第 1 章 引言
1.1 研究背景
从财务指标的角度出发，充分挖掘数据信息从而预测企业经营危机的研究始于1930年代的Smith&Winkor(1930,1935)。Altman(1968)基于部分财务比率之间有时会存在相关性并且对各个比率的重要性没有进行区分，对传统上使用所有可获财务比率来预测企业危机的方式提出了质疑。所以，Altman 先利用判别分析法, 从22 项财务指标中提取出5 项具有预测能力的财务指标并进行建模分析。Altman的Z-score计分模型至今在国内外应用仍然非常广泛。曹明等(2006)通过实证发现决策树算法相对于Z-score计分模型对于财务危机预警有更高的准确率。决策树算法是众多数据挖掘算法中的一种，随着数据挖掘技术的飞速发展，相关理论和应用日渐成熟。数据挖掘不需要复杂的数学理论推导，只要通过数据筛选，就能发现数据之间隐藏的特性；也不需要进行过多假设，只需要调整阈值，就能自行寻找数据中的规则。因此，建立企业财务风险分析和财务危机预警模型，寻找具有高信任度的判别规则，把数据挖掘方法运用到企业财务风险分析和危机预警中，对企业存在的财务风险进行危机预警和对风险控制决策提供参考是本文的主要研究内容。财务风险暴露往往已经是总体风险暴露的最后阶段，即所有潜在的问题都开始显现并通过财务风险的形式暴露出来。其实，通过数据挖掘可以在早期抓取出能预测到潜在的财务风险的数据，因为潜在的问题在早期通常显现在非财务指标或者是难以量化的指标（比如道德风险，代理成本）上，所以目前还很少有针对此类的研究。平衡记分卡思想是最早考虑到除去财务指标以外，非财务指标对公司也有着举足重轻地位的一套理论。
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1.2 企业财务风险
企业财务风险的概念包括广义财务风险和狭义财务风险，狭义财务风险是因举债融资而导致企业在未来无法偿还到期债务给企业财务成果带来的不确定性。广义财务风险是在企业的各项财务活动中，由于各种不确定因素的影响，在一定时期内使企业财务结果与预期收益发生偏离，因而造成企业蒙受损失的机会和可能。狭义财务风险主要是指企业的筹资风险，广义财务风险由于人们对它的认识不完全相同，包括的内容也不尽相同，一般包括以下内容：筹资风险、投资风险、现金流量风险、存货风险、利率风险、汇率风险等。欧美方发达国家在企业风险管理的理论实践上已有一套完整的体系。对风险管理的重视始于 20 世纪初，欧美国家时常爆发经济危机，政府为了加强对宏观经济管控，开始研究并定期发布“经济晴雨表”。其中：美国哈佛大学教授珀森所编制的“哈佛指数”、巩固经济研究所编制的反映英国经济景气状况的指示器——"英国商业循环指数"、德国的经济景气研究所定期发布“德国一般商情指数”。“经济晴雨表”在 20世纪初成为政府发展经济和管理企业风险的重要手段。战后经济复苏与腾飞，人们更加关注企业经营成果和对财务风险管理绩效评价，杜邦公司利用财务比率指标之间的联系，建立了全面评价企业风险并能够帮助企业作出决策的一套理论。针对 2001 年前后美国安然公司、施乐公司等财务信息丑闻频发的情况，COSO 委员会于 2004 年发布了全新的《企业风险管理——整合框架》（Enterprise Risk Management-IntegratedFramework）报告。至此，美国等西方发达国家在企业风险管理的理念、技术、方法和手段等方面已经有了一套完整的体系。
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第 2 章 财务危机预警和风险控制模型
2.1 财务危机预警模型
一般说来，财务风险包括：资金结构与现金流风险、会计核算与流程的风险、会计及财务报告风险。本文主要研究的财务危机只考虑来自资金结构与现金流风险（或者流动性风险）。更具体的说，我们将会从项目的角度进行分析，如果企业的现金流少于某个临界值、无法及时获得贷款或者融资不够，为我们认为企业陷入财务危机。因此，企业家必须拥有足够的资产，才能获得贷款或者融资。项目有正的净现值，但是仍然不能获得融资。在资产不足的情况下，企业家必须大量贷款或者融资，于是必须将项目成功的情况下获得的大部分收益进行抵押。因此，企业家只能保留货币收益的一小部分，也就失去了动力。从而双方无法达成既能促使企业家努力，又能是的放贷者收回投资的贷款协议。这就是信贷配给问题，即一个受到配给限制的企业家可能愿意将受益的大部分都给投资人，这等同于愿意支付高利率。但是，投资人或者放贷者不愿意借出这笔钱。
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2.2 关于保值理论的风险控制模型
很多时候，风险管理和风险控制被财务经理、CEO 和投资者视为最重要的事情。企业可以采取多种方式防范风险——在期货市场上交易以消除价格变动带来的影响，跨国公司和金融机构通常使用这种形式来防范汇率和利率波动风险；类似地，原材料或农产品的生产企业或者是农产品的买家使用商品期货交易来防范价格波动风险。其他保值措施还包括对特定风险的直接保险，如盗窃、火灾，金融机构对权利例如应收款的履行提供担保，等等。Froot，Scharfstein 和 Stein(1993)在序列合约的背景下对风险管理和融资结构进行了研究。在第一阶段，还没有向投资者发行证券的企业家面临不确定的短期收入。在没有保值措施的情况下，这一短期收入可以作为第二阶段投资的可用现金。第二阶段投资所需资金将通过向投资者融资来解决，但是，企业家可能会面临信贷配给的问题，即想借款的人即使愿意支付放贷市场所要求的利率，即便他们愿意支付更高的利率，但是仍然不能在市场上借到所需的数额。因此企业家在第一阶段可以选择稳定自己的短期收入，从而在随后的融资阶段稳定自己的净资产。本文将对信贷配给限制作出一些概念延伸，企业家即使愿意给出投资人市场所要求的股权份额，甚至愿意给出更多，但是仍然不能融到他所需要的数额，我们也称之为信贷配给限制。
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第 3 章数据挖掘技术研究和应用现状.......13
3.1 数据挖掘技术的研究现状.........13
3.1.1 数据挖掘方法介绍.......13
3.1.2 数据挖掘的应用....14
3.2 人工神经网络（ANN） .....14
3.3 动态数据挖掘........16
3.3.1 动态数据挖掘的类型..........16
3.3.2 动态数据挖掘的应用..........17
3.4 决策树......18
第 4 章基于决策树的企业财务危机预警....20
4.1 企业财务危机预警和风险控制理论.......20
.2 基于决策树的财务危机预警和风险控制分析.....21
4.2.1 企业财务危机预警触发条件.....21
4.2.2 基于决策树的财务危机预警和风险控制模型.....22
第 5 章结论与展望 ....24
5.1 本文结论.........24
5.2 工作展望.........24
第 4 章 基于决策树的企业财务危机预警和风险控制
4.1 企业财务危机预警和风险控制理论
企业财务危机预警的理论是一个包含多学科的综合性理论，它是一个涵盖企业风险管理、项目投资管理、动态信息技术、数理建模等多学科的知识。企业财务危机预警的研究就是要针对财务指标的波动挖掘其中具有信任度高的规则，当指标波动超出一定的范围，系统就应该发出预警。首先，建立企业财务危机预警理论体系，内容包括：企业财务危机的界定、形成的路线图、企业生命周期理论、财务危机的发展趋势分析和企业财务危机的预警程序。第二，建立企业财务危机预警指标体系，危机预警指标体系不仅包括财务风险分析指标。鉴于基于财务数据的危机预警体系已经较为完善，本章将不再介绍和深入研究。本章节将主要针对现金流，融资额度等项目投资相关的指标，进行数据重构得到适合数据挖掘的数据集，寻找财务指标之间的规则和预测危机企业的发展趋势。以风险管理文化为基础，构建风险管理策略、风险管理组织体系、风险管理信息系统三方面有机统一的体系。流程如下：收集风险管理初始信息，信息数据化重构，风险评估，风险管理策略，风险管理解决方案，风险管理的监督与改进。数据挖掘算法的引入可以让信息沟通更有效的贯穿始终。本文的风险评估将会从定性和定量出发，关于道德风险判定，将会使用定性评估，如：专家咨询，情景分析。关于企业的现金流，融资额度将会使用定量判定：如决策树算法。
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结论
针对传统统计工具需要诸多假设，对于海量数据无法充分利用并常常局限于财务数据；以及过去多数财务危机预警模型没有考虑财务指标的时间延续性从而无法跟踪财务指标的波动和变化趋势等问题。本文提出了从项目投资的角度进行财务危机预警方法和基于决策树进行财务危机预警和风险控制的方法。主要研究内容及创新点有：
1、通过文献查阅介绍了在财务风险管理和数据挖掘方法已有的研究结果，经研究思考后将决策树算法运用到企业财务危机预警和风险控制；
2、提出了从项目的角度判断财务危机预警信号，通过决策树算法找到该企业所在行业的参数值如 H, L等，从而判断是否触发预警信号。
3、依据保值理论建立风险控制模型，弥补了以往关于财务危机预警研究仅仅给出企业是否处于危机困境状态的空缺，预测到危机后企业要如何控制风险也是至关重要。期待本文的研究工作可以为中小创业公司和上市公司管理财务风险提供参考。
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参考文献（略）