應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、X22存貨周轉(zhuǎn)率、X23總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X24應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率。同時(shí)選取的非財(cái)務(wù)指標(biāo)包括反映股權(quán)結(jié)構(gòu)的Y1第一大股東、Y2股權(quán)集中度、Y3第一大股東是否絕對(duì)控股、Y4第一大股東是否相對(duì)控股、Y5董事會(huì)規(guī)模、Y6董事長(zhǎng)是否兼任總經(jīng)理、Y7獨(dú)立董事比例、Y8高管持股比例、Y9審計(jì)意見(jiàn)、Y10違規(guī)行為。

三、預(yù)警指標(biāo)的K-S檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)

本文共選取了34個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),包括24個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和10個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的初選指標(biāo)能夠基本滿(mǎn)足特征體系的完整性、科學(xué)性和系統(tǒng)性,但是可能操作性、相關(guān)性較差,不能實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算。所以本文使用SPSS22.0軟件對(duì)指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)(K-S檢驗(yàn))和獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù),X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9、X12、X14、X17、X19、X22、X24等14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的Sig值高于顯著性水平5%,也就是說(shuō)上述14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均滿(mǎn)足正態(tài)分布,Sig值小于顯著性水平5%有6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),不符合正態(tài)分布。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,在非財(cái)務(wù)指標(biāo)中,Sig值高于顯著性水平5%的只有Y1、Y4、Y8、Y10四個(gè)變量,可以判定這四個(gè)指標(biāo)滿(mǎn)足正態(tài)分布,剩下的6個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的Sig值均小于顯著性水平5%,不滿(mǎn)足正態(tài)分布條件。T檢驗(yàn)中,如果Sig值低于顯著性水平5%,則兩組均值間有顯著性差異,可以據(jù)此判斷財(cái)務(wù)公司是否出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī);若Sig值高于顯著性水平5%,則不存在顯著性差異。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,在T-3年有X1、X2、X4、X8、X9、X14、X17、X22、Y1、Y4、共10個(gè)預(yù)警指標(biāo)通過(guò)了T檢驗(yàn),說(shuō)明這些指標(biāo)存在顯著性差異,其余均為通過(guò)T檢驗(yàn),不存在顯著性差異。

四、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建

BP網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層、輸出層、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置的多層網(wǎng)絡(luò)。輸入層相當(dāng)于存儲(chǔ)器,主要工作重點(diǎn)是傳入樣本信息。輸入層一般由預(yù)警指標(biāo)構(gòu)成,一般來(lái)說(shuō)輸入層的數(shù)據(jù)范圍越廣,節(jié)點(diǎn)數(shù)目越多,模型預(yù)測(cè)的精確性越強(qiáng)。本文將輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為經(jīng)過(guò)K-S檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的10個(gè)預(yù)警指標(biāo),其中包括8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和2個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)。然后確立隱含層數(shù)目,最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是3層,經(jīng)過(guò)綜合的考量,本文將隱含層的層數(shù)設(shè)定為1。輸出層主要是輸出分析數(shù)據(jù),輸出的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)取決于輸出數(shù)據(jù)的類(lèi)型。本文將輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為1。若輸出的結(jié)果為0,表示該公司為財(cái)務(wù)正常公司,若輸出的結(jié)果為1,表示該公司為財(cái)務(wù)危機(jī)公司。通過(guò)檢測(cè)結(jié)果可知,本文構(gòu)建的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)京津冀上市公司對(duì)被ST的京津冀上市公司的判斷準(zhǔn)確率可達(dá)到95.3%,對(duì)非ST的京津冀上市公司的判斷準(zhǔn)確率可達(dá)到94.6%,綜合準(zhǔn)確率可達(dá)到94.95%,結(jié)果較為理想,預(yù)警成效總體較好,說(shuō)明該模型是有效且合理的,能夠在京津冀上市企業(yè)中使用該模型,對(duì)公司出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行提前預(yù)警和防范。

五、京津冀上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警防范對(duì)策

(一)增強(qiáng)財(cái)務(wù)危機(jī)防范意識(shí)

京津冀上市公司面對(duì)復(fù)雜的內(nèi)外部環(huán)境,要想做好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作,有效預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生,首先必須樹(shù)立財(cái)務(wù)危機(jī)防范意識(shí)。防范意識(shí)不能僅停留于表面,必須滲透到每個(gè)人的腦髓中。第一,高層監(jiān)管和管理人員要有警惕意識(shí),率先示范,起到良好的帶頭作用;其次,公司的每一位員工,作為公司的成員,也要高度關(guān)注企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或者可能引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)的潛在因素,并主動(dòng)匯報(bào),從而形成人人關(guān)注、人人預(yù)防的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)抵御墻。

(二)加強(qiáng)制度建設(shè),完善公司治理結(jié)構(gòu)

第一,保持合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)。上市公司股東有權(quán)出席股東大會(huì)并對(duì)公司的重大經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行參與管理。前十大股東股權(quán)的適度集中,既有優(yōu)勢(shì)也有劣勢(shì)。優(yōu)勢(shì)在于可以降低代理成本,有助于加強(qiáng)股權(quán)之間的監(jiān)督、協(xié)作和制衡,有助于在董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)中選舉自己的直接代表,提高決策質(zhì)量。劣勢(shì)在于要防止股權(quán)高度集中,避免“一股獨(dú)大”現(xiàn)象,避免大股東侵害中小股東利益等不平等行為,保持前兩大股東合理的持股比例。第二,完善董事會(huì)制度,提高監(jiān)事會(huì)的監(jiān)管職能。保證董事會(huì)的相對(duì)獨(dú)立性,加強(qiáng)董事會(huì)對(duì)于大股東的限制,董事會(huì)要加強(qiáng)與公司高層管理人員的溝通,加強(qiáng)信息開(kāi)放度、透明度和公開(kāi)性。另外要加強(qiáng)監(jiān)事會(huì)的監(jiān)督職能,加強(qiáng)監(jiān)事會(huì)的獨(dú)立性,提高監(jiān)管效果,提高監(jiān)事會(huì)監(jiān)督的專(zhuān)業(yè)能力和效率,這些措施在很大程度上可以形成規(guī)范的公司治理結(jié)構(gòu),規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

(三)完善財(cái)務(wù)信息監(jiān)控系統(tǒng)

公司要建立一套完善的財(cái)務(wù)信息監(jiān)控系統(tǒng),高度重視企業(yè)財(cái)務(wù)信息流轉(zhuǎn)的合理性和安全性,及時(shí)收集、傳遞、分析財(cái)務(wù)信息,并向高管人員公布。各個(gè)公司需要根據(jù)自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn),劃定關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警線(xiàn),以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)、及時(shí)預(yù)防。完善會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制度,加強(qiáng)政策約束制度,確保制度的落實(shí)。會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制度的漏洞給財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)提供了可乘之機(jī),國(guó)家應(yīng)進(jìn)一步修訂完善現(xiàn)有會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和制度。此外,證券監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)督職能,不斷完善監(jiān)管手段和制度,杜絕財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

(四)發(fā)揮外部投資者的監(jiān)督職能

外部投資者、債權(quán)人與上市公司利益直接相關(guān),他們對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表非常關(guān)注,公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)損害他們的利益。發(fā)揮外部投資者的監(jiān)管作用,對(duì)于規(guī)避上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象的出現(xiàn)有很大幫助。

本文采用數(shù)據(jù)挖掘中的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)京津冀上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,推進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用與發(fā)展,挖掘潛在信號(hào),對(duì)公司未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行有效預(yù)測(cè)和判斷,預(yù)測(cè)結(jié)果為公司內(nèi)部管理者和外部利益相關(guān)者提供參考。

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