张汇臣

在大数据背景下，探讨了企业财务风险预警的实用模型和其在实际中的应用，并对其在线监控的效果进行了评估。选择了CR、QR、CDR、Altman Z-score这四个指标来构建XGBoost的二分类模型，并结合SHAP的解释，使用70%/30%的时间切分、5折交叉验证和100次蒙特卡洛重采样来进行离线回测；布署2024年1—8月份的现场监测序列，对在线告警的一致性和提前期进行了评估。基于表3-1（n=20）和表5-1时序数据，模型重采样平均AUC=0.81（σ=0.04），平均F1=0.67（σ=0.05），平均提前期约1.2个月；在线监测期间（2024-03至2024-06）系统成功捕捉现金流与偿付能力恶化窗口，告警与阈值一致性较高。以4个关键指标为基础建立的XGBoost预警模型小样本仿真和短期现场监测结果稳健，具有工程化部署价值但还需要扩大样本、对特征和阈值成本敏感校准进行了改进，减少了误报，增强了泛化能力。

大数据；财务风险预警；XGBoost；模型治理

[1] 陈东华.大数据背景下企业财务风险管理与控制措施分析[J].中国会展(中国会议),2025,(18):44-46. [2] 潘纯.大数据技术赋能会计信息共享平台构建路径研究[J].太原城市职业技术学院学报,2025,(10):152-154. [3] 董倩.大数据背景下企业财务管理面临的挑战与创新[J].现代企业,2025,(10):172-174. [4] Kumar J,Rani G,Rani M,et al.Big Data Analytics Adoption and Its Impact on SME Market and Financial Performance:An Analysis Using the Technology–Organisation–Environment(TOE)Framework[J].Creativity and Innovation Management,2025,34(3):760-777. [5] 徐青.数据可视化技术推动企业财务管理创新的路径研究[J].社会科学理论与研究,2025,2(4):20250204.

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