宋彪+徐沙沙+丁庆洋+朱建明

【摘 要】 大数据是当前学术界的研究热点，同时大数据在各行业的具体应用也是当前亟待解决的难题。由于财务指标存在一定滞后和失真，非财务指标难以客观量化，导致企业财务预警模型一直存在诟病，因此将大数据指标合理地引入到企业财务预警模型是必要的。大数据具有高维度低价值含量的特点，在财务预警应用中难以确定指标。通过系统结构模型分析，分析出大数据指标并针对上市制造业企业实证。结果表明，所选择的大数据指标可以起到优化财务预警模型的作用。文章提出的大数据企业财务预警模型提高了企业财务预警效果，同时采用的系统结构模型方法也为其他领域对大数据指标的选择及应用提供了借鉴。

【关键词】 大数据； 财务预警； 非财务指标； 系统结构模型

【中图分类号】 C931 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）09-0095-05

一、研究现状

财务预警是一个世界性难题。国外对财务预警的研究较国内要早，多集中在多变量动态分析模型的基础之上，国内尚未有人提出适合我国企业实际并得到有效验证的财务预警模型。国内很多学者对财务预警进行了开创性的尝试，财务预警管理已经成为企业管理研究的一个热点话题[1]。

财务预警从选取的指标上划分，可以分为基于财务指标和非财务指标两种。基于财务指标的财务预警效果一直受限于会计信息的失真和滞后性。而基于非财务指标的财务预警模型又因为指标获取的主观性饱受诟病。……