基于集成学习的制造业上市公司融资风险预警定位研究

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十九大以来,我国明确提出“加快建设制造强国,加快发展先进制造业”的指导方针,旨在培育若干世界级先进制造业集群。国务院则发布了《中国制造2025》,作为开展制造强国战略的首个十年行动纲领。此后,各级政府齐头并进,改革财税政策,不断实现融资环境优化,帮助制造业在不同领域均达到历史最高水平。2020年首次国务院常务会议的首个议题就是确定促制造业稳增长的策略,鼓励采用差异化信贷政策,适当提高制造业中长期贷款额度,拓展其融资渠道,使得制造业能够更多地从股权投资和债券融资中获得资金。由此可见,制造业的平稳前进能够基础性支撑起我国宏观经济的健康运行。制造业上市公司是我国制造业企业的中坚力量和发展中心,其融资问题更是社会各界的关注焦点。然而制造业上市公司存在建设项目周期长、厂房及采购资金占比高与流动资金紧缺等行业特点,使得其在融资时面临贷款利率高及融资渠道狭窄等困难,以至其进一步发展倍受制约。与此同时,在2020年新冠疫情爆发的大背景下,整个制造业无疑受到了显著影响。受海外疫区国家供应链断裂的直接阻断和干扰的级联效应,全球制造业供应网络中断以及资本市场企业投资中长期放缓等功能性损伤使制造业短期内生产秩序难以维持。如何缓解宏观经济增速放缓与疫情突袭所带来的资金压力,如何摆脱愈加严峻的制造业上市公司融资困境,是当前亟待解决的重要课题。考虑到现有融资风险预警方法存在适用条件严格、过程透明性差及单分类器是否适用于经济新常态下的复杂环境等局限性,对制造业上市公司融资风险预警定位的研究需要采用新方法新思路。故本文引入集成学习方法,运用集成学习中最具代表性的强分类器——随机森林算法与XGBoost算法,并采用Stacking融合策略将两个强分类器进行融合,由此构建制造业上市公司融资风险预警定位体系。本文以风险管理理论为核心,将融资期限错配驱动要素与融资结构错配驱动要素作为融资风险驱动要素,通过对制造业上市公司融资风险驱动要素分析与警兆识别,并基于创新的风险管会计思想设计相应预警指标,运用集成学习对制造业上市公司融资风险进行预警,并据此构建预警指数以作为警度定位与矩阵定位的基础,对制造业上市公司防范融资风险并有效保障资金链稳固十分关键。本文主要内容包括:(1)设计制造业上市公司融资风险预警指标。本文首先分析制造业上市公司的发展现状和融资特征,并基于风险管理会计的思想选取融资风险预警指标,对预处理后的预警指标按照集成学习输出的指标相对重要性得分进行遴选,建立融资风险预警指标体系。(2)构建制造业上市公司融资风险预警模型。本文基于集成学习对预警模型进行参数调优与训练,基于表现最好的算法作为最终的融资风险预警模型。(3)定位制造业上市公司融资风险。首先利用集成学习输出的RVI得分合成制造业上市公司融资期限错配与结构错配风险预警指数,确定预警临界值后,将制造业上市公司的融资风险划分为四个警度,并以信号灯进行可视化显示,而后以预警指数为基础构建融资风险定位矩阵。(4)应用分析。本文以2008-2019年制造业上市公司作为研究对象,首先基于集成学习构建融资风险预警模型,然后构建预警指数进行融资风险定位,并在模型效果评价指标表现优异的基础上,利用集成学习对制造业上市公司未来三年的融资风险进行预测,最后设计相应的融资风险管控路径。本文基于集成学习对制造业上市公司融资风险预警定位的相关理论和模型方法展开研究,所设计的融资风险预警指标与模型、定位警度与定位矩阵能够较为准确地实时监控和预测制造业上市公司融资风险,并依据预警定位结果选择适宜的管控路径,具有一定的现实价值。本文尝试在以下两个方面进行创新:(1)将集成学习方法引入融资风险预警领域。不仅能够克服指标多重共线性、缺失等缺陷,更能显著提高预警效果;(2)运用矩阵定位法实现对制造业上市公司融资风险警度可视化显示与实时监控,准确定位企业融资风险水平。
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