導語：電力上市公司財務風險評價及預警一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、前言

當前，面對日漸復雜化的市場競爭環(huán)境，我國上市企業(yè)在參與市場競爭的過程中，所面臨的市場風險逐漸加大，尤其是自2008年全球經(jīng)濟危機爆發(fā)以來，上市企業(yè)的倒閉、破產(chǎn)使得其逐漸意識到了相應財務風險管理的重要性。對于電力上市公司來講，財務危機的爆發(fā)不僅直接威脅到了其自身的經(jīng)營發(fā)展，同時也會影響到國民經(jīng)濟的穩(wěn)健發(fā)展。因此，電力上市企業(yè)在發(fā)展的過程中如何實現(xiàn)對財務風險的完善評價，并落實有效的財務風險預警，以實現(xiàn)對財務風險的有效管理，促進自身的可持續(xù)發(fā)展，亟待解決。

二、財務風險評價與財務風險預警

第一，財務風險評價。本文以財務風險綜合評價法來實現(xiàn)對電力上市公司財務風險的系統(tǒng)性評價，通過風險評價指標體系的構(gòu)建，實現(xiàn)對風險等級的劃分，進而為落實有效的風險防范措施奠定基礎。第二，財務風險預警?；陔娏ι鲜泄鞠拢槍ο鄳攧诊L險預警進行研究時，以完善的財務數(shù)據(jù)為基礎，通過對財務狀況的分析來預測潛在的財務風險，為落實風險防范控制措施提供基礎。第三，二者間所存在的關系。財務風險評價與財務風險預警間有著密切的關聯(lián)性，實現(xiàn)完善財務風險評價內(nèi)容的落實能夠為企業(yè)落實財務風險分析提供基礎，而財務風險預警則是財務風險評價的進一步深化。

三、電力上市公司財務風險綜合評價指標體系的構(gòu)建

首選，評價指標的選取。在落實這一內(nèi)容的過程中，需要遵循如下幾點原則：科學性、系統(tǒng)性、獨立性、靈活性、可操作性以及通用可比性；其次，財務風險指標體系的構(gòu)建。對于電力上市公司來講，在構(gòu)建相應風險評價指標體系的過程中，要基于評價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)財務運行的狀況，具體需要包括如下內(nèi)容：盈利能力、營運能力、償債能力、現(xiàn)金流以及成長能力。

四、主成分TOPSIS法下的財務風險評價

（一）評價方法的適用性

在落實財務風險評價內(nèi)容的過程中，為了確保能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)性的評價，就需要最大程度的拓展評價對象范圍，并將相關的信息內(nèi)容進行全面的收集，以確保能夠通過對評價對象影響因素的有效收集來掌握評價對象的特征，即實現(xiàn)評價指標的收集與整理。在此過程中，反應各項指標的信息內(nèi)容會隨之指標對象的不斷增多而增加，進而會出現(xiàn)信息重疊現(xiàn)象，這就為落實指標分析工作帶來了一定的難度與壓力。因此，為了能夠通過有效且簡單的信息內(nèi)容來落實指標分析工作，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題，但是，基于這一分析方法下綜合評價函數(shù)意義不明確，因此要利用其它方法作為彌補來解決這一問題，基于此，本文利用主成分TOPSIS法來解決以上單一分析法所存在的不足。

（二）該方法的具體應用

在利用主成分TOPSIS分析法來評價電力上市公司財務風險的過程中，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：第一，實現(xiàn)原始指標矩陣的構(gòu)建，在此基礎上實現(xiàn)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樣本進行檢驗，確保其能夠滿足主成分分析的要求，如無法滿足就需要以其他方法進行替換；第三，實現(xiàn)對系數(shù)矩陣的計算以實現(xiàn)主成分的提??；第四，采用相應的計算方法來獲得主成分矩陣；第五，實現(xiàn)基于主成分下的綜合指標體系的構(gòu)建；第六，通過計算各方案的排隊指示指來完成評價分析。

五、GA-SVM下的財務風險預警

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(tǒng)算法下所存在的缺點與不足，將其運用于電力上市公司財務風險預警分析中，則能夠通過自身全局最優(yōu)解等優(yōu)勢特點來實現(xiàn)對高維數(shù)據(jù)的有效分類，并實現(xiàn)對非線性問題的有效解決，因此，本文構(gòu)建了基于GA-SVM下的財務風險預警模型。其次，具體落實程序。在利用這會模型進行預警分析的過程中，為了確保能夠?qū)崿F(xiàn)對SVM各項參數(shù)以及函數(shù)值的精準計算，本文采用GA算法來實現(xiàn)，具體的步驟為：第一，將所有樣本進行輸入與預處理，在此基礎上，將所要進行優(yōu)化的參數(shù)以相應取值范圍進行優(yōu)化處理；第二，在獲取種群初始解的基礎上實現(xiàn)對參數(shù)的編碼；第三，實現(xiàn)對個體適應度的計算，然后需要將適應度高的個體進行遺傳處理；第四，實現(xiàn)遺傳操作以構(gòu)建新的種群，在此基礎上按照設定好的遺傳次數(shù)來重復落實優(yōu)化參數(shù)這一步驟；第五，將所得到的樣本數(shù)據(jù)輸入于SVM模型中，并落實相應的計算以獲取預測結(jié)果，進而實現(xiàn)對財務風險的預警分析，為制定完善的風險防范措施奠定扎實基礎。

六、總結(jié)

綜上所述，在電力上市公司發(fā)展的過程中，需要在提高對財務風險重視程度的基礎上，通過對財務風險的完善評價與預警來落實相應風險防范措施，以實現(xiàn)對財務風險的控制與規(guī)避，本文提出了基于主成分TOPSIS法下的財務風險評價以及基于GA-SVM下的財務風險預警，為落實財務風險評價與預警工作提供了新思路。

作者:馬冬雪 周楊 張雅靜 單位:國網(wǎng)北京市電力公司