财务危机预警研究（精选12篇）
财务危机预警研究 第1篇
财务危机预警, 是指借助企业提供的财务报表及其他相关会计资料, 利用财会、统计、金融等学科理论, 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, 起到未雨绸缪的作用。
2 财务危机预警模型的构建
2.1 样本的选取
选取我国深沪两市2009年1月1日~2009年4月31日被退市风险警示的15家*ST公司, 按照同行业的原则, 选取15家非ST公司作为配对样本, 组成一个样本量为30的估计样本组。同时选取30家非ST公司组成一个检验样本组, 来进行检验。具体如表1所示。
2.2 预警模型财务指标选取
本文坚持全面性原则、重要性原则、可操作性原则, 经多方面考查, 确定了以下20个财务指标作为研究变量。
每股财务数据 (元) :X1每股收益、X2每股净资产、X3每股现金含量。
偿债能力分析 (%) :X4流动比率、X5速动比率、X6现金流动负债比、X7股东权益比、X8负债权益比、X9资产负债率
资产运营能力分析 (倍) :X10存货周转率、X11应收账款周转率、X12总资产周转率。
盈利能力分析 (%) :X13经营净利率、X14资产净利率、X15权益净利率。
成长能力分析 (%) :X16净利润增长率、X17总资产增长率、X18股东权益增长率。
现金流量比率 (倍) :X19主营收入现金含量、X20净利润现金含量。
2.3 主成分计算
已选取的财务指标之间可能存在较强的相关关系, 有必要对这些财务指标进行进一步的处理, 避免指标信息重叠的影响, 因此, 我们选择对这些指标变量进行主成分分析。对上述数据进行KMO and Bartlett's检验。检验结果KMO值为0.665>0.5, 初步判定可以做主成分分析, 而且Bartlett’s球性检验的相伴概率为0.000, 小于显著性水平, 满足因子分析的前提条件, 所以我们认为上述数据适合于做主成分分析。
主成分分析一般把特征值1作为选取主成分的标准, 从软件计算出的特征值即表2可以看出, 特征值大于1的主成分有6个, 而且这6个主成分的累计方差贡献率达86.471%>80%, 说明提取出的这6个主成分包含了全部原有信息的86.471%, 所以本文确定主成分个数为6是合理的。
将6个主成分分别命名为F1、F2、F3、F4、F5、F6。以这6个主成分建立因子载荷矩阵, 为便于对各因子载荷作合理解释, 对其进行方差最大法旋转, 得到以下结果:
F1主要由股东权益比和资产负债率来决定, 因子载荷分别是0.928和-0.934, 反映了企业的长期偿债能力。
F2主要由总资产增长率和股东权益增长率组成, 因子载荷分别为0.805和0.804, 主要反映了企业的成长能力。
F3中具有较高载荷的指标有经营净利率和权益净利率, 因子载荷分别为0.882和0.915, 主要代表了企业的盈利能力。
F4中流动比率和速动比率两项指标的因子载荷远大于其他指标, 分别为0.912和0.965, 反映企业的短期偿债能力。
F5主要由主营收入现金含量和净利润现金含量来决定, 因子载荷分别为0.904和0.793, 反映了企业的现金流量比率。
F6主要由存货周转率和总资产周转率来决定, 因子载荷分别为0.743和0.702。反映了企业的资产运营能力。
这样, 20个财务指标就浓缩成6个主成分了, 它们分别反映了企业的长期偿债能力、成长能力、盈利能力、短期偿债能力、现金流量比率等。这个过程把共同反应企业某一方面能力的指标综合到一起, 避免了分开分析时同一信息好几个指标重叠反应的现象。
在确定了主成分的经济意义之后, 需要知道各主成分与原始财务比率之间的线性表达式, 这个系数矩阵就是由主成分得分矩阵来提供, 如表3所示。
由表3可以得出各主成分的表达式:
2.4 预警模型有效性的检验
为了验证这个预警模型的判别效果, 用检验样本组进行检验, 按前述步骤预测分值如下:
(1) 根据30家检验样本的20个财务指标即X1到X20, 计算六个主成分F1、F2、F3、F4、F5、F6的数值。
(2) 代入上面分析得出的模型, 计算预测分值Y, 结果如下所示:
(3) 将得到的预测分值与分割点Y=7.96做比较, 并作出判断。
由于被选作检验的样本均为非ST公司, 故当预测分值大于临界值7.96时可认为判别正确。上面判别结果中预测分值大于7.96的有23个, 所以可以认为运用上述模型对检验样本组进行判别时有23个样本的预测与实际一致, 即判定正确率为76.67%。
由上述检验可以看出, 该模型确实可以提前预测出财务危机, 将其运用于预测上市公司的运营状况是切实可行的。由于检验样本组涉及各行各业, 有种植业、日用化学品制造业、金融地产业等等, 所以该模型适用于各种行业上市公司的预测。
3 结论及后续展望
本文通过对我国深沪两市30家上市公司2007的财务数据进行统计分析, 运用一定的研究方法, 建立了财务危机预警模型, 最后检验的结果显示预警模型具有一定的预测作用, 它可以提前预测企业以后是否会发生财务危机。由于主成分分析只根据指标数据的变化而变化, 可以有效地消除主观因素, 客观地反应事实。同时, 构建的预警模型是线性模型, 通俗易懂, 没有深奥的专业术语及不可量化的指标, 不仅专业人士可借鉴, 而且一般的投资者也可以直接利用。当投资者在进行投资决策, 想知道盈利的上市公司是否会亏损, 已经亏损的上市公司是否会连续亏损时可以使用该模型进行判断;上市公司评估本公司运营状况, 预防财务危机时可以将该模型的预测结果作为参考, 等等。运用时只需计算企业的一些财务指标, 将其代入上面构建的模型, 计算出Y值, 再与临界值7.96相比较, 即可预测出企业是否会发生财务危机, 简单易行。
参考文献
[1]angmaxun.Study On Predicting Finaneial Distress of Com Pany[D].shanghai:Shanghai University Of Finance And Economics.2007.
[2]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究, 1999.
[3]吴世农, 卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究, 2001 (6) .
[4]朱建平.应用多元统计分析[M].科学出版社, 2007.
[5]米子川.应用统计软件[M].中国商业出版社, 2005.
财务危机预警研究 第2篇
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
中小企业财务危机预警研究 第3篇
关键词：中小企业；财务危机；预警机制
面对激烈的市场竞争，中小企业应建立一套有效的财务危机预警机制，及时、准确地判断财务风险和危机程度，有效地防范或化解可能出现的财务危机，对中小企业健康发展具有重要现实意义。
一、企业财务预警机制的内涵
企业财务危机预警机制是建立在企业信息化的基础上，借助提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财务会计、审计、企业管理，通过比率、比较、因素及其他各种分析方法，发现企业在经济活动中潜在的财务及经营风险，对引起企业财务危机的各种因素进行监测、预测和控制，在危机还没有来之前及时采取措施规避风险减少财务损失。起到预警作用的同时达到纠正企业经营的方向，改进经营决策，优化资源配置的作用。
二、企业财务预警机制的功能
（一）信息分析功能
在整个财务危机预警过程中，信息的收集与分析始终存在着，通过收集与企业经营相关的产业政策、市场竞争状况及自身各类财务和经营状况信息，进行分析展开预警。
（二）跟踪监测功能
跟踪中小企业的生产运营过程，及时将收集到的最新信息和预定的企业目标、计划进行对比分析，实施对财务状况和经营成果进行预测监督，帮助中小企业找出偏差的原因，做出调整措施，预防财务危机进一步恶化。
（三）诊断治疗功能
中小企业的经营者根据监督预测的信息，进行对比分析，发现偏差，及时找出企业财务危机，利用科学合理财务方法对异常状况进行分析，采取防范措施，优化财务资源，提高经济效率的作用。
（四）反馈免疫功能
中小企业详细的记录每次引起财务危机的原因、处理的过程、解除危机的各种措施、改进的意见、反馈的信息，丰富财务危机的经验，反省企业财务管理及经营中的失误与漏洞，规范企业的经营管理活动，避免类似风险的发生。
三、中小企业财务危机的影响因素
中小企业如果想在市场经济中长期生存，就应当分析财务危机产生的各项因素，根据企业财务状况、经营成果查漏补缺，积极采取防范措施，提高企业应对财务危机的能力，促进企业生产管理制度的建立，完善市场经济体制，维护自身的经济利益，实现企业快速发展。
（一）企业风险意识薄弱，管理制度不完善
社会制度不健全，信息不对称和不完整性，使财务人员风险意识不强。此外，企业财务管理制度混乱，导致企业财务结构不断恶化，使得资本结构不合理，债务资本比例高。由于缺乏成本控制意识与能力，全面的预算体系的缺失，财务报告披露、审核的缺陷，无法及时对财务危机进行有效预测评估。资本投资过大，营运资金供应困难；负债比例高，偿债能力弱：费用性支出增长，企业积累能力比较弱。财务结构恶化，容易导致财务经营崩溃，应收账款余额过大，资金回笼速度慢，大量的坏账损失，严重限制着经营和管理，进而使财务风险转化成财务危机。
（二）企业经济效益下降
销售额下降导致经济效益下降。销售额是反映企业经营活动效益的重要指标，销售额下降必然导致企业自有资金减少，当企业资金不足30%时，就会面临危机警戒点，企业的获利能力相应下降。如果企业连年亏损不能产生利润就会丧失偿还债务资金来源，当财务状况不能得到改善时，就会陷入财务危机。
（三）企业资金流动性差
中小企业规模小资金少，使得资金不平衡，现金流量不够理想，借贷能力差。中小企业在生产经营活动中拥有的各种资产必然会有相应资金予以保证，企业资金必然会有多种多样的资金占用形式存在。对于中小企业而言，各项资产项目都应该有合理的资金来保证企业正常运行，资金的合理利用有利于保证企业生产经营活动健康发展。
（四）企业竞争力弱
企业缺乏创新意识无法适应市场需求，将会使企业获利能力下降，从而难以维持企业正常运转。科技竞争力是市场竞争力的核心力量，对中小企业来说，如果企业不进行科技创新，市场占有率会逐步下降，经营环境及财务状况将会恶化、负债大于资产、丧失偿付能力等，最终造成财务危机爆发。
四、中小企业财务危机预警的对策
面对日益激烈的市场竞争，中小企业应建立财务危机预警系统，采取预防措施，增强抵御危机能力。保障财务工作安全运行。
（一）树立财务危机意识
财务人员应根据企业财务报表分析财务状况、经营成果，现金流量，认真观察财务危机的异样，寻找影响财务危机的原因。同时，认识到产品、市场、资金、人、财、物等方面的危机，把危机扼杀在萌芽阶段，建立一套危机识别与预警系统，合理预测和识别风险，制定出危机防范方案。
（二）增强企业信誉与竞争力
中小企业应审视企业的信用政策，合理确定信用标准、信用期限、现金折扣及收账方式，在增加企业收益的同时，建立适合自身的信用管理机制，加强信用评估，听取消费者建议，合理规避财务危机。在市场经济条件下，科技力量在很大程度决定着企业也得生存和发展能力，如果科技水平低下，将会失去市场竞争力，因此应建立基于核心竞争力的中小企业财务危机预警系统。
（三）进行合理融资
企业在融资时应充分考虑财务状况及经营成果，增强企业内部融资能力，降低企业债务融资引发的债务危机，优化企业资本结构，拓宽和疏通融资渠道，增强融资能力，正确进行融资决策。
（四）改善财务管理能力
建立健全财务管理制度，提高管理人员素质，加强企业内部管理，完善内部责任制度，提高科学管理质量，增强抵御财务危机能力。在会计核算上要建立核销制度；在财务制度上要建立切实可行的对账制度，定期进行核对；完善内部责任制，降低企业经营风险。
（五）加强资产管理，提高企业盈利能力
中小企业在日常资金管理中，应定期盘点企业资产，及时清理闲置并已经报废的资产，优化资产配置，提高资产的流动性，达到企业资本结构合理化。
1、加强存货管理。中小企业中存货在总资产占着很大比重，是流动资产的重要组成部分，也是企业回收资本，获得收益的关键。过多的存货将会影响企业偿债能力，当企业流动资产周转率比较低，存货等资产占用较大时，可减少库存量，避免原材料和存货积压，节约存货资金，提高存货资金周转率，利用剩余资金偿还债务，减轻企业债务负担，降低企业负债率。
2、加强应收账款管理。应收账款既是流动资产又是速动资产，在其他条件不变的情况下，增加应收账款将会提高企业短期偿债能力。
3、加强资金管理。如果资金运用效率得到提高，有助于技术改造和设备更新，实现资金收支平衡，维持资金来源的连续性，降低资金成本。以最低的成本获得最大效益，防范财务危机。建立现金流量预算制度，对现金流量进行控制，提高企业防风险能力，增强企业的运营能力和盈利能力。
4、提高主营业务能力。中小企业提高营业利润率就要提高企业营业能力，因此企业要想提高防御危机就要提高企业主营业务能力，同时，要降低企业成本。
面对激烈的市场竞争，中小企业在建立财务危机预警时，应确保危机信息的可靠性和准确性。在财务管理中财务危机预警机制的建立是保障财务工作安全运行的前提，因此建立财务危机预警系统极其重要。（作者单位：商丘工学院管理学院）
参考文献：
[1] 陈磊.公司动态财务危机预警研究[M].北京邮电大学出版社，2010.
[2] 何静.民营企业财务危机预警动态管控框架的构建[J].会计之友，2011.
财务危机预警中非财务信息应用研究 第4篇
一、非财务信息概念界定
理论界对非财务信息的概念尚没有一个统一的认识。由于缺乏统一的概念界定,不同的文献在非财务信息所包含内容方面也存在很大差异。随着非财务信息在各个决策层面重要性的提高,以及对其研究的进一步深化,对非财务信息从概念上给予明确的界定,就显得必要而紧迫。
(一)国外机构与学者的主要观点
具体如下:
(1)美国财务会计准则委员会(FASB)在《企业财务报表项目的确认和计量》中,从财务信息披露的角度规定,只有符合可定义性、可计量性、相关性和可靠性的项目才能予以确认进入报表;而那些不满足条件被排斥在会计报表之外的反映公司经营活动的信息就可以定义为非财务信息。澳大利亚特许会计师协会在其发表的《报告非财务信息》的研究报告中认为,非财务信息是指除财务报表和相关附注以外的所有信息,包括叙述性信息和量化的非财务信息,如经营比率、存货数量和雇员数量等。该类观点只是从广义的角度对非财务信息给予了说明,这种界定全面却并不那么容易让人理解和把握。
(2)美国注册会计师协会(A1CPA)提出企业应当考虑披露下列非财务信息:经营业绩信息,企业管理当局对财务信息和非财务信息的分析、前瞻性信息、有关股东、管理人员的信息、背景信息,但并没有从定义的角度给出明确的说明。Roberts.Kaplan和David Norton在对平衡记分卡的论述中也提到:非财务信息是财务信息的先导性指标,是阐述财务成果形成过程的信息,包括组织的学习与成长,经营及生产过程效率,顾客价值等信息。这些观点通过列举的方式给出了非财务信息应该包含的一些具体方面,容易被人理解把握但其内容却并不全面。
(二)国内学者的主要观点
国内学者马晖、王静(2005)指出非财务信息是指以非财务资料形式出现与企业的生产经营活动有着直接或间接联系的各种信息资料。李晓龙(2005)认为不满足条件而未能进入会计信息系统的、反映公司经营活动的,与企业未来财务业绩密切相关的业绩信息就可以定义为非财务信息。耿黎(2008)认为会计信息应包括财务信息和非财务信息。财务信息是指那些完全符合可定义性、可计量性、可靠性、相关性的,能够通过确认、计量、记录、报告程序进入财务报表的信息,以及附注中的解释说明和由财务报表扩展而来的信息。非财务信息则是指与财务信息相对应的,与企业生产经营活动相关的,与利益相关人相关的,不受公认会计准则约束的信息。除上述几种得到较多认可的观点以外,其他的学者大都选择运用罗列内容的方法来说明非财务信息的含义。
综合以上各种观点,笔者认为非财务信息有广义和狭义之分。广义的非财务信息是指除财务报表及其附注本身和可扩展信息以外的所有其他信息;狭义的非财务信息是指针对特定会计主体内部而言的,能反映企业生产经营情况且不受公认会计准则约束的信息。
二、在财务危机预警系统中引入非财务信息的必要性
科学全面地运用财务指标建立起来的财务危机预警模型能较直观地反映企业的综合财务状况,但其不能充分体现那些与企业未来密切相关的前瞻性的非财务信息对危机发生的影响。因此,要建立有效的财务危机预警模型,就应该在充分利用财务信息的基础上,加强非财务信息的引入。这主要是基于两个方面的考虑。
(一)财务信息局限性
随着知识经济的到来,现代市场竞争日益激烈,经营环境更是瞬息万变。在这样的时代背景下,信息使用者时刻都需要更新自己掌握的信息来进行有效决策,然而财务报表的数据在通常情况下都是以年度为期间统计的,不能满足决策者对信息的及时更新需求。另外,传统的财务信息只能说明企业过去相当长时间内的状态,而不能对现状进行及时揭示,更不用说超前反映企业的发展趋势了。相对于财务信息的滞后性,非财务信息却具有较强的前瞻性和预测性,更能满足财务危机预警的要求。因此,要准确反映企业的真实状况,真正起到提前预警危机的作用,只采用滞后性的财务指标是远远不够的,应该综合非财务指标的内容。
(二)我国财务信息披露现状
一方面,我国资本市场的发展起步较晚,公司信息的公开披露制度和披露质量标准尚不完善。同时,由于净利润容易受到经营者的操纵,经营者可通过调整会计政策来调节净利润的高低,将可能导致财务信息失真,造成决策信息混乱。因此,在我国单纯地依赖企业的财务指标进行财务危机预警是不科学的,也是不能保证预警准确性和可信性的。
另一方面,财务指标由于受企业会计基础和计量属性的影响,其本身具有一定的局限性。一个具有良好财务指标的企业,可能现金支付能力极差。这种偏差既可能是由于会计权责发生制使用所带来的已发生的的利润并没有带来真实现金流入造成的;也可能是由于历史成本计量属性下的利润由于通货膨胀等因素影响并没有带来实际净现金流入造成的。由于存在这样的局限,财务指标不能满足预警对于准确性的要求。因此,只采用财务指标来评判企业的财务危机状况,显然是不准确的,甚至还会出现差错。
同时,我国目前可得的财务信息主要来自于企业财务报告,而财务报告侧重于提供定量信息,但忽视定性信息的披露;侧重反映有形资产状况,但对企业经营过程中造就的竞争优势、企业形象、知识产权、商誉等无形资产,并没有给予恰当反映。但是这类事项或情况,对企业以后的经营业绩和长远发展却有着很大的影响。因此,在这样的情况下,在财务危机预警模型中引入非财务信息就显得更为必要。
综上所述,财务危机预警中,在充分运用财务信息的同时,应该加强非财务信息的应用,以增强财务危机预警的科学性、准确性和可信度。财务危机预警模型最好既要涉及到定量的财务指标,也要涉及到定性或定量的非财务信息,将非财务信息的评价作为企业预警模型的一个构成部分,这样才能更为完备地反映企业的整体面貌,真正达到财务危机预警的目的。
三、财务危机预警中非财务信息应用研究评述
目前,国内外的学者对非财务信息在财务危机预警中应用的研究主要集中在非财务指标的选择方面。
(一)国外财务危机预警中非财务指标研究
在20世纪8O年代,很多国外学者就开始意识到过分关注企业的财务状况、单纯以财务指标来预警财务危机难以让人信服,于是他们便开始尝试将非财务因素引入到财务危机预警模型中,并对引入后的预警效果进行了检验。在引入非财务指标方面,国外文献主要从基于宏观经济和经济周期方面的考虑、立足于行业差异分析、针对管理水平度量三个方面予以思考。Rose(1982)检验了28个经济周期指标从而论证了宏观经济状况影响着企业失败进程。Mensah(1983)考虑价格水平变动对财务数据的影响,用调整后的数据来预测企业财务危机,结果显示这对于提高预测准确性的作用不大。Lawrence(1983)和Whittred Zimmer(1984)检验了上市公司财务状况延迟披露对危机预警结果的影响。Goudie(1987)尝试将英国经济活力(Dynamic)模型与其开发的破产预测模型进行整合,但因缺乏统计准确性而影响不大。Platt(1990)用行业比率标准化的方法控制行业之间的差异,得出一个稳定的破产模型,证明行业增长对企业失败影响显著,随后又进一步比较了行业比率调整与否对破产模型稳定性与完整性的影响。Sunti Tirapat(1999)运用PMI、GPE、INT和MS2四个宏观经济变量作为因变量对企业股票的月回报进行了多元线性回归,以得出的回归系数作为该企业对宏观经济的敏感性度量。John Baldwin等(2000)应用行业特征、宏观经济和地区变量对加拿大的小企业失败构建了预测模型,其中行业影响方面的指标有:企业规模/进入行业第一年的平均规模、行业集中度、行业员工流转率、进入行业第一年平均企业规模,行业平均企业规模,该模型论证了所处地区对小企业成败影响巨大而行业因素则作用甚微。
(二)国内财务危机预警中非财务指标研究
在非财务信息中有一部分是可以直接量化的,国内很多学者将这部分非财务信息与量化的财务信息一起共同应用到财务危机预警系统模型的构建中。如:林素真、罗绍德(2005)将变更会计师次数、更换高阶经理人及财务主管次数、变更财测次数及出具非无保留意见次数等四个非财务变量应用到财务危机预警中。经过实证结果的分析验证所得的结果符合上述论述,加入非财务变量后的财务预警模型及完整性预警模型,在正常企业及危机企业和整体模型的预测率,果然较单纯以财务性变量的预警模型为佳。曹德芳、赵希男、王宇星(2006)就曾尝试将董事会治理因素引入到财务危机预警中。他们以120家上市公司为研究对象,分别运用非参数检验、T检验以及主成分分析法对财务变量和董事会治理变量进行筛选,并最终选定董事长持股、独立董事比例、董事会成员持股三个董事会治理变量,进而将其与财务变量一起运用Logistic回归分析构建预警模型。结果显示,未引入董事会治理变量的模型的预测正确率为92.5%,而引入董事会治理变量的模型预测正确率为94.15%,预警能力明显增强,证明了非财务信息中的董事会治理因素是影响公司财务危机的一个重要方面,对预警有着和常规财务信息同等重要的作用。邓晓岚、王宗军等(2006)分别检验股权结构、公司治理、市场信息等方面的10个非财务变量对财务困境的解释力,并应Jackknife Method检验模型的分类预测能力。结果显示,年度累积超额收益率与审计师意见的预警效果较好,其他非财务变量均不显著,纳入了非财务因素的模型预测力更强。郭斌、戴小敏等(2006)的研究及实证结果表明,消除行业影响后模型的分类准确度有所提高,而同时考虑财务与非财务因素及经济环境因素的滞后预警作用,将大大改善总体分类准确度和拟合度。王宗军、熊银平、邓晓岚(2006)也尝试着将董事会高管人员持股比例、股权集中度、股票价格变动趋势和样本公司是否更换会计师事务所(更换=1,未更换=0)等四个非财务指标运用到危机预警中。从实证结果看,在公司财务状况发生变化的前一年,只包含财务变量的预测模型对ST公司的判别正确率为93.3%,对非ST公司的判别正确率为90%,总体正确率为91.7%。加入非财务变量公司股价变动趋势以后建立的预测模型对ST公司的判别正确率升至96.7%,对非ST公司的判别正确率升至96.7%,总体正确率为96.7%,提高了5%,也证明了非财务信息的良好的预警效果。
除了有一部分可以直接量化外,大部分的非财务信息都是不太容易量化处理的。对这类非财务信息,国内学者通常采用模糊统计的方法,从定量与定性相结合的角度出发,构建财务危机模糊预警模型。如万希宁、王艳(2007)选择了研发能力与发展创新能力、管理团队及员工积极性、市场定位及经营发展战略等非财务信息,应用多级模糊综合评判法对财务风险因素进行定量化评价,对定性的非财务指标采用模糊统计的方法,从定量与定性相结合的角度出发,构建了基于非财务指标的财务危机模糊预警模型。孙杰、李辉(2008)针对财务危机定量预警方法忽视专家的经验知识以及非财务信息的局限性,提出基于灰色综合评价的多专家群决策财务危机预警方法,并给出了该方法运用的算例。算例表明基于灰色综合评价的企业财务危机群决策预警方法,能充分利用多专家的经验知识以及大量财务及非财务信息,来评价企业出现财务危机的可能性程度并发出预警信号,从而在一定程度上弥补了单纯依靠定量预测手段进行企业财务危机预警的局限性,为在财务危机预警中应用非财务信息提供了新的思路和方法。
(三)财务危机预警中非财务信息应用研究评述
从国内外的研究现状来看,关于非财务信息在财务危机预警中的应用目前还没有一个较为成熟和统一的理论体系。不同的研究者只是从自己认为应引入的非财务信息入手开展研究,并得出相关的结论。由于没有统一的理论前提,研究者们得出的结论都不具有继承性和互补性,难以形成系统性的结论,不能对财务危机预警实践产生很好的指导作用。另外,由于研究者一般选择的样本比较小,涉及行业比较少,导致其得出结论的适用性不强。不同的研究者开展的研究,由于选择的样本存在很大差异,其结论在逻辑上就不具有可直接累加的特性,导致重复研究的发生。
基于上述研究现状,本文认为非财务信息的应用研究在未来必然走向概念规范化的道路,并逐渐形成比较完善的理论框架。研究者们会在统一明确的非财务信息概念界定基础上开展研究,保证研究者各自研究结果的继承性和互补性。同时在研究方法的选择上,研究者们会继续采用实证研究的方法探讨该问题,只是在样本的选择上会逐步缩小样本范围并扩大样本数量。即由于不同行业和类型的企业在各个方面都存在很大差异,所以会对小范围大样本进行研究,从而形成一系列针对性比较强的财务危机预警理论和方法。
参考文献
企业财务风险预警及防范研究 第5篇
【摘 要】风险无处不在，财务风险也是如此。因此，企业应建立财务风险预警系统，及时发现财务风险之所在，从而及时对企业管理进行相关调整，加强对财务风险的防范，有效地防范和化解危机。本文就财务风险的预警机制、财务风险预警系统的建立以及对财务风险的防范和化解展开论述，希望有助于我国企业对财务风险的掌控。
【关键词】财务风险 ； 预警机制 ；防范
一、问题的提出
未来的不可预见性与市场经济的激烈竞争，加之政治、经济政策的变化，企业所在行业、发展阶段甚至决策者本人业务水平的高低都会导致风险成为客观存在。当然，财务风险也不能例外。在市场经济全球化发展的今天，市场竞争激烈，国际国内经济形势变化多端，一个企业或者企业集团如果能够提前预知财务风险，并及时采取防范措施，无疑有助于提高企业的抗风险能力，有利于企业的健康发展。当一个企业遭遇风险时，管理企业资金运动的财务中枢必然首当其冲。因此，建立财务风险预警系统，及时诊断出危机信号，发现问题之所在并采取相应措施，以有效地防范和化解财务危机，就成为企业财务管理工作的重要内容。
二、企业财务风险的识别方法
1.财务风险。根据百度百科，财务风险是指企业财务结构不合理、融资不当使企业可能丧失偿债能力而导致投资者预期收益下降的风险。财务风险是企业在财务管理过程中必须面对的一个现实问题，财务风险是客观存在的，企业管理者对财务风险只有采取有效措施来降低风险，而不可能完全消除风险。企业财务危机的识别主要是通过定量指标的计算和定性问题的分析，对企业经营状况和经济状况进行综合评价判断。一般来说，可从以下几类指标分析：
2.盈利能力强弱
企业的盈利能力决定了企业的经营是增加了股东财富还是蚕食掉了股东财富，因为长期亏损的企业是无法持久经营的。企业的偿债能力最终还是取决于企业的盈利能力。反映企业盈利能力的常见指标有销售净利率和总资产报酬率。销售净利率又称销售净利润率，是净利润占销售收入的百分比，该指标反映每一元销售收入带来的净利润的多少，表示销售收入的收益水平；总资产报酬率，反映企业总资产的获利能力。他们的计算公式如下：
销售净利率=净利率÷销售收入×100%（这里的销售收入一般指主营业务收入）
总资产报酬率=（利润总额+利息支出）÷平均资产总额×100%
上述指标决定了企业的资产获利能力、产品获利能力，指标越高，企业获利能力越强。其他条件不变时，企业获利能力强则财务风险就低。
3.企业负债程度
资产负债率反映企业负债经营的程度，也反映出债权人权益获得保障的程度。银行等金融机构审核企业贷款时，最重要的就是要看资产负债率的高低。企业的总资产是由股东权益和负债组成的。资产负债率越高，企业财务风险就越大。企业负债程度一般可用资产负债率和已获利息倍数来衡量。已获利息倍数反映了企业一定期间所获得的收益是同期利息费用开支的倍数。两个指标的计算公式如下：
资产负债率=（负债总额÷资产总额）×100%
其中：资产负债率表明了企业的负债状况和债权的保障程度，该指标值越小，债权越安全。
已获利息倍数=（净收益+所得税+利息费用）÷利息费用
该倍数越大，则表明企业付息能力越强；反之，则说明其收益不足以覆盖其债务的利息，表示目前收益下负债过度了，企业很可能面临着财务危机。
4.资产周转率
资产当然周转越快越好，周转快则占压资金少、变现能力强。资产的周转使用状况主要以存货周转率来反映。存货周转率既反映了企业存货的管理效率和效果，也反映了其变现能力，综合反映了企业存货占压资金的多寡，乃至企业产品占有市场的能力。该指标值越高，存货周转越快，变现能力越强，企业的产品越受市场欢迎。计算公式：
存货周转率=（产品销售成本÷平均存货成本）×100%
应收账款周转率=销售收入÷平均应收账款
5.资产变现能力
当今世界，现金为王。资金于企业犹如血液于人。资产变现能力是指企业的流动资产在一定时期内转化为现金的能力，一个偌大的企业集团短时期内可变现的资产却可能很少，无疑，企业资产的变现能力越强，则企业抗风险的能力越强。企业资产变现能力主要通过流动比率和速动比率来反映。计算公式如下：
流动比率=（流动资产÷流动负债）×100%
速动比率=（速动资产÷流动负债）×100%
速动资产=流动资产-存货
流动比率反映了企业有多少现金可以来自流动资产的转化，以便用来偿还流动负债。流动比率越大，说明企业资产变现能力越强，短期偿债能力越大。在实务中，由于流动资产还包括了存货，存货属于周转较慢、变现较慢的流动资产，因而存货的积压会导致流动比率增大，因此，可用扣除存货的速动比率来衡量企业偿还流动债务的能力。
三、财务危机预警指标体系
一般来说，企业发生财务危机是由各种因素造成的。预防与避免企业财务危机可以从以下方面建立预警指标体系。
杜邦分析法：
企业的实力归根结底来自于其盈利能力。所以，资产报酬率，净资产收益率等盈利能力指标至关重要。根据杜邦财务分析法，净资产收益率在企业各种财务指标中居于核心地位，其变动走势与企业的财务风险息息相关，是监测企业财务危机的一个极其重要的指标。
杜邦分析法中的净资产收益率，也称权益报酬率，是一个综合性最强的财务分析指标，是杜邦分析系统的核心；以此指标为核心，如上图层层分解指标，最终找到影响企业净资产收益率变化的因素。从净资产收益率分解出两条线。一条是资产净利率分解开来，其中又分出两条线：一条直至销售净额、成本总额、所得税等属于企业的正常经营，另一条分解出资产周转率，乃至资产总额、销售收入；另一条线从净资产收益率开始到权益乘数，即反映公司的负债程度，反映企业利用财务杠杆经营的程度，最后是反映企业资产状况的各种指标因素。综合反映了各种财务指标的关系，以及企业的对财务风险的偏好。所以，可以用杜邦分析法来分析企业经营的问题之所在，也可以作为企业财务风险预警的体系。譬如：资产负债率高，权益乘数就大，公司会有较多的财务杠杆利益，但风险也高；反之则反之。这其实取决于企业经营者对于风险的承受能力和偏好程度。
四、企业财务风险的防范
财务风险预警系统只能发现问题，而不能解决问题，防范和降低企业财务风险主要有以下措施：
1.关注宏观政策变动对企业经营可能带来的财务风险
当然，企业首先要分清系统风险和非系统风险。对于非系统风险要通过管理的调整以规避；对于系统风险要通过苦练内功，降低其对企业的影响。其次，企业要准确判断本行业所处的发展阶段，以及本企业在本行业中的地位和办企业的所处的发展阶段，因为夕阳产业和朝阳产业的风险偏好和抗风险能力肯定不一样，处于初创期的企业和处于发展期、衰落期的企业对财务风险的偏好肯定也不一样。第三，企业要关注国际国内形势，预判政策走向对于本行业和本企业的影响，以便正确化解经营风险和财务风险；第四，企业要关注市场供需变化，加强企业研发投入和创新能力，加强成本管控，不但要产品创新，也要做到成本领先，提高盈利能力，增强抗风险能力。
2.避免盲目举债扩张
避免盲目扩张。时时注意企业的现金流，企业资产负债率一般应在50%一下，但是也不能一概而论，要分行业来看，也要分企业所处的发展阶段来看，企业举债扩张以后总体资产负债水平以不超过75%左右为宜，结合盈利能力可以适当调整，有了这个目标，有利于企业把握财务风险。
3.制定合理的财务战略
财务战略是企业战略的一个子系统，主要关注企业资本资源的合理配置有有效使用。财务战略在企业战略中处于重要地位，既为企业整体战略服务也为企业经营战略服务。财务战略决定了企业是选择扩张性战略还是稳健性战略，甚至是防御性战略。无疑，财务战略决定了企业对财务风险的选择和接受程度。进而决定了企业投资、筹资、分配政策的制定。
合理确定权益资金、自有资金的比例，合理确定债权人资金和权益资金的比例。把资金成本控制在较低的水平。
4.保持必要的融资能力
保持必要的融资能力，甚至是借新债还旧债的能力，现有资产的周转变现能力非常重要。企业保持必要的融资能力储备、维护资本结构的弹性，对于抵御预期财务风险具有重要意义。
5.确定最佳资本结构
没有放之四海而皆准的最佳资本结构，实务中，企业要根据融资环境、自身偿债、盈利能力确定“最佳”资本结构。根据财务弹性的要求，最佳资本结构不会是一个常数，它应当是一个有效区间，比如资产负债率介于65%～70%之间等。而且，最佳资金结构不是一层不变的，它是一个动态的平衡。企业要经常测算企业的实际负债率是高于还是低于最优负债率，如何应对与调整，这是一个伴随企业经营活动的常态的过程，这个过程也伴随企业发展的过程。所以，财务风险无时不在，无处不在，企业要根据财务风险预警体系及时发现、及时应对防范，把财务风险把握在可控范围内，而且这个过程是动态的过程。
参考文献：
财务危机预警研究 第6篇
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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企业财务危机预警体系研究 第7篇
关键词：企业,财务危机,预警体系,建立
在日益复杂化的市场环境中,蕴藏着来自各方各面的可能影响企业正常发展的危机。通常,企业财务危机的出现与其内部外部各种因素都有一定的关系。企业财务危机对于企业正常稳定发展的影响不言而喻。对于企业的长久发展来说,如果缺乏危机意识,缺乏一套合理有效的财务危机预警体系,则可能使得企业发展陷入困境。资金周转不善、资本流通不及时等都是财务危机可能引起的不良状态。因此,我国各个企业必须结合自身,制定出合理完善的财务危机预警体系来应对市场的发展与变化。
一、现行企业财务危机预警体系存在的问题
(一)缺乏完善的预警体系
在预警机制的整个行程形成过程中,有许多因素制约着预警体系的完善建立。对于企业的财务管理人员而言,许多工作人员习惯了原有的工作体系。他们普遍认为在原有的工作模式下企业财务仍能够维持正常发展,因此对于财务预警工作缺乏认识和重视。这就导致的财务管理工作人员对于财务预警体系建立的不重视。另外,即使在一些对于财务预警体系进行了适当强调的企业当中建立了一定的财务预警体系,在其发挥作用时也受到了一定的约束。比如,许多企业在现行财务预警体系解决了一定的财务危机之后,对已经遇到并解决了的危机不加以重视,这就导致一些危机的反复发生。这在很大程度上造成了预警体系的不完善以及工作效率的低下。
(二)指标选取不够合理
财务危机预警体系总得说来是一套执行预测与考评的工作体系。而在对于财务危机的预判过程中,现行的财务预警体系大多使用的是一些传统且初级的分析指标。一些指标也存在一定的时效性,这些非实时指标使得财务危机不能及时得到发现与解决。采取这样的一些指标进行财务危机预判在很多时候并不能得出实际可靠的财务运转情况,因而无法真实地反映出一些潜在的危机。在这样的情况下,会很大程度上影响到财务预警体系的工作可信度。另外,在调查分析中可以发现,现行的财务危机预警体系对于现金流通过程的分析较为缺乏,而这对于企业发展是十分重要的一个项目。
(三)预警体系信息网络不发达
随着市场流通的加快,企业的财务流动也是一个十分快速的过程。而当前,企业财务危机预警体系的实际运行中却存在着严重的信息滞留现象。对于财务危机预判信息没有及时地进行反馈,而这些信息很多时候是存在于一个飞速变化的环境当中的。因此,缺乏及时的信息反馈使得财务危机预警工作起不到其应有作用,使之形同虚设。实际上,信息的沟通不及时并不单纯是由于工作人员的工作而引起的,它也存在一定的客观因素。财务危机的预判通常是由一些会计财务指标来进行的,而这些信息本身就不属于实时信息。许多信息是在月末统一进行统计的,因此它本身就存在一定的信息滞后性。
(四)预警信息应用程度低
企业建立财务危机预警体系主要是为了应对企业在未来一段时间内可能遇到的财务风险和危险,保证企业能够正常的运营。但是在实际的财务危机预警工作中,由于企业没有重视预警工作的开展,只是简单地建立了预警体系并根据企业的财务信息来实施预警工作。企业中的预警结果与实际的运营管理工作联系程度较小,加上相关工作人员没有对相关的预警结果进行分析研究并体现在企业的实际工作中,对未来可能遭遇的危机不能起来有效地预警作用。
二、企业财务危机预警体系改良建议
(一)构建完善的预警体系
完善的财务危机预警体系对于企业的财务管理以及其他工作中应对未来可能的危机风险来说有积极作用,因此企业需要对现有的预警体系进行改良,提升对财务危险预警的效果。构建完善的财务预警体系,首先需要建立相应的预警机制,该预警机制的建立必须根据企业的现有状况、行业发展情况等内部和外部因素来实现,保证建立的预警制度能够与企业的工作联系起来,并能有效地在各个环节的工作中发挥预警作用。其次预警体系需要建立匹配的预警工作实施机制和监督机制,保证企业的预警体系能够有效地开展,并在未来的发展中根据未来的具体情况而做出相应的调整,保证预警体系的适用性,并避免预警工作中因为不规范而造成的预警效果不佳问题。
(二)合理选择预警指标
企业的财务危机预警体系没有能够发挥理想的效果的有一个原因是预警指标的选择不合理,为了提高财务危机预警工作的效果,需要对预警指标的选择进行优化。首先对于以往存在的预警指标单一的问题,应该通过企业的实际运营涉及的环节以及容易出现危机的部门的具体信息来具体制定,保证通过选择的预警指标可以有效地反映企业的实际运营情况以及可能出现的问题。同时对于预警指标的在保证全面性和系统性之后,更需要针对预警指标的时效性进行提高,因为每个时期企业面临的财务危机不同所要选取的预警指标也不相同,必须根据具体时期的特点来具体选择,保证财务危机预警工作能够及时反映企业的实际情况。
(三)建立完善的预警信息网络
企业的财务危机预警工作与其中的财务信息以及企业其他方面的信息都息息相关,但是在实际情况中经常出现信息网络不发达而导致的信息真实度和流通度不够,为了保证财务危机预警体系能够正常发挥作用必须解决其中的问题。企业需要建立自己的财务预警信息网络,并以信息网络作为预警工作的基础。预警信息网络首先需要保证信息的真实度,在各部门向财务部门反馈财务信息以及管理信息时,需要通过相关的监督检查来保证反馈信息的真实可靠。财务部门对相关的信息进行分析处理后,同样需要预警信息网络来及时地对企业中的各个部门传递工作调整信息来面对可能遇到的风险。通过预警信息网络可以更进一步将财务部门和其他部门联系起来,同时可以互相起到监督和支撑作用,确保预警体系能够有效地发挥作用。
(四)加强预警体系的实际作用
财务危机预警体系在企业运营中可以发挥重要的作用,但企业由于长期坚持传统的财务管理模式,所以对于预警体系的重视程度不够,财务预警体系能够发挥的作用有限。企业如果想要更好地进行财务管理来应对可能遇到的财务危机,首先需要在全企业范围进行预警工作的教育,加强对预警工作的重视,并通过财务预警的相关学习来提升相关员工的财务预警工作能力。企业需要不断加强对财务预警结果的分析和处理能力,结合未来的经济发展趋势来发现其中存在的问题,并能够及时地将相关的预警信息转换为企业中的各部门需要做出的工作计划,保证预警工作的及时性和有效性。预警体系的实施同样可以加强各部门的联系,促进企业成为一个紧密的整体来面对未来的风险。
三、结语
随着我国企业的快速发展,其面临的风险和挑战也越来越多同时也更复杂。企业如果想要寻求更进一步地发展,必须对企业的财务危机预警体系进行相关的研究,在加强对财务危机预警体系的重视的同时不断完善其中的不足,加强预警体系在企业中的应用,提高企业应对危机的能力,长久推动企业的发展。
参考文献
[1]中国注册会计师协会.公司战略与风险管理[M].经济科学出版社,2016.
传统财务危机预警研究方法述评 第8篇
一、传统研究方法综述
20世纪90年代前,传统的财务危机预警研究方法占主流地位,主要有以下几种:
其一,一元判别分析法。Fitzpatrick(1932)最先使用一元判别分析法(Simple Discriminant Analysis,SDA)研究财务危机问题。他以19家企业为样本,运用单个财务变量,将样本划分为破产与非破产两组,研究发现净利润/股东权益和股东权益/负债的判别能力最高。Winker和Smith(1935)、Merwin(1942)也得出了类似结论。只是早期研究仅是描述性分析。
Beaver(1966)的研究使得学者们开始重新重视这一研究领域。他使用5个财务变量,对1954年~1964年间的79家经营失败的公司和同行业同规模的79家经营未失败的公司进行单变量预测,发现现金流/负债能够最好地判定公司的财务状况。
Zmijewksi(1984)应用75个变量进行的预警研究也引起了学者们的关注。他以1972年~1978年的72家破产企业和3573家非破产企业作为样本,从100多个变量中选出了75个并分成10类,。研究表明,破产与非破产企业之间有4项财务变量有明显的差别,分别为:回报率、财务杠杆、固定收入保障和股票回报率。
国内采用一元判别分析法进行财务危机预警研究的文献不多。陈静(1999)使用了截止1998年底的27家ST企业与同行业同规模的非ST企业作为研究样本。发现:资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率这4项财务变量的预测能力较强;王征森、张瑞稳(2002)运用传统的财务变量对上市公司的财务状况进行了分析,结果表明一元判别模型对财务状况的预测效果不佳。
一元判别分析法是最早应用于财务危机预警研究的实证方法,开创了财务危机预警实证研究的先河。但是,一元判别模型反映内容有限,无法全面揭示公司的财务状况;对同一公司,运用不同的财务变量可能预测出不同的结论;从总体上看,对非危机公司的判别能力高于危机公司;单个变量所包含的信息不足以反映公司的整个财务状况,等等。这些缺陷严重影响了一元判别模型的适用性,因此,学者们普遍将一元判别分析法作为比较基准来说明其他方法的更有效性。随着统计技术的发展,一元判别分析法逐渐被多元判别分析法取代。
其二,多元判别分析法。最早将多元判别分析法(Multivariate Discriminant Analysis,MDA)引入财务危机预警模型研究的是Altman(1968)。他以1945年~1965年间提出破产申请的33家公司和同行业同规模的33家非破产公司作为样本,建立了Z分数模型。该模型克服了一元判别模型的缺点,在破产前1年的预测准确性比Beaver的模型有较大的提高,但破产前5年的预测准确性却不如Beaver的模型。Grace和Ingram(2001)的研究表明:尽管Altman的Z模型的预测精度近年来有所下降,但是该模型在预测财务危机和破产方面都很有用。
Deakin(1972)综合Beaver和Altman的研究,随机抽取1964-年~1970年间财务状况正常与处于危机的公司各32家进行研究,利用研究中具有显著区别能力的财务变量,分别为每一年建立二元判别函数模型。研究表明:其预测准确率达80%,比一元判别模型的效果佳。
Blum(1974)以现金流量观点来评估企业发生财务危机的可能性,用多元判别分析法构建了一个包括“净现金流量占总负债比率”的财务危机预警模型。研究结果显示,模型在企业发生财务危机前五年的预测正确率均能达到70%以上。1988年,Aziz、Emanuel和Lawson发展了基于现金流量预测破产的模型。Aziz、Emanuel和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务危机的准确率,发现现金流量模型的预测效果较好。
由于Z分数模型具有行业局限性(企业集中分布于机械行业,规模在70~2590万美元之间),并且只针对上市公司,因而Altman、Haldeman和Narayanan于1977年又提出一种能更准确预测企业财务失败的新模型ZETA模型,但由于向企业提供这项服务是有偿的,他们并没有详细介绍这一模型的具体操作方法。
MDA在我国学者的预警研究中使用的比较普遍。我国学者周首华(1996)对Z分数模式进行了修正,加入了现金流量变量,提出了F分数模式(Failure Score Model);杨淑娥(2003)根据我国证券市场和上市公司的现状,借鉴Z分数模式,运用主成分分析法,提出了Y分数预测模型,在Y=0.5时,模型的回代预测准确率为85%,但受样本量的局限,未进行测试样本的验证预测。张玲(2000)、李华中(2001)、卢宇林等(2002)、张鸣(2003)、黄辉(2004)、朱顺泉(2006)也在研究中使用过MDA。
MDA虽然得到广泛的应用,但该方法也存在着一些问题,如对于危机样本组和非危机样本组,预测变量的方差-协方差矩阵必须相等;预测变量必须遵循正态分布等。这使MDA遭到诸多学者的批评。
由于MDA只能直接得出判别结果,无法估计出企业破产的风险。为了估计企业破产的概率,学者们又设计了线性概率模型(Linear Probability Model,LPM)。LPM是MDA的一个特例。Meyer和Pifer(1970)最早将LPM运用于银行业的财务危机预警,Laitinen(1993)也曾作过相似的研究,将LPM运用于企业财务危机预警。我国学者吴世农、卢贤义(2001)应用MDA、LPM、MLR三种方法建立模型的比较研究显示:LPM和MDA的预测效果一样,都低于MLR。
其三,多元逻辑回归法。1977年,Martin在研究中首次采用了多元逻辑回归法(Multivariate Logit Regression,MLR)。他从1970年~1977年间大约5700家美联储成员银行中界定出58家财务危机银行,使用总资产净利润率等8个财务变量,在Z分数模型、ZETA模型、MLR模型之间进行比较研究,发现MLR模型预测效果良好,危机前一年的误判率为11.41%。
Ohlson(1980)采用多元逻辑回归法,使用9个财务变量分析了1970-1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本。他将企业规模作为一个自变量,以消除“时间价值”的影响,发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务危机的预测准确率高达96.12%。
Martin、Ohlson改用MLR,并证实其具有良好的预测能力后,越来越多的财务危机预警研究改用这一方法。该方法逐渐代替一元判别分析法和多元判别分析法,成为财务危机预警研究的主流。此后,国外大量研究改进并发展了许多不同类型的Logistic模型。Lau(1987)将企业财务状态分为5类,运用MLA(Multinomial Logistic Analysis)实现了对企业不同财务状态的预测;Morris(1997)以(t-1)年模型的结果作为t年预测模型中的独立变量,提出了滚动Logistic模型(Rolling Logistic Model);Laitinen(2000)引入泰勒级数模型建立了包含2次项的Logistic模型,前2年的预测精度比线性模型高而前3-5年的精度相对低;Jones和Hensher(2004)对ohlson的Logistic模型进行了改进,使用多元混合Logistic模型进行预测研究。
我国学者多是借鉴国外学者的研究成果,直接利用模型进行回归分析,如陈晓(2000)、乔卓(2002)、姜天(2004)等。由于陈晓的研究较早,我国证券市场的数据不充分,判别准确率偏低;后两位学者的研究更为深入,变量选取也更广泛,但是仅使用财务变量,未考虑非财务变量,而且只是对建立的模型进行回代预测,没有进行预测样本的验证。此外,我国学者缺乏对Logistic模型改进的创新性研究。
其四,多元概率比回归法。Ohlson在1980年,也使用多元概率比回归法(Multivariate Probit Regression,MPR)分析了1970年~l976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本。采用极大似然法,通过使每个样本个体的破产与非破产的联合概率最大来构造模型,并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判别阀值点之间的关系。
Zmijewksi(1984)以1972年~1978年间76家破产企业和3880家正常企业进行多元概率比回归分析。但其主要探讨样本选择和收集资料程序所引起的偏差问题,在样本选择偏差上,发现用双变量Probit模型较单变量Probit模型降低偏差效果为好。
我国学者鲜文铎、金延华(2007)以2000年~2004年A股上市公司的财务指标为变量,建立了Probit模型。经过对20个财务指标的逐步筛选,发现总资产净利率、资产负债率和应收账款周转率对上市公司财务失败具有显著的预测作用,模型的总体预测准确率为86.7%。
Probit模型和Logistic模型的思路很像,但也存有一定的差异,主要体现在三个方面:首先,假设前提不同,Logistic不需要严格的假设条件,而Probit则假设企业样本服从正态分布,其概率函数的p分位数可以用财务指标线性解释;其次,关于参数a、b的求解方法不同,Logistic采用线性回归方法求解,而Probit采用极大似然函数求极大值的方法求解;最后,求破产概率的方法不同,Logistic采用取对数法,Problt采用积分处理法。
其五,主成分分析法。Diamand(1976)使用75家失败公司与75家非失败公司组成的样本,运用主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)筛选变量,建立模型。对公司失败前2~3年的数据进行检验时,模型准确率达到了90%。
张爱民、祝春山、许丹健(2001)在借鉴Z分数模型的基础上,采用PCA,选取40家ST公司及与之相对应的40家非ST公司作为研究样本,建立了主成分预测模型。研究表明主成分预测模型具有较好的预测能力。类似研究者还有:周兵(2002)、黄礼(2003)、刘红霞(2004)等。
吴春雷(2002)将PCA与MLR相结合,以主因子为自变量进入多元逻辑回归模型,并按照统计学的方法即Mann-Whitney Test检验与独立样本T检验举例说明筛选变量的过程,但其没有具体建立预警模型;吴应宇(2004)利用主成分分析在指标信息处理上的优势以及多元逻辑回归模型准确度较高的优点,将两种方法结合起来应用于预警研究之中,以我国A股机械、设备、仪表类上市公司为样本展开分析,成功拟合出上市公司财务危机预警模型,预测精度达到85%。进行此类研究的学者还有:巢剑雄(2005)、耿克红(2005)等。
二、传统研究方法评析
其一,传统预警研究法均是利用统计数理和分析,有一定的统计理论依据,涉及到判定区间的确定和误判率的估计问题,并且建立的一般是线性模型;一般都对样本数据的分布作一定的假设,并以假设作为前提条件。
其二,传统预警研究法根据以前的样本资料建立模型,样本资料一旦确定,便难以再予调整,除非重新建立模型。这种模型难以对已经变化了的财务状况做出准确的预测和判断,即不具有动态预警能力,不易修改和扩充。
本文将传统财务危机预警方法从前提条件、适用范围和主要优缺点的比较结果归纳如表1所示:
三、结论
传统预警研究法发展得比较成熟,计算相对简单,应用较为广泛。并且某些统计方法,如Logistic模型对数据是否具备正态分布、两组协方差是否相等也没有要求,常用的判别分析中的距离判别方法也可以在两总体协方差矩阵不相等的情况下使用。因此,目前在财务预警模型方面仍然以传统方法为主。
参考文献
财务危机预警理论研究述评 第9篇
一、前言
财务预警中的数学模型就是财务预警模型, 它是指借助公司财务指标和非财务指标体系, 识别公司财务状况的判别模型。
按照研究方法可分为定性研究和定量研究。定性分析包括:标准化调查法;“四阶段症状”分析法;“三个月资金周转表”分析法;流程图分析法;管理评分法 (王玲玲等, 2005) 。定量分析已取得了比较成熟的研究成果, 可以划分为两个阶段:20世纪60年代~80年代, 形成了一些以统计方法为分析工具的传统的财务危机预警模型, 主要包括:单变量判定模型 (Univariate) ;多元线性判定模型 (Multiple discriminate analysis, MDA) -Altman的Z值判定模型 (Z-score模型、Zeta模型、Z*值模型) 、Edmisterd (1972) 的小公司财务预警模型、英国的Taffler (1977) 的多变量模式、日本开发银行建立的“利用经营指标进行公司风险评价的破产模型”;概率模型 (Logistic regression model) -多元逻辑 (Logit) 回归模型、多元概率比 (Probit) 回归模型, 这些模型的发展已趋于成熟, 但存在着难以克服的缺陷。
20世纪90年代后, 学者们开始探索使用新的方法, 主要是非统计方法来创建的新兴的财务危机预警模型, 它们从不同方面克服了传统模型的缺陷。但新兴的财务困境预警模型的探讨与应用研究较为分散, 还没有形成完善的综合研究格局。本文综合述评了新兴的财务危机预警模型, 并对未来的研究方向进行展望。
二、新兴的财务危机预模型
由于传统的财务危机预警模型所采用的统计方法一般都受制于母体分布的假设前提, 存在着难以克服的缺陷, 因此, 20世纪90年代后, 主要是基于非统计方法的新兴的财务危机预警模型。
1. 建模技术的发展
(1) 粗糙集分析 (Rough set analysis, RST) 。Slowinski和Zopoudinis (1995) 率先将粗糙集分析方法用于企业失败风险的评估。粗糙集方法包含了知识发现及分类决策法则的推导。它善于用不完善的信息进行分类, 被证明是用一组多价值属性的财务比率描述失败与非失败公司的有效工具。 (2) 神经网络模型 (Artificial neural network, ANN) 。Odour和Sharda (1990) 是最早把BP神经网络技术应用于财务危机预测研究中, 结果显示神经网络要优于当时的判别分析模型。 (3) 混沌模型 (Chaos theory model) 。Lindsay和Campbell (1996) 将公司视为具有混沌行为的系统, 建立了公司失败预测模型。它是对企业财务健康状况的非线性动态分析, 能测度出企业在不同时期混沌量的差异。 (4) 自组织映射模型 (Self organizing map model) 。Kiviluoto&Bergius (1998) 在运用SOM技术时考虑了动态性, 他们建立了双层自组织映射模型, 可分析连续几年的财务信息, 对破产与非破产公司进行可视化的区分, 并勾画出随时间演变的失败路径。 (5) 多维标度模型 (Multi dimensional scaling model, MDS) 。Bishop、Mar-Molinero和Turner (2003) 利用MDS在行业背景下对一家公司财务状况的演变过程进行了案例研究, 它是一种图像化的聚类方法, 它的独特之处是把公司当作变量, 而将属性 (如财务比率) 作为案例。 (6) 累积和模型 (Cumulative sum model, CUSUM) 。Kahya和Theodossiou运用累积和模型对公司失败进行预测, 认为模型还应包含财务状况恶化的动态过程信息, 于2000年提出了预测公司失败的CUSUM模型, 该方法能探测财务状况由好转坏的拐点, 对财务状况恶化敏感并具有记忆力, 区分财务指标变化是由序列相关引起的还是由于财务情况恶化造成的。除了以上介绍的财务危机预警模型之外, 还包括基于模糊法则的分类模型、动态事件历史分析、机器学习决策树法、线性目标规划法、专家系统等。
2. 建模变量的发展
(1) 加入期权变量。Charitou和Trigeorgis (2000) 使用B-S期权定价模型中的相关变量构建了财务危机判别模型, 对1983年到1994年期间的139对美国公司进行了对比检验, 结果发现到期债务面值、公司资产的当期市价、公司价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面作用显著。 (2) 利用市场收益率。Aharony等提出了基于市场收益率方差的破产预测模型。发现在正式的破产公告日之前的4年内, 破产公司股票的市场收益率方差与一般公司存在差异。Altman和Brenner发现, 破产公司的股票在破产前至少1年内在资本市场上表现欠佳。Clark等发现破产公司股票在破产前至少3年内存在负的市场收益率。 (3) 加入公司股权结构、治理结构变量。有学者研究发现, 公司的股权结构、治理模式等会对业绩产生重要影响。Simpson等研究了银行企业董事会结构、所有权和财务困境。Gilson研究了处于财务困境中的企业中高级管理人员的更替问题。除了以上介绍的财务危机预警模型之外, 还包括运用现金流量指标、加入参考审计意见、加入违约距离、基于平衡计分卡等的模型。
三、财务危机预模型的评析
1. 财务危机预警模型缺乏经济理论的指导
目前财务危机研究集中于预警模型的构建之上, 并未深入到对引起公司财务危机的内部机理的探析。被引入模型的变量 (财务指标) 只是公司陷入财务危机的征兆, 而不是公司陷入财务危机的原因和本质。用财务变量建立预测模型对公司财务危机进行预测只是一种基于样本的相关性分析, 而不是因果关系。大多数财务预警模型只能给财务分析人员提供一些表面上的信息, 而不能从根本上防止公司陷入财务危机。
2. 预警变量选择缺乏理论支持
目前还没有形成有说服力的优选预警变量的理论框架, 影响了模型预测的可靠性。预警变量 (财务指标) 的选取不能在理论指导下有系统性的进行, 而只能靠研究者经验判断、对前人研究成果借鉴和统计筛选。研究者的经验判断会因主观因素影响模型预警效果。事实上, 诸多模型中变量的选择都存在显著差异, 即使是同一类型的财务指标, 不同的研究者选取的指标差异也很大。
3. 预警模型考虑定性变量和非财务指标有限
财务危机预警型主要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, 对定性变量和非财务指标使用有限。不可否认财务报表数据是公司经营状况的一个综合反映, 但财务报表数据披露不足, 时效性较差, 缺乏对风险信息和不确定信息的披露。非财务指标和非定量因素在披露公司财务状况方面要比财务指标更为可靠、有效, 公司的生存和发展会产生许多有利或不利的影响, 有时可能是本质原因, 比如, 公司出现过度依赖银行贷款、公司人力资源匮乏、公司市场定位不清等状况, 都预示着公司存在潜在的危机, 而这些是财务比率所不能反映的。
4. 非平稳问题的处理重视不足
很多方法在运用中对数据的非平稳性问题重视不足。由于商业周期的阶段性、市场环境的变化及技术变革等原因, 检验时段与预测时段的自变量平均结构可能发生变化, 变量间的关系也随之改变。很多研究没有对这一问题加以重视, 可能导致模型的预测力与鲁棒性受到影响。因此有必要对数据进行一些处理, 如使用行业相对比率、扣除数据中的通胀因素等, 使变量的平均结构及变量间关系从检验期向预测期跨越时保持相对平稳。
四、财务危机预模型研究的展望
1. 深入研究基于经济、财务及管理的理论
要深入研究基于经济、财务及管理理论, 系统揭示公司陷入财务危机的内部机理和规律, 建立宏观层次要素和公司财务危机微观层次间的联系, 以提高模型的可信度和解释能力。
2. 预测变量的选择多样化
财务危机预警模型不能单纯依靠财务指标, 至少要在预警系统中涉及到非财务指标和定性变量, 这样才能更为完整地反映公司全貌。如:考虑宏观经济波动指标、产业指标、管理指标、市场收益类和市场收益方差类指标、行业差异的指标等;考虑定量方法和定性方法的有机结合。因此, 未来的发展趋势应当是以财务指标为主, 兼顾其他几类指标和定性变量, 构建更为全面的备选指标组, 然后进一步通过现代分析方法对备选指标进行相关性分析, 保留主要指标进行建模, 以起到信息互补、提高预测精确度、提高模型的判别能力、拓展模型的适用性的作用。
3. 预测方法转向实时动态预测
随着网络技术和计算机技术的高速发展, 特别是以Internet为主的现代信息技术的发展, 为危机预警带来了新的机遇和新的挑战。如何利用现代信息技术的强大功能将危机预警系统与公司其他信息系统相融合, 建立网络环境下的危机预警系统, 动态、实时地从内部信息网络和Internet上获取最新数据, 不断修正完善预警模型, 使得预警模型成为一个动态学习的模型, 将是今后研究的热点。
五、结束语
通过对财务困境预警模型进行回顾和评析, 使我们的研究视野有了极大的拓展, 便于我们在借鉴前人思路和方法的基础上进行更深入的研究, 也便于我们选用最为恰当的财务困境预警模型去研究我国的财务困境预警问题。
参考文献
[1]王玲玲曾繁荣:财务预警模型评述[J].市场论坛, 2005 (12)
[2]Slowinski R, Zopudinis C.Application of the rough set approach to evaluation of bankruptcy risk[J].Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 1995, 4:27～41
[3]Odour M D, Sharda R.A neural network model for bankruptcy prediction[J].Conference on Neural Networks, 1990 (6) :136～138
[4]Lindsay D H, Campbell A.A chaos approach to bankruptcy prediction[J].Journal of Applied Business Research, 1996, 12 (4) :1～9
上市公司财务危机预警研究 第10篇
财务危机又称财务困境或财务问题, 最严重的则是财务失败或破产。自二十世纪三十年代起, 国内外学者对于财务危机的研究已经积累了丰富的资料和研究成果。然而, 从相关文献中可以发现, 对于财务危机的概念没有一个较高的统一。总的来说, 国外对财务危机界定的研究, 主要有两种思路:其一, 很多学者将财务危机企业定义为己宣告破产的企业。如Altman (1968) 认为, 财务危机包括四种情形, 分别为经营失败、无偿付能力、违约、破产, 并把企业破产作财务危机的标志。Deakin (1972) 认为财务危机公司是那些“已经破产, 无偿债能力或为了债权人的利益而被清算的企业”。其二, 财务危机有轻重之分, 轻者是暂时的资金周转困难, 经过一系列有效措施之后有可能度过难关, 重新实现企业的持续经营;而重者则是经营失败或破产清算, 对企业造成无法挽回的不良后果。1998年3月16日中国证券监督管理委员会颁布了证监交字【1998】6号文件《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“财务状况异常”或“其他异常状况”的上市公司实行股票交易的特别处理 (Special Treatment, 简称ST) 。因此我国出现了一批以ST作为界定财务危机公司标志的学者, 如陈静 (1999) 、陈晓与陈治鸿 (2000) 、张玲 (2000) 及吴世农与卢贤义 (2001) 等。大多数学者将财务危机定义为一个过程, 即包括较轻微的财务困难, 也包括极端的破产清算以及介于两者之间的各种情况。如谷棋与刘淑莲 (1999) 将财务危机定义为“企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象, 包括从资金管理技术性失败到破产以及出于两者之间的各种情况。郭丽红 (2000) 认为, 财务危机通常是指企业不能偿还到期债务的困难和危机, 其极端情况为破产。赵爱玲 (2001) 则认为, 财务危机通常是指企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象, 根据其失败的程度和处理的程序不同, 财务失败可以分为技术性清算和破产。因此, 他们以上市公司是否亏损作为判别公司发生财务危机的主要标志。综上所述, 财务危机是指企业经营管理不善、不能适应外部环境发生变化而导致企业生产经营活动陷入一种危及企业生存和发展的严重困境, 反映在财务报表上己呈现长时间的亏损状态且无扭转趋势, 出现资不抵债甚至面临破产倒闭的危险。本文旨在针对上市公司陷入财务危机问题进行分析, 通过构造预测模型, 正确预测企业财务危机, 更好地防范财务风险, 保护投资者和债权人的利益。
二、研究设计
(一) 样本和数据的选取
基于下列原因, 本文选择沪深两市上市公司为研究对象:第一, 上市公司的重要性。截至2007年末, 中国证券市场共有上市公司1550家, 沪深两市股票市场总市值已达32.71万亿元, 在国民经济生活中的地位日益提高。同时, 上市公司的投资者也日渐增加, 社会影响不断扩大, 一旦陷入财务危机, 将对证券市场乃至整个社会产生巨大的影响。第二, 上市公司样本数据的易得性。根据我国《证券法》的规定, 上市公司必须严格遵守信息披露制度。因此可以充分利用上市公司公开披露的各种表内和表外信息, 为本文的研究提供真实、有效的数据支持, 使本文的研究更具实际操作性和可行性。与国内众多学者一样, 本文将公司因财务状况异常而被特别处理的ST公司作为财务危机公司。最终, 从2005年至2007年间因财务状况异常原因而首次被实施特别处理且无B股、H股的ST公司中, 选取了23家作为财务危机公司样本。 (数据来源于CSMAR数据库)
(二) 变量设计
本文在充分借鉴已有研究成果, 并考虑研究问题的特点, 运用已有的指标选取经验, 结合定性和定量的分析理论, 最终选用了七大类19个财务指标, 它们分别是短期偿债能力:流动比率 (x1) 、营运资金比率 (x2) ;长期偿债能力:资产负债率 (x3) 、利息保障倍数 (x4) ;营运能力:应收账款周转率 (x5) 、存货周转率 (x6) 、总资产周转率 (x7) ;盈利能力:营业收入净利润率 (x8) 、资产报酬率 (x9) 、净资产收益率 (x10) ;现金获取能力:主营业务收入现金比率 (x11) 、现金流量对流动负债比率 (x12) 、每股现金净流量 (x13) ;股东获利能力:每股营业收入 (x14) 、每股收益 (y1) 、每股净资产 (x15) ;发展能力:资本积累率 (x16) 、总资产增长率 (x17) 、主营业务收入增长率 (x18) 、净利润增长率 (x19) 。财务危机用每股收益y1表示为因变量, 以本年度财务指标Xt为解释变量。
(三) 研究假设
本文基于研究目的提出如下假设:
H1:资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响
H2:总资产周转率指标对财务危机的预测有显著影响, 呈负相关关系
H3:资产报酬率指标对财务危机的预测有显著影响, 呈正相关关系
H4:每股现金净流量对财务危机的预测有显著影响, 呈正相关关系
三、实证结果分析
(一) 描述性统计
从 (表1) 的描述性统计结果可以看出, ST公司和非ST公司在偿债能力、营运能力、盈利能力、股东获利能力、现金获取能力和发展能力方面存在一定差异。具体表现如下:第一, ST公司的资产流动性普遍不如非ST公司。ST公司流动比率 (X1) 、营运资金营比率 (X2) 的均值都低于非ST公司, 说明它的短期偿债能力明显低于非ST公司。第二, ST公司的财务风险高于非ST公司。ST公司资产负债率高于非ST公司, 说明负债很重, 易于陷入财务困境。第三, ST公司的盈利能力显著低于非ST公司。ST公司的营业收入净利润率 (x8) 、资产报酬率 (x9) 、净资产收益率 (x10) 均低于非ST公司, 说明ST公司陷入亏损。第四, ST公司资本积累率 (x16) 、总资产增长率 (x17) 、主营业务收入增长率 (x18) 均低于非ST公司, 说明ST公司没有发展后劲, 很难从财务困境中摆脱出来。
(二) 显著性检验和相关性分析
本文己初步选取了19个财务危机预警指标。然而预警指标过多, 一方面会使信息的收集、整理、分析带来很大的不便, 降低工作效率, 不利于及时发现财务危机;另一方面, 预警指标之间存在较大的相关性, 可能会导致预警判别结果出现偏差。因此在使用这些预警指标建立判别模型之前, 需要对19个预警指标进一步筛选, 以达到运用尽可能少的、有代表性的指标来反映尽可能多的信息。用Eviews作回归, 对指标进行显著性检验, 结果如 (表2) 所示。由各个解释变量的P值可以看出, 在5%的显著性水平下, 流动比率 (x1) 、营运资金比率 (x2) 、资产负债率 (x3) 、净资产收益率 (x10) 、主营业务收入现金比率 (x11) 、现金流量对流动负债比率 (x12) 、每股营业收入 (x14) 、资本积累率 (x16) 、总资产增长率 (x17) 、主营业务收入增长率 (x18) 、净利润增长率 (x19) 对财务危机的预测不显著, 从而验证了假设1:资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响。这些财务指标不能很好的预测财务危机, 因此将其去掉。剩余指标利息保障倍数 (x4) 、应收账款周转率 (x5) 、存货周转率 (x6) 、总资产周转率 (x7) 、营业收入净利润率 (x8) 、资产报酬率 (x9) 、每股现金净流量 (x13) 、每股净资产 (x15) 对财务危机的预测有显著影响, 并且总资产周转率 (x7) 对财务危机的预测呈负相关关系;资产报酬率 (x9) 对财务危机的预测呈正相关关系;每股现金净流量 (x13) 对财务危机的预测呈正相关关系。从而验证了假设2, 假设3和假设4。
(三) 回归分析
根据 (表3) 回归分析, 从中选择利息保障倍数 (x4) 、总资产周转率 (x7) 、资产报酬率 (x9) 、每股现金净流量 (x13) 建立预警模型, 如下:Y1=0.041039+0.033461X4-1.066242X7+0.701593X9+0.445728X13
四、结论
本文通过对ST上市公司的财务指标进行分析, 得出结论:资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响;总资产周转率指标对财务危机的预测有显著影响, 且呈负相关关系;资产报酬率指标对财务危机的预测有显著影响, 且呈正相关关系;每股现金净流量对财务危机的预测有显著影响, 且呈正相关关系。本文还存在如下不足:样本的选择。由于我国市场经济起步的时间不长, 很多公司的财务数据并不健全, 因此, 本文只选取了2005年至2007年23家ST上市公司, 样本选取不够。我国对于财务危机的研究大多是对于公司被ST状况的研究, 而上市公司被ST既不是发生财务危机的充分条件, 也不是发生财务危机的必要条件。财务指标变量的局限性。本文只选取了19个财务指标变量, 但并未包括股权结构、管理层信息、审计意见等非财务因素的影响, 这样对预测结果可能有一定影响。统计软件的局限性。本文只是用Eviews作简单回归, 没有用其他软件进行深入分析。
摘要：由于市场竞争非常残酷, 企业发展可能陷入财务危机, 而财务危机的发生并非突然, 是一个逐步、渐进的过程。因此, 财务危机不但具有先兆, 而且是可以预测的。本文选取我国沪深两市2005年至2007年23家ST上市公司, 同时选取了23家非ST公司作为对比样本作为研究对象, 进行财务危机预警研究。结果发现:资产负债对财务危机不显著, 总资产周转率与财务危机显著。
关键词：财务危机,预警指标,预警模型
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。
[2]陈晓、陈治鸿:《中国上市公司的财务困境预测》, 《中国会计与财务研究》2000年第24期。
[3]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》2001年第13期。
[4]长城证券课题组:《上市公司财务危机预警系统:理论研究与实证分析》, 2002年第3期课题报告。
[5]姜秀华、任强、孙铮:《上市公司财务危机预警模型研究》, 《预测》2002年第3期。
[6]崔学刚、王立彦、许红:《企业增长与财务危机关系研究》, 《会计研究》2007年第12期。
[7]王琳、周心:《我国上市公司财务危机预警模型的实证研究》, 《重庆科技学院学报 (社会科学版) 》2008年第6期。
[8]刘彦文:《上市公司财务危机预警模型研究》, 《大连理工大学博士学位论文》2009年。
财务危机预警研究 第11篇
关键词：中小企业；财务预警系统；金融危机
在全球经济一体化的大背景下，市场经济充满了挑战，作为中小企业要想在市场竞争中站稳脚跟，必须能够对市场金融风险做到成功规避，要切实提升自身对风险的对抗能力，如此才会在全球经济一体化的形势下抓住机遇，战胜挑战。
一、中小企业建立财务预替系统的必要性
良好的财务预警系统立足于企业运营的全过程，可以有效实现对企业财务运营情况的监控管理。在策略方法上会应用到数学模型、比例分析等。企业的财务预警系统主要以企业的信息化为前提条件，在此基础上对企业财务进行预算规划，进行全面管理。企业要对企业财务存在安全隐患高度敏感，一旦发现迹象，就要及时出台解决的措施，降低财务风险发生的几率。
（一）财务预警系统会促进企业财务经营状况良性发展
由于财务预警系统以企业信息化为基础，能够对企业相关的各种财务信息做到及时掌控，因而会及时发现企业财务经营状况中存在的问题。通过各种信息的综合比较与分析，能够及时对财务安全隐患进行排除，通过企业财务的安全预警，能够有效抑制企业财务风险的发生。
（二）企业财务预警系统是规避企业风险的重要手段
企业财务预警系统会对企业经营的全过程进行监控，会对各项数据进行综合比较分析，对于企业经营过程中存在的偏差会及时查找原因，出台应对措施。良好的企业财务预警系统有利于抓住企业财务风险出现的症结根源，有利于找到到更加科学合理的方法，规范企业经营。
（三）企业财务预警系统是消除企业财务隐患的有效措施
建设良好的企业财务预警系统，会有效对企业经营存在的风险进行预报，有利于及时发现问题，解决问题。从而探求更加积极的企业发展策略。能够将企业的财务风险降低到最低指数，防患于未然，有利于推进企业不断向前发展。
二、中小企业财务预警系统构建
（一）参考数据标准，发现隐患。
财务预警系统对企业财务风险具有报警功能，当一定的财务安全隐患出现苗头时，财务预警系统就会警觉，对异常情况发出信号。对我国当前中小企业发展的困境进行综合分析，可以发现中小企业发生财务风险的原因主要集中在两个方面：企业融资形成企业财务风险。由于企业经营效益不高，企业收入与企业支出严重失调，融资没有发挥实效，最终导致企业负债沉重，企业财务严重紧张。企业正常运营的现金不足。由于企业现金储备不足，企业不能及时支付各种负债，最终造成利息成本升高，这也是造成企业发生财务风险的一个重要因素。因此中小企业在建设本企业的财务预警系统时必须，把融资风险与现金风险考虑进去，要确立相关的预报标准，考虑周全，一旦出现问题能够做到早发现，并结合以往的经验做出正确的判断分析，及早处理。
（二）结合企业发展的现实情况，对财务隐患进行确认。
在我国，中小企业融资必须具备一定的条件，负债严重是企业发生财务风险的一个重要因素。因此企业财务预警系统的设立，要把各项指标标准落实清楚，包括与企业相关的债务数据指标等，唯有這样才能依据明确的数据指标确定企业财务是否存在安全隐患，要尽一切可能保障企业实现正收益。在金融危机频发的市场经济中，建设良好的企业财务预警系统，有利于提升中小企业的融资效率，以各项指标为依据，会有效抑制企业发生债务风险。中小企业的领导层要善于考察市场，在同行中进行比较，确立正确的核心指标，对于财务隐患进行重点研究。核心指标内容要涵盖全面，具体涉及企业的经营实力、规划前景、现金储备量、负债偿还力等。不能盲目地以指标数据为依据就直接确定企业财务存在风险隐患，必须将相关数据与企业经营的实际情况有效结合起来，才能认定企业财务风险是否真的存在。
（三）对企业财务隐患进行综合分析，出台应对措施
财务预警系统对于侦查企业财务安全风险具有极高的灵敏性。它的建立具有一定的科学理论依据，而且操作起来简单方便。企业财务预警系统以企业内控机制为构建轮廓，高效率的企业内控机制与良好的企业文化为企业预警系统的建立提供了基础保障。优化企业管理结构、提升企业员工的素质是企业预警系统得以顺利建设的有利条件，同时完善的监管措施与问题反馈制度都是企业财务预警系统建立的后盾基础。通过严格观察财务预警核心标准能够有效对企业财务异常现象进行有效监控，对于出现的异常隐患无论大小，无论受否会对企业经营发展造成威胁，都必须认真对待。要对财务安全隐患进行多维度分析，并积极出台针对性举措，将企业财务安全隐患彻底清除。
（四）强化企业财务内控机制，保障企业财务预警系统顺利运作
企业内部信息是企业财务预警系统建立的主要根据，因此强化企业财务内控机制有利于保障企业财务预警系统获取真实有效的信息。只有保障各项信息的真实性，才能保障企业财务预警发挥效能的准确性。这样才会提高企业对财务风险防范的力度与成效，才会真正抓住问题的本质，有利于规划企业的下一步经营发展。
（五）要提高财务预警系统的效率，必须将定量指标和定性研究相联系
企业财务报告是企业财务预警系统核心标准确立的重要依据，结合财务报告中的数据标准进行细致分析是非常必要的。但现实情况是中小企业的财务报告数据不够全面，很难把企业的财务风险整体性全部暴露出来。所以对中小企业财务定量指标进行研究时要立足于中小企业发展的实际状况，与定性研究相联系，如此才会严密周全，减少疏漏。（作者单位：山东省经济管理干部学院）
参考文献：
[1]刘莹.关于企业财务危杯预誉若干问题的思考[J].商业时代，2011（15）
[2]苏利平.财务风险“潜伏期”的分析识别与监浏[J].对会通讯，2007（2）
[3]吕长江，徐丽莉，周琳.上市公司财务困境与财务破产的比较分析[J].经济研究，2004（8）
企业财务危机预警系统研究文献综述 第12篇
最早的财务危机预测研究是FitzPatrikc (1932) 所做的单变量破产预测模型，他发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司的财务比率相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反应企业财务状况，对企业未来具有预测作用。
Beaver (1966) 对美国1954年～1964年间79家失败企业和79家成功企业的3 0个财务比率进行研究的结果表明，具有良好预测性的财务比率为“现金流量/负债总额”、“资产收益率(净收益/资产总额)和资产负债率(债务总额/资产总额)。Bevaer也因此开创了建立财务预警模型的先河。
二、多元线性判别模型
1. Z计分模型
1968年埃德沃德阿尔特曼Altman提出了多元线性判定模型即运用多种财务指标加权汇总产生的总判断分值 (称为z值) 来预测财务危机，此模型分为在上市公司和非上市公司两种情况。上市公司的Z值模型和判别规则如下:Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5其中:X1=净营运资本/资产总额，反映公司总营运资本的流动性;X2=留存收益/资产总额，反映公司的支付剩余能力;X3=息税前利润/资产总额，反映公司的收益率大小，衡量公司运用全部资产获取利润的能力;X4=普通股和优先股市场价值总额/债务账面价值总额，反映公司财务状况的稳定性;X5=本期销售收入/资产总额，反映公司的活动比率。
该模型实际上是通过五个变量 (五种财务比率) ，将反映企业偿债能力的指标 (X1、X4) 、获利能力指标 (X2、X3) 和营运能力指标 (X5) 有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。一般地，Z值越低企业越有可能发生破产。
非上市公司的Z值模型和判别规则如下:Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5，其中，X4修正为:股东权益/总负债，反映公司财务状况的稳定性。其余X1、X2、X3、X5与上市公司的相同。
2. F分数模型
我国学者周首华 (1996)等提出对Z值判定模型加以改造建立起F分数模型。许多专家证实，现金流量比率是预测公司破产的有效变量，F分数模型加入现金流量这一预测自变量，弥补了Z值判定模型的不足。其表达公式为:
F=-0.1774+1.1091X1+0.1704 X2+l.9271 X3+0.0302 X4+0.4961 X5, 其中, X1、X2及X4与Z计分模型中的X1、X2及X4反映的指标相同, 而X3、X5与Z分数模型的X3、X5不同。X3= (税后净收益+折旧) /平均总负债, 它是一个现金流量变量, 是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务能力的重要指标。X5= (税后净收益+利息+折旧) /平均总资产, 测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力 (其中的利息是指企业利息收入减去利息支出后的余额) 。相对于Z分数模型, 它可以更准确地预测出企业是否存在财务危机。
三、逻辑回归模型
多元逻辑回归模型克服了多元线性判别分析方法对预测变量有着严格的联合正态分布要求、且要求财务危机组与控制组之间一定要进行配对的局限性，从而将问题简化为已知一个公司具有某些财务特征，计算其在一段时间内陷入财务危机的可能性有多大。美国学者Ohlson (1980) 是最早在财务预警研究中应用这种方法的人。
我国学者陈晓、陈治鸿 (2000) 以因财务状况异常而被特别处理 (S T) 作为上市公司陷入财务危机的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得财务数据，对中国上市公司的财务危机进行了预测，发现负债权益比、应收账款周转率、“主营利润率/总资产”和“预留收益/总资产”对上市公司财务危机有着显著的预示效应。他们的研究所发现的最优模型能够从上一年股本收益率公告小于5%的上市公司中预测出7 3.6 8%的下一年会进入T S板块的公司，总体判别正确率为7 8.2 4%。
四、神经网络模型
Odour和Sharda (1990) 用BP神经网络预测了财务危机。他们的模型要优于当时的判别分析模型，但也仅仅是神经网络方法应用的展示和Altman (1968) 研究的重复。Coats和Fant (1992) 运用神经网络技术学习审计专家的结论来判别财务危机，他们选取了由审计师判定的1971年～1990年间的94家持续经营的公司和188家财务状况变动较大的公司，并采用Atlman的Z值模型中5个财务比率分析了这些公司在破产前3年内的数据。Coats和Fnat认为Z值模型对破产当年具有很好的判断效果，但不具有很好的提前预测效果，神经网络模型则解决了此问题。
五、国内外研究简评
在国内外现有的财务预警研究中, 指标的选择往往基于一般的财务理论、风险理论和管理理论，有时甚至取决于研究者的直观判断以及资料的可获得性，众多研究者还没有找到令人信服的财务风险和预警理论来支撑所建立的预警模型, 由此造成了各种财务预警模型的预警结论不一致，甚至相互矛盾和冲突。企业财务风险的形成和警情的出现往往在事前存在着一定的征兆，这就是财务预警的警兆, 而警兆的识别需要以科学的财务风险理论和财务预警理论为基础。然而, 在当前的研究中，还没有找到一种公认的理论来全面地说明财务风险的成因和财务预警的警兆因素，为此，国内外的众多研究者还在努力探索。
摘要：本文按照财务预警模型的类型, 从财务预警指标选择的角度对具有代表性的国内外相关研究文献进行综述和简评, 以期给企业财务预警研究提供一些有益的启示。
关键词：财务预警,财务指标,预警模型
参考文献
[1]张鸣:企业财务预警研究前沿.北京:中国财政经济出版设, 2004
