張 菲

（作者單位：遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院）

基金項(xiàng)目：遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)支撐遼寧高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究”（L22BJY034）。

習(xí)近平總書(shū)記在參加十四屆全國(guó)人大一次會(huì)議江蘇代表團(tuán)審議時(shí)指出：“加快構(gòu)建新發(fā)展格局，是推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略基點(diǎn)?！敝袊?guó)的金融安全管理體系要立足歷史要求，堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)一步拓展工作思路、深化改革，主動(dòng)增強(qiáng)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)變的適配能力，有效保障和支持“雙循環(huán)”的經(jīng)濟(jì)模式和高質(zhì)量增長(zhǎng)的要求。在“雙碳”目標(biāo)指導(dǎo)下，我國(guó)環(huán)保行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)出翻天覆地的變化。然而，我國(guó)環(huán)保行業(yè)目前正處于成長(zhǎng)期，知識(shí)、技術(shù)和產(chǎn)品迭代較快，企業(yè)成長(zhǎng)也具有較多不確定性，其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)的變化相較成熟期和傳統(tǒng)型企業(yè)也更快。為了準(zhǔn)確識(shí)別此類企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，以便快速應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，筆者基于粗糙集和隨機(jī)森林構(gòu)建了環(huán)保企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念最先來(lái)自國(guó)外。菲茨帕特里克（Fitzpatrick）首先提出“財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”的概念，并將它定義為“破產(chǎn)”[1]。比弗（Beaver）認(rèn)為，如果企業(yè)存在四種情形，那么就遭受了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)：發(fā)生破產(chǎn)、存在股息未付的情況、有銀行透支或者債券違約[2]。奧爾特曼（Altman）將企業(yè)在法律上被接管、重整和破產(chǎn)等作為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)[3]。迪金（Deakin）認(rèn)為，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是公司面臨破產(chǎn)或缺乏償還債務(wù)的能力進(jìn)而被迫清算的一種財(cái)務(wù)狀況[4]。阿什拉夫（Ashraf S）等人在先前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)增加未能報(bào)價(jià)、支付股息、上市費(fèi)和召開(kāi)年度股東大會(huì)的公司，擴(kuò)展了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的定義[5]。在國(guó)內(nèi)，學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有一個(gè)相對(duì)統(tǒng)一的定義。谷祺和劉淑蓮是國(guó)內(nèi)較早對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)研究的學(xué)者，其認(rèn)為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，是企業(yè)對(duì)資金管理的技術(shù)性失敗，直到破產(chǎn)，如無(wú)力償付債務(wù)或者支付相關(guān)費(fèi)用[6]。吳世農(nóng)、李靜靜則普遍將被特別處理（Special Treatment, ST）定為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)[7-8]。

（二）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的相關(guān)研究

隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和信息技術(shù)的發(fā)展，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的方法逐步得到完善。目前，關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型主要包括以下兩方面：一是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，包括單變量分析模型、多變量分析模型、Logistic 模型等；二是機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、隨機(jī)森林模型等。Fitzpatrick首次在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究中使用了單變量分析模型。其經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的上市公司與正常上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)比率不同，并指出運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)比率對(duì)企業(yè)可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定可行性[1]。Beaver 建立了初期的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，提出了相對(duì)成熟的單變量模型[2]。Altman 首次提出了多變量財(cái)務(wù)預(yù)警思想，并選擇1945—1965 年共66 家正常企業(yè)和破產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行分析，建立多變量分析模型，提出了著名的Z 計(jì)分模型，并根據(jù)企業(yè)類別的不同分別提出了一系列模型，包括Z-Score 模型、Z′-Score 模型等[3]。多變量分析只能區(qū)分財(cái)務(wù)狀況存在問(wèn)題的企業(yè)和正常企業(yè)，而對(duì)于未來(lái)幾年企業(yè)可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法進(jìn)行判斷。

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)研究的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法被不斷應(yīng)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中。奧多爾（Odour）等人首次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域，建立了用于預(yù)測(cè)破產(chǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和判別分析方法的模型效果進(jìn)行比較[9]。研究發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果更好，但也存在模型較為復(fù)雜、計(jì)算成本較高等問(wèn)題。隨機(jī)森林是集成學(xué)習(xí)的一種，其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，不僅更易操作，且計(jì)算成本更小，在處理分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題上都具有非常良好的表現(xiàn)。田中克幸（Katsuyuki Tanaka）將隨機(jī)森林模型應(yīng)用于銀行級(jí)財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，識(shí)別出有破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的銀行[10]，并驗(yàn)證出隨機(jī)森林模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。熊仕勇等人提出了K-折隨機(jī)森林算法，提高了普通隨機(jī)森林算法的準(zhǔn)確性，為進(jìn)一步的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究提供思路[11]。

我國(guó)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面的探索較晚。吳世農(nóng)等人首次對(duì)我國(guó)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行研究，通過(guò)一般財(cái)務(wù)理論并結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)提出引起企業(yè)破產(chǎn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，并建立相關(guān)預(yù)警模型[12]。蔣志鵬將模糊數(shù)學(xué)理論與隨機(jī)森林相結(jié)合，形成模糊隨機(jī)森林模型，并利用該模型建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。該方法克服了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型二分類結(jié)果的缺陷，可以更加細(xì)致地劃分財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)[13]。劉照對(duì)全國(guó)科技型中小企業(yè)的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，運(yùn)用Logistic 模型、隨機(jī)森林模型、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別建立了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的效果比Logistic 模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更優(yōu)[14]。

（三）文獻(xiàn)述評(píng)

從上述研究可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者尚未就財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的判定標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成共識(shí)。國(guó)外大部分專家和學(xué)者傾向于將一個(gè)公司破產(chǎn)與否當(dāng)作其出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的判定標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)大部分專家和學(xué)者傾向于將一個(gè)公司被ST 當(dāng)作其出現(xiàn)嚴(yán)重財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的判定標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，僅依賴單個(gè)模型的預(yù)警能力通常較弱，融合多種模型，有助于提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)精度。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型較為復(fù)雜，計(jì)算成本較高，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的解釋能力不足。隨機(jī)森林的構(gòu)建過(guò)程中利用了集成算法和多個(gè)弱分類器的協(xié)同作用，具有強(qiáng)大的穩(wěn)定性，也防止了過(guò)度擬合的情況，顯著提高了對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)估精度。因此，本文以隨機(jī)森林模型為主，融合粗糙集和合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)（Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE），以我國(guó)環(huán)保行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，構(gòu)建環(huán)保行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，并根據(jù)模型結(jié)果提出環(huán)保類上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制的具體對(duì)策，為環(huán)保行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供參考。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

筆者選取2017—2022 年中國(guó)A 股環(huán)保上市公司作為研究對(duì)象，樣本包含88 家上市公司，其中ST 或*ST 的企業(yè)有8 家，非ST 的企業(yè)有80 家。筆者將公司被ST 當(dāng)年記作T年，被ST 前一年記作T-1 年，被ST 前兩年記作T-2年，并選取T-2 年的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)第T年上市公司是否具有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。將企業(yè)被證監(jiān)會(huì)特別處理作為出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)志，被特別處理表示該公司存在較大的財(cái)務(wù)問(wèn)題，提示投資者注意該公司可能存在風(fēng)險(xiǎn)。若該公司屬于ST 或*ST 公司，則分類變量Y=1；若該公司無(wú)特殊標(biāo)記，則分類變量Y=0。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融研究（China Stock Market & Accounting Research, CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中空白數(shù)據(jù)部分，主要從同花順網(wǎng)頁(yè)中查找其財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)計(jì)算和整理補(bǔ)充完整。

（二）主要變量度量

筆者根據(jù)環(huán)保行業(yè)上市公司的特點(diǎn)，從公司的內(nèi)部財(cái)務(wù)、非財(cái)務(wù)和外部的宏觀因素三個(gè)維度選取30 個(gè)三級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，如表1 所示。

表1 指標(biāo)解釋表

（三）粗糙集理論基礎(chǔ)

定義1：決策信息系統(tǒng)。在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，財(cái)務(wù)人員經(jīng)常使用表格來(lái)呈現(xiàn)大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。這些表格通常以行和列的形式組織，每一行代表一個(gè)樣本企業(yè)的數(shù)據(jù)，每一列表示不同的屬性及其對(duì)應(yīng)的屬性值。利用這種方式，可以清晰地展示和比較各個(gè)企業(yè)之間的財(cái)務(wù)指標(biāo)。筆者將這樣的表格定義為決策信息系統(tǒng)，用式（1）表示。

S=(U,A,V,F) （1）

式（1）中：U={K1,K2,…,Kj}(j=1,2,…,460) 為 論 域；A為有限個(gè) 屬性的集 合，A=C∪syggg00，C={X1,X2,…,Xh}(h=1,2,…,29)是條件屬性的集合，syggg00={0,1}是決策屬性的集合，且C∩syggg00=?；V為屬性值的集合，對(duì)于?a∈A，Va為屬性a的值域；F為信息函數(shù)，即當(dāng)a∈A，k∈U時(shí)，有fa(k)∈Va。

定義2：等價(jià)關(guān)系。對(duì)于Q∈A且Q≠?，其等價(jià)關(guān)系定義如式（2）所示：

ind(Q)={(ki,kj)|(ki,kj)∈U*U,?ah∈Q,fh(ki)=fh(kj)} （2）

式（2）中：對(duì)象ki在屬性集合Q上的等價(jià)類定義為[ki]ind(Q)={ki|(ki,kj)∈ind(Q)}。關(guān)系ind(Q)構(gòu)成了U上的一個(gè)劃分，用U/ind(Q)表示，簡(jiǎn)記為U/Q。

定義3：屬性約簡(jiǎn)。決策表中并非所有的條件屬性都是必要的，去除這些多余屬性不會(huì)影響原有的表達(dá)效果。屬性約簡(jiǎn)是在保持知識(shí)庫(kù)的分類功能不變的前提下，剔除那些無(wú)關(guān)或者無(wú)價(jià)值的信息。而最小簡(jiǎn)化則是在條件屬性的集合中盡可能剔除一些多余的屬性，以計(jì)算出最少的必要條件屬性。如果q∈Q且ind(Q)=ind(R-{q})，則稱q為Q中不必要的；否則稱q為Q中必要的。

（四）基于粗糙集-隨機(jī)森林的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

在粗糙集屬性約簡(jiǎn)的基礎(chǔ)上，本文利用隨機(jī)森林模型構(gòu)建的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如下。

1.輸出節(jié)點(diǎn)確定

輸出值反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警結(jié)果。本文采用ST和非ST 進(jìn)行劃分，最終的劃分結(jié)果有兩種：財(cái)務(wù)正常（非ST 企業(yè)）和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（ST 企業(yè)），分別標(biāo)記為0 和1。

2.輸入節(jié)點(diǎn)的確定

輸入層由預(yù)警模型的預(yù)警指標(biāo)組成，輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)即預(yù)測(cè)的指標(biāo)數(shù)。本文的預(yù)警指標(biāo)是經(jīng)粗糙集篩選過(guò)后的指標(biāo)。

3.其他參數(shù)

選用的隨機(jī)森林算法是建立在決策樹(shù)基礎(chǔ)上解決分類問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，算法調(diào)參的目的是提高模型對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，屬于適應(yīng)性調(diào)參。本文的算法調(diào)參及運(yùn)行通過(guò)Python 3.7 實(shí)現(xiàn)，使用sklearn-python 中的GridSearchCV 對(duì)隨機(jī)森林算法進(jìn)行超參數(shù)調(diào)參。

4.訓(xùn)練集與測(cè)試集劃分

本文運(yùn)用random_state函數(shù)確定隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，設(shè)定測(cè)試集為樣本數(shù)據(jù)的40%，訓(xùn)練集為60%，隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)。由于ST 的企業(yè)較少，屬于非常不平衡的數(shù)據(jù)，為了減小數(shù)據(jù)非平衡帶來(lái)的偏差，本文采用SMOTE 方法對(duì)訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本平衡處理，即根據(jù)鄰近樣本，隨機(jī)生成新樣本的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終使兩類樣本的樣本量平衡。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)

雖然粗糙集理論可以有效處理離散特征，但其無(wú)法直接應(yīng)用于連續(xù)特征的處理。由于財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)通常都是連續(xù)的，所以在使用粗糙集方法處理這些數(shù)據(jù)時(shí)，需要先將其進(jìn)行離散化。本文采用K-Means 聚類對(duì)指標(biāo)體系中的連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用Rosetta軟件，分別使用Johnson’s algorithm 和Genetic algorithm 兩種遺傳算法，對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)。在支持度均為100的條件下，對(duì)比并綜合考量Johnson’s algorithm 算法生成的6 個(gè)指標(biāo)和Genetic algorithm 算法所得的6 個(gè)指標(biāo)，求并集最終得到12 個(gè)特征指標(biāo)（見(jiàn)表2），依然涵蓋盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力、非財(cái)務(wù)因素、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度、當(dāng)季GDP、市場(chǎng)需求和輿論強(qiáng)度這9 個(gè)維度。

表2 特征指標(biāo)

（二）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

由于本文樣本量小于1 萬(wàn)個(gè)且數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重不平衡，所以在Python 3.7 內(nèi)采用SMOTE 優(yōu)化過(guò)后的隨機(jī)森林模型對(duì)樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類。過(guò)采樣前ST 企業(yè)樣本數(shù)據(jù)為17 條，非ST 企業(yè)樣本為443 條；過(guò)采樣后ST 企業(yè)樣本為443 條，非ST 企業(yè)樣本為443 條。經(jīng)過(guò)五折交叉檢驗(yàn)和網(wǎng)格篩選，選擇預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)的參數(shù)配置，即max_depth=30、min_samples_leaf=1、min_samples_split=2、n_estimators=100。表3 為屬性約簡(jiǎn)前后模型性能指標(biāo)的對(duì)比結(jié)果。由表3 可以看出，屬性約簡(jiǎn)后的模型在所有指標(biāo)上都有明顯提升。準(zhǔn)確率從0.977 528 提高到0.988 764，召回率從0.962 962 提高到1.000 000，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)從0.975 000 提高到0.987 805，曲線下面積（Area Under Curve, AUC）值從0.958 663 提高到0.998 664。因此，可認(rèn)為經(jīng)粗糙集屬性約簡(jiǎn)后的模型預(yù)測(cè)結(jié)果比屬性約簡(jiǎn)前的模型更加精確。

表3 屬性約簡(jiǎn)前后模型性能評(píng)價(jià)對(duì)比

此外，利用特征重要性評(píng)估對(duì)各特征進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要性計(jì)算。各特征的重要性排序由大到小為流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、管理層持股比例、研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例、實(shí)際控制人擁有上市公司所有權(quán)比例、投入資本回報(bào)率、HHI、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、媒體關(guān)注度、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、GDP。從結(jié)果來(lái)看，流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、管理層持股比例、研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警較為重要，尤其是流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率對(duì)企業(yè)是否會(huì)出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)起到了決定性作用。

四、結(jié)語(yǔ)

本文將粗糙集和隨機(jī)森林算法進(jìn)行融合，對(duì)環(huán)保類上市企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明，該算法能有效預(yù)測(cè)環(huán)保類上市企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生情況，利用預(yù)測(cè)模型，可以較為準(zhǔn)確地通過(guò)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及外部宏觀因素來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了更好地促進(jìn)環(huán)保行業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范，本文提出以下幾點(diǎn)建議。

第一，加強(qiáng)內(nèi)部控制。建立健全的內(nèi)部控制體系是預(yù)防財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要步驟。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)財(cái)務(wù)流程和資產(chǎn)管理的監(jiān)督和審計(jì)，確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，明確責(zé)任分工，防止內(nèi)部失職現(xiàn)象出現(xiàn)。

第二，規(guī)避經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨多種風(fēng)險(xiǎn)，如市場(chǎng)需求變化、競(jìng)爭(zhēng)加劇等。為了規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，了解行業(yè)動(dòng)態(tài)和市場(chǎng)趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，尋找新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

第三，考慮多元化融資渠道。企業(yè)應(yīng)考慮多元化融資渠道，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。除了傳統(tǒng)的銀行貸款，還可以探索股權(quán)融資、債券發(fā)行、政府支持、合作伙伴等融資方式，通過(guò)多種渠道籌集資金，減少對(duì)單一融資渠道的依賴。

第四，加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)。擁有專業(yè)、高素質(zhì)的人才隊(duì)伍是企業(yè)有效預(yù)防財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。企業(yè)應(yīng)注重培養(yǎng)和激勵(lì)人才，提升團(tuán)隊(duì)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力。此外，建立知識(shí)共享和溝通平臺(tái)，加強(qiáng)內(nèi)部人員間的合作與交流。

第五，關(guān)注政策法規(guī)變化。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警除了需要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部因素，還需要關(guān)注宏觀環(huán)境變化。企業(yè)應(yīng)時(shí)刻關(guān)注相關(guān)政策法規(guī)的調(diào)整，確保自身經(jīng)營(yíng)活動(dòng)符合法律法規(guī)要求，避免產(chǎn)生潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)。

第六，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制。企業(yè)應(yīng)建立完善的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)和控制等內(nèi)容。定期進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并采取相應(yīng)的防范措施。同時(shí)，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案和應(yīng)急預(yù)案，以便在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)能迅速應(yīng)對(duì)。

第七，提高信息披露透明度。及時(shí)、準(zhǔn)確地向投資者和利益相關(guān)方披露財(cái)務(wù)信息是建立誠(chéng)信形象的重要手段。企業(yè)應(yīng)積極履行信息披露義務(wù)，確保信息透明度和真實(shí)性，避免誤導(dǎo)投資者。