企业风险管理领域中的财务困境预测作为研究的热点问题,受到了众多管理层和专家学者的关注,如何运用财务困境预测的理论框架和实证模型提高预测的准确率也成为学者们的研究课题。从财务困境概念提出开始,财务困境预测的理论框架和实证研究经历了从传统的统计分析到人工智能学习,从静态预测到动态预测,从财务困境二分类到财务困境多分类,从平衡数据流到非平衡数据流的逐步完善的过程,企业财务困境预测的准确率也不断攀升。21世纪以来,市场竞争愈加多样化,行业间的竞争模式和商业前景正朝着不同方向发展,评价不同行业间的各项财务指标数据的标准日趋不一。例如新兴行业的企业在初创阶段面临较高的资产负债率是极其常见的,而对于传统产业的企业而言较高的资产负债率可能是财务困境的先兆。但现有财务困境预测理论体系中,并未在具体的行业背景下对企业财务困境的含义做出详细的界定。每个行业产业文化、经营管理、政府导向性等的不同,会使得财务状况相同但行业不同的企业,极有可能具有不同的财务状况类别。企业财务困境的概念不再是统一的、固定的。因而对于财务困境企业的判定,也必须将其置于自身所处的行业之中进行比较,而不能简单得根据统一的界定条件进行判断。同时,市场竞争瞬息万变,原本静态的财务困境预测机制忽略了随着时间推移不断进入的新样本数据流,已经无法适应企业经营活动的动态性。本文在此思想下探索性得提出了基于同行业的相对财务困境概念,结合财务困境预警体系的理论知识,利用同行业中所有上市公司的横向财务数据流进行财务困境动态预测的实证研究,以期为企业财务困境动态预测研究提供新的方向和思路。首先,本文依据对企业财务困境概念的理解结合财务困境概念漂移的理论知识,提出行业背景下的企业财务困境概念定义,认为企业财务状况的类别判定,应是同行业背景下的财务状况相对比较下得出的结果。其次,在财务困境预测指标选取子模块中,选取33个财务指标作为备选特征指标,这些指标选取自偿债能力、运营能力、盈利能力、发展能力、结构比率和每股指标这六大方面,利用增L去R法进行特征选择;在财务困境判定子模型中,本文选用主成分分析法对同行业中同一年份所有上市公司财务状况进行得分排名,根据最终的排名判定公司的财务状况类别;在财务困境预测模型中,本文基于财务困境判定模型中的评价结果,训练具有动态预测能力的SmoteBoost-SVM、SmoteBoost-DT、SmoteBoost-KNN、SmoteBoost-Logistic预测模型。最后,本文选取钢铁行业作为实证研究的对象,收集了该行业2000年至2015年所有上市公司的合并报表年报中的财务数据,以每10年的财务数据动态地建立6个训练集,即分别由2000-2009 年、2001-2010 年、2002-2011 年、2003-2012 年、2004-2013 年和2005-2014年财务数据组成的6个训练集。通过对财务状况的动态判定和训练,发现四个预测模型均有较好的财务困境预测准确性。