本文是一篇财务管理论文，本文以在A股上市的168家装修类上市公司2018年至2022年的各项数据为基础，进行BP神经网络财务风险预警模型的构建。
第一章 绪论
1.1 研究背景
随着我国经济社会不断发展，股票市场也随之不断地发展壮大。近来二级市场运行发展地过程中出现了诸多问题，尤其是财务造假、财务舞弊事件频出，引发舆论关注，同时监管方面也提高重视程度。最近，国家推出一系列的监管措施，来对房地产行业的调控机制进行逐步完善。作为同房地产行业密切相关的装修行业，在房地产业存在不确定的情况下，装修行业的未来发展也伴随着种种不确定性，并且给装修公司的财务风险管理带来了新的挑战。对于装修公司而言，目前需要重点关注的问题是降低财务风险对公司产生的影响。而建立财务风险预警体系，可以使装修公司提前识别公司潜在的财务风险，并发出预警信号，使公司尽早采取相应措施，防范并及时化解财务风险。
2022年，装修涂料行业上游主要原材料价格在上半年高企、下半年有所回落，但下游终端消费疲软，地产基本面逐渐受政策调整改善、基建发挥托底支撑作用有所改善。据中国涂料工业协会统计，2022年，预估全涂料行业公司总产量约3488万吨，较2021年降低8.5%；主营业务收入约4525亿元，较2021年降低5.2%；利润总额约233亿元，较2021年降低23.7%。
我国城镇化进程持续推进，同步开展的国家新基建工程、新型城镇化等政策机遇将成为涂料需求新的增长点。党的二十大报告提出坚持以创新驱动发展，发展绿色低碳产业，稳步推进绿色低碳转型。装修涂料公司仍处在战略发展机遇期。2022年3月至2022年11月期间，工信部、住建部等多部委下发文件，文件写明要支持推广绿色建材；加快推进以县城为载体的城镇化加速，加快推进城市更新、住房改造，进行老旧城区改造；要发展绿色建筑，装配材料等全面推行绿色。国家大力发展保障性租赁住房，据住房和城乡建设部统计数据显示，2021年、2022年全国已建设筹集保障性租赁住房约360万套（间），计划整个十四五期间，共计建设650万套（间）保障性租赁住房。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
在理论研究方面，目前已有文献对装修行业研究较少，大部分是围绕着工业或金融业进行财务风险预警。本文建立的装修行业财务风险预警模型正好是对行业研究的拓宽，进一步丰富了财务风险预警理论的应用案例。装修行业的财务预警研究较少，目前也没有现成的装修行业的财务风险预警体系，本文构建的预警模型可以帮助学者完善上市公司财务风险预警模型的指标评价设计，增加预警模型的预警准确率。 从模型建立的角度，根据国内目前相关的研究发现，机器学习构建的模型（包括神经网络、逻辑回归、集成分类器等）比传统的信用风险识别模型（例如Merton、KMV）具有优势，主要体现在模型的预测精度可以衡量，输入模型的原始数据直观简洁并且获取相对容易。根据目前的研究，使用BP神经网络模型构建财务风险预警模型准确度更高。
1.2.2 实际意义
在实际方面，通过构建出装修行业的财务风险预警模型，同行业的上市公司均可使用，能够帮助同行业的公司尽快发现财务风险并预警，提醒公司管理层尽早采取措施，规避可预见的损失。同时，也可以帮助股票市场的投资者进行风险识别，在资产配置时根据上市公司的财务状况综合考虑股票持有情况。对监管机构来说，可以提前发现被监管公司的财务风险，尽早介入，通过公开渠道进行风险提示，以保护相关利益方特别是中小投资者的权益。
第二章 概念界定与理论基础
2.1 财务风险概念界定
2.1.1 财务风险的概念
根据目前学术界对于财务风险的概念有两种主流观点。
第一种观点认为财务风险是指由负债带来的风险，又被称为筹资风险。但是在公司实际生产经营过程中产生的财务风险，不仅仅是由筹资活动带来的，所以第一种观点指的财务风险只是公司面临众多财务风险之一。
第二种观点认为公司在生产经营过程中，因为公司面临的外部和内部环境存在诸多不确定性，生产经营活动不能与预期状况相同，财务活动具有不确定性。这种观点认为财务风险是公司面临所有风险的财务表现，公司的内部环境、宏观经济政策、市场竞争格局等各个方面都会对公司面临的财务风险产生影响[52]。
由于装修行业公司经营状况除了受自身因素影响外，很大程度上取决于国家宏观经济政策以及房地产市场变动，导致财务风险不仅包括筹资风险，还应该包括外部宏观经济政策以及市场波动引起的内外部不确定性。基于此，本文按照第二种观点，将公司财务风险定义为广义财务风险。
2.2 财务风险预警概述
2.2.1 财务风险预警的定义
财务风险预警概念于1971年首次由Gorderi提出，其认为财务风险预警是只考虑其中的财务风险而构建的预警模型，又被称之为公司财务预警或者是公司财务预警预警。具体来说，是以公司相关财务报表数据作为样本数据，运用会计学、统计学等相关专业知识，构建与公司日常经营状况、偿债能力、获利能力等相关的风险评价指标体系，对公司发生的日常经营活动和财务状况进行比较和预测，识别风险，发出信号，及时地应对，做出相应决策，尽可能地将公司发生的损失降到最低。有效的财务风险预警还可以为后续公司发生类似情况提供经验和教训，有助于尽可能避免公司陷入财务预警[54]。
根据财务风险对公司的危害程度，我国的学者主要将财务风险预警研究分为公司业绩预警、公司危机预警和公司破产预警，其中研究成果数量最多的是公司危机预警。财务预警（Financial Crisis）也称“财务困境”（Financial Distress），其主要表现为公司财务状况恶化，没有偿还到期债务的能力，公司的现金净流量为负数，这是一个时期的概念。从数字的角度来看，从公司短期现金流量紧张至破产都属于财务预警的过程，有轻重之分。归根结底是公司的支付能力不足，具体表现形式如下：①从资产角度来看，公司总资产的账面净值小于或等于总负债的账面金额，即公司的净资产小于或等于零。②从现金流量角度来看，公司的现金流入小于现金流出，即现金净流量为负数，现金流量是时期数，所以如果现金净流量为负数的情况持续存在，并且伴有压缩必要经常性现金支出的情况。③从资产质量的角度看，公司的流动资产与非流动资产比例失调，公司的流动比率或速动比率显著低于行业的平均水平，同时公司难以将现有的资产以市场公允价值及时变现，内部出现资金使用的矛盾。④从公司信用的角度看，出现无法按时支付应收账款，无法从金融机构获得资金支持，或者是无法从供应商赊购原材料，各个渠道均不愿意给公司提供资金上的优惠条件，从而掉入恶性循环。⑤从可持续经营的角度来看，公司的主营业务收入难以大于主营业务成本，主要产品销量不及预期，市场竞争压力较大，主营业务板块是亏损的，并且损失金额难以弥补[55]。
第三章 装修行业现状与风险识别 ........................... 17
3.1 装修行业情况介绍 ................................ 17
3.1.1 装修行业现状 .................................. 17
3.1.2 装修行业特征 ...................................... 18
第四章 装修行业财务风险评价模型的构建 ...................... 27
4.1 构建原则与思路 ................................... 27
4.1.1 模型构建原则 .................................... 27
4.1.2 模型构建思路 ......................................... 28
第五章 S公司财务风险评价与分析 ......................... 43
5.1 S公司的概况 .......................... 43
5.1.1 S公司主营业务 .............................. 43
5.1.2 S公司生产模式 ....................................... 44
第六章 S公司存在财务风险的原因分析及对策建议
6.1 S公司存在财务风险的原因分析
依据S公司预警结果以及存在的风险点，本部分重点分析风险点出现的原因。
6.1.1 原材料价格上升，导致S公司盈利空间下降
原材料价格波动风险：S公司主要产品的原材料主要有树脂、乳脂、钛白粉等溶剂，属于化学工业品，如果类似的化学工业品价格出现上涨的情况，会增加S公司原材料的采购成本，如果相应提高产成品销售价格，则可能导致出现销量下降的情况，进而影响供应商和零售消费者的购物积极性；如果不把原材料价格上涨传递到下游的零售环节，S公司则会有成本增加导致利润减少的风险。
6.1.2 销售网络重叠，导致S公司销售成本上升
经销商管理风险：S公司面对家庭装修的产品主要经过公司外的经销商进行出售。当前S公司的销售网络复杂冗余，全国所有省份均有直接经营的销售网点，外部的经销商遍布主要城市，随之而来的庞大的数量，和错综复杂的经济利益摩擦。对全国所有经销商进行统一销售培训的难度很大，加之S公司计划向装修一站式服务商转变，对经销商的咨询服务能力有着更高的要求。假如经销商的服务能力达不到消费者的需求，会导致潜在的消费者流失，进而损失销售额。经销商不止销售S公司一家的产品，如果出现对经销商而言有更大利润的产品，会促使经销商销售更容易出售、获利多的竞争对手的产品，这对S公司的主要产品会造成更大的影响。
第七章 结论
7.1 研究结论
本文以在A股上市的168家装修类上市公司2018年至2022年的各项数据为基础，进行BP神经网络财务风险预警模型的构建。在整理和归纳国内外大量文献的基础上，结合装修类上市公司的风险特性及产生原因，建立可以反映装修类上市公司的风险特性的预警指标体系：覆盖盈利能力、偿债能力、发展能力、营运能力等财务指标和非财务指标。而后使用MATLAB软件构建装修类上市公司的BP神经网络财务风险预警模型，经过验证其准确率为84.24%。通过将公开的财务数据和非财务数据代入预警模型中，结果表明：
装修行业的上市公司存在依赖外部经济环境、受政策因素影响大，前期投资多且收益不确定等情况。运用BP神经网络建立的装修行业上市公司财务风险预警模型，通过输入相关数据可进行财务预警，对装修行业上市公司的利益相关人有参考提示意义。
参考文献（略）