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摘要：本文从分析和梳理三维财务风险的形成原因出发，沿着“三维财务风险→三维财务风险影响因素→三维财务风险识别指标库→企业财务困境单判别模型差异分析与择优→企业财务困境多判别模型动态组合→实证研究”的研究思路。根据三维财务风险识别指标，分析各类单判别模型的识别差异并择优选择判别准确率高的模型动态地组合为组合判别模型，采用动态组合判别模型对上市公司的财务困境进行最终分析和判别，以得到更加准确的判别结果。
关键词：财务困境 多判别模型 三维财务风险
全球经济一体化带来市场竞争的日益加剧，世界经济的周期性波动引发各种经济组织出现财务风险，产生财务困境，已成为一种不以人们意志为转移的客观经济规律。 企业财务困境进一步引起企业失败，由此而引发的破产风暴将造成国有资产的大量流失、社会财富的极大浪费和金融机构的信贷危机。 因此，对企业财务困境的有效预测和控制，将有助于国家适时调整经济政策，优化资源配置，防止社会动荡和金融危机。行之有效的财务困境预测将帮助企业提前发现问题，及时采取防范措施，降低财务风险。所以，建立科学有效的财务困境预测体系，可以帮助企业稳健发展和保证国民经济健康平稳运行，具有重要的理论意义和研究价值。
国内外学者从上世纪六十年代开始积极探寻有效的财务困境预测模型，从早期的单变量模型发展到后期的多变量模型，从统计模型到非统计智能模型，取得了一系列的研究成果，但迄今为止的研究基本上都是基于单判别模型的财务困境预测。然而，单判别模型在特定预测问题上的表现很大程度上取决于样本的模式特征，并且每种单判别模型都有其特定的不确定性，而多判别模型的组合则可以减少估计误差的方差，提高预测的总体性能，为减少单判别模型可能存在的片面性和不确定性，有必要通过一定的多判别模型组合机制来对企业财务困境进行组合预测，从而让财务困境预测的准确率提高、加强财务困境预警信号的稳定性和可靠性。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务常态渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业陷入财务困境的过程都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务破产。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
国外对财务困境预测的基础理论研究集中寻找原因和关键变量，解释和说明一部分企业走向困境和失败的原因，按其内容可分为以下五种类型：①系统信息理论方面的研究; ②宏观经济理论方面的研究;③产业组织理论方面的研究;④公司财务理论方面的研究; ⑤管理理论方面的研究。
国外有关财务困境的预测方法可以分为以下三类：计量经济方法方面的研究，包括多元判别分析、线性概率模型、多元积和时间序列方法和生存分析;简便的非参数方法方面，包括熵值法、递归分割法、K临近法、聚类分析、运用贝叶斯决策法则进行多阶段破产诊断等;人工智能方法方面，包括神经网络、遗传算法、数据挖掘方法和支持向量机方法。国外还有部分学者采用分析技术的方法将其分为统计类和非统计类两种，其中，统计类的方法包括一元和多元线性判别法、生存分析法等;非统计方法包括模拟类预测方法、行为反映类分析法和案例分析法等。
企业财务困境理论研究。李秉成（2004）提出了财务困境三要素，将财务困境形成过程构建成为概略模型。他认为财务困境形成过程存在原因、征兆、特征三个基本要素。张友棠（2004）认为财务困境预警管理应该以阐述财务风险的原因、过程、规律的理论作为基础：外部环境如果发生变迁，可以采用周期波动理论、风险价值理论和企业预警理论加以解释;如果出现内部控制失控的情况，则应该选择内部控制理论、现代财务管理理论加以处理。彭韶兵和邢精平（2005）严格采用财务风险财务危机企业破产财务危机预警的理论方向，进一步分析财务风险与危机的形成机理，但这种方法具有局限性，对定性层面的因素缺乏深入探讨。
目前，国内对财务危机预测的研究还处在模仿國外研究的阶段，大多只是验证已有方法和模型在我国是否适用，并稍加改进。张玲、陈收和张昕（2005）认为ANN模型的短期预测效果比MDA模型的预测效果有优势，但优势并不明显。总而言之，多数国内学者的研究结论不相一致，甚至互相矛盾和冲突，证明目前国内学校大都没有找到更加有效的财务困境预测方法和模型。寻找原因，大致可以分为以下几点：（1）企业财务风险因素的研究维度系统性、科学性不足。已有的相关研究多从企业内部财务管理的角度出发来分析风险成因，如投资风险方面、筹资风险方面、资金运营风险方面、收益风险方面等。但在复杂的市场经济条件下，企业财务风险的形成与企业自身所处的外部环境、企业的利益关系人等别的客观因素也存在关系。因此，有必要以科学的理论为基础，分析财务风险的来源和影响因素，以更加科学、准确地进行预测。
企业财务困境预测模型研究多种多样，但国内现有的研究往往以单一模型的预测为主。无论是传统的多元参数判别模型，还是新兴的智能预测模型，现有研究大多只是随机选择其中的一种或者几种来对企业的财务困境进行预测。这样得到的研究结论过度依赖所选择的模型和应用的数据，造成的后果是结论不够稳定，其科学性也大打折扣。
在我国，企业财务困境预测模型的组合还处于刚刚起步的阶段。但是已经有少数学者将组合预测方法应用于管理学中，但对于企业财务困境预测模型的组合预测研究却涉及的比较少。因此，企业财务困境预测模型的组合建模将在完善企业财务困境预测的理论和方法体系方面发挥作用。
从而，依据波特“钻石模型”竞争力理论，以四个竞争力因素和两个变数的企业竞争力来源角度，映射企业财务风险的三维特性，即财务环境适应风险、财务资源配置风险、财务利益协调风险。在对企业三维财务风险理论进行系统地梳理和研究的基础上，探寻出财务风险的实质，为企业财务困境预测奠定理论基础。达到建立三维财务风险形成机理的分析模型的目的。具体思路如以下图1所示： 单判别模型在对企业困境的判别中通常会发生两类错误：第一种错误是将财务困境企业判别为财务正常企业，第二种错误是将财务正常企业判别为财务困境企业。这两种错误的出现导致了各种财务困境预测模型在对企业是否存在财务困境进行判别时，得到的判别结果往往有所冲突，因此其判别误判率就会偏高。现有的财务困境预测的判别模型包含参数统计模型和非参数模型两种，其中比较传统的是参数统计模型，包括：多元判别分析模型、logistic回归模型和PROBIT模型;而另一种偏传统，比较先进的非参数模型包括：神经网络模型、递归分割模型和案例推理模型、生存分析模型。实际上单个判别模型是无法达到100% 的正确率，就算是在企业的财务困境预测中也不会存在完美的判别模型。
通过单判别模型的判别差异和判别正确率的比较分析，我们得出结论，按照一定度量标准择优选择判别正确率高的若干单判别模型联合组成新的判别模型，然后再对企业财务风险状况进行判别，这样可以更加准确地预测企业是否出现财务困境。
通过择优选择出若干正确率高、误判率低的单判别模型分别构成组合判别模型的两个基本模块。 对各基本模块判别模型的判别结果，采用特定的组合机理加以集成，这样方便对企业的财务风险与困境状况进行全方位判别，从而达到最高的判别准确率。按照常识我们设定上市公司中的 ST公司为财务困境公司，以另外的非S公司为非财务困境公司，配对选择研究的样本公司，以其相关财务数据为基础，计算所选择样本公司的三维财务风险识别指标，同时作为财务困境预测的变量。
上述研究结果表明，基于三维财务风险因素的财务危机预警模型能够有效地识别我国创业板上市公司是否会发生财务危机。对政府管理决策部门而言，一方面能根据预测结果及时准确地评估上市公司发生财务危机的可能性，积极制定和实施相应的措施，从而避免对经济社会的平稳运行产生大的影响;另一方面对公司经营者来说，可审时度势，方面经营者及时调整经营战略，积极防范和化解风险与危机;而对投资者而言，不仅可以及时掌握上市公司的经营状况和盈利状况，进而调整投资策略，优化投资组合，起到减少相关投资损失的积极作用。
参考文献：
[1]李扬，李竟翔，马双鸽.不平衡数据的企业财务预警模型研究[J].数理统计与管理，2016（5）：893 ～ 906.
[2]R. K. Javadeva，R. Khemchandani，S. Chandra. Twin support vector machine for pattern classification[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2007（5）：905 ～ 910.
[3]王鹏，黄迅.基于Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究[J].统计研究，2018（2）：3 ～ 13.
[4]Geng R.，Bose I.，Chen X.. Prediction of financial distress：An empirical study of listed Chinese companies using data mining[J].European Journal of Operational Research，2015（1）：236 ～ 247.
[5]Chu Y.，Wang G.，Chen G.. A new random subspace method incorporating sentiment and textual information for financial distress prediction[J].Electronic Commerce Research & Applications，2018（29）：30 ～ 49.
基金項目：湖南省自然科学基金项目：企业财务困境预测的多判别模型动态组合建模研究——基于三维财务风险因素的应用研究（2018JJ3107）;2018年度湖南工学院科学研究项目大数据背景下企业财务危机预警改进与应用研究——以钢铁行业为例;2019 年普通高校教学改革研究项目湘教通〔2019〕291 号研究成果。
作者单位：湖南工学院经济与管理学院
关键词：财务困境 多判别模型 三维财务风险
全球经济一体化带来市场竞争的日益加剧，世界经济的周期性波动引发各种经济组织出现财务风险，产生财务困境，已成为一种不以人们意志为转移的客观经济规律。 企业财务困境进一步引起企业失败，由此而引发的破产风暴将造成国有资产的大量流失、社会财富的极大浪费和金融机构的信贷危机。 因此，对企业财务困境的有效预测和控制，将有助于国家适时调整经济政策，优化资源配置，防止社会动荡和金融危机。行之有效的财务困境预测将帮助企业提前发现问题，及时采取防范措施，降低财务风险。所以，建立科学有效的财务困境预测体系，可以帮助企业稳健发展和保证国民经济健康平稳运行，具有重要的理论意义和研究价值。
国内外学者从上世纪六十年代开始积极探寻有效的财务困境预测模型，从早期的单变量模型发展到后期的多变量模型，从统计模型到非统计智能模型，取得了一系列的研究成果，但迄今为止的研究基本上都是基于单判别模型的财务困境预测。然而，单判别模型在特定预测问题上的表现很大程度上取决于样本的模式特征，并且每种单判别模型都有其特定的不确定性，而多判别模型的组合则可以减少估计误差的方差，提高预测的总体性能，为减少单判别模型可能存在的片面性和不确定性，有必要通过一定的多判别模型组合机制来对企业财务困境进行组合预测，从而让财务困境预测的准确率提高、加强财务困境预警信号的稳定性和可靠性。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务常态渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业陷入财务困境的过程都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务破产。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
国外对财务困境预测的基础理论研究集中寻找原因和关键变量，解释和说明一部分企业走向困境和失败的原因，按其内容可分为以下五种类型：①系统信息理论方面的研究; ②宏观经济理论方面的研究;③产业组织理论方面的研究;④公司财务理论方面的研究; ⑤管理理论方面的研究。
国外有关财务困境的预测方法可以分为以下三类：计量经济方法方面的研究，包括多元判别分析、线性概率模型、多元积和时间序列方法和生存分析;简便的非参数方法方面，包括熵值法、递归分割法、K临近法、聚类分析、运用贝叶斯决策法则进行多阶段破产诊断等;人工智能方法方面，包括神经网络、遗传算法、数据挖掘方法和支持向量机方法。国外还有部分学者采用分析技术的方法将其分为统计类和非统计类两种，其中，统计类的方法包括一元和多元线性判别法、生存分析法等;非统计方法包括模拟类预测方法、行为反映类分析法和案例分析法等。
企业财务困境理论研究。李秉成（2004）提出了财务困境三要素，将财务困境形成过程构建成为概略模型。他认为财务困境形成过程存在原因、征兆、特征三个基本要素。张友棠（2004）认为财务困境预警管理应该以阐述财务风险的原因、过程、规律的理论作为基础：外部环境如果发生变迁，可以采用周期波动理论、风险价值理论和企业预警理论加以解释;如果出现内部控制失控的情况，则应该选择内部控制理论、现代财务管理理论加以处理。彭韶兵和邢精平（2005）严格采用财务风险财务危机企业破产财务危机预警的理论方向，进一步分析财务风险与危机的形成机理，但这种方法具有局限性，对定性层面的因素缺乏深入探讨。
目前，国内对财务危机预测的研究还处在模仿國外研究的阶段，大多只是验证已有方法和模型在我国是否适用，并稍加改进。张玲、陈收和张昕（2005）认为ANN模型的短期预测效果比MDA模型的预测效果有优势，但优势并不明显。总而言之，多数国内学者的研究结论不相一致，甚至互相矛盾和冲突，证明目前国内学校大都没有找到更加有效的财务困境预测方法和模型。寻找原因，大致可以分为以下几点：（1）企业财务风险因素的研究维度系统性、科学性不足。已有的相关研究多从企业内部财务管理的角度出发来分析风险成因，如投资风险方面、筹资风险方面、资金运营风险方面、收益风险方面等。但在复杂的市场经济条件下，企业财务风险的形成与企业自身所处的外部环境、企业的利益关系人等别的客观因素也存在关系。因此，有必要以科学的理论为基础，分析财务风险的来源和影响因素，以更加科学、准确地进行预测。
企业财务困境预测模型研究多种多样，但国内现有的研究往往以单一模型的预测为主。无论是传统的多元参数判别模型，还是新兴的智能预测模型，现有研究大多只是随机选择其中的一种或者几种来对企业的财务困境进行预测。这样得到的研究结论过度依赖所选择的模型和应用的数据，造成的后果是结论不够稳定，其科学性也大打折扣。
在我国，企业财务困境预测模型的组合还处于刚刚起步的阶段。但是已经有少数学者将组合预测方法应用于管理学中，但对于企业财务困境预测模型的组合预测研究却涉及的比较少。因此，企业财务困境预测模型的组合建模将在完善企业财务困境预测的理论和方法体系方面发挥作用。
从而，依据波特“钻石模型”竞争力理论，以四个竞争力因素和两个变数的企业竞争力来源角度，映射企业财务风险的三维特性，即财务环境适应风险、财务资源配置风险、财务利益协调风险。在对企业三维财务风险理论进行系统地梳理和研究的基础上，探寻出财务风险的实质，为企业财务困境预测奠定理论基础。达到建立三维财务风险形成机理的分析模型的目的。具体思路如以下图1所示： 单判别模型在对企业困境的判别中通常会发生两类错误：第一种错误是将财务困境企业判别为财务正常企业，第二种错误是将财务正常企业判别为财务困境企业。这两种错误的出现导致了各种财务困境预测模型在对企业是否存在财务困境进行判别时，得到的判别结果往往有所冲突，因此其判别误判率就会偏高。现有的财务困境预测的判别模型包含参数统计模型和非参数模型两种，其中比较传统的是参数统计模型，包括：多元判别分析模型、logistic回归模型和PROBIT模型;而另一种偏传统，比较先进的非参数模型包括：神经网络模型、递归分割模型和案例推理模型、生存分析模型。实际上单个判别模型是无法达到100% 的正确率，就算是在企业的财务困境预测中也不会存在完美的判别模型。
通过单判别模型的判别差异和判别正确率的比较分析，我们得出结论，按照一定度量标准择优选择判别正确率高的若干单判别模型联合组成新的判别模型，然后再对企业财务风险状况进行判别，这样可以更加准确地预测企业是否出现财务困境。
通过择优选择出若干正确率高、误判率低的单判别模型分别构成组合判别模型的两个基本模块。 对各基本模块判别模型的判别结果，采用特定的组合机理加以集成，这样方便对企业的财务风险与困境状况进行全方位判别，从而达到最高的判别准确率。按照常识我们设定上市公司中的 ST公司为财务困境公司，以另外的非S公司为非财务困境公司，配对选择研究的样本公司，以其相关财务数据为基础，计算所选择样本公司的三维财务风险识别指标，同时作为财务困境预测的变量。
上述研究结果表明，基于三维财务风险因素的财务危机预警模型能够有效地识别我国创业板上市公司是否会发生财务危机。对政府管理决策部门而言，一方面能根据预测结果及时准确地评估上市公司发生财务危机的可能性，积极制定和实施相应的措施，从而避免对经济社会的平稳运行产生大的影响;另一方面对公司经营者来说，可审时度势，方面经营者及时调整经营战略，积极防范和化解风险与危机;而对投资者而言，不仅可以及时掌握上市公司的经营状况和盈利状况，进而调整投资策略，优化投资组合，起到减少相关投资损失的积极作用。
参考文献：
[1]李扬，李竟翔，马双鸽.不平衡数据的企业财务预警模型研究[J].数理统计与管理，2016（5）：893 ～ 906.
[2]R. K. Javadeva，R. Khemchandani，S. Chandra. Twin support vector machine for pattern classification[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2007（5）：905 ～ 910.
[3]王鹏，黄迅.基于Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究[J].统计研究，2018（2）：3 ～ 13.
[4]Geng R.，Bose I.，Chen X.. Prediction of financial distress：An empirical study of listed Chinese companies using data mining[J].European Journal of Operational Research，2015（1）：236 ～ 247.
[5]Chu Y.，Wang G.，Chen G.. A new random subspace method incorporating sentiment and textual information for financial distress prediction[J].Electronic Commerce Research & Applications，2018（29）：30 ～ 49.
基金項目：湖南省自然科学基金项目：企业财务困境预测的多判别模型动态组合建模研究——基于三维财务风险因素的应用研究（2018JJ3107）;2018年度湖南工学院科学研究项目大数据背景下企业财务危机预警改进与应用研究——以钢铁行业为例;2019 年普通高校教学改革研究项目湘教通〔2019〕291 号研究成果。
作者单位：湖南工学院经济与管理学院