前言：本站為你精心整理了財務危機預警模型意義范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要：現(xiàn)代企業(yè)在不斷發(fā)展的過程中，不可避免地要面對各種各樣的財務風險，如何建立起一套全面、高效和實用的財務預警系統(tǒng)更是現(xiàn)代企業(yè)關注的重中之重。文章從財務危機與預警的定義出發(fā)，通過對國內(nèi)外現(xiàn)有財務預警模型的比較分析，得出了完善我國企業(yè)財務預警的啟示。

關鍵詞：財務危機預警模型；財務風險；企業(yè)財務管理；單變量模型；多變量模型

經(jīng)濟周期波動是一種客觀存在的經(jīng)濟現(xiàn)象，一個企業(yè)要生存、發(fā)展都離不開對財務環(huán)境的監(jiān)測，對財務風險的預警。在當前金融危機的背景下，我國財政部企業(yè)司也要求企業(yè)加強財務監(jiān)管，建立企業(yè)財務預警機制和財務管理評估制度。因此，完善我國財務監(jiān)測與預警系統(tǒng)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、財務預警含義界定

財務預警，具體地說就是財務危機的預測與警報。所以提到財務預警，首先需要界定財務危機的含義。財務危機（FinancialCrisis），又稱財務困境（FinancialDistress），財務失敗（FinancialFailure）。顧名思義，處于財務危機狀態(tài)的企業(yè)必然陷入了財務困境，這類企業(yè)要么連年虧損，要么經(jīng)營不暢，面臨著較大的財務風險。財務危機是財務風險的一種極端表現(xiàn)。

二、國內(nèi)外財務預警模型的研究現(xiàn)狀

目前對財務預警模型的研究主要集中在以下幾個方面：

（一）單變量模型

單變量模型又稱一元判定模型，是以一項財務指標作為判別標準來判斷企業(yè)是否處于破產(chǎn)狀態(tài)的預測的模型。財務指標分為償債能力指標、獲利能力指標和營運能力指標。Fitzpatrick（1932）最早利用該模型對企業(yè)財務困境進行預測，他以19家公司作為樣本，運用單個財務指標進行預測，結果發(fā)現(xiàn)凈利潤/股東權益、股東權益/負債這兩個財務指標判別能力最高。而Smith和Winakor（1935）進行了類似的研究，則發(fā)現(xiàn)營運資本/總資產(chǎn)這個指標的預測能力最高。此外，Merwin（1942）發(fā)現(xiàn)營運資本/總資產(chǎn)、股東權益/負債、流動資產(chǎn)/流動負債這三個指標能提前6年對企業(yè)破產(chǎn)做出預測。Beaver（1966）發(fā)現(xiàn)判別能力最高的財務指標分別是現(xiàn)金流/總負債、凈收入/總資產(chǎn)、總債務/總資產(chǎn)。

國內(nèi)學者對此模型也做了不少探索。陳靜（1999）使用截至1998年底的27家ST公司與同行業(yè)、同規(guī)模的非ST公司作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、營運資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個指標在ST公司與非ST公司有明顯的差異。進一步研究得出，資產(chǎn)負債率與流動比率在宣布前一年的誤判率最低，具有較好的預測力，而在稍遠的時間段，總資產(chǎn)收益率的誤判率則表現(xiàn)良好。同時發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率極不穩(wěn)定，在ST前一年，誤判率達到最高。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）以70家ST和70家非ST上市公司為樣本，應用單變量分析研究財務困境出現(xiàn)前5年這兩類公司21個財務指標各年的差異，最后確定6個預測指標。

（二）多變量模型分析

1．Z分數(shù)模型。Z分數(shù)模型是Altman教授在1968年經(jīng)過大量的實證考察和分析研究的基礎上提出來的。Z分數(shù)模型是采用多元線性函數(shù)的模式，通過統(tǒng)計技術篩選出那些在兩組樣本中差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個變量轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預測精確度的判別方程。

Z分數(shù)模型的判別函數(shù)為：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

其中，X1=（期末流動資產(chǎn)－期末流動負債）/期末總資產(chǎn)；

X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)；

X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)；

X4=期末股東收益的市場價值/期末總負債；

X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)。

Z分數(shù)模型從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、變現(xiàn)能力、獲利能力、財務結構、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合分析預測企業(yè)的財務狀況，進一步推動了財務預警的發(fā)展。Altman通過對Z分數(shù)模型長期的研究分析提出該模型的判斷標準為：Z＞2.675時，企業(yè)財務狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率很小；1.81≤Z≤2.675時，企業(yè)財務狀況極不穩(wěn)定，為灰色地帶；2＜1.81時，企業(yè)財務失敗可能性非常大。Z值越低，該企業(yè)遭受財務失敗的可能性就越大；Z值越高，該企業(yè)遭受財務失敗的可能性就越小。2．主成分分析。主成分分析就是對多變量的平面數(shù)據(jù)表進行最佳綜合簡化，即：在力保數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進行降維處理。在實際工作中，主成分個數(shù)的多少取決于能夠反映原來變量80%以上的信息量為依據(jù)。主成分模型對樣本沒有假設要求，但是要對樣本數(shù)據(jù)進行標準化處理。因為各樣本數(shù)據(jù)的量綱不完全一致，所以需要進行標準化處理，即將各種不同度量的指標轉(zhuǎn)為同度量的指標，使各指標具有可比性。其適用范圍較廣，但計算和分析過程過于復雜，判別規(guī)則的確定比較復雜。

3．Logistic回歸分析。Logistic模型的目標是尋求觀察對象的條件概率，從而據(jù)此判定觀察對象的財務狀況和經(jīng)營風險。這一模型建立在累積概率函數(shù)的基礎上，不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。Logistic模型適用于因變量是非連續(xù)的且為二分類選擇模式，將違約概率限定在0和1之間，并通過函數(shù)的對數(shù)分布來計算違約的概率。在二分類判別法中假設因變量為1和0，分別對應事件發(fā)生和事件不發(fā)生。Logistic回歸模型的形式為：

Logistic回歸模型使用的是最大似然估計，似然函數(shù)值越大，表明模型的模擬效果越好。Logistic模型的最大優(yōu)點是，不需要嚴格的假設條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設約束的局限性，具有了更廣泛的適用范圍。目前這種模型的使用較為普遍，但其計算過程比較復雜，計算過程有近似處理，會影響到預測精度。

4．多元概率比（Probit）模型。Probit回歸模型同樣地假定企業(yè)破產(chǎn)的概率為P，并假定企業(yè)樣本服從標準正態(tài)分布，其概率函數(shù)的P分位數(shù)可以用財務指標線性解釋。其計算方法和Logit模型很類似，先是確定企業(yè)樣本的極大似然函數(shù)，然后通過求似然函數(shù)的極大值就可以得到參數(shù)?琢，?茁，接下來就可以利用下面的式子求出企業(yè)破產(chǎn)的概率。和前面的判別規(guī)則一樣，如果概率P小于0.5，就判別為財務正常型，如果P大于0.5，即為破產(chǎn)型。

5．人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）方法。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是由大量的簡單處理單元相互聯(lián)結組成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)。它的許多功能和特性是對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的模擬，是一種自然的非線性建模過程，也被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork）。作為非參數(shù)的預測模型，它克服了選擇模型函數(shù)形式的困難，同時對樣本及變量的分布特征沒有限制。然而，由于理論基礎比較薄弱，人工神經(jīng)網(wǎng)絡對人體大腦神經(jīng)模擬的科學性、準確性還有待進一步提高。

6．聯(lián)合預測模型。聯(lián)合預測模型是運用企業(yè)模型（CorporateModel）來模擬企業(yè)的運作過程，從而動態(tài)地描述財務正常企業(yè)和財務困境企業(yè)的特征。然后根據(jù)不同特征和判別規(guī)則，對企業(yè)樣本進行分類。其運用的關鍵就是如何準確模擬企業(yè)的運作過程。因此它要求有一個基本的理論框架，通過這一框架來有效模擬企業(yè)的運作過程，從而能夠有效反映和識別不同企業(yè)的行為特征、財務特征，并據(jù)以區(qū)分企業(yè)樣本。

三、完善我國財務風險預警的啟示

財務指標構建方面，應將財務指標和非財務指標相結合，適時引入一些新的財務變量，如EVA（經(jīng)濟增加值）和MVA（市場增加值）等，在建立企業(yè)財務預警模型時應當適時地引進這些新指標，以適應現(xiàn)代財務理論的發(fā)展，更深入地認識企業(yè)面臨的財務危機。

研究方法方面，應注重定量分析和定性分析相結合，企業(yè)財務預警系統(tǒng)不能只單純注重對量化的模型、指標進行分析，還應結合非量化因素甚至是有經(jīng)驗分析人員的直覺判斷作定性的分析評價。定性和定量的預測相結合，才能提高預警系統(tǒng)的效用。建立事前、事中、事后全面監(jiān)控的財務預警系統(tǒng)。財務預警系統(tǒng)不只是在意識到公司可能將出現(xiàn)問題時才使用，而應當更注重日常監(jiān)控，隨時充分考慮各種可能導致預警的原因，重視從細微處發(fā)現(xiàn)問題，以便及時采取應對措施。

參考文獻

[1]張鳴，張艷，程濤．企業(yè)財務預警研究前沿[M]．北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2003.

[2]劉紅霞．企業(yè)財務危機預警方法及系統(tǒng)的構建研究[M]．北京：中國統(tǒng)計出版社，2005.

[3]張友棠．財務預警系統(tǒng)管理研究[M]．北京：中國人民大學出版社，2004.