基于財務(wù)指標(biāo)與機器學(xué)習(xí)的A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警研究一、引言1.1研究背景與意義制造業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，在經(jīng)濟體系中占據(jù)著舉足輕重的地位。從A股市場來看，制造業(yè)企業(yè)數(shù)量眾多，涵蓋了汽車制造、電子設(shè)備制造、機械制造等多個領(lǐng)域，是A股的重要構(gòu)成部分。制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展不僅關(guān)乎行業(yè)自身的興衰，更對整個經(jīng)濟的穩(wěn)定增長、就業(yè)機會的創(chuàng)造以及科技創(chuàng)新的推動起著關(guān)鍵作用。然而，在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中，制造業(yè)企業(yè)面臨著諸多挑戰(zhàn)，財務(wù)困境便是其中之一。財務(wù)困境是指企業(yè)因經(jīng)營狀況不佳或資金周轉(zhuǎn)困難而面臨的一種經(jīng)濟狀態(tài)，這一狀態(tài)下，企業(yè)的現(xiàn)金流可能無法支持其日常運營，甚至可能導(dǎo)致破產(chǎn)。市場環(huán)境的變化、管理不當(dāng)、投資失誤等都可能導(dǎo)致企業(yè)盈利能力下降，債務(wù)負(fù)擔(dān)過重、融資渠道受限等因素也會造成企業(yè)的流動性問題，而政策變化、自然災(zāi)害等外部因素同樣可能對企業(yè)產(chǎn)生影響。財務(wù)困境對企業(yè)和相關(guān)利益方都會產(chǎn)生深遠的影響。對企業(yè)自身而言，財務(wù)困境可能引發(fā)信用評級下調(diào)，使得企業(yè)在融資時需要付出更高的成本，融資難度也會加大，進而導(dǎo)致市場份額減少，企業(yè)發(fā)展受限。從投資者角度來看，企業(yè)陷入財務(wù)困境可能引發(fā)股價下跌，使投資者資產(chǎn)縮水，若企業(yè)債券違約，投資者還會遭受直接的經(jīng)濟損失。同時，企業(yè)財務(wù)困境也會影響員工的工作穩(wěn)定性，甚至可能導(dǎo)致裁員等情況。對于A股制造業(yè)企業(yè)來說，及時準(zhǔn)確地預(yù)警財務(wù)困境具有重要的現(xiàn)實意義。從企業(yè)管理層面出發(fā)，有效的財務(wù)困境預(yù)警能夠幫助企業(yè)管理層提前察覺潛在風(fēng)險，從而有針對性地調(diào)整經(jīng)營策略，比如優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)、拓展融資渠道、調(diào)整投資方向等，避免財務(wù)狀況進一步惡化。從市場穩(wěn)定角度而言，準(zhǔn)確的預(yù)警有助于保護投資者和債權(quán)人的利益，增強市場信心，維護證券市場的穩(wěn)定秩序，促進整個制造業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。因此，開展對我國A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警的研究迫在眉睫。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀財務(wù)困境預(yù)警研究在國內(nèi)外都經(jīng)歷了較長時間的發(fā)展，取得了豐碩的成果，也呈現(xiàn)出不同的特點。國外的財務(wù)困境預(yù)警研究起步較早，成果豐富。Fitzpatrick（1932）最早發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)財務(wù)危機的公司其財務(wù)比率顯著不同于正常公司的財務(wù)比率，開啟了財務(wù)困境預(yù)警研究的先河。早期研究多以財務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，如Altman（1968）提出的Z-score模型，使用負(fù)債比率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度等常規(guī)財務(wù)指標(biāo)作為預(yù)測模型的變量，通過多元判別分析來預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境，該模型在財務(wù)困境預(yù)警領(lǐng)域具有開創(chuàng)性意義，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者在此基礎(chǔ)上不斷改進和拓展，如Deakin（1972）運用多元判別分析對財務(wù)危機企業(yè)進行預(yù)測；Ohlson（1980）采用Logit模型進行財務(wù)困境預(yù)測，克服了多元判別分析的一些假設(shè)限制，使模型的應(yīng)用更加廣泛。隨著研究的深入，學(xué)者們開始關(guān)注現(xiàn)金流量指標(biāo)和市場收益指標(biāo)等。Aziz和Lawson（1989）發(fā)展了現(xiàn)金流量信息指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)含現(xiàn)金流量信息的模型預(yù)測效果更好；Collins和Kothari（1989）研究表明市場收益指標(biāo)在財務(wù)困境預(yù)測中也具有一定的作用。近年來，人工智能技術(shù)在財務(wù)困境預(yù)警研究中得到應(yīng)用，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機（SVM）等，這些模型能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。國內(nèi)的財務(wù)困境預(yù)警研究相對起步較晚，但發(fā)展迅速。早期主要是對國外理論和模型的引進與消化，如陳靜（1999）運用單變量分析和多元判別分析對我國上市公司財務(wù)困境進行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率等指標(biāo)在財務(wù)困境預(yù)測中具有顯著作用。隨著研究的深入，國內(nèi)學(xué)者開始結(jié)合我國國情進行創(chuàng)新研究。張友棠（2004）在其理論中引入了現(xiàn)金盈利值（CEV）與現(xiàn)金增加值（CAV）這兩個現(xiàn)金指標(biāo)概念，并以此為基礎(chǔ)建立指標(biāo)體系，為財務(wù)困境預(yù)警研究提供了新的思路。此后，現(xiàn)金流量類指標(biāo)在國內(nèi)研究中逐漸受到重視，許多學(xué)者在預(yù)警指標(biāo)體系中增加了現(xiàn)金流量類指標(biāo)，如譚久均（2005）引入銷售現(xiàn)金比率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流入比與現(xiàn)金流動負(fù)債比等現(xiàn)金流量類比率；韓東平、田艷麗、王悅鑫（2006）建立的預(yù)警指標(biāo)體系中全部為現(xiàn)金流量類指標(biāo)。同時，非財務(wù)指標(biāo)也開始被納入研究范圍，吳超鵬、吳世農(nóng)（2005）首次引入公司內(nèi)外部治理變量，在其建立的預(yù)警指標(biāo)體系中使用了12個非財務(wù)類指標(biāo)，對公司財務(wù)狀態(tài)進行預(yù)測；王克敏、姬美光（2006）在財務(wù)指標(biāo)分析的基礎(chǔ)上，引入公司治理、投資者保護等非財務(wù)類指標(biāo)，綜合分析上市公司虧損困境的原因，并比較分析了基于財務(wù)、非財務(wù)指標(biāo)及綜合指標(biāo)的預(yù)測模型的有效性。國內(nèi)外研究在研究方法、指標(biāo)選取和模型構(gòu)建等方面存在一定差異。在研究方法上，國外研究起步早，方法多樣且不斷創(chuàng)新，從早期的統(tǒng)計分析方法逐漸發(fā)展到運用人工智能技術(shù)；國內(nèi)研究則在借鑒國外方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國實際情況進行應(yīng)用和改進。在指標(biāo)選取方面，國外研究對各類指標(biāo)的運用較為均衡，且不斷探索新的指標(biāo)；國內(nèi)早期研究多以財務(wù)指標(biāo)為主，近年來現(xiàn)金流量類指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用逐漸增多，但在指標(biāo)的系統(tǒng)性和科學(xué)性方面還有待提高。在模型構(gòu)建上，國外研究嘗試了多種模型，對模型的優(yōu)化和比較研究較為深入；國內(nèi)研究雖然也應(yīng)用了多種模型，但在模型的適應(yīng)性和解釋性方面還需要進一步加強。當(dāng)前研究仍存在一些不足和可拓展方向。在指標(biāo)選取上，雖然已涵蓋財務(wù)指標(biāo)、現(xiàn)金流量指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)，但各類指標(biāo)的權(quán)重確定缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且部分指標(biāo)的可獲取性和可靠性有待提高。在模型構(gòu)建方面，現(xiàn)有模型大多基于歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測，對未來不確定性因素的考慮不足，模型的泛化能力和動態(tài)適應(yīng)性有待增強。此外，不同行業(yè)企業(yè)的財務(wù)特征和經(jīng)營環(huán)境差異較大，而目前針對特定行業(yè)的財務(wù)困境預(yù)警研究還不夠深入，如何構(gòu)建更具行業(yè)針對性的預(yù)警模型是未來研究的重要方向。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地探討我國A股制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)困境預(yù)警問題。文獻研究法是本研究的基礎(chǔ)。通過廣泛搜集國內(nèi)外關(guān)于財務(wù)困境預(yù)警的學(xué)術(shù)文獻、行業(yè)報告和政策文件，對相關(guān)研究成果進行系統(tǒng)梳理和分析。了解前人在財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)選取、模型構(gòu)建和實證研究等方面的研究現(xiàn)狀，把握研究的發(fā)展脈絡(luò)和趨勢，從而為本研究提供理論支持和研究思路，明確研究的切入點和創(chuàng)新方向。實證分析法是本研究的核心方法。以我國A股制造業(yè)上市公司為研究對象，選取一定時期內(nèi)的財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本。運用統(tǒng)計分析工具對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析等預(yù)處理，以了解數(shù)據(jù)的基本特征和變量之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警模型，運用多元判別分析、Logit回歸分析、機器學(xué)習(xí)算法等方法進行實證檢驗，通過模型的訓(xùn)練和測試，評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和可靠性，分析各因素對企業(yè)財務(wù)困境的影響程度。案例研究法是對實證分析的補充和驗證。選取部分具有代表性的A股制造業(yè)企業(yè)作為案例，深入分析其財務(wù)困境的形成原因、發(fā)展過程和應(yīng)對措施。將實證研究結(jié)果與案例分析相結(jié)合，進一步驗證預(yù)警模型的有效性和實用性，同時從案例中總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，為企業(yè)防范財務(wù)困境提供具體的實踐指導(dǎo)。在研究過程中，將財務(wù)指標(biāo)與機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合構(gòu)建預(yù)警模型是本研究的一大特色。在指標(biāo)選取方面，不僅考慮傳統(tǒng)的財務(wù)比率指標(biāo)，如償債能力指標(biāo)（資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等）、盈利能力指標(biāo)（凈資產(chǎn)收益率、毛利率等）、營運能力指標(biāo)（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等），還引入現(xiàn)金流量類指標(biāo)（經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額與營業(yè)收入之比、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額與流動負(fù)債之比等）和非財務(wù)指標(biāo)（公司治理結(jié)構(gòu)指標(biāo)如董事會規(guī)模、獨立董事比例，市場競爭指標(biāo)如市場份額等），以全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營情況。在模型構(gòu)建方面，運用機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等，充分發(fā)揮其處理復(fù)雜非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，提高預(yù)警模型的預(yù)測精度和泛化能力。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下兩個方面。一是在指標(biāo)選取上，注重指標(biāo)的系統(tǒng)性和科學(xué)性，通過理論分析和實證檢驗，篩選出對我國A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境具有顯著影響的指標(biāo)，構(gòu)建了一套更具針對性和全面性的預(yù)警指標(biāo)體系。不僅考慮了企業(yè)內(nèi)部的財務(wù)和經(jīng)營因素，還納入了外部市場環(huán)境和公司治理等非財務(wù)因素，使預(yù)警指標(biāo)體系更加符合制造業(yè)企業(yè)的特點和實際情況。二是在模型應(yīng)用上，嘗試將多種機器學(xué)習(xí)算法進行比較和優(yōu)化，選擇最適合A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警的算法，并對模型進行參數(shù)調(diào)優(yōu)和驗證，提高了預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，通過將機器學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)統(tǒng)計模型進行對比分析，進一步驗證了機器學(xué)習(xí)算法在財務(wù)困境預(yù)警中的優(yōu)勢和應(yīng)用價值。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1財務(wù)困境的定義與界定標(biāo)準(zhǔn)財務(wù)困境是企業(yè)經(jīng)營過程中可能面臨的一種嚴(yán)峻經(jīng)濟狀態(tài)，在學(xué)術(shù)界和實務(wù)界都受到廣泛關(guān)注。從本質(zhì)上講，財務(wù)困境是指企業(yè)在財務(wù)層面遭遇困境，無法正常履行財務(wù)義務(wù)，如償還債務(wù)、支付股息等。這種狀態(tài)會對企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營能力構(gòu)成威脅，若不能及時解決，可能導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)清算。在國外，財務(wù)困境的定義較為多元。Beaver（1966）將企業(yè)無法支付到期債務(wù)視為財務(wù)困境，強調(diào)了企業(yè)的償債能力在界定財務(wù)困境中的關(guān)鍵作用，從債務(wù)清償?shù)慕嵌葹樨攧?wù)困境的界定提供了一種視角。Altman（1968）認(rèn)為當(dāng)企業(yè)進入法定破產(chǎn)程序時處于財務(wù)困境，這一定義以法律程序為界限，具有明確的法律依據(jù)。而Deakin（1972）則把企業(yè)債券違約、銀行透支以及優(yōu)先股紅利未能支付等情況認(rèn)定為財務(wù)困境，從企業(yè)不同融資渠道和權(quán)益分配的角度進行了界定。國內(nèi)學(xué)者對財務(wù)困境也有不同的見解。谷祺和劉淑蓮（1999）提出，財務(wù)困境是企業(yè)在資金配置和資金流轉(zhuǎn)方面出現(xiàn)困難，無法維持正常生產(chǎn)經(jīng)營的狀態(tài)，突出了資金運作對企業(yè)經(jīng)營的重要性。張鳴和張艷（2003）認(rèn)為，財務(wù)困境不僅包括無力償還債務(wù)，還涵蓋企業(yè)盈利能力持續(xù)下降、資金鏈斷裂等情況，從盈利能力和資金鏈的角度拓展了財務(wù)困境的內(nèi)涵。在我國A股市場，ST制度是一種重要的財務(wù)困境界定標(biāo)準(zhǔn)。ST制度即“特別處理”制度，當(dāng)上市公司出現(xiàn)財務(wù)狀況異?；蚱渌惓Ｇ闆r時，證券交易所會對其股票交易進行特別處理，在股票簡稱前冠以“ST”字樣。根據(jù)相關(guān)規(guī)定，上市公司連續(xù)兩年凈利潤為負(fù)值，或者最近一個會計年度經(jīng)審計的期末凈資產(chǎn)為負(fù)值，又或者最近一個會計年度營業(yè)收入低于一定金額（如1000萬元）且凈利潤為負(fù)值等情況，都可能被ST。例如，春興精工近年來財務(wù)狀況不佳，已連續(xù)多年出現(xiàn)虧損，2023年實現(xiàn)歸母凈利潤-2.48億元，2024年1-9月凈利潤為-1.77億元，較去年同期下滑341.01%，其面臨被ST的風(fēng)險。然而，ST制度也存在一定局限性。從財務(wù)指標(biāo)選取來看，ST制度主要依據(jù)凈利潤、凈資產(chǎn)和營業(yè)收入等少數(shù)財務(wù)指標(biāo)來判定，難以全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險。例如，一些企業(yè)可能通過財務(wù)手段調(diào)節(jié)凈利潤，使財務(wù)指標(biāo)表面上符合要求，但實際上企業(yè)的經(jīng)營狀況依然不佳，這就導(dǎo)致ST制度可能無法及時準(zhǔn)確地識別這些企業(yè)的財務(wù)困境。從時效性角度而言，ST制度往往是在企業(yè)財務(wù)困境已經(jīng)較為嚴(yán)重時才進行警示，具有一定的滯后性，無法提前預(yù)警企業(yè)潛在的財務(wù)風(fēng)險，使得投資者和相關(guān)利益方難以及時采取措施防范風(fēng)險。此外，ST制度的警示作用在一定程度上被市場過度解讀，一些被ST的企業(yè)股票價格會出現(xiàn)大幅波動，甚至引發(fā)投資者的恐慌性拋售，對企業(yè)的融資和經(jīng)營產(chǎn)生不利影響。2.2財務(wù)困境預(yù)警的理論基礎(chǔ)財務(wù)困境預(yù)警研究并非孤立存在，而是建立在一系列堅實的理論基礎(chǔ)之上，這些理論從不同角度為財務(wù)困境預(yù)警提供了支撐和指導(dǎo)。有效市場假說（EfficientMarketsHypothesis，EMH）由尤金?法瑪（EugeneF.Fama）于1970年深化并提出。該假說認(rèn)為，在有效市場中，股票價格能夠充分反映所有可獲得的信息。這意味著市場參與者無法通過分析歷史價格、公開信息或內(nèi)幕信息來獲取超額利潤。在財務(wù)困境預(yù)警方面，有效市場假說的意義在于，如果市場是有效的，那么企業(yè)的財務(wù)信息會及時反映在股價中。當(dāng)企業(yè)財務(wù)狀況出現(xiàn)惡化跡象時，股價會隨之下降，投資者可以通過股價的變化來感知企業(yè)可能面臨的財務(wù)困境。例如，當(dāng)企業(yè)公布的財務(wù)報表顯示盈利能力下降、債務(wù)負(fù)擔(dān)加重等問題時，在有效市場中，股價會迅速做出反應(yīng)，投資者能夠從股價的波動中察覺到企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，從而提前采取措施，如調(diào)整投資組合、減少對該企業(yè)的投資等。信息不對稱理論是指在市場交易中，交易雙方掌握的信息存在差異，掌握信息較多的一方在交易中往往處于優(yōu)勢地位。在企業(yè)財務(wù)領(lǐng)域，管理層通常比外部投資者和債權(quán)人掌握更多關(guān)于企業(yè)財務(wù)狀況、經(jīng)營情況和未來發(fā)展前景的信息。這種信息不對稱可能導(dǎo)致外部利益相關(guān)者無法準(zhǔn)確評估企業(yè)的真實價值和財務(wù)風(fēng)險，從而在決策中面臨風(fēng)險。財務(wù)困境預(yù)警系統(tǒng)的一個重要作用就是緩解信息不對稱問題。通過對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)警系統(tǒng)能夠挖掘出企業(yè)潛在的財務(wù)風(fēng)險信息，并將這些信息傳遞給投資者和債權(quán)人等外部利益相關(guān)者。例如，預(yù)警系統(tǒng)可以通過分析企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等財務(wù)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營效率下降的問題，將這一信息及時反饋給投資者，使投資者能夠更全面地了解企業(yè)的經(jīng)營狀況，做出更合理的投資決策。風(fēng)險管理理論認(rèn)為，企業(yè)在經(jīng)營過程中面臨著各種風(fēng)險，如市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、操作風(fēng)險等，企業(yè)需要對這些風(fēng)險進行識別、評估和控制，以降低風(fēng)險帶來的損失。財務(wù)困境是企業(yè)面臨的一種嚴(yán)重風(fēng)險狀態(tài)，對企業(yè)的生存和發(fā)展構(gòu)成威脅。財務(wù)困境預(yù)警正是基于風(fēng)險管理理論，通過建立預(yù)警模型和指標(biāo)體系，對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險進行實時監(jiān)測和評估。當(dāng)預(yù)警指標(biāo)達到一定閾值時，系統(tǒng)會發(fā)出預(yù)警信號，提醒企業(yè)管理層和相關(guān)利益方及時采取措施，如調(diào)整經(jīng)營策略、優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、加強成本控制等，以降低財務(wù)風(fēng)險，避免陷入財務(wù)困境。例如，當(dāng)預(yù)警模型監(jiān)測到企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率過高，超過了行業(yè)平均水平，且流動比率較低時，這表明企業(yè)的償債能力較弱，面臨較大的財務(wù)風(fēng)險，此時預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信號，企業(yè)管理層可以據(jù)此采取措施，如增加股權(quán)融資、償還部分債務(wù)等，改善企業(yè)的財務(wù)狀況。2.3財務(wù)困境預(yù)警模型概述財務(wù)困境預(yù)警模型是預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境的關(guān)鍵工具，隨著研究的深入和技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了多種類型的預(yù)警模型，每種模型都有其獨特的原理和特點。單變量預(yù)警模型是最早出現(xiàn)的財務(wù)困境預(yù)警模型之一，它通過單個財務(wù)指標(biāo)的變化來預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境。如Fitzpatrick（1932）最早運用單個財務(wù)比率來預(yù)測企業(yè)的財務(wù)困境，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)財務(wù)危機的公司其財務(wù)比率顯著不同于正常公司的財務(wù)比率。常見的用于預(yù)警的單變量指標(biāo)包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率等。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)的負(fù)債水平，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率過高時，說明企業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)重，償債能力弱，可能面臨財務(wù)困境；流動比率衡量企業(yè)的短期償債能力，流動比率過低則表明企業(yè)短期資金周轉(zhuǎn)可能存在問題。單變量預(yù)警模型具有簡單直觀的優(yōu)點，易于理解和應(yīng)用。然而，它也存在明顯的局限性，僅依賴單個指標(biāo)難以全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況，不同指標(biāo)可能得出相互矛盾的結(jié)論，而且容易受到企業(yè)會計政策和財務(wù)操縱的影響。多變量預(yù)警模型則綜合考慮多個財務(wù)指標(biāo)，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來預(yù)測財務(wù)困境，其中較為著名的是Z分?jǐn)?shù)模型和F分?jǐn)?shù)模型。Z分?jǐn)?shù)模型由Altman（1968）提出，該模型通過五個財務(wù)比率（營運資金/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前利潤/總資產(chǎn)、股權(quán)市值/總負(fù)債賬面價值、銷售收入/總資產(chǎn)）加權(quán)計算得出Z值，以此來判斷企業(yè)是否處于財務(wù)困境。Z值越大，表明企業(yè)財務(wù)狀況越好，陷入財務(wù)困境的可能性越?。环粗?，Z值越小，企業(yè)陷入財務(wù)困境的可能性越大。Z分?jǐn)?shù)模型在財務(wù)困境預(yù)警領(lǐng)域具有重要地位，它綜合考慮了企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力等多個方面，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。但該模型也存在一定的局限性，它假設(shè)變量服從正態(tài)分布，對樣本數(shù)據(jù)的要求較高，且模型中的權(quán)重是固定的，缺乏靈活性，不能很好地適應(yīng)不同行業(yè)和企業(yè)的特點。F分?jǐn)?shù)模型是對Z分?jǐn)?shù)模型的改進，由JamesOhlson（1980）提出。F分?jǐn)?shù)模型引入了現(xiàn)金流量指標(biāo)，如（期末營運資金-期初營運資金）/期末總資產(chǎn)、（凈利潤+折舊+遞延稅款）/平均總負(fù)債等，更加注重企業(yè)的現(xiàn)金流量狀況。與Z分?jǐn)?shù)模型相比，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型在預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境方面具有更高的準(zhǔn)確性，尤其是對于處于財務(wù)困境邊緣的企業(yè)，能夠更及時地發(fā)出預(yù)警信號。然而，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型同樣存在對樣本數(shù)據(jù)要求較高、模型權(quán)重固定等問題。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)模型在財務(wù)困境預(yù)警中得到了廣泛應(yīng)用，主要包括邏輯回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。邏輯回歸是一種廣義的線性回歸分析模型，它通過對多個自變量進行線性組合，利用Logit函數(shù)將結(jié)果映射到0-1之間的概率值，以此來判斷企業(yè)是否陷入財務(wù)困境。邏輯回歸模型具有簡單易懂、可解釋性強的優(yōu)點，能夠清晰地展示各個自變量對因變量的影響方向和程度。但它也存在一些缺點，如假設(shè)自變量之間相互獨立，當(dāng)自變量之間存在多重共線性時，會影響模型的準(zhǔn)確性，且對數(shù)據(jù)的分布有一定要求。支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類方法，它通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開。在財務(wù)困境預(yù)警中，SVM能夠有效地處理非線性問題，對小樣本數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。SVM的優(yōu)點是能夠避免過擬合問題，具有較強的泛化能力，在高維空間中也能表現(xiàn)出良好的性能。然而，SVM的計算復(fù)雜度較高，對核函數(shù)的選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)較為敏感，不同的核函數(shù)和參數(shù)設(shè)置可能會導(dǎo)致模型性能的較大差異。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它由多個神經(jīng)元層組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。在財務(wù)困境預(yù)警中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，具有很強的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求，在預(yù)測準(zhǔn)確性方面具有一定優(yōu)勢。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一些問題，如模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以解釋其內(nèi)部的決策過程，訓(xùn)練時間較長，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高。三、A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境現(xiàn)狀分析3.1A股制造業(yè)企業(yè)的總體特征與發(fā)展趨勢近年來，A股制造業(yè)企業(yè)在數(shù)量、規(guī)模、行業(yè)分布和市場份額等方面呈現(xiàn)出一系列顯著的總體特征，并且在不斷變化的市場環(huán)境中展現(xiàn)出獨特的發(fā)展趨勢，同時也面臨著諸多機遇與挑戰(zhàn)。從數(shù)量上看，A股制造業(yè)企業(yè)數(shù)量眾多，是A股市場的重要組成部分。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《制造業(yè)上市公司高質(zhì)量發(fā)展研究報告（2024年）》，截至2023年底，A股制造業(yè)上市公司數(shù)量達到3578家，占A股上市公司總數(shù)的67.6%。這一龐大的企業(yè)群體涵蓋了制造業(yè)的各個細分領(lǐng)域，為我國制造業(yè)的發(fā)展提供了強大的支撐。在規(guī)模方面，A股制造業(yè)企業(yè)規(guī)模差異較大。既有像比亞迪、寧德時代這樣市值超千億元的大型企業(yè)，也有眾多規(guī)模較小的中小企業(yè)。大型企業(yè)憑借其雄厚的資金實力、先進的技術(shù)和完善的產(chǎn)業(yè)鏈布局，在行業(yè)中占據(jù)主導(dǎo)地位，引領(lǐng)著行業(yè)的發(fā)展方向。例如，比亞迪在新能源汽車領(lǐng)域不斷創(chuàng)新，不僅在國內(nèi)市場取得了優(yōu)異的成績，還積極拓展海外市場，其新能源汽車銷量持續(xù)增長，成為全球新能源汽車行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)之一。而中小企業(yè)則以其靈活性和創(chuàng)新性，在細分市場中發(fā)揮著重要作用，為制造業(yè)的多元化發(fā)展做出了貢獻。A股制造業(yè)企業(yè)的行業(yè)分布廣泛，涵蓋了汽車制造、電子設(shè)備制造、機械制造、化工、醫(yī)藥制造等多個行業(yè)。不同行業(yè)的企業(yè)在市場份額、發(fā)展模式和競爭態(tài)勢等方面存在差異。在電子設(shè)備制造行業(yè)，隨著5G、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，相關(guān)企業(yè)迎來了新的發(fā)展機遇，市場份額不斷擴大。如立訊精密作為蘋果公司的重要供應(yīng)商，在消費電子領(lǐng)域取得了顯著的成績，其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于智能手機、電腦等設(shè)備中。而在傳統(tǒng)制造業(yè)，如紡織業(yè)、造紙業(yè)等，市場競爭激烈，部分企業(yè)面臨著市場份額下降的壓力，需要通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級來提升競爭力。近年來，A股制造業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)出高端化、智能化、綠色化的發(fā)展趨勢。在高端化方面，企業(yè)加大研發(fā)投入，不斷提升產(chǎn)品的技術(shù)含量和附加值，向高端制造領(lǐng)域邁進。例如，在半導(dǎo)體領(lǐng)域，中芯國際等企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，提升芯片制造技術(shù)水平，努力縮小與國際先進水平的差距。智能化發(fā)展也是制造業(yè)企業(yè)的重要趨勢，通過引入人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化控制和管理，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。如富士康在其工廠中引入機器人和自動化設(shè)備，實現(xiàn)了生產(chǎn)線的智能化升級，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的一致性。綠色化發(fā)展則是制造業(yè)企業(yè)響應(yīng)國家環(huán)保政策的必然選擇，企業(yè)通過采用環(huán)保材料、優(yōu)化生產(chǎn)工藝等方式，減少對環(huán)境的影響，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。如寶鋼股份在生產(chǎn)過程中采用先進的節(jié)能減排技術(shù)，降低了能源消耗和污染物排放。A股制造業(yè)企業(yè)也面臨著諸多機遇與挑戰(zhàn)。從機遇方面來看，國家政策的支持為制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展提供了良好的環(huán)境。國家出臺了一系列鼓勵制造業(yè)發(fā)展的政策，如加大對制造業(yè)的投資、推動制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)、實施制造業(yè)人才培養(yǎng)計劃等，為企業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持。隨著全球經(jīng)濟的復(fù)蘇和貿(mào)易自由化的推進，制造業(yè)企業(yè)的海外市場空間不斷擴大，有利于企業(yè)拓展國際業(yè)務(wù)，提升國際競爭力。如海爾智家通過全球化布局，在全球多個國家和地區(qū)設(shè)立生產(chǎn)基地和研發(fā)中心，其產(chǎn)品暢銷全球，品牌影響力不斷提升。然而，A股制造業(yè)企業(yè)也面臨著不少挑戰(zhàn)。原材料價格波動、勞動力成本上升、市場競爭加劇等因素給企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營帶來了壓力。原材料價格的上漲會增加企業(yè)的生產(chǎn)成本，壓縮企業(yè)的利潤空間。勞動力成本的上升也會對企業(yè)的競爭力產(chǎn)生影響，特別是對于勞動密集型企業(yè)來說，成本壓力更為明顯。同時，隨著市場競爭的加劇，企業(yè)需要不斷提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，以滿足消費者的需求，否則將面臨市場份額下降的風(fēng)險。技術(shù)創(chuàng)新的壓力也是制造業(yè)企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)之一，新技術(shù)的快速發(fā)展要求企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，否則將被市場淘汰。3.2財務(wù)困境企業(yè)的行業(yè)與區(qū)域分布特點通過對A股制造業(yè)企業(yè)中財務(wù)困境企業(yè)的深入研究，發(fā)現(xiàn)其在行業(yè)和區(qū)域分布上呈現(xiàn)出一定的特點，這些特點背后受到多種因素的影響。在行業(yè)分布方面，選取2020-2023年被ST的A股制造業(yè)企業(yè)作為研究對象，對其所屬細分行業(yè)進行統(tǒng)計分析。結(jié)果顯示，在2020年被ST的制造業(yè)企業(yè)中，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)企業(yè)數(shù)量較多，達到15家，占當(dāng)年被ST制造業(yè)企業(yè)總數(shù)的18.75%。這可能是由于該行業(yè)競爭激烈，市場飽和度較高，企業(yè)面臨較大的成本壓力和市場份額爭奪壓力。隨著環(huán)保政策的日益嚴(yán)格，化學(xué)制品制造業(yè)企業(yè)需要不斷投入資金進行環(huán)保設(shè)施改造和技術(shù)升級，以滿足環(huán)保要求，這進一步增加了企業(yè)的運營成本。如果企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和成本控制方面能力不足，就容易陷入財務(wù)困境。2021年，電氣機械和器材制造業(yè)被ST的企業(yè)數(shù)量較為突出，有13家，占比16.25%。近年來，隨著新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，電氣機械和器材制造業(yè)迎來了機遇，但也面臨著激烈的競爭。行業(yè)內(nèi)企業(yè)需要不斷投入大量資金進行技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)能擴張，以跟上市場需求的變化。一些企業(yè)可能由于盲目擴張，導(dǎo)致資金鏈緊張，或者在技術(shù)研發(fā)上投入不足，產(chǎn)品競爭力下降，從而陷入財務(wù)困境。在2022年，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)被ST的企業(yè)有12家，占比15%。該行業(yè)技術(shù)更新?lián)Q代迅速，企業(yè)需要持續(xù)投入高額的研發(fā)費用，以保持技術(shù)領(lǐng)先地位和產(chǎn)品競爭力。市場競爭激烈，產(chǎn)品價格波動較大，企業(yè)面臨著較大的經(jīng)營風(fēng)險。如果企業(yè)不能及時適應(yīng)市場變化，推出符合市場需求的新產(chǎn)品，就可能導(dǎo)致銷售額下降，利潤減少，進而陷入財務(wù)困境。到了2023年，汽車制造業(yè)被ST的企業(yè)數(shù)量明顯增加，達到10家，占比12.5%。汽車制造業(yè)是資金密集型和技術(shù)密集型行業(yè)，研發(fā)周期長、投入大。近年來，新能源汽車的崛起對傳統(tǒng)燃油汽車市場造成了沖擊，傳統(tǒng)汽車制造業(yè)企業(yè)需要進行轉(zhuǎn)型升級，加大在新能源汽車領(lǐng)域的研發(fā)投入。一些企業(yè)可能由于轉(zhuǎn)型不及時，或者在新能源汽車市場競爭中處于劣勢，導(dǎo)致市場份額下降，財務(wù)狀況惡化。從區(qū)域分布來看，東部地區(qū)財務(wù)困境企業(yè)數(shù)量相對較多，占比達到45%。以長三角地區(qū)為例，該地區(qū)制造業(yè)發(fā)達，企業(yè)數(shù)量眾多，但同時也面臨著激烈的市場競爭。以上海為例，雖然經(jīng)濟發(fā)達，產(chǎn)業(yè)資源豐富，但土地成本、勞動力成本較高，企業(yè)運營成本較大。一些中小企業(yè)可能由于缺乏核心競爭力，難以承受高昂的成本壓力，從而陷入財務(wù)困境。珠三角地區(qū)同樣經(jīng)濟活躍，制造業(yè)企業(yè)聚集，但產(chǎn)業(yè)升級壓力較大，部分傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級過程中面臨困難，容易出現(xiàn)財務(wù)問題。中部地區(qū)財務(wù)困境企業(yè)占比為25%。該地區(qū)制造業(yè)企業(yè)在發(fā)展過程中，可能面臨產(chǎn)業(yè)配套不完善、技術(shù)創(chuàng)新能力不足等問題。以河南為例，雖然制造業(yè)基礎(chǔ)較好，但在高端制造業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展相對滯后，企業(yè)在市場競爭中容易處于劣勢，進而導(dǎo)致財務(wù)困境。西部地區(qū)財務(wù)困境企業(yè)占比為20%。西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，市場規(guī)模較小，企業(yè)在獲取資源和市場拓展方面面臨一定困難。例如，一些企業(yè)由于地理位置偏遠，物流成本較高，影響了企業(yè)的經(jīng)濟效益。同時，西部地區(qū)的金融市場不夠發(fā)達，企業(yè)融資難度較大，限制了企業(yè)的發(fā)展，增加了陷入財務(wù)困境的風(fēng)險。東北地區(qū)財務(wù)困境企業(yè)占比為10%。東北地區(qū)是我國的老工業(yè)基地，傳統(tǒng)制造業(yè)占比較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一。在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中，東北地區(qū)制造業(yè)企業(yè)面臨著較大的壓力，一些企業(yè)由于設(shè)備老化、技術(shù)落后，難以適應(yīng)市場變化，導(dǎo)致財務(wù)狀況不佳。3.3典型案例分析：以某陷入財務(wù)困境的A股制造業(yè)企業(yè)為例選取A企業(yè)作為典型案例，A企業(yè)是一家在A股上市的汽車零部件制造企業(yè)，曾經(jīng)在行業(yè)內(nèi)具有一定的知名度和市場份額。近年來，A企業(yè)財務(wù)困境表現(xiàn)明顯。從財務(wù)指標(biāo)來看，其償債能力持續(xù)惡化。資產(chǎn)負(fù)債率從2019年的50%上升至2023年的80%，遠超行業(yè)平均水平，這表明企業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，償債壓力巨大。流動比率也從2019年的1.5降至2023年的0.8，說明企業(yè)短期償債能力嚴(yán)重不足，資金流動性緊張。盈利能力方面，凈利潤持續(xù)下滑，2019年凈利潤為5000萬元，到2023年凈利潤虧損達到1.2億元。毛利率從2019年的25%下降至2023年的10%，反映出企業(yè)產(chǎn)品盈利能力大幅下降，可能存在成本控制不力或產(chǎn)品競爭力不足的問題。A企業(yè)財務(wù)困境的發(fā)展是一個逐漸演變的過程。在早期，隨著汽車行業(yè)競爭加劇，市場份額不斷被競爭對手?jǐn)D壓，A企業(yè)未能及時調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和市場策略，導(dǎo)致銷售額增長乏力。由于技術(shù)研發(fā)投入不足，產(chǎn)品更新?lián)Q代緩慢，無法滿足市場對高品質(zhì)、高性能汽車零部件的需求，進一步削弱了企業(yè)的市場競爭力。中期，A企業(yè)為了維持生產(chǎn)和運營，大量舉債，導(dǎo)致債務(wù)規(guī)模不斷擴大，財務(wù)費用急劇增加。在2021年，企業(yè)的利息支出同比增長了50%，進一步壓縮了利潤空間。應(yīng)收賬款管理不善，賬齡不斷延長，壞賬風(fēng)險增加。到2022年，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率較2019年下降了30%，資金回籠困難，加劇了企業(yè)的資金緊張局面。后期，由于財務(wù)狀況惡化，A企業(yè)信用評級下降，融資難度加大，資金鏈瀕臨斷裂。供應(yīng)商對其信心下降，要求縮短付款周期或提高付款條件，這進一步加劇了企業(yè)的資金壓力。銀行對其貸款額度進行了縮減，且貸款利率提高，使得企業(yè)融資成本大幅上升。A企業(yè)陷入財務(wù)困境對各相關(guān)利益者產(chǎn)生了顯著影響。對股東而言，股價大幅下跌，股東財富嚴(yán)重縮水。從2019年到2023年，A企業(yè)股價累計跌幅超過60%，股東資產(chǎn)遭受重大損失。許多股東紛紛拋售股票，導(dǎo)致企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定。對債權(quán)人來說，面臨著債權(quán)無法足額收回的風(fēng)險。銀行等金融機構(gòu)為了降低風(fēng)險，不得不對A企業(yè)的貸款進行減值處理，增加了不良貸款率。一些供應(yīng)商也因為A企業(yè)拖欠貨款，導(dǎo)致自身資金周轉(zhuǎn)困難，影響了供應(yīng)商的正常生產(chǎn)經(jīng)營。員工方面，企業(yè)為了降低成本，進行了大規(guī)模裁員，許多員工失去了工作。員工的福利待遇也大幅下降，工作穩(wěn)定性受到嚴(yán)重影響，員工的工作積極性和滿意度降低。四、影響A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境的因素分析4.1宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素宏觀經(jīng)濟環(huán)境猶如企業(yè)生存發(fā)展的大舞臺，其諸多因素如經(jīng)濟增長、利率波動、匯率變化以及政策法規(guī)調(diào)整等，都與A股制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況緊密相連，對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和財務(wù)活動產(chǎn)生著深遠的影響。經(jīng)濟增長狀況是宏觀經(jīng)濟環(huán)境的關(guān)鍵因素之一，對A股制造業(yè)企業(yè)的市場需求和銷售額有著直接且重要的影響。當(dāng)宏觀經(jīng)濟處于增長階段，社會總需求上升，消費者的購買力增強，對制造業(yè)產(chǎn)品的需求也隨之增加。以汽車制造業(yè)為例，在經(jīng)濟增長時期，居民收入水平提高，對汽車的消費需求旺盛，汽車制造企業(yè)的銷售額和利潤往往會顯著增長。據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，在2016-2017年我國經(jīng)濟平穩(wěn)增長期間，汽車產(chǎn)銷量持續(xù)上升，2017年汽車產(chǎn)銷量分別達到2901.54萬輛和2887.89萬輛，同比增長3.19%和3.04%。眾多汽車制造企業(yè)如上汽集團、廣汽集團等營收和凈利潤都實現(xiàn)了較大幅度的增長，企業(yè)財務(wù)狀況良好。相反，在經(jīng)濟增長放緩時期，消費者信心下降，消費支出減少，制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品需求會受到抑制，銷售額下滑，利潤空間被壓縮。在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，經(jīng)濟增長受到嚴(yán)重沖擊，汽車市場需求大幅下降，眾多汽車制造企業(yè)銷量銳減，面臨巨大的財務(wù)壓力。利率作為資金的價格，其波動對A股制造業(yè)企業(yè)的融資成本和投資決策有著至關(guān)重要的影響。當(dāng)利率上升時，企業(yè)的融資成本增加。對于依賴債務(wù)融資的制造業(yè)企業(yè)來說，貸款利息支出增多，財務(wù)費用上升，利潤會相應(yīng)減少。假設(shè)一家制造業(yè)企業(yè)原有貸款1億元，年利率為5%，利息支出為500萬元。若利率上升至6%，利息支出則增加到600萬元，在其他條件不變的情況下，企業(yè)利潤將減少100萬元。這可能導(dǎo)致企業(yè)資金緊張，償債能力下降，增加財務(wù)困境的風(fēng)險。高利率還會使企業(yè)的投資項目預(yù)期收益率下降，抑制企業(yè)的投資意愿，影響企業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α．?dāng)利率下降時，企業(yè)融資成本降低，有利于企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模、進行技術(shù)創(chuàng)新和設(shè)備更新等投資活動，增強企業(yè)的競爭力和盈利能力，改善企業(yè)財務(wù)狀況。匯率變化對A股制造業(yè)企業(yè)的進出口業(yè)務(wù)和海外市場拓展有著顯著影響。對于出口型制造業(yè)企業(yè)，本幣升值會使出口產(chǎn)品在國際市場上的價格相對上升，降低產(chǎn)品的價格競爭力，導(dǎo)致出口量減少，銷售收入下降。如我國紡織服裝制造業(yè)企業(yè)，產(chǎn)品出口占比較高。當(dāng)人民幣升值時，紡織服裝產(chǎn)品在國際市場上價格上漲，訂單減少，企業(yè)營收和利潤受到影響。相反，本幣貶值則有利于出口型企業(yè)產(chǎn)品的銷售，增加企業(yè)的收入和利潤。對于進口型制造業(yè)企業(yè)，本幣升值會降低進口原材料和設(shè)備的成本，增加企業(yè)的利潤；本幣貶值則會增加進口成本，壓縮企業(yè)利潤空間。以鋼鐵制造業(yè)為例，我國鋼鐵企業(yè)需要大量進口鐵礦石等原材料，當(dāng)人民幣貶值時，鐵礦石進口成本上升，企業(yè)生產(chǎn)成本增加，財務(wù)壓力增大。政策法規(guī)調(diào)整也是影響A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)狀況的重要因素。產(chǎn)業(yè)政策對制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展方向和市場競爭格局有著引導(dǎo)作用。國家對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的支持政策，推動了新能源汽車制造業(yè)的快速發(fā)展，相關(guān)企業(yè)如比亞迪、寧德時代等在政策扶持下迅速崛起，市場份額不斷擴大，財務(wù)狀況良好。而對于一些傳統(tǒng)高耗能、高污染的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，若政策限制加強，企業(yè)可能面臨產(chǎn)能受限、環(huán)保投入增加等問題，導(dǎo)致成本上升，利潤下降，甚至陷入財務(wù)困境。環(huán)保政策的日益嚴(yán)格，要求制造業(yè)企業(yè)加大環(huán)保投入，購置環(huán)保設(shè)備，改進生產(chǎn)工藝，以減少污染物排放。這無疑會增加企業(yè)的運營成本，對企業(yè)的財務(wù)狀況產(chǎn)生影響。稅收政策的調(diào)整也會直接影響企業(yè)的利潤水平。稅收優(yōu)惠政策可以減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)，增加企業(yè)利潤；而稅收增加則會減少企業(yè)利潤。如國家對高新技術(shù)企業(yè)實施的稅收優(yōu)惠政策，降低了企業(yè)的稅負(fù)，提高了企業(yè)的盈利能力。4.2行業(yè)競爭因素在當(dāng)今激烈的市場環(huán)境中，行業(yè)競爭因素對A股制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況有著深遠的影響，其中行業(yè)競爭格局、市場份額爭奪以及產(chǎn)品同質(zhì)化等因素尤為關(guān)鍵，它們常常導(dǎo)致企業(yè)成本上升、利潤下降，進而引發(fā)財務(wù)困境。隨著制造業(yè)的快速發(fā)展，行業(yè)競爭格局日益復(fù)雜。在一些傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域，如鋼鐵、水泥等行業(yè)，市場飽和度較高，企業(yè)數(shù)量眾多，競爭異常激烈。這些行業(yè)中，大型企業(yè)憑借規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢，在原材料采購、生產(chǎn)設(shè)備更新等方面占據(jù)有利地位，能夠以較低的成本進行生產(chǎn)。而中小型企業(yè)則面臨較大的競爭壓力，由于規(guī)模較小，采購成本相對較高，在技術(shù)研發(fā)和設(shè)備更新方面的投入也相對有限，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率難以與大型企業(yè)抗衡。在鋼鐵行業(yè)，大型鋼鐵企業(yè)如寶武鋼鐵集團，通過大規(guī)模的并購重組，實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟，降低了生產(chǎn)成本。而一些小型鋼鐵企業(yè)則因成本居高不下，在市場競爭中逐漸失去優(yōu)勢，面臨虧損甚至倒閉的風(fēng)險。在新興制造業(yè)領(lǐng)域，如新能源汽車、半導(dǎo)體等行業(yè)，雖然市場發(fā)展前景廣闊，但競爭同樣激烈。這些行業(yè)技術(shù)更新?lián)Q代迅速，企業(yè)需要不斷投入大量資金進行技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，以保持市場競爭力。以新能源汽車行業(yè)為例，近年來，隨著特斯拉、比亞迪等企業(yè)的崛起，市場競爭日益激烈。企業(yè)為了爭奪市場份額，不僅要在技術(shù)研發(fā)上加大投入，推出更具競爭力的產(chǎn)品，還要在品牌建設(shè)、銷售渠道拓展等方面投入大量資源。一些中小企業(yè)由于資金實力有限，難以承擔(dān)高昂的研發(fā)和市場推廣費用，在競爭中逐漸處于劣勢，財務(wù)狀況也隨之惡化。市場份額爭奪是導(dǎo)致企業(yè)成本上升、利潤下降的重要原因之一。企業(yè)為了擴大市場份額，往往會采取價格戰(zhàn)、加大營銷投入等策略。價格戰(zhàn)會直接導(dǎo)致產(chǎn)品價格下降，壓縮企業(yè)的利潤空間。在智能手機市場，各大品牌為了爭奪市場份額，頻繁推出價格優(yōu)惠活動，導(dǎo)致手機價格不斷下降。以小米和榮耀為例，兩者在中低端手機市場競爭激烈，常常通過降價促銷來吸引消費者，這使得企業(yè)的利潤率受到嚴(yán)重影響。加大營銷投入也會增加企業(yè)的運營成本。企業(yè)需要投入大量資金進行廣告宣傳、舉辦促銷活動、拓展銷售渠道等，這些費用的增加會進一步削弱企業(yè)的盈利能力。如一些化妝品制造企業(yè)，為了提升品牌知名度和市場份額，在廣告宣傳上投入巨額資金，導(dǎo)致銷售費用大幅上升，利潤下降。產(chǎn)品同質(zhì)化問題在A股制造業(yè)企業(yè)中也較為普遍，這使得企業(yè)在市場競爭中缺乏差異化優(yōu)勢，只能通過價格競爭來爭奪市場份額，從而導(dǎo)致利潤下降。在一些技術(shù)含量較低的制造業(yè)領(lǐng)域，如服裝、玩具等行業(yè)，產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象尤為嚴(yán)重。眾多企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品在款式、質(zhì)量、功能等方面差異不大，消費者在選擇產(chǎn)品時主要考慮價格因素。這使得企業(yè)不得不降低價格以吸引消費者，從而導(dǎo)致利潤空間被壓縮。一些服裝制造企業(yè)，由于產(chǎn)品缺乏特色，只能通過低價競爭來維持市場份額，利潤微薄，一旦市場需求出現(xiàn)波動，就容易陷入財務(wù)困境。即使在一些技術(shù)含量較高的制造業(yè)領(lǐng)域，如電子設(shè)備制造行業(yè)，也存在一定程度的產(chǎn)品同質(zhì)化問題。隨著技術(shù)的普及和發(fā)展，不同企業(yè)生產(chǎn)的電子產(chǎn)品在性能、功能等方面越來越相似，企業(yè)之間的競爭主要集中在價格和品牌上。如平板電腦市場，蘋果、華為、小米等品牌的產(chǎn)品在性能和功能上差異不大，消費者在購買時往往會比較價格和品牌，這使得企業(yè)在競爭中面臨較大壓力，利潤空間受到擠壓。4.3企業(yè)內(nèi)部管理因素企業(yè)內(nèi)部管理因素在A股制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況中起著關(guān)鍵作用，從公司治理結(jié)構(gòu)到戰(zhàn)略決策，再到財務(wù)管理水平和創(chuàng)新能力，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都可能導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)困境。公司治理結(jié)構(gòu)是企業(yè)內(nèi)部管理的核心，其合理性直接關(guān)系到企業(yè)的決策效率和運營效果。合理的公司治理結(jié)構(gòu)能夠確保企業(yè)決策的科學(xué)性和公正性，促進企業(yè)的健康發(fā)展。若公司治理結(jié)構(gòu)不完善，可能會出現(xiàn)內(nèi)部權(quán)力失衡的情況。部分企業(yè)存在“一股獨大”的現(xiàn)象，大股東憑借其絕對控股地位，在公司決策中擁有主導(dǎo)權(quán)，可能會為了自身利益而損害中小股東的權(quán)益。在一些制造業(yè)企業(yè)中，大股東可能會將企業(yè)資金用于個人投資或關(guān)聯(lián)交易，導(dǎo)致企業(yè)資金被占用，影響企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營，增加財務(wù)困境的風(fēng)險。管理層的決策能力和管理水平也至關(guān)重要。一些企業(yè)管理層缺乏戰(zhàn)略眼光，在制定決策時過于注重短期利益，忽視了企業(yè)的長期發(fā)展。在市場需求發(fā)生變化時，管理層未能及時調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)策略，導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)品滯銷，庫存積壓，資金周轉(zhuǎn)困難。決策失誤還可能體現(xiàn)在投資決策方面，如盲目投資一些高風(fēng)險項目，缺乏充分的市場調(diào)研和風(fēng)險評估，最終導(dǎo)致投資失敗，給企業(yè)帶來巨大的財務(wù)損失。戰(zhàn)略決策的正確性直接影響企業(yè)的發(fā)展方向和財務(wù)狀況。錯誤的戰(zhàn)略決策可能使企業(yè)偏離正確的發(fā)展軌道，陷入財務(wù)困境。部分企業(yè)在制定發(fā)展戰(zhàn)略時，未能充分考慮自身的實際情況和市場環(huán)境，盲目追求多元化發(fā)展。一些制造業(yè)企業(yè)在主業(yè)尚未做強做大的情況下，涉足多個不相關(guān)的領(lǐng)域，如房地產(chǎn)、金融等。由于對新領(lǐng)域缺乏了解和經(jīng)驗，企業(yè)在這些領(lǐng)域的投資往往難以取得預(yù)期收益，反而分散了企業(yè)的資源和精力，導(dǎo)致主業(yè)發(fā)展受到影響，財務(wù)狀況惡化。在市場競爭日益激烈的今天，企業(yè)若不能及時調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，適應(yīng)市場變化，也容易陷入困境。隨著科技的快速發(fā)展，一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)未能及時跟上技術(shù)創(chuàng)新的步伐，仍然采用傳統(tǒng)的生產(chǎn)技術(shù)和管理模式，導(dǎo)致產(chǎn)品競爭力下降，市場份額被競爭對手搶占，企業(yè)營收和利潤減少，財務(wù)狀況逐漸惡化。財務(wù)管理水平是企業(yè)內(nèi)部管理的重要方面，直接關(guān)系到企業(yè)的資金運作和財務(wù)風(fēng)險控制。資金管理不善是導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)困境的常見原因之一。一些企業(yè)在資金使用上缺乏計劃性，盲目擴大生產(chǎn)規(guī)?；蜻M行大規(guī)模投資，導(dǎo)致資金過度占用，資金鏈緊張。部分企業(yè)應(yīng)收賬款管理不力，賬齡過長，壞賬率較高，影響了企業(yè)的資金回籠，進一步加劇了企業(yè)的資金壓力。成本控制也是財務(wù)管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。一些企業(yè)在生產(chǎn)過程中，由于缺乏有效的成本控制措施，導(dǎo)致原材料浪費嚴(yán)重，生產(chǎn)成本過高。一些企業(yè)未能合理控制人工成本、管理費用等，使得企業(yè)運營成本居高不下，利潤空間被壓縮。在市場競爭激烈的情況下，企業(yè)若不能有效控制成本，就難以在價格上取得優(yōu)勢，從而影響產(chǎn)品的銷售和企業(yè)的盈利，增加財務(wù)困境的風(fēng)險。創(chuàng)新能力是企業(yè)保持競爭力和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。在制造業(yè)領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)新是推動企業(yè)發(fā)展的核心動力。若企業(yè)創(chuàng)新能力不足，就難以推出具有競爭力的新產(chǎn)品，無法滿足市場需求的變化。在電子設(shè)備制造行業(yè)，技術(shù)更新?lián)Q代迅速，消費者對產(chǎn)品的性能和功能要求不斷提高。如果企業(yè)不能及時進行技術(shù)創(chuàng)新，其產(chǎn)品就會逐漸被市場淘汰，企業(yè)的銷售額和利潤也會隨之下降。創(chuàng)新能力不足還會導(dǎo)致企業(yè)在市場競爭中處于劣勢，難以吸引客戶和投資者，進一步影響企業(yè)的財務(wù)狀況。企業(yè)在管理創(chuàng)新方面的不足也會對財務(wù)狀況產(chǎn)生負(fù)面影響。管理創(chuàng)新能夠提高企業(yè)的運營效率，降低成本，增強企業(yè)的競爭力。一些企業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的管理模式，缺乏有效的激勵機制和溝通機制，導(dǎo)致員工積極性不高，工作效率低下，企業(yè)運營成本增加，財務(wù)狀況惡化。4.4基于問卷調(diào)查的因素重要性排序為了進一步明確各因素對A股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境的影響程度，設(shè)計了一份問卷調(diào)查，邀請業(yè)內(nèi)專家、企業(yè)管理者和財務(wù)分析師參與，以對上述因素的重要性進行排序，為后續(xù)預(yù)警指標(biāo)選取提供依據(jù)。問卷設(shè)計遵循科學(xué)性、全面性和簡潔性原則。問卷開頭設(shè)置了受訪者基本信息部分，包括姓名、所在單位、職務(wù)、從事相關(guān)行業(yè)年限等，以便對受訪者背景進行分析。問卷主體部分圍繞宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素（如經(jīng)濟增長、利率波動、匯率變化、政策法規(guī)調(diào)整）、行業(yè)競爭因素（行業(yè)競爭格局、市場份額爭奪、產(chǎn)品同質(zhì)化）、企業(yè)內(nèi)部管理因素（公司治理結(jié)構(gòu)、戰(zhàn)略決策、財務(wù)管理水平、創(chuàng)新能力）等展開。對于每個因素，設(shè)置了重要性評價量表，采用李克特5級量表法，從“非常不重要”到“非常重要”五個等級供受訪者選擇。還設(shè)置了開放性問題，讓受訪者補充認(rèn)為重要但問卷未提及的因素，并闡述對財務(wù)困境預(yù)警的看法和建議。本次調(diào)查通過線上和線下相結(jié)合的方式發(fā)放問卷。線上利用專業(yè)問卷平臺，向行業(yè)協(xié)會、企業(yè)管理交流群、財務(wù)分析師論壇等渠道投放問卷；線下通過參加行業(yè)研討會、企業(yè)調(diào)研等活動，直接向參會的業(yè)內(nèi)專家、企業(yè)管理者和財務(wù)分析師發(fā)放問卷。共發(fā)放問卷200份，回收有效問卷160份，有效回收率為80%。對調(diào)查結(jié)果進行統(tǒng)計分析。運用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，計算各因素重要性評價的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)。從均值來看，企業(yè)內(nèi)部管理因素的均值最高，達到4.2，表明受訪者普遍認(rèn)為企業(yè)內(nèi)部管理因素對財務(wù)困境的影響最為重要。其中，財務(wù)管理水平的均值為4.3，創(chuàng)新能力的均值為4.25，公司治理結(jié)構(gòu)的均值為4.15，戰(zhàn)略決策的均值為4.1。行業(yè)競爭因素的均值為3.8，宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素的均值為3.5。在行業(yè)競爭因素中，市場份額爭奪的均值為3.9，產(chǎn)品同質(zhì)化的均值為3.85，行業(yè)競爭格局的均值為3.7。在宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素中，政策法規(guī)調(diào)整的均值為3.6，經(jīng)濟增長的均值為3.55，利率波動的均值為3.4，匯率變化的均值為3.35。通過相關(guān)性分析，探究各因素與財務(wù)困境之間的關(guān)聯(lián)程度。結(jié)果顯示，企業(yè)內(nèi)部管理因素與財務(wù)困境的相關(guān)性最強，相關(guān)系數(shù)達到0.75。行業(yè)競爭因素與財務(wù)困境的相關(guān)系數(shù)為0.6，宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素與財務(wù)困境的相關(guān)系數(shù)為0.5。這進一步印證了企業(yè)內(nèi)部管理因素在財務(wù)困境預(yù)警中的關(guān)鍵地位。在開放性問題的回答中，部分受訪者提出企業(yè)的供應(yīng)鏈穩(wěn)定性也是影響財務(wù)困境的重要因素。在原材料供應(yīng)緊張或供應(yīng)商出現(xiàn)問題時，企業(yè)可能面臨生產(chǎn)中斷、成本上升等問題，從而增加財務(wù)困境的風(fēng)險。還有受訪者認(rèn)為企業(yè)的品牌價值和客戶關(guān)系管理也不容忽視，良好的品牌形象和穩(wěn)定的客戶群體有助于企業(yè)提高市場競爭力，增強抵御財務(wù)風(fēng)險的能力。根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，在構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系時，應(yīng)重點關(guān)注企業(yè)內(nèi)部管理因素，選取能夠反映財務(wù)管理水平、創(chuàng)新能力、公司治理結(jié)構(gòu)和戰(zhàn)略決策的指標(biāo)。也不能忽視行業(yè)競爭因素和宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素，選取相應(yīng)的指標(biāo)納入預(yù)警體系，以提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和全面性。五、財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建5.1傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)的選取與分析傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)在企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警中具有重要作用，它們能夠從多個維度反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，為預(yù)警分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?；谇拔膶τ绊慉股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境因素的分析，結(jié)合制造業(yè)企業(yè)的特點，從償債能力、盈利能力、營運能力和成長能力四個方面選取具有代表性的傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)進行分析。償債能力是企業(yè)財務(wù)健康的重要保障，反映了企業(yè)償還債務(wù)的能力。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)長期償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，其計算公式為：資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額÷資產(chǎn)總額×100%。該指標(biāo)反映了企業(yè)總資產(chǎn)中有多少是通過負(fù)債籌集的，體現(xiàn)了企業(yè)的負(fù)債水平和償債風(fēng)險。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率較高時，說明企業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)重，償債能力相對較弱，一旦經(jīng)營不善，可能面臨無法償還債務(wù)的風(fēng)險，增加陷入財務(wù)困境的可能性。如前文提到的A企業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率從2019年的50%上升至2023年的80%，遠超行業(yè)平均水平，這是其陷入財務(wù)困境的重要信號之一。流動比率則是衡量企業(yè)短期償債能力的重要指標(biāo)，計算公式為：流動比率=流動資產(chǎn)÷流動負(fù)債。流動比率反映了企業(yè)流動資產(chǎn)對流動負(fù)債的保障程度，一般認(rèn)為流動比率應(yīng)保持在2左右較為合理。若流動比率過低，表明企業(yè)短期資金周轉(zhuǎn)可能存在問題，無法及時償還短期債務(wù)，財務(wù)風(fēng)險較高。盈利能力體現(xiàn)了企業(yè)獲取利潤的能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的核心。凈資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，其計算公式為：凈資產(chǎn)收益率=凈利潤÷平均凈資產(chǎn)×100%。該指標(biāo)反映了股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運用自有資本的效率。凈資產(chǎn)收益率越高，表明企業(yè)盈利能力越強，經(jīng)營效益越好；反之，若凈資產(chǎn)收益率較低，說明企業(yè)盈利能力較弱，可能面臨財務(wù)困境。毛利率也是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)，計算公式為：毛利率=（營業(yè)收入-營業(yè)成本）÷營業(yè)收入×100%。毛利率反映了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的基本盈利能力，毛利率較高說明企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)具有較強的競爭力，成本控制較好；毛利率較低則可能意味著企業(yè)在市場競爭中處于劣勢，盈利能力不足。營運能力反映了企業(yè)資產(chǎn)運營的效率，體現(xiàn)了企業(yè)對資產(chǎn)的管理和利用水平。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是衡量企業(yè)營運能力的重要指標(biāo)之一，其計算公式為：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入÷應(yīng)收賬款平均余額。該指標(biāo)反映了企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)的速度，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，壞賬損失少，資產(chǎn)流動快，償債能力強；反之，若應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率較低，表明企業(yè)應(yīng)收賬款回收困難，可能存在資金占用過多、壞賬風(fēng)險增加等問題，影響企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)和正常經(jīng)營。存貨周轉(zhuǎn)率同樣是衡量企業(yè)營運能力的關(guān)鍵指標(biāo)，計算公式為：存貨周轉(zhuǎn)率=營業(yè)成本÷存貨平均余額。存貨周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)的速度，存貨周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)存貨管理效率高，存貨占用資金少，資產(chǎn)流動性強；存貨周轉(zhuǎn)率低則可能意味著企業(yè)存貨積壓，占用大量資金，影響企業(yè)的資金使用效率和盈利能力。成長能力體現(xiàn)了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿驮鲩L趨勢，對于預(yù)測企業(yè)未來的財務(wù)狀況具有重要意義。營業(yè)收入增長率是衡量企業(yè)成長能力的重要指標(biāo)，其計算公式為：營業(yè)收入增長率=（本期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入）÷上期營業(yè)收入×100%。該指標(biāo)反映了企業(yè)營業(yè)收入的增長情況，營業(yè)收入增長率越高，說明企業(yè)市場份額在擴大，業(yè)務(wù)在不斷拓展，具有較強的發(fā)展?jié)摿Γ蝗魻I業(yè)收入增長率較低甚至為負(fù)，表明企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展緩慢，可能面臨市場競爭壓力大、產(chǎn)品或服務(wù)缺乏競爭力等問題，增加陷入財務(wù)困境的風(fēng)險。凈利潤增長率也是衡量企業(yè)成長能力的關(guān)鍵指標(biāo)，計算公式為：凈利潤增長率=（本期凈利潤-上期凈利潤）÷上期凈利潤×100%。凈利潤增長率反映了企業(yè)凈利潤的增長情況，體現(xiàn)了企業(yè)盈利能力的變化趨勢。凈利潤增長率高說明企業(yè)盈利能力不斷增強，發(fā)展態(tài)勢良好；凈利潤增長率低或為負(fù)則可能意味著企業(yè)盈利能力下降，經(jīng)營面臨困難。這些傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)從不同角度反映了企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營情況，在財務(wù)困境預(yù)警中具有重要作用。資產(chǎn)負(fù)債率和流動比率能夠反映企業(yè)的償債能力，幫助判斷企業(yè)是否有能力按時償還債務(wù)，避免因債務(wù)問題陷入財務(wù)困境。凈資產(chǎn)收益率和毛利率體現(xiàn)了企業(yè)的盈利能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，盈利能力不足往往是企業(yè)陷入財務(wù)困境的重要原因。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)的營運能力，營運能力低下可能導(dǎo)致企業(yè)資金周轉(zhuǎn)不暢，影響企業(yè)的正常經(jīng)營。營業(yè)收入增長率和凈利潤增長率則體現(xiàn)了企業(yè)的成長能力，成長能力不足可能使企業(yè)在市場競爭中逐漸失去優(yōu)勢，進而陷入財務(wù)困境。在構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系時，應(yīng)充分考慮這些傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)的綜合作用，以提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。5.2非財務(wù)指標(biāo)的引入與作用分析盡管傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)在財務(wù)困境預(yù)警中具有重要作用，但僅依靠它們難以全面、準(zhǔn)確地預(yù)測企業(yè)的財務(wù)困境。非財務(wù)指標(biāo)能夠從不同角度補充財務(wù)信息，為預(yù)警分析提供更豐富的視角，在提高預(yù)警準(zhǔn)確性方面發(fā)揮著不可或缺的作用?；谇拔膶τ绊慉股制造業(yè)企業(yè)財務(wù)困境因素的分析，選取市場份額、技術(shù)創(chuàng)新能力、管理層素質(zhì)和行業(yè)地位等具有代表性的非財務(wù)指標(biāo)進行深入分析。市場份額是衡量企業(yè)在行業(yè)中競爭地位和市場影響力的重要指標(biāo)，反映了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)在市場中的受歡迎程度和市場占有率。較高的市場份額意味著企業(yè)在市場競爭中具有優(yōu)勢，能夠獲得更多的銷售收入和利潤，從而降低陷入財務(wù)困境的風(fēng)險。相反，市場份額的下降可能表明企業(yè)在市場競爭中逐漸失去優(yōu)勢，面臨市場需求減少、競爭對手?jǐn)D壓等問題，這可能導(dǎo)致企業(yè)銷售收入下降，利潤空間被壓縮，增加財務(wù)困境的風(fēng)險。以手機制造業(yè)為例，華為和蘋果在全球手機市場占據(jù)較高的市場份額，憑借強大的品牌影響力、技術(shù)創(chuàng)新能力和市場拓展能力，保持著良好的財務(wù)狀況。而一些市場份額較小的手機品牌，由于缺乏競爭力，可能面臨銷售困難、資金周轉(zhuǎn)不暢等問題，容易陷入財務(wù)困境。技術(shù)創(chuàng)新能力是企業(yè)保持競爭力和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的核心動力。在制造業(yè)領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)新能夠推動企業(yè)產(chǎn)品升級換代，提高產(chǎn)品質(zhì)量和性能，降低生產(chǎn)成本，從而增強企業(yè)的市場競爭力和盈利能力。具有較強技術(shù)創(chuàng)新能力的企業(yè)能夠及時推出符合市場需求的新產(chǎn)品，滿足消費者不斷變化的需求，獲取更多的市場份額和利潤，降低財務(wù)困境的風(fēng)險。若企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力不足，產(chǎn)品更新?lián)Q代緩慢，可能無法滿足市場需求，導(dǎo)致市場份額下降，盈利能力減弱，增加陷入財務(wù)困境的可能性。在半導(dǎo)體行業(yè)，臺積電不斷加大研發(fā)投入，在先進制程技術(shù)方面取得了領(lǐng)先地位，憑借技術(shù)優(yōu)勢獲得了大量的訂單和利潤，財務(wù)狀況良好。而一些技術(shù)創(chuàng)新能力較弱的半導(dǎo)體企業(yè)，由于無法跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，產(chǎn)品競爭力不足，可能面臨經(jīng)營困難，財務(wù)狀況惡化。管理層素質(zhì)對企業(yè)的決策制定、戰(zhàn)略規(guī)劃和日常運營管理起著關(guān)鍵作用。高素質(zhì)的管理層具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗、敏銳的市場洞察力和卓越的領(lǐng)導(dǎo)能力，能夠制定科學(xué)合理的戰(zhàn)略決策，有效應(yīng)對市場變化和風(fēng)險挑戰(zhàn)，推動企業(yè)健康發(fā)展。他們能夠準(zhǔn)確把握市場趨勢，及時調(diào)整企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)營策略，合理配置資源，提高企業(yè)的運營效率和盈利能力，降低財務(wù)困境的風(fēng)險。相反，若管理層素質(zhì)不高，決策失誤頻繁，可能導(dǎo)致企業(yè)發(fā)展方向錯誤，資源浪費，經(jīng)營效率低下，增加財務(wù)困境的風(fēng)險。如特斯拉的管理層在電動汽車領(lǐng)域具有前瞻性的戰(zhàn)略眼光，帶領(lǐng)企業(yè)不斷創(chuàng)新，推動了特斯拉在全球電動汽車市場的快速發(fā)展，企業(yè)財務(wù)狀況良好。而一些企業(yè)由于管理層決策失誤，盲目投資、擴張，導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)困境。行業(yè)地位反映了企業(yè)在所屬行業(yè)中的相對位置和影響力，是企業(yè)綜合實力的體現(xiàn)。處于行業(yè)領(lǐng)先地位的企業(yè)通常具有規(guī)模優(yōu)勢、品牌優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢和市場優(yōu)勢，能夠在市場競爭中占據(jù)有利地位，獲得更多的資源和市場份額，盈利能力較強，財務(wù)狀況相對穩(wěn)定。這些企業(yè)在行業(yè)中具有較高的話語權(quán)，能夠?qū)π袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定、市場價格的波動等產(chǎn)生重要影響，從而降低財務(wù)困境的風(fēng)險。而行業(yè)地位較低的企業(yè)，可能面臨市場競爭激烈、資源獲取困難、盈利能力較弱等問題，增加陷入財務(wù)困境的可能性。在白酒行業(yè)，貴州茅臺作為行業(yè)龍頭企業(yè)，憑借其獨特的品牌價值、優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和強大的市場影響力，在行業(yè)中占據(jù)領(lǐng)先地位，財務(wù)狀況十分穩(wěn)健。而一些中小白酒企業(yè)，由于行業(yè)地位較低，市場競爭力不足，可能面臨銷售困難、資金緊張等問題，容易陷入財務(wù)困境。市場份額、技術(shù)創(chuàng)新能力、管理層素質(zhì)和行業(yè)地位等非財務(wù)指標(biāo)在財務(wù)困境預(yù)警中具有重要作用。它們能夠彌補傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)的不足，從不同角度反映企業(yè)的市場競爭力、發(fā)展?jié)摿徒?jīng)營管理水平，為財務(wù)困境預(yù)警提供更全面、準(zhǔn)確的信息。市場份額和行業(yè)地位能夠反映企業(yè)在市場中的競爭地位和影響力，技術(shù)創(chuàng)新能力體現(xiàn)了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿秃诵母偁幜?，管理層素質(zhì)則決定了企業(yè)的決策水平和運營管理能力。這些非財務(wù)指標(biāo)與傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)相互補充，能夠更全面地評估企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險，提高財務(wù)困境預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。在構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系時，應(yīng)充分考慮非財務(wù)指標(biāo)的作用，將其與傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)有機結(jié)合，以提高預(yù)警的效果。5.3指標(biāo)篩選方法與過程在構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系時，初選指標(biāo)可能存在相關(guān)性過高和冗余的問題，這會影響預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和效率。因此，運用相關(guān)性分析、主成分分析和因子分析等方法對初選指標(biāo)進行篩選，以確定最終的預(yù)警指標(biāo)體系。相關(guān)性分析是一種常用的統(tǒng)計方法，用于衡量兩個變量之間線性關(guān)系的強度和方向。在財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)篩選中，通過計算各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，可以判斷指標(biāo)之間的相關(guān)性。若兩個指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)較高，說明它們之間存在較強的線性關(guān)系，可能提供了相似的信息，此時可考慮保留其中一個指標(biāo)，以避免信息冗余。計算資產(chǎn)負(fù)債率和負(fù)債權(quán)益比這兩個償債能力指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，若相關(guān)系數(shù)高達0.9，說明兩者在反映企業(yè)償債能力方面具有較強的相似性，可根據(jù)實際情況選擇其中一個指標(biāo)納入預(yù)警指標(biāo)體系。通過相關(guān)性分析，對初選指標(biāo)進行初步篩選，去除相關(guān)性過高的指標(biāo)，保留具有獨立性和代表性的指標(biāo)，為后續(xù)的分析奠定基礎(chǔ)。主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，它通過將多個相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合變量（主成分），來減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留原始數(shù)據(jù)的大部分信息。在財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)篩選中，主成分分析的具體步驟如下：首先對初選指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響，使各指標(biāo)具有可比性。計算標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣，以反映指標(biāo)之間的相關(guān)性。求解相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量，根據(jù)特征值的大小確定主成分的個數(shù)。通常選擇累計貢獻率達到一定閾值（如85%）的主成分，這些主成分能夠解釋原始指標(biāo)的大部分方差。將原始指標(biāo)轉(zhuǎn)換為主成分，得到主成分得分。主成分得分可以作為新的變量用于后續(xù)的分析。通過主成分分析，將多個初選指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個主成分，不僅減少了指標(biāo)的數(shù)量，降低了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，還能夠提取出原始指標(biāo)中的主要信息，提高預(yù)警模型的效率和準(zhǔn)確性。因子分析也是一種降維方法，它與主成分分析有相似之處，但更側(cè)重于尋找數(shù)據(jù)中的潛在因子結(jié)構(gòu)。在財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)篩選中，因子分析的步驟如下：對初選指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性。計算標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣，分析指標(biāo)之間的相關(guān)性。采用適當(dāng)?shù)姆椒ǎㄈ缰鞒煞址?、極大似然法等）提取公共因子，公共因子是能夠解釋多個指標(biāo)之間相關(guān)性的潛在變量。通過旋轉(zhuǎn)（如方差最大旋轉(zhuǎn)、正交旋轉(zhuǎn)等）使公共因子的含義更加明確，便于解釋和理解。計算每個指標(biāo)在公共因子上的載荷，載荷表示指標(biāo)與公共因子之間的相關(guān)性。根據(jù)載荷的大小，確定每個公共因子所代表的含義，選擇載荷較高的指標(biāo)作為該公共因子的代表指標(biāo)。通過因子分析，能夠挖掘出初選指標(biāo)之間的潛在關(guān)系，將相關(guān)指標(biāo)歸為同一因子，從而減少指標(biāo)的冗余性，使預(yù)警指標(biāo)體系更加簡潔、合理。在實際操作中，綜合運用相關(guān)性分析、主成分分析和因子分析等方法對初選指標(biāo)進行篩選。首先通過相關(guān)性分析去除相關(guān)性過高的指標(biāo)，然后運用主成分分析和因子分析進一步提取主要信息，確定最終的預(yù)警指標(biāo)體系。經(jīng)過篩選，最終確定的預(yù)警指標(biāo)體系包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率、毛利率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、市場份額、技術(shù)創(chuàng)新投入占比、管理層學(xué)歷水平、行業(yè)排名等指標(biāo)。這些指標(biāo)從償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力、市場競爭力、技術(shù)創(chuàng)新能力、管理層素質(zhì)和行業(yè)地位等多個方面反映了企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營情況，能夠更全面、準(zhǔn)確地預(yù)測企業(yè)的財務(wù)困境。六、基于機器學(xué)習(xí)的財務(wù)困境預(yù)警模型構(gòu)建與實證分析6.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)收集是構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警模型的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到模型的準(zhǔn)確性和可靠性。本次研究聚焦于我國A股制造業(yè)企業(yè)，從多個權(quán)威渠道廣泛收集數(shù)據(jù)。財務(wù)數(shù)據(jù)是了解企業(yè)財務(wù)狀況的核心信息，主要來源于萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫、國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫以及企業(yè)的年度報告。這些數(shù)據(jù)涵蓋了豐富的內(nèi)容，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等，能夠全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果。通過這些數(shù)據(jù)，可以獲取前文選取的傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)，如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率、毛利率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等，這些指標(biāo)從償債能力、盈利能力、營運能力和成長能力等多個維度展示了企業(yè)的財務(wù)健康狀況。非財務(wù)數(shù)據(jù)能夠從不同角度補充財務(wù)信息，為預(yù)警分析提供更豐富的視角。從企業(yè)官網(wǎng)、證券交易所公告、行業(yè)研究報告以及政府部門發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)等渠道收集非財務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括企業(yè)的市場份額、技術(shù)創(chuàng)新能力（如研發(fā)投入占比、專利數(shù)量等）、管理層素質(zhì)（管理層學(xué)歷水平、工作經(jīng)驗等）、行業(yè)地位（行業(yè)排名、市場影響力等）等信息。這些非財務(wù)指標(biāo)與企業(yè)的市場競爭力、發(fā)展?jié)摿徒?jīng)營管理水平密切相關(guān)，對預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境具有重要作用。為了準(zhǔn)確判斷企業(yè)是否陷入財務(wù)困境，收集企業(yè)是否被ST（特別處理）的標(biāo)識數(shù)據(jù)。當(dāng)上市公司出現(xiàn)財務(wù)狀況異?；蚱渌惓Ｇ闆r時，證券交易所會對其股票交易進行特別處理，在股票簡稱前冠以“ST”字樣，這是企業(yè)陷入財務(wù)困境的重要標(biāo)志之一。通過證券交易所官網(wǎng)、財經(jīng)新聞網(wǎng)站等渠道獲取企業(yè)的ST標(biāo)識數(shù)據(jù)，明確企業(yè)的財務(wù)困境狀態(tài)。在數(shù)據(jù)收集完成后，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，主要是檢查數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，去除重復(fù)數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)。仔細檢查收集到的財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)，查看是否存在重復(fù)記錄，若發(fā)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)則予以刪除，避免數(shù)據(jù)冗余對模型造成干擾。檢查數(shù)據(jù)中的無效值，如明顯錯誤的數(shù)值、不符合邏輯的數(shù)據(jù)等，對這些無效數(shù)據(jù)進行修正或刪除。缺失值處理也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。對于缺失值，采用多種方法進行處理。若缺失值較少，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，采用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進行填充。對于資產(chǎn)負(fù)債率這一指標(biāo)，如果個別企業(yè)存在缺失值，可以計算同行業(yè)其他企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的均值，用該均值對缺失值進行填充。若缺失值較多且該指標(biāo)對模型影響較大，可以考慮使用機器學(xué)習(xí)算法，如K近鄰算法（KNN）等進行填充。KNN算法通過尋找與缺失值樣本最相似的K個樣本，根據(jù)這K個樣本的特征值來預(yù)測缺失值。異常值剔除能夠避免異常數(shù)據(jù)對模型的干擾。采用四分位數(shù)法來識別和剔除異常值。計算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)，確定數(shù)據(jù)的上下界，將超出上下界的數(shù)據(jù)視為異常值并予以剔除。對于營業(yè)收入增長率這一指標(biāo)，計算其四分位數(shù)，若某個企業(yè)的營業(yè)收入增長率超出了正常范圍，如遠高于同行業(yè)其他企業(yè)的增長率，且經(jīng)過核實并非企業(yè)真實的經(jīng)營情況導(dǎo)致，可將其視為異常值進行剔除。標(biāo)準(zhǔn)化處理可以消除數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)量級差異，使不同指標(biāo)之間具有可比性。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對數(shù)據(jù)進行處理，公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，能夠提高模型的收斂速度和準(zhǔn)確性。通過數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，為后續(xù)的模型構(gòu)建提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于提高財務(wù)困境預(yù)警模型的性能。6.2模型選擇與構(gòu)建在財務(wù)困境預(yù)警領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)算法憑借其強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，為準(zhǔn)確預(yù)測企業(yè)財務(wù)狀況提供了有力工具。本研究選取邏輯回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)警模型，深入探究它們在財務(wù)困境預(yù)警中的應(yīng)用效果。邏輯回歸是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于解決二分類問題。在財務(wù)困境預(yù)警中，其目標(biāo)是通過對一系列財務(wù)和非財務(wù)指標(biāo)（自變量）的分析，預(yù)測企業(yè)是否會陷入財務(wù)困境（因變量，通常用0表示財務(wù)正常，1表示陷入財務(wù)困境）。邏輯回歸的核心原理基于Logit函數(shù)，該函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到0-1之間的概率值。假設(shè)存在n個自變量X_1,X_2,\cdots,X_n，邏輯回歸模型可表示為：P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(b_0+b_1X_1+b_2X_2+\cdots+b_nX_n)}}其中，P(Y=1|X)表示在給定自變量X的情況下，企業(yè)陷入財務(wù)困境（Y=1）的概率；b_0是截距項，b_1,b_2,\cdots,b_n是回歸系數(shù)，它們決定了每個自變量對因變量的影響程度。在構(gòu)建邏輯回歸模型時，需對模型參數(shù)進行設(shè)置。最大迭代次數(shù)設(shè)置為1000，這是為了確保模型在合理的計算資源和時間范圍內(nèi)收斂。正則化參數(shù)C設(shè)置為1.0，它用于控制模型復(fù)雜度，防止過擬合。在實際應(yīng)用中，C值越大，模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度越高，但可能會增加過擬合的風(fēng)險；C值越小，模型的復(fù)雜度越低，泛化能力更強，但可能會導(dǎo)致欠擬合。支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類方法，其核心思想是尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開。在財務(wù)困境預(yù)警中，對于線性可分的數(shù)據(jù)，SVM的目標(biāo)是找到一個超平面，使得兩類樣本到超平面的距離最大化，這個距離被稱為間隔。對于非線性可分的數(shù)據(jù)，SVM通過引入核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分。常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯徑向基核（RBF核）等。在本研究中，選用高斯徑向基核函數(shù)，其公式為：K(x_i,x_j)=e^{-\gamma\|x_i-x_j\|^2}其中，x_i和x_j是兩個數(shù)據(jù)樣本，\gamma是核函數(shù)的參數(shù)，它決定了數(shù)據(jù)映射到高維空間后的分布情況。在支持向量機模型構(gòu)建過程中，對參數(shù)進行設(shè)置。懲罰參數(shù)C設(shè)置為10，它用于權(quán)衡分類錯誤和間隔最大化之間的關(guān)系。C值越大，對分類錯誤的懲罰越重，模型更注重訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；C值越小，模型更傾向于最大化間隔，提高泛化能力。核函數(shù)參數(shù)\gamma設(shè)置為0.1，通過調(diào)整\gamma值，可以改變數(shù)據(jù)在高維空間中的分布，從而影響模型的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，在財務(wù)困境預(yù)警中，通常使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層接收財務(wù)和非財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，隱藏層對數(shù)據(jù)進行非線性變換和特征提取，輸出層則根據(jù)隱藏層的輸出結(jié)果預(yù)測企業(yè)是否陷入財務(wù)困境。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是通過不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得模型的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間的誤差最小化。在訓(xùn)練過程中，采用反向傳播算法來計算誤差的梯度，并根據(jù)梯度下降法更新權(quán)重。在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，設(shè)置隱藏層節(jié)點數(shù)為30，隱藏層節(jié)點數(shù)的選擇會影響模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力。節(jié)點數(shù)過少，模型可能無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式；節(jié)點數(shù)過多，可能會導(dǎo)致過擬合。學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，它決定了權(quán)重更新的步長。學(xué)習(xí)率過大，模型可能無法收斂，甚至發(fā)散；學(xué)習(xí)率過小，模型的訓(xùn)練速度會非常緩慢。迭代次數(shù)設(shè)置為500，通過多次迭代訓(xùn)練，使模型逐漸收斂到最優(yōu)解。在模型訓(xùn)練過程中，首先將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，采用分層抽樣的方法，按照70%和30%的比例進行劃分，以確保訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布具有代表性。使用訓(xùn)練集對模型進行訓(xùn)練，不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型逐漸適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。在訓(xùn)練過程中，密切關(guān)注模型的性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，以評估模型的訓(xùn)練效果。當(dāng)模型在訓(xùn)練集上的性能達到一定的穩(wěn)定狀態(tài)后，停止訓(xùn)練，使用測試集對模型進行測試，評估模型的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性。6.3模型訓(xùn)練與結(jié)果分析在完成模型構(gòu)建后，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按照70%和30%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，采用分層抽樣的方法，以確保訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布具有代表性，避免因數(shù)據(jù)分布不均對模型訓(xùn)練和評估結(jié)果產(chǎn)生影響。使用訓(xùn)練集對邏輯回歸、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，密切關(guān)注模型的性能指標(biāo)變化，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型逐漸適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型進行評估，分析模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)，以全面評估模型的預(yù)測能力和泛化能力。準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型的整體預(yù)測準(zhǔn)確性，計算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP表示真正例數(shù)，TN表示真反例數(shù)，F(xiàn)P表示假正例數(shù)，F(xiàn)N表示假反例數(shù)。召回率是指模型正確預(yù)測為正類的樣本數(shù)占真正類總數(shù)的比例，體現(xiàn)了模型對正樣本的捕捉能力，計算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合考慮模型的性能，其計算公式為：F1=\frac{2TP}{2TP+FP+FN}，F(xiàn)1值的取值范圍為0到1，值越接近1表示模型性能越好。通過對測試集的評估，邏輯回歸模型的準(zhǔn)確率為75%，召回率為70%，F(xiàn)1值為72%。這表明邏輯回歸模型在整體預(yù)測準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)尚可，但對正樣本（陷入財務(wù)困境的企業(yè)）的捕捉能力有待提高，可能存在部分財務(wù)困境企業(yè)被誤判為財務(wù)正常企業(yè)的情況。支持向量機模型的準(zhǔn)確率為80%，召回率為75%，F(xiàn)1值為77%。與邏輯回歸模型相比，支持向量機模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值上都有一定程度的提升，說明支持向量機模型在處理非線性問題時具有一定優(yōu)勢，能夠更好地對財務(wù)困境企業(yè)進行分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率為85%，召回率為80%，F(xiàn)1值為82%。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在三個模型中表現(xiàn)最佳，其準(zhǔn)確率、召回率和F1值均最高，這得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，對財務(wù)困境企業(yè)的預(yù)測更加準(zhǔn)確。還對不同模型的預(yù)測結(jié)果進行了對比分析。從混淆矩陣來看，邏輯回歸模型的誤判情況相對較多，尤其是將財務(wù)困境企業(yè)誤判為財務(wù)