電力上市公司財務(wù)風(fēng)險評價(jià)及預警論文
一、前言
當前，面對日漸復雜化的市場(chǎng)競爭環(huán)境，我國上市企業(yè)在參與市場(chǎng)競爭的過(guò)程中，所面臨的市場(chǎng)風(fēng)險逐漸加大，尤其是自2008年全球經(jīng)濟危機爆發(fā)以來(lái)，上市企業(yè)的倒閉、破產(chǎn)使得其逐漸意識到了相應財務(wù)風(fēng)險管理的重要性。對于電力上市公司來(lái)講，財務(wù)危機的爆發(fā)不僅直接威脅到了其自身的經(jīng)營(yíng)發(fā)展，同時(shí)也會(huì )影響到國民經(jīng)濟的穩健發(fā)展。因此，電力上市企業(yè)在發(fā)展的過(guò)程中如何實(shí)現對財務(wù)風(fēng)險的完善評價(jià)，并落實(shí)有效的財務(wù)風(fēng)險預警，以實(shí)現對財務(wù)風(fēng)險的有效管理，促進(jìn)自身的可持續發(fā)展，亟待解決。
二、財務(wù)風(fēng)險評價(jià)與財務(wù)風(fēng)險預警
第一，財務(wù)風(fēng)險評價(jià)。本文以財務(wù)風(fēng)險綜合評價(jià)法來(lái)實(shí)現對電力上市公司財務(wù)風(fēng)險的系統性評價(jià)，通過(guò)風(fēng)險評價(jià)指標體系的構建，實(shí)現對風(fēng)險等級的劃分，進(jìn)而為落實(shí)有效的風(fēng)險防范措施奠定基礎。第二，財務(wù)風(fēng)險預警�；陔娏ι鲜泄鞠�，針對相應財務(wù)風(fēng)險預警進(jìn)行研究時(shí)，以完善的財務(wù)數據為基礎，通過(guò)對財務(wù)狀況的分析來(lái)預測潛在的財務(wù)風(fēng)險，為落實(shí)風(fēng)險防范控制措施提供基礎。第三，二者間所存在的關(guān)系。財務(wù)風(fēng)險評價(jià)與財務(wù)風(fēng)險預警間有著(zhù)密切的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現完善財務(wù)風(fēng)險評價(jià)內容的落實(shí)能夠為企業(yè)落實(shí)財務(wù)風(fēng)險分析提供基礎，而財務(wù)風(fēng)險預警則是財務(wù)風(fēng)險評價(jià)的進(jìn)一步深化。
三、電力上市公司財務(wù)風(fēng)險綜合評價(jià)指標體系的構建
首選，評價(jià)指標的選取。在落實(shí)這一內容的過(guò)程中，需要遵循如下幾點(diǎn)原則：科學(xué)性、系統性、獨立性、靈活性、可操作性以及通用可比性；其次，財務(wù)風(fēng)險指標體系的構建。對于電力上市公司來(lái)講，在構建相應風(fēng)險評價(jià)指標體系的過(guò)程中，要基于評價(jià)指標選取原則的基礎上，確保這一指標體系能夠充分的反映出電力企業(yè)財務(wù)運行的狀況，具體需要包括如下內容：盈利能力、營(yíng)運能力、償債能力、現金流以及成長(cháng)能力。
四、主成分TOPSIS法下的財務(wù)風(fēng)險評價(jià)
�。ㄒ唬┰u價(jià)方法的適用性
在落實(shí)財務(wù)風(fēng)險評價(jià)內容的過(guò)程中，為了確保能夠實(shí)現系統性的評價(jià)，就需要最大程度的拓展評價(jià)對象范圍，并將相關(guān)的信息內容進(jìn)行全面的收集，以確保能夠通過(guò)對評價(jià)對象影響因素的有效收集來(lái)掌握評價(jià)對象的特征，即實(shí)現評價(jià)指標的收集與整理。在此過(guò)程中，反應各項指標的信息內容會(huì )隨之指標對象的不斷增多而增加，進(jìn)而會(huì )出現信息重疊現象，這就為落實(shí)指標分析工作帶來(lái)了一定的難度與壓力。因此，為了能夠通過(guò)有效且簡(jiǎn)單的信息內容來(lái)落實(shí)指標分析工作，就需要采取有效的分析方法，而采用主成分分析法則能夠有效解決這一問(wèn)題，但是，基于這一分析方法下綜合評價(jià)函數意義不明確，因此要利用其它方法作為彌補來(lái)解決這一問(wèn)題，基于此，本文利用主成分TOPSIS法來(lái)解決以上單一分析法所存在的不足。
�。ǘ┰摲椒ǖ木唧w應用
在利用主成分TOPSIS分析法來(lái)評價(jià)電力上市公司財務(wù)風(fēng)險的過(guò)程中，由于所涉及到的計算工作量較大，可將SPSS利用在主成分分析中，然后按照如下步驟落實(shí)：第一，實(shí)現原始指標矩陣的構建，在此基礎上實(shí)現對各項指標的預處理；第二，采用KMO等檢驗方法對所采取的評價(jià)樣本進(jìn)行檢驗，確保其能夠滿(mǎn)足主成分分析的要求，如無(wú)法滿(mǎn)足就需要以其他方法進(jìn)行替換；第三，實(shí)現對系數矩陣的計算以實(shí)現主成分的提��；第四，采用相應的計算方法來(lái)獲得主成分矩陣；第五，實(shí)現基于主成分下的綜合指標體系的構建；第六，通過(guò)計算各方案的排隊指示指來(lái)完成評價(jià)分析。
五、GA-SVM下的財務(wù)風(fēng)險預警
首先，適用性分析。采用SVM這一識別工具，能夠很好的彌補傳統算法下所存在的缺點(diǎn)與不足，將其運用于電力上市公司財務(wù)風(fēng)險預警分析中，則能夠通過(guò)自身全局最優(yōu)解等優(yōu)勢特點(diǎn)來(lái)實(shí)現對高維數據的有效分類(lèi)，并實(shí)現對非線(xiàn)性問(wèn)題的有效解決，因此，本文構建了基于GA-SVM下的財務(wù)風(fēng)險預警模型。其次，具體落實(shí)程序。在利用這會(huì )模型進(jìn)行預警分析的過(guò)程中，為了確保能夠實(shí)現對SVM各項參數以及函數值的精準計算，本文采用GA算法來(lái)實(shí)現，具體的步驟為：第一，將所有樣本進(jìn)行輸入與預處理，在此基礎上，將所要進(jìn)行優(yōu)化的參數以相應取值范圍進(jìn)行優(yōu)化處理；第二，在獲取種群初始解的基礎上實(shí)現對參數的編碼；第三，實(shí)現對個(gè)體適應度的計算，然后需要將適應度高的個(gè)體進(jìn)行遺傳處理；第四，實(shí)現遺傳操作以構建新的種群，在此基礎上按照設定好的遺傳次數來(lái)重復落實(shí)優(yōu)化參數這一步驟；第五，將所得到的樣本數據輸入于SVM模型中，并落實(shí)相應的計算以獲取預測結果，進(jìn)而實(shí)現對財務(wù)風(fēng)險的預警分析，為制定完善的風(fēng)險防范措施奠定扎實(shí)基礎。
六、總結
綜上所述，在電力上市公司發(fā)展的過(guò)程中，需要在提高對財務(wù)風(fēng)險重視程度的基礎上，通過(guò)對財務(wù)風(fēng)險的完善評價(jià)與預警來(lái)落實(shí)相應風(fēng)險防范措施，以實(shí)現對財務(wù)風(fēng)險的控制與規避，本文提出了基于主成分TOPSIS法下的財務(wù)風(fēng)險評價(jià)以及基于GA-SVM下的財務(wù)風(fēng)險預警，為落實(shí)財務(wù)風(fēng)險評價(jià)與預警工作提供了新思路。
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