1. 研究目的与意义
随着经济的迅速发展，众多公司为了收集资金而上市，由此便有规模庞大的投资者购买这些上市公司的股票。然而，受国内外疫情或其他因素的影响，这些企业面临的压力也越来越大。根据数据显示，美国在2020年底宣布破产的较大型公司接近六百家；2021年前三个月，我国倒闭的企业足足有四十多万家之多。
我国将上市公司是否被特别处理作为判定公司是否面临财务困境的标准。公司面临的财务困境极大地增加了公司走向破产的可能性，同时投资者遭受巨大损失，也会对国家经济的健康发展造成重大影响。因此，在财务困境公司数量逐年递增的背景下，寻找预测结果准确的财务困境预警方法极为重要。
2. 研究内容和预期目标
收集了关于财务困境预警的文献，通过对这些文献的分析和述评，结合机器学习的方法，从公司的财务和非财务信息中选取指标建立财务困境预警模型，并根据收集到的公司数据进行实证研究与分析。
3. 国内外研究现状
（一）基于财务信息的财务困境预警模型研究
学者们在以往的财务预警研究中多采用传统财务指标和新兴财务指标，只基于财务信息来构建预警模型。王阿靓和徐兴桃（2014）选择样本公司的财务指标，创新性的考虑了盈余管理这一层面的影响，证明了盈余管理对预警模型效用的影响显著，对不同的模型影响深度也不同。邓旭东等（2018）重新界定了财务困境公司样本的范围，在现金流量的维度上选择财务数据指标,通过logistic方法构建了财务预警模型，有较高的预测准确率。李长山（2018）选用了企业的债务情况、权益增值能力和盈利情况等财务指标，用逻辑回归方法建立了准确度极高的财务困境预警模型。
芦笛和王冠华（2019）通过因子分析法和聚类分析法对农业上市公司建立了财务预警模型，发现盈利能力指标对公司是否陷入财务困境有着突出的影响。陈欣欣和郭洪涛（2022）在传统财务指标的基础上，加入了另外两类财务指标，结合了因子分析和逻辑回归的方法，构建的的农业上市公司财务困境预警模型准确度得到提高。
4. 计划与进度安排
在研究的思路上，首先要明确财务困境研究的样本，从国泰安数据库中选取合适的企业来作为本次研究的样本，财务困境公司与正常公司的数量比要合适，因为财务困境的产生具有渐进性，所以需要选择合理年份的数据来进行研究。
其次需要确定研究采用的指标，财务指标与非财务指标都要大量选择，并通过分析来筛选出最能影响公司困境的指标。
接着便是根据机器学习的方法构建财务预警模型，选择集成学习中的XGBoost作为模型构建的方法，最后进行研究结果的评价，验证所建模型的准确性是否优越。
5. 参考文献
[1]王阿靓,徐兴桃.财务预警模型效果实证研究——基于房地产行业的数据[J].财会通讯,2014(18):108-110.
[2]陈婧. 基于机器学习和文本分析的公司财务预警研究[D].上海交通大学,2020.
[3]陈欣欣,郭洪涛.因子分析和Logistic回归在农业上市公司财务预警中的联合运用[J].数理统计与管理,2022,41(01):11-24.
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