本文研究的数据来自于前瞻数据库，涉及企业2016~2023年的利润表、资产负债表，按照企业财务的四大能力 [8] ：偿债能力、运营能力、盈利能力、成长能力，共设16个二级指标用来反应企业的财务状况，进而全方位的对企业的财务状况进行分析，为预测企业未来的财务状况提供了数据支撑，并为加强企业发展决策提供可靠性依据。

首先保证指标数据满足正态性，对企业财务状况的两两指标依次进行皮尔逊相关系数的计算：

$r_{xy}=\frac{{\displaystyle \sum \left(X_i-\bar{X}\right)\left(Y_i-\bar{Y}\right)}}{\sqrt{{\displaystyle \sum {\left(X_i-\bar{X}\right)}^2}{\displaystyle \sum {\left(Y_i-\bar{Y}\right)}^2}}}$

其中，r代表各指标间的相关系数，根据皮尔逊相关系数值的位于0~1之间：

(1) 当 $\text{1}\ge r>0$时，表示两指标之间存在一定的正相关；

(2) 当 $r=0$时。表示两指标之间没有相关性；

(3) 当 $0>r\ge -\text{1}$时，表示两指标之间存在一定的负相关。

根据本文研究企业财务状况的内容，结合企业的四大财务能力，进行指标的选取。研究结果的准确性受指标的直接影响，因此本文在选取指标时遵循以下原则：

(1) 代表性原则：对企业财务状况进行研究，进而为企业的发展提出对策，这涉及企业财务活动的各方面。因此，选取其中具有代表性的指标能够在有限数据下得到更全面的研究结果。

(2) 综合性原则：不同的财务指标所反映的企业情况也不同，综合运用各种财务指标可以更全面地评估企业的财务状况。因此，要选择与研究目标更贴合的指标。

(3) 可比性原则：对企业不同时间的财务状况进行研究与预测，则选取的指标需要具有可比性原则，如企业在不同时间的同一指标的比较，能更好的看出企业发展的动态变化。

(4) 客观性原则：指标的计算方法应该明确、客观，保证在不同情况下计算出的结论一致，使用的数据也许具有客观性，避免主观和不确定因素的影响。

在代表性、综合性、可比性、客观性原则下，选取了每个维度下的各二级指标，构建评价指标体系 [9] ，见 表1 。

在前瞻数据库以及企业官网搜集企业在2016~2023年的利润表、资产负债表数据，进行相关指标值的计算。

$偿债能力\{\begin{array}{l}流动比率=流动资产/流动负债\\ 速动比率=速冻资产/流动负债\\ 资产负债率=负债资产/资产总额\\ 产权比率=负债总额/所有者权益\end{array}$

$运营能力\{\begin{array}{l}总资产周转率=营业收入/资产总额\\ 流动资产周转率=营业收入/流动资产总额\\ 存货周转率=营业成本/存货余额\\ 固定资产周转率=营业收入/固定资产余额\end{array}$

$盈利能力\{\begin{array}{l}营业利润率=营业利润/营业收入\\ 成本费用利润率=利润总额/成本费用总额\\ 净资产收益率=净利润/平均净资产\\ 盈余现金保障倍数=年经营现金流量净额/净利润\end{array}$

$成长能力\{\begin{array}{l}营业收入增长率=本年营业收入增长额/上年营业收入\\ 总资产增长率=本年总资产增长额/上年营业利润总额\\ 营业利润增长率=本年营业利润增长额/上年营业利润总额\\ 净利润增长率=本年净利润增长额/上年净利润\end{array}$

计算得到16个指标数值，见 表2 。

灰色预测模型(GM模型)可通过分析小样本数据的因素之间发展趋势的相异程度，并寻找数据发展的规律性，得到有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程，从而预测事物未来发展趋势。

由于企业财务数据往往受多种因素影响，可能存在较为复杂的非线性关系，且搜集到的财务数据序列较少，而GM(1,1)模型能更好的适用序列较短的非线性数据，故选用GM(1,1)模型对财务数据进行分析。

首先对数据进行假设：

$X^{\left(0\right)}=\left(X^{\left(0\right)}\left(1\right),X^{\left(0\right)}\left(2\right),\cdots ,X^{\left(0\right)}\left(n\right)\right)$

对数据进行一次累加生成(AGO)：

$X^{\left(1\right)}=\left(X^{\left(1\right)}\left(1\right),X^{\left(1\right)}\left(2\right),\cdots ,X^{\left(1\right)}\left(n\right)\right)=\left(X^{\left(1\right)}\left(1\right),X^{\left(1\right)}\left(1\right)+X^{\left(0\right)}\left(2\right),\cdots ,X^{\left(1\right)}\left(n-1\right)+X^{\left(0\right)}\left(n\right)\right)$

则GM(1,1)模型对应微分方程为：

$\frac{\text{d}{X}^{\left(1\right)}}{\text{d}t}+a{X}^{\left(1\right)}=b$

使用最小二乘法求解参数a、b：

$\left(B^{\text{T}}B\right)\times \left[\begin{array}{l}a\\ b\end{array}\right]=B^{\text{T}}Y$

根据求得的a、b的值，解微分方程：

$X^{\left(1\right)}\left(t\right)=\frac{b}{a}\left(1-{\text{e}}^{-at}\right)+x^{\left(1\right)}\left(1\right){\text{e}}^{-at}$

对累加得到的数据进行一侧累减还原(AGD)，得到原始数据的预测值：

$x^{\left(0\right)}\left(t\right)=x^{\left(1\right)}\left(t\right)-x^{\left(1\right)}\left(t-1\right)$

通过皮尔逊相关分析法 [10] 进行16个指标间相关性的分析，得到16个指标间的相关系数，并根据企业的四大财务能力：偿债能力、运营能力、盈利能力、成长能力，分4大维度设计指标相关性热力图，见 图1~4 。

由 图1 可得，偿债能力4个指标间的相关性绝对值均大于0.85，相关性较高，说明反映的偿债能力方面的财务状况具体。由 图2 可得，运营能力4个指标的相关性中，总资产周转率与存货周转率的相关系数为0.454，相关性不高。存货周转率与固定资产周转率之间的相关性为0.383，存在较小相关性。其余各指标间相关性较高。说明总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、固定资产周转率在运营能力方面反应的财务状况较全面。由 图3 可得，盈余现金保障倍数与营业利润率、成本费用利润率、净资产收益率相关性均在0.5左右，其余指标间的相关性均大于0.9，说明指标数据反应的盈利能力方面的财务状况集中。由 图4 可得，营业利润增长率与净利润增长率相关系数为0.839，相关性水平高，其余指标间的相关性均较低，说明指标反应的成长能力方面的财务状况全面。

对计算得到的16个指标分四大维度在2016~2023年的数值进行分析，可视化处理见 图5~8 。

由 图5 可得，流动比率和速动比率大多数年份低于2和1，表明企业的短期偿债能力存在一定风险，尤其在2017年和2022年，流动比率低于1，速动比率也较低，则企业面临较大的流动性压力。资产负债率逐年上升，表明企业的财务增加，债务水平提高。产权比率也呈现上升趋势，表明企业所有者权益对负债的保障能力在减弱。由 图6 可得，总资产周转率和流动资产周转率在多数年份都比较低，表明企业资产的运营效率不高。存货周转率和固定资产周转率波动较大。由 图7 可得，营业利润率、成本费用利润率和净资产收益率在多数年份为负值，表明企业在盈利方面存在严重问题。盈余现金保障倍数大多数年份为负，说明企业的经营活动产生的现金流量净额无法覆盖其债务，现金保障能力差。由 图8 可得，营业收入增长率、总资产增长率、营业利润增长率和净利润增长率波动较大，部分年份为负增长，表明企业的成长能力不稳定，面临较大的市场风险。

由 图5~8 可得，2017年是企业四大能力变动的关键时点，多数指标在这一年出现了明显的下降或由正转负，结合实际背景对企业财务状况数据变化趋势进行解释：(1) 2017年，鉴于企业环保搬迁和工业4.0智能化轮胎工厂陆续投产，根据企业产能整合的整体战略规划，停止了企业在2016年期间为满足市场需要和弥补环保搬迁造成的产能下降而与第三方的两个轮胎工厂的产能合作；(2) 因轮胎主要原材料的价格大幅波动，为避免材料波动给企业带来的风险，企业在报告期内大幅降低了材料销售业务。导致产量和收入短期内受到了部分影响，出现下滑的情况；2019年则是另一个关键时点，部分指标有所改善，但整体趋势仍然面临挑战，结合现实背景：(1) 企业对新旧动能转换资产特别是老的产成品库存进行了一次性减值和折价处理；(2) 企业加大研发投入；(3) 企业未及时变现相关搬迁政策及其他奖励等。随着企业2020年工厂全面升级改造完毕，预计未来产能将逐步释放，盈利将得到改善。但由于三年疫情的影响，国家整体经济呈现下滑趋势，企业虽实现了市场、研发、制造、质量板块的新突破，但相较于近年来的整体变化仍呈下滑趋势。

根据已有的企业2016~2023年的财务状况数据对企业2024~2029年的财务数据进行预测，预测结果见 表3 。

由 表3 可得，流动比率和速动比率的预测结果在未来6年内均呈现下降趋势，表明企业短期内偿还债务的能力在减弱。资产负债率和产权比率逐年上升，且产权比率上升较快，说明企业的财务杠杆在加大，长期偿债压力增大；总资产周转率略有下降，流动资产周转率和存货周转率逐年上升，但固定资产周转率有所下降，表明企业的存货和流动资产管理效率有所提高，但固定资产的使用效率有所降低；所有盈利能力指标均为负值，且逐年下降，表明企业的盈利状况不佳；营业收入增长率和总资产增长率虽然较低，但保持正增长，表明企业仍在扩张。营业利润增长率和净利润增长率虽然为正，但增长幅度逐年下降。

借助MATLAB软件对 表3 数据进行可视化处理见 图9~12 。

由 图9~12 可知，企业在未来几年的财务状况显示出一些潜在的风险，特别是偿债能力和盈利能力方面的下降。虽然运营效率保持稳定，但财务杠杆的增加和盈利能力的持续恶化可能会对企业的长期发展造成影响。结合现实背景：企业2024年一季度报告中指出实现营业收入11.81亿元，同比增长9.87%，其中海外收入同比增长18.63%，轿车胎收入同比增长24.97%；归属于股东的净利润同比增长78.60%；但由于卡客车胎市场需求不足，同时企业国外工厂尚处于建设期，导致报告期内公司利润虽有较大幅度改善，但仍未实现整体盈利。与预测数据分析得到的初始结论相一致，表明前期的预测结果具备较高的准确性和可靠性。

由于企业2024年一季度报告中仅给出了预测前期的发展趋势是上升的，无法判断未来长期的发展情况，结合现实背景及灰色预测的原理：原始数据的区间为2016~2023年，其中2019~2022年由于疫情原因导致全球经济下滑，企业的四大能力指标也呈现出显著性的降低，而灰色预测是一种基于数据序列的预测方法，它通过生成序列来预测未来的趋势，通常对邻近年份的数据较为敏感。所以2024~2029年的预测结果可能部分受到2019~2022年数据波动的影响，最终导致灰色预测结果在短期内偏向保守或过于悲观。

就整体情况而言，DS公司在2016~2023年的偿债能力呈现下降趋势，在当前偿债能力情况下容易出现资金链问题，一旦市场出现明显波动，不能及时应对，会导致影响公司整体运营。公司固定资产占总资产44.6%，为重资产模式，维持竞争优势成本较高。现金短债比为0.30，带息债务占全部投入资本70.3%，现金保障很弱，偿债压力很大。可能是由于公司长期经营发展策略的改变，公司资产结构在短期偿债方面的调整，因此出现当前的情形。

为解决此类问题的出现，提出以下建议：对资产进行合理分配，划分长期资产和短期资产，确保两者都可以覆盖各自负债。删除无用资产的分配，出售或处理无效资产以增加现金流。拓展融资途径，探索发行债券、股权融资、项目融资等多种方式，降低单一融资渠道带来的风险。加强与金融机构的合作，建立稳固的银行关系和信用评级，提升企业在资本市场的信誉度和融资能力。制定科学的负债策略，通过比率分析确定最佳负债水平，避免过度依赖债务融资，优化短期债务与长期债务的比例，防止短期债务过高导致的偿债压力。

相较于2016年，2023年的运营能力有所下降。同时，总资产周转率水平降低，表明企业在一定时期内对总资产的利用效率降低，这使企业资金流动性降低，货物挤压，销售量减少。财务状况恶化，进而影响企业整体运营效率和盈利能力。

为解决此类问题的出现，提出以下建议：优化库存管理，采用JIT (即时制)或VMI (供应商管理库存)等先进库存管理技术，减少库存积压，提高周转率。加快应收账款回收，通过加强信用控制、实施严格的账期管理和提供折扣等手段，加速应收账款的回笼。整合供应链资源，通过采购集中化和供应商关系管理，降低采购成本，提高供应链效率。采用信息化管理工具，利用ERP系统进行供应链管理，实时监控库存、订单和物流状况，提升整体运营效率，通过减少浪费、优化流程和提高生产效率来降低成本。

在财务报告分析中，该公司的盈利能力出现大幅波动后逐渐趋向平稳的状态。整体呈现负增长状态，公司的盈利能力有所不足，有上升的空间。由于该公司2019对新旧动能转换资产特别是老的产成品库存进行了一次性减值和折价处理，由此出现变增节点。这种情况的出现可能与该公司整体战略规划的调整和市场原材料价格的变动有关。

为解决此类问题的出现，提出以下建议：通过市场调研了解客户需求和竞争对手的定价策略，制定合理的产品定价方案。根据产品的价值和客户的支付意愿，采用差异化定价策略，提升利润空间。全面预算管理，实施全面预算管理，对企业的各项成本开支进行科学规划和控制。降低生产成本，通过技术改进、工艺优化和规模经济等手段降低生产成本，提高毛利率，开发新产品或服务，满足不同客户群体的需求，扩大销售范围和业务规模。

DS企业在成长能力方面呈现出先下降再上升的变化，2019年成为由负转正的节点时间。在总体来看，成长能力为上升趋势，说明该企业在未来具有向上发展的趋势和良好的市场开发能力。

根据结论提出以下建议：加大研发投入，推动技术创新和产品升级，提升产品的市场竞争力和附加值。强知识产权保护，通过专利、商标和版权等手段维护企业的创新成果。通过市场调研和分析，识别潜在的新业务领域和市场机会。通过并购或战略合作，快速进入新市场，实现业务扩展和协同效应。引进高层次专业人才，增强企业的核心竞争力和创新能力。加强员工培训和职业发展，提升员工的技能水平和工作效率，促进企业可持续成长。