羅燕梅

摘要：企業(yè)進行風險管理與的風險分析可以滿足國家的經濟決策需要、貸款融資需要、風險管理需要、個人投資需要。所以這項工作是十分重要的。在數(shù)據挖掘技術的不斷發(fā)展之下，相應的理論和應用也逐漸成熟，它在使用的過程中，不需要運用很復雜的數(shù)學原理，只需要通過數(shù)據篩選就可以，所以經常會被用在企業(yè)財務風險分析與危機預警當中。為此，文章主要闡述基于數(shù)據挖掘技術而言的財務風險分析與預警研究。

關鍵詞：數(shù)據挖掘技術；財務風險分析；預警研究

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）14-0006-02

Abstract： Risk management and risk analysis of enterprise can meet the needs of economic decision-making， loan financing， risk management， personal investment need. So this work is very important. The continuous development in the technology of data mining， the corresponding theory and application has gradually matured， it in the use process， do not need to use very complicated mathematical principles， only need to sifting through the data can so often be used in the analysis of enterprise financial risk and crisis warning. To this end， the paper mainly expounds the financial risk analysis and early warning based on data mining technology.

Key words： data mining technology； financial risk analysis； early warning research

在信息技術的快速發(fā)展之下，管理理論研究有了很大的進步，信息技術在企業(yè)的決策當中起著越來越重要的作用。在經濟的快速發(fā)展之下，市場環(huán)境的競爭越來越殘酷，企業(yè)的風險也越來越高。如何正確的分析企業(yè)存在的客觀風險，使企業(yè)的最終目標得到實現(xiàn)，是企業(yè)家重點關注的問題。為此，文章主要闡述基于數(shù)據挖掘技術而言的財務風險分析與預警。

1 財務風險分析和危機預警研究

1.1財務風險分析的作用

在我國社會主義市場經濟體制的建立與完善之下，企業(yè)的管理層漸漸意識到風險分析的重要性，企業(yè)主要通過風險分析進行風險管理與風險控制，并將其廣泛的運用到其他領域當中。

企業(yè)進行財務風險分析主要有以下幾個作用：是國家經濟決策的需要。在市場經濟體制下，我國企業(yè)的經濟活動得以正常運行，不過，國家進行宏觀調控可以引導企業(yè)朝正確的方向發(fā)展，可見作用非常大。國家每一項經濟政策均使企業(yè)的經營活動和經濟效益受到很大的影響。

如果國家在出臺政策時，沒有考慮到企業(yè)的經營承受能力和資金運轉規(guī)律，而做出宏觀經濟調控的話，將是十分危險的。這會使企業(yè)的經濟受到波浪式的浮動會嚴重影響企業(yè)的運行；企業(yè)貸款融資需要。企業(yè)的發(fā)展離不開融資這個活動。當企業(yè)向銀行或其他人貸款融資時，對方需要對其財務狀況有所了解。了解企業(yè)的盈利能力、現(xiàn)金周轉情況和發(fā)展?jié)摿Γ私馄髽I(yè)的資金狀況、經營風險風險和資金周轉狀況，析其財務狀況、資產流動狀況和按期償還債務狀況；風險管理的需要。企業(yè)管理層在追求企業(yè)利益最大化時，均要承擔企業(yè)在發(fā)展過程中的風險，也就是不確定性。在經營管理過程中，企業(yè)需要編制相關的財務報表，并分析對其財務狀況予以分析，最后做出下一步發(fā)展戰(zhàn)略；個人投資的需要。企業(yè)與投資者的利益是一體的，風險也是一體的。所以，投資者在投資之前，會首先對企業(yè)的各個方面進行了解。比如，了解企業(yè)的經營狀況、盈利能力、增長速度和分紅等，并對企業(yè)的風險狀況進行評估。

其評估的方面主要有：對企業(yè)內在價值和企業(yè)的發(fā)展前景進行分析、對企業(yè)的投資回報進行分析，對企業(yè)的盈利能力、增長速度進行分析，對企業(yè)準備在轉讓的股權、所獲利益、資產狀況和所有者權益進行分析。

1.2 危機預警

企業(yè)出現(xiàn)財務風險惡化，一般是由企業(yè)財務危機造成的，當企業(yè)的財務風險得不到控制時，就會轉化成財務危機。在進行企業(yè)財務危機預警時，需要考慮運用什么樣的數(shù)據挖掘方法進行，從挖掘對象和預期結果中確定。在長期的研究過程中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)財務危機預警研究與智能工業(yè)控制系統(tǒng)中的信任度高低研究很相似。其相似的原因有兩個：將工業(yè)控制領域中的設備狀態(tài)當做是一個動態(tài)應用場景，職能控制系統(tǒng)可以根據設備的運行情況來判斷發(fā)展方向，

進而預測出存在的危機，以便達到防患于未然的目的，從而防止經濟損失的情況出現(xiàn)；當設備出現(xiàn)狀況時，需要在第一時間內將異?，F(xiàn)象判斷出來，并準確處理好突發(fā)情況，從而提高診斷異常現(xiàn)象的效果。

2 統(tǒng)計類數(shù)據挖掘技術的財務危機預警

2.1 確定對象和準備數(shù)據

關于數(shù)據挖掘技術，會經過挖掘對象、數(shù)據準備、建立模型、數(shù)據挖掘和結果分析這幾個過程。數(shù)據挖掘考慮的是挖掘什么數(shù)據、需要多少數(shù)據、要將數(shù)據挖掘到什么程度，需要了解什么知識等等。數(shù)據準備需要做兩件事：數(shù)據選擇。首先是確定好相關對象，而后相關人員需要對與這項業(yè)務有關信息，內部的、外部的進行搜索并從中選擇出合適的數(shù)據；數(shù)據的預處理。在選擇好數(shù)據之后，相關人員需要解決好多余的數(shù)據、不完整的數(shù)據，并從中選擇出合適的數(shù)據；在處理的過程中，要將數(shù)據進行分組，以便使數(shù)據的效率提高，從而達到簡化模型的效果。

2.2 建立模型

在建立模型之前，需要對數(shù)據進行分析，以便建立一個適合的模型，為此，數(shù)據分析是數(shù)據挖掘成功的關鍵。

建立模型之前，首先要分析數(shù)據，選擇好可變因素，并從可變因素中選擇出相關的因素，將不相關因素剔除，以便將建模的時間縮短，進而提高模型的使用效果。之后需要從數(shù)據中，選擇一個樣本來建立模型。從分析數(shù)據挖掘的諸多問題來看，使用經過數(shù)據挑選的數(shù)據不會有信息不足的情況出現(xiàn)，而建立多個數(shù)據樣本則更為合適。建立模型并從中選擇出合適的數(shù)據，它是一個循環(huán)過程，目的是能從中找到一個可以解決問題的模型。在尋找過程中，相關人員還需要對模型的數(shù)據和問題進行修改。

模型的準確性是非常重要的，從它的準確性來看，統(tǒng)計數(shù)據不應當全部被摒棄掉。在實際過程中，在實際過程中，需要用時間來判斷數(shù)據挖掘模型的準確性。在統(tǒng)計分析中，數(shù)據挖掘的中所發(fā)現(xiàn)的關聯(lián)關系很容易被遺漏。比如在運用數(shù)據挖掘工具時。像“為什么廣告投放6個月后，顧客才會做出反應”這種問題就會探究不出來。出現(xiàn)這種情況是給定的出錯范圍內正確性百分比，需要利用統(tǒng)計來完成。

模型構造的速度和預測結果的速度決定了模型的性能，從一般情況中，神經網絡的速度相對較慢。經過檢測的模型可以運用數(shù)據進行挖掘，在運用過程中，數(shù)據挖掘工作均是由挖掘工作自動完成，但其完善與選擇算法，需要人工進行。

2.3 分析結果

以便情況下，相關人員會根據挖掘操作結果的成敗來決定具體的解釋與評價方法。不過分析人員在運用數(shù)據的過程中，會希望能夠對結果進行評估，以便使數(shù)據在運用過程中，得到成功。在挖掘數(shù)據的過程中，相關人員需要考慮以下幾個問題：操作模型要優(yōu)于數(shù)據集上的模型、模型的準確性要優(yōu)于其他模型的準確性；模型主要以樣本模型作為建立基礎，但實際過程會比件模時差的很遠。

2.4 知識應用

數(shù)據挖掘在運用之前，必須經過業(yè)務人員的認可。并將數(shù)據挖掘后所得出的結構與各個領域的專家融合在一起，以便得到一個適用于任何人應用的程序。想要得到一個適用于任何人應用的程序，需要通過應用挖掘技術。只有這樣才能使數(shù)據挖掘的成果有準確的評價。

以將從分析中得到的結構輸入到業(yè)務信息系統(tǒng)中，以便讓數(shù)據挖掘得以運用到實際過程中，并能使它可以運用到實際的管理決策中。一個模型是否具有意義，主要從三個方面進行判斷：客戶理解起來容易、能夠確定新數(shù)據和測試數(shù)據的有效程度、潛在價值明顯。除此之外，還有一些客觀的標準，這些標準的擬定，主要除此之外，還有一些客觀的標準來進行。做到以上幾點，這個模型的有效性就具備了。

3 結論

大部分現(xiàn)有的財產危機預警模型均是從數(shù)據挖掘的基礎上進行的，數(shù)據挖掘是從大量不確定、不完全、清晰的實際數(shù)據中，取出有用的、人們不知道的、有潛在價值的信息。數(shù)據挖掘在分析財務風險時，會經過以下幾個步驟：挖掘對象、數(shù)據準備、建立模型、數(shù)據挖掘和結果分析等幾個階段。只有做好這幾個工作，才能保證財務風險被準確的應用出來。

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