電力上市公司財務風險評價及預警論文
一、前言
當前，面對日漸復雜化的市場競爭環境，我國上市企業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年全球經濟危機爆發以來，上市企業的倒閉、破產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，財務危機的爆發不僅直接威脅到了其自身的經營發展，同時也會影響到國民經濟的穩健發展。因此，電力上市企業在發展的過程中如何實現對財務風險的完善評價，并落實有效的財務風險預警，以實現對財務風險的有效管理，促進自身的可持續發展，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對電力上市公司財務風險的系統性評價，通過風險評價指標體系的構建，實現對風險等級的劃分，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。基于電力上市公司下，針對相應財務風險預警進行研究時，以完善的財務數據為基礎，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性，實現完善財務風險評價內容的落實能夠為企業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建
首選，評價指標的選取。在落實這一內容的過程中，需要遵循如下幾點原則：科學性、系統性、獨立性、靈活性、可操作性以及通用可比性；其次，財務風險指標體系的構建。對于電力上市公司來講，在構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財務運行的狀況，具體需要包括如下內容：盈利能力、營運能力、償債能力、現金流以及成長能力。
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容的過程中，為了確保能夠實現系統性的評價，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容會隨之指標對象的不斷增多而增加，進而會出現信息重疊現象，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，實現原始指標矩陣的構建，在此基礎上實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，實現對系數矩陣的計算以實現主成分的提取；第四，采用相應的計算方法來獲得主成分矩陣；第五，實現基于主成分下的綜合指標體系的構建；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解等優勢特點來實現對高維數據的有效分類，并實現對非線性問題的有效解決，因此，本文構建了基于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，為了確保能夠實現對SVM各項參數以及函數值的精準計算，本文采用GA算法來實現，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，將所要進行優化的參數以相應取值范圍進行優化處理；第二，在獲取種群初始解的基礎上實現對參數的編碼；第三，實現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重復落實優化參數這一步驟；第五，將所得到的樣本數據輸入于SVM模型中，并落實相應的計算以獲取預測結果，進而實現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
綜上所述，在電力上市公司發展的過程中，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，以實現對財務風險的控制與規避，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。
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