本文是一篇会计论文，本文以国泰安数据库中A股制造业企业上市公司2018-2022年的数据为基础样本，使用Z-score企业经营风险评估系数将样本分为风险类，观察类，健康类三类样本，按照8：2比例构建随机森林的模型训练组与模型检测组。
1绪论
1.1研究背景
制造业作为实体经济的基础，其地位一直不容忽视。然而，地缘政治冲突引起的供应链中断；全球化逆流与贸易保护主义带来的出口下降；国际秩序变革导致全球经济的不稳定性，都使得制造业面临着前所未有的挑战。同时，我国制造业企业作为上市A股的重要组成部分，一旦陷入财务困境，不仅会导致自身巨大的经济损失，甚至可能引发金融市场的波动和社会的不稳定。在这百年未有的大变局中，企业如何加强管理，整合资源为中国制造注入“新质生产力”，完成向“智”造业的转型，不仅关系到中国制造业在世界产业格局中的地位，更对中国经济的发展具有深远的影响。在这一过程中，企业如何识别和管理产生的风险就显得至关重要。
企业从产生风险到陷入困境并非一蹴而就，是一个量变到质变的过程。利用财务指标数据对财务风险进行预测研究仍然是企业管理和投资决策中的重要手段之一。然而，财务数据往往反映的是过去的表现，而无法完全捕捉到当前和未来的市场动态和竞争环境变化，单一依赖财务指标可能无法全面的评估企业风险。因此，在风险预测的过程中，企业披露的非财务信息也具有重大参考价值。这些信息通常包含了管理层对企业战略、市场趋势、行业竞争、研发投入等方面的解释和展望，能够为投资者和分析者提供更全面的理解。例如，公司可能在文本报告中提及对未来市场的预期，投资研发状况，企业的供应链状况等，这些非财务信息可以帮助补充财务指标所不能反映的信息。综合利用财务指标数据和这些非财务信息，可以构建更为准确和全面的财务风险预测模型，为制造业企业的健康发展提供有力保障。
1.2研究意义
对制造业企业构建预警模型，不仅可以提高企业预防风险能力，还可以进一步为企业管理，提升新质生产力提供参考依据。本文选取2018-2022年制造业上市公司作为研究样本，将实证分析与数据分析相结合，首先对非财务信息视角下制造业风险预警进行剖析选取相应指标，随后，利用随机森林模型确定各指标重要性筛选特征指标。最后针对各特征指标在样本中分布情况，提出防范建议。本文在以下层面有较强的意义：
（一）理论层面
目前，国内学者对于企业风险预警的研究主要从财务指标出发，对于非财务信息和风险预警的研究仅停留在少数几个非财务指标上，基于大量非财务信息构建预警模型的研究较少。本文章对现有研究进行归纳总结，构建出基于多指标非财务信息下的随机森林预警模型，并对这些因素以恰当方式衡量，丰富了非财务信息视角下预警模型构建的相关理论，具有较大的理论意义。
（二）实践层面
随着中国经济步入新局面，企业想要提升新质生产力，发展高新技术、提高生产效率是必然趋势。在企业转型升级背景下，本文基于非财务信息视角下构建随机森林预警模型，对制造业上市公司进行预警，及时识别风险，不仅有利于企业自身生存与发展，更可以维护国家经济稳定与繁荣。利用相关性分析和描述性分析进行评价研究，提出优化建议。不仅有助于企业提高科技创新竞争力，而且为企业的健康、稳定发展提供有效的指导意见，有一定的实践意义。
2相关理论与文献综述
2.1相关理论
2.1.1随机森林算法
（1）基础概念
随机森林是一种机器学习模型，主要用于分类和回归问题。其主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来提高模型的性能和泛化能力。它采用了自助采样（bootstrap sampling）和特征随机选择的方法，以增加模型的随机性和多样性。在构建每棵决策树时，随机森林从训练集中随机抽取一部分样本，并随机选择一部分特征来进行分割。每棵树都根据投票机制进行预测，最终的分类和回归结果由多棵树的投票结果决定[1]。
（2）算法优点
首先，随机森林可以处理高维数据和大规模数据集，具有较强的泛化能力，对过拟合具有一定的抵抗能力。并且能够评估特征的重要性，用于特征选择和解释模型。其次，随机森林相比于其他模型有几个显著的优势，和支持向量机（SVM）模型相比，随机森林模型更加准确，且不易受到极端值的影响。与BP神经网络模型相比，即使在样本数据不足的情况下，随机森林模型仍能表现出较高的准确度，这得益于其采用随机采样的特性，能够有效利用有限的数据。此外，随机森林模型具有较强的鲁棒性，即使数据存在部分缺失，也不会对模型的判断结果产生过大的影响。最后，随机森林无需对数据进行降维或特征筛选，这一点十分实用。
2.2文献综述
2.2.1企业经营风险分析
企业经营风险是指企业在经营过程中可能面临的各种不确定性因素，这些因素可能对企业经营活动产生不利影响并导致经营风险的发生[6]-[7]。现有文献对企业经营风险影响因素的研究大致可分为外部因素与内部因素[8]-[10]两种情形。
企业外部因素对经营风险具有重要影响。首先，经济政策会影响企业风险水平。基于贸易政策不确定性的研究发现，贸易政策不确定性会给企业带来巨大的经营风险。其次，宏观经济环境会影响企业风险。在中美贸易摩擦的背景下，系统性金融风险上升，最终会导致实体经济风险加剧。
企业内部因素对经营风险也显著相关。例如企业金融化会提高实体部门的经营风险。战略合作信息披露质量与上市公司经营风险显著负相关。此外，对管理层特质的研究表明，管理者性别、CEO不同的风险偏好、董事会内部关系、混合所有制程度、政府干预程度等，都会对企业风险产生影响。近些年，由于ESG评级能够相对客观地反映企业在环境、社会与公司治理三维度的作为，也开始受到学者们的广泛关注。
总体看来，企业经营风险来源包括市场风险、运营风险、财务风险、技术风险等[11]。市场风险主要指企业在市场竞争中可能出现的风险，如市场需求下降、竞争加剧等；运营风险是指企业内部管理和运营可能面临的风险，如管理不善、员工不稳定等；财务风险指企业资金流动和财务结构可能产生的风险，如资金链断裂、财务透明度不足等；技术风险是指企业在技术创新和应用中可能面临的不确定性因素，如技术更新换代、技术侵权等[12]。
3企业经营风险预警体系构建..........................12
3.1预警体系构建思路............................12
3.2样本选取......................12
3.3样本不平衡问题的处理..................13
4企业经营风险预警结果分析.........................21
4.1基于随机森林算法的预警分析..................................21
4.1.1财务指标重要性分析.........................21
4.1.2非财务指标重要性分析........................23
5结论与展望.......................................36
5.1研究成果总结............................36
5.2进一步研究方向..........................36
4企业经营风险预警结果分析
4.1基于随机森林算法的预警分析
4.1.1财务指标重要性分析
将财务指标代入模型通过随机森林进行重要性排序结果如下图4-1：
我们可以发现各变量重要性都为正值，这代表所有变量对随机森林的预测都有提升效果，我们筛选重要性大于平均值1/23=0.043的变量进行后续分析研究，因此我们选取前七个变量，分别为：资产负债率、总资产净利润率、流动比率、速动比率、资产报酬率A、总资产周转率A、现金比率进行分析。
7个财务指标中，资产负债率、流动比率和速动比率代表了企业的偿债能力；总资产净利润率；资产报酬率代表了企业的盈利能力；总资产周转率A代表了企业的营运能力；现金比率代表了企业的现金流量情况。
5结论与展望
5.1研究成果总结
本文以国泰安数据库中A股制造业企业上市公司2018-2022年的数据为基础样本，使用Z-score企业经营风险评估系数将样本分为风险类，观察类，健康类三类样本，按照8：2比例构建随机森林的模型训练组与模型检测组。通过对企业经营风险来源的分析和已有文献的研究，最终选取财务与非财务指标共40个，以随机森林算法的基尼系数对各指标的重要性进行分析，结合相关性检验，筛选出最有显著性与代表性的指标，并以此分别构建风险预警体系，结合模型评价指标，对三类模型进行性能对比。本文研究结论如下：
（1）在建立经营风险预警体系时，需要综合考虑上市公司披露的财务数据以及其他非财务信息。这些非财务信息可以定性或定量地转化为相应指标，从而全面涵盖制造业公司的经营情况，提高预警的准确性。通过分析指标的显著性差异，我们发现财务危机公司和财务健康公司之间不仅在财务指标上存在差异，还包括一些非财务指标，如股权结构、供应链集中度、管理层讨论、研发能力等方面的差异。
（2）随机森林算法作为一种集成学习方法，在企业经营风险的分析中具有良好的性能。它能够从大量的企业数据样本中识别出潜在的经营风险模式或规律，避免了人为因素介入赋予特征权重的局限性，从而提升了评价结果的客观性与科学性。相较于传统方法，随机森林算法在处理企业经营风险时更为客观、科学和可靠，能够有效地捕获和分析经营风险的复杂性和多样性，并为企业管理者提供更为准确的风险评估结果，以此作为制定管理策略的重要依据。
参考文献（略）