企业财务预警模型分析

企业财务预警模型分析（精选11篇）

企业财务预警模型分析 篇1

财务危机是指企业的财务活动处于失控状态或是遭受严重挫折的危险与紧急状态, 使企业的偿付能力及盈利能力被削弱, 使企业面临破产等困难处境的总称。是企业财务失衡、恶化的外在表现, 表现为企业发生严重亏损、无力支付到期债务或履行义务受阻等。当前, 我国国有商贸企业地位逐渐提升, 但是在快速发展的表面下, 却隐藏着重重可能引发财务危机的不利因素。一方面, 外资企业大量进入我国市场, 导致商贸企业的占有率低;另一方面, 我国商贸企业能够作为抵押的固定资产较少, 再加上整个行业的社会信用体系不健全, 导致商贸企业面临资金短缺的瓶颈。

一、国有商贸企业财务危机的特征

由于商贸企业的特殊性, 商贸企业与其他企业相比, 在财务危机方面, 存在以下一些特征:

财务危机的市场决定性。企业在经营时, 由于消费市场所出现的重大波动、价格的上下波动等导致市场出现消费低谷, 对商贸企业的销售就会产生财务危机, 而使商贸企业的运营陷入财务困境。

财务危机的偶然性。在商贸企业的经营中, 一些影响因素是客观的、可把握的, 但是也存在一些突发的、偶然性的因素。由于商贸企业的自有资金所占比重较低, 同时其对资金的流动性依赖程度较高。当商贸企业的财务活动缺乏合理的规划与控制时, 就会由于资本结构的不合理、筹资结构的不匹配等因素导致出现偶然性的财务危机。

现金流量财务指标对财务危机的预警存在较大敏感性。对于商贸企业来讲, 有服务就会存在盈利的差价。从根本上讲, 商贸企业是利用一套有形的服务, 将商品以更有价值的形式销售给消费者。因此, 现金流财务指标对财务危机的预警存在较大的敏感性, 在评价商贸企业财务状况时要密切关注现金流的作用。

二、国有商贸企业财务预警模型的构建

(一) 建模方法

判别分析是指利用原有的分类信息, 在已知分类数目的情况下, 按照一定的数据指标进行归类, 得到体现这种分类的函数关系式, 然后利用函数去判断未知样本的所属类别。常用的判别分析法有逐步判别法、距离判别法、费歇尔判别法、贝叶斯判别法和典型判别法。

(二) 模型变量设定

以全面反映商贸企业财务状况为基本原则, 在设定财务预警模型变量时, 应全面地考虑以下几方面因素:一是考虑特定的国有商贸企业的财务状况特征;二是将综合反映企业财务状况的指标分为偿债能力、反映资产管理能力、盈利能力及成长能力这四大财务指标, 但是由于导致财务危机的因素比较多, 因而在这四大财务指标的基础上还可进一步细分;三是充分借鉴国内外有关商贸企业财务危机领域的研究方法及研究成果。基于以上考虑的因素, 设定以下模型变量, 如图1所示。

(三) 建立财务危机预警模型

基于上述分析, 借助SPSS统计软件, 进行多变量均值相等的检验, 如图2所示。

由F检验可知, x1、x4、x6、x7、x8、x9、x11、x14、x17所对应的P值均小等于0.05, 说明这9个指标在表现财务困境企业与在非困境企业的相同指标表现存在着显著差异, 所以应作为选择变量。

在进行分析时, 如果变量之间的相关程度较高, 就会使得某些特征重复计算, 这样, 判别变量不能提供新的信息, 无法估计判别函数。因此, 在进行变量的选择时, 应尽可能地消除变量的高度相关性。

如图3所示, 由图中变量之间的相关系数可知, x1与x6的相关系数达到0.956, 属于高度相关, 因此, 二者之间只能选择一个作为变量。通过定性分析可知, x1经营现金总负债比所包含的信息比x6 (经营现金流动负债) 更能反映企业对于全部负债的长期偿还能力, 反应信息更全面, 因此, 留下x1。同时, x4与x8的相关系数达到-0.9223, 接近于-1。x8资产负债率是企业重要的财务指标, 比x4流动比率能够更好地反映企业的财务状况, 因此, 保留x8。

经过上述逐步筛选, 选择7个指标:现金债务总额比 (x1) 、利息保障倍数 (x7) 、资产负债率 (x8) 、存货周转率 (x9) 、总资产周转率 (x11) 、总资产利润率 (x14) 和总资产增长率 (x17) 。

基于以上分析, 建立财务预警模型为:

其中, 式中X1为经营现金总债务比, X7为利息保障倍数, X8为资产负债率, X9为存货周转率, X11为总资产周转率, X14为总资产利润率, X17为总资产增长率。这一模型具有以下优点:首先, 模型具有全面性。这一模型包含了7个财务指标, 基本上将企业所有的财务能力指标包含在内, 信息比较全面;其次, 模型具有可行性。这一模型属于线性模型, 没有深奥晦涩的专业术语, 简洁易懂, 不仅专业人士可以借鉴, 一般的商贸企业投资者也可直接使用。

三、防范商贸企业财务危机的建议

优化债务结构, 防止过度负债。一般来讲, 企业的财务危机都会伴随着债务履行的压力, 要优化债务结构, 防止过度负债是降低财务危机风险的重要措施。首先, 降低负债率。避免过高的财务杠杆是商贸企业得以发展的前提。企业负债率的高低应以有利于促进企业的良性循环发展为目的, 当企业的资产负债率较高时, 企业就必须采取适当的措施来降低负债率。

1.进行债务重组, 将公司债务以多种形式通过重组得以抵减或者偿还。

2.增加资本金并要求以现金投入。企业出资者中的出资额未投足者应尽快投入企业以直接增加其偿债能力;其次, 优化负债结构。优化负债结构可从以下几点入手: (1) 采取多种资金筹资方式来代替单一的银行贷款, 以避免缺乏现金偿还所导致的财务危机; (2) 企业应该尽量使债务的到期日期及数量与预期现金流量保持协调一致, 避免债务到期日集中而没有足够的资金支付影响按期还款。

把握企业财务危机预兆。对于商贸企业而言, 把握可能导致企业财务危机的预兆可以从以下几方面着手:一是资金的周转率。资金周转率是衡量资金流动性的指标, 若资金的周转率低, 则表明企业的资金流动性差。而企业的资金流动性差则会给企业造成经营、资本运作、经营能力等方面的故障;二是当企业的销售处于不理想状态时, 大量的资金将会以实物状态沉淀下来而难以流动, 就会导致大量的存货积压, 为防范财务危机, 要防止商贸企业中存货的积压。三是应收账款长期挂账。应收账款的数额越大、时间越长, 也就会造成流动资金的缺乏效应在积累中被放大, 进而导致财务危机的产生。

关注商贸企业日常经营。导致财务危机的根本原因是经营不善。因而, 要从根本上防范财务危机, 保证商贸企业经营的有序, 就应关注商贸企业的日常经营活动, 抓好企业经营的重要控制点。首先, 要稳定企业的商品供应, 减少因商品供应地、运输路线的改变及价格变动带来的供求方面的风险;其次, 加强主营项目的管理, 扩大国有商贸企业的核心竞争力。企业要实现持续的发展, 就应将主营产业做大、做强, 增加企业的核心竞争实力;再次, 加强现金流管理。现金流是企业经营活动的血液, 因而加强现金流的管理, 对企业防范财务危机十分重要。 (1) 强化存货管理, 加快商品的销售, 不断加速其向现金的转化; (2) 定期对持有的应收账款进行全程的跟踪分析, 强化商贸企业各部门之间关于应收账款的配合与监督, 加速应收账款的结算工作。

企业财务预警模型分析 篇2

2008-7-21【大 中 小】【打印】

【摘要】本文以房地产企业为例，对企业财务风险进行预警分析，早期预测投资者无力偿还债务的可

能性和企业破产的临界值。

一、引言

房地产业在我国尚属一个新兴行业，起步于上世纪80年代中期，仅有20年的历史，具有很大的发展潜力，是一个成长性很高的行业。国家统计局公布的2003年和2004年的房地产综合景气指数均在2002年之上。2004年，全国房地产行业完成投资1.3万亿元，比2003年增长28.1%.尽管房价上涨增加了普通购房者的负担，但旺盛的购房需求和经济的持续快速发展依然是房地产行业景气的主要支撑。国内有学者指出，未来五年，全国整体房价仍会维持在较高位运行。这主要是因为中国房地产市场的需求增长态势将会在较长时期内存在，住房供给偏紧，旺盛的需求仍使供求不平衡。未来某些房价上涨较快的大城市将会带动地

区及全国房价的上涨。

在全国房地产行业快速发展的同时，房地产行业的风险也逐渐显现，引起了专家学者的关注。中国指数研究院常务副院长黄瑜在中国经济前瞻论坛上指出，“十五”期间我国房地产行业表现出四方面的问题：资金来源相对单一，银行风险大；房价增长过快，价格和市场风险偏高；城市开发过快，土地成本升高；

粗式开放经营，耗能过大。

深万科、金融街、深振业等30家房地产行业上市公司近5年来的经营发展状况表明，房地产行业近年来资产规模和主营业务收入增长较快，发展迅速，期间费用占主营业务收入百分比逐年下降，经营管理逐步由粗放型向集约型转变。但同时，主营业务利润率呈现出下降趋势，存货周转率也放缓，反映出房地产行业在快速发展的同时，一些经营风险也正逐步显现。5年来，30家房地产上市公司总资产由540亿发展到841亿，增长了55.69%.其中，存货净额由264亿增长到了442亿，增长了67.78%.主营业务收入由141亿增长到274亿，增长了94.07%.资产负债率2001年最低，为49.08%，2002最高为54.55%，并呈上升趋势。反映营运能力的存货周转率，从1998年的最低0.37次上升到2001年的最高0.48次，2002年有所下

降为0.47次。

房地产业的风险，概括起来主要包括政治风险、政策风险、经济风险、市场风险、自然风险、利率风险、技术风险、经营风险等，这一风险分类，虽便于描述，但给定量分析带来了一定困难。有的学者把房地产业的风险划分为商业风险和财务风险，则便于在风险分析中做到定性定量相结合，静态动态相补充。在企业风险研究分析中，早期的风险测度方法主要考虑投资者无力偿还债务的可能性，因此风险测量师从财务可行性模型出发。随着资金时间价值日益受到重视，总投资内部收益率和股本内部收益率成了风险分析重点，从而开始对内部收益率的各因子加以细分，出现了敏感性分析。但这些模型和分析方法，都只是分离地给出各个指标，没能为决策者提供一个判断标准和预警信息。为进一步深入研究分析房地产企业的经营风险并做出及时预警，本文拟从定量分析的角度，探索运用Z模型风险分析法，对房地产企业的财务风险分析及预警进行初步尝试。

Z模型最早是由美国学者Altman于20世纪60年代中期提出，用以计量企业破产的可能性，在实际运

用中，模型得到了逐步补充完善。其分析模型如下：

Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5式中，Z=判别函数值，X1= 营运资金 / 资产总额，X2= 留存收益 / 资产总额，X3=息税前利润 /资产总额，X4= 股东权益账面价值总额 / 负债账面价值总

额，X5= 销售收入 /资产总额企业破产临界值：

（1）Z < 1.23时，企业处于破产的“危险地带”；

（2）1.23 < Z< 2.9时，企业处于破产的“灰色地带”；

（3）Z> 2.9时，企业财务状况良好。

考虑到企业财务数据源于权责发生制原则，可能不能真实反映企业现实的财务质量，模型在实际运用

中增加了两个有关现金流量分析的指标：（1）现金盈利质量率。

现金盈利质量率=现金盈利值/净利润。其中，现金盈利值是根据现金流量表提供的财务信息计算出来的企业现金净收益。计算公式为：现金盈利值=经营活动现金净流量+分得股利和利润收现+债券利息收现+

处置长期资产收现一利息及筹资费用付现。

（2）现金增值质量率。

现金增值质量率=现金增加值/留存收益。其中，现金增加值是企业支付了各项现金分配后的留存现金

收益。计算公式为：现金增加值=现金盈利值一分配股利付现。

由于上述分析模型没有把行业因素考虑进来，本文增加了对企业偿债能力的分析，使其更适合房地产

企业特色。

本文第二部分根据万科公司与行业财务效益状况指标，资产运营状况指标等进行比较，分析万科公司经营状况；第三部分测算万科公司Z指数值，与指标的临界值比较得出警情结论，并与行业Z值比较，进

行行业分析；第四部分对警度进行分析评价，并采取措施排警。

二、基本财务指标分析2002年万科股份的各项财务指标与市场比较为：

与同业相比，万科公司偿债能力较强，负债比例较小，且短期负债比率大于长期负债比率；资产增长高于同业平均，尤其是净利润的增长，说明公司在不断发展、壮大；企业总杠杆低于同业平均，股价受销售变动影响也小；其应收、应付、存货、资产及现金等价物周转率高于同业平均。但是，其盈利能力要低

于同业。

三、Z模型分析

根据Z模型的公式，算得万科公司2002年的Z指数指标为：

但是，行业平均值 Z<1.23，即处于破产的危险地带。由此对比可见，房地产行业的财务警情已经很严

重，风险很大，就连位居第一的万科公司也亮起了黄灯。

四、警度分析及排警措施

万科公司财务风险虽然比起行业平均来要小，但是仍然处于危险地带。就指数模型来分析，权数比较大的指标如果其对应得财务指标值也大，那么 值就会增大。就万科公司而言，其盈利能力低于行业平均。

企业财务预警模型分析 篇3

迄今为止，国内外学者已经对财务预警模型进行了大量研究，但是大部分采用的都是传统的财务指标体系，对新财务指标的探讨和研究还不充分，目前并没有研究将TVA指标引入财务预警模型指标体系。一个实用、科学、预测准确的针对房地产上市企业的财务预警模型还没有被开发出来。

本文在借鉴国内外学对企业财务预警的大量研究工作的基础上，介绍TVA与EVA两个财务指标，从理论上比较两者的优劣，证明了TVA是衡量公司财务状况和运营能力的更为全面更为优越的指标。然后从盈利能力、偿债能力、营运能力和每股指标等四个维度构建预警模型的指标体系，并且引入新的指TVA、EVA，建立以TVA为核心的指标体系、以EVA为核心的指标体系和基于传统的财务指标体系。

二.TVA与EVA理论比较

二十世纪80年代，美国思腾·思特公司提出了经济增加值（EVA）的概念。由于EVA充分考虑了机会成本、时间价值在内的全部资本成本，反映了超额收益的理念，一经问世，就受到广泛关注，深受追捧。

EVA的公式如下：

EVA=税后净营业利润-经营投入资本成本

=税后净营业利润-经营投入资本总额×加权平均资本成本率

=NOPAT-OIC×WACC（2.1）

EVA的优点在于充分考虑了内部留存收益筹资的成本激起投资回报率，承认股权投资成本，在量化后与债权成本加权后构成加权平均资本成本。EVA不但考虑了税后净利润，并且在此基础上考虑了所有者权益资本的成本，提高了财务衡量的质量和经营融资效率[14]。

然而EVA的有效性也受到了很多的质疑。质疑主要存在于以下两个方面：

（1）EVA比传统指标对股价、股票收益的解释力更强，但解释能力有限。对EVA指标的研究结果在总体上还是支持EVA比传统指标对股价、股票收益的解释力更强这一结论的，但它的解释能力并不像它的支持者所说的那样强。

（2）EVA本身存在漏洞，是管理者有机会操纵EVA指标。当作为业绩评价工具时，会促使管理人员放弃了对那些投资酝酿期较长，无法在短期内提高EVA的项目投资。这样，虽然EVA指标提高，但是并不利于企业的长期发展。

EVA指标产生质疑的原因主要有两个：

（1）EVA采用的是账面价值，而市场价值才是市场收益率形成的基础。

（2）市场投资者的收益包括两个方面：资本利得（CG，Capital Gains）和自由现金流（FCF，Free Cash Flow）。但是EVA不能有效反映这两方面的指标。

EVA不能真正度量超过投资者期望的那部分超额收益，那就必须寻找更为理想的超额收益衡量指标。

针对EVA上述缺陷，我们进行改进：

投资者预期收益并不能完全由NOPAT包括，而是反映在FCF和CG两个方面，因此将公式（2）中的NOPAT改成FCF+CG。

投资者的期望收益以市场价值为基础，因此将（2）中的OIC改为上一期的MVA。

改进后，我们得到了新的度量指标，定义为“真实增加值”（TVA， True Value Added）。

TVA公式为：

TVA=FCF+CG-MV0×WACC

三.财务预警模型指标体系的建立

基于国内外学者已经进行的财务预警模型研究，通过比量考核，将TVA引入指标体系，我们选取包括TVA、EVA在内的16个财务指标建立财务预警模型指标体系如下：

四.财务预警模型的建立

神经网络分析模型一般可以被简称为ANNA 模型，起源于二十世纪九十年代，直到今天依然还在不断地被完善修改。神经网络模型的处理系统是并行分布模式，在科学性和准确性上都出类拔萃。它强大的计算能力、一流的学习能力和超群的纠错能力使得其在诸多领域得到了应用。在财务预警的领域，神经网络模型也起着至关重要的作用。

ANNA模型一般结构分三层：

第一层是输入层，需要输入n维有关矢量〔x1，x2，x3，…，xn〕T，

第二层是规定权重形式，即WTX=（W0+S1）InWiXi，其中：X=〔x1，x2，x3，…，xn〕T，X=〔W1，W2，W3，…，Wn〕T，

第三层为输出层，简化的输出层表达形式为Y=sgn（WTX）。

ANNA模型拥有强大的并行计算能力、自学和纠错能力，当财务预警分析的样本数增多时，ANNA模型会随之积累更新，以此来对可能出现在企业的财务危机及相关征兆进行预警处理，这就实现了企业处理财务危机的动态预警机制。ANNA模型从客观角度对企业财务危机情况进行判断，避免受到变量特征的影响，所以对于企业来讲，ANNA模型的准确性相对来说更高。

在本文中，以筛选出的16个指标作为输入节点，输出节点为公司财务状况的类型，即财务正常和财务危机，分别表示成（0，1）和（1，0），中间层的绩点根据经验选为15，至此，本文所采用的的16*15*2的神经网络模型就构建起来了。

五.实证分析

本文采用2009-2012年房地产上市公司财务数据作为学习和检验样本。分别用包含TVA的指标体系、包含EVA的指标体系和只包含传统财务指标的指标体系进行对比验证，结果如下：

模型名称误判数准确数误判率准确率

TVA指标体系1175.56%94.44%

EVA指标体系18211.11%88.89%

传统财务指标体系18211.11%88.89%

由结果可知，以TVA为核心的BP神经网络财务预警模型是有较强的预测性的。

然而，在研究中，还是存在着一些财务数据难以获得的问题，这使得研究存在了某种程度上的局限性，在今后，我们仍需要进一步完善现有的模型和成果，主要涉及以下几个方面：

nlc202309030059

完善样本数据

在接下来的工作中，我们应加大样本数据的范围，扩大样本数据的数量。在本文总，样本数据全部取自沪、深交易所中相关的房地产上市公司的数据。然而，当前我国经济发展存在一定局限性，这使得我国的一些中小企业的数据资料难以获得，本文中就没有对其进行研究，这是本研究的缺憾之处。如果有机会有条件的话，本研究将进一步扩大样本数据的选取范围，将中小企业的相关数据加入到研究中来。本文中，选取了22个学习样本以及18个检验样本，这些样本与国内外从事相关研究中所使用的样本在规模上仍然是较小的。如果样本规模不够大，研究的效果和结论就有可能会发生偏差，所以，在今后应不断加强对样本数据的完善。

完善研究变量

在本文中，指标体系选取了能够反映企业的盈利能力、运营水平、偿债机制、每股指标的功能指标，这一指标体系中缺少了反映企业表外信息的指标。然而在现实情况下，一个企业的财务状况、运营水平是有可能受到一些非财务因素的表外信息的影响的，这些信息包括公司重大事项、公司治理结构以及公司股东和股本变化等等。因此，在今后的研究工作中，应当添加相关的反映企业表外信息的指标。（作者单位：中央财经大学）

参考文献

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企业财务预警模型分析 篇4

科技型产业以知识密集型技术为基础, 是一个国家获取长期竞争优势的主要原动力, 是社会经济可持续增长的重要推动器。科技型企业财务危机是指科技型企业丧失偿还到期债务的能力。事实上大多数科技型企业的财务危机都是具有先兆的, 是由财务状况正常逐步到恶化的。科技型企业财务危机预警模型就是以现有的财务比率为基础, 建立数学模型来预警科技型企业财务危机发生的可能性.。

二、Logistic回归模型简介

logistic模型用来解决某企业发生信用财务危机的概率有多大。

logistic回归是一种非线性分类的统计方法, logistic函数为其中, χi为违约的影响变量, 即违约度量指标;βi为回归系数, 通过回归或极大似然估计获得;- (β0+n i=lΣβiχi为影响企业违约的财务指标打分值;f (x) ∈[0, 1], 代表企业的违约概率。

logistic回归结果的实际意义:当f (x) 的值大于某临界值时, 判断因变量=1, 否则, 因变量=0。

三、模型的实证建立

1.研究样本的选择。本文依据2002年7月国家统计局向各单位印发的《高技术产业统计分类目录的通知》中对科技型企业的分类, 选择了100家上市科技型企业作为我们研究的原样本。这100家企业中有50家是在2007年或2008年被ST的企业, 另外50家为正常企业。按行业分类, 电子信息类20家, 航天航空类10家, 生物制药类30家, 通信类10家, 电子器件类20家, 仪器仪表10家。

2.指标体系的建立。

(1) 财务指标选择。本文在构建上市科技型企业信用风险评价指标体系过程中, 从反映企业盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力这几个方面来选择指标。在分类、汇总、整理的基础上, 同时兼顾数据的可获取性原则和可量化原则, 依次选取销售毛利率、主营业务利润率、总资产收益率、净资产收益率、收入与负债的比率、速动比率、流动比率、资产负债比率、经营现金净流量增长率、现金净流量与净利润比、总资产周转率、销售商品收到现金与主营收入比、经营活动现金流量净利润比率、存货周转率、应收账款周转率、股东权益比率、净资产增长率、总资产增长率、主营业务收入增长率、营业净利润增长率、税后利润增长率、留存收益与总资产比。

(2) 进入模型指标的初步筛选:非参数检验。本文在对22个财务指标数据分布特征进行了严格的分析检验后, 得知其显著不服从正态分布, 于是使用SPSS13.0统计分析软件中的两独立样本非参数检验方法, 对指标进行初步筛选, 以检验22个财务指标在ST企业与非ST企业中的分布是否存在显著差异, 把均值差异不明显的指标删除。具体的检验方法为Mann-Whitey U检验, 在0.05显著性水平下, 主营业务利润率、经营现金净流量增长率、现金净流量与净利润比、销售商品收到现金与主营收入比、存货周转率这5个指标没有通过前2年的检验。销售毛利率、存货周转率、应收账款周转率、营业净利润增长率、税后利润增长率、现金净流量与净利润比这6个指标没有通过前3年的检验。

3.Logistic回归模型的实证建立。将通过初步筛选的自变量, 以及样本企业的分类指标因变量输入统计分析软件SPSS13.0的数据窗口, 利用“Regression”中的“Binary logistic”进行回归分析。本文选择用[forward:wald]向前逐步选择自变量的方法进行Logistic回归分析得出上市科技型企业违约发生前3年的Logistic回归模型:

其中:x4:净资产收益率, x18:总资产增长率, x16:股东权益比率, x11:总资产周转率。

前2年的Logistic回归模型为:

其中:x17:净资产增长率, x11:总资产周转率, x8:资产负债率, x16:股东权益比率, x22:留存收益与总资产比。

四、Logistic回归模型的检验

为了检验模型的预测效果, 我们随机选择了14家2008年被ST的上市科技型企业, 和15家2008年的非ST上市科技型企业, 以其作为检验样本, 把它们2005年的财务数据和2006年的财务数据分别输入违约发生前3年和违约发生前2年的Logistic回归模型, 以0.5为最佳判定点, 得到下面的预测效果:

我们可以看出, 在被ST前3年, 15个非ST企业有2个被错判, 误判率为13.33%, 14个ST企业有2个被错判, 误判率14.29%, 总体上看, 29个企业有4个被错判, 误判率13.79%。因此, 模型的预测正确率为86.21%

同样地, 在被ST前2年, 我们可以从表中看出模型的预测正确率为82.76%。

由上可知, 本文建立的Logistic回归模型的预测正确率都达到了80%以上, 还是很高的。

五、结论

本文结合实际数据建立了对我国上市科技型企业财务预警危机的Logistic回归模型, 研究结果表明, Logistic模型是一种较为理想的上市科技型企业财务预警危机模型。90年代以来, 我国由财务危机引发科技型企业破产而逃废债务的例子屡见不鲜。因此正确地预测科技型企业财务危机, 对促进我国的科技进步, 提高核心竞争力, 维持国民经济的持续高速发展都有不可估量的贡献。

参考文献

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民航企业财务风险预警及防范分析 篇5

【关键词】 民航企业 财务风险 预警防范

引言

伴随全球经济化步伐加快，市场竞争越发激烈，面对市场的快速发展，民航企业所面临的竞争和财务风险不断加大。

1. 民航企业存在的财务风险

1.1汇率风险

目前存在的汇率风险有三个方面：（1）引进飞机时大量采用融资租赁的方式，使得外幣负债负担加重；经营多种国际航线，虽然赚取了大量的外币收入，不过一旦外币汇率发生波动，会很大程度的影响公司财务，风险较大。（2）外汇管理水平不高，缺乏完整的外汇风险管理体系，多数民航公司管理时沿用传统经验，对风险的防范意识薄弱，缺乏风险管理人才，导致汇兑出现巨额损失，无法正常准确的作出汇率风险的预测。（3）对汇率风险的认识不够，态度上不够重视。

1.2流动性风险

流动性风险产生原因有两方面：（1）客观方面，航空公司需要大量的资金，属于资金密集型的企业，庞大的资金需求严重制约着资金的流动，很可能带来企业正常运作的风险。（2）航空公司拥有固定资产价值较大，转换成现金十分不便，一旦运转过程中出现失误，可能导致财务陷入危机，造成正常运转的风险。

1.3结算风险

民航企业的结算复杂，细节繁琐，发生结算风险不利于企业的发展，极易引发企业的内在财务风险。引发财务结算风险的原因有：（1）民航企业的销售与收入存在严重的不协调性，无法保持步调一致。（2）由于民航企业需相互之间进行销售与签转票证的代理工作，国内外的情况都有，复杂性较大，容易引发结算风险。

1.4投资、筹资分风险

由于民航过于密集的资本，因此在投资方面需要耗费的特别大，尤其是知识经济时代的到来，更为激烈的市场竞争促进了对投资决策产生影响的变量增多，我国无法十分精确的保障航空公司的决策信息，这样就造成了投资方面出现风险。

在资本结构决策时，无法对债务和权益的资本比例合理安排，企业过分追求降低成本，使得企业在某时段内需要承担巨大的利息支出，产生财务危机。不能为了缓解暂时的资金紧张状况，随意扩大企业的负债数额，增加筹资风险。

2. 财务风险产生的原因

2.1全球在经济政治文化等方面的发展。宏观经济政策调控，各国间的政治、文化交往都关系着航空公司的生存发展。

2.2世界经济飞速发展，国内外环境更加复杂，极大的增强了航空公司的风险。激烈竞争的民航市场将会带给我国民航企业更为复杂多变的风险。

2.3民航公司位于航空业产业链的后端，上游企业深刻的影响了航空业的生产经营，一旦上游企业略微提高相应产品的价格，航空企业的成本及支付能力均会受到严重的影响。

2.4航空业资本密集的特点造成了其大规模的举债，民航企业普遍存在负债经营的现象，都具有高负债的特点。

3. 财务风险预警

1.1潜伏期预警

通过综合分析、评判公司的外部环境以及内部的控制（如组织管理状况、财务运行状况）情况可以得出预警结论。潜伏期的风险表现：外部环境变化、内部控制失控。

1.2发作期预警

潜伏期财务风险得不到控制解决，会发展进入发作期。发作期风险因素来源有：公司的财务状况（公司财务数据上的问题和再融资产生困难等）、业务状况及或有事项。

3.3恶化期预警

发作期的财务风险因素没有进行有效的控制和解决，会向财务风险的恶化期转化。

3.4财务风险短期预警

编制现金流量预算表可实现现金流动财务风险的预警。航空公司要汇总企业的各个具体目标，与未来的现金收支、投资及融资情况相结合，对未来现金收支情况进行预测，时间段采用周、月、季、半年等，建立滚动式的预算，方便发现缺口，提前或及时实施预防、应对措施。

3.5财务风险长期预警

支付危机是航空企业的主要财务风险，航空公司经营不完善，财务状况最终会恶化，长期亏损会引起现金流通困难。长期的财务风险有以下四方面：（1）获利能力。航空公司生存发展的前提以及最终目标都是效益最大化，投入产出的比值是衡量活获利能力的标准。（2）偿债能力。航空公司的偿债能力弱，很可能出现支付危机。（3）营运能力。这一能力充分反映了航空公司在资产与资源方面的配置组合能力，其能力的高低对航空公司的盈利能力有直接影响。（4）发展潜力。它是航空公司未来的发展能力，航空企业可以对历年的指标纵向进行比较，判断出公司未来的动态发展趋势。

4. 防范财务风险的措施

4.1考虑固定利率与浮动利率在债务方面的比例，使一部分利率因变化产生借款不利影响会被其他的借款有利影响抵消。

4.2处理汇率风险可运用以下六种方法：（1）将结算货币的币种分散，构建外汇的组合模式；（2）对贸易的条件进行调整，把风险转嫁。在进行外币交易的时候，坚持收汇硬币、付汇软币原则；（3）汇率发生变动时期，依据情况提前付款或滞后付款；（4）保证外币资产和负债的匹配；（5）合理进行海外营业部与公司总部往来款项时间、空间上的调度，尽量避开汇率变动引发的风险；（6）积极利用金融的衍生工具。

4.3对飞机的航油需求进行有效、科学的预测；充分利用石油的期货管理，通过自主操作避免航油价格风险；积极运用期权及采用签订远期合同来实现航油价格的风险管理；目的地的油价如果相对便宜，可以采用在目的地机场加油的方式降低航油成本，适用于有国际航线的航空公司。

4.4通过对公司的内部环境、战略目标及投资规律进行分析，制定出现金流流向的战略决策；依据公司的战略决策进行预算的管理，保证日常的预算管理有条不紊，生生不息；根据公司所处的阶段，不同的发展期制定出不同的现金流流量控制策略，并实现现金流流速的管理。

4.5负债风险的处理：（1）做好财务预算工作；（2）进行合理的资本结构安排；（3）采用多种渠道、方式的筹资手段；（4）依据公司的实际情况选择合适的筹资机构。

4.6公司内部实行业务管理的交叉检查及交叉控制，防止个人舞弊行为引发公司财产损失及财务风险。

总结

财务安全预警系统可以及时有效的发现危机，并进行有效的防范、化解，对企业的财务管理有重大意义，是民航企业实施有效、规范管理，避免财务风险的有效方法。

参考文献：

[1] 李宁安.民航企业财务风险预警与防范研究[J]. 农业与技术. 2011,31(4):58-61.

[2] 张辉.民航企业财务管理存在的问题及对策[J]. 财会月刊（综合版）. 2006(9):24-25.

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[4] 王卫华.我国航空公司财务风险管理研究[D].天津市：中国民用航空学院.(2006).

我国企业财务预警模型的探析 篇6

财务危机, 一般都是指的企业在自身的发展过程里面, 由于没办法在已经规定的时间之内, 做到还本付息, 继而出现的整个企业的财务都陷入困境的情况, 这会对整个企业的发展带来不良影响, 也会让企业利益主体的切身利益有一定损失。而且由于我国现在的经济改革水平一直在不断深化, 使得所有企业的经济财务都更为复杂, 企业财务危机出现的可能性也越来越大了。故而要去完善财务预警模型。财务预警模型的完善往往在很大程度上影响着企业发现财务风险与财务危机的速度。在实际操作的过程之中, 存在各种各样的原因, 这些原因造成了财务预警模型出现了许多的问题以及不足, 因此我们必须进行科学的分析, 进一步确保财务预警模型是否能够更好地促进企业的发展。

二、什么是财务预警模型

从科学的角度来进行定义, 财务预警模型是指将财务会计与非财务会计的信息作为基础, 财务人员利用对现存的较敏感的财务指标进行设置, 并且要不断地去观察它的变化, 针对企业在经营活动过程中将会出现的财务风险, 实行一些特别有效的控制, 以便能够建立起数学的模型。完整的财务预警模型能够确保企业财务可以持续稳定的发展下去, 同时对企业财务管理水平的提升尤为重要, 此外, 也要确保对财务危机的判断以及识别能力。所以, 财务预警模型在整个企业财务的运行之中都起着重要作用。

三、企业在建立以及使用财务预警模型时会存在的问题

1.没有好好借鉴参考外国的企业财务数据, 致使财务预警模型与我国的企业不相匹配。在进行充分社会实践调查之后发现, 目前国内很多的企业没有一个系统的财务研究模型, 这也就意味着在这方面的研究和处在一个起步阶段。如果有的企业按照西方国家的财务预警模型做出几乎一样的模型, 这对该企业是不具备实质效果的, 同时调查的结构还显示, 在当前的很多企业当中仍然使用那些落后的数据模型, 这对企业的发展来说有很大的局限性。此外, 这些企业都还存在着许多缺陷, 使得国内的企业在建立模型的时候, 对那些数据的有机整合没能达到统一的协调起来。这也就导致了过分依赖于西方的数模财务模型, 结果导致所建成的财务预警模型无法为该企业的财务工作提供更好程度发展, 也没有特别好的作用。

2.快速的更新并维护企业的财务预警模型系统。通俗简单的说, 如果一个企业的财务预警系统的各项数据系统得不到及时有效的更新, 这就直接造成整个系统缺乏有效性, 那么几乎没有任何的价值型可言了, 通过实地的考察发现, 虽然当前在我国的企业当中有不少企业建立起了财务数据预警模型, 但是从实际应用中来说, 还存在着很大的缺陷与不足, 尤其是在操作的过程中当中因为操作人员自身的局限性会造成很大的误差, 致使预警模型的系统无法实施的更好。同时还有着一个共同的特点, 很多企业把拥有财务预警模型只是当作一种炫耀的资本, 至于实际应用根本没有做到更深入的实践。建成后不去维护跟新, 进而变得无法使用。除此之外, 还有许多的企业会把财务预警系统进行单独的分离, 这使得财务预警系统在获得了相应的数据之后, 因为各种原因不能跟其他的相关部门一起协调合作, 这样往往造成的是就算相关部分发现了公司存在的财务风向情况, 但因为交流的障碍而无法与其他部门进行沟通, 也不能在第一时间内向上级部门充分反应, 以至于耽搁了及时处理财务危机的机会, 在严重的情况下往往会给整个企业带来巨大的经济损失甚至是破产的危险。

3.建立财务预警模型的时候必须要选取相对科学的指标, 而且也要对该企业全部资金的进进出出以及实际的运转状况实行密切的注意。在正常的情况下, 优秀企业资金运行的情况都可以在一定的程度上, 确保该企业的资金运营的能力能够出现提升。可是, 对于那些企业的资金运行, 若是其现金的流入没有现金的流出更大, 那就能够确定为该企业已经发生了财务危机, 而且Z值的财务预警模型里面却恰恰没有了这个现金流动的指标。因此, 国内的企业必须要在参考借鉴国外的财务预警模型的整个过程中, 一定要早点发现抑或思考到现存的这个现金流动指标, 避免会出现该企业不能准确及早的判断发现财务危机的状况, 否则将会对该企业的发展产生十分致命的危险。从这一点上, 我们能够更加全面的认识到, 一定要在借鉴或者财务预警模型之时, 依据自身的实际状况来深思熟虑, 保证能够依照自身的实际状况来建立起和自己合适的财务预警模型。如此, 才能进一步确保该企业可以更为久远地发展下去, 这也是该企业最具核心的地方。

四、我国的企业在进行构建财务预警模型的过程里面现存问题的应对战略

1.必须要扩展数据的来源, 做到提高了整个财务预警模型进行预测的准确性以及稳定性。在调查时能够发现, 目前我国还是有许多的企业, 其财务预警模型与西方发达国家的财务预警模型几乎都是一模一样的, 美其名曰套用借鉴西方发达国家的模型, 实则为生搬硬套。故而, 其得到的数据也几乎是由那些上市公司所整理出来的资料进行推算而得来的。然而这是在国内, 对财务预警模型的研究是十分落后的, 其基础也是很薄弱的, 自身的市场规模也特别的小。所以, 这就需要我们在进行建立科学且又完善的财务预警模型时, 一定要更加充分地去确保所有财务预警模型要具备一定的准确性与稳定性, 这样才能同时确保做到更加深层次的去开发拓宽财务预警模型所使用数据的宽度。确保能够在更大的范围之内及早地去分析去判断整个财务预警。

2.必须把其他的那些有关财务信息一并纳入到建立晚上财务预警模型系统之中。确切地说, 一般的企业, 其财务预警模型一直是比较信息化的管理系统, 它的本质也是需要将相关的数据进行及时的处理与分析的, 并且需要进一步去发现有没有问题, 再将问题向上级领导反映, 用以确保该企业自身的财务安全以及稳定。所以, 作为企业必须要把建立十分科学的财务预警系统这一任务, 避免单方面的将其交于财务部门, 让财务部门独立完成工作, 必须要将其科学地放入到整个企业运作的所有部门里面, 如此做的本质目的就是要把该企业从生产开始之后, 再进行销售, 再进行反馈等等诸多方面的信息也都纳入到整个财务预警的系统里面, 以便可以获取整个财务预警系统具备更为全面更为准确的信息。同时, 也能够促进整个企业的所有信息的资源共享。利用这一些数据进行处理与分析的结果, 确保能够真正地拿到对整个企业财务工作更为有效用的数据, 然后再进行全面地分析。这样才能真实地反应出这整个企业实际的财务运行状况, 确保能够更好的完成企业的财务预警工作, 从而保证了企业的正常运转情况, 在一定程度上, 极大地实现了该企业经济价值达到最大化。

3.一定要做到依据现实的真实状况的需求, 还需要对该行业自身的行为特征进行分析之后才能继续确定恰当的财务目标, 如此才能够充分的达成财务预警的要求。对于现存的大多数企业来说, 国内的这些企业都要在开始构建财务预警的模型之时, 很大程度上运用拿来主义。故而, 必须要对预警模型的有关数据进行合理的调整。去找到一个能够切合企业自身的预警模型评价标准, 这样才是一个企业真真切切所需要的。同时, 企业必须在资金运行的过程里面, 做到确保现金的流量, 这样也就确切地说明了该企业具有了财务危机, 因此, 财务预警也就一定要包含对现金流量的这个数据的指标。除此之外, 全部的财务预警模型也需要依照该企业财务方面实际运行状况的真实需要。同时也要包含到其他的相关性指标, 努力做到使用综合的数据去确定该企业自身的整体财务运行的状况, 从而充分地确保准确科学的去对财务进行分析, 使该企业能够更加健康稳定持续发展。

五、结束语

企业想要自己的财务运行可以更加良好的发展, 就必须做到将财务预算的模型作为重点进行关注。也要在构建企业财务预警模型的时候, 依据该企业的实际状况以及其发展的特点, 作出有针对性的抉择, 必须建立适合该企业发展所需的财务预警模型, 这样才能保证企业能够发展地更好, 有更大的进步, 企业才可以有更加大的推动力, 进一步去创造更加大的经济价值, 更多的社会价值。

参考文献

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中小企业财务预警模型创新研究 篇7

一、文献回顾

(一) 国外研究

国外对于企业财务预警的研究开始于1932年Fitzpatrick以19个企业为样本, 选择单一指标 (变量) 对财务危机进行对比分析, 拉开了理论研究的先河。在此基础上美国的威廉.比弗 (William Beaver, 1966) 运用精确统计方法, 率先提出财务预警的最初模型-单变量分析法。国际金融学专家爱德华·奥特曼 (Edward Altman, 1968) 提出了Z-Score风险预警模型。Edmister (1972) 通过对Z模型的改进, 建立了专门针对小企业的财务预警模型。Martin (1977) 首先使用Logit (离散选择) 来建立财务危机预警模型。Ohlson在1980年用多元逻辑回归方法分别建立了三个Logit模型, 使用逻辑回归模型来预测企业进入危机可能性。20世纪90年代国外有学者如Tam、Kiang等提出神经网络模型即Automatic Neutral Networks (ANN) , 主要利用三层BP网路来分析企业财务预警警情。

(二) 国内研究

国内关于企业财务预警的研究起步较晚, 主要是借鉴国外的研究经验。我国学者周首华等 (1996) 通过对Z模型加以改进提出了F分数模型, 影响范围比较广。学者宋秋萍 (2000) 采用Z模型对国内6家企业进行财务预警分析, 考虑到中美在企业会计准则上的差距, 提出在借鉴国外理论后, 应结合国情建立适合我国企业的财务预警模型。乔卓 (2002) 的合作团队运用神经网络模型对相关企业实证研究, 发现ANN模型的优越性。神经网络模型作为证券投资者和企业利益相关者财务困境预测工具有效性明显。

二、中小企业财务预警模型创新研究

(一) 研究思路

国内外理论界对于企业财务预警的相关研究, 比较成熟的有单变量预警和多变量预警两种, 主要集中在如何运用财务指标建立模型来对企业可能发生的财务危机进行预警分析, 从而防范和化解各种风险, 确保企业的正常可持续经营。笔者通过对绍兴市72家中小企业的问卷调查, 结合10位企业财务方面专家的经验指导, 主要从企业财务管理的核心内容财务分析着手, 按照获利能力、清偿能力、营运能力和增长能力等四个方面来进行评价, 结合中小企业的实际, 运用简单加权平均的方法, 构建中小企业财务预警模型模型, 通过对每一个具体指标的量化, 可以及时判断不同阶段企业的综合警情, 给企业利益相关者以相应警示。

(二) 基本结构

笔者对国内外与企业财务预警有关文献进行深入的比较研究, 在充分调研的基础上全面考虑中小企业在预警方面的可操作性、灵敏性和成本效益性后, 从获利能力评价、清偿能力评价、营运能力评价和增长能力评价等四个方面创新性地设计适合中小企业的财务预警模型, 如图1所示:

(三) 模型构建

中小企业财务预警模型必须充分体现中小企业的特点, 要简单且准确地进行警情判断。在本模型构建过程中, 每一个指标选择均采用极大型变量 (指标值越大越好) , 涉及到每个能力评价中指标间的权数确定, 主要采取德尔菲法来确定。企业在具体应用本财务预警模型时, 可以根据企业的实际, 在指标的选择和权数的设置上做一些适当调整。

(1) 获利能力评价 (Hi) 。获利能力是指企业在一定时期内赚取利润的能力, 利润率越高, 获利能力就越强。它对于企业利益相关者均具有十分重要的意义, 也是企业最受关注的能力之一。人们可以通过对获利能力的分析, 发现企业管理各环节出现的问题, 同时也是对企业利润率的深层次分析。中小企业的获利能力评价指标主要包括营业利润率、成本费用利润率、盈余现金保障倍数、总资产报酬率、净资产收益率和资本收益率六项。通过问卷调查发现中小企业的净资产收益率和总资产报酬率最受关注, 并确定了它们各自的权数, 获利能力评价指数Hi=70%×净资产收益率+30%×总资产报酬率。如表1所示:

(2) 清偿能力评价 (Qi) 。清偿能力是指企业偿还到期债务 (包括本金和利息) 的能力。能否及时偿还到期债务, 是衡量企业财务状况好坏的重要标志。对清偿能力进行分析, 有助于考察企业持续经营能力, 衡量财务风险, 预测未来企业收益。包括短期清偿能力和长期清偿能力两方面。企业清偿能力衡量指标主要有流动比率、速动比率、现金流动负债、资产负债率和现金负债率等指标。由于资产负债率是极小型变量, 处理后用 (1-资产负债率) 来表示。在调查的基础上, 确定清偿能力评价指数Qi=60%×速动比率+40%× (1-资产负债率) 。如表2所示:

(3) 营运能力评价 (Yi) 。营运能力是比较分析企业资金周转速度, 以此来判断、评价企业经营管理水平和资源利用效率高低。如资产周转良好, 则周转速度快, 表明企业营运能力强。企业经营管理水平的高低, 直接影响企业资金周转的时间和速度。对资金周转评价能为进一步提高企业经营管理水平和增强营运能力指明方向。营运能力能够在很大程度上反映企业财务警情状况, 调查后确定营运能力评价指数Yi=60%×应收账款周转率+40%×存货周转率。如表3所示:

(4) 增长能力评价 (Zi) 。增长能力是指企业规模扩大、实力增强的潜在能力。企业通过自身生产经营活动, 扩大积累壮大实力。企业能否健康发展受到外部经营环境、企业内在素质及资源条件等多种因素的影响。企业增长能力衡量指标主要有营业收入增长率、资本保值增值率、资本积累率、总资产增长率、营业利润增长率和技术投入比率等指标。结合中小企业的特点, 在考虑预警模型时我们确定增长能力评价指数Yi=40%×销售增长率+60%×营业利润增长率。如表4所示:

(5) 建立财务预警指标模型 (Wi) 。通过选择四大能力评价中的重点指标, 确定了各能力评价指数, 依靠财务预警的相关理论和实践探索, 经过对中小企业实地走访调研, 构建了适合中小企业的财务预警模型。公式如下:

其中Wi代表i企业财务预警综合评价指数;且PH+PQ+PY+PZ=1;Hi代表i企业获利能力评价指数;Qi代表企业清偿能力评价指数;Yi代表i企业营运能力评价指数;Zi代表i企业增长能力评价指数;PH、PQ、PY、PZ是获利能力评价指数、清偿能力评价指数、营运能力评价指数和增长能力评价指数的权数。

(6) 中小企业财务预警警情设定。考虑到中小企业的特点, 本文构建的模型确定了两个临界值W1和W2;其中W1是行业企业一般值代入模型求得的指数, W2是行业企业良好值代入模型求得的指数, 故可以设置警情分析表 (见表5) 。

三、新模型在中小企业的应用

绍兴是中小企业大市, 98%的企业是中小企业, 全市中小企业有12万家左右。截止2011年9月份, 规模以上中小企业有3214家, 经济比重很高, 销售、利润、税金占全部规模以上企业的70%以上, 规模以上中小企业有68.2万职工, 就业人数占职工人数的87%。X公司属于是绍兴纺织行业中的一家股份制企业, 专业生产各类羽绒被、服装 (茄克、背心) 、睡袋及其他床上用品等羽绒制品。产品销往美国、欧洲、澳洲、日本、韩国等国家和地区。通过对该企业的进一步研究, 确定模型中该行业权数PH、PQ、PY、PZ分别是40%、30%、20%、10%, 同时, 经过测算该行业W1=2.862, W2=4.594。表6为用X公司2011年财务数据进行的财务预警指标分析。

显然WX=5.0274>W2=4.594。根据本文模型, 该企业位于行业良好水平以上, 基本不存在财务风险, 无需预警。

在现实中, X公司近年来借助市政府对于中小企业的新政, 把握时机, 开拓创新, 发展进入了快车道, 在行业中具有较大影响力。这对本文提出的模型是一种很好的验证。由于篇幅的限制, 本文的深入研究略显不足, 对于具体指标的选择和权数的设置主观性比较强, 需要在后续的研究中不断的完善。

参考文献

[1]张佳、蔡晓旭:《浅析企业财务预警指标评价体系的建立》, 《经济理论研究》2008年第5期。

[2]陈余有:《财务危机运行》, 合肥工业大学出版社2004年版。

[3]卢秀云:《浅谈企业财务预警》, 《财经论坛》2009年第2期。

企业财务预警模型分析 篇8

一、我国企业财务预警方法研究现状

我国的财务预警研究起步较晚, 近几年才有所发展。总的来说, 现有的财务预警研究集中在3个方面:

第一, 传统财务预警指标。在这个方面进行研究的主要有:刘开瑞 (2007) 对财务预警的指标进行了分析, 将其分为偿债能力、资产运营状况、获利状况、发展能力和现金流量等方面;肖艳 (2004) 结合传统财务指标与现金流量指标进行了财务预警的研究;王斌, 宋鹏 (2007) 构建了财务危机预警重点指标观测体系。第二, 现金流量预警指标。在这个方面进行研究的主要有:杨娟 (2007) 提出以现金流量为基础构建中小企业财务预警系统的基本思路, 并以深圳证券交易所中小企业板的财务数据进行了实证研究;鲍新中、刘应文 (2007) 以现金流量作为企业财务预警的基础, 通过对现金流量数量指标和效益指标的分析, 建立现金流量的财务预警模型;刘江霞、韩嫄 (2004) 对现金流量财务预警警兆进行了理性的分析。第三, EVA指标。在这个方面进行研究的主要有:周敏、潘福乙 (2006) 在预警指标中加入了EVA指标;董雪雁、汤亚莉 (2005) 在传统指标的基础上引入了EVA, 运用Logistic回归分析方法, 构建财务预警模型, 实证研究表明, 模型具有超前3年的预测能力;徐光华、吴明鸣 (2006) 以沪市IT上市公司为研究对象, 运用EVA进行财务预警模型研究。

综上所述, 国内学者在财务预警方面已经作了大量的研究, 对企业财务预警工作实务也起到了一定的推动作用。但是财务预警的研究还主要集中在点研究, 即采用单一方面的预警指标进行研究 (以下称之为“点预警”) , 如财务报表、现金流量、EVA等, 而没有形成一个面的研究, 即针对整个企业建立一个全面的预警系统 (以下称之为“面预警”) 。笔者认为, 要想更全面地进行财务预警, 就必须将“点预警”和“面预警”结合, 形成一个完整的财务综合预警体系。

二、财务综合预警“金字塔”体系的构建及运行

(一) 综合财务预警体系的构建

本文通过建立3个层次的企业财务预警金字塔 (见图1) , 形成一个完整的财务预警体系, 将“点预警”和“面预警”有机地结合起来。

下面对财务预警“金字塔”中的3个构成因素予以分析。

1.EVA指标

EVA (Economic Value Added) , 即经济增加值, 其计算公式为:EVA=NOPAT-TC×WACC。

其中, EVA为经济增加值;NOPAT为税后净经营利润;TC为投入资本;WACC为资本成本率。

将EVA引入企业财务预警中, 具有独特的优越性, 主要表现在以下3个方面:第一, 可靠性。EVA作为一种创利指标, 由于它不仅考虑了公司使用的全部资本, 充分利用了公司提供的全部公开信息, 而且考虑了风险, 含有企业外部的市场信息, 而传统的创利指标完全依赖于企业内部的报表信息, 所以, 相对于传统的财务指标, EVA更具有信息可靠性。第二, 真实性。由于EVA针对现行的会计政策进行了一系列的调整, 减少了企业通过改变会计政策的选择, 改变资本结构, 进行盈余管理的空间, 相对于传统会计指标, 它能更真实地反映企业的经营状况。第三, 先见性。随着资本规模的扩张, 当利润还呈上升趋势时, 也许企业的EVA已经呈下降趋势, 当利润还为正时, EVA可能已经小于零, 所以从理论上讲, EVA相对于传统的创利指标, 特别是在企业处于规模扩张的情况下, 能较早地发现企业经营中的不良状况。

基于EVA以上的优势, 我们在建立企业综合财务预警体系时, 把EVA放在第一层次, 主要发挥着总揽全局的作用。因为EVA主要受税后净经营利润和资本成本的影响, 而税后净经营利润又与企业的营运能力和获利能力相联系, 资本成本主要与企业的偿债能力相联系, 通过这种联系, 把第一层次的EVA指标和第二层次的传统财务预警指标结合在一起。

目前, 学术界对于EVA预警临界值的判定标准还没有给出严格的界定。因此, 本文主要采取趋势分析的方法, 研究企业各年EVA的增减变化, 并且以0作为企业EVA正常和异常的临界点, 因为当EVA﹥0时, 企业价值处于增长状态;当EVA﹤0时, 企业的价值处于下降状态。

2.传统预警指标

传统的预警指标主要是指用于对财务报表进行分析的各种指标, 本文选取的传统预警指标主要包括偿债能力指标、营运能力指标和获利能力指标 (见表1) 。虽然传统预警指标存在着一些缺陷, 但是在财务预警中仍然发挥着非常重要的作用。在本文中, 传统预警指标位于金字塔的第二个层次, 是连接第一层次与第三层次的纽带。

3.现金流量预警指标

众所周知, 会计利润会受到经营者的控制, 经营者可以通过各种手段调节利润的高低, 这种利润操作行为被称为“会计戏法” (Accounting Magic) 。“会计戏法”将导致财务信息失真, 造成决策信息的混乱。企业财务上会出现非常矛盾的情况, 一方面企业的账面有会计利润;另一方面, 企业的现金支付能力极差。盈利的背后没有相应的现金流入作保证, 企业仍然有可能发生财务危机, 甚至破产。由于现金流量指标能克服传统预警指标的一些缺陷, 能够比较公正、客观地反映企业的经营状况, 对企业的财务预警具有较强的敏感性, 在本文的综合财务预警体系中, 将现金流量预警指标 (见表2) 置于金字塔的第三个层次, 是整个财务预警体系最前沿的指标。

基于前面的分析, 把企业的EVA指标、传统预警指标、现金流量预警指标结合在一起, 形成一套以EVA指标监测为核心, 以传统预警指标监测为重点, 以现金流量预警指标监测为基础的企业综合财务预警体系, 从而将点预警、面预警结合。3个层次的预警指标之间的关系如图2所示。

资料来源:2003年工业企业 (全行业) 效绩评价标准值, 中国统计年鉴。

资料来源:杨娟 (2007) 基于现金流量的中小企业财务预警系统研究;刘江霞、韩嫄 (2004) 对现金流财务预警警兆的理性分析。

(二) 综合财务预警体系的运行

本文从3个不同的层次评价企业财务警情, 把企业财务警情分为灰色 (正常) 警度、黄色警度、橙色警度和红色警度4个阶段, 具体见表3。

企业综合财务预警体系的运行主要是从分析企业的现金流量指标开始。首先, 运用5个现金流量指标分析企业的财务状况, 如果某个指标发生异常, 则扩展到与其相邻的指标。其次, 如果相邻的指标也出现异常, 则上升到企业偿债能力、营运能力、获利能力的分析, 最后归于EVA, 这是一个从下到上的过程。如果企业的EVA走势正常, 则从上到下分析原因, 找出警源, 进行有效预警, 这是一个从上到下的过程。这种分析能把点预警和面预警有效地结合起来, 使之成为一个整体, 形成一种先从下到上, 后从上到下的机制, 达到企业财务危机预警的目的。

三、应用举例

本文选取了在深圳证券交易所上市的ST汇通 (000920) 近3年的相关数据为样本, 对财务综合预警体系的应用过程进行说明, 经计算后的样本数据见表4。

按照企业综合财务预警体系运行的程序, 首先分析5个现金流量比率。通过对比可以发现, 2005年, 该企业的现金债务总额比率、经营现金流量增长率、销售净现金率及盈利现金比率均低于预警临界值, 尤其是销售净现金率和盈利现金比率, 出现异常。其次, 由于现金流量预警指标出现异常, 所以上升到传统预警指标。其中营运能力和获利能力异常。最后进一步上升到EVA指标, 可以发现该企业的EVA出现了较大的负数。以上情况说明, 企业财务警情比较严重, 警度已经处于橙色状态, 应采取相应的措施, 避免财务危机的出现。而对于导致警情出现的原因, 经从上到下进行分析发现, 主要是由于企业的营运能力较差, 获利能力过低, 导致经营现金流量增长率、销售净现金率和盈利现金比率出现异常, 进而出现企业整体价值的下降, EVA为负值, 所以企业应该采取措施, 努力提高营运能力和获利能力。

指标计算数据来源:新浪财经 (http://finance.sina.com.cn/) 。

按照同样的程序分析, 可以看到企业2006、2007年的财务状况有所好转, 尤其是2007年各指标趋于正常, 但是企业财务警情仍然比较严重, 因为企业的EVA一直处于负值状态, 主要原因是利润过低, 因此如果企业不加强警戒, 仍然有可能发生财务危机。

四、结论

以上实例分析表明, 企业综合财务预警体系能够全面反映企业的财务警情, 并且能准确地找到警源。综合财务预警突破了传统预警方法以单一方面的某些指标进行研究的局限性, 为企业的财务预警提供了新的思路和方法。但同时它也存在着一些不足, 如完整的财务预警系统不能仅局限于定量分析, 还应该结合定性分析, 如结合Logistic回归分析方法进行分析, 效果会更好。

参考文献

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[8]王斌, 宋鹏.构建财务危机预警重点指标观测体系[J].生产力研究, 2006 (16) .

[9]张友棠.财务预警系统管理研究[M].北京:中国人民大学出版社, 2004.

企业财务预警模型分析 篇9

资产是企业的基石,资产质量对企业的盈利、发展、运营等各个方面都有着举足轻重的影响。财务风险是企业运营过程中常见的风险之一,它形成的原因直接表现为企业偿债能力的不足,同时也和企业的盈利、运营、发展等方面的能力息息相关。既然资产质量可以影响企业的各种能力,而财务风险的形成原因又可以追溯到企业的各项能力,那么是否意味着资产质量能够影响财务风险呢?

对于这个问题,回答是肯定的,理由如下:首先,在相关研究中,已经有学者发现企业资产质量与财务困境之间存在着密切的联系,如宋献中、高志文(2001)以K值(调整前后每股净资产的波动幅度)作为衡量企业资产质量好坏的指标,对1996 ~ 1998 年上市公司每股净资产调整前后的差异分布情况进行了分析,发现K值越高企业资产的质量越差,企业当年的盈利水平和今后盈利的持久性也越差。谢永堎(2007)利用我国A股上市公司的数据,选择若干反映资产质量的财务指标,通过配对样本的T检验,得出资产质量差是导致公司陷入财务困境的重要原因这一结论。

既然已经明确了资产质量与财务风险之间的关系,那么我们应该将资产质量引入到财务风险预警的研究中去。然而综观中外文献,在财务风险预警研究领域,鲜有学者直接将资产质量与财务风险预警结合起来,大多数学者的做法是,在搜集上市公司相关财务数据的基础上,从反映企业基本情况的各财务指标出发,通过各种数理统计的方法从中选取一定量的指标,以此构建财务风险预警模型。但是利用这些模型只能判断某企业是否具有风险以及风险的大小,而不能直观地反映风险形成的根本原因,以及风险量变积累的过程。

近些年,虽然有一些学者将非财务指标引入到财务风险预警模型中,但是我们发现这些非财务指标大多是反映公司治理结构或者市场信息的指标,只有极少数是反映企业资产质量的指标。所以,本文将资产质量指标引入到财务风险预警模型中,探讨资产质量指标的引入是否会提高财务风险预警模型的准确度,并且希望能够结合资产质量指标帮助企业找寻财务危机的源头。

二、财务风险预警模型

研究表明,企业财务风险不是一夜之间形成的,而是逐步形成的,这就为我们建立财务风险预警模型来预防财务风险提供了可能。有效的财务风险预警不仅可以帮助企业及时采取措施应对财务风险,还可以帮助投资者、债权人做出正确的决策。结合国内外的相关文献来看,常见的财务预警模型主要有以下几种:单变量模型、多元线性判别模型、多元逻辑模型、多元概率比回归模型、现金流量信息预测模型、神经网络分析模型和COX模型等。

在这几种模型中,运用较多的是前四种。其中:单变量模型虽然应用起来很简单,但是仅采用一个财务指标并不能充分反映企业的财务特征;多元线性判别模型虽然预测精度比较高,但是它要求自变量呈正态分布、两组样本为等协方差的假设前提限制了其使用范围;多元逻辑模型与多元概率比回归模型都适用于非线性情况,如果没有极端值,理论上两种方法得出的结论非常相似,并且相对而言,逻辑回归模型较为简单、快速。所以,实证上大多数学者更倾向于使用逻辑回归模型进行分析,本文也是利用SPSS17.0构建二元逻辑回归模型来进行分析。

三、资产质量与资产质量评价指标

资产质量的内涵是什么,如何去衡量企业的资产质量?在这一问题上,结合国内外的文献来看,学者们的观点可以说是百花齐放。比如在资产质量的定义研究上,干胜道、王生兵(2000)认为资产质量是企业资产盈利性、变现性和周转能力的综合体现;张春景、徐文学(2006)提出存在性、有效性、收益性是衡量资产质量的三个基本特征;甘丽凝、张鸣(2009)认为资产质量特性包括存在性、结构性和变现性;陈仲威、朱小平和娄欣轩(2010)指出资产质量的外延应包括资产流动性、资产周转能力、资产的风险和资产结构等,这些都是影响资产质量的重要因素,必须将其纳入资产质量概念。

在资产质量衡量体系的研究上,干胜道、王生兵(2000)提出了以下衡量资产质量的总体评价指标:不良资产率、净资产收益率、总资产报酬率和总资产周转率等;王生兵、谢静(2000)在干胜道等人研究的基础上,在资产质量属性中加入了资产的安全性,并从此入手,针对企业资产中容易形成不良资产的应收账款、存货、长期投资和固定资产这四个资产项目构建资产质量评价指标体系;宋献中、高志文(2001)以K值来代表调整前后每股净资产的波动幅度,并将其作为评价资产质量好坏的标准;张麦利、徐文学(2004)把资产质量特征归纳为如下四个方面:存在性、有效性、变现性和收益性,并分别从这四个方面提出了资产质量评估指标;冯爱爱和高民芳(2011)则认为资产质量特征主要是指资产的存在性、资产结构、资产有效性和资产收益性,具体指标包括固定资产比率、总资产周转率、不良资产比率、总资产报酬率及资产现金回收率等。

综合上述学者的观点,我们知道资产质量的概念一般包含了资产存在性、资产流动性、资产盈利性三个方面,并且对资产质量的评价也多是从这三个方面出发的。本文将从这三个方面考虑企业的资产质量并选择相关指标进行衡量,在这里,先简要阐明资产质量概念的三个方面,相关的衡量指标则会在后文的指标表中予以说明。

首先,资产的存在性有三个层次含义:①从审计的角度而言,资产存在性是指资产的真实性,即资产负债表上记录的资产必须要和实际存在的资产相符合。②从资产定义的角度来看,企业的资产必须是能够给企业带来未来经济流入的资产。所以在考虑资产存在性时就要剔除那些虽然存在,但是很可能产生不了经济流入的资产,这些资产也被称为不良资产,它们一般包括:长期待摊费用、递延所得税资产、其他应收款等。③资产的存在性还体现在资产内部的结构匹配上,比如货币资金占总资产的比例、固定资产占总资产的比例等。从财务管理的角度来看,流动资产具有高流动性、低收益性的特点,而非流动资产具有低流动性、高收益性的特点,企业流动资产与非流动资产的搭配比例不同,对企业的收益会有长期影响。

其次,资产的流动性是指资产在企业运营中的周转能力,它反映出资产的运用效率,资产的流动性越高,那么它给企业带来的收益也就越多。

最后,资产的盈利性就是资产给企业创造利润的能力,一项资产质量的高低最终反映在该项资产能够给企业带来经济收益的大小上。

四、样本选择与实证研究

(一)样本选择

本文一共选取了A股中(除金融业外)2010 ~ 2013 年因出现财务问题(连续两年亏损)而首次被ST的48 家上市公司为样本。其中2010 年首次被ST的公司有17 家,2011 年首次被ST的公司有8 家,2012 年首次被ST的公司有12 家,2013年首次被ST的公司有11家。然后按照资产规模相当(资产规模相差上下不超过10%)、行业相同、会计年度一致的原则,从A股的上市公司中给每个ST公司配对了2 个正常公司,最后一共选择了144家公司作为研究样本,即48家ST公司和配对的96家正常公司。

在选择好样本公司后,本文将公司被ST的当年记为T年,选择样本公司T-3 年和T-2 年的相关财务数据,运用统计软件SPSS17.0,分别构建T-3年与T-2年的资产质量预警模型和财务预警模型。这里的财务预警模型是指仅包含常用财务指标的模型,而资产质量预警模型则不仅包含了常用的财务指标还包含了资产质量指标。此外,本文之所以没有选择T-1 年的数据进行建模是因为考虑数据的获取存在一定的滞后性:我国上市公司当年财报是在次年三四月份公布,如有特殊情况最晚不晚于次年6月30日,这样如果使用T-1年的数据来进行建模预警就失去了意义。

(二)指标选取

本文首先选择了反映企业偿债、发展、周转以及盈利能力的各项常用财务指标,然后选择了反映资产存在性、周转性、盈利性的相关指标。在这里需要说明的是:反映企业基本财务情况的指标体系与反映企业资产质量的指标体系在一定程度上存在着重叠,比如:流动资产周转率、总资产周转率等财务指标既是反映企业周转能力的指标也是反映资产质量周转性的指标。在这种情况下构建资产质量预警模型时,就要将两个指标体系中的相同指标合二为一,这样我们得到了构建财务预警模型与资产质量预警模型的各项初选指标,如下页表1所示。

由表1 可知,指标X1~ X20是用于构建财务预警模型的初选指标,指标X1~ X28是用于构建资产质量预警模型的初选指标。

(三)实证研究

本文的研究目的在于构建财务预警模型与资产质量预警模型并比较两者的准确性。为了方便起见,在构建逻辑回归模型时,本文先构建资产质量预警模型,再构建财务预警模型。

1.显著性检验。

显著性检验是一种根据样本数据来推断总体特征的方法,该方法能够检验样本间存在的差异是出于偶然原因还是出于真实的差异。本文的显著性检验分为两步:第一步,对所有的28个初选指标变量进行95%置信水平上的K-S检验,判断其是否服从正态分布;第二步,结合K-S检验的结果,对符合正态分布的指标进行95%置信水平上的T检验,对不符合正态分布的指标进行95%置信水平上的U检验,然后汇总T检验的结果与U检验的结果,找出在ST公司与非ST公司之间具有显著性差异的指标。

(1)K-S检验。由于本文采用的置信水平为95%,所以在K-S检验中若某个指标的双尾渐进概率p大于0.05,就表明这个指标在总体上符合正态分布,反之,则表明这个指标在总体上不符合正态分布。

根据K-S检验结果,在T-3年,流动比率、资产负债率、现金流量债务比、流动资产周转率、总资产周转率、流动资产总资产比、总资产报酬率、货币资金总资产比、存货总资产比、固定资产总资产比这10 个指标的双尾渐进概率p大于0.05,所以它们在总体上符合正态分布,而其他18个指标在总体上不符合正态分布。

在T-2年,资产负债率、现金流量债务比、总资产增长率、流动资产周转率、总资产周转率、销售收入现金净含量、总资产净利率、不良资产率、流动资产总资产比、货币资金总资产比、存货总资产比、固定资产总资产比、总资产报酬率这13个指标的双尾渐进概率p大于0.05,所以它们在总体上符合正态分布,而其他15个指标在总体上不符合正态分布。

(2)T检验与U检验。根据K-S检验的结果,本文将对总体符合正态分布的指标进行独立样本的T检验,对总体不符合正态分布的指标进行U检验。

在T检验中,在a=0.05 的显著性水平上,T-3 年的流动比率、现金流量债务比、总资产周转率、总资产报酬率、货币资金总资产比这5个指标的双尾渐进概率p小于0.05,通过了检验,表明这些指标在ST公司与非ST公司之间存在显著性差异,可以用来进行T-3 年的财务风险预警;同理,在T-2 年,资产负债率、现金流量债务比、总资产增长率、流动资产周转率、总资产周转率、总资产净利率、货币资金总资产比、总资产报酬率这8 个指标的双尾渐进概率p小于0.05,通过了检验,表明这些指标在ST公司与非ST公司之间存在显著性差异,可以用来进行T-2年的财务风险预警。

在U检验中,在a=0.05 的显著性水平上,T-3 年的现金比率、利息保障倍数、总资产增长率、净利润增长率、股东权益增长率、营业收入增长率、固定资产周转率、净资产收益率、营业净利率、不良资产率、总资产净利率这11个指标的p值小于0.05,表明它们在ST公司与非ST公司之间存在着显著性差异,能够被用来进行财务预警;在T-2年的U检验中,流动比率、现金比率、利息保障倍数、净利润增长率、股东权益增长率、营业收入增长率、固定资产周转率、净利润现金净含量、净资产收益率、营业净利率、总资产减值率这11个指标的p值小于0.05,表明它们在ST公司与非ST公司之间存在着显著性差异,能够被用来进行财务预警;而其他未通过T检验与U检验的指标则应该剔除。

2.相关性检验。

综合T检验和U检验的结果,我们知道在T-3年一共有16个指标通过了显著性检验,在T-2年一共有19个指标通过了显著性检验。对于这些指标而言,它们都来源于同一年度的财务报表或依据同年财务报表数据计算得出,因此,某些指标之间可能存在较强的相关性,也就是说指标间存在多重共线性的可能。如果不能消除共线性,将会影响到预警模型的效率、稳定性与准确性。所以,本文运用SPSS17.0对通过了显著性检验的指标进行多重共线性诊断,以容忍度、方差膨胀因子与条件指数三个指标为参考——如果各指标的方差膨胀因子和条件指数均小于10,则表明指标之间不存在多重共线性的问题,并在此基础之上对指标进行筛选以最终确定构建各逻辑回归模型的指标,结果如表2所示:

3.逻辑回归模型的构建。

本文在建立二元逻辑回归模型时,将ST公司定义为1,将非ST公司定义为0,以经过共线性诊断留下的指标作为自变量,以是否为ST公司或是否发生财务危机的概率P为因变量,采用向后逐步剔除的方法,并且令0.5为判别分界点:若P>0.5,则样本被判定为ST公司,表明样本公司的财务状况较差,有陷入财务危机的风险;若P<0.5,则样本被判定为非ST公司,表明样本公司的财务情况比较乐观;当P=0.5时,表明样本公司的财务情况介于ST公司与正常公司之间。

(1)T-2年逻辑回归模型。

由表3知T-2年资产质量预警模型的公式如下:

由表4知T-2年财务预警模型的公式如下:

利用SPSS17.0对上述两个模型的准确性进行回判,可得到以下结果:

由表5 可知,在T-2 年,资产质量预警模型的预警准确性要高出财务预警模型3.5%(90.3%-86.8%)。

(2)T-3年逻辑回归模型。因篇幅所限,本文在此省略了T-3 年资产质量预警模型与财务模型方程中变量的具体回归结果表,直接列出T-3 年的资产质量预警模型的公式如下:

T-3年的财务预警模型的公式如下:

对上述两个模型的准确性进行回判,可得到以下结果:

由表6 可知,在T-3 年,资产质量预警模型的准确性要高于财务指标预警模型的准确性,在总体预警准确性上有2.1%(75.7%-73.6%)的提高。

五、结论

结合T-3、T-2这两年的实证结果,本文得出以下结论:

第一,从T-3、T-2这两个年度的显著性检验结果来看,在T-3年的检验中不良资产率、货币资金总资产比等资产质量指标通过了检验,而在T-2 年的检验中总资产减值率、货币资金总资产比等资产质量指标通过了检验,这表明资产质量指标在ST与非ST公司之间存在着显著差异,可以被用来进行财务风险预警。

第二,将T-3、T-2 这两年的逻辑回归模型的准确性进行纵向对比可以发现,无论是资产质量预警模型还是财务预警模型,T-2 年模型的准确性都要高于T-3 年模型的准确性,这反映出离T年越近,模型预测越准确,或者可以说离T年越远,模型的预测准确性越低,这也同时表明提高T-3 年模型的准确性比提高T-2年的准确性更有意义。

第三,将T-3、T-2 这两年的模型的准确性进行横向对比发现,在T-2 年,资产质量预警的准确性高达90.3%,比财务预警模型86.8%的准确性要高出3.5%,而在T-3年,资产质量预警模型的准确性为75.7%,比财务预警模型73.6%的准确性要高出2.1%。这表明资产质量指标的加入能够提高预警模型的准确性,并且考虑到预警的时效性,T-3 年预警准确性的提高能够加大管理者对财务风险的关注度,促使管理层更早地发现风险,进而为其采取相应的风险控制措施提供更多宝贵时间。

第四,将资产质量指标引入财务风险预警的意义不仅在于资产质量指标的加入能够提高预警模型的准确性,更在于相对一般的财务指标而言,资产质量指标所反映的信息更能够准确地反映出企业内部资产的状况,进而能够揭示出财务风险形成的过程,能更加接近风险形成的源头,所以在实践上也能够帮助企业管理者关注财务风险形成过程,找出风险源,更快、更大限度地降低财务风险。

摘要：在财务预警研究领域,很少有学者将资产质量指标引入预警模型中去,而资产的质量又是企业运营、盈利、发展等方面的决定性因素。本文选取2010~2013年首次被ST的48家上市公司以及配对的96家正常公司的数据,分别构建只含常用财务指标的财务预警模型与含有资产质量指标的资产质量模型,通过比较这两种预警模型的结果,发现资产质量指标的引入能够提高财务风险预警模型的准确性。

关键词：资产质量,财务预警,逻辑回归模型

参考文献

吴星泽.财务危机预警研究:存在问题与框架重构[J].会计研究,2011(2).

徐文学,姚昕.上市公司资产质量实证研究——以江苏省制造业上市公司为例[J].财会通讯,2010(2).

冯爱爱,高民芳.资产质量与企业内部控制有效性的实证研究——基于制造业上市公司的经验数据[J].中国证券期货,2011(5).

上市公司财务危机预警模型构建 篇10

一、研究设计

（一）样本选取 本文选择了在2009年3月至2009年6月期间，在2008年年报公布后，因财务状况异常而首次被ST 的30家上市公司（数据来自wind资讯），为了更好地研究样本的特征，同时选取同行业（按证监会行业代码分类）、同规模的30家非ST公司作为配对样本。在选取样本时注意以下问题：

（1）考虑到ST公司是由于2008年报公布后，连续2年亏损而导致被ST的。 在选择观测年限时， 取被ST前1年的财务年度的财务指标， 即选择2008年的财务指标，对应的配对样本取同期的财务指标。

（2）对ST样本的选择时，由于本文研究目的在于研究财务信息对财务预警的作用，因此剔除了有以下几种情况的公司：

被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告；

追溯调整导致最近两年连续亏损；

在法定期限内未依法披露定期报告；

在规定期限内未对存在重大会计差错或虚假财务会计报告进行改正；

主营业务所属行业发生变化的，行业归属不符合证监会行业要求的。

（二）变量选取根据我国上市公司的特点，本文从偿债能力、盈利能力、运营能力、现金流量等4个方面选择了19个财务指标作为构建财务危机预警模型的预选指标。分别定义为表示偿债能力等5个指标：已获利息倍数（x1）；资产负债率（x2）；速动比率（x3）；流动比率（x4）；长期负债与营运资金比率（x5）。

表示盈利能力的5个指标：销售净利率（x6）；资产净利率（x7）；净资产收益率（x8）；销售毛利率（x9）；营业利润比重（x10）。

表示营运能力的5个指标：总资产周转率（x11）；存货周转率（x12）；应收账款周转率（x13）；流动资产周转率（x14）；营运资本周转率（x15）。

表示现金流量的4个指标：销售现金比率（x16）；现金债务总额比（x17）；全部资产现金回收率（x18）；现金流动负债比（x19）。

二、实证研究

（一）用因子分析对数据预处理由于各财务指标之间存在着较多的相关关系，信息重复较多，直接用它们分析现实问题，不但模型复杂，而且还会因为多重共线性问题而引起极大的误差。因此，首先利用因子分析使变量简化降维，用少数因子代替所有变量去分析整个问题。首先进行KMO and Bartlett's 测试，KMO取值0.651大于0.6，和Bartlett球型检验中的Sig=0.000，说明检测结果适合做因子分析。

（二）因子分子法运用具体如下：

（1）定義变量。将上述19个研究变量依次定义为分析变量，记为Xi，i取1，2，3，……19。

（2）将原始数据进行规范化处理。 由于财务指标众多，信息重复，直接使用原始数据做因子分析达不到理想的降维效果，因此需要利用SPSS软件功能进行数据的标准化处理（均值为0，方差为1）。

（3）对样本数据进行T检验。应用T检验，可以检验独立的正态总体下样本均值之间是否具有显著性差异。进行两个独立正态总体下样本均值的比较时， 根据方差齐与不齐两种情况， 应用不同的统计量进行检验。 给定显著性水平α为0.05， 根据SPPSS

13.0运行的结果，对各个财务指标变量的显著性差异的判断情况如下。

指标X1（已获利息倍数）、X2（资产负债率）、X3（速动比率）、X4（流动比率）、X6（销售净利率）、X7（资产净利率）、X9（销售毛利率）、X11（总资产周转率）、X12（存货周转率）、X14（流动资产周转率）、X16（销售现金比率）、X17（现金债务总额比）、X18（全部资产现金回收率）、X19（现金流动负债比）等14个指标具有明显的差异。鉴于以上十种结果， 后续的研究将采用该14个财务指标进行研究。

（4）计算公共因子的特征值和方差贡献率，并由大到小排序，提取公共因子（见表1）。

从表1中可以看出，前4个因子的特征根大于1，累计方差贡献率为82.27%，即前4个变量解释了原有变量总方差的82.27%。在因子旋转后，累计方差比没有改变，没有影响原有变量的共同度。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果理想。原有的19个财务信息分别集中到4个综合因子中去（见表2）

在载荷表中载荷系数越大，表明综合因子对相应的原始指标解释能力越强。由表3可知：

现金指标（X16、X17、X18、X19）在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子F1可以成为现金指标因子；

盈利能力指标（X6、X7、X9）在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子F2可以称为盈利指标因子；

营运能力指标（X11、X12、X14）在第三个因子上有较高的载荷，第三个因子F3可以称为营运指标因子；

偿债能力指标（X3、X4）在第四个因子上有较高的载荷，第四个因子F4可以称为偿债指标因子。

根据表3的结果，可以写出以下因子得分函数：

（三）运用Logistic回归建立预警模型 将因子分析得到的4个因子与因变量Y作为引入变量，利用二分类Logistic回归建立预警模型并预测。

二元逻辑回归拟合的方程为：

其中，P是上市公司发生财务危机的概率；Xi是影响财务危机的第i个因素，i=1，2，…，m；a，bi（i=1，2，…，m）是待估参数。

运行SSPS13.0，得到的结果如表4所示：

从表4的结果可以看出，所有系数均通过了检验，可建立如下Logistic回归方程：

表5输出了模型的似然值（-2 Log）和两个伪决定系数Cox & Snell R Square和Nagelkerke R Square，后两者从不同角度反映了当前模型中自变量的变异占因变量总变异的比例。可以看到，这两个伪决定系数分别达到0.69和0.92，说明模型中自变量对因变量的解释程度良好。以0.50为概率最佳分割点进行预测，P大于0.50判断为ST公司。

从表6的预测结果来看，模型的整体预测效果为94.02%，其中ST公司的预测准确率为92.62%，非ST公司的预测准确率为95.16%。这个结果优于现有的研究结论。

参考文献：

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［6］张文彤：《SPSS统计分析高级教程》，高等教育出版社2008年版。

［本文系浙江省教育厅科研项目（编号：Y201018565）的阶段性研究成果］

（编辑向玉章）

企业财务预警模型分析 篇11

为了能够更好地适应瞬息万变的行业环境, 避免财务危机的发生, 建立优良的财务预警系统成为了当前学术界和实务界亟待解决的重要课题。目前, 代表性的财务预警模型主要包括单变量模型、Z模型、Logit模型及神经网络预警模型。各种预警模型的优缺点各异, 但整体看来, 这些方法都只是站在微观经济的角度来分析企业的财务状况, 只展示了财务风险的“果”, 没有阐释其中的“因”, 缺少对客观条件———外部环境的探索;近年来, 也有学者试图将行业环境因素纳入企业风险分析中来, 然而这些研究大多都是通过统计方法来分析行业环境与企业内部财务要素之间的相关关系, 却没有探索出一套适用的预警方法, 将行业环境风险融入企业财务风险预警中来。

鉴于传统方法的不足, 本文在系统归纳国内外相关研究成果的基础上, 借鉴“风险矩阵”的基本原理, 将企业所处行业环境风险和内部财务风险两个层面有机地结合起来, 全面地刻画企业财务状况。从而摆脱了传统仅依靠线性回归分析来简化地研究财务危机的痼疾。

二、行业环境视角下的企业财务风险形成机理

本文认为企业财务风险的形成与行业环境风险有着密切的联系。

首先, 耗散结构理论从系统内外两方面影射了企业财务风险产生的原因。耗散结构理论认为, 熵导致了系统的无序化, 即风险的产生, 系统的熵 (无效能量) 总是在不断的增加, 但整个世界是处在一个开放的环境下, 任何系统都会和外界环境进行物质和能量的交换, 因此, 系统内部熵的变化还会受到外部环境的影响。总熵变ds是由两个部分构成的:ds=des+dis。其中, des称为系统外部的熵流。而dis称为熵产生, 是由系统内部自发的不可逆过程产生的。

其次, 行业环境深刻影响企业经营环境。企业的生存环境大体可以分为三个层次:宏观环境、行业环境、企业内部环境。而行业环境是企业最基础的外部环境, 宏观环境对企业的影响一般是通过影响行业环境而波及具体的企业的, 企业内部环境的调整也是以行业环境的要求为基础的。因此, 行业环境对企业的生产经营起着决定性的作用。

最后, 行业环境不确定性间接导致企业财务风险。随着市场经济的不断深化, 行业环境总是处于一种不断变化的状态, 具有高度的不确定性, 这种不确定性就必然引发行业环境风险, 包括行业的政策风险、市场风险、技术风险等, 这些外部风险因素通过影响企业内部的供、产、销等生产经营活动, 最终会导致企业利润变动的风险, 即企业财务风险。因此, 研究企业财务风险必须研究它所处的行业环境及其同行业环境的相互作用。

根据以上分析, 企业财务作为一个耗散结构体, 它不可避免的会受到来自内部和外部两方面因素的影响。企业财务系统中的熵可以理解为企业财务运行中的不确定性, 即财务风险, 而行业环境风险是导致企业财务风险的外在客观条件。

三、预警指标体系设计

(一) 基于自由现金流量的企业财务预警指标体系设计

本文遵循重要性、全面性、先行性、可得性原则, 选择9个财务指标, 建立了自由现金流量指标体系, 它们分别反映了企业盈利风险、营运风险和偿债风险。下页表1列示了该指标体系的构成和计算方法。

(二) 行业环境风险指标设计

行业环境风险主要包括6个方面, 即行业资源风险、行业竞争风险、行业生命周期风险、行业技术变革风险、行业信用风险、行业利率风险。这些风险含义丰富, 难以用单一的客观指标进行清晰的描绘。因此, 本文对每一行业环境风险都分别设置了主观与客观两类指标: (1) 行业资源风险。本文定义的行业资源风险主要是原材料市场状况。定性指标为供应商依赖性;定量指标包括原材料、燃料、动力购进价格指数和供应商集中度。 (2) 行业生命周期风险。定性指标为行业所处生命周期阶段;定量指标包括销售增长率和行业固定资产投资增长率。 (3) 行业竞争风险。定性指标为产品差异化程度;定量指标包括行业集中度和行业内企业年增加率。 (4) 行业信用风险。定性指标为企业回收账款的难易程度;定量指标包括行业坏账率和行业现金流动比率。 (5) 行业技术变革风险。定性指标包括产品更新速度和本企业技术水平;定量指标为行业技术投入比率。 (6) 行业利率风险。定性指标包括利率波动幅度和利率波动频率;定量指标为行业利率水平。

对于定性指标, 可以采取专家咨询、打分法来计算, 并利用几何平均法来计算各定性指标的综合评价值, 即令有n个专家参加评分, 且第j个专家给出的第i个指标的分值为aij, 则第i个指标的综合评分值为:。对于定量指标, 笔者借鉴已有的研究成果, 得到如表2的计算公式, 公式中的数据来源于国家统计局和行业内所有企业财务数据。最后, 可以采用模糊综合评价方法计算各维度行业环境风险值。

(三) 行业环境风险与企业财务风险的逻辑关联

行业环境风险与企业三个维度的财务风险间存在的客观逻辑关联:第一, 行业资源条件影响企业原材料的购进价格从而影响企业的成本自由现金率, 行业竞争状况和行业生命周期影响企业的销售自由现金率、净利润自由现金率。因此, 这三类行业环境合称为行业盈利环境, 它与企业财务盈利能力有必然的联系。第二, 行业信用水平决定企业应收账款回收的难易程度, 行业技术水平决定企业内部生产效率和周转能力。因此, 这两类行业环境合称为行业营运环境, 它与企业财务营运能力有必然联系。第三, 行业利率水平的大小决定企业偿付利息的压力, 因此, 把它称为行业偿债环境, 它与企业财务偿债能力有必然联系。因此, 依照企业财务风险分类标准, 同样可以将行业环境风险划分为行业盈利环境风险、行业营运环境风险和行业偿债环境风险三个维度。

四、企业财务预警矩阵定位模型设计

(一) 企业财务预警矩阵定位原理

本文建立的企业财务预警矩阵定位模型最重要的特征是整合性, 将企业所处行业环境风险和企业内部财务风险二者有机的结合起来, 从内外两个层面全面刻画企业的财务状况。首先构建一个以行业环境风险作为纵坐标, 企业财务风险作为横坐标的二维矩阵 (如图2) , 然后分别测度行业环境风险值RY和企业财务风险值RX, 并将该点 (RX, RY) 定位在矩阵中的不同区域, 不同的区域代表了企业不同的财务风险涵义。利用矩阵定位方法, 能够对企业财务风险进行直观全面的分析和评价。

(二) 风险指数的计算

1. 预警临界点的确定。

本文在确定“预警临界值”之前, 先需要对所有风险指标进行定量测算。然后将每个风险指标的预警临界值规定为三个数值η1、η2、η3, 将风险划分为无警、轻警、中警和重警四个区域。η1、η2、η3分别为该指标前5年的平均值、落后平均值和先进平均值。

2. 风险等级判定原理。

为了便于风险矩阵的设计, 须将行业环境风险指标值和企业财务风险指标值无量纲化, 并界定在R∈[0, 4]的区域内。假设ti表示实际风险值。tmax表示最大值。tmin表示最小值。η1、η2、η3分别表示三个预警临界值 (如图1) 。由此, 可以给出如下定义:

定义1:如果计算值η3≤ti≤tmax, 则R∈[3, 4]。表示风险水平为“重警”。

定义2:如果计算值η2≤ti<η3, 则R∈[2, 3) 。表示风险水平为“中警”。

定义3:如果计算值η1≤ti<η2, 则R∈[1, 2) 。表示风险水平为“轻警”。

定义4:如果计算值tmin≤ti≤η1, 则R∈[0, 1) 。表示风险水平为“无警”。

根据定义, 可以得到如下数学模型进行R值的计算 (如公式1) :

3. 风险指数的计算公式。

经过数学转换后的行业风险指数值与企业风险指数如表3。

由此, 根据几何平均值的计算方法, 给出以下风险指数的计算公式, 如公式 (2) -公式 (4) :

(三) 企业财务预警矩阵定位模型设计

企业财务预警矩阵定位模型是根据行业环境风险指数值和企业财务风险指数值, 将风险定位在矩阵的不同区域, 从而直观全面地识别风险水平。首先, 根据[1, 2, 3, 4]四个风险指数临界点, 将二维矩阵划分为十六个区域。X轴表示行业环境风险值, Y轴表示企业财务风险值, 并可以在矩阵识别模型中找到该点 (RX, RY) 。在此基础上将每一个区域用预警信号灯标识出来, 就可以得到企业财务预警定位矩阵 (图2) 。其中每个区域中的前信号灯表示横坐标即企业财务风险的警情, 后信号灯表示纵坐标即行业环境风险的警情。由此, 可以根据RX和RY的值定位于不同的区域, 发出不同的预警信号。而每一对组合信号灯代表着不同的涵义。最后根据信号灯的涵义, 可以将企业财务预警矩阵划分为[绿色、黄色、橙色、红色]四个区间 (图2) 。绿色区域代表企业财务和行业环境风险都较小, 属于“无警区”。黄色区域代表企业财务风险较小, 而行业环境风险较大, 说明企业当前财务状况良好, 但较差行业环境对企业经营有着潜在的影响, 随时可能波及到企业内部, 因此, 该区域属于“潜伏期”, 亦称“轻警区”。橙色区域代表行业环境风险较小, 而企业财务风险较大, 说明企业的财务状况已经出现危机, 但行业环境良好, 有益于企业摆脱暂时的困难, 因此, 该区域属于“发展期”, 亦称“中警区”。红色区域代表行业环境风险和企业财务风险都较大, 说明不仅单个企业的财务状况已经出现危机, 而且整个大的行业环境都非常低迷, 因此, 该区域属于“恶化期”, 亦称“重警区”。

五、结论

本研究在深入剖析行业环境风险与企业财务风险相互作用机理的基础上, 通过企业财务预警矩阵定位模型在微观与宏观之间建立起联系的桥梁。具体而言, 得出如下结论:

1.耗散结构理论从系统内外两方面影射了企业财务风险产生的原因。企业财务满足耗散结构的形成条件, 是一个耗散结构体。企业财务系统中的熵即为企业财务风险, 它不可避免地受到企业内部和外部环境两方面因素的影响。

2.自由现金流量指标能很好地衡量企业财务风险状况, 对企业的盈利能力、营运能力、偿债能力都会有不同程度的反映。根据行业环境风险与企业三个维度的财务风险间存在的客观逻辑关联, 可以将行业环境风险划分为行业盈利环境风险、行业营运环境风险、行业偿债环境风险三个维度。

3.借鉴“风险矩阵”的基本原理, 可以构建一个以行业环境风险作为纵坐标, 企业财务风险作为横坐标的二维矩阵, 并设定相应阈值, 将二维平面划分为多个评价区域, 并赋予不同区域相应的经济涵义, 全面地刻画企业的财务状况。J

摘要：行业是企业生存最直接的外部环境, 企业财务风险的形成必然与行业环境密切相关。本文首先剖析行业环境对企业财务风险的影响机理, 然后分别设计企业财务风险预警指标和行业环境风险预警指标, 最后以矩阵定位模型为依托, 将二者有机结合起来, 全面地刻画企业的财务状况。本文为研究企业财务风险这类特殊的复杂系统提供了一条新的思路和方法。

关键词：财务风险,行业环境风险,财务预警,矩阵

参考文献

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