保险公司财务预警

保险公司财务预警（共12篇）

保险公司财务预警 篇1

一、财产保险公司的特点

财产保险公司是指通过收取保费集中建立保险基金以补偿自然灾害、意外事故或约定保险事件发生后被保险人的经济损失, 是通过分散风险和补偿损失来保障社会再生产持续进行的经济组织, 具有高风险性、保障性、负债性、外部性、高信用依赖性和信息非对称性等特点。

二、财产保险公司所面临风险的特点及风险产生的原因

(一) 财产保险公司面临风险的特点

财产保险公司会面临战略风险、市场风险、内部管理风险、操作风险、偿付能力风险、承保风险、流动性风险、信用风险、法律风险和声誉风险等, 并且其风险具有自身的特点:

1. 客观性。

经济运行的不确定性与信息的不对称性使得保险公司风险的存在具有客观性, 财产保险公司只能通过提高经营管理和风险管理水平来降低风险, 而不能完全消除风险。

2. 可控性。

财产保险公司风险的客观性并非意味着风险的不可控, 企业可以通过业务管理、投资管理、理赔管理、资产负债管理等各种决策和措施将风险控制在一定范围之内。

3. 复杂性。

财产保险公司的风险具有复杂性, 既要管控自身的经营风险, 还要为被保险人管理风险;不仅面临共同的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险, 还要面对更具挑战性的保险风险。

4. 经营风险和财务风险的混合性。

财产保险公司的资金来源于保费收入和有限的资本金。由于企业承担赔偿责任的期限与会计年度的不一致性, 因此, 公司需要依据未到期责任提取一定数额的准备金, 以准备金为最主要负债的财产保险公司面临的风险具有潜伏周期长、反应滞后和危害性严重的特点。

(二) 财产保险公司风险产生的原因

1. 财产保险公司经营的负债性与外部性。

财产保险公司是负债经营, 自有资本只占资产负债的很小部分, 并且其净值越小、错误决策导致的公司损失就越小, 公司就会越倾向于采用高风险的经营策略。

2. 财产保险合同的不完全性。

财产保险合同的不完全性使得公司面临着不可避免的风险。一方面, 信息的不对称性使合同交易前后可能出现逆向选择和道德风险;另一方面, 由于财产保险公司和投保人的有限理性主义和事后机会主义, 以及外部环境的复杂性和不确定性, 使得财产保险市场的不确定性得不到完全解决。

3. 财产保险公司的委托代理关系。

财产保险公司内部存在所有者与经营者之间的委托代理关系, 公司经营者作为有限理性的经济人可能会采取机会主义行为, 在缺乏科学、有效的激励和业绩评价机制的情况下, 可能导致经营者更多关注自身利益而忽视谨慎的经营原则。

三、构建科学、完善的财产保险公司财务预警系统

(一) 建立财产保险公司财务风险预警机制

完善的财务预警机制是防范财产保险公司风险的有效保障, 它能在可能危害公司财务状况的关键因素出现时预先发出警告, 及时找到产生风险的关键原因, 从而采取有效地措施以避免财务风险的进一步扩大。

1. 财务风险全方位预警机制。

财产保险公司应当实行“统一组织领导、统一管理、统一监测、分级监控”的全方位财务预警机制, 在保监会和各财产保险总公司建立全方位预警部门, 以分析公司面临的国内外政治经济形势, 及时处理所接收到的预警信息, 从而采取防范财务风险的各种决策和措施。

2. 财务风险传导预警机制。

传导预警机制按照行政区划可以在保监会驻各省 (市) 的派出机构和财产保险公司的省级分公司建立, 并具体负责本辖区财务风险的监测和预警, 以及及时传导总公司和分公司防范财务风险的各种决策和措施。建立与总公司相衔接的区域性传导财务风险预警机制, 并实行内外多层次、多功能的信息反馈网络, 不仅能有效地监督、管理分公司和抵制来自各个不同层次的干预, 还能最大限度的降低财务风险导致的损失。

3. 财务风险终点预警机制。

财产保险公司财务风险终点预警机制是对公司终点活动的监测预警, 公司建立财务风险终点预警机制应在各分公司实施组织规划, 以稽核部门为核心并由主管、会计和企划等部门联合参加, 从而更好的与全方位预警机制和传导预警机制相配合, 从而形成一套自上而下、全面有效的财产保险公司财务风险预警系统和实现风险监测预警的动态循环, 以促进公司财务全面风险管理工作的建设。

(二) 财产保险公司财务风险预警的系统建设

1. 组织体系建设。

财产保险公司需要成立财务风险预警管理委员会、管理部门和执行部门等专门的组织机构来确保财务风险预警系统功能的实现, 并通过建立健全信息披露制度、资产负债管理制度和会计统计检查制度等来确保预警系统的正常运作。

财务风险预警管理委员会的成员一般由企业经营管理者和财务管理人员组成, 还可能包括一定数量的外部管理咨询专家。当预警监测指标处于基本正常或低度危急状态时, 预警部门要提供相应的预控方案给决策层, 由决策层下达给各职能部门执行, 从而实现财务管理系统的正常运行。

财务风险预警管理部门由专门行使财务风险管理职能的人员组成, 是具体实施监测和预警的牵头组织部门, 对财务风险预警管理委员会负责。该部门的主要工作是根据公司预警管理战略的要求来传导、落实和执行各项具体的预警措施, 即监督和管理预警执行部门各项财务风险决策的实施情况、调查财务风险环境、整理分析财务风险信息, 从而向财务风险预警管理委员会反映财务风险的具体情况, 为财务风险预警决策提供依据。

财务风险预警执行部门是财务风险预警系统组织架构的基层单位, 主要负责制定基本的财务风险预警细则和办法、组织实施本系统的财务风险预警和管理活动, 并及时向财务风险预警管理部门反映财务风险的实际状况。财产保险公司的其他管理部门和经营部门必须接受同级财务风险预警组织机构的检查管理, 并有义务积极配合其工作以共同促进保险市场的有序发展。

2. 信息管理体系建设。

信息管理系统通过对相关信息进行再加工发现异常变动数据, 并及时传递到各相关管理部门, 从而为财务预警系统提供充分的预警信息数据, 使其及时采取有效的风险防范和控制措施以降低财务损失。因此, 财产保险公司应不断完善管理信息系统, 实现各子系统资源的共享和功能集成, 以保障财务风险预警系统的有效运行。

(三) 财产保险公司财务风险预警系统配套措施的完善

1. 预警的财务风险及其采取的对策。

预警的财务风险包括误警和漏警, 它是预警结果与实际情况不一致所产生的不利影响。在高度财务风险状态下, 财产保险公司应当根据自身实际情况和各指标的风险评价结果采取财务风险避免策略、合并或兼并策略和冒险策略等措施;在中度财务风险状态下, 财产保险公司应采取财务风险抑制策略和分散策略来防范财务风险的进一步恶化;在低度财务风险状态下, 财产保险公司可有意识的采取财务风险预防战略和适应战略来防止和减少财务风险的发生;在正常财务风险状态下, 财产保险公司应采取财务风险准备与补偿战略, 以增强公司抵御财务风险的能力。

2. 提高社会风险防范意识, 完善内部控制机制。

一方面, 通过加强公众的财务风险知识和风险意识, 为财产保险公司的发展创造良好的社会环境。另一方面, 财产保险公司要建立完善的内部控制制度:依据信息技术建立上下配套的管理体制, 实现经营规模的扩大与内控水平和资金实力的匹配, 实行严格的分级授权授信制度和内部稽核以规范经营活动程序, 从而实现内控制度与财务预警系统的有机结合。

3. 保持预警系统的稳定性与灵活性, 并适度公示预警系统。

财产保险公司的财务预警系统应在追求相对稳定的同时保持一定的灵活可调整性, 即要根据内外部环境的变化确定每个阶段的重点监测指标, 并根据实际情况进行及时的调整补充以做出正确的决策。此外, 财产保险公司应适度开放预警系统, 从而在公众的监督之下更好的规范自身的经营管理活动, 不断强化财务风险管理和内部控制组织建设, 在追求效益的同时有效防范潜在的财务风险。

四、结论

我国财产保险公司在经营管理中普遍存在业务结构发展不平衡、风险管理观念比较落后、管理机制不健全等问题, 笔者认为应当通过建立科学、完善的财务预警系统及时发现并有效防范控制财务风险, 从而保障财产保险公司的安全运行和持续发展。

参考文献

[1]李帆, 杜志涛, 李玲娟.企业财务预警模型:理论回顾及其评述[J].管理评论.2011 (09) .

[2]张赛英.刍议财务预警系统在企业财务管理中的应用[J].湖南科技学院学报.2010 (06) .

[3]何慧珍.上市保险公司财务预警模型选择探讨[J].宏观经济研究.2010 (06) .

保险公司财务预警 篇2

关键词：财务失败；财务预警；实证分析

中图分类号：f275 文献标识码：a 文章编号：1003－721706－0083－05

1994年7月1日起正式实施的《公司法》规定：公司最近三年连续亏损，由国务院证券管理部门决定暂停其股票上市，亏损情形在限期内未能清除，由国务院证券管理部门决定终止其股票上市。中国证券监督管理委员会于3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》，要求证券交易所应对“状况异常”的上市公司实行股票的特别处理（special treatment，简称st）。目前，沪深两市共出现近50家特别处理公司。签此，上市公司的管理当局迫切需要建立一个能预先发出危机警报的财务分析系统，以帮助避开或化解可能出现的财务危机。

一、主要财务预警模型简述

财务失败是指企业因财务运作不善而导致财务危机潜发的一系列动态结果。财务预警是以企业的财务报表、经营计划及其他相关会计资料为依据，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种统计方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理当局采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨绸缎的作用。

企业存在的目的和价值就是以其所掌握的经济资源去创造最大的财富，实现资产的不断增值。建立财务预警系统要求企业千方百计改善经营策略，提高管理质量，减少或避免财务失败的出现。银行通过这样的预测，可以考察贷款风险，防止坏账发生；投资者也可以在证券价格大跌之前就获得财务风险的警报，及时撤走资金或审慎投资；审计师可以准确判断企业的经营状况避免因未能正确披露其经营失败而招致的法律诉讼；公司经理人员越早获得失败信号越可以减少其在会计、审计、律师等方面所支付的费用；面对于那些准备借“壳”或买“壳”上市的公司，在寻找重组公司时，财务预测也是必不可少的。

本文主要通过对上市公司的考察来研究财务预警。由于国内证券市场的发展历史很短，有关财务危机预测的研究较少，而国外的证券市场由来已久，关于经营失败（或者说是破产）预测的研究相对成熟，这里介绍几种主要的预测方法：

（一）单变量分析法

最早运用统计方法研究公司失败问题的是美国的比佛（beaver，1966），对于财务失败，他不仅仅狭义地界定为破产，还包括“债券拖欠不履行、银行超支、不能支付优先股股利等”。他首先以单变量分析法发展出财务危机预测模型，使用5个财务比率分别作为变量对79家经营未失败公司和79家经营失败公司进行一元判定预测，发现（现金流量/总负债）财务预测的效果最好，（净利润/总资产）次之，在失败前5年可达70％以上的预测能力，失败前1年更可达87％的正确区别率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的三种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，是考虑到长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素，因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的。这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。单变量分析法虽然简单，但却因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距，有时会产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象，因此招致了许多批评，而逐渐被多变量方法所替代。

（二）z分数模型

最早运用多变量区别分析法探讨公司财务危机预测问题的是另一类美国学者奥曼（altlan，1968）。他将若干变量合并入一个函数方程：

z＝0.012x1＋0.014x2＋0.033x3＋0 006x4＋0.999x5

x1＝（期末流动资产－期末流动负债）/期末总资产

x2＝期末留存收益/期末总资产

x3＝息税前利润/期末总资产

x4＝期末股东权益的市场价值/期末总负债

上市公司财务状况与退市预警研究 篇3

摘要：我国创业板市场建立六年多以来，发展迅速，从第一批的28只股票发展为今天的510股市场， 但在运行过程中呈现出一些问题，尤其是其退市预警机制没能跟上快速成长的需要，有必要完善与更新。文章通过研究我国创业板上市公司的财务状况及退市过程中存在的问题，并通过对美国纳斯达克退市制度和流程的分析研究，从中总结经验得到启示，创新提出以保护投资者及强化我国创业板市场机制为基础的退市预警方案，修订退市制度，以促进我国创业板市场的健康发展。

关键词：创业板；退市预警；纳斯达克

从2009年10月30日中国创业板首批28家公司股票上市开始，陆续有510家公司登陆创业板，为中国的资本市场发展带来了新鲜活力。在肯定创业板对加速我国部分中小企业成长、带动高技术产业发展的同时，我们也注意到创业板市场存在一些问题，如整体规模过小，上市审核过严时间过长，上市后公司财务状况很快出现良莠不齐状况；投资者结构不合理；退市制度缺少预警机制，没有真正起到存优去劣的作用，致使创业板内一些本应退市的公司能用一些匪夷所思的手段，避免遭退市的厄运。这些问题在客观上损害了投资者的利益，阻碍了我国创业板市场的健康发展。作为我国股票市场的重要成分，创业板的成败关系到我们的国计民生，因此亟待出台合理有效的退市预警机制，起到保护投资者，扶植中小型创新企业及推动股票市场发展的目的。

一、 上市公司财务状况与退市问题

我国创业板建立时间短，整体规模非常小，虽然到2016年已经有510家上市公司，但上市公司的财务状况参差不齐，它们的总资产、销售及盈利能力差距很大： 从总资产2亿元的小公司到总资产250亿元的中型公司，从近年内持续盈利到连续几年的亏损公司都在创业板继续交易中。在分析创业板上市公司的盈利能力时作者发现， 在2015年前上市的409家公司中，在2011年～2015年的五年中有109家存在一年的息税前利润（EBIT）为负数的年度，其中有8家公司存在4年EBIT为负数年度，2家公司在所有五年的样本期内EBIT都是负数的现象。这些公司为什么能避开连续三年亏损既退市的制度？

究其原因，主要有几点：

1. 退市制度的缺陷致使诚信缺失企业及财务陷入困境的企业能够继续在创业板上交易。现有退市制度既没有预警机制，在具体退市执行中也缺乏明确的程序。深圳证券交易所创业板股票上市规则中规定“本所在公司股票停牌起十五个交易日内作出公司股票是否终止上市的决定”，这说明退市决定要由交易所决定，而不是按照明确的退市程序进行。

2. 上市难，退市更难。由于上市审批体系仅能满足小部分企业的融资需要，因此上市公司的“壳”很有价值，这样就导致本该退市的企业会千方百计用各种方法和手段保住上市公司的地位。盡管我国创业板的退市制度规定连续三年亏损的公司必须退市，但由于没有明确规定公司盈利的来源，致使个别亏损企业或依靠地方政府税收优惠等非经营手段达到“盈利”的目的，甚至依靠变卖分子公司变现来弥补经营亏损的窟窿而继续保持上市身份，致使假盈利真亏损的上市公司还能存在于创业板平台上。

3. 退市渠道设计不流畅，退市整理制度存在缺陷。上市公司在股票被终止上市前，要与有股份转让主办券商业务资格的证券公司签订《委托代办股份转让协议》，聘请其作为公司股票退市后代办股份转让的主办券商。这个转让机制没有给退市企业一个缓冲的机会，因此很难执行。而“退市整理板”的股票交易从表面上看与正常上市公司基本相同，但投资者已丧失退出的有利时机了。所以说在没有任何退市预警机制的提醒时，投资者很难避免风险。

退市制度要有效保护中小投资者权益，就必须建立预警机制，同时通过完善追责制度，引入集体诉讼制度，减少投资者损失，真正保护中小投资者权益。

二、 美国上市公司退市的借鉴与启发

由于美国纳斯达克是世界上运行最成功的创业板市场，本文将重点分析纳斯达克的退市制度和流程，借鉴其成功的经验。总结纳斯达克的退市管理有如下几方面特点①：

1. 市场分为三个层次，亏损不是判断公司的唯一标准。纳斯达克在2006年将市场分为三个层次来吸引优质公司：纳斯达克精选市场，纳斯达克全球市场，纳斯达克资本市场。根据这三个层次，出台了11种上市标准和六种持续上市（避免退市）的条件，为有潜力的企业在纳斯达克市场发展提供空间，将优秀公司吸纳入全球优选市场，并允许公司在不同的市场移转，以充分满足它们的融资要求，也呈献给投资者更多地选择机会。对美国彭博数据库导出的数据分析显示，从2010年到2015年全美共有2 212家上市公司从一个交易所（市场）转移到另一个交易所（市场）。其中转入纳斯达克的股票有252家，转出纳斯达克有278家；另外有87家是在纳斯达克市场中不同层级转股。这些数据表明公司在不同交易所之间或不同层次市场转移，既能为不同发展层次公司提供生存平台，又为交易所之间营造市场竞争机制，有利于企业和投资者。

针对不同市场上的上市公司，持续上市条件并没有单独以盈利或亏损论英雄。只要没有触碰退市红线，即使亏损也可以继续在纳斯达克交易。通过分析2013年1月1日还在纳斯达克上市的4 253家公司连续9年的净利润指标，发现有66%公司在过去的9年内出现过年终亏损的现象，有37%上市公司在9年中出现过三次及以上亏损。在2013年1月1日～2015年12月20日期间有568样本公司退市，占样本公司总数的13%退市。其中一次都没有年度亏损的1 433家公司中有120家上市公司退市了，退市率为8%，占所有退市公司的21%；另外2 820个有亏损年度的上市公司中有448家退市，退市率为16%，占所有退市公司的79%；其中1 227家有连续亏损三年的公司中有205家退市，退市率为17%。结论是亏损公司中有84%还在市场上。

2. 采用宽入严管的制度。纳斯达克采用宽进严管的上市制度，企业只要能满足11种标准中的任何一个上市条件就可以申请上市，获批上市；上市后公司必须严格遵守纳斯达克的要求，遵从内控准则和治理标准，定期披露财务报表和经营信息，满足投资者人数及交易量要求。对于不再满足持续上市条件的公司，纳斯达克会及时通知该公司并要求其公开发布不再符合上市条件的事实，保护投资者权益，避免不合格公司信息没能及时传递给投资者。

3. 退市程序采用上诉聆讯制。纳斯达克市场的退市标准是本着从保护投资者角度出发设计的，强调市值、公众持股数等多个指标作为公司能维持上市的标准，而不简单以利润作为唯一的标准。纳斯达克市场的退市程序由交易所启动，只要上市公司无法满足持续上市的条件，交易所就会将书面缺陷通知递送到该公司，内容包括问题的性质、相对应的整改时间、整改要求、退市时间表等；涉事公司在指定时间内如果整改不到位，会被退市。对收到退市警告不服的公司，纳斯达克采用上诉聆讯制，允许公司逐级上诉：先上诉到纳斯达克的上市资格小组，然后到独立的上市与聆讯审查委员会，再到纳斯达克董事会，直至美国证券交易委员会作为最后的裁决机关决定上市公司是否被摘牌。

从管理角度出发，上诉聆讯制度提高了退市过程的透明度；对公司而言，上诉程序的时期也能为公司摆脱当前困境争取宝贵时间，避免退市。整改中的公司必须及时发布整改信息，使投资者能充分评估是否继续持有或是卖出该股票。该上诉聆讯制值得我国创业板学习和借鉴。

4. 退市警示信息公开透明。纳斯达克网站每天更新触动退市警示公司的名单，这样投资者能随时看到，减少风险。网站信息包括公司名字，股票代码，被警示的原因，是否已经填报了退市表格等。作者于2015年8月到10月每日跟踪纳斯达克网站，发现每天都有新名单上榜，整理8月25号与9月21号的名单列式，发现从8月25号到9月21号有4只股票在暂停榜上重复出现，说明不合规的公司会有整改窗口。

综上所述，由于美国纳斯达克历史时间长，并能参考美国其他股票交易所的经验与教训，因此其各项制度更趋于理性。我国创业板的历史时间短，通过借鉴纳斯达克合理的规章制度，能在短时期内完善退市预警制度，建立切实可行的退市程序，促进股票市场的发展。

三、 基于上市公司财务状况的退市预警对策

通过分析我国创业板的退市现状与问题，比较我国创业板及美国纳斯达克的主要特点，为健全适合我国创业板市场退市制度，本文建议以下几点：

1. 建立多层次的创业板市场。通过对我国现有的515家创业板市场上市公司的相关数据分析，作者发现我国创业板市场不同公司的市值、资产及销售额相差距离颇大。按照2014年全年财务报表数据，从最高的市值372.5亿元到最低的9.3亿元，从最高的总资产253亿元到最低的不足2亿元，从高达380亿元销售额低到仅0.6亿元销售额，分布范围很宽，说明这些公司的竞争力和发展阶段不在同一个层次上，表明我国现有创业板有必要设立二个层级的市场。建议以上市标准总资产/销售额超过10亿元的企业设置为精英创业板，将总资产/销售额在10亿元以内的设为普通创业板市场，这样能突出规模上的优势，用有针对性的政策，引导在不同层次的企业发展壮大。另一方面也可以降低入市门槛，将更多的中小型企业、新型公司吸纳到创业板市场。

2. 建立风险提示体系及退市缺陷警示整改系统。

（1）建立风险提示体系。依据国际上经典的Z-Score②破产风险系数模型，我们可以将创业板市场现有的公司运营分成三级：安全健康企业，一般风险企业，有破产风险企业。建议建立股票风险提示制度：由交易所建立风险模型系统，按季度报表披露信息，公布上市企业的风险系数及退市概率数据。这些数据可公示在创业板市场系统平台上。这样既提醒投资者关注投资风险，也给上市公司一定压力。具体方案为：

①创业板市场网站公布上市企业财务风险系数。依据上市公司季度财务报表披露信息，交易所在创业板市场版面上增加一个风险系数科目。交易所可以根据创业板六年的交易数据，用多元判别的统计方法，创建适合中国创业板的Z-Score數理模型，或直接引用国际上广为通用的“新兴市场Z-Score③模型”，预测破产系数。

②设立退市预警专员。因为我国股票市场中散户占据绝大部分，有必要设置预警专员，聘请有数据库和投资专业知识的分析师定期测算上市公司的风险系数，按季度公布在创业板网站上，服务各个投资群体。

（2）设立退市缺陷预警整改系统和信息披露机制。取消现有的暂停上市机制，设立持续上市缺陷预警系统，根据不同指标设定180天～360天的警示期。一旦上市公司触碰退市警示指标红线，创业板市场管理机构马上通知该公司，要求其在2天内以网站通知、记者招待会方式或公告形式通知社会股东，在7天内提出整改措施。如果该公司对整改通知内的内容不认同，可以提出申诉或要求延长整改时间。管理机构会根据违规缺陷的轻重及企业整改计划的严密性决定是否同意。交易所可以延长警示期间，但警示期间全程不能超过一年。

3. 修改现有退市量化标准及内控要求。

（1）将现有的净资产为负一年后暂停上市改为净资产为负一年后马上警示，如果公司在警示期间没有提出可以接受的整改方案恢复净资产到正数，则必须马上退市。

（2）将净利润为负数的指标定为：警示四年，终止上市五年。本文作者发现，一些创新企业在发展初期由于战略扩张及开拓新市场而需要大量的投资，它们在成长期间很难兼顾投资与保持盈利。如果连续三年亏损就要退市，则这些企业很难下定决心研究开发中长期的产品。因此，创业板若仅以企业利润作为退市标准，会使企业只顾短期而忽略长远发展。本文作者通过对美国、欧洲和其它一些股票证券交易市场的上市公司研究发现，那些亏损的企业只要净资产没有亏损光，就能继续生存。参照前面纳斯达克84%亏损公司还在市场上继续交易，说明市场对上市公司的评价标准不应该只看盈利与亏损。因此本文建议将亏损时间延长1年，前提是企业没有触碰净资产为负数的红线。

（3）将现有股价低于面值即退市改为“股价低于一元人民币即启动退市机制”，以便于股民熟记在心，同时能有利于交易所的管理。

（4）完善现有的信息披露要求，具体内容包含：财务报表，企业投资情况，经营状况包括销售成本费用利润，管理构架变化，主要管理人员变动，发展战略，主要客户及供应商。同时要求企业董事长、总经理、财务负责人在每期财务报表上签字，个人承担法律责任。

（5）聘任有资质的独立审计师事务所为外部审核，并由第三方事务所公证，避免审计报告与内控报告由同一个事务所承担出具。

4. 完善复议流程。创业板市场公司的强制退市决定权在交易所，最终判决权在证监会。如果被要求退市公司认为退市决定不符合制度及法规要求，或认为与实情不符，可以向交易所申诉，独立复审机构如果拒绝或驳回上述，公司可以向证监会提出申诉。复议期间公司在整改同时还可以交易，给投资者和上市企业一个寻找出路的窗口期。

5. 设立保证金及风险保险机制。建立上市公司保证金制度，要求上市公司将其募集资金的5%拿出来作为风险保险金，类似于购买设备的质量抵押金，交易所则要在企业上市满5年后或者主动退市时返还给上市企业。

建立保险制度，以抗衡由于作弊违规违法行为而导致的被动退市。上市公司股票要购买保险，类似于汽车强制保险的概念。此类保险用于一旦该上市公司出现任何因为作弊違规而退市时补偿投资者的保险。既然投资有风险，则任何上市公司及相关方都必须支付“违约风险监管保险”。

综上所述，本文建议建立多层次的创业板市场，用警示制度替代暂停制度，设立退市缺陷警示整改系统，修改现有退市量化标准及内控要求，建立复议流程等4个方面，创新和完善创业板市场退市管理。

四、 结论

本文以创业板市场的退市管理为研究核心，分析了我国创业板市场退市过程中存在的问题，包括对缺失诚信的企业惩处不足，无法尽快清理亏损企业，退市缺乏明确的执行程序，退市渠道设计不流畅等。鉴于美国纳斯达克是目前世界上最成功的创业板市场，本文重点分析了其退市管理中行之有效的地方，并建议我国创业板市场借鉴：分层次的市场体系，宽入严管的管理制度，上诉聆听制的退市程序及公开透明的信息披露，退市预警机制等。鉴于退市预警有利于保护广大投资者利益，本文提议交易所设置退市预警专员，采用科学方法测算上市公司财务破产风险，定期公布；提出多项建议，包括建立多层次的创业板市场，建立风险提示体系及退市缺陷警示整改系统，修改现有退市量化标准及内控要求，完善整改期与复议流程，设立风险保证金及保险体系等。本文认为，增设退市预警及完善创业板的退市制度，能增强投资者信心，促进创业板市场的整体融资能力，推动我国经济建设的平稳发展。

注释：

①信息来源于美国证券交易委员会、纳斯达克、彭博社。

②Z-Score 模型，又称Altman Z-Score 模型，是由纽约大学商学院教授Edward Altman 在1967年创立的，用以衡量一个公司的财务健康状况，并对公司在2年内破产的可能性进行诊断与预测。

③新兴市场Z-Score 模型是Altman 在Z-Score模型基础上改进的，于1993提出，适用于美国和国际上新兴市场。

参考文献：

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[4] 曹凤岐.推进我国股票发行注册制改革[J].南开学报（哲学社会科学版），2014，（2）.

作者简介：于旭（1965-），男，汉族，吉林省双辽市人，吉林大学管理学院教授、博士生导师，研究方向为创新管理；WEI SHUANGYING（中文名：魏双莹）（1963-），女，汉族，黑龙江省哈尔滨市人，吉林大学管理学院博士生，哈药集团财务总监，研究方向为创新管理；丁丽霞（1969-），女，汉族，吉林省松原市人，吉林大学管理学院副教授，吉林大学理学博士，研究方向为复杂系统决策。

财务危机预警与公司财务治理 篇4

一、财务契约是财务危机预警有效发挥的保障

（一）股权契约与财务危机预警

股权契约是股东之间就设立公司相关问题签订的契约，用以协调股东内部的利益关系，其主要内容通常包含在各种公司法规、章程和证券监管法规中。由于大股东拥有更多的公司经营事务的知情权和控制权，也更有能力通过各种方式转移财富以获得最大的控制权收益。因此，即使公司财务危机预警系统发现了潜在的财务危机，也极可能由于财务控制权的不均衡分布使预警信息失真或失效。因此，公司股东之间的财务契约除了常规条款之外，还需要额外条款以保证财务危机预警信息在股东内部透明化，避免大股东操纵预警信息，牟取私利的行为发生。通常额外条款有：一股一权，股东只享有其拥有股份数的投票权;股东权利与义务制度化;财务预警信息报告部门要具有独立性，预警指标的真实性要先经外部审计部门独立审计，预警信息要同时发送给各个股东;规范关联方交易并将所有的会计处理方法统一化透明化，避免暗箱操作;在财务预警信息披露以后，要向所有股东公开导致潜在财务危机的不当财务行为并进行调整。

（二）报酬契约与财务危机预警

财务危机预警系统是管理者的财务行为和业绩表现的一种最末端的检验。因此，为了能使财务危机预警系统发挥作用，报酬契约中需加入以下条款：在财务危机预警信号出现以后，经营者需向股东及债权人及利益相关者提供原因分析报告，并由外部管理咨询公司进行审查;经营者占据股份数目不得超过股权激励标准的5%，董事会有因为经营不当而惩罚或罢免管理者的权力;限制管理者进行内部关联交易;制定多维度的公司经营业绩评价指标，经营者要定期向公司股东或债权人汇报公司的经营情况;在财务危机警示信号被排除以后，经营者要向董事会做经过独立审计机构审计过的管理调整报告，以避免危机的发生;实行会计管制。

（三）信贷契约与财务危机预警

在公司的日常经营中尤其是在进行投资决策时，公司股东一般倾向于高风险高报酬的项目，而债权人则更希望风险小的投资项目以确保资金的安全性。因此，在财务危机发生时，债权人往往是最积极的外部力量，要么会支持公司破产清算，要么会紧密关注公司对财务危机的处理。财务危机预警系统将是债权人确保维护自身利益的有利工具。故在债权人与股东和管理者关于融资等相关问题签订信贷契约时，就需要一些附加条款：财务危机系统的预警信息要及时送到债权人手中，债权人有处理措施的知情权;限制资金的使用情况，做到借款目的和用途一致;定期向债权人提供经过独立审计的财务报告;财务报表的计算口径和会计方法要统一透明;债权人有权定期到公司收集公司的经营和财务信息。

二、财务预警信息传递系统提高了公司财务治理水平

（一）规范和明确了股东与债权人的财务治理权

一方面，财务危机预警的附加股权契约，保证了股东对公司的日常经营情况，重大财务事项和能够影响公司财务状况的重大事项具有知情权和参与权，同时强调了同股同权，避免了“大股东侵占”等行为的发生。另一方面，信贷契约的完善使债权人在公司财务治理方面的作用得到充分体现，信贷契约保证了债权人能够定期获得企业的经营和财务状况，避免债权人盲目的对企业活动进行干预;同时信贷契约使债权人在财务危机预警信号出现时，能够及时了解情况并采取相关行动，加强了债权人的财务治理能力。

（二）完善了经营者的激励与监督机制

委托代理理论认为，经营者的目标主要是追求个人效用的最大化，如追求更高的报酬、在职消费等。在这种情况下，不完善的财务危机预警系统往往失去有效性。而基于财务危机预警系统的报酬契约则使财务危机预警信息不受经营者的个人操控，完善了公司对经营者的监督机制;同时，制定多维度的经营者业绩评价指标体系，对管理层的评价重点放在考察资本是否升值上，使经营者具有更大的管理空间，形成了正向激励。

（三）强化了外部审计监督系统

完善的财务危机预警系统强调了外部独立审计机构的参与性和决策性，提高了企业的财务信息披露质量，进一步完善了信息披露制度。将公司的经营状况特别是重大财务事项尽可能地公布于广大的中小股东，增加了公司决策的透明度，大大减少了公司股东或管理层通过操纵会计信息，滥用公司财权的可能性。同时，随着大量公司对于财务危机预警系统的完善，独立的外部审计机构行业必将迅速发展并成熟，这必然会提升整体企业的会计信息披露质量。

（四）完善了财务危机预警系统

建立在完善的财务契约的基础上的财务危机预警系统，不仅能够及时准确的提供预警信息并保证企业采取相应措施排警，还能够在以制度化的形式使企业的各个利益相关者之间相互制衡，相互监督，从而提高公司的治理水平。同时，公司治理水平的提高能够保证公司资源的有效配置以及各种经营财务决策的有效实施，又能避免企业陷入财务困境。

参考文献

[1]陈良华, 孙健.公司治理与财务困境:来自上海股票市场的证据[J]东南大学学报, 2005 (9) .

[2]陈燕, 廖冠民.大股东行为、公司治理与财务危机[J]当代财经, 2006 (5) .

保险公司财务预警 篇5

基于非线性SVM的上市公司财务危机预警模型研究

为了克服传统财务危机预警模型在假设前提、样本容量、泛化能力等方面的缺陷,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等五方面的.15个财务指标作为输入变量,以上市公司是否被特别处理(ST)作为输出变量,实证分析表明:该模型具有100%的训练精度和90%的验证精度,学习和预测能力良好.

作 者：朱发根 刘拓 傅毓维 ZHU Fa-gen LIU Tuo FU Yu-wei 作者单位：哈尔滨工程大学,经济管理学院,黑龙江,哈尔滨,150001刊 名：统计与信息论坛 CSSCI英文刊名：STATISTICS & INFORMATION FORUM年，卷(期)：24(6)分类号：O212关键词：上市公司 财务危机 预警 支持向量机

保险公司财务预警 篇6

关键词：财务危机；预警模型；实证研究

一、引言

随着资本市场的不断发展和完善，对上市公司财务危机预警进行研究一直是国内外学术界研究的热点问题之一。财务危机预警是以现有的财务比率为基础，通过设计并观察一些敏感性财务预警指标的变化，建立数学模型来预测企业财务危机发生的可能性，这样就能在很大程度上帮助上市公司防范和化解财务危机。然而，由于种种原因，财务危机预警系统在我国上市公司中尚未得到广泛应用。

二、财务危机预警模型的发展及分类

1、单变量模型

单变量模型，即一元判别模式，它运用单一的财务指标来预测企业的财务危机。W.H.Beaver（1966），他最早将统计方法应用与财务指标结合起来，选择了29个能够代表企业财务状况的指标，从1954年到1964年之间他定义的财务危机企业中，挑选了79家，并选择了产业相同、资产规模相近的另外79家非财务危机企业作为配对样本，他对这79家财务危机企业和79家非财务危机企业前五年的29个财务指标进行了立面分析，最后得出结论，认为现会流量/负债总额能够最好地判定公司的财务状况（误判率最低，破产前一年的预测币确率町以达到87%），其次是资产负债率和“净利润/总资产”比率，并且离财务危机出现同越近，误判率越低，预见性越强。

2、多元线性回归模型

多元线性判别模型，即通过线性回归技术来构建能够以最小的分类错误率对样本公司进行划分的多元线性方程。比较著名的有Altman的Z分数模型以及后来E.Altman、R.Haldeman.和P.Narauaman的ZETA模型。

2.1、Z分数模型

Altman（1968）提出了Z分数模型。该模型是Altman根据美国股票市场的实际情况，经过上千次的实证分析，以33家破产公司及33家配对公司作为样本，使用选择的5个比率拟合出了一个多元线性方程，建立了Z分数模型，首次采用了多变量来预测企业的财务危机。

模型如下：

2.2、ZETA模型

1977年Altman等人将预测模型Z分数模型从单纯的制造业中解放出来，加入了非上市公司和各个行业，建立了新的、更具有准确性的企业财务危机预测模型一zETA模型，它包括了经营收益/总资产、收益稳定性、利息保障倍数、留存收益/总资产、流动比率、普通股权益/总资本和普通股权益/总资产这7项比率。Altman等经过对样本的分析，发现用ZETA模型预测五年和一年之后的财务危机企业的精确度分别为70%和91%。并且通过对相同样本进行预测分析，比较发现，ZETA模型的预测准确度要明显优于Z分数预测模型。

2.3、F分数模型

由于Z分数模型没有考虑对企业财务状况影响重大的现会流量因素，导致其财务解释和预测的效果大打折扣。为弥补这一缺陷，我国学者对Z分数模型加以改进，建立了F分数模型（周首华、杨济华，1996）在F分数模型中加入了现金流量的预测变量，其模型如下：

3、多元逻辑回归

多元逻辑回归（二项Logistic回归）的统计方法都是建立在累积概率函数的基础上，一般运用极大似然估计法来进行判定，而不需要满足自变量服从多元正念分布和两组问协方差相等的条件。他们是解决O一1回归问题的行之有效的方法。

Martin（1977）年在财务困境预测中首次采用了逻辑回归模型，从25个财务指标中选取了8个作为变量建立了回归模型，结果发现逻辑回归的预测效果要好于前面两种模型。0hlson（1980）以1970年至1976年问105家失败公司为样本，运用了条件逻辑模型来建立财务预警模型，研究结果显著。

三、研究不足

由于我国的理论研究相对滞后，市场体制还不完善，目前企业财务预警模型构建存在的问题有如下几点：

第一，预警变量选择缺乏理论支持。

第二，样本选取范围和样本时间区间存在局限。

第三，预警模型缺乏非财务因素支持。

绝大部分的研究都以财务会计报表数据为基础，以各种财务指标为变量来建立预警模型。运用财务指标建立的财务预警模型虽然能较直观地反映企业的综合财务状况，但从我国企业的情况来看，不能仅采用财务指标作为判别依据。

参考文献

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[5]谷 祺 刘淑莲：财务危机企业投资行为分析与决策[J].会计研究，1999.11

[6]赵爱玲：企业财务危机的识别与分析[J].财经理论与实践，2000

[7]吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[ 经济研究，2oo1，（6）.

[8]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究，1999，（4）.

集团公司财务预警制度分析 篇7

一、集团公司财务预警概述

(一) 集团公司特点

随着市场经济的高度发达和股份制的日益成熟, 现代企业将越来越不再只是一个单一结构的经济组织, 而是多个经济单位的联合体, 其中最具时代特征的是以母子公司制为基本结构的集团公司组织形式。集团公司由一个母公司与若干子公司组成, 子公司下又可有若干孙公司, 相互之间主要以股权、产权为连接纽带。相应的, 其财务管理不应也不可能只是固于单一法人范畴, 而必须是面向多级法人结构的联合体, 并且这种管理不能仅局限于集团管理总部——母公司, 还必须关注对子公司以及其他成员企业的管理与控制。

(二) 集团公司财务预警涵义

集团公司财务预警是指集团公司财务管理机构通过专门的方法检测、分析集团经济活动和理财环境, 预先警示集团现在及将来可能存在的重大财务问题, 它是整个集团经济预警系统的核心。财务预警活动由集团财务管理部门组织, 在母公司 (必要时在子公司) 设置预警机构, 具体承担观察、收集信息及预警危机的任务, 设置的预警机构均对集团公司董事会负责。

(三) 集团公司财务预警特点主要表现为:

一是内部关系的特殊性。集团公司是具有多级结构的统一体, 集团公司与其子公司是控制与被控制的投资关系, 母公司从整体上控制子公司, 子公司具有相对的独立性, 这决定了其财务预警必然不同于一般企业, 必须从包括子公司的整个集团公司考虑。要形成多层次财务预警体系, 处理好集团公司与子公司关系, 应按照企业集团特点, 处理好集权与分权, 统一与灵活关系。保持一定的集权和统一模式是尤为重要的, 集团公司下设多个子公司, 适当的分权有助于公司的灵活性。但是, 子公司毕竟是被集团公司所控制, 集团公司对其子公司拥有实质上的控制权, 子公司决定的重要战略方案, 必须经过集团公司董事会审查批准后方能实施。

二是财务控制上的特殊性。首先, 在设计公司整体利益的财务决策方面应趋于集中管理。实施财务集中管理可以把各子公司的财务信息集中到集团总部, 使其及时了解各子公司组织生产、经营情况以及执行集团政策实施效果及计划的完成程度, 或者根据子公司发展的实际情况对集团的计划做出战略性的调整, 进而使集团对子公司的资金成本进行更有效地控制, 确保子公司的一切活动为整个集团的利益服务。财务预警要充分考虑到这种财务控制上的特殊性, 才能做到预警并非形同虚设。其次, 集团公司规模大, 为便于对财务进行整体上的控制, 能够且必须使用现代计算机技术、网络通信技术以及管理科学、运筹学及各种优化技术, 为其理财和经营决策服务。鉴于业务上的不良预兆早于财务, 集团公司财务预警通过运用高尖端的信息技术有能力实现财务预警与业务预警的协调一致, 及时发现财务上和业务上的风险。

三是组织与流程的特殊性。集团公司内部关系与财务控制上的特殊性也影响到财务预警组织体系与运作流程。集团公司的财务管理组织结构实行“集团公司财务经营部——子公司财务经营部——孙公司财务经营部”的形式, 相应的其财务预警组织结构也基本符合此模式。而现代信息技术的应用, 使母公司各部门能够监测到各子公司相应部门的财务运行情况, 这样就使母公司在设置预警系统时将子公司纳入其中成为可能。集团公司财务预警的流程会因信息技术的应用变得更为有效和便利, 在保证系统之间数据接口通畅、数据共享充分的条件下, 母公司可以随时收集有关子公司的信息并及时做出反应。

二、集团公司财务预警组织体系

(一) 组织方式

为使财务预警工作能够有效展开, 集团公司应建立健全预警组织机构——财务预警组织体系。该机构成员由公司经营者、公司内部熟悉管理业务、具有经营管理知识和技术的管理人员组成, 并聘请一定数量外部管理咨询专家。该机构相对独立于公司的组织体系, 独立开展工作, 但不直接干涉公司的经营管理过程, 只对公司最高管理层负责。

集团公司的预警管理部是预警职能的指挥机构, 它由公司的董事会直接领导, 负责研究预警方案、确定预警目标, 然后由预警部门负责具体的危机监测工作, 通过运用不同的考核工具定期将从公司收集来的财务数据和信息进行加工和分析, 并预测未来的发展趋势。预警管理部统管预警、会计、财务、审计和企管部门。各个部门负责各子公司的相应部门, 收集相应部门的相关信息。其中, 会计部负责财务会计、管理会计、成本费用的管理监控;财务部负责各类筹资、投资、财务计划、财务预算等的监控;审计部门的职责不仅仅是内部经济审计, 而且要用公司管理系统的评价体系, 对公司外部经济现象进行估测;企业管理部则集研究, 战略评价, 预警监控于一身, 在整个预警监控系统中起业务中心作用;预警部门负责监测收集可能对企业财务活动成果造成直接或间接影响的企业内外部信息, 及时对企业的财务管理风险进行监测、诊断、矫正及采取对策。

预警管理部收集到下设各部提交的信息后, 根据这些信息进行预警分析并预报警度, 并根据不同状态采取相应对策。当处于无警状态时, 继续进行管理, 不干涉企业的正常经营;当处于轻警或中警时, 预警管理部根据情况提供对策方案, 并将此方案提交决策层, 再由决策层下达各职能部门执行, 直到公司财务恢复正常;当处于重警状态时, 还应与危机管理部密切配合进行危机处理。预警管理部在整个过程中还要负责企业财务预警工作的组织、协调和指挥。

危机管理部可设置为任务组的形式, 即在公司遭受重大危机时从各部门抽调出高层管理人才组成临时管理机构, 这样既能做到危机来时有效应对, 又可节约固定设置所带来的过高成本。其职责包括内部危机管理和外部危机咨询, 在危机到来时, 借助自身力量和外部专业咨询机构的力量, 行使全面的执行监控职能, 直到公司运行恢复正常。

预警管理部与危机管理部也应注意横向间的联系, 保证在进行危机处理时, 随时根据新收集的信息做出判断决策 (如图1实线所示) 。在建立预警组织机构方面, 要注意不仅母公司必须设立, 当子公司规模较大时也应当设立并由母公司的预警管理部直接领导, 母子公司都应确保财务预警工作能够有专人落实, 且不受其它组织体系的干扰和影响 (如图1虚线所示) 。

(二) 内部控制

财务预警制度向内部控制制度提出了更高的要求。一般说来, 良好的内部控制制度应该包括员工诚实有能力、组织建设权责分明、交易处理程序适当、审计客观独立等内容, 并确保其能得以切实执行, 这是预警制度最为基本而重要的内容。尤其在普遍实行电脑操作的今天, 审计软件设计不够正确、严谨等隐患, 都会使公司的预警系统形同虚设。一个健全完善的内部控制制度, 一方面能保证会计信息真实可靠;另一方面能够确保财务预警系统有效运行。集团公司内部财务管理通常采取分权管理体制, 然而由于经营管理权过度分散, 会造成公司监控乏力、财务失控的局面。因此, 为了保证财务预警的时效性, 需要通过健全的内部控制制度, 合理处理财务预警权和经营管理权集中与分散的关系, 加大信息监控力度, 在确保会计信息质量的同时, 保证信息在各部门的畅通, 为高效的财务预警奠定扎实的基础。

财务预警系统有效实施需依靠健全的内部控制制度, 而健全的内部控制的前提是高质量的内部审计。集团公司的内部审计具有其特殊性:集团公司预算控制、制度控制、财务流程控制、财务激励控制等可以说是集团公司控制的第一道防线, 而内部审计则可以对上述控制方法的有效性进行评价, 提出改进措施, 反馈给控制者, 因而可以说是集团公司控制的第二道防线。

内部审计的职责主要是:检查内部控制系统的适用性、有效性、合规性;检查各种财务信息的可靠性与完整性;检查资源的安全性、增值性。提高内审质量至关重要, 必须保证它与其他部门的独立性。内部审计一旦到位, 财务危机征兆便可在问题刚刚浮于水面时就已显现, 及时挽救公司。集团公司必须在董事会下设立审计部门。当子公司规模不太大时, 可只于母公司下设立审计部, 而子公司不再设立;反之, 母子公司均需设立。当为后一种情况时, 应该注意母公司与子公司审计部门的关系问题。子公司是独立的法人机构, 母公司审计部门不能直接干预子公司审计部门的工作, 但是可以通过子公司董事会间接干预、领导。

三、集团公司财务预警运作流程

(一) 收集信息

主要有两个方面:

一是设置财务预警指标, 明确信息收集目标。集团公司的财务预警主要通过预先设置并考核相关的财务指标进行, 因此可以设置各类财务与非财务指标。根据不同行业集团公司的实际情况可选用不同的指标。财务指标中通常可选用能反映企业整体财务状况的现金流指标体系, 具体又可划分为偿债能力分析指标、获现能力分析指标等。母子公司的指标选择也应分别根据各自情况进行, 不能套用相同模式。财务指标的数量可根据公司实际情况选取。财务指标的应用受不同企业条件的差异性、评价标准的主观性及数据获取的难度与成本等限制, 难以全面满足企业需要。非财务指标由于无需完整的数据资料, 凭借人们的经验直觉对财务风险的趋势进行定性分析, 有时比定量分析更加可靠和有效。因此, 集团公司应将财务与非财务指标有效结合, 建立一套财务预警标准, 才能明确信息收集目标。

二是收集、整理、汇总信息资料。在明确信息收集目标后, 就要进行信息采集, 收集分别与财务与非财务指标相关的信息。受日益激烈的竞争与日益复杂的经营环境影响, 对原始信息真实性、可比性要求很高, 公司应使其子公司定期上报真实的经审计无误的财务数据。同时对完整性的要求也越来越高, 完整性要求不仅要收集公司会计财务、企业经营等内部信息, 还要全面获取行业、国家宏观的甚至全球的相关外部信息。

(二) 预警分析

具体有:

一是对指标进行分类赋值。对公司已经确定为信息收集目标的各类指标进行分类赋值, 从变现能力、盈利能力、偿债能力和运营能力等四个方面来反映公司的财务状况, 分别设置其单项功效系数, 运用功效系数法进行警情预报, 以此来对公司是否存在危机进行诊断。根据评价指标体系中各单项评价指标的特点, 按以下规则确定单项功效系数:指标数值 (实际值) 越大越好的, 可定义为极大型变量, 如总资产报酬率, 应收账款周转率等;指标数值越小越好的, 可定义为极小型变量;指标数值在某一点最好的, 可定义为稳定型变量, 如流动比率;若在某一区间内最好, 则可定义为区间型变量, 如资产负债率。之后根据算得的综合功效系数的大小划分警戒值, 将预警指标的实际值与警戒值进行比较, 对已识别的风险发出预警。

二是运用预警模型进行分析。即用各种财务预警模型对信息进行加工处理, 分析内外部环境的变化对公司的影响, 并对可能出现的不利影响发出预警。常用的财务预警模型有一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑模型、多元概率比回归模型、人工神经网络模型、联合预测模型等6种。这些模型有其不同的适用范围和优缺点。由于每家集团公司在组织形式、经营理念、管理水平、产品特点等方面都各有不同, 因此构建财务预警系统在理论上没有固定的预警模型, 应结合集团公司的实际情况进行科学设置, 并不断进行修正, 淘汰不适用的模型。对信息进行分析时, 必须注意不同公司的相同的信息可能会得出不同的结论, 有时, 甚至出现结论相矛盾的情况。因此必须具体问题具体分析。

(三) 处理危机

主要有:

一是战略调整。首先是对公司经营方向和发展战略的调整, 其次是对公司组织结构的调整, 再次是对公司管理制度和管理技术的调整。公司危机的主要原因是管理的不善, 公司的发展战略应当随着市场和公司外部环境的变化而不断调整。公司的财务管理应当着眼于整个资产结构和负债结构的调整和优化, 着眼于大笔现金流量的匹配。

二是建立危机管理部与拟定财务危机应对计划书。危机管理部, 是公司遭受重大打击状态下设立的临时性机构。此时, 公司战略管理部和执行管理部的功能大都陷入不可靠状态, 而预警部前期的危机管理计划可能在此时发挥特别的效用。每一个公司都应当建立明确实用的财务危机应对计划, 避免手忙脚乱的现象。应对计划书一般应当包括处置危机的目标与原则;内外部咨询专家;应急资金的来源以及授权和决策的程序等事项。

三是塑造卓越的公司形象与形成良好的信誉。公司应当让债权人了解自己的诚信与竞争力, 在日常经营中与之建良好的信誉关系, 以便共同迎接公司面临的机会与挑战。不管运营多么好的公司, 意外的事件需要公司不时地向银行借款。因此, 同银行保持良好的信誉关系是明智的。当公司不需要借钱时, 应当让银行了解自己的财务情况, 以为自己今后的借款建立基础。一旦真正需要借款, 便有可能按正常的条件借到所需数量的款项。当然, 要使集团公司财务风险预警机制有效, 离不开母子公司之间适时有效的沟通。集团公司高科技信息管理技术的应用使信息传递的及时性和可靠性得到保证。

整个预警流程见图2。

总之, 集团公司财务预警制度无论是从宏观经济上, 还是从公司发展上, 都是确保我国资本市场健康发展、社会资源优化配置、公司状况良性循环的一个重要环节。随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展, 集团公司亟须通过完善科学的预测方法, 建立起有效的财务预警机制。不断完善集团公司财务预警系统, 满足集团公司利益相关者日益迫切的需要, 不仅是经济研究的重要内容之一, 而且成为影响我国资本市场健康发展的重要因素。

参考文献

上市公司财务危机预警研究 篇8

一、文献综述

(一) 国外研究

国外学者对财务预警问题进行了广泛的研究, 开发出众多财务预警模型。通过对相关文献的回顾发现, 企业财务预警研究方法经历了趋势分析、判别分析 (包括单变量判别分析和多变量判别分析) 、人工智能技术等几个阶段。国外大量的研究表明, 作为已经成熟的分析方法, Logistic回归模型对样本限制条件较少, 应用广泛, 具有较强的财务危机预测能力。

(二) 国内研究

国内对上市公司财务预警问题的研究起步较晚。陈静 (1999) 以1998年27家ST公司和27家非ST上市公司作为控制样本, 共54家公司, 利用其1995~1997年三年的数据, 采用单变量分析和多元判别分析方法进行财务困境预测。研究发现由资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率6个指标构成的判别函数能较好地预测出上市公司的财务恶化问题。其研究指出, 一元判定模型虽然用一个简单的模型获得较高的预测能力, 但这种模型在统计设计和方法的有用性上还存在局限。多元判定分析前提假设自变量服从正态分布, 但这一点并不能总是得到保证。吴世农、卢贤义 (2001) 选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本, 应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法, 分别建立三种财务困境预测模型。结果表明三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测, Logistic预测模型的误判率最低。姜天、韩立岩 (2004) 使用Logit模型对中国2001年中报预亏的45家ST公司和45家配对公司共90家公司为研究对象, 对上市公司财务困境进行预测分析。研究结果显示Logistic回归模型判断的准确率达到了86.7%, 说明Logistic模型具有投资决策与风险管理方面的参考价值。鲜文择、向锐 (2007) 以2000~2004年484家上市公司为样本, 以财务状况异常而被ST作为公司发生财务困境的标志, 建立了A股上市公司财务困境预测的标准Logit模型和混合Logit模型。研究结果表明, 混合Logit模型无论是在模型拟合度还是预测准确度方面均优于标准Logit模型。宋鹏、张信东 (2009) 以“因财务状况异常而被特别处理”作为上市公司财务危机的界定标准, 选取了115家上市公司, 其中80家作为估计样本, 35家作为预测样本。建立Logistic回归模型进行财务预测, 预测正确率在80%以上。陈苏丽、钟陈 (2012) 选取2008年6月到2011年6月50家ST公司和50家非ST公司的财务数据, 采用主成分分析和Logistic模型对上市公司财务预警进行了实证分析, 研究结果显示模型总预测率达到90%, 有比较高的预测准确率。

从这些文献看出, Logistic A模型在我国上市公司财务预警问题的研究中已被广泛采用, 并取得了较好的预测结果。本文拟对我国制造业上市公司财务危机预警问题进行研究, 设计财务危机预警指标体系, 为制造业上市公司进行财务危机预警提供理论支持。

二、研究设计

(一) 样本选取

国内学者对财务危机的界定并不统一, 本文结合我国国情并参考已有文献, 以ST公司作为财务危机公司, 非ST公司为健康公司, 并在此基础上展开研究。

本文选取沪深两市2011年和2010年被ST的50家制造业上市公司作为财务危机型企业;同时选取与这些公司具有相近规模的50家非ST上市公司作为配对的健康企业。以样本公司被ST的当年作为T年, 则其前三年为T-1, T-2, T-3年, 因为第T年被ST的公司在T-1年已陷入财务危机, T-1年的数据没有预测价值, 因此本文选用T-2、T-3年的年报财务数据预测公司在T年是否被ST, 所使用的数据均来自上海证券交易所与和讯网网站。

(二) 指标选取

本文结合以往研究成果, 并考虑企业盈利能力、偿债能力、成长能力、营运能力以及现金流量方面的指标, 选取了29个财务指标作为备选自变量。备选财务指标见表1。

(三) 指标筛选

因为备选指标较多, 且财务指标间存在较大相关性, 因此需对指标进行筛选。首先对50家ST公司和50家非ST公司T-2、T-3年的29个备选指标进行独立样本T检验, 以找出ST公司与非ST公司均值存在显著差异的指标。

根据T检验的判别标准Sig. (双侧) ≤0.1进行筛选。综合两年的情况, 筛选出ST公司与非ST公司的均值存在显著差异的6个指标, 分别为现金比率、营运资产与总资产的比率、现金与总资产的比率、资产负债率、主营收入税前利润率、总资产周转率。

由于指标间的相关性在建模时会造成多重共线性问题, 因此对100家样本公司T-2、T-3年的上述6个财务指标进行相关性检验。根据检验结果, 剔除相关性较强的指标, 最终得到用于建模的3个指标, 即X1=营运资产与总资产的比率、X2=主营收入税前利润率、X3=总资产周转率。

三、Logistic回归模型构建及判别结果

本文借鉴前人研究成果, 采用预测准确率较高的Logistic回归模型进行财务预警模型构建, 将已确定的3个财务指标 (营运资产与总资产的比率、主营收入税前利润率、总资产周转率) 作为自变量, 以公司是否被ST作为因变量Y, 建立预警模型。本文选用SPSS软件对样本数据进行Logistic回归分析, 分析结果见表3。

根据表3得到如下判别模型:

模型中, P表示公司发生财务危机的概率。取值范围为[0, 1], P值越大, 预示该企业未来发生财务危机的可能性越大。P值越小, 说明该企业未来两年内的财务状况越安全。本文以0.5作为判别点, 当P值≥0.5时, 判别为财务危机企业, 当P值<0.5时, 判别为健康企业。

将样本公司发生财务危机前T-2年, T-3年的数据代入模型, 得到结果见表4。

判别结果表明, 在危机发生的前两年 (T-3年) 模型判别准确率为84%, 在危机发生前一年 (T-2年) , 模型判别准确率达到96%。这表明模型具有较好的预测准确率, 而且越接近危机发生年份, 预测准确率越高。

综上所述, 本文选择了我国100家制造业上市公司作为样本, 建立了Logistic财务预警模型, 实证结果表明, 模型中反应盈利能力、偿债能力和营运能力的指标具有良好的解释能力。因此, 制造业上市公司在生产经营中应该关注资产运营及主营业务收益情况, 注重收益提高的同时, 提高资产的运营效率和能力, 并密切关注其变化趋势。

参考文献

[1]陈静:《上市公司财务恶化预测的实证分析》, 《会计研究》1999年第4期。[1]陈静:《上市公司财务恶化预测的实证分析》, 《会计研究》1999年第4期。

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[4]姜天、韩立岩:《基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测》, 《北京航空航天大学学报 (社会科学) 》2004年第3期。[4]姜天、韩立岩:《基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测》, 《北京航空航天大学学报 (社会科学) 》2004年第3期。

[5]陈苏丽、钟陈:《基于面板logit模型的上市公司财务预警分析》, 《贵州商业高等专科学校学报》2012年第6期。[5]陈苏丽、钟陈:《基于面板logit模型的上市公司财务预警分析》, 《贵州商业高等专科学校学报》2012年第6期。

[6]宋鹏、张信东:《基于Logistic模型的上市公司财务危机预警研究》, 《经济问题》2009年第8期。[6]宋鹏、张信东:《基于Logistic模型的上市公司财务危机预警研究》, 《经济问题》2009年第8期。

上市公司财务预警实证研究 篇9

回顾国内外学者对财务预警系统各类研究, 发现已经形成一个成熟的体系。早期的财务预警模型的实证研究是一元模型, 此模型用19家公司作为样本, 运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两类来研究。结果表明, 最具财务危机的判别能力的是净利率比股东权益和股东权益比负债这两个比率。但一元判定模型在指标选取上过于单一, 不能完全展现出企业的财务状况。Ohlson (1980) 是第一个将逻辑回归方法引入财务危机预警领域, 他选择了1970年—1976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本, 分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系, 发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到96.12%。在我国, 目前惯用的用于财务预警的方法主要有一元判别法、多元判别法以及多元逻辑回归法。虽然这些方法并不十分稳定, 但对上述模型进行修正后, 大大降低了不稳定性。本文结合了奥特曼 (1968) 的研究和我国上市金融公司公开披露的财务数据, 运用逐步判别的实证检验做出有显著判断能力的模型。

二、方法介绍

判别分析法是指根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量的统计分析方法。判别分析有二级判别、多级判别、逐步判别等多种方法。本文主要讲述的逐步判别法运用于上市公司财务预警系统中的实际应用。

逐步判别分析法的主旨思路:根据组内离差和总离差形成的判别能力构造F统计量, 判断指标的取舍, 每引入一个新指标的时, 也同样在检验己经存在指标的判别能力, 若其判别能力由于新指标的引入而变的不明显, 就删除该指标。然后检验剩余指标中的判别能力, 其中最大指标能不能纳入评价体系, 按此种模式, 直到所有有显著影响的指标全部纳入评价体系, 且其中指标均不能剔除掉。笔者认为对模型的正确判别能力和预警的可靠性产生较大的影响的关键是如何选取最具判别能力的指标。为此, 本文在判别分析前先用逐步判别法来筛选指标。

三、实证分析

从1968年奥特曼的研究文献中可知, 根据指标的流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和周转能力五个方面, 结合普遍性与潜在相关性选择了22个财务比率, 显著判别分析变量即为这5个财务比率。其所得到的判别模型为:

X1=营运资金/总资产;X2=留存收益/总资产;X3=资产报酬率;X4=权益市场值/总债务的账面值;X5=销售收入/总资产。

采用逐步判别法生成的判别函数的一般形式是:Z=a X1+b X2+c X3+d X4+…

Xi (i=1, 2, 3…s) 是反映研究对象的特征变量a, b, c, d…为各变量的判别系数, Z为判别分值。

数据的选取对于一个检验模型的成功与否有直接关系, 样本的选取就直接关系到模型的预警能力, 应因不同的行业而异。本文所选取的是2012年A股主板上市公司的相关财务数据, 以及2012年被ST的公司。在非ST样本的选取中, 应依据ST公司的分类相近原则, 选取2012年具有经营代表性的金融上市公司。采取一个ST公司与一个非ST公司对应的方式, 且每一对公司的经营状况与总体规模相近。因此通过仔细选择, 最后得到16家ST公司和16家非ST公司, 组成一个32家主板上市公司的样本数据作为构建财务预警模型的数据。

这些数据是根据分类以及表明估计样本特征的财务比率变量推导出的模型函数, 并以所属类别为依据进行判别。将经过单变量T检验的16个财务预警变量, 导入SPSS进行逐步判别分析。以下即为通过SPSS所做出的数据:

a.协方差矩阵的自由度为13。

b.软件采用Wilks’lambda方法进行逐步判别分析, 使用F值作为判别统计量, 并采用F>=3.84时进入模型, F<=2.71时从模型中移除的筛选标准。

对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。有些协方差矩阵是奇异矩阵, 因此一般程序不会起作用。将相对非奇异组的汇聚组内协方差矩阵检验非奇异组。其行列式的对数为3.856。

在每个步骤中, 输入了最小化整体Wilk的Lambda的变量。a, b, c, d

a.步骤的最大数目是14。

b.要输入的最小偏F是3.84。

c.要删除的最大偏F是2.71。

d.F级容差或VIN不足以进行进一步计算。

所以, 根据这三个变量得出标准化的典型判别函数公式:

其中, X1为资产负债率, X2为净资产比率, X3为净资产收益率。

根据检验结果, Wilks’lambda和F统计检验表明, 现金流量比率、总资产净利润率和每股留存收益这三个变量的显著性水平均小于0.001, 检验通过。

针对筛选出的32家主板上市公司样本数据 (其中16家ST公司和16家非ST公司) , 采用逐步判别法剔除显著性不高的变量, 获取判别出的高显著性变量:资产负债率、净资产比率和净资产收益率, 从而构建出财务预警模型。

通过实证检验可以清楚地看出, 所构建的判别模型具有良好的判别能力和较高的判别精度, 同时, 也说明了逐步判别分析方法在构建财务预警模型中的可行性和有效性, 它的分析结果不仅能够为投资者的科学决策以及银行等金融机构的放贷决策提供一定的依据, 而且能够为上市公司的财务风险提供预警和防范思路。

上市公司财务预警模型研究 篇10

在我国市场经济体制逐步深化的过程中,随着资本市场的快速发展,上市公司虽然获得了更广泛的资本运作市场,但是也面临更多的潜在危机,企业发生财务危机甚至破产的情况时有出现。事实上,企业的财务危机是一个渐进过程,其发生不但有先兆,而且可预测。建立一套有效的财务危机预警模型,能使公司的经营者根据及早采取相应措施,改善公司的经营及财务状况,避免或减少投资者投资损失。同时,预警模型对国家证券监管部门监控上市公司质量和减少证券市场风险也有着重要的现实意义。

财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系,来识别企业财务状况的判别模型。其研究方法为:先确定一组陷入财务困境的企业;其次依据一定的标准确定一组尚未陷入财务困境的企业作为监控样本;再对两组样本的数据资料采用一定的统计方法进行分析,进而揭示相关财务比率在组织样本中存在的显著差异;最后运用具有显著差异的财务指标和财务比率,构建企业财务危机预警模型。

2 样本及指标的选取

2.1 样本的选取

本文所选取的样本包括两组,一组是财务困境组,另一组为财务正常组。在困境组中选取2006年～2009年被特别处理(ST)的上市公司20家,在正常组按照同行业、同时点、相似规模的原则选取上市公司40家。

2.2 指标的选取

国内外提出的财务预警模型不尽相同、评价的重点各异,但总的来说,各模型基本上都包含了反映企业盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力等几个方面的财务指标。因此,本文中共采用了17个指标(可根据具体情况而增减)以反映上市公司财务报表的整体情况。17个指标分别是:每股收益、销售净利率、净资产收益率、应收账款周转率、存货周转率、股东权益周转率、总资产周转率、流动比率、速动比率、利息保障倍数、资产负债比率、股东权益比率、营业利润增长率、净资产增长率、总资产增长率、总资产收益率、现金比率。

3 分析方法

3.1 因子分析

因子分析是将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系,同时根据不同因子还可以对变量进行分类。它的基本思想是在数据信息丢失最少的原则下通过降维,把多项指标转化为少数几个综合指标的多元统计方法。此方法包括两个步骤,首先利用主成分法将高维空间进行降维处理,经过线形变换和舍弃小部分信息,以少数主成分取代原始采用的多维变量。而后,再对这几个主成分进行旋转,获得经济上可解释的综合因子。

因子分析的目的不仅是求出公因子,更主要的是知道每个公因子的实际意义。因子旋转的目的是因子载荷阵结构简化,便于对公共因子进行解释。本文采用的17个基本指标,最后归结为6个公共因子,这6个公共因子都经过了因子旋转,这里选用的是方差最大正交旋转。

3.2 判别分析

判别分析方法的核心就是根据距离的远近来判断样品的归属,通常形成一个线性判定函数式,据此判断待判企业的归属。一般要求数据服从正态分布和两组总体间协方差矩阵相等。在应用中,给各综合指标赋予一定的权值再进行综合分析,形成一个判别式,根据财务正常企业和财务困境企业各自得分情况形成判定区间,计算出待判企业的得分,据此加以判断。

4 建立财务预警模型

本文应用多元统计的知识,对提取的样本数据进行初步分析,使用SPSS13.0 for Windows软件计算样本数据的财务指标值,利用因子分析法从关系错综复杂的指标中综合出数量较少的因子,再依据因子得分建立判别模型,得到上市公司的预警信号。计算结果见表1～表4。

表1是KMO和球形Bartlett检验的结果。KMO是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标,其值越接近1,表明对这些变量进行因子分析的效果越好。球形Bartlett检验是判断相关矩阵是否是单位阵。当KMO统计量的值在0.5以下时,不适合应用因子分析法。由球形Bartlett检验(Sig=0.000)可以看出,应拒绝各变量独立的原假设,即这组变量之间具有较强的相关性。而KMO统计量的值为0.761,大于0.5,说明适合进行因子分析。

从表2的全部方差解释可知,17个指标最终提取了6个综合因子(该表只保留了前6个成分)。前6个成分的特征值均大于1,其累计贡献率为83.269%;即使用6个公因子可以描述样本协差阵83.269%的信息。该计算结果符合确定主因子数目的要求,即在大幅度减少分析指标个数的前提下,信息的损失量比较小,能够利用较少的因子对数据进行比较全面的分析。

利用6个综合因子建立判别模型,为样本企业在财务危机发生(被特别处理)前1年建立的标准化线性判别函数为:

Y=0.024F1+0.814F2+0.079F3+0.795F4+0.518F5+0.093F6

其中,F1～F6为财务指标的6个综合因子得分。

该模型的Wilks' Lambda检验结果见表3,结果表明该模型在两组样本(正常组合困境组)之间的判别显著。特征值检验见表4,结果表明该模型中自变量与因变量的相关性强。

将两组样本数据代入模型中计算,根据函数值确定其归属。经计算,该模型对样本判别总体准确率为88.33%,对财务正常组判别准确率为90%,对财务困境组判别准确率为85%,依据模型判别结果比较理想。

5 结语

本文所选择的指标都是公认比较重要的财务指标,经过计算发现,这些指标之间的相关性比较强,这为因子分析提供了可能。在因子分析的基础上建立判别模型,从判别结果可知模型对于选定样本的判别效果较好。本文的不足是未对财务困境组样本在危机发生前2年、前3年的情况进行判别和比较;另外,本文所选取的样本量偏少。为得到判别效果更理想的模型,建议选择判别能力强的指标以及选定更多的样本。

参考文献

[1]吴世农.中国股票市场风险研究[M].北京:中国人民大学出版社,2003

[2]张昕.基于判别分析和神经网络技术的上市公司财务困境预警实证分析[D].湖南大学硕士学位论文,2001

[3]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京:北京大学出版社,2005

[4]邵希娟,曾海花.我国上市公司财务困境的预警模型研究[J].经济管理,2009(9):123-128

保险公司财务预警 篇11

【关键词】 上市公司； 财务风险； 预警定位； 信息技术业

中图分类号：F275.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）20-0034-04

一、引言

信息技术业是一门新兴的、带有高科技性质的服务性产业，是国务院确定的战略性新兴产业，是知识经济时代的核心产业。信息技术业上市公司是信息技术企业中的佼佼者，却频发财务风险，尤其是近年来陷入财务困境（ST）的企业，其数量直逼制造业，列第二，远高于其他行业。同时，由于信息技术业企业具有高风险、高成长、高收益的行业特点，相对其他行业，其财务风险更加突出。如何结合我国信息技术业企业财务管理特征，设计信息技术业财务风险预警指标，构建信息技术行业财务风险预警指数，以便于全面、客观、准确地对信息技术行业上市公司面临的财务风险进行定位，一直是实务界以及理论界关注的焦点问题。

二、信息技术行业财务风险预警指数模型的指标体系设计

（一）预警指标的选取

财务风险预警指标选取原则主要包括：代表性原则，即应选取能代表信息技术业上市公司某一方面财务状况，并及时准确反映其异动和发展趋势的指标；全面性原则，即指标体系应尽可能全面反映企业所有财务活动；易获取原则，即所选指标应可以从现成的信息技术业上市公司资料中简易获得。

结合上述预警指标选取原则，本文参照国务院国资委财务监督与考核评价局《企业绩效评价标准值2014》确定盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长4大类16个指标，具体指标类型及对应计算公式如表1所示。

（二）预警指标的处理

表1所示财务风险预警指标既存在愈大愈好型指标，即指标值越大反映出越好的财务状况，也存在愈小愈好型指标，即指标值越小反映出越好的财务状况。为便于财务风险预警指数的计算和分析，需对数据进行同向化和标准化处理。本文选择沪深两市中284家信息技术业上市公司2010—2014年的各年度数据平均值。在选择样本过程中剔除非正常类上市公司，主要是由于这些公司本身经营不正常，有的面临摘牌，不具有代表性；剔除年报缺失的数据；全部采用年报数据。运用阈值法对数据进行处理，数据来源于国泰安CSMAR数据库。

设指标为Xij，对于愈大愈好型指标，采用公式X'ij=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin）；对于愈小愈好型指标，采用公式X'ij=（Xmax-Xij）/（Xmax-Xmin），经过阈值法处理后的指标均满足0≤Xij≤1之间，且均属于愈小愈好型指标，即指标越小风险越小。

（三）预警指标的筛选

在所选择的16个预警指标中，各指标所能反映出的企业财务状况的程度不同，且指标之间亦存在一定相关性。在构建财务预警模型时，越多的财务指标会带来更繁琐的程序设置，且可能降低模型的预警定位精度。因此，需要筛选出关键财务风险指标，筛选的目标在于选择能反映信息量最大的风险指标来代表所有指标进行分析，为此引入主成分分析法（PCA）①。筛选原则为：各主成分与各指标之间相关系数最大的指标。经计算，表1中16个财务风险预警指标可对应形成7个主成分，由此遴选出7个关键财务风险预警指标，反映出所有预警指标信息比例为72.33%②，指标筛选结果如表2所示。

三、信息技术行业财务风险预警指数模型构建

（一）信息技术行业财务风险预警综合指数

信息技术行业财务风险预警综合指数包括“行业盈利能力预警指数”“行业资产质量预警指数”“行业债务风险预警指数”和“行业经营增长预警指数”四大个体指数，即信息技术行业财务风险预警综合指数=ω1×行业盈利能力预警指数+ω2×行业资产质量预警指数+ω3×行业债务风险预警指数+ω4×行业经营增长预警指数。ω1、ω2、ω3、ω4表示各指数权重。信息技术行业财务风险预警指数权重由公式1计算得到。

四、基于信息技术行业财务风险预警指数模型的风险警度定位

采用“五级定位体系”进行信息技术行业财务风险的警度判定。根据上市公司财务风险从小到大，风险预警等级依次为无警、轻警、中警、重警和巨警。假设η1、η2、η3分别表示三个预警临界值，分别来自《企业绩效评价标准值2014》中信息技术业全行业中的平均值、较低值和较差值，可以计算t1=（η1+η2）/2，t2=（η2+η3）/2，由此得到的五个临界值可形成如图1所示基于财务风险预警临界值的风险警度“五级定位体系”。

依据表2以及公式1和公式3，可计算各指数权重ωi和各二级指标权重λij。同时，通过借鉴国资委关于信息技术行业企业绩效评价标准可确定信息技术行业财务风险预警指标的临界值，如表3所示。

基于信息技术行业财务风险预警指数模型可进一步计算综合指数和个体指数的预警临界值，如表4所示。

五、信息技术行业上市公司财务风险预警定位分析

以沪深两市A股信息技术业上市公司为研究对象，将特别处理（ST）作为企业陷入财务风险的标志，从中选取2010—2014年间4家被ST公司作为财务风险公司样本，其中，为了对比财务风险企业和财务健康企业各年度财务状况的不同，根据以下原则按1∶1的比例选择财务健康的信息技术业上市公司作为配对样本：期间一致原则，即所选ST公司的配对样本应为同年的公司；数据完整原则，即所选ST公司及其配对样本2010—2014年财务数据应能够完整获取；资本规模相近原则，即配对样本企业应与ST公司资本规模最接近；配对样本非ST原则，即所选配对样本应在对应年份内未被ST，以增加信息技术行业上市公司财务风险预警定位的准确性。配对结果如表5所示。

经计算，得到如表6所示信息技术业上市公司财务风险预警警度定位表，表中警度判定依据表6得到。

由表6可知，所选信息技术业上市公司样本中，财务健康企业和财务风险企业的行业盈利能力预警指数、行业资产质量预警指数均处于有巨警或者重警状态，这两大指数主要反映出企业资产利用率以及企业经营獲取收益的能力，指标偏低不仅表明企业总资产周转慢，销售能力弱，还表明企业主营业务市场竞争力不强，获利水平偏低。企业可以通过薄利多销的办法，加速资产的周转，带来利润绝对额的增加。8家上市公司中，有3家企业的行业债务风险预警指数处于有警情状态，这表明企业过度依赖负债，导致资本结构不合理面临偿债风险。信息技术业上市公司原本就需要大量资金的投入，但是很多企业还通过过度借贷来盲目扩大企业的规模，导致了更高的财务杠杆。借贷越多，企业需要越多的现金来偿还利息，这对企业的资金流动性提出了很高的要求，一旦企业无法偿还到期利息，轻者降低企业的信用度，重者面临债权人逼债等。如果上市公司严重资不抵债，债权人举证企业无法偿还到期债务，还可能迫使上市公司破产还债。此外，通过对比可知，信息技术行业财务风险预警综合指数对4家ST上市公司财务风险警度定位为3家有警情，1家无警情，对4家非ST上市公司财务风险警度定位均为无警情，这表明信息技术行业财务风险预警指数对上市公司预警定位具有一定的准确性，准确预测度可达75%。

【主要参考文献】

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[4] 王丽娟，张莉莉. 基于灰色关联的多元回归财务预警实证研究[J]. 会计之友，2013（9）：61-65.

创业板公司财务危机预警实证 篇12

一、我国创业板公司特点

1.生命周期方面。企业生命周期理论将企业的发展分为初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。一般而言, 主板市场主要服务于经营相对稳定的大型成熟企业, 创业板市场则主要定位于处在成长阶段中接近成熟期这一区间的中小企业, 相比成熟企业, 这些企业在稳定性、企业规模等方面都相对差一些, 我国创业板市场不允许处于初创期的企业上市, 原因是这些企业在初创期风险很大, 如果这时进入创业板市场进行融资会带来很大的投资风险, 因此我国创业板市场上市条件对于拟上市的公司设定了一定的盈利要求, 要有一定的规模和财务稳定性。

2.所属行业方面。按照证监会要求, 创业板重点关注新能源、新材料、生物医药、电子信息、环保节能、现代服务等六大行业, 进入创业板的企业“须有一定的自主创新能力, 具有较高的成长性和较强的核心竞争力, 在科技、 制度、 管理方面要具有较强的竞争优势”。因此我国创业板市场对上市公司的定位非常明确即“两高六新”, 高成长性、高科技含量、新经济、新服务、新农业、新材料、新能源和新商业模式。

二、基于Logit回归模型的创业板公司财务危机预警实证研究

本文选取多变量模型中的多元逻辑 (Logit) 模型作为财务危机预警研究的模型。Logit模型包含的信息量大, 解释能力强, 并且不容易发生冲突。克服了多元判别模型要求变量服从正态分布并且分组样本间的协方差相等的局限性。

Logit模型是普通多元线型模型的推广, 在本文中, 我们建立这样一个Logit模型:我们设事件Y代表创业板公司是否出现财务危机, Y=1代表发生财务危机, Y=0 代表未发生财务危机, 事件Y依赖另一个不可观测的变量V, 变量V和我们可以使用的可观测的预测变量有一定的函数关系, 即V=f (X) , 为了设计的简单, 我们设其为线性形式:

其中V的值决定了事件Y是否发生, 假设当Y=1 时等价于V >0, 当Y = 0时等价于V≤0。因此事件Y发生的概率为:

为了根据一定的样本估计V的具体形式, 需要选择一定的概率分布函数, 这里我们选择逻辑Logistic分布, 可以得到Logit分析模型, 记概率分布函数为F (t) , Logit模型假定的概率分布函数为:

由F (-t) =1-F (t) , 可得:

则第i个样本点发生财务困境的概率为:

当第i个样本点为发生财务困境的公司时, Yi=1;当第i个样本点为未发生财务困境的公司时, Yi=0;为第i个样本点的预测变量, 其中εi与β为待估计参数, 根据样本数据通过迭代可以求出其极大似然估计值。

Logit模型信息含量大, 解释能力强, 得出的结果直接表示公司发生财务困境的可能性大小, 操作简单, 结果明了。不要求变量服从正态分布并且分组样本间的协方差相等。因此, 本文采用Logit模型作为创业板首批上市的28家企业财务风险分析模型。

1.财务指标的选取。综合各方面因素, 考虑到我国企业的财务构成情况, 本文主要从盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力四个方面来构建指标体系。一共选取了16个备选指标:盈利能力指标:销售净利率、净资产收益率、每股收益、净利润增长率、每股经营活动现金流量、净利润现金含量;偿债能力指标:资产负债率、流动比率、每股净资产、股东权益比率;营运能力指标:应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率;成长能力指标:净资产增长率、主营业务现金比率、主营业务收入增长率。

2.指标筛选。考虑到某些财务指标可以取得的数据精度比较低, 以及删除有缺失值的财务指标后, 本文筛选出了X1——销售净利率; X2——流动比率;X3——总资产周转率;X4——主营业务现金比率;X5——每股收益;X6——资产负债率;X7——主营业务收入增长率共7个财务指标。为了避免变量之间多重共线性对模型的影响, 本文使用SPSS软件中的Pearson法对以上变量进行了相关性分析。 结果表明X1和X4间的相关度为0.990, 为高度相关;X2和X6间的相关度为-0.352, 相关性较为明显, 根据相关性较小者较优的原则, 剔除X1、X2。这样本文最终确定选用X3——总资产周转率;X4——主营业务现金比率;X5——每股收益;X6——资产负债率;X7——主营业务收入增长率, 共五个变量建立Logit模型:

3.运用Logistic回归分析。本文以二分类变量 (财务正常公司为0, 财务危机公司为1) 为因变量, 以X3——总资产周转率;X4——营业务现金比率;主X5——资产负债率;X6——营业务收入增长率;主X7——每股收益这五个指标为自变量, 以A规模股43家和行业与创业板首批28家公司相近的企业为样本, 利用SPSS软件中的Logistic归分析进行模型预测。所用财回务数据均来自于其2011年报。根据回归结果我们可以得到Logit模型如下:

可等价的表示为:

4.模型准确性检验。应用卡方检测对模型系数进行综合检验, 结果表明模型对于财务危机公司的预测具有显著性 (p<0.05) 。回归结果说明模型对财务危机公司的区别率为90.5%, 模型整体预测的正确率为90.7%。由此我们可以得出, 实际为ST公司的22家公司中, 被误判为非ST公司的有两家, 正确率为90.9%, 而实际为非ST公司的21家公司中, 被误判为ST公司的有两家, 准确率为90.5%, 总体来说, 模型的预测正确率为90.7%, 模型是比较精确的。

三、研究结论