理论Theory2023年第2期总第41期107基于机器学习的财务危机预警模型研究———来自科创企业的实证分析詹辰(伦敦国王学院国际发展系，伦敦WC2Ｒ2LS)摘要:以科创型企业为切入点，通过研究分析企业财务危机的成因、指标选择和预警过程，并以此为基础选取财务指标与非财务指标结合构成科创型企业财务危机预警指标，筛选出ST与非ST科创型企业作为研究样本，选择Logistic模型、KNN模型和决策树模型作为基础模型，分别对企业财务危机进行预测，得到财务危机预警模型。结果表明，对比Logistic模型和决策树模型，KNN模型的预测性能更好。建模结果表明，科创型企业需要针对财务指标进行有效的监测，针对财务危机采取预防措施，确保公司可以良好的运营，保证投资人的利益，这些措施具有重要的实践意义。关键词:科创企业;KNN;LogisticＲegression模型;决策树;财务危机0引言迈入发展的新阶段，科技创新型企业在社会中的作用愈发凸显，国家对于科创型企业的扶持力度也在不断加大。国家有关部委在2016年修订完善了《高新技术企业认定管理办法》，这标志着国家加大对科创型企业，尤其是中小科创型企业的扶持力度;2018年11月，国家正式宣布设立“科创板”，区别于主板、创业板，科创板的定位是新兴中小型科创企业。科创板上市财务条件也比较宽松，这标志着有关企业融资渠道得到拓展，有助于更好更快发展;2022年政府工作报告指出，将继续加大研发费用扣除力度，对投身于基础研究的企业实行税收优惠，要落实好各类创新激励政策，以促进企业加大研发投入，培育壮大社会发展新动能。虽然有诸多优惠扶持政策，但科创型企业仍然不可避免地会发生财务危机。科创型企业大多具有前期投入高、回报周期长、产品上市不确定性高等特点，如果经营不善，很有可能发生业绩“变脸”。例如，科创板上市公司“恒誉环保”，2021年度预计实现归属母公司净利润－1000万元左右，较上一年度减少5000多万元。因此，针对财务危机进行预测十分重要。与其他国家相比，我国有关企业财务危机预警的研究开展较晚。一方面是因为资本市场发展较晚，迄今也不过32年;另一方面原因是人们对于财务危机带来的恶劣影响认识还不够充分，直到国内部分业绩良好的企业突然破产，2008年国际金融危机爆发后，财务危机预测才受到重视。早期，人们还是使用统计方法构建预测模型，例如经典的Z-score模型。但随着机器学习的普及，尤其是在金融领域的应用得到拓展，人们逐渐使用机器学习的方法进行财务危机预测的研究。相...
