近年来,我国道路货运企业获得了长足的发展,然而货运企业所面临的风险也不容小觑。货物运输需求方对道路货运企业的风险评估能力和管理水平都提出了更高的要求。传统的道路货运企业风险管理模式已经无法适应道路货运行业的发展,道路货运企业进行科学的风险评估对企业的稳定发展有着重要的现实意义。本文以道路货运企业风险为出发点,进行了以下研究。首先,建立企业风险评估指标集并划分了风险程度。本文选取北京市顺义区内道路货运企业作为研究对象,对道路货运企业风险进行分类。对风险数据进行预处理后计算得到各风险因素对风险程度影响的重要程度与各风险之间的相关度。将风险分为四大风险类别和具体十二个风险因素,从而建立风险评估指标集并划分了五个风险程度等级。第二,基于随机森林算法构建了道路货运企业风险评估模型。首先划分数据集,将3459条道路货运企业风险数据划分为2422条训练集数据和1037条测试集数据。通过测试集数据对道路货运企业风险评估模型中各参数进行调整,从而获得性能最佳的道路货运企业风险评估模型,最后运用测试集数据运用随机森林算法模型对道路货运企业的风险程度进行评估预测。第三,对目前道路货运企业风险评估方法展开了研究。本文选择随机森林算法、决策树算法和有序Logit算法分别建立了道路货运企业风险评估模型,将三个模型从预测精准度、可靠性、可解释性三个方面进行了比较分析,结合道路货运企业市场特点和行业性质发现随机森林算法更适合应用于道路货运企业风险评估工作中。最后,对道路货运企业风险评估模型进行了实例分析。选取北京市顺义区内五个风险等级的货运企业各20家,共100家道路货运企业进行风险评估,将得出的预测的风险程度与实际企业风险程度进行比较,证实了随机森林算法模型的准确性和客观性。同时针对与企业风险程度相关性较大的几个风险因素提出预防和管理的措施,为今后道路货运企业的相关职能部门的管理提供了参考。