重庆作为中国西部汽车工业重镇，拥有 长安汽车（000625）与 赛力斯（601127）两家代表性上市车企。两家企业在新能源转型中采用截然不同的路径： 外部协同（赛力斯 × 华为智选）与 自主研发（长安深蓝/阿维塔/启源）。
核心研究问题：代工协同模式（赛力斯）与自主研发模式（长安），谁的财务风险更高、更不稳定？ 项目以 8 家 A 股乘用车整车厂为样本，运用 K-Means 聚类、孤立森林、6 模型时序预测、杜邦分析、Z-score、沃尔评分等方法， 构建财务智能预警体系，并配套 6 页 Streamlit 交互式在线看板。
| 经营模式 | 联合研发（华为技术赋能） |
| 核心品牌 | AITO 问界（2021 起） |
| 毛利率（2025） | ~29%（高附加值） |
| 资产负债率（2025） | ~71%（高杠杆扩张） |
| 销量结构 | 高度集中（问界 ~95%） |
| 经营模式 | 自主技术平台（SDA/EPA/CHN） |
| 核心品牌 | 深蓝、阿维塔、长安启源 |
| 毛利率（2025） | ~16%（规模效应） |
| 资产负债率（2025） | ~60%（相对稳健） |
| 销量结构 | 多品牌均衡（新能源 ~26%） |
研究背景、核心结论、8 家车企最新财务快照。
18 项指标时间趋势 / 公司对比 / 热力图（双子图）。
K-Means 聚类、孤立森林、Z-score、沃尔评分、杜邦瀑布图。
6 模型预测对比 + 2026Q1 样本外一步前向回测。
行业景气度、渗透率、季度销量结构、赛力斯 vs 长安联动。
Notebook / 行业分析输出的 14+ PNG 图表集中展示。
| 模型 | 用途 | 关键输出 |
|---|---|---|
| Ridge 回归 | 季度财务指标预测 | 样本内综合分第一 |
| Prophet / ARIMA / LSTM / 三次指数平滑 / 线性回归 | 多模型对比 | 趋势预测 + 交叉验证 |
| 2026Q1 回测 | 样本外一步前向 | LSTM/ARIMA MAE 最低 |
| K-Means | 5 维风险特征聚类 | K=3 风险群组 |
| 孤立森林 | 财务异常检测 | 异常得分 + 标签 |
| 杜邦分析 | ROE 因素分解 | 瀑布图 + 驱动归因 |
| Z-score（新能源阈值） | 破产风险判定 | 危险 <1.20 / 灰色 1.20–2.20 / 安全 >2.20 |
| 沃尔评分 | 5 项预警指标百分制 | 综合预警排名 |
| 熵权法 | R²/sMAPE/σ 客观赋权 | 实测 42.9/31.5/25.7 |
| 维度 | 赛力斯（代工协同） | 长安汽车（自主研发） |
|---|---|---|
| K-Means 聚类 | 稳健群 | 稳健群 |
| 孤立森林异常 | 正常（0.166） | 正常（0.160） |
| 沃尔评分（修正） | 第 1 名（90.4 分） | 第 5 名（78.4 分） |
| Z-score（新能源阈值） | 1.63（灰色区） | 1.82（安全区） |
| 杜邦 ROE（2023→2024） | -36.4% → 38.7% | 13.2% → 8.0% |
| 杜邦 ROE（2024→2025） | 38.7% → 15.0% | 8.0% → 4.1% |
| 样本内预测最优 | Ridge 回归（综合分第一） | |
| 样本外回测最优 | LSTM / ARIMA（MAE 最低） | |
💡 关键发现：① 赛力斯沃尔评分高但 Z-score 落灰色区（高杠杆 + 问界集中风险）；② 长安稳健但转型偏慢，ROE 连续由净利率拖累； ③ 样本内"Ridge 最优"≠样本外精度最高——回测显示 LSTM/ARIMA 更优；④ 预测分层：资产负债率可精确预警（MAPE<20%），毛利率仅作方向判断。
# 1. 克隆仓库 git clone git@github.com:yohoten/fidac.git cd FIDAC # 2. 安装依赖（阿里云镜像加速） python -m venv .venv && .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 3. 启动 Streamlit 看板（6 页） streamlit run streamlit_app.py # 浏览器打开 http://localhost:8501 # 4. 或打开主 Notebook 复现全部分析 jupyter notebook 基于K-Means聚类与多模型时序预测的重庆上市车企财务智能预警研究.ipynb
FIDAC/ ├── README.md # 项目说明（12 章） ├── 基于K-Means聚类与多模型时序预测的重庆上市车企财务智能预警研究.ipynb ├── streamlit_app.py # 6 页 Streamlit 看板 ├── DEPLOY.md # 在线部署指南 ├── lib/financial_metrics.py # 统一指标/预测/评分库 ├── data/ # 8 家财务 + NEV 行业数据 ├── work/ # 独立运行脚本 ├── reports/pictures/ # 14+ 分析图表 ├── dosc/ # 竞赛手册 / 报告 ├── templates/latex_chinese/ # 中文 LaTeX 模板 └── index.html # 本介绍页