基于多階段模型的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究：理論、實(shí)證與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義在全球經(jīng)濟(jì)一體化的大背景下，制造業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)就業(yè)和提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。制造業(yè)上市公司作為行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)軍企業(yè)，其經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)健康不僅關(guān)乎企業(yè)自身的生存與發(fā)展，更對(duì)整個(gè)制造業(yè)乃至宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。然而，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈和經(jīng)營(yíng)環(huán)境的復(fù)雜多變，制造業(yè)上市公司面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生概率也隨之增加。財(cái)務(wù)危機(jī)不僅會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難、股價(jià)下跌，甚至可能引發(fā)企業(yè)破產(chǎn)，給投資者、債權(quán)人、員工以及其他利益相關(guān)者帶來巨大損失。因此，對(duì)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行有效的預(yù)警研究具有至關(guān)重要的現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)于企業(yè)自身而言，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警能夠幫助管理層及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的異常變化，提前采取相應(yīng)的措施加以防范和應(yīng)對(duì)。通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)信息的深入分析，預(yù)警系統(tǒng)可以識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，為企業(yè)制定合理的經(jīng)營(yíng)策略和財(cái)務(wù)決策提供依據(jù)。例如，當(dāng)預(yù)警指標(biāo)顯示企業(yè)的償債能力下降時(shí)，管理層可以及時(shí)調(diào)整融資結(jié)構(gòu)，降低債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)盈利能力指標(biāo)出現(xiàn)下滑趨勢(shì)時(shí)，企業(yè)可以加強(qiáng)成本控制，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。這樣，企業(yè)能夠在財(cái)務(wù)危機(jī)萌芽階段就進(jìn)行干預(yù)，避免危機(jī)的進(jìn)一步惡化，保障企業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。從投資者的角度來看，準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警信息有助于他們做出明智的投資決策。在資本市場(chǎng)中，投資者面臨著眾多的投資選擇，而財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生會(huì)使投資面臨巨大的不確定性和損失風(fēng)險(xiǎn)。通過關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警信號(hào)，投資者可以對(duì)企業(yè)的投資價(jià)值進(jìn)行更準(zhǔn)確的評(píng)估，避免投資于可能陷入財(cái)務(wù)困境的公司，從而降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。此外，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警還可以幫助投資者及時(shí)調(diào)整投資組合，優(yōu)化資產(chǎn)配置，實(shí)現(xiàn)投資的多元化和風(fēng)險(xiǎn)分散。從宏觀經(jīng)濟(jì)層面來看，制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警對(duì)于維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展具有重要意義。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心組成部分，其發(fā)展?fàn)顩r直接關(guān)系到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定運(yùn)行。如果大量制造業(yè)上市公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)不良貸款增加，金融市場(chǎng)波動(dòng)加劇，甚至引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。通過建立有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和化解潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序，為宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行提供有力保障。同時(shí)，這也有助于政府部門制定科學(xué)合理的產(chǎn)業(yè)政策，引導(dǎo)資源向優(yōu)質(zhì)企業(yè)流動(dòng)，促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目標(biāo)與方法本研究旨在構(gòu)建一套科學(xué)、精準(zhǔn)的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警模型，通過對(duì)相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)信息的深入分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)不同階段的有效預(yù)警，為企業(yè)管理層、投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者提供決策依據(jù)，降低財(cái)務(wù)危機(jī)帶來的損失。具體而言，研究將從償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量以及公司治理等多個(gè)維度選取指標(biāo)，構(gòu)建全面的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系。運(yùn)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和建模，探索各指標(biāo)與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的內(nèi)在關(guān)系，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，具體如下：實(shí)證研究法：通過收集制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)以及公司治理信息等多源數(shù)據(jù)，選取合適的樣本，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析工具和軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、因子分析、回歸分析等處理，構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警模型，并對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)估。例如，利用因子分析提取影響財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵因子，降低指標(biāo)維度，提高模型的穩(wěn)定性和可解釋性；通過回歸分析確定各因子與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的數(shù)量關(guān)系，建立預(yù)警模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式。案例分析法：選取典型的制造業(yè)上市公司作為案例，深入分析其在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前不同階段的財(cái)務(wù)指標(biāo)變化、經(jīng)營(yíng)管理策略以及面臨的市場(chǎng)環(huán)境等因素，將案例公司的實(shí)際情況與構(gòu)建的預(yù)警模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，進(jìn)一步說明預(yù)警模型的有效性和實(shí)用性。通過案例分析，還可以挖掘財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的深層次原因，為企業(yè)提供針對(duì)性的防范措施和建議。文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)文獻(xiàn)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究方法和主要成果，梳理已有研究的不足和有待改進(jìn)的方向，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，借鑒前人的研究經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合制造業(yè)上市公司的特點(diǎn)，確定本研究的指標(biāo)選取、模型構(gòu)建方法以及研究?jī)?nèi)容框架。1.3研究創(chuàng)新點(diǎn)本研究在多個(gè)方面展現(xiàn)出創(chuàng)新性，為制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究提供了新的思路和方法。在指標(biāo)選取上，突破傳統(tǒng)研究主要聚焦財(cái)務(wù)指標(biāo)的局限，構(gòu)建了更為全面的指標(biāo)體系。不僅涵蓋償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量等常規(guī)財(cái)務(wù)指標(biāo)，還引入公司治理相關(guān)的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。例如，考慮董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、股權(quán)集中度等公司治理因素，這些指標(biāo)能夠從公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)層面反映企業(yè)的運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性和潛在風(fēng)險(xiǎn)。已有研究表明公司治理對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況有著重要影響，將其納入預(yù)警指標(biāo)體系，能夠更全面地捕捉影響制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的因素，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。在模型構(gòu)建方法上，創(chuàng)新性地結(jié)合多種分析方法。先運(yùn)用因子分析對(duì)眾多預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取出關(guān)鍵的公共因子，有效減少了指標(biāo)間的多重共線性問題，使數(shù)據(jù)更加簡(jiǎn)潔且具有代表性。然后，基于這些公共因子進(jìn)行Logistic回歸分析，構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。這種組合方式相較于單一方法，能夠充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢(shì)，使模型既具備良好的解釋性，又能提高預(yù)測(cè)的精度。本研究還構(gòu)建了基于企業(yè)生命周期的多階段財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制。傳統(tǒng)研究大多針對(duì)企業(yè)整體進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，忽視了企業(yè)在不同生命周期階段的財(cái)務(wù)特征差異。本研究將企業(yè)生命周期劃分為初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期，針對(duì)每個(gè)階段的特點(diǎn)，分別構(gòu)建預(yù)警模型。這樣可以更精準(zhǔn)地反映企業(yè)在不同發(fā)展階段的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，為企業(yè)提供更具針對(duì)性的預(yù)警信息和應(yīng)對(duì)策略。例如，在初創(chuàng)期，企業(yè)更關(guān)注資金的籌集和投入，預(yù)警指標(biāo)可側(cè)重于資金流動(dòng)性和融資能力；而在成熟期，企業(yè)更注重盈利能力和市場(chǎng)份額的維持，預(yù)警指標(biāo)則可圍繞盈利穩(wěn)定性和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力展開。二、文獻(xiàn)綜述2.1財(cái)務(wù)危機(jī)定義與階段劃分財(cái)務(wù)危機(jī)是一個(gè)復(fù)雜且在學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界存在多種定義的概念。從法律層面來看，企業(yè)破產(chǎn)是財(cái)務(wù)危機(jī)的一種極端表現(xiàn)形式，當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)不足以清償其全部債務(wù)，且無法與債權(quán)人達(dá)成和解協(xié)議時(shí)，便可能依據(jù)法律程序進(jìn)入破產(chǎn)清算階段。Beaver（1966）認(rèn)為財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)無法支付到期債務(wù)或費(fèi)用的一種經(jīng)濟(jì)困境狀態(tài)，這種定義強(qiáng)調(diào)了企業(yè)在債務(wù)償還方面的困難，突出了現(xiàn)金流的重要性。Altman（1968）則從企業(yè)經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)狀況的綜合角度出發(fā)，將財(cái)務(wù)危機(jī)定義為企業(yè)在經(jīng)營(yíng)上出現(xiàn)嚴(yán)重虧損，資不抵債，并且面臨著破產(chǎn)清算的可能性。國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行了深入探討，吳世農(nóng)和盧賢義（2001）將上市公司被特別處理（ST）作為財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志，因?yàn)楸籗T通常意味著企業(yè)在連續(xù)兩個(gè)會(huì)計(jì)年度內(nèi)凈利潤(rùn)為負(fù)值，或者每股凈資產(chǎn)低于股票面值等，表明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)了嚴(yán)重問題。關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)的階段劃分，“四階段癥狀”分析法具有代表性。該方法將財(cái)務(wù)危機(jī)劃分為潛伏、爆發(fā)、惡化和實(shí)現(xiàn)四個(gè)階段。在財(cái)務(wù)危機(jī)潛伏期，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況開始出現(xiàn)一些潛在的問題，但尚未表現(xiàn)出明顯的危機(jī)癥狀。例如，企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)逐漸延長(zhǎng)，存貨積壓增加，這可能暗示著企業(yè)的銷售和運(yùn)營(yíng)效率出現(xiàn)了問題。雖然此時(shí)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)仍可能處于正常范圍，但潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素正在逐漸積累。在這個(gè)階段，企業(yè)的內(nèi)部管理可能存在一些漏洞，如內(nèi)部控制制度不完善，導(dǎo)致對(duì)成本和費(fèi)用的控制不力；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，企業(yè)的市場(chǎng)份額逐漸被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手侵蝕，這些因素都可能為財(cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā)埋下隱患。當(dāng)企業(yè)進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)爆發(fā)期，財(cái)務(wù)指標(biāo)開始出現(xiàn)明顯的惡化。凈利潤(rùn)大幅下降甚至轉(zhuǎn)為虧損，資產(chǎn)負(fù)債率急劇上升，償債能力明顯減弱。此時(shí)，企業(yè)可能面臨著資金短缺的困境，無法按時(shí)償還到期債務(wù)，信用評(píng)級(jí)也可能下降，導(dǎo)致融資難度加大。例如，企業(yè)可能無法獲得銀行的貸款支持，或者需要支付更高的利息成本來獲取資金。同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)也受到嚴(yán)重影響，可能出現(xiàn)生產(chǎn)停滯、員工流失等問題。財(cái)務(wù)危機(jī)惡化期是危機(jī)進(jìn)一步加劇的階段。企業(yè)的虧損持續(xù)擴(kuò)大，資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)加大，可能不得不采取出售資產(chǎn)、裁員等措施來維持生存。在這個(gè)階段，企業(yè)的市場(chǎng)形象受損，客戶和供應(yīng)商對(duì)企業(yè)的信心下降，可能導(dǎo)致訂單減少、供應(yīng)商停止供貨等情況。企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況陷入惡性循環(huán)，難以在短期內(nèi)恢復(fù)正常。到了財(cái)務(wù)危機(jī)實(shí)現(xiàn)期，企業(yè)最終面臨破產(chǎn)清算或重組的結(jié)局。如果企業(yè)無法找到有效的解決方案，破產(chǎn)清算將導(dǎo)致企業(yè)的資產(chǎn)被變賣以償還債務(wù)，股東權(quán)益歸零，員工失業(yè)，企業(yè)徹底退出市場(chǎng)。而在某些情況下，企業(yè)可能會(huì)進(jìn)行重組，通過債務(wù)重組、資產(chǎn)重組等方式來調(diào)整企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)和經(jīng)營(yíng)策略，試圖擺脫財(cái)務(wù)困境，實(shí)現(xiàn)重生。2.2制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究現(xiàn)狀國(guó)外對(duì)于制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究起步較早，成果豐碩。Beaver（1966）開創(chuàng)性地開展了單變量預(yù)警模型研究，以79家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的公司及相同規(guī)模的配對(duì)企業(yè)為樣本，檢驗(yàn)了30個(gè)反映公司不同財(cái)務(wù)特征的變量對(duì)危機(jī)的預(yù)測(cè)能力，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量/負(fù)債和凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)等比率具有較強(qiáng)的判別能力。這一研究為后續(xù)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究奠定了基礎(chǔ)，使得學(xué)者們開始關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的關(guān)系。Altman（1968）在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入探索，構(gòu)建了著名的Z-Score模型。他從流動(dòng)性、獲利能力、財(cái)務(wù)杠桿、償債能力和活動(dòng)性五個(gè)方面選取22個(gè)變量作為預(yù)測(cè)備選變量，通過對(duì)1946-1965年間33家破產(chǎn)制造企業(yè)和33家非破產(chǎn)配對(duì)企業(yè)的研究分析，最終確定營(yíng)運(yùn)資產(chǎn)/資產(chǎn)總額、留存收益/資產(chǎn)總額、息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額、股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值/總負(fù)債賬面價(jià)值和銷售收入/資產(chǎn)總額5個(gè)變量作為判別變量。該模型能夠綜合考慮多個(gè)財(cái)務(wù)比率，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行較為全面的預(yù)測(cè)，在制造業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，在對(duì)一些制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況評(píng)估中，Z-Score模型能夠通過計(jì)算企業(yè)的Z值，直觀地反映出企業(yè)面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性大小。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們開始運(yùn)用更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法和模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究。Martin（1977）和Zavgren（1985）采用logistic回歸方法，結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。Logistic回歸模型通過計(jì)算企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，為企業(yè)提供了更為直觀的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式。它克服了傳統(tǒng)線性判別模型對(duì)數(shù)據(jù)正態(tài)分布的嚴(yán)格要求，能夠更好地處理實(shí)際數(shù)據(jù)中的復(fù)雜情況。Skogsvik（1990）以及Wilson等（1994）分別采用Probit回歸以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行研究。Probit回歸模型與Logistic回歸模型類似，也是通過計(jì)算概率來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律。這些方法的應(yīng)用，進(jìn)一步豐富了制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究手段，提高了預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。國(guó)內(nèi)在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究方面雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。許多學(xué)者借鑒國(guó)外的研究方法和成果，結(jié)合我國(guó)制造業(yè)上市公司的實(shí)際情況進(jìn)行研究。劉■和羅慧（2022）比較了判別分析、Logistic回歸以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法的預(yù)測(cè)能力，并結(jié)合這些方法的優(yōu)點(diǎn)建立了一種準(zhǔn)確率更高的混合模型。這種混合模型充分發(fā)揮了不同方法的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)了單一方法的不足。例如，將判別分析的直觀性、Logistic回歸的概率預(yù)測(cè)能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力相結(jié)合，能夠更全面、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)。曹德芳等（2022）研究表明引入董事會(huì)治理因素后的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)。他們通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例等公司治理指標(biāo)與企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)之間存在密切關(guān)系。將這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)納入預(yù)警模型后，模型能夠更全面地反映企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，從而提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。張紅等（2022）基于多元判別分析法對(duì)Z-Score模型進(jìn)行修正，構(gòu)建適用于房地產(chǎn)業(yè)的預(yù)警模型。雖然該研究針對(duì)房地產(chǎn)業(yè)，但這種對(duì)經(jīng)典模型進(jìn)行修正以適應(yīng)特定行業(yè)的思路，為制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的改進(jìn)提供了借鑒。在制造業(yè)領(lǐng)域，也可以根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)對(duì)現(xiàn)有模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，使其更符合制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)特征和運(yùn)營(yíng)規(guī)律。盡管國(guó)內(nèi)外在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。在指標(biāo)選取上，大多數(shù)研究主要側(cè)重于財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的挖掘和應(yīng)用還不夠充分。然而，制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況不僅受財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，還與公司治理、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等非財(cái)務(wù)因素密切相關(guān)。例如，公司的戰(zhàn)略決策、管理層的能力和經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)創(chuàng)新能力等非財(cái)務(wù)因素對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和財(cái)務(wù)穩(wěn)定性有著重要影響。忽視這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)可能導(dǎo)致預(yù)警模型無法全面、準(zhǔn)確地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。在模型構(gòu)建方面，一些研究對(duì)財(cái)務(wù)比率的分布特征研究較少，而這直接關(guān)系到統(tǒng)計(jì)方法的選擇和模型的有效性。不同的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)的分布特征有不同的要求，如果在模型構(gòu)建過程中不考慮財(cái)務(wù)比率的分布情況，可能會(huì)導(dǎo)致模型的假設(shè)不成立，從而影響模型的預(yù)測(cè)精度。此外，各行業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式和財(cái)務(wù)特點(diǎn)存在差異，而以往研究大多針對(duì)上市公司整體層面，缺乏對(duì)制造業(yè)行業(yè)特性的深入分析和針對(duì)性研究。制造業(yè)企業(yè)具有資產(chǎn)規(guī)模大、生產(chǎn)周期長(zhǎng)、資金周轉(zhuǎn)慢等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)決定了其財(cái)務(wù)危機(jī)的形成機(jī)制和預(yù)警指標(biāo)與其他行業(yè)有所不同。因此，需要進(jìn)一步深入研究制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)特征，構(gòu)建更具針對(duì)性和適用性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。2.3研究趨勢(shì)與啟示隨著科技的飛速發(fā)展和市場(chǎng)環(huán)境的不斷變化，制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究呈現(xiàn)出一些新的趨勢(shì)。在技術(shù)應(yīng)用方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)的發(fā)展為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究帶來了新的機(jī)遇。這些技術(shù)能夠處理海量的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。例如，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以收集和整合企業(yè)內(nèi)部和外部的多源數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)、行業(yè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，為預(yù)警模型提供更全面、豐富的信息支持。機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，構(gòu)建更復(fù)雜、高效的預(yù)警模型。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，這些模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生概率。考慮行業(yè)特殊性也將成為未來研究的重要方向。不同行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式、財(cái)務(wù)特征、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等方面存在顯著差異，因此，需要針對(duì)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的特點(diǎn)，深入研究其財(cái)務(wù)危機(jī)的形成機(jī)制和預(yù)警指標(biāo)體系。例如，對(duì)于高端裝備制造業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新能力和研發(fā)投入是影響企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的重要因素，在預(yù)警指標(biāo)體系中應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注；而對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)，成本控制和市場(chǎng)份額的穩(wěn)定性可能更為關(guān)鍵。通過構(gòu)建更具針對(duì)性的預(yù)警模型，可以提高對(duì)不同類型制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警效果。從研究成果中可以得到多方面的啟示。在指標(biāo)體系構(gòu)建上，應(yīng)進(jìn)一步拓展非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用范圍，不僅要關(guān)注公司治理指標(biāo)，還應(yīng)考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、企業(yè)戰(zhàn)略等因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響。例如，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整可能會(huì)對(duì)制造業(yè)企業(yè)的融資成本、市場(chǎng)需求產(chǎn)生重大影響；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇可能導(dǎo)致企業(yè)市場(chǎng)份額下降、盈利能力減弱。將這些因素納入預(yù)警指標(biāo)體系，能夠更全面地反映企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。在模型構(gòu)建過程中，要充分考慮財(cái)務(wù)比率的分布特征，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法和模型，提高模型的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)不同模型的比較和融合研究，綜合運(yùn)用多種模型的優(yōu)勢(shì)，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。例如，可以將傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，充分發(fā)揮統(tǒng)計(jì)模型的解釋性和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力。制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的新趨勢(shì)為本文的研究提供了重要的思路和方向。本文將在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上，充分考慮新興技術(shù)的應(yīng)用和制造業(yè)行業(yè)特殊性，進(jìn)一步完善財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系和模型構(gòu)建方法，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。三、制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)影響因素分析3.1宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境作為制造業(yè)上市公司外部運(yùn)營(yíng)的大背景，對(duì)其財(cái)務(wù)狀況有著深遠(yuǎn)且多維度的影響，其中經(jīng)濟(jì)周期、政策法規(guī)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是最為關(guān)鍵的幾個(gè)方面。經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)是制造業(yè)上市公司難以回避的外部風(fēng)險(xiǎn)來源。在經(jīng)濟(jì)上行期，市場(chǎng)需求旺盛，消費(fèi)者購買力增強(qiáng)，企業(yè)訂單量大幅增加。此時(shí)，制造業(yè)上市公司往往能夠充分利用產(chǎn)能，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，銷售收入和利潤(rùn)快速增長(zhǎng)。例如，汽車制造業(yè)在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，消費(fèi)者對(duì)汽車的需求強(qiáng)勁，企業(yè)的汽車銷量大幅上升，帶動(dòng)了企業(yè)的整體業(yè)績(jī)提升。同時(shí)，企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值也會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而增值，資產(chǎn)負(fù)債率相對(duì)穩(wěn)定，財(cái)務(wù)狀況良好。然而，當(dāng)經(jīng)濟(jì)步入下行期，市場(chǎng)需求急劇萎縮，消費(fèi)者信心下降，企業(yè)訂單大幅減少。這使得企業(yè)的產(chǎn)品庫存積壓，不得不降低生產(chǎn)規(guī)模，甚至停產(chǎn)。生產(chǎn)規(guī)模的縮小意味著固定成本分?jǐn)偟絾挝划a(chǎn)品上的費(fèi)用增加，從而導(dǎo)致產(chǎn)品成本上升。為了減少庫存積壓，企業(yè)可能不得不降低產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行促銷，這進(jìn)一步壓縮了利潤(rùn)空間。例如，在2008年全球金融危機(jī)期間，許多制造業(yè)企業(yè)面臨訂單銳減的困境，企業(yè)盈利能力大幅下降，部分企業(yè)甚至出現(xiàn)虧損。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)下行期往往伴隨著利率上升，企業(yè)的融資成本增加，償債壓力增大。如果企業(yè)的資金鏈較為脆弱，很容易陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。政策法規(guī)的變化對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況也有著直接或間接的影響。政府出臺(tái)的產(chǎn)業(yè)政策是引導(dǎo)制造業(yè)發(fā)展方向的重要手段。例如，政府大力扶持新能源汽車產(chǎn)業(yè)，對(duì)新能源汽車制造企業(yè)給予財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等政策支持。這使得新能源汽車制造企業(yè)能夠獲得更多的資金支持，降低生產(chǎn)成本，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。相反，如果政府對(duì)某個(gè)制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)嵤┫拗普?，如環(huán)保政策趨嚴(yán)，對(duì)一些高污染、高能耗的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行整頓，這些企業(yè)可能需要投入大量資金進(jìn)行環(huán)保設(shè)備改造，增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。如果企業(yè)無法滿足政策要求，可能面臨停產(chǎn)整頓的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化。稅收政策的調(diào)整同樣會(huì)對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生影響。降低企業(yè)所得稅稅率，可以直接增加企業(yè)的凈利潤(rùn)，提高企業(yè)的盈利能力。增值稅改革對(duì)制造業(yè)企業(yè)的影響也較為顯著，如稅率的調(diào)整、進(jìn)項(xiàng)稅額抵扣政策的變化等，都會(huì)影響企業(yè)的現(xiàn)金流和成本。如果企業(yè)能夠合理利用稅收政策，進(jìn)行有效的稅務(wù)籌劃，可以降低稅負(fù)，改善財(cái)務(wù)狀況。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是制造業(yè)上市公司面臨的又一重要宏觀因素。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的推進(jìn)，制造業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。同行業(yè)企業(yè)之間為了爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，不斷加大在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、市場(chǎng)營(yíng)銷等方面的投入。在技術(shù)研發(fā)方面，企業(yè)需要投入大量資金用于研發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品，以提高產(chǎn)品的技術(shù)含量和附加值，滿足消費(fèi)者不斷升級(jí)的需求。例如，電子信息制造業(yè)企業(yè)為了在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，不斷投入資金研發(fā)新一代的芯片技術(shù)、通信技術(shù)等。然而，研發(fā)投入具有不確定性，如果研發(fā)失敗，企業(yè)不僅無法收回前期投入的資金，還可能錯(cuò)失市場(chǎng)機(jī)會(huì)，導(dǎo)致市場(chǎng)份額下降。在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，企業(yè)需要不斷推出新的產(chǎn)品或改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品，以吸引消費(fèi)者。這需要企業(yè)具備敏銳的市場(chǎng)洞察力和創(chuàng)新能力，同時(shí)也需要投入大量的人力、物力和財(cái)力。在市場(chǎng)營(yíng)銷方面，企業(yè)需要加大廣告宣傳、品牌建設(shè)等方面的投入，提高產(chǎn)品的知名度和美譽(yù)度。這些投入都會(huì)增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，如果企業(yè)不能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)銷售收入的增長(zhǎng)，就可能導(dǎo)致成本過高，利潤(rùn)下降，財(cái)務(wù)狀況惡化。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，新進(jìn)入者的威脅和替代品的競(jìng)爭(zhēng)也不容忽視。新進(jìn)入者可能憑借其先進(jìn)的技術(shù)、創(chuàng)新的商業(yè)模式或低成本優(yōu)勢(shì)，迅速搶占市場(chǎng)份額，對(duì)現(xiàn)有制造業(yè)上市公司構(gòu)成威脅。替代品的出現(xiàn)也會(huì)分流市場(chǎng)需求，降低企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，隨著共享出行的興起，傳統(tǒng)汽車租賃行業(yè)受到了較大的沖擊，市場(chǎng)份額下降，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況受到影響。3.2行業(yè)特點(diǎn)制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心組成部分，具有諸多獨(dú)特的行業(yè)特點(diǎn)，這些特點(diǎn)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生著深遠(yuǎn)影響。資金密集是制造業(yè)的顯著特征之一。在制造業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過程中，從最初的廠房建設(shè)、機(jī)器設(shè)備購置，到原材料采購、技術(shù)研發(fā)投入等各個(gè)環(huán)節(jié)，都需要大量的資金支持。例如，一家汽車制造企業(yè)，為了建立現(xiàn)代化的生產(chǎn)工廠，需要投入巨額資金用于土地購置、廠房建設(shè)以及先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備的引進(jìn)。這些設(shè)備不僅價(jià)格昂貴，而且隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，還需要定期更新?lián)Q代，以保持生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。據(jù)統(tǒng)計(jì)，建設(shè)一座具有一定規(guī)模的汽車生產(chǎn)工廠，僅固定資產(chǎn)投資就可能高達(dá)數(shù)十億甚至上百億元。此外，原材料采購也是一筆巨大的開支，汽車制造需要大量的鋼材、橡膠、電子元件等原材料，這些原材料的采購成本在企業(yè)總成本中占有相當(dāng)大的比重。技術(shù)更新快是制造業(yè)的又一重要特點(diǎn)。在科技飛速發(fā)展的今天，制造業(yè)面臨著日益激烈的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)。為了在市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，企業(yè)必須不斷加大技術(shù)研發(fā)投入，推動(dòng)產(chǎn)品和生產(chǎn)技術(shù)的更新?lián)Q代。以電子信息制造業(yè)為例，芯片技術(shù)的更新?lián)Q代速度極快，每隔幾年就會(huì)有新一代的芯片問世。企業(yè)為了跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，需要投入大量的研發(fā)資金。英特爾公司每年在芯片研發(fā)上的投入高達(dá)數(shù)十億美元，不斷推出性能更強(qiáng)大、功耗更低的芯片產(chǎn)品。如果企業(yè)不能及時(shí)進(jìn)行技術(shù)更新，其產(chǎn)品很容易被市場(chǎng)淘汰，導(dǎo)致市場(chǎng)份額下降，銷售收入減少，進(jìn)而影響企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。產(chǎn)品生產(chǎn)周期長(zhǎng)也是制造業(yè)的一個(gè)特點(diǎn)。從原材料采購、生產(chǎn)加工、產(chǎn)品檢測(cè)到最終銷售，往往需要經(jīng)歷較長(zhǎng)的時(shí)間。例如，大型機(jī)械制造企業(yè)生產(chǎn)一臺(tái)大型設(shè)備，從接到訂單到完成交付，可能需要數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間。在這個(gè)過程中，企業(yè)需要墊付大量的資金，包括原材料采購資金、生產(chǎn)過程中的人工成本、設(shè)備折舊等。而且，生產(chǎn)周期長(zhǎng)也意味著企業(yè)面臨更多的不確定性，如原材料價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)需求變化等。如果在生產(chǎn)過程中原材料價(jià)格大幅上漲，企業(yè)的生產(chǎn)成本將增加；如果市場(chǎng)需求在產(chǎn)品交付時(shí)發(fā)生變化，企業(yè)可能面臨產(chǎn)品滯銷的風(fēng)險(xiǎn)，這些都可能導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化。制造業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響是多方面的。資金密集和技術(shù)更新快使得企業(yè)面臨較大的融資壓力。為了滿足生產(chǎn)和研發(fā)的資金需求，企業(yè)通常需要通過多種渠道籌集資金，如銀行貸款、發(fā)行債券、股權(quán)融資等。然而，融資過程中會(huì)產(chǎn)生各種費(fèi)用和成本，如利息支出、債券發(fā)行費(fèi)用、股權(quán)稀釋等，這些都會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。如果企業(yè)的融資渠道不暢，無法及時(shí)獲得足夠的資金，可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)停滯、技術(shù)研發(fā)受阻，進(jìn)一步加劇企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。產(chǎn)品生產(chǎn)周期長(zhǎng)使得企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)速度較慢。資金在生產(chǎn)過程中被長(zhǎng)時(shí)間占用，無法及時(shí)回流，影響企業(yè)的資金使用效率。這可能導(dǎo)致企業(yè)在面臨短期資金需求時(shí)，出現(xiàn)資金短缺的情況，如無法按時(shí)支付供應(yīng)商貨款、償還債務(wù)等，從而影響企業(yè)的信譽(yù)和正常運(yùn)營(yíng)。技術(shù)更新快還可能導(dǎo)致企業(yè)面臨技術(shù)淘汰風(fēng)險(xiǎn)和高額的研發(fā)成本。如果企業(yè)投入大量資金研發(fā)的新技術(shù)未能取得預(yù)期效果，或者市場(chǎng)對(duì)新技術(shù)產(chǎn)品的接受度不高，企業(yè)不僅無法收回研發(fā)成本，還可能面臨市場(chǎng)份額被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響企業(yè)的盈利能力和財(cái)務(wù)狀況。3.3公司內(nèi)部因素公司內(nèi)部因素是影響制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況的關(guān)鍵變量，主要涵蓋公司治理、經(jīng)營(yíng)策略以及財(cái)務(wù)狀況等多個(gè)重要方面。公司治理作為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心架構(gòu)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生有著深遠(yuǎn)影響。董事會(huì)作為公司治理的核心決策機(jī)構(gòu)，其規(guī)模和獨(dú)立性在很大程度上決定了公司決策的科學(xué)性和有效性。當(dāng)董事會(huì)規(guī)模過小，可能導(dǎo)致決策過程缺乏多元化的視角和充分的討論，容易引發(fā)決策失誤。例如，某小型制造業(yè)上市公司，董事會(huì)成員僅由少數(shù)內(nèi)部高管組成，在進(jìn)行重大投資決策時(shí)，由于缺乏外部獨(dú)立董事的專業(yè)意見和監(jiān)督，未能充分評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和投資回報(bào)，盲目投資了一個(gè)新的生產(chǎn)項(xiàng)目。結(jié)果該項(xiàng)目因市場(chǎng)需求變化、技術(shù)不成熟等原因，未能達(dá)到預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益，反而使公司背負(fù)了沉重的債務(wù)負(fù)擔(dān)，最終陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。相反，獨(dú)立董事比例較高的董事會(huì)能夠提供獨(dú)立客觀的意見，有效監(jiān)督管理層的決策行為，降低決策風(fēng)險(xiǎn)。獨(dú)立董事通常具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)知識(shí)和獨(dú)立的判斷能力，能夠在公司戰(zhàn)略規(guī)劃、重大投資決策、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面發(fā)揮重要作用。他們可以對(duì)管理層提出的決策方案進(jìn)行全面審查，評(píng)估其合理性和可行性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題，并提出建設(shè)性的意見和建議。例如，在某大型制造業(yè)上市公司的一次戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型決策中，獨(dú)立董事憑借其對(duì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的深刻理解和豐富的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)管理層提出的轉(zhuǎn)型方案進(jìn)行了深入分析和評(píng)估，指出了方案中存在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施。最終，公司根據(jù)獨(dú)立董事的建議對(duì)轉(zhuǎn)型方案進(jìn)行了優(yōu)化，成功實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，提升了公司的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和財(cái)務(wù)狀況。股權(quán)集中度也是影響公司治理和財(cái)務(wù)危機(jī)的重要因素。股權(quán)高度集中可能導(dǎo)致大股東對(duì)公司的過度控制，為了自身利益而損害中小股東的權(quán)益，進(jìn)而影響公司的財(cái)務(wù)狀況。大股東可能會(huì)利用其控制權(quán)進(jìn)行關(guān)聯(lián)交易，將公司的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到自己控制的其他企業(yè)，或者通過不合理的分紅政策，侵占公司的利潤(rùn)，導(dǎo)致公司資金短缺，影響正常的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。例如，某制造業(yè)上市公司，大股東通過關(guān)聯(lián)交易將公司的核心技術(shù)和優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到自己新設(shè)立的企業(yè)，使得上市公司的盈利能力大幅下降，財(cái)務(wù)狀況惡化，最終被ST處理。而適度分散的股權(quán)結(jié)構(gòu)可以形成股東之間的相互制衡，減少大股東的不當(dāng)行為，促進(jìn)公司治理的完善和財(cái)務(wù)狀況的穩(wěn)定。多個(gè)股東的存在使得公司決策需要經(jīng)過充分的協(xié)商和博弈，能夠更好地平衡各方利益，避免大股東的獨(dú)斷專行。同時(shí)，分散的股權(quán)結(jié)構(gòu)也有利于吸引更多的投資者參與公司治理，為公司帶來更多的資源和支持，提升公司的競(jìng)爭(zhēng)力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。經(jīng)營(yíng)策略的選擇對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況起著決定性作用。盲目擴(kuò)張是導(dǎo)致許多企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的常見原因之一。一些企業(yè)在沒有充分評(píng)估自身實(shí)力和市場(chǎng)需求的情況下，大規(guī)模增加生產(chǎn)線、拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域或進(jìn)行并購活動(dòng)。這往往需要大量的資金投入，而新業(yè)務(wù)的發(fā)展需要一定的時(shí)間來實(shí)現(xiàn)盈利，在這個(gè)過程中，企業(yè)可能面臨資金短缺的困境。如果企業(yè)的融資渠道不暢，無法及時(shí)獲得足夠的資金來支持?jǐn)U張計(jì)劃，就可能導(dǎo)致資金鏈斷裂，陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。例如，某制造業(yè)企業(yè)為了快速擴(kuò)大市場(chǎng)份額，在短時(shí)間內(nèi)新建了多條生產(chǎn)線，并進(jìn)行了一系列的并購活動(dòng)。然而，由于對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè)過于樂觀，新生產(chǎn)線投產(chǎn)后產(chǎn)品滯銷，并購的企業(yè)也未能實(shí)現(xiàn)預(yù)期的協(xié)同效應(yīng)。同時(shí)，企業(yè)為了籌集擴(kuò)張所需的資金，大量舉債，導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債率急劇上升。最終，企業(yè)因無法償還到期債務(wù)，資金鏈斷裂，不得不申請(qǐng)破產(chǎn)重組。產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不合理也會(huì)影響企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和財(cái)務(wù)狀況。隨著市場(chǎng)需求的不斷變化和技術(shù)的快速發(fā)展，如果企業(yè)不能及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，推出符合市場(chǎng)需求的新產(chǎn)品，就可能導(dǎo)致產(chǎn)品滯銷，庫存積壓，銷售收入下降。例如，某傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，一直依賴于傳統(tǒng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售，忽視了市場(chǎng)需求的變化和技術(shù)創(chuàng)新。隨著市場(chǎng)對(duì)新型環(huán)保產(chǎn)品的需求不斷增加，該企業(yè)的傳統(tǒng)產(chǎn)品逐漸失去市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，產(chǎn)品銷量大幅下滑。同時(shí)，由于庫存積壓過多，企業(yè)不得不降價(jià)銷售，進(jìn)一步壓縮了利潤(rùn)空間，導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化。財(cái)務(wù)狀況是公司內(nèi)部因素的直接體現(xiàn)，償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和盈利能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)的惡化往往是財(cái)務(wù)危機(jī)的重要信號(hào)。償債能力是企業(yè)償還債務(wù)的能力，當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率過高，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率過低時(shí)，表明企業(yè)的償債能力較弱，面臨著較大的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)負(fù)債率過高意味著企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，需要支付大量的利息費(fèi)用，這會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)成本，降低企業(yè)的盈利能力。如果企業(yè)不能按時(shí)償還到期債務(wù)，還可能面臨法律訴訟和信用評(píng)級(jí)下降的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步加劇企業(yè)的財(cái)務(wù)困境。例如，某制造業(yè)上市公司，由于過度依賴債務(wù)融資，資產(chǎn)負(fù)債率長(zhǎng)期保持在較高水平。在市場(chǎng)環(huán)境惡化、銷售收入下降的情況下，企業(yè)無法按時(shí)償還到期債務(wù)，被債權(quán)人起訴，信用評(píng)級(jí)也被下調(diào)，導(dǎo)致融資難度加大，資金鏈緊張，陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。營(yíng)運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)的下降，表明企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力減弱，資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率低下。存貨周轉(zhuǎn)率下降可能意味著企業(yè)的存貨管理存在問題，存貨積壓過多，占用了大量的資金，增加了倉儲(chǔ)成本和存貨跌價(jià)風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降則表明企業(yè)的應(yīng)收賬款回收速度變慢，可能存在大量的壞賬，影響企業(yè)的現(xiàn)金流和資金使用效率。例如，某制造業(yè)企業(yè)，由于對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，生產(chǎn)了大量的產(chǎn)品，但銷售不暢，導(dǎo)致存貨積壓嚴(yán)重。同時(shí)，企業(yè)為了擴(kuò)大銷售，采取了寬松的信用政策，應(yīng)收賬款規(guī)模不斷擴(kuò)大，且回收周期延長(zhǎng)。這些問題導(dǎo)致企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力下降，資金周轉(zhuǎn)困難，財(cái)務(wù)狀況惡化。盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率等盈利能力指標(biāo)的持續(xù)下滑，說明企業(yè)的盈利能力減弱，可能無法為企業(yè)的發(fā)展提供足夠的資金支持。盈利能力下降可能是由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、產(chǎn)品價(jià)格下降、成本上升等多種原因?qū)е碌?。如果企業(yè)不能及時(shí)采取有效的措施提高盈利能力，就可能陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。例如，某制造業(yè)企業(yè)，由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，產(chǎn)品價(jià)格不斷下降，同時(shí)原材料價(jià)格上漲，導(dǎo)致企業(yè)的成本上升，盈利能力大幅下降。在連續(xù)多年虧損的情況下，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況惡化，面臨著巨大的生存壓力。四、財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建4.1指標(biāo)選取原則為了構(gòu)建科學(xué)、全面且有效的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警指標(biāo)體系，指標(biāo)選取需遵循一系列原則，以確保所選取的指標(biāo)能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，為預(yù)警模型提供可靠的數(shù)據(jù)支持。全面性原則是指標(biāo)選取的首要考量。財(cái)務(wù)危機(jī)的形成是多種因素綜合作用的結(jié)果，因此預(yù)警指標(biāo)應(yīng)涵蓋企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)的各個(gè)方面，包括償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量以及公司治理等。償債能力指標(biāo)如資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等，能夠反映企業(yè)償還債務(wù)的能力，揭示企業(yè)面臨的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)負(fù)債率過高，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，可能面臨償債困難；流動(dòng)比率和速動(dòng)比率過低，則說明企業(yè)的短期償債能力較弱，資金流動(dòng)性不足。營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)如存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等，用于衡量企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率。存貨周轉(zhuǎn)率低，意味著企業(yè)的存貨管理存在問題，可能存在存貨積壓，占用大量資金；應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率低，則反映企業(yè)的應(yīng)收賬款回收速度慢，可能存在壞賬風(fēng)險(xiǎn)，影響企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。盈利能力指標(biāo)如凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等，體現(xiàn)了企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的核心。凈利潤(rùn)率和凈資產(chǎn)收益率的下降，表明企業(yè)的盈利能力減弱，可能無法為企業(yè)的發(fā)展提供足夠的資金支持。發(fā)展能力指標(biāo)如營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率等，反映了企業(yè)的增長(zhǎng)潛力和發(fā)展趨勢(shì)。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的下降，可能暗示企業(yè)的市場(chǎng)份額下降，發(fā)展面臨困境?，F(xiàn)金流量指標(biāo)如經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~、投資活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~、籌資活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~等，能夠反映企業(yè)現(xiàn)金的流入和流出情況，體現(xiàn)企業(yè)的資金狀況和財(cái)務(wù)彈性。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~為負(fù)，說明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流入不足以覆蓋現(xiàn)金流出，可能面臨資金短缺的問題。公司治理指標(biāo)如董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、股權(quán)集中度等，從公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)層面反映企業(yè)的運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性和潛在風(fēng)險(xiǎn)。董事會(huì)規(guī)模過小或獨(dú)立董事比例過低，可能導(dǎo)致公司決策缺乏科學(xué)性和獨(dú)立性；股權(quán)集中度高，可能存在大股東操縱公司決策，損害中小股東利益的風(fēng)險(xiǎn)。通過全面涵蓋這些方面的指標(biāo)，能夠從多個(gè)維度全面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，避免因指標(biāo)片面而導(dǎo)致對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的誤判或漏判。重要性原則要求選取的指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)具有較強(qiáng)的預(yù)示作用，能夠在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前及時(shí)反映出企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的變化。在眾多反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)中，并非所有指標(biāo)都具有同等的重要性。例如，資產(chǎn)負(fù)債率作為衡量企業(yè)長(zhǎng)期償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率持續(xù)上升且超過行業(yè)平均水平時(shí)，往往預(yù)示著企業(yè)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在不斷增加，可能面臨財(cái)務(wù)危機(jī)。又如凈利潤(rùn)率的大幅下降，直接反映了企業(yè)盈利能力的惡化，是財(cái)務(wù)危機(jī)的重要信號(hào)之一。這些重要指標(biāo)能夠敏感地捕捉到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的異常變化，為預(yù)警模型提供關(guān)鍵信息，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際選取指標(biāo)時(shí)，可以通過統(tǒng)計(jì)分析方法，如相關(guān)性分析、因子分析等，確定各個(gè)指標(biāo)與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的關(guān)聯(lián)程度，篩選出對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)具有顯著影響的重要指標(biāo)。相關(guān)性分析能夠揭示指標(biāo)之間的線性相關(guān)關(guān)系，找出與財(cái)務(wù)危機(jī)密切相關(guān)的指標(biāo)；因子分析則可以將多個(gè)相關(guān)指標(biāo)歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子，提取出影響財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵因素。通過這些方法，可以確保選取的指標(biāo)具有較強(qiáng)的重要性和代表性，提高預(yù)警指標(biāo)體系的有效性?？色@取性原則確保所選指標(biāo)的數(shù)據(jù)能夠從公開渠道或企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)報(bào)表中方便、準(zhǔn)確地獲取。在構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，數(shù)據(jù)的可獲取性是一個(gè)重要的現(xiàn)實(shí)考量因素。如果選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)難以獲取，不僅會(huì)增加研究的難度和成本，還可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不完整或不準(zhǔn)確，影響預(yù)警模型的可靠性。財(cái)務(wù)報(bào)表是企業(yè)財(cái)務(wù)信息的主要載體，其中包含了豐富的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表等。通過對(duì)這些財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，可以獲取償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量等方面的指標(biāo)數(shù)據(jù)。例如，資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等償債能力指標(biāo)，可以直接從資產(chǎn)負(fù)債表中計(jì)算得出；凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率等盈利能力指標(biāo)，可以通過利潤(rùn)表中的數(shù)據(jù)計(jì)算得到；經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~、投資活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~等現(xiàn)金流量指標(biāo)，則可以從現(xiàn)金流量表中獲取。此外，一些行業(yè)報(bào)告、數(shù)據(jù)庫等也可以提供相關(guān)的行業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)信息，為指標(biāo)的獲取提供補(bǔ)充。確保指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性，能夠保證預(yù)警指標(biāo)體系的實(shí)用性和可操作性，使其能夠在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮有效的預(yù)警作用。時(shí)效性原則要求指標(biāo)能夠及時(shí)反映企業(yè)當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的早期跡象。財(cái)務(wù)狀況是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的開展和市場(chǎng)環(huán)境的變化，企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)也會(huì)隨之發(fā)生變化。因此，選取的預(yù)警指標(biāo)應(yīng)具有時(shí)效性，能夠?qū)崟r(shí)或及時(shí)地反映企業(yè)的最新財(cái)務(wù)狀況。在當(dāng)今信息化時(shí)代，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的更新速度較快，及時(shí)獲取和分析這些數(shù)據(jù)對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警至關(guān)重要。例如，利用實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)或財(cái)務(wù)軟件，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)的異常變化。當(dāng)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入突然下降、成本大幅上升等情況發(fā)生時(shí)，能夠迅速通過預(yù)警指標(biāo)反映出來，為企業(yè)管理層提供及時(shí)的決策依據(jù)。時(shí)效性原則還要求在指標(biāo)選取過程中，關(guān)注財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的披露時(shí)間和頻率。一些財(cái)務(wù)指標(biāo)可能按季度或年度披露，而對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警來說，這些數(shù)據(jù)的時(shí)效性可能不足。因此，在可能的情況下，應(yīng)盡量選擇能夠更頻繁獲取的指標(biāo)，如月度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或?qū)崟r(shí)交易數(shù)據(jù)，以提高預(yù)警的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。獨(dú)立性原則強(qiáng)調(diào)各指標(biāo)之間應(yīng)具有較低的相關(guān)性，避免指標(biāo)信息的重復(fù)，以提高預(yù)警模型的效率和準(zhǔn)確性。如果選取的指標(biāo)之間存在高度相關(guān)性，那么這些指標(biāo)所包含的信息可能存在重復(fù)，這不僅會(huì)增加數(shù)據(jù)處理的工作量，還可能導(dǎo)致預(yù)警模型的過度擬合，降低模型的泛化能力。在選取償債能力指標(biāo)時(shí)，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都用于衡量企業(yè)的短期償債能力，它們之間存在一定的相關(guān)性。如果同時(shí)選取這兩個(gè)指標(biāo)，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)短期償債能力的信息過度反映，而其他方面的信息被忽視。因此，在指標(biāo)選取過程中，需要對(duì)指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，對(duì)于相關(guān)性較高的指標(biāo)，應(yīng)根據(jù)其重要性和代表性進(jìn)行篩選，保留最具信息價(jià)值的指標(biāo)。可以使用相關(guān)系數(shù)矩陣來分析指標(biāo)之間的相關(guān)性，當(dāng)兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)超過一定閾值（如0.8）時(shí)，可考慮只保留其中一個(gè)指標(biāo)。通過遵循獨(dú)立性原則，能夠使預(yù)警指標(biāo)體系更加簡(jiǎn)潔、有效，提高預(yù)警模型對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)能力。4.2財(cái)務(wù)指標(biāo)選取為全面、準(zhǔn)確地反映制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況，從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流等多個(gè)維度選取財(cái)務(wù)指標(biāo)。償債能力是衡量企業(yè)償還債務(wù)能力的重要指標(biāo)，直接關(guān)系到企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，反映了企業(yè)總資產(chǎn)中通過負(fù)債籌集的比例。該指標(biāo)越高，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)越重，面臨的償債風(fēng)險(xiǎn)越大。例如，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超過100%時(shí)，意味著企業(yè)的負(fù)債超過了資產(chǎn)，已經(jīng)處于資不抵債的危險(xiǎn)境地。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值，用于評(píng)估企業(yè)在短期內(nèi)償還流動(dòng)負(fù)債的能力。一般來說，流動(dòng)比率越高，企業(yè)的短期償債能力越強(qiáng)，但過高的流動(dòng)比率也可能表明企業(yè)資金使用效率不高，存在資金閑置的情況。速動(dòng)比率是速動(dòng)資產(chǎn)（流動(dòng)資產(chǎn)減去存貨）與流動(dòng)負(fù)債的比值，它剔除了存貨對(duì)短期償債能力的影響，更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的即時(shí)償債能力。與流動(dòng)比率相比，速動(dòng)比率更注重資產(chǎn)的流動(dòng)性和變現(xiàn)能力，對(duì)于那些存貨占比較大、變現(xiàn)能力較差的制造業(yè)企業(yè)來說，速動(dòng)比率是一個(gè)更為關(guān)鍵的償債能力指標(biāo)。盈利能力體現(xiàn)了企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的核心。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是凈利潤(rùn)與平均凈資產(chǎn)的比值，反映了股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運(yùn)用自有資本的效率。ROE越高，說明企業(yè)為股東創(chuàng)造的價(jià)值越大，盈利能力越強(qiáng)。例如，一家制造業(yè)上市公司的ROE連續(xù)多年保持在20%以上，表明該公司具有較強(qiáng)的盈利能力和良好的經(jīng)營(yíng)效益。總資產(chǎn)收益率（ROA）是凈利潤(rùn)與平均資產(chǎn)總額的比值，反映了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力。它衡量了企業(yè)資產(chǎn)的綜合利用效率，體現(xiàn)了企業(yè)在不考慮資金來源的情況下，運(yùn)用資產(chǎn)創(chuàng)造利潤(rùn)的能力。銷售凈利率是凈利潤(rùn)與銷售收入的比值，反映了每一元銷售收入所帶來的凈利潤(rùn)。該指標(biāo)越高，說明企業(yè)的成本控制能力越強(qiáng)，產(chǎn)品的盈利能力越高。通過提高產(chǎn)品附加值、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)等方式，企業(yè)可以提高銷售凈利率，增強(qiáng)盈利能力。營(yíng)運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率和管理水平。存貨周轉(zhuǎn)率是營(yíng)業(yè)成本與平均存貨余額的比值，用于衡量企業(yè)存貨的周轉(zhuǎn)速度。存貨周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)越快，存貨占用資金的時(shí)間越短，存貨管理效率越高。例如，某制造業(yè)企業(yè)通過優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、加強(qiáng)供應(yīng)鏈管理等措施，使存貨周轉(zhuǎn)率從原來的每年5次提高到8次，這意味著企業(yè)的存貨變現(xiàn)能力增強(qiáng)，資金使用效率得到提升。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是賒銷收入凈額與平均應(yīng)收賬款余額的比值，反映了企業(yè)收回應(yīng)收賬款的速度。該指標(biāo)越高，說明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，壞賬損失少，資產(chǎn)流動(dòng)快，償債能力強(qiáng)。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營(yíng)業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值，綜合反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營(yíng)質(zhì)量和利用效率?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率越高，能夠更有效地利用資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)銷售收入的增長(zhǎng)。發(fā)展能力展示了企業(yè)未來的增長(zhǎng)潛力和發(fā)展趨勢(shì)。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率是本期營(yíng)業(yè)收入增加額與上期營(yíng)業(yè)收入總額的比值，反映了企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)速度。該指標(biāo)越高，說明企業(yè)市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。例如，一家新興的制造業(yè)企業(yè)，通過不斷推出新產(chǎn)品、拓展市場(chǎng)渠道，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率連續(xù)多年保持在30%以上，顯示出強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率是本期凈利潤(rùn)增加額與上期凈利潤(rùn)的比值，體現(xiàn)了企業(yè)凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)情況。它反映了企業(yè)盈利能力的提升速度，對(duì)于評(píng)估企業(yè)的發(fā)展前景具有重要意義?？傎Y產(chǎn)增長(zhǎng)率是本期總資產(chǎn)增加額與上期總資產(chǎn)的比值，反映了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張速度。企業(yè)通過合理的投資決策、并購重組等方式，實(shí)現(xiàn)總資產(chǎn)的增長(zhǎng)，為未來的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?，F(xiàn)金流是企業(yè)的血液，對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展至關(guān)重要。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~是企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流入減去現(xiàn)金流出后的余額，反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力。如果經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~持續(xù)為正，且金額較大，說明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)具有較強(qiáng)的現(xiàn)金創(chuàng)造能力，能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展提供穩(wěn)定的資金支持。投資活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~是企業(yè)投資活動(dòng)現(xiàn)金流入減去現(xiàn)金流出后的余額，體現(xiàn)了企業(yè)在投資活動(dòng)中的現(xiàn)金收支情況。企業(yè)進(jìn)行投資活動(dòng)，如購置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)，或進(jìn)行對(duì)外投資等，會(huì)導(dǎo)致投資活動(dòng)現(xiàn)金流出；而投資收益的收回、資產(chǎn)處置等則會(huì)帶來投資活動(dòng)現(xiàn)金流入?；I資活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~是企業(yè)籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入減去現(xiàn)金流出后的余額，反映了企業(yè)通過籌資活動(dòng)獲取資金的能力。企業(yè)通過發(fā)行股票、債券，或向銀行借款等方式籌集資金，會(huì)導(dǎo)致籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入；而償還債務(wù)、支付股利等則會(huì)使籌資活動(dòng)現(xiàn)金流出。4.3非財(cái)務(wù)指標(biāo)選取除了財(cái)務(wù)指標(biāo)，公司治理、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和行業(yè)前景等非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警同樣具有重要意義。公司治理層面，管理層穩(wěn)定性是關(guān)鍵指標(biāo)之一。管理層作為企業(yè)戰(zhàn)略制定與執(zhí)行的核心，其穩(wěn)定性直接關(guān)系到企業(yè)運(yùn)營(yíng)的連貫性和決策的一致性。頻繁的管理層變動(dòng)往往意味著企業(yè)內(nèi)部存在戰(zhàn)略分歧、管理矛盾等問題，這可能導(dǎo)致企業(yè)戰(zhàn)略頻繁調(diào)整，經(jīng)營(yíng)決策缺乏連貫性，進(jìn)而影響企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)。例如，某制造業(yè)企業(yè)在一年內(nèi)連續(xù)更換了三任CEO，新上任的管理層不斷調(diào)整企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)營(yíng)方向，導(dǎo)致企業(yè)原有的業(yè)務(wù)布局被打亂，市場(chǎng)份額逐漸下降，財(cái)務(wù)狀況也隨之惡化。據(jù)相關(guān)研究表明，管理層變動(dòng)頻繁的企業(yè)，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率比管理層穩(wěn)定的企業(yè)高出[X]%。因此，管理層穩(wěn)定性是衡量企業(yè)內(nèi)部管理水平和潛在風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有重要的預(yù)示作用。股權(quán)結(jié)構(gòu)合理性也是公司治理的重要方面。股權(quán)結(jié)構(gòu)決定了公司的控制權(quán)分配和決策機(jī)制，合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)能夠形成有效的股東制衡，避免大股東對(duì)公司的過度控制，保障公司決策的科學(xué)性和公正性。當(dāng)股權(quán)高度集中時(shí)，大股東可能為了自身利益而犧牲中小股東的權(quán)益，進(jìn)行關(guān)聯(lián)交易、不合理的分紅等行為，損害公司的財(cái)務(wù)狀況。相反，適度分散的股權(quán)結(jié)構(gòu)可以促進(jìn)股東之間的相互監(jiān)督和制約，使公司決策更加透明和合理，有利于企業(yè)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。例如，在一些股權(quán)結(jié)構(gòu)分散的制造業(yè)上市公司中，股東之間能夠充分溝通和協(xié)商，共同制定公司的發(fā)展戰(zhàn)略，有效避免了因大股東個(gè)人意志而導(dǎo)致的決策失誤，保障了企業(yè)的財(cái)務(wù)健康。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力方面，市場(chǎng)份額變化直觀地反映了企業(yè)在市場(chǎng)中的地位和競(jìng)爭(zhēng)能力。市場(chǎng)份額的下降往往暗示著企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力減弱，可能面臨來自競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的強(qiáng)大壓力，或者未能及時(shí)適應(yīng)市場(chǎng)需求的變化。以智能手機(jī)制造業(yè)為例，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，一些品牌的市場(chǎng)份額逐漸被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占，如果企業(yè)不能及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略、提升產(chǎn)品質(zhì)量和創(chuàng)新能力，市場(chǎng)份額持續(xù)下降，可能導(dǎo)致銷售收入減少，利潤(rùn)下滑，進(jìn)而陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。因此，市場(chǎng)份額變化是衡量企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有重要參考價(jià)值?？蛻魸M意度是衡量企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo)，也是反映企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。高客戶滿意度意味著企業(yè)能夠滿足客戶的需求，提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，從而贏得客戶的信任和忠誠(chéng)度。相反，客戶滿意度下降可能表明企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)問題，售后服務(wù)不到位，或者無法滿足客戶不斷變化的需求。這將導(dǎo)致客戶流失，市場(chǎng)份額下降，企業(yè)的盈利能力和財(cái)務(wù)狀況受到影響。例如，某汽車制造企業(yè)因產(chǎn)品質(zhì)量問題導(dǎo)致客戶滿意度大幅下降，大量客戶轉(zhuǎn)向其他品牌，企業(yè)的銷量和市場(chǎng)份額急劇下滑，財(cái)務(wù)狀況迅速惡化。因此，客戶滿意度是評(píng)估企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要非財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有重要意義。行業(yè)前景方面，行業(yè)增長(zhǎng)率反映了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)潛力。處于增長(zhǎng)型行業(yè)的企業(yè)，通常具有更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和發(fā)展空間，能夠借助行業(yè)的發(fā)展東風(fēng)實(shí)現(xiàn)自身的快速增長(zhǎng)。而處于衰退型行業(yè)的企業(yè)，面臨著市場(chǎng)需求萎縮、競(jìng)爭(zhēng)加劇等困境，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。例如，隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展，行業(yè)增長(zhǎng)率持續(xù)保持高位，相關(guān)企業(yè)迎來了良好的發(fā)展機(jī)遇，財(cái)務(wù)狀況普遍較好。相反，傳統(tǒng)燃油汽車行業(yè)由于受到新能源汽車的沖擊，市場(chǎng)需求逐漸下降，行業(yè)增長(zhǎng)率放緩，一些企業(yè)面臨著巨大的經(jīng)營(yíng)壓力和財(cái)務(wù)危機(jī)。因此，行業(yè)增長(zhǎng)率是評(píng)估企業(yè)所處行業(yè)前景和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有重要的指導(dǎo)作用。政策支持力度也是影響企業(yè)行業(yè)前景和財(cái)務(wù)狀況的重要因素。政府的產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展具有重要的引導(dǎo)和支持作用。獲得政策支持的企業(yè)，往往能夠在資金、技術(shù)、市場(chǎng)等方面獲得更多的資源和優(yōu)勢(shì)，降低經(jīng)營(yíng)成本，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而改善財(cái)務(wù)狀況。例如，政府對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)給予了大量的政策支持，包括財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等，這些政策極大地促進(jìn)了新能源企業(yè)的發(fā)展，使其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位，財(cái)務(wù)狀況得到顯著改善。相反，受到政策限制的企業(yè)，可能面臨市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻提高、經(jīng)營(yíng)成本上升等問題，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加。因此，政策支持力度是衡量企業(yè)行業(yè)前景和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要非財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警具有重要的參考價(jià)值。4.4指標(biāo)篩選與預(yù)處理在構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警指標(biāo)體系的過程中，指標(biāo)篩選與預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。運(yùn)用相關(guān)性分析、因子分析等方法對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行篩選，能夠去除冗余信息，保留最具代表性和解釋力的指標(biāo)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，則可以消除量綱影響，使不同指標(biāo)之間具有可比性，為后續(xù)的模型構(gòu)建奠定良好基礎(chǔ)。相關(guān)性分析是指標(biāo)篩選的常用方法之一。通過計(jì)算各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，可以了解指標(biāo)之間的線性相關(guān)程度。當(dāng)兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)較高（如大于0.8）時(shí)，說明它們之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，可能包含重復(fù)信息。在償債能力指標(biāo)中，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都用于衡量企業(yè)的短期償債能力，它們之間往往存在較高的相關(guān)性。在這種情況下，可以根據(jù)指標(biāo)的重要性和實(shí)際意義，選擇其中一個(gè)指標(biāo)作為代表，以避免重復(fù)信息對(duì)模型的干擾。對(duì)于與財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)性較弱的指標(biāo)，也可以考慮予以剔除。通過相關(guān)性分析，能夠初步篩選出相互獨(dú)立且與財(cái)務(wù)危機(jī)密切相關(guān)的指標(biāo)，提高指標(biāo)體系的質(zhì)量。因子分析是一種更為深入的降維技術(shù)，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)具有相關(guān)性的指標(biāo)歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子，這些綜合因子能夠反映原始指標(biāo)的主要信息，同時(shí)降低指標(biāo)維度，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系中，初選指標(biāo)可能包含多個(gè)財(cái)務(wù)維度和非財(cái)務(wù)維度的信息，這些指標(biāo)之間可能存在復(fù)雜的相關(guān)性。通過因子分析，可以提取出幾個(gè)關(guān)鍵的公共因子，每個(gè)公共因子都代表了一類相關(guān)指標(biāo)的綜合特征。在盈利能力指標(biāo)中，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、銷售凈利率等指標(biāo)可能存在一定的相關(guān)性，因子分析可以將它們歸結(jié)為一個(gè)盈利能力因子，這個(gè)因子綜合反映了企業(yè)的盈利能力。同樣，在營(yíng)運(yùn)能力、償債能力等方面，也可以通過因子分析提取相應(yīng)的綜合因子。這些綜合因子不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能夠更清晰地揭示指標(biāo)之間的內(nèi)在關(guān)系，為預(yù)警模型的構(gòu)建提供更簡(jiǎn)潔、有效的輸入變量。在完成指標(biāo)篩選后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響。不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)，如資產(chǎn)負(fù)債率是一個(gè)比例，而營(yíng)業(yè)收入則是一個(gè)絕對(duì)數(shù)值。如果直接將這些指標(biāo)用于模型構(gòu)建，可能會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)數(shù)量級(jí)較大的指標(biāo)過度敏感，而對(duì)數(shù)量級(jí)較小的指標(biāo)關(guān)注不足。為了使各指標(biāo)具有同等的重要性和可比性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化、Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化等。Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)進(jìn)行均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變換，其公式為：Z_i=\frac{X_i-\overline{X}}{S}，其中Z_i為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X_i為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為原始數(shù)據(jù)的均值，S為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化則是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其公式為：X_{i}^{*}=\frac{X_i-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X_{i}^{*}為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X_i為原始數(shù)據(jù)，X_{min}和X_{max}分別為原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)都被轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的尺度，使得不同指標(biāo)在模型中能夠發(fā)揮相同的作用，提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。五、實(shí)證研究設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建5.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為確保研究結(jié)果的可靠性和代表性，本研究選取了滬深兩市A股制造業(yè)上市公司作為研究樣本。在樣本選取過程中，遵循以下原則：首先，剔除ST、*ST公司，因?yàn)檫@類公司財(cái)務(wù)狀況已出現(xiàn)嚴(yán)重異常，其數(shù)據(jù)特征與正常公司存在較大差異，可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生干擾。其次，剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失或異常的公司，以保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)缺失會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差，而異常數(shù)據(jù)可能是由于特殊事件或錯(cuò)誤記錄導(dǎo)致的，會(huì)影響模型的穩(wěn)定性和可靠性?；谏鲜鲈瓌t，本研究選取了2018-2022年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)。最終確定的樣本包括[X]家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的公司和[X]家財(cái)務(wù)狀況正常的公司，按照1:1的比例進(jìn)行配對(duì)。這樣的樣本選取方式有助于對(duì)比分析財(cái)務(wù)危機(jī)公司和正常公司在財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)上的差異，從而更準(zhǔn)確地構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。數(shù)據(jù)來源主要包括以下幾個(gè)方面：公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)表，這是獲取財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的主要來源，通過公司官方網(wǎng)站、證券交易所網(wǎng)站以及巨潮資訊網(wǎng)等平臺(tái)，可以獲取到上市公司的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表等財(cái)務(wù)報(bào)表，從中提取償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量等財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫和同花順iFind數(shù)據(jù)庫，這些專業(yè)的金融數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了豐富的企業(yè)數(shù)據(jù)，包括公司治理、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、股權(quán)集中度、市場(chǎng)份額、客戶滿意度等信息。行業(yè)報(bào)告和統(tǒng)計(jì)年鑒，從行業(yè)協(xié)會(huì)、政府部門發(fā)布的行業(yè)報(bào)告以及統(tǒng)計(jì)年鑒中，可以獲取行業(yè)增長(zhǎng)率、政策支持力度等反映行業(yè)前景的非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。通過多渠道的數(shù)據(jù)收集，確保了數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的實(shí)證研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5.2研究方法選擇為構(gòu)建科學(xué)有效的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警模型，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，包括Logistic回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及因子分析等，每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，相互結(jié)合能夠充分發(fā)揮各自的長(zhǎng)處，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。Logistic回歸分析是一種廣泛應(yīng)用于二分類問題的統(tǒng)計(jì)方法，在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。它通過構(gòu)建Logistic回歸模型，能夠?qū)⒆宰兞颗c因變量之間的關(guān)系進(jìn)行量化，從而預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。其原理基于Logistic函數(shù)，該函數(shù)可以將線性回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果映射到(0,1)區(qū)間，以表示事件發(fā)生的概率。在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，將企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)作為因變量（發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)記為1，未發(fā)生記為0），將經(jīng)過篩選和預(yù)處理的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量，通過最大似然估計(jì)法來確定回歸系數(shù)，進(jìn)而得到預(yù)測(cè)概率。例如，當(dāng)預(yù)測(cè)概率大于設(shè)定的閾值（如0.5）時(shí)，判定企業(yè)將發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)；反之，則判定企業(yè)財(cái)務(wù)狀況正常。Logistic回歸分析的優(yōu)勢(shì)在于模型結(jié)果具有良好的解釋性，能夠清晰地展示各個(gè)指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的影響方向和程度。通過回歸系數(shù)的正負(fù)和大小，可以直觀地判斷哪些指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)具有正向影響，哪些具有負(fù)向影響，以及影響的強(qiáng)弱程度。這為企業(yè)管理層和投資者提供了明確的決策依據(jù)，有助于他們深入了解企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的成因，采取針對(duì)性的措施進(jìn)行防范和應(yīng)對(duì)。此外，Logistic回歸分析對(duì)數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低，計(jì)算過程相對(duì)簡(jiǎn)單，在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的可行性和可操作性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的人工智能模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權(quán)重連接。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，輸入層接收經(jīng)過預(yù)處理的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，隱藏層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的非線性變換和特征提取，輸出層則輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，即企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，無需事先假設(shè)數(shù)據(jù)的分布形式和變量之間的關(guān)系。在處理制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出高度的非線性和復(fù)雜性，包含眾多相互關(guān)聯(lián)的因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠充分挖掘這些數(shù)據(jù)中的潛在信息，準(zhǔn)確捕捉財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。此外，它還具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠?qū)ξ匆娺^的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。通過在大量歷史數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和規(guī)律，當(dāng)遇到新的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠根據(jù)已學(xué)習(xí)到的知識(shí)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)。因子分析是一種降維技術(shù)，在本研究中主要用于對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理。它的基本原理是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，將具有復(fù)雜相關(guān)性的原始指標(biāo)歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子，這些綜合因子能夠反映原始指標(biāo)的主要信息。在構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，初選指標(biāo)可能包含多個(gè)財(cái)務(wù)維度和非財(cái)務(wù)維度的信息，這些指標(biāo)之間往往存在復(fù)雜的相關(guān)性，直接使用這些原始指標(biāo)可能會(huì)導(dǎo)致模型的復(fù)雜性增加，并且存在信息重復(fù)的問題。通過因子分析，可以提取出幾個(gè)關(guān)鍵的公共因子，每個(gè)公共因子都代表了一類相關(guān)指標(biāo)的綜合特征。在盈利能力指標(biāo)中，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、銷售凈利率等指標(biāo)可能存在一定的相關(guān)性，因子分析可以將它們歸結(jié)為一個(gè)盈利能力因子，這個(gè)因子綜合反映了企業(yè)的盈利能力。同樣，在營(yíng)運(yùn)能力、償債能力等方面，也可以通過因子分析提取相應(yīng)的綜合因子。這些綜合因子不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，降低了指標(biāo)維度，減少了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，還能夠更清晰地揭示指標(biāo)之間的內(nèi)在關(guān)系，為后續(xù)的Logistic回歸分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建提供更簡(jiǎn)潔、有效的輸入變量。同時(shí)，因子分析還可以減少多重共線性問題，提高模型的穩(wěn)定性和可靠性。多重共線性會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，影響模型的預(yù)測(cè)效果，而因子分析通過提取不相關(guān)的綜合因子，有效地解決了這一問題。本研究選擇這些方法的依據(jù)在于它們各自的優(yōu)勢(shì)能夠相互補(bǔ)充，適應(yīng)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的復(fù)雜性和多樣性。Logistic回歸分析的可解釋性強(qiáng)，能夠?yàn)闆Q策提供明確的依據(jù)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性處理能力和自學(xué)習(xí)能力，使其能夠挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，提高預(yù)警準(zhǔn)確性；因子分析的降維作用則能夠優(yōu)化指標(biāo)體系，減少數(shù)據(jù)冗余，提高模型效率。通過將因子分析與Logistic回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，可以充分發(fā)揮各自的長(zhǎng)處，構(gòu)建出更加科學(xué)、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警模型。5.3模型構(gòu)建與求解5.3.1Logistic回歸模型構(gòu)建在本研究中，Logistic回歸模型的構(gòu)建旨在揭示制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)危機(jī)之間的定量關(guān)系，從而預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。Logistic回歸模型的基本形式為：P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)=\frac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}其中，P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)表示在給定自變量X_1,X_2,\cdots,X_n的條件下，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)（Y=1）的概率；\beta_0為常數(shù)項(xiàng)；\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n為各自變量的回歸系數(shù)；X_1,X_2,\cdots,X_n為經(jīng)過篩選和預(yù)處理的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如前文所述的資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、董事會(huì)規(guī)模、市場(chǎng)份額等。在確定自變量和因變量后，使用最大似然估計(jì)法來估計(jì)回歸系數(shù)\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_n。最大似然估計(jì)法的基本思想是，在給定樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得樣本出現(xiàn)的概率最大。具體來說，對(duì)于本研究中的樣本數(shù)據(jù)，似然函數(shù)為：L(\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_n)=\prod_{i=1}^{m}P(Y_i=1|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{in})^{Y_i}(1-P(Y_i=1|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{in}))^{1-Y_i}其中，m為樣本數(shù)量；Y_i為第i個(gè)樣本的因變量取值（1表示發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，0表示未發(fā)生）；X_{ij}為第i個(gè)樣本的第j個(gè)自變量取值。為了求解最大似然函數(shù)，通常對(duì)其取對(duì)數(shù)，得到對(duì)數(shù)似然函數(shù)：\lnL(\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_n)=\sum_{i=1}^{m}[Y_i\lnP(Y_i=1|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{in})+(1-Y_i)\ln(1-P(Y_i=1|X_{i1},X_{i2},\cdots,X_{in}))]然后，通過迭代算法（如牛頓-拉弗森算法）對(duì)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行最大化求解，得到回歸系數(shù)的估計(jì)值\hat{\beta}_0,\hat{\beta}_1,\cdots,\hat{\beta}_n。這些估計(jì)值反映了各指標(biāo)對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響程度和方向。正的回歸系數(shù)表示該指標(biāo)的增加會(huì)提高企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，負(fù)的回歸系數(shù)則表示該指標(biāo)的增加會(huì)降低企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。5.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種具有強(qiáng)大非線性映射能力的模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律。在本研究中，構(gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量與選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)量相同，這些指標(biāo)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后作為輸入數(shù)據(jù)，將企業(yè)的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息傳遞到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。隱藏層的設(shè)置是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部分，它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的非線性變換和特征提取。本研究通過多次試驗(yàn)和比較，確定隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量和層數(shù)。一般來說，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量過多可能導(dǎo)致模型過擬合，而節(jié)點(diǎn)數(shù)量過少則可能影響模型的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力。經(jīng)過試驗(yàn)，確定隱藏層設(shè)置為[X]層，第一層隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為[X1]，第二層隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為[X2]（根據(jù)實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果填寫具體數(shù)值）。隱藏層中的神經(jīng)元通過權(quán)重與輸入層和輸出層相連，權(quán)重的大小決定了各輸入變量對(duì)神經(jīng)元輸出的影響程度。輸出層只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，用于輸出企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，取值范圍在0到1之間。在模型訓(xùn)練過程中，使用反向傳播算法來調(diào)整權(quán)重，使得模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差最小。反向傳播算法的基本原理是，首先計(jì)算輸出層的誤差，然后將誤差反向傳播到隱藏層和輸入層，根據(jù)誤差的大小來調(diào)整權(quán)重。具體來說，對(duì)于輸出層的誤差E，通過以下公式計(jì)算：E=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}(y_i-\hat{y}_i)^2其中，y_i為第i個(gè)樣本的實(shí)際值（1表示發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，0表示未發(fā)生），\hat{y}_i為第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值。然后，根據(jù)誤差E，使用鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算隱藏層和輸入層的誤差，并根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)重。在訓(xùn)練過程中，設(shè)置合適的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)，以確保模型能夠收斂到一個(gè)較好的解。學(xué)習(xí)率決定了權(quán)重調(diào)整的步長(zhǎng)，學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致模型無法收斂，學(xué)習(xí)率過小則會(huì)使訓(xùn)練過程變得緩慢。迭代次數(shù)則決定了模型訓(xùn)練的輪數(shù)，通過多次試驗(yàn)，確定學(xué)習(xí)率為[具體學(xué)習(xí)率數(shù)值]，迭代次數(shù)為[具體迭代次數(shù)數(shù)值]。5.3.3模型求解與評(píng)估在完成Logistic回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建后，對(duì)模型進(jìn)行求解和評(píng)估，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男阅芎皖A(yù)測(cè)能力。使用選取的樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常按照[X]%的比例劃分訓(xùn)練集，[X]%的比例劃分測(cè)試集（根據(jù)實(shí)際情況填寫具體比例）。對(duì)于Logistic回歸模型，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)估計(jì)回歸系數(shù)，得到預(yù)測(cè)模型。然后，將測(cè)試集數(shù)據(jù)代入預(yù)測(cè)模型，計(jì)算預(yù)測(cè)概率，并根據(jù)設(shè)定的閾值（如0.5）將預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為預(yù)測(cè)類別（1表示發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，0表示未發(fā)生）。通過混淆矩陣來評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果，混淆矩陣包含真正例（TruePositive，TP）、假正例（FalsePositive，F(xiàn)P）、真反例（TrueNegative，TN）和假反例（FalseNegative，F(xiàn)N）四個(gè)指標(biāo)。真正例表示實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)且被模型正確預(yù)測(cè)為發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量；假正例表示實(shí)際未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量；真反例表示實(shí)際未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)且被模型正確預(yù)測(cè)為未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量；假反例表示實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量?；诨煜仃嚕梢杂?jì)算準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值等評(píng)估指標(biāo)。準(zhǔn)確率（Accuracy）計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}精確率（Precision）計(jì)算公式為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}召回率（Recall）計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}F1值（F1-Score）是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}這些指標(biāo)從不同角度評(píng)估了模型的預(yù)測(cè)性能，準(zhǔn)確率反映了模型預(yù)測(cè)正確的樣本比例；精確率衡量了被模型預(yù)測(cè)為發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本中，實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本比例；召回率表示實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的樣本中，被模型正確預(yù)測(cè)的樣本比例；F1值則綜合考慮了精確率和召回率，更全面地反映了模型的性能。對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)重，直到模型收斂。然后，將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型，得到預(yù)測(cè)概率和預(yù)測(cè)類別。同樣使用混淆矩陣和上述評(píng)估指標(biāo)來評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果。此外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的可靠性和穩(wěn)定性，進(jìn)行多次隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，并計(jì)算各次評(píng)估指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。如果模型的評(píng)估指標(biāo)在多次試驗(yàn)中表現(xiàn)穩(wěn)定，且平均值較高，說明模型具有較好的預(yù)測(cè)能力和可靠性。同時(shí)，還可以使用其他評(píng)估方法，如受試者工作特征曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve，ROC曲線）和曲線下面積（AreaUnderCurve，AUC）來評(píng)估模型的性能。ROC曲線以假正例率（FalsePositiveRate，F(xiàn)PR）為橫坐標(biāo)，真正例率（TruePositiveRate，TPR）為縱坐標(biāo)，繪制出不同閾值下模型的分類性能。AUC則是ROC曲線下的面積，取值范圍在0到1之間，AUC越大，說明模型的分類性能越好。通過綜合運(yùn)用多種評(píng)估方法，可以更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估Logistic回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，為制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)階段性預(yù)警提供可靠的模型支持。5.4模型檢驗(yàn)與評(píng)估運(yùn)用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)對(duì)Logistic回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)估，以全面分析模型的預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定性。準(zhǔn)確率是評(píng)估模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)，它表示模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。對(duì)于制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型而言，準(zhǔn)確率越高，說明模型能夠更準(zhǔn)確地判斷企業(yè)是否會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。在Logistic回歸模型中，通過將測(cè)試集數(shù)據(jù)代入模型計(jì)算得到預(yù)測(cè)類別，與實(shí)際類別進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算出準(zhǔn)確率。假設(shè)測(cè)試集中共有100家企業(yè)，其中實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)有30家，未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)有70家。Logistic回歸模型正確預(yù)測(cè)出25家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)和60家未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)，則準(zhǔn)確率為(25+60)/100=85%。召回率，也稱為查全率，它衡量的是實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)中被模型正確預(yù)測(cè)出來的比例。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，召回率高意味著模型能夠盡可能多地識(shí)別出潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)，減少漏報(bào)情況。對(duì)于上述測(cè)試集數(shù)據(jù)，Logistic回歸模型的召回率為25/30≈83.3%。這表明該模型在識(shí)別實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)方面具有較好的表現(xiàn)，但仍有部分財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)被漏判。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的評(píng)估指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值。當(dāng)F1值越高時(shí)，說明模型在查準(zhǔn)率和查全率方面都表現(xiàn)較好，能夠更全面地反映模型的性能。根據(jù)公式計(jì)算，上述Logistic回歸模型的F1值為2×(85%×83.3%)/(85%+83.3%)≈84.1%。對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同樣通過在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)結(jié)果來計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1值。假設(shè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在上述測(cè)試集中正確預(yù)測(cè)出28家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)和58家未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)，則其準(zhǔn)確率為(28+58)/100=86%，召回率為28/30≈93.3%，F(xiàn)1值為2×(86%×93.3%)/(86%+93.3%)≈89.5%。通過對(duì)比兩個(gè)模型的評(píng)估指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的召回率和F1值相對(duì)較高，說明其在識(shí)別財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)方面具有更強(qiáng)的能力，能夠更全面地捕捉到潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)信號(hào)；而Logistic回歸模型的準(zhǔn)確率相對(duì)較為穩(wěn)定，模型結(jié)果具有良好的解釋性，能夠清晰地展示各個(gè)指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的影響方向和程度。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性，進(jìn)行多次隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，并計(jì)算各次評(píng)估指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。假設(shè)進(jìn)行了10次隨機(jī)劃分，Logistic回歸模型的準(zhǔn)確率平