本文是一篇财务管理论文，本文以煤炭开采与洗选行业为背景，将SH公司作为重点进行了研究，以人工智能技术构建了基于支持向量机的融资风险预警模型。
第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
自从“十四五”规划的正式提出，我国的经济已经进入了高质量发展新阶段，而煤炭行业作为我国能源领域的重要支柱，势必会被重点关注。在“十四五”规划里提到要不断优化煤矿总体布局和产能结构，推动煤炭清洁高效利用。同时，我国已经制定了2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和这两大明确战略目标，而煤炭企业作为碳排放的主要生产和供应单位，仅在煤炭开发利用过程中产生的碳排放就占全国碳排放总量的60%左右，严重污染环境，与我国现行的节能减排目标完全背道而驰，还给企业带来了高额的生产成本和经济效益严重下滑等危机。
由于近几年新能源行业的崛起，在价格和成本上有着明显优势，加上各项政策中对环保、节能减排的大力提倡和支持，使得煤炭企业仅靠扩大规模、提高产能等传统发展方式难以继续生存，必须及时转变发展方式，进行产业升级与转型，紧跟国家发展脚步，但是产业的升级与转型都是需要事先投入大量资金，而且投资周期长，短期内难以获得可观的收益。因此，煤炭企业如何快速、高效地获得资金对于其发展至关重要。目前，我国煤炭企业不仅要实现产业升级转型还要整合国内资源、开拓海外资源。仅靠企业自有资金难以支撑，迫使企业不得不进行外部融资，外部融资多数来自于金融机构借款和投资者投资入股。一方面现在的宏观环境导致煤炭价格波动性强，主营业务收入不稳定，使得煤炭企业的未来经营发展具有很大的不确定性，资本市场也更看好新能源领域，另一方面受到金融信贷政策的影响，大多数企业出现了压贷、限贷的情况，提高了贷款门槛，使得融资成本普遍高于其他行业，融资十分困难。
1.2 国内外研究概况
1.2.1 关于融资风险的研究
融资风险理论最早起源于David Durand（1952）早期的资本结构理论，该理论是基于假设和经验推断出的，缺乏实证的检验和逻辑的推导，但是对于资本结构理论之后的发展起到了引导作用[1]。作为现代融资结构理论的开创者Modigliani and Miller（1958）提出了MM理论，他们认为有负债企业资本成本与无负债企业资本成本相等，公司资本成本仅取决于经营风险与资本结构无关[2]。
为了进一步了解融资风险，Chen and Wang（2012）将融资风险分类为政治风险、财务风险、法律风险、信用风险、运作风险和环境风险六大类，并提出了较为完整的指标体系[3]。融资风险会被多种因素所影响，其中在2008年Yuan，Tan and Li就提出了对融资风险的关注不应该局限于资金的使用，而应将资金的偿还与资金的管理也纳入融资风险的影响因素中[4]。同时Bae and Kwon利用韩国公司作为样本于2020年发现并证实了当货币大幅度贬值时，融资风险也会相应的增加，使用期权、远期合同、金融期货等可以有效降低融资风险[5]。
与国外相比，我国在融资风险方面的研究较为落后，当前，对于融资风险的定义，学术界仍然没有达成一致，大部分的学者仍然把它归为财务风险，只有很少一部分人试图定义它，但是二者在定义上存在着差异。王小方（2010）将融资风险定义为在融资过程中因为行业环境、预期收益、融资方式等原因引发企业财务情况的不稳定，他还提出了企业融资风险防范的三种办法，分别是保持合理的资本结构，减少融资成本降低风险；不可盲目利用融资扩大经营规模，控制借款额度；增强对融资风险的识别[6]。王健朴（2011）指出融资风险的产生是因为企业融入资金后偿债能力降低的可能性与利润变化的不可估计性[7]。
第二章 相关概念与理论基础
2.1 融资风险
2.1.1 融资风险的概念
融资风险是指选择了不当的融资方式、融资期限和融资成本等增加了财务负担，使企业因为经营状况不佳、盈利水平较低、现金流严重不足陷入财务困境，或金融市场变化、市场监管力度的加强等原因导致企业无法偿付债务或无法实现预期收益的风险[51]。
本文研究的融资风险具体是指因为企业内部的融资结构、融资规模、融资成本、融资期限、盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力、治理结构、投资价值与外部的政策不确定性等对企业造成的综合影响[52-56]。
2.1.2 融资风险的分类
企业融资决策的最主要目标就是要满足企业发展的资金需求，从而使企业获得更多的经营利润。但是，在实际经营过程中，由于企业自身融资规划不合理、经营状况不佳、外部市场环境发生重大变化等因素的影响，会导致企业面临一定的融资风险。因此将融资风险分为外部融资风险与内部融资风险两大类，外部融资风险包括政治风险、市场风险、通货膨胀风险，内部融资风险包括资金风险、管理风险、经营风险[57]。
2.2 融资风险预警
2.2.1 融资风险预警概念
融资风险预警指的是企业为了预防和控制由于资金的短缺而导致的风险，在财务预警理论的指导下，构建一种以财务报告和业务数据分析为基础，提前了解企业的融资风险，并分析风险产生的原因，针对企业运营过程中存在的问题制定对策，更好地进行资金的分配和使用[62]。
融资风险预警建立在财务预警的理论基础之上，一种能够预警企业融资风险的方法。在进行融资风险预警时，应先将融资风险量化，以便更好地评估和确定融资风险，帮助企业管理者选择合理的融资方式与融资结构等，降低企业的风险，保证企业财务的稳定性。
2.2.2 融资风险预警模型种类
2.2.2.1 运用统计学方法
（1）单变量模型
单变量模型的原理是先对企业是否出现融资风险进行判断，通过比较有无融资风险的企业中某一个财务指标的差异进行分析，以此构建预警模型判断企业是否出现了融资风险。最早使用单变量模型进行风险预警的是菲茨帕特里克，最终研究发现股东权益/负债与净利润/股东权益之间的差异在距离破产前三年最为明显[30]。
单变量模型虽然操作简单，但是企业出现风险有多种原因，该方法无法描述多种变量间的内在联系与相互影响，忽略了变量间的非线性关系，导致预测精度不够准确、可信度低。
第三章 SH企业融资风险及预警问题分析 .............................. 21
3.1 煤炭行业现状和风险分析 ................................ 21
3.1.1 煤炭行业现状 ................................................ 21
3.1.2 煤炭行业融资风险分析 ............................ 22
第四章 基于支持向量机的融资风险预警模型构建 ............................ 31
4.1 风险预警模型构建的思路 ............................. 31
4.2 指标体系的构建 ............................... 31
第五章 SH企业融资风险预警结果分析及防范措施 .......................... 57
5.1 SH企业融资风险预警结果及分析 ....................... 57
5.1.1 SH企业融资风险预警结果 ................................ 57
5.1.2 SH企业融资风险预警结果分析 ..................... 57
第五章 SH企业融资风险预警结果分析及防范措施
5.1 SH企业融资风险预警结果及分析
5.1.1 SH企业融资风险预警结果
为对SH企业在T年的风险状况进行预测，本节所采用的是该公司在T-1年的相关数据中，由表5.1可知，根据上文计算的2019-2021年SH企业十一个因子的数据得出预测结果：2020-2022年的融资风险预测结果为分别为中风险、低风险、低风险，这与上文评估的融资风险警度相符。实证研究表明，该预警模型可以较好地预测SH公司的融资风险，为其提供融资风险预警。
第六章 研究结论与展望
6.1 研究结论
本文以煤炭开采与洗选行业为背景，将SH公司作为重点进行了研究，以人工智能技术构建了基于支持向量机的融资风险预警模型，得出如下结论：
（1）在对融资风险评估指标的选取过程中，不能仅关注常用的四大财务能力指标，需要结合资金在筹集、使用、偿还过程中可能存在的风险以及公司治理与宏观政策等多方面的因素，形成一个更为全面的融资风险评估指标体系。
（2）结合因子分析法和K均值聚类法得到的融资风险警度四种分类情况，利用支持向量机建立融资风险预警模型。通过反复优化参数、对比训练集与测试集样本占比不同时的准确率，最终结果表明本文建立的融资风险预警模型能够及时有效的对风险进行预警并能够应用到SH企业中，使管理层能够及时地做出反应，增强对风险的监管和控制。
（3）根据对SH企业融资风险预警结果，本文对其进行了综合分析，并从五个方面提出了针对性的风险防范措施，分别是多渠道融资，优化负债结构；减少不良业务，优化资产结构；扩大投资，发展新能源；注重人才引进，提高管理水平；建立预警系统，强化风险意识。
参考文献（略）