本文是一篇工程管理论文，本文从企业财务风险具有代价敏感性的角度出发，首先通过恒生聚源终端获取了2018-2019年度两年的A股上市企业财务报表数据，并完成数据清洗工作。其次，根据选取的运营能力，偿债能力，获利能力，审计意见4个维度，一共21个指标的指标体系，计算出相应的指标值并完成指标值的特征分析。
第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
一、研究背景
随着我国改革开放的进一步加深，我国金融市场的发展也迎来了春天。自从1984年7月，中国人民银行批准了面向社会公开试点发行的新中国的第一支股票上海飞乐音响股份有限公司以及北京天桥股份有限公司的股票发行以来，经过30多年的发展，截至2020年12月31日，我国股票市场期末投资者数量为17777.49万户，同比2019年增长了11.3%，其中个人投资者占比更是高达99.76%，据统计，我国证券市场中总体交易量的86%是由个人投资者贡献[1]。可见，中国股票市场国民参与度已经达到并处于一个较高水平。
然而，与我国股票市场高参与度形成对比的则是我国金融监管层面对于股票市场管理的滞后性。为了降低金融市场风险，在1990年到2000年间，由于该阶段股市规模还不大，监管对于新股上市较为慎重，我国新股上市均是采用审批制，即在每年由国家定完股市融资总额度后，再把额度依次往下分配至各个省、直辖市和央企主管部门。由此可见，在审批制下，决定企业上市的条件不仅仅是企业的质量，更多的是当年的总额度和从上往下的分配额度，所以在审批制下，对于上市企业的质量也是比较难控制的。鉴于审批制存在的诸多不完善，从2001年3月开始，A股开始改用核准制，具体由准备上市公司向证监会发审委提交上市申请，经过证监会发审委审核同意后才能挂牌上市。在实行核准制三年后，我国参考海外资本市场新设立了保荐人的角色，通过大型券商负责拟上市企业的上市辅导，公司信息审核，担保上市以及股票承销等一系列工作。随着市场的进一步发展，我国在2016年3月在法律意义上通过了股票发行注册制，并于2019年6月于上交所新增科创版，率先试点股票发行注册制，2020年8月创业板也跟进进行了股票注册制改革。
第二节 国内外研究现状
一、代价敏感学习研究现状
代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）的概念是指在构建各类机器学习算法模型时，需要将不同类型样本会存在权重的不同，并将这些权重量化为样本代价融入机器学习模型进行学习的一种方法。在日常的学习任务中，我们一般将所有样本的权重认为是相同的。但是在某些特定的任务中，为了更好的体现样本的差异性，就需要给样本赋予不同的权重。例如在各类风险评估，医疗检测或者网络入侵检测等任务中[2]，此类任务都存在严重的数据不平衡性。以企业财务风险识别举例，将一家实际存在财务风险的企业判定为一家没有财务风险问题的企业可能会造成的危害将会远远大于将一个没有财务风险问题的企业分类为存在财务风险企业可能会产生的危害。因此在这种情况下要尽量避免将有财务风险的企业分类为不存在财务风险的企业，在算法学习的过程中，可以给有财务风险的企业赋予更高的代价权重，从而让算法对于有财务风险的企业的分类情况更加专注，以提高对有财务风险企业分类的查全率，并降低有财务风险企业分类的查准率。
（一）国外研究现状
1974年，Habbema等人提出了Constant Error Cost概念[3]，由此学者们开始在机器学习及分类领域开始关注各类代价问题。代价敏感学习概念是Breiman在1984年于研究分类回归树问题时首次提出的[4]。然而由于该理论的超前性，代价敏感学习诞生后的十几年中一直未能引起学界的重视。近年来，随着计算机技术及人工智能技术的发展，机器学习方法开始逐步运用到社会生活的各个领域中，随着数据代价的应用场景的不断增多，由于数据存在代价敏感性带来的问题越来越多，使得该理论又重新进入了人们的视线。
第二章 企业财务风险相关概念及理论基础
第一节 企业财务风险概念
自人类文明诞生以来就存在着不间断的财富交换活动，最开始以物易物的交换活动主要是为了满足人们的基本生活。随着人类文明发展到商品经济阶段，商业活动不断加强，经济活动中开始出现了以盈利为目的组织，他们利用土地，劳动力，技术，资本等生产要素，通过向市场提供服务或者商品，实行自主经营的社会活动，类似于这样的法人或者组织就被称为企业。
随着人类经济活动的进一步发展及相关经营理论的完善，为了更好的扩大企业经营范围及经营规模，增加在同业竞争中的优势，并促使企业效益最大化，同以往不同，现代企业大多崇尚负债经营。在此类经营模式指导下，企业为了筹集资金进行生产经营活动，会利用银行借款、发行债券、租赁和商业信用等手段。
既然企业在经营中存在负债的情况，那么由于市场及宏观环境等原因，必然会存在部分企业由于经营不善导致无法偿还负债的情况出现，此时伴随出现的往往是企业无法到期偿还债务，现金流减少并最终资不抵债并破产清算等现象，这种情况称为企业财务风险。
国外学者Beaver认为当企业一旦出现了银行信用透支、拖欠股东优先股股息、企业债券偿付出现困难甚至企业出现破产的现象即表明企业出现了财务风险。Deakin基于Beaver对财务风险的定义，扩展了企业已经为了债权人利益而发生清算的概念。Carmichael则认为是由于企业自身流动性、资金或者权益不足以及债务拖欠导致企业发生财务风险，进而导致企业无法开展正常业务。George Foster在其1986年出版的《财务状况分析》（Financial Statement Analysis）一书中扩展了Carmichael对于企业无法正常开展业务的解释，明确了企业解决财务危机的方案只能是改变经营方式或者存在的形式。
第二节 企业财务风险类型
根据前人的研究结论，学术界通常以企业是否盈利以及企业运营过程两个维度来进行财务风险的分类，这两个维度的分类出发角度不同，但也存在一定的相似性，可以根据实际的研究样本进行选择。
一、企业是否盈利角度
首先，从企业是否盈利的角度来看，可以将财务风险归类为亏损型财务风险和盈利型财务风险。
亏损型财务风险不难理解，即由于企业经营活动中出现亏损导致的财务风险。由于我国财务制度规定企业在计算年度盈利时，当年亏损可以计提到第三年年度利润中体现，当年度盈利可以优先弥补前年度亏损后计提所得税，但弥补期不超过三年。因此，将只是现阶段发生亏损的企业但历史未发生亏损企业，记为偶然亏损企业；将历史年度亏损时有发生，但未连续亏损企业记为间断亏损企业；连续亏损企业则是指出现连续两年以上亏损的企业。企业亏损主要由销售收入，成本费用以及现金三个因素决定，主要原因可能是因为：1、销售收入过低且企业成本过高，导致现金流不足；2、销售收入过低且现金流不足；3、成本费用过高且现金流不足。
盈利型财务风险则发生在激进经营型盈利企业中。盈利企业一般概括为稳健经营企业和激进经营企业两种情况。激进经营企业是指企业为了利润不顾风险只顾发展，通过增加负债等手段扩大资本金进行扩张，在激进经营企业中虽然有少量企业通过高负债获得了市场扩张及企业经营的成功，但是大量企业还是因为扩张失败而陷入财务风险或进入破产阶段。盈利性财务风险往往是由于企业一见订单增加就担心产能不足，于是进行固定资产投资，增加生产设备。由于自有资金不足，企业开始进行借贷，造成企业固定资产及负债同步增大。产能增加后，由于相关原材料及在途产品进一步压缩现金流，为了保障生产活动，企业会通过借贷进一步增加负债。此时如果订单量下降或者应收账款周期过长就会发生企业现金流短缺或者无力按时履行债务的情况，导致企业出现盈利型财务风险。
第三章 代价敏感学习相关概念及理论基础 ............................... 26
第一节 分类与类别不平衡问题 ....................... 26
一、分类问题 .................................... 26
二、类别不平衡问题 ......................... 28
第四章 基于代价敏感学习的企业财务风险预警体系建设 ................ 33
第一节 代价敏感学习方法 ....................... 33
一、常用的代价敏感模型算法 ...................... 33
二、模型评价方法 ........................... 37
第五章 实证研究......................... 49
第一节 数据获取及清洗 ...................... 50
一、数据获取 ................................... 50
二、数据清洗与特征值生成 ......................... 53
第五章 实证研究
第一节 数据获取及清洗
一、数据获取
如上文所述，本文的研究主要基于国内上市企业财务情况展开，企业财务状况通常会通过其财务报表对外进行披露。在我国上市的企业，由于监管要求，需要每年定期披露上一经营周期公司的财务报告，所有上市企业披露的财务报告可以在上海证券交易所及深圳证券交易所官方网站进行查询和下载，通过获取上市企业财务报表并进行解析即可获取研究需要的数据。
此外，随着我国金融服务业的发展，各类金融资讯终端也逐步出现在了大众的视野中，金融终端主要作用是为金融行业相关从业人员提供国内外金融市场数据与相关信息，主要通过数据浏览器的形式，内嵌相关行业分析指标以及各类估值计算工具，提供了包含证券，基金，期货，债券等各类金融品种及国内外行业分析宏观数据，并且能够提供各种机构研究
