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基于数据挖掘的企业财务风险研究

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黄珥毕波

[摘要]在经济飞速发展的环境下企业面临的财务风险也日益严重，在这种情况下如何从已有数据分析出企业是否会面临财务危机就显得尤为重要。而数据挖掘技术可以很好的解决这类问题。数据挖掘可以通过分析大量的历史数据，从而得出其中的规律。该项技术运用到企业财务风险控制上对于理论和现实都具有重要意义。本文建立的模型对于短期的财务风险预测具有良好的作用。

[关键词]数据挖掘Logistic回归模型财务风险

数据挖掘技术在现代属于前沿学科，众多的科学家对其进行研究。如今该技术应用广泛，本文的主要内容是把该项技术运用到企业财务危机的预判上，从而建立Logistic回归模型，这对于如今的企业财务来说具有重要的意义。对于一个企业来说能够在风险到来之前进行预判，从而及时的采取相应的措施，这样企业的损失会在一定程度上有所降低，提高公司的效益。

公司的财务问题如果处理不当，这样会给公司的经营造成巨大的损失。各个公司都在面临着潜在的财务危机，公司损失严重的同时会给银行和社会上其他一些企业造成影响从而影响到市场经济的发展。如何对潜在的财务危机进行预判，这对一个公司来说是迫切需要解决的问题。数据挖掘的应用对于解决这类问题具有重要作用，它是一个跨学科的处理技术，主要基于人工智能、统计学、数据库等技术。该技术能够提取出企业的关键数据，并对其做出处理，从而帮助决策者调整应对策略，达到降低风险的效果。在我国，财务风险的预判技术还处于初期阶段。故本文的研究在理论和应用两方面都具有重大意义。

一、研究方法

（一）财务风险的定义与特征

财务风险分为狭义财务风险和广义财务风险，前者是指企业因借入资金的增加而无法偿还到期债务的可能性，通常也称为筹资风险或融资风险，后者是指在企业财务活动中，由于各种难以预料的控制因素的影响，使企业财务收益和预期财务收益发生背离，因而有蒙受损失的机会和可能，本文中所指的财务风险属于后者。财务风险具有客观性和系统性两大特征，客观性存在于企业资金运行的全过程，并不以人的意志为转移，系统性是指它资金回收、资金分配等整个财务过程，多种财务活动上均有体现。

（二）什么是数据挖掘

数据挖掘分为技术角度和商业角度两个定义，本文对于该项技术应用于商业，该技术商业角度定义为：数据挖掘本质上是一种数据处理技术，把低层次的联机查询操作提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。从大量的数据分析中得出其关联性以及发展趋势，最终得出需要的信息，提高企業的经济效益。

（三）与财务风险有关的数据挖掘

公司财务风险预测的目的是从历史财务数据中分析得出数据与财务风险之间的关系，从而做出预判提前做出应对策略。分类在数据挖掘中具有重要的作用，其主要目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类别。预测目的是从历史数据记录中自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。目前，用于这两方面的技术主要有：统计方法中的分类技术（回归分析和判别分析），知识发现类中的分类技术（关联规则、粗糙集、遗传算法等）。

（四）建立模型endprint

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-全文完-