導(dǎo)語：如何才能寫好一篇企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1.企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的外部原因

企業(yè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的變化，是被動(dòng)或者說是難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，甚至是無法改變的。面對(duì)復(fù)雜多變的宏觀環(huán)境，企業(yè)財(cái)務(wù)管理只有采取積極地應(yīng)對(duì)措施避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系的建立也越來越引起企業(yè)的重視。存在于企業(yè)之外財(cái)務(wù)的宏觀環(huán)境主要包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境、社會(huì)文化環(huán)境、法律環(huán)境、資源環(huán)境等因素。

2.企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的內(nèi)部原因

（1）企業(yè)內(nèi)部控制薄弱、管理混亂：由于企業(yè)管理混亂，內(nèi)部控制薄弱、出現(xiàn)會(huì)計(jì)反映不實(shí)、成本支出失控、經(jīng)濟(jì)效益低下、財(cái)產(chǎn)物資嚴(yán)重?fù)p失、違法違紀(jì)等經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。這些問題積累到一定程度，最終會(huì)導(dǎo)致危機(jī)爆發(fā)。（2）資本結(jié)構(gòu)的不合理促使財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生：由于資本結(jié)構(gòu)不合理，企業(yè)償付能力下降，財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)沉重。具體在負(fù)債構(gòu)成上，短期負(fù)債過多，長(zhǎng)期負(fù)債較少，這種情況會(huì)使企業(yè)的支付能力下降。一旦企業(yè)資金鏈斷裂，一方面使自己經(jīng)營(yíng)難于為繼，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大，另一方面又會(huì)因逾期借款不能償還，進(jìn)一步喪失信用，繼而加大融資成本。（3）對(duì)外投資：一方面，企業(yè)對(duì)投資項(xiàng)目的可行性研究不足，決策所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)信息收集不全面、不真實(shí)以及決策者等原因，頻繁發(fā)生錯(cuò)誤的投資決策。另一方面，由于盲目對(duì)外投資，對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)未引起足夠重視，導(dǎo)致企業(yè)投資失敗，造成巨大損失，財(cái)務(wù)危機(jī)頻現(xiàn)。（4）過度使用商業(yè)信用：商業(yè)交易中，企業(yè)為了促銷，增加市場(chǎng)份額，擴(kuò)大銷售規(guī)模，越來越多的企業(yè)采用賒銷的方式，從而導(dǎo)致商業(yè)信用的過度利用。一旦信用鏈條上的某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，產(chǎn)生“多米諾骨牌”效應(yīng)，資金鏈斷裂不可避免，將危及到企業(yè)生存。

二、完善企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的有效措施

1.編制現(xiàn)金流量預(yù)算，建立短期財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)

企業(yè)要持續(xù)經(jīng)營(yíng)下去，短期來看，并不取決于是否有會(huì)計(jì)利潤(rùn)，而取決于企業(yè)的凈經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量為正還是為負(fù)，是否有足夠的現(xiàn)金流量用于各種支出，但企業(yè)利潤(rùn)是財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的前提，企業(yè)發(fā)生虧損，往往意味著經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)問題，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在增加。而有利潤(rùn)的企業(yè)，一般經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定，有著較穩(wěn)定的存貨、應(yīng)收應(yīng)付賬款，凈經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流為正，一般大于凈利潤(rùn)。企業(yè)管理層也越來越重視現(xiàn)金流量預(yù)算的編制。準(zhǔn)確地現(xiàn)金流量預(yù)算可以為企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)警，使經(jīng)營(yíng)者能夠及早采取措施應(yīng)對(duì)。滾動(dòng)式現(xiàn)金流量預(yù)算將成為企業(yè)建立短期財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的最關(guān)鍵一環(huán)。

2.構(gòu)建財(cái)務(wù)分析指標(biāo)體系，形成長(zhǎng)期財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)

企業(yè)建立短期財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的目的是要形成長(zhǎng)期財(cái)務(wù)預(yù)警體系，要建立起環(huán)環(huán)相扣的企業(yè)盈利能力、償債能力、經(jīng)濟(jì)效率、發(fā)展?jié)摿w系。企業(yè)盈利能力反映企業(yè)資產(chǎn)的盈利情況，主要看單位資產(chǎn)利潤(rùn)水平。償債能力包括了資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率指標(biāo)，過高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)削弱企業(yè)的償債能力，而過高的流動(dòng)比率會(huì)導(dǎo)致企業(yè)喪失再投資機(jī)會(huì)。要較多地利用財(cái)務(wù)杠桿，投資報(bào)酬率必須大于借款利率。企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的兩大指標(biāo)就是資產(chǎn)盈利能力和償債能力。而經(jīng)濟(jì)效率是企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平的高低的直接體現(xiàn)，反映經(jīng)濟(jì)效率高低的指標(biāo)主要有資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，如應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等。資本保值增值率和銷售增長(zhǎng)率則是企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)。企業(yè)要把握不可預(yù)測(cè)的機(jī)會(huì)，還需獲得財(cái)務(wù)彈性，既要具備變現(xiàn)的能力，這主要與企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量有關(guān)。變現(xiàn)能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)彈性越好。相關(guān)的指標(biāo)有：到期債務(wù)本金償付率、營(yíng)運(yùn)資金與總資產(chǎn)比率、實(shí)有凈資產(chǎn)與有形長(zhǎng)期資產(chǎn)比率等。

3.采取適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理策略

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系建立起來后，重要的工作就是監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，常見的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)像成本上升、應(yīng)收賬款劇增、產(chǎn)品積壓嚴(yán)重，產(chǎn)品質(zhì)量下降等，這時(shí)，企業(yè)要根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)形成原因及過程采取適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理策略，最大程度的降低危害?；乇茱L(fēng)險(xiǎn)，控制風(fēng)險(xiǎn)，接受風(fēng)險(xiǎn)和分散風(fēng)險(xiǎn)是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的常用策略。而控制風(fēng)險(xiǎn)策略按控制目的可分為抑制性控制和預(yù)防性控制，前者指要采取措施最大限度的降低可能發(fā)生的損失。后者是對(duì)可能發(fā)生的損失預(yù)先確定，提出防止損失實(shí)際發(fā)生的相應(yīng)措施。

4.調(diào)節(jié)各系統(tǒng)之間的均衡

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)作為一個(gè)有機(jī)整體，應(yīng)當(dāng)與各子系統(tǒng)保持均衡合作關(guān)系。應(yīng)當(dāng)充分考慮各子系統(tǒng)各種數(shù)據(jù)的不同要求，建立共享的企業(yè)數(shù)據(jù)庫，最終目的就是要讓各子系統(tǒng)之間的關(guān)系更加穩(wěn)固均衡，共同防范企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。

5.建立以兩大輔助系統(tǒng)為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系

兩大輔助系統(tǒng)，指的是財(cái)務(wù)危機(jī)分析系統(tǒng)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理信息系統(tǒng)。企業(yè)的這兩大輔助系統(tǒng)是企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系有效運(yùn)行的兩根支柱。企業(yè)只有重視了輔助信息系統(tǒng)的構(gòu)建，才可以及早地對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)做出反應(yīng)，企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系也只有在兩者的輔助之下，才能盡快地對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的蛛絲馬跡作出反應(yīng)，從而及早進(jìn)行有效的防范。

三、結(jié)論

篇2

20世紀(jì)80年代我國(guó)開始引入現(xiàn)代物流的概念，物流業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益顯現(xiàn)和受到重視。2009年物流業(yè)躋身我國(guó)十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃，成為服務(wù)領(lǐng)域的唯一產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃。然而，隨著我國(guó)物流業(yè)的快速發(fā)展，其面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也越來越大，給物流企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展帶來很大隱患。企業(yè)要建立適當(dāng)?shù)念A(yù)警分析方法，進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策，實(shí)行精細(xì)化財(cái)務(wù)管理，以防范財(cái)務(wù)危機(jī)。從20世紀(jì)30年代開始，西方的研究者們開始用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究，財(cái)務(wù)預(yù)警研究進(jìn)入了定量分析的階段。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，較有影響的財(cái)務(wù)預(yù)警方法已經(jīng)有十幾種之多。有的成果，如Altman的Z-score、ZETA模型已被廣泛用于銀行對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)管理。有些成果，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法（ANN）仍處于實(shí)驗(yàn)室階段。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，大多數(shù)研究結(jié)果支持其所采用財(cái)務(wù)預(yù)警方法的預(yù)警效果（Altman，1968；Coats & Fant，1993；吳世農(nóng)、盧賢義，2001等）。與之形成鮮明對(duì)比的是，來自企業(yè)的直接證據(jù)并不多見。吳星澤（2011）對(duì)此進(jìn)行了深入分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究在基礎(chǔ)理論和應(yīng)用方面存在的問題是造成這種現(xiàn)象的主要原因。這些問題主要表現(xiàn)在：財(cái)務(wù)危機(jī)概念混淆不清；變量選擇缺少理論依據(jù)、樣本選擇存在嚴(yán)重偏差；而一些隱含的假定，如經(jīng)濟(jì)人、個(gè)體主義、利益相關(guān)者外生等，也與現(xiàn)實(shí)不完全相符。此外，對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警作用的過分信任和信賴更是導(dǎo)致財(cái)務(wù)預(yù)警不能有效發(fā)揮防范財(cái)務(wù)危機(jī)作用的重要原因。吳星澤（2010）指出財(cái)務(wù)指標(biāo)其實(shí)主要是反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的征兆，而不是可以預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的原因。因此在預(yù)警模型中使用財(cái)務(wù)指標(biāo)，必須對(duì)其預(yù)警效果進(jìn)行客觀的分析和判斷，這樣才不至于夸大財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)警能力，導(dǎo)致錯(cuò)誤的預(yù)警結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，吳星澤（2010）進(jìn)一步指出，找出財(cái)務(wù)危機(jī)背后的本質(zhì)原因及其發(fā)生機(jī)理，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，才能獲得真正的高預(yù)警能力。在具體應(yīng)用時(shí)，還要合理吸收管理學(xué)中的權(quán)變思想，既考慮財(cái)務(wù)危機(jī)的共性特點(diǎn)，又考慮具體行業(yè)和企業(yè)的特殊情況。

二、物流企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)影響因素

財(cái)務(wù)危機(jī)指的是在嵌入利益相關(guān)者行為的前提下，權(quán)衡兩種力量，即導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的因素與抵抗財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的因素之后所形成的企業(yè)支付能力不足的情況（吳星澤，2010）。支付能力不足是果，是財(cái)務(wù)預(yù)警所要提示和防范的對(duì)象；兩種因素是財(cái)務(wù)預(yù)警所需依附的著力點(diǎn)。只有充分了解兩種因素的來源、表現(xiàn)和變化趨勢(shì)，才能準(zhǔn)確地進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警和防范，避免出現(xiàn)“偽危機(jī)”和“偽健康”現(xiàn)象。影響企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的兩種因素基本來源有：一種是企業(yè)自身，如企業(yè)規(guī)模、公司治理狀況等，一種是利益相關(guān)者，如大股東的掏空與支持行為、供應(yīng)商和客戶的討價(jià)還價(jià)能力等，還有一種是其它來源，如經(jīng)濟(jì)環(huán)境、天時(shí)地利、不可抗力等。

就物流企業(yè)而言，導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的因素主要有：一是經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化，導(dǎo)致整體物流需求不足，如2008金融風(fēng)暴中美國(guó)消費(fèi)者購買力下降導(dǎo)致大量我國(guó)外貿(mào)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)；二是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)盈利水平下降，并且開始接受不利于財(cái)務(wù)狀況的收款條件（如賒銷等）；三是公司治理弱化，風(fēng)險(xiǎn)管控不足；四是企業(yè)融資條件惡化，特別是發(fā)生銀行逼債行為；五是供應(yīng)鏈財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)；六是重大災(zāi)害；七是對(duì)從事國(guó)際物流業(yè)務(wù)的企業(yè)而言，匯率發(fā)生不利變動(dòng)。

抵抗財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的因素則主要表現(xiàn)在：企業(yè)規(guī)模大，家底殷實(shí)；企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)和現(xiàn)金流的能力強(qiáng)；股東特別是控股股東支持；債權(quán)人支持；公司治理狀況良好，風(fēng)險(xiǎn)管控適當(dāng)；政府政策支持。兩種因素對(duì)企業(yè)影響力的大小，不僅與該種因素強(qiáng)度有關(guān)，還與企業(yè)自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力有關(guān)，因?yàn)槠髽I(yè)是活的，它會(huì)在感知兩種因素的情況下，評(píng)價(jià)其對(duì)自身的影響，并作出相應(yīng)的反應(yīng)（吳星澤，2010）。因此，在評(píng)價(jià)兩種因素強(qiáng)弱，預(yù)測(cè)企業(yè)是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)，企業(yè)自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力也是必須考慮的一個(gè)重要因素。

三、物流企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)防范思路

在影響企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的各種因素中，有的是企業(yè)可以控制和改變的，如投資、銷售條件、財(cái)務(wù)管理流程等，有的則是企業(yè)不能控制和改變，只能善加利用或提前規(guī)避的，如經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融環(huán)境等環(huán)境因素、供應(yīng)鏈中的其它企業(yè)等。防范財(cái)務(wù)危機(jī)，企業(yè)必須著力于企業(yè)可以控制和改變的因素，分析兩種因素對(duì)企業(yè)的影響，采取有效措施防患于未然。

其一，認(rèn)真分析兩種因素，評(píng)價(jià)其對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)能力影響。大多數(shù)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生都有一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，兩種因素的強(qiáng)弱和變化趨勢(shì)是決定企業(yè)是否會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵，因此，認(rèn)真分析兩種因素并評(píng)價(jià)其對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)能力、特別是支付能力的影響是十分必要的。分析時(shí)要明確兩種因素對(duì)企業(yè)的影響路徑、程度，找出關(guān)鍵因素并加以重點(diǎn)跟蹤。對(duì)于突發(fā)重大事件，要深入分析其對(duì)企業(yè)的影響，做好應(yīng)對(duì)措施。

其二，提升公司治理，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控。公司治理是企業(yè)防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一道重要的防火墻。第一大股東持股比例、董事會(huì)結(jié)構(gòu)、董事會(huì)活躍程度等因素對(duì)財(cái)務(wù)控制效果和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響（程新生等，2007；劉姝威，2005）。因此，改善財(cái)務(wù)控制需要從公司治理方面入手， 包括建立健全約束大股東行為的相關(guān)機(jī)制， 提高董事會(huì)獨(dú)立性作為制衡大股東的重要措施，運(yùn)用組合治理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)控制的再控制等。上述作用主要體現(xiàn)在組織層面。此外，企業(yè)還需要在業(yè)務(wù)層面建立合理的企業(yè)內(nèi)部控制體系，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管控。一是梳理業(yè)務(wù)流程，識(shí)別評(píng)估內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)。就防范財(cái)務(wù)危機(jī)而言，資金管理、擔(dān)保、合同管理等方面極為關(guān)鍵。二是針對(duì)重要風(fēng)險(xiǎn)，完善風(fēng)險(xiǎn)控制設(shè)計(jì)，確保風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和監(jiān)控制度健全有效，筑起防范和化解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的防線。三是以COSO和COBIT為參照標(biāo)準(zhǔn)，完善信息系統(tǒng)總體控制和應(yīng)用控制設(shè)計(jì)。一旦發(fā)現(xiàn)某種異兆的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，就能準(zhǔn)確及時(shí)地傳遞給主要的風(fēng)險(xiǎn)控制人員，以避免和減少風(fēng)險(xiǎn)損失。

其三，樹立可持續(xù)發(fā)展觀念，控制盲目擴(kuò)張。由于擴(kuò)張階段往往伴隨著市場(chǎng)擴(kuò)大和利潤(rùn)的提升，很多企業(yè)往往在這一階段忘記了擴(kuò)張風(fēng)險(xiǎn)的存在，而在連續(xù)高速擴(kuò)張之后導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。對(duì)于那些資產(chǎn)專用性較高的物流企業(yè)，如航運(yùn)企業(yè)、港機(jī)制造企業(yè)等，尤其要在行業(yè)景氣時(shí)控制企業(yè)的擴(kuò)張速度。

其四，貫徹現(xiàn)金為王觀念。李心合（2007）認(rèn)為“更確切地理解財(cái)務(wù)失敗可能要與現(xiàn)金流轉(zhuǎn)相聯(lián)系，也就是與資本流量或支付能力相聯(lián)系。對(duì)一個(gè)企業(yè)來說，當(dāng)現(xiàn)金流量不能滿足正常支付需求、從而發(fā)生支付困難時(shí)，也就出現(xiàn)了人們常說的財(cái)務(wù)失敗或財(cái)務(wù)危機(jī)。”現(xiàn)金的重要性可見一斑。然而很多企業(yè)過分追求利潤(rùn)、追求增長(zhǎng)，忽視了利潤(rùn)的現(xiàn)金含量和增長(zhǎng)質(zhì)量，往往導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的失控和財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。因此，物流企業(yè)在經(jīng)營(yíng)中必須平衡增長(zhǎng)與風(fēng)險(xiǎn)，盡量減少應(yīng)收賬款占比，必要時(shí)可以采用應(yīng)收賬款保理等手段控制和鎖定壞賬風(fēng)險(xiǎn)。

其五，實(shí)行精細(xì)化財(cái)務(wù)管理。由于資金管理方式落后、缺乏手段，因此物流企業(yè)資金體外循環(huán)、隨意投資、使用效率不高等問題在所難免（嚴(yán)李浩，2005）。這種局面不僅使資金不能統(tǒng)籌使用，同時(shí)增加了企業(yè)整體資金運(yùn)作負(fù)擔(dān)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為此物流企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)財(cái)務(wù)精細(xì)化管理。一要強(qiáng)化預(yù)算管理，通過預(yù)算的計(jì)劃和控制作用使企業(yè)面臨的不確定性降低，從而降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；二要建立經(jīng)常性的財(cái)務(wù)分析制度、做好月份流動(dòng)性分析、季度資產(chǎn)質(zhì)量和負(fù)債率分析及年度會(huì)計(jì)、審計(jì)報(bào)告制度，完善風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。三是做好壓力測(cè)試，通過對(duì)兩種因素在未來的變化進(jìn)行預(yù)期，對(duì)變化所產(chǎn)生的影響進(jìn)行壓力測(cè)試。如對(duì)于一家擁有較多可銷售權(quán)益證券的企業(yè)，可以假定權(quán)益證券的市場(chǎng)價(jià)格發(fā)生5%的變化，看其對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的影響程度，然后再看10%、20%……的變化影響。通過壓力測(cè)試提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，防范財(cái)務(wù)危機(jī)。

三、物流企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警方法構(gòu)建

財(cái)務(wù)預(yù)警是在財(cái)務(wù)危機(jī)實(shí)際發(fā)生之前，捕捉和監(jiān)視各種細(xì)微的跡象變動(dòng)，度量某種狀態(tài)偏離預(yù)警線的強(qiáng)弱程度，并適時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。財(cái)務(wù)預(yù)警的生命力在“預(yù)”，為此必須超越主要依賴財(cái)務(wù)比率建模的方法，沿著財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的路徑，努力尋找導(dǎo)致危機(jī)的具有動(dòng)力性能的因素，并將它們納入模型以獲得真正的高預(yù)警能力（吳星澤，2011）。考慮到現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜性，筆者不主張尋求一個(gè)具體的普遍適用的模型。一個(gè)普遍適用的原理可能存在，但一個(gè)具體的普遍適用的模型不可能存在。筆者認(rèn)為，根據(jù)物流企業(yè)所處具體領(lǐng)域和其自身的特點(diǎn)，抓住對(duì)物流企業(yè)支付能力有重要影響的因素，建立相應(yīng)的分層分時(shí)的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系。

其一，分層分時(shí)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法。財(cái)務(wù)預(yù)警的方法很多，然而大多數(shù)不是從兩種因素分析出發(fā)，而是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)設(shè)計(jì)的。由于財(cái)務(wù)指標(biāo)是財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的征兆而不是原因（吳星澤，2010），其自然難以取得理想的預(yù)警效果。近年來出現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法（ANN）雖然將非財(cái)務(wù)信息納入預(yù)警系統(tǒng)，但其復(fù)雜的建模技術(shù)和實(shí)施條件，使其難以為大多數(shù)中小物流企業(yè)所采用。從既能預(yù)警又易為企業(yè)應(yīng)用的角度出發(fā)，筆者提出分層分時(shí)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法。這種方法的基本思想是：從宏觀環(huán)境、利益相關(guān)者和企業(yè)自身三個(gè)層面，區(qū)分長(zhǎng)期（3年以上）、中期（2－3年）、和短期（1年）三種周期，分析兩種力量的強(qiáng)弱、變化趨勢(shì)及其對(duì)財(cái)務(wù)支付能力的影響，達(dá)到提前預(yù)警的目的。這一方法不是單純的定量分析，也不是單純的定性分析，而是將定性與定量分析有機(jī)結(jié)合。

其二，預(yù)警指標(biāo)的選取。不同預(yù)警周期指標(biāo)應(yīng)有所區(qū)別。短期預(yù)警應(yīng)以現(xiàn)金流為核心指標(biāo)，而中期及長(zhǎng)期預(yù)警則可以利潤(rùn)指標(biāo)為核心。因?yàn)榫投唐诙裕髽I(yè)能否維持下去，并不完全取決于是否盈利，而取決于是否有足夠的資金用于各種支出。這一點(diǎn)對(duì)于我國(guó)大量的中小物流企業(yè)而言尤為現(xiàn)實(shí)。有研究表明，導(dǎo)致中小企業(yè)倒閉的經(jīng)營(yíng)失敗，在財(cái)務(wù)角度有兩個(gè)最突出的表現(xiàn)：企業(yè)的盈利能力不斷下降，直至出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)虧損；資金短缺，償債能力降低，導(dǎo)致不能清償?shù)狡趥鶆?wù)（周智學(xué)，2009）。因此，以盈利能力和現(xiàn)金流創(chuàng)造能力為核心，圍繞影響這兩方面能力的各種力量，區(qū)分不同時(shí)期設(shè)置相關(guān)指標(biāo)，將能夠提前發(fā)現(xiàn)警情，防止財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)。

（1）長(zhǎng)期預(yù)警指標(biāo)的選取。長(zhǎng)期預(yù)警對(duì)于企業(yè)的現(xiàn)實(shí)意義不大，但一旦發(fā)生警情而未能采取有效應(yīng)對(duì)措施，其后果往往是致命的。其指標(biāo)可以選取政策和法律、技術(shù)等宏觀環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營(yíng)層的變動(dòng)情況，關(guān)注其對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期獲利能力的影響，以定性分析為主。（2）中期預(yù)警指標(biāo)的選取。中期預(yù)警指標(biāo)可以從經(jīng)濟(jì)、金融等外部環(huán)境，結(jié)合行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、企業(yè)治理狀況選取。對(duì)物流企業(yè)來說，經(jīng)濟(jì)景氣程度、外匯匯率走勢(shì)、行業(yè)集中度、差別競(jìng)爭(zhēng)程度、企業(yè)增長(zhǎng)速度、企業(yè)治理指數(shù)等指標(biāo)特別值得關(guān)注，指標(biāo)使用時(shí)應(yīng)定性與定量分析相結(jié)合。值得一提的是，經(jīng)濟(jì)向好時(shí)的企業(yè)增長(zhǎng)速度要保持適當(dāng)，如果增速過高，必須對(duì)企業(yè)持續(xù)發(fā)展能力進(jìn)行評(píng)估，防范企業(yè)在“在歡樂中滅亡”。（3）短期預(yù)警指標(biāo)的選取。短期預(yù)警是所有周期預(yù)警中最重要的，以定量分析為主。對(duì)于中期、長(zhǎng)期預(yù)警而言，當(dāng)出現(xiàn)警情時(shí)，尚有較充足的時(shí)間應(yīng)對(duì)。而短期則不同，一旦發(fā)生警情特別是重大警情，往往依靠自身的力量已難以解決，而對(duì)外部力量的信賴，如希望股東施以援手或銀行幫助，則主動(dòng)權(quán)在人不在己，對(duì)企業(yè)而言，風(fēng)險(xiǎn)是極大的。因此短期預(yù)警必須密切關(guān)注與現(xiàn)金流量相關(guān)的指標(biāo)。這些指標(biāo)包括：訂單數(shù)量、產(chǎn)品價(jià)格（包括運(yùn)費(fèi)、倉儲(chǔ)費(fèi)、裝卸費(fèi)等）、物流成本、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率、獲取資金支持的能力（股東支持、債權(quán)人支持、供應(yīng)商支持）等，此外，要關(guān)注企業(yè)是否存在出售資產(chǎn)行為（特別是出售經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)還債行為），若有則必須弄清原因。

四、結(jié)論

從兩種基本因素的對(duì)比去把握物流企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)，思想更簡(jiǎn)單清晰，邏輯更嚴(yán)謹(jǐn)，涵蓋的信息更豐富，避免了利用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單純橫截面研究的靜態(tài)性缺陷，同時(shí)可以將非財(cái)務(wù)因素動(dòng)態(tài)地納入分析框架。更重要的是，依照上述方法可以變僅注重發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情的消極預(yù)警為分析根源、改進(jìn)管理的積極預(yù)警，變靜態(tài)預(yù)警為動(dòng)態(tài)預(yù)警。此外，還可以將內(nèi)部控制建設(shè)融入其中，從而真正發(fā)揮財(cái)務(wù)預(yù)警的作用。

參考文獻(xiàn)：

［1］吳星澤：《財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究：存在問題與框架重構(gòu)》，《會(huì)計(jì)研究》2011年第2期。

篇3

[關(guān)鍵詞] 集團(tuán)企業(yè) 財(cái)務(wù)危機(jī) 預(yù)警系統(tǒng)

經(jīng)濟(jì)全球化時(shí)代，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展促使越來越多的集團(tuán)企業(yè)涌現(xiàn)出來。這些企業(yè)充分發(fā)揮其人、財(cái)、物優(yōu)勢(shì)，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中顯示出強(qiáng)大生命力。但集團(tuán)企業(yè)的管理并不是個(gè)別企業(yè)管理的簡(jiǎn)單相加，它需要企業(yè)集團(tuán)在最高領(lǐng)導(dǎo)層的統(tǒng)一控制下，協(xié)同作戰(zhàn)。集團(tuán)企業(yè)的財(cái)務(wù)包括兩個(gè)層次：其一是各下屬公司內(nèi)部對(duì)自身財(cái)務(wù)的管理和控制；其二是集團(tuán)企業(yè)總部對(duì)各下屬子公司的財(cái)務(wù)控制。在這種情況下，如何提高集團(tuán)企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)的有效控制，以及如何化解財(cái)務(wù)危機(jī)，成為亟待解決的問題。

一、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)正是為化解集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)而建立起來的一種機(jī)制，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)還沒有公認(rèn)的定義，筆者在分析預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)成要素的基礎(chǔ)上，將其定義為：財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)是企業(yè)專門組織根據(jù)財(cái)務(wù)治理學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)治理和統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)理論，以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃、相關(guān)經(jīng)營(yíng)資料，以及所收集的外部資料為依據(jù)，采用定性和定量的分析方法，建立預(yù)警分析機(jī)制，將企業(yè)所面臨的經(jīng)營(yíng)波動(dòng)情況和危險(xiǎn)情況預(yù)先告知企業(yè)經(jīng)營(yíng)者和其他利益相關(guān)方,并分析企業(yè)發(fā)生經(jīng)營(yíng)非正常波動(dòng)或財(cái)務(wù)危機(jī)的原因,挖掘企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)體系中所隱藏的問題，以督促企業(yè)治理部門提前采取防范或預(yù)防措施,為治理部門提供決策和風(fēng)險(xiǎn)控制依據(jù)的組織手段和分析系統(tǒng)。簡(jiǎn)單的說，它是企業(yè)專門組織預(yù)警-報(bào)警-排警的有機(jī)治理過程體系。

二、構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的重要性

從理論上看，集團(tuán)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建是我國(guó)企業(yè)治理與控制理論的豐富和發(fā)展。本文所構(gòu)建的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)是基于我國(guó)集團(tuán)企業(yè)相關(guān)理論和經(jīng)濟(jì)技術(shù)特點(diǎn)的，從建立一套發(fā)現(xiàn)警兆-確認(rèn)警情-排警對(duì)策（預(yù)警-報(bào)警-排警）的邏輯機(jī)理出發(fā)，為我國(guó)集團(tuán)企業(yè)提供一種危機(jī)預(yù)警治理新模式。

從實(shí)踐上看，對(duì)于集團(tuán)企業(yè)來說，借助財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，公司治理層能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)公司財(cái)務(wù)狀況的惡化，以及造成公司財(cái)務(wù)狀況惡化的原因，從而能夠及時(shí)地、有針對(duì)性的調(diào)整公司的經(jīng)營(yíng)策略，扭轉(zhuǎn)公司經(jīng)營(yíng)狀況惡化的勢(shì)頭。另外公司越早獲得危機(jī)信號(hào)，越可以減少其在會(huì)計(jì)、審計(jì)、律師等方面所支付的費(fèi)用。同時(shí)，有利于證監(jiān)部門加強(qiáng)財(cái)務(wù)監(jiān)督治理，以提高集團(tuán)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

三、構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的新思路

1.確定財(cái)務(wù)危機(jī)的等級(jí)

第一級(jí)，高度危險(xiǎn)。企業(yè)已經(jīng)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，需要立即采取有效措施整頓和補(bǔ)救；首先,制定短期行動(dòng)方案。其要點(diǎn)為降低現(xiàn)金需求與極大化資金來源，例如：處分不良債權(quán)與加速回收應(yīng)收賬款；處分存貨，包括制成品與原料、零部件；處分閑置資產(chǎn)，出租或出售無用的資產(chǎn)；收回對(duì)外投資等。其次,尋求過度時(shí)期的資產(chǎn)支援。最后,擬定重整方案及實(shí)施時(shí)間表。重新檢討其企業(yè)的策略方案與目標(biāo)，吸取教訓(xùn)，制定重整方案。

第二級(jí)，中度危險(xiǎn)。此時(shí)企業(yè)顯露出部分風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)開始對(duì)企業(yè)產(chǎn)生影響并有進(jìn)一步惡化的可能，如果不及時(shí)采取措施，將會(huì)導(dǎo)致高度風(fēng)險(xiǎn)并使企業(yè)經(jīng)營(yíng)無法繼續(xù)。面對(duì)中度危險(xiǎn)，首先,制定短期行動(dòng)方案。其要點(diǎn)為降低現(xiàn)金需求與極大化資金來源；其次,尋求過度時(shí)期的資產(chǎn)支援。征得債權(quán)人、供應(yīng)商、股東等的支持，共度難關(guān)；最后,擬定重整方案及實(shí)施時(shí)間表。重新檢討其企業(yè)的策略方案與目標(biāo)， 吸取教訓(xùn)， 制定重整方案。

第三級(jí)，低度風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)財(cái)務(wù)危機(jī)剛剛開始發(fā)作，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)有重大影響的指標(biāo)中，個(gè)別指標(biāo)開始惡化。影響財(cái)務(wù)危機(jī)分析的一般有兩個(gè)因素：預(yù)警指標(biāo)和臨界點(diǎn)。預(yù)警指標(biāo)是用于預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，也就是能夠有效識(shí)別財(cái)務(wù)狀況惡化跡象的財(cái)務(wù)指標(biāo)；臨界點(diǎn)是指控制預(yù)警指標(biāo)的特殊值，一旦測(cè)評(píng)指標(biāo)超過該值，就應(yīng)該實(shí)施應(yīng)急的計(jì)劃。這一階段的預(yù)警分析要建立一種科學(xué)的分析診斷機(jī)制。面對(duì)財(cái)務(wù)層面的危機(jī)信號(hào)，應(yīng)探尋導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化的真實(shí)根源。

第四級(jí)，警惕狀態(tài)。此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)不大，個(gè)別指標(biāo)出現(xiàn)一些波動(dòng)，有不安全的苗頭。經(jīng)營(yíng)者和管理者應(yīng)關(guān)注這一狀況，分析原因，考慮是否采取措施，制止這一狀況的繼續(xù)。這一階段的信息處理要做到與管理信息系統(tǒng)相輔相成。一方面，管理信息系統(tǒng)為預(yù)警系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)接口，在預(yù)警系統(tǒng)與企業(yè)各個(gè)子系統(tǒng)之間建立起順暢的溝通渠道，這自然要求財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)必不可少地配備信息專業(yè)人員及軟、硬件設(shè)備, 及相應(yīng)的技術(shù)人員支持。另一方面預(yù)警信息迅速反饋到相關(guān)部門進(jìn)行處理并及時(shí)采取相應(yīng)的對(duì)策。

2.建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警多元邏輯(Logistic)模型

多元邏輯模型的目標(biāo)是尋求觀察對(duì)象的條件概率，據(jù)此判斷觀察對(duì)象的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。這一模型建立在累計(jì)概率函數(shù)的基礎(chǔ)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模型假設(shè)了企業(yè)破產(chǎn)的概率P(破產(chǎn)取1，非破產(chǎn)取0)，并假設(shè)Ln[p/(1-P)]可以用財(cái)務(wù)比率線性解釋。假定Ln[p/(1-p)]＝a+bx，推導(dǎo)可以得出p＝exp(a+bx)/[1+exp(a+bx)]從而計(jì)算出企業(yè)破產(chǎn)的概率。判別方法是首先根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的Z值，然后推導(dǎo)出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。如果P值大于0.5，表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大，可判定企業(yè)即將破產(chǎn)：如果P值低于0.5，表明企業(yè)財(cái)務(wù)正常的概率較大，可判定企業(yè)財(cái)務(wù)正常。Logistic模型的最大優(yōu)點(diǎn)是不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計(jì)假設(shè)約束的局限性，具有更廣泛的適用范圍。

3.建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析指標(biāo)體系

建立財(cái)務(wù)比率診斷表，該表是對(duì)企業(yè)的一些財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)先設(shè)置判斷標(biāo)準(zhǔn)，然后計(jì)算這些財(cái)務(wù)比率的實(shí)際值，并將其與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，以此對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行判定的方法。通過選用反映企業(yè)盈利能力、資產(chǎn)管理能力和償債能力等三大類指標(biāo)，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行診斷：

運(yùn)用財(cái)務(wù)比率診斷將企業(yè)實(shí)際指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的比較，可對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行診斷。該方法能全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，具有較強(qiáng)的可操作性。

4.輔助預(yù)警――非財(cái)務(wù)因素

對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警分析除了使用財(cái)務(wù)指標(biāo)外，還可以輔助使用一些非財(cái)務(wù)的指標(biāo)和方法。這些非財(cái)務(wù)的指標(biāo)和方法，可以彌補(bǔ)單純使用財(cái)務(wù)指標(biāo)的缺陷和不足。財(cái)務(wù)預(yù)警分析中常用的非財(cái)務(wù)指標(biāo)主要是內(nèi)部控制制度分析。即從內(nèi)部控制的角度，用定性分析的方法對(duì)企業(yè)存在的風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行預(yù)警分析。具體說來，若企業(yè)的內(nèi)控制度比較健全，而且執(zhí)行比較到位，則單位的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較?。环駝t，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大。對(duì)單位內(nèi)部控制制度進(jìn)行分析，可以從幾個(gè)方面進(jìn)行:(1)投資審批程序的健全性及其落實(shí)情況；(2)崗位分離和制約制度執(zhí)行情況;(3)財(cái)務(wù)分析是否及時(shí)專人報(bào)告;(4)項(xiàng)目責(zé)任制執(zhí)行得好壞;(5)財(cái)務(wù)監(jiān)督制度十分健全，執(zhí)行情況如何。

參考文獻(xiàn)：

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篇4

一、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建方法

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建有兩種方法，即定量分析法和定性分析法。

（一）定量分析法

定量分析法是以財(cái)務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ)的比率分析。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與企業(yè)價(jià)值及財(cái)務(wù)狀況密切相關(guān)，是企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的量化表現(xiàn)，其中財(cái)務(wù)指標(biāo)在某些方面反映的信息比企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告中的絕對(duì)數(shù)信息更為重要，因而財(cái)務(wù)指標(biāo)可以作為預(yù)測(cè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)前景的計(jì)量指標(biāo)。企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)要經(jīng)歷一個(gè)從量變到質(zhì)變的漸進(jìn)發(fā)展過程，這種漸進(jìn)發(fā)展情況必然會(huì)通過一些財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化體現(xiàn)出來。因此要準(zhǔn)確測(cè)度企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和預(yù)測(cè)警情，從大量的財(cái)務(wù)因子中選好財(cái)務(wù)指標(biāo)是關(guān)鍵。

目前建立預(yù)警系統(tǒng)的模式主要有以下兩種：

1.單變量模型。它是通過單個(gè)財(cái)務(wù)比率的變化趨勢(shì)來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)可能性的模式。

根據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)選擇的原則，可從以下三個(gè)方面來確定財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)：

（1）償債能力。從償債能力上來預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性是極為重要的。企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的最直接表現(xiàn)就是喪失現(xiàn)金流上的支付能力，反映為資產(chǎn)的變現(xiàn)力差，現(xiàn)金總流人小于現(xiàn)金總流出，即現(xiàn)金凈流量為負(fù)值。一般來說，一個(gè)企業(yè)的資產(chǎn)流動(dòng)性越大，其償還負(fù)債的能力越強(qiáng)。一般包括以下指標(biāo)：流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、有形凈值債務(wù)率、利息保障倍數(shù)。

（2）獲利能力。盈利是企業(yè)償債和信用的保障，從長(zhǎng)遠(yuǎn)的觀點(diǎn)來看，一個(gè)企業(yè)只有經(jīng)營(yíng)前景和盈利能力良好，才會(huì)遠(yuǎn)離財(cái)務(wù)危機(jī)。一般來說，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)，對(duì)外籌資能力和償債能力也越強(qiáng)，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越小。因此從反映盈利方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)也是極為重要的。主要指標(biāo)有：銷售凈利潤(rùn)率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率。

（3）發(fā)展能力。反映企業(yè)積累能力和可持續(xù)發(fā)展能力。該指標(biāo)越大，反映企業(yè)資本越充實(shí)和越壯大，企業(yè)利用證券市場(chǎng)來融資的功能越強(qiáng)，財(cái)務(wù)危機(jī)越不易發(fā)生。這方面的指標(biāo)有：銷售增長(zhǎng)率、資本保值增值率。

建立的思路是：首先確定好以上三方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)，然后設(shè)定出這些指標(biāo)的判別標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)定判別標(biāo)準(zhǔn)時(shí)要考慮企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、經(jīng)營(yíng)性質(zhì)、行業(yè)平均發(fā)展水平以及行業(yè)以往經(jīng)驗(yàn)等因素，并據(jù)實(shí)際變化不斷對(duì)之進(jìn)行修正。當(dāng)某指標(biāo)達(dá)到判別標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，可預(yù)示財(cái)務(wù)警情發(fā)生。但這種模式存在局限性，由于每一指標(biāo)只反映財(cái)務(wù)狀況的某一方面，容易導(dǎo)致不同指標(biāo)判斷的矛盾。

2.多變量模型。它是運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)可能性的模式。它利用會(huì)計(jì)系統(tǒng)固有的平衡特性，將相互聯(lián)系的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)有機(jī)結(jié)合，建立一個(gè)多元線型函數(shù)模型來綜合反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況，以消除個(gè)別指標(biāo)在評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況方面的缺陷。目前國(guó)外實(shí)踐中影響較大、較為有效的多變量預(yù)測(cè)模型是Z指標(biāo)模型。Z指標(biāo)模型是1968年美國(guó)學(xué)者奧特曼（Altiman）采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的判別分析法構(gòu)造的用五項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的加權(quán)平均數(shù)計(jì)算的預(yù)測(cè)破產(chǎn)的量化模型。判別函數(shù)為：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5.

其中X1=營(yíng)運(yùn)資產(chǎn)/總資產(chǎn)，X2=留存收益/總資產(chǎn)，X3=息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)，X4=權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/債務(wù)的帳面價(jià)值，X5=銷售額/總資產(chǎn)。

當(dāng)Z值大于2.675時(shí)，表明企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好，Z值在1.81與2.675之間，表明企業(yè)財(cái)務(wù)狀況極不穩(wěn)定，Z值小于1.81時(shí)，則表明企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。Z指標(biāo)模型預(yù)測(cè)企業(yè)未來一年內(nèi)破產(chǎn)的準(zhǔn)確性約為90%，兩年內(nèi)的準(zhǔn)確性約為80%，但對(duì)于兩年期以上的破產(chǎn)預(yù)測(cè)作用不大。

多變量模型中幾乎包括了所有預(yù)測(cè)能力很強(qiáng)的指標(biāo)，舍棄了一些不重要的因素，并且應(yīng)用十分方便，克服了單變量模式需要很多指標(biāo)和需對(duì)比分析，并要求分析人員具有很高專業(yè)水平的缺陷。但其變量和判別標(biāo)準(zhǔn)的確定卻很困難。

（二）定性分析法

利用一些財(cái)務(wù)指標(biāo)直接分析或構(gòu)建模型來預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性只是整個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的一個(gè)方面，由于一些難以量化的非財(cái)務(wù)信息也是影響企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力的不可忽視的重要因素，因此在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中除進(jìn)行定量分析外，還應(yīng)結(jié)合一些相關(guān)的非財(cái)務(wù)因素進(jìn)行定性分析，充分估計(jì)各種不利因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響，以更好地預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能?？梢詮囊韵聨追矫鎭磉M(jìn)行：

1.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。一般地說，國(guó)家政治穩(wěn)定，政策優(yōu)惠，經(jīng)濟(jì)繁榮，會(huì)有利于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展。而經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整會(huì)直接或間接地對(duì)企業(yè)產(chǎn)生影響。如通貨膨脹時(shí)期，利率提高會(huì)增加借款企業(yè)的利息負(fù)擔(dān)，不利于其經(jīng)營(yíng)。此外國(guó)家的財(cái)政稅收政策、產(chǎn)業(yè)政策等變化也會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)生影響。

2.行業(yè)特征。行業(yè)不同，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是不同的。例如，有些行業(yè)與其他行業(yè)聯(lián)系緊密，其市場(chǎng)需求易受其他行業(yè)的盛衰影響，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)就較大。又如有些高科技產(chǎn)業(yè)，具有高投入、高產(chǎn)出和高效益的特點(diǎn)，同時(shí)也存在高風(fēng)險(xiǎn)的不利之處。此外，同一行業(yè)所處發(fā)展階段不同，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也不會(huì)相同。處在行業(yè)成長(zhǎng)上升階段的企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)小些，而在成熟和衰退階段，風(fēng)險(xiǎn)就大些。

3.市場(chǎng)狀況。企業(yè)的產(chǎn)品價(jià)格、技術(shù)、質(zhì)量符合市場(chǎng)需求，對(duì)路熱銷或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手少，風(fēng)險(xiǎn)就小。反之，風(fēng)險(xiǎn)就大。

4.企業(yè)經(jīng)營(yíng)方式。企業(yè)經(jīng)營(yíng)品種單一，經(jīng)營(yíng)范圍狹窄，一旦市場(chǎng)情況有變，企業(yè)難以適應(yīng)，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就大。

5.企業(yè)管理水平。缺乏管理經(jīng)驗(yàn)、管理素質(zhì)低下是造成企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的主要原因。管理水平高的企業(yè)，各項(xiàng)制度健全，系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)良好，功能充分發(fā)揮，財(cái)務(wù)狀況良好，因而發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性小。此外管理上如能對(duì)外界市場(chǎng)條件的變化做出迅速、有效的反應(yīng)調(diào)整，企業(yè)往往能成功避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。

二、積極推進(jìn)中國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建

我國(guó)關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究主要在借鑒西方研究成果的基礎(chǔ)上形成。從目前的情況看，結(jié)合國(guó)情對(duì)單變量模式的理論研究比較多而深入，而在多變量模式預(yù)警方面的研究基本上很少。如前所述，單變量模式具有局限性，多變量模式是較單變量模式更適宜的預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的方式，目前在國(guó)際上應(yīng)用較廣，我國(guó)今后的研究趨勢(shì)也將是多變量模式研究。考慮到我國(guó)和西方的社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景不同，我國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)還不成熟，相關(guān)法律也不健全，所以奧特曼的Z指標(biāo)模型不適合我國(guó)國(guó)情，不能簡(jiǎn)單機(jī)械地在我國(guó)運(yùn)用。但由于中國(guó)企業(yè)與美國(guó)企業(yè)作為微觀經(jīng)濟(jì)主體有著相同的經(jīng)濟(jì)內(nèi)核，因此，奧特曼的模型雖然是以美國(guó)公司為樣本分析得出，其思想應(yīng)該可以為構(gòu)建我國(guó)企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型所運(yùn)用?？梢栽谠撃Ｐ偷幕A(chǔ)上結(jié)合我國(guó)的經(jīng)濟(jì)與文化環(huán)境對(duì)之加以改進(jìn)。

目前建立符合我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)際的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警多變量模型的條件基本具備，一是因?yàn)殡S著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化、《企業(yè)破產(chǎn)法》的頒布及破產(chǎn)機(jī)制的健全，發(fā)生破產(chǎn)的企業(yè)越來越多，為我國(guó)各行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供了大量建模所需的數(shù)據(jù)。二是隨著企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和具體會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的頒布實(shí)施，隨著我國(guó)加入WTO后的會(huì)計(jì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇以及注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的逐步成熟和會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)的規(guī)?；?，企業(yè)公布的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的真實(shí)可信性也將大為提高。建立我國(guó)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型應(yīng)基于不同行業(yè)的數(shù)據(jù)庫，選取大量的破產(chǎn)企業(yè)和非破產(chǎn)企業(yè)作為樣本，按Z指標(biāo)模型的建立思路構(gòu)建我國(guó)不同行業(yè)的危機(jī)預(yù)測(cè)模型。隨市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的縱深發(fā)展，模型變量的構(gòu)成和系數(shù)值、判斷標(biāo)準(zhǔn)會(huì)隨時(shí)間而變化，應(yīng)定期重新估計(jì)模型方程，以確保反映的是最新情況。除定量分析外，還應(yīng)結(jié)合一些無法用數(shù)據(jù)揭示的社會(huì)因素來進(jìn)行定性分析。

此外，還應(yīng)說明的是，奧特曼的Z指標(biāo)模型在指標(biāo)選擇上還存在一些局限性，如未考慮現(xiàn)金流量這一預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的有效變量，也沒有體現(xiàn)出反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變量如利息率、失業(yè)率等，影響了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。這些在構(gòu)建我國(guó)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中應(yīng)該引起注意。

還有，上面介紹的定性分析法也很重要，各企業(yè)也要根據(jù)自身的情況選用，并加以認(rèn)真地分析研究，以作為對(duì)模型結(jié)論的修正和補(bǔ)充，以使所得結(jié)論更加正確和更加科學(xué)。

參考文獻(xiàn)

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篇5

【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)危機(jī) 財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制 解決措施

一、我國(guó)財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制在防治財(cái)務(wù)危機(jī)中存在的弊端

1、傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)判定方法在方法論上存在不足

首先，財(cái)務(wù)比率變化是一個(gè)中間變量，以其來對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)作判定與預(yù)測(cè)可能存在偏差。其次，比率分析有很強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)主義色彩，存在較大的主觀隨意性。再次，使用大量專家使傳統(tǒng)財(cái)務(wù)危機(jī)判定方法成本很高，缺乏競(jìng)爭(zhēng)力。最后，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)危機(jī)判定方法中通常假定財(cái)務(wù)比率值為線性，即每一比率值或比率組合計(jì)分值對(duì)判定財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的邊際貢獻(xiàn)是相同的，這一假定與事物發(fā)展規(guī)律可能存在不一致。危機(jī)的判定直接影響到財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制的應(yīng)用措施。

2、財(cái)務(wù)報(bào)表本身的局限性

財(cái)務(wù)分析的起點(diǎn)是財(cái)務(wù)報(bào)表，而財(cái)務(wù)報(bào)表本身的局限性限制了財(cái)務(wù)分析如實(shí)并完整的反映財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)狀況，從而使財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制也存在局限性。

3、財(cái)務(wù)危機(jī)診斷結(jié)論的片面性限制了財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制作用，財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制存在滯后性

同時(shí)，大多數(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究，以上市公司為對(duì)象，對(duì)非上市公司的適用性不強(qiáng)。

4、很少有企業(yè)建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)

經(jīng)營(yíng)者缺乏對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的理解與構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的理論指導(dǎo)，缺乏示范、感到茫然，從而在實(shí)際工作中只停留在表面上。

二、財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制在防治財(cái)務(wù)危機(jī)中存在弊端的原因

1、報(bào)表數(shù)據(jù)的局限性對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制的不良影響

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的主要依據(jù)離不開財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)具有以下局限性。

（1）財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是一種貨幣形式的財(cái)務(wù)信息。會(huì)計(jì)只關(guān)注特定主體活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)方面，只反映可以用貨幣形式量化的信息。無法量化的企業(yè)信息在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表中體現(xiàn)不出來，比如企業(yè)文化、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力、執(zhí)行力、經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)的社會(huì)效益等方面，這必然導(dǎo)致傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表信息披露的片面性。

（2）財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是歷史信息。會(huì)計(jì)信息是對(duì)企業(yè)過去經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的記錄，會(huì)計(jì)歷史成本技術(shù)性準(zhǔn)則決定了會(huì)計(jì)信息只反映已經(jīng)發(fā)生的會(huì)計(jì)事項(xiàng)。對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)情況的診斷，包括對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況發(fā)展態(tài)勢(shì)的判斷，基于歷史信息基礎(chǔ)上的判斷，必然會(huì)受其滯后性的局限。

（3）財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是對(duì)主體價(jià)值運(yùn)動(dòng)近似的反映。企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的復(fù)雜性和不確定性是廣泛存在的，會(huì)計(jì)計(jì)量不可能與價(jià)值活動(dòng)在量上完全一致；會(huì)計(jì)信息的加工、變換是建立在一系列假設(shè)的基礎(chǔ)上的，是建立在人為確定的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、會(huì)計(jì)制度基礎(chǔ)上的，對(duì)面臨破產(chǎn)清算的公司持續(xù)經(jīng)營(yíng)的假設(shè)就是不成立的。另外，粉飾報(bào)表數(shù)據(jù)擾亂財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，會(huì)計(jì)制度及會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)一些會(huì)計(jì)處理給出了一定的選擇空間，一些管理當(dāng)局為了某種目的，人為進(jìn)行盈余管理、會(huì)計(jì)造假，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)報(bào)表數(shù)據(jù)的失真，建立在這類會(huì)計(jì)信息之上的財(cái)務(wù)危機(jī)診斷，是缺乏準(zhǔn)確性的。

2、財(cái)務(wù)危機(jī)診斷的片面性和滯后性導(dǎo)致財(cái)務(wù)預(yù)警的滯后性

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)診斷，一般都是企業(yè)感覺到經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)了問題，財(cái)務(wù)狀況開始惡化，才意識(shí)到診斷的必要性，往往錯(cuò)過了治療的良好時(shí)機(jī)，不能做到防患于未然，人為的加大了危機(jī)治療成本，企業(yè)處于亡羊補(bǔ)牢的尷尬處境。一個(gè)企業(yè)如果在警情剛顯現(xiàn)時(shí)就予以分析化解、進(jìn)行防治，一定會(huì)起到事半功倍的效果。但是目前大多企業(yè)還是在危機(jī)突顯時(shí)才開始治理。

（1）財(cái)務(wù)危機(jī)診斷結(jié)論的片面性。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)只關(guān)注特定主體活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)方面，只反映可以用貨幣形式來量化的信息。難以用貨幣計(jì)量的要素，如企業(yè)文化、領(lǐng)導(dǎo)能力、組織機(jī)能、市場(chǎng)占有率等對(duì)企業(yè)生存發(fā)展有重大意義的因素則往往被忽略。

（2）診斷結(jié)果會(huì)表現(xiàn)出一定程度的滯后性。財(cái)務(wù)危機(jī)診斷應(yīng)立足于動(dòng)態(tài)的角度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)做出判斷分析，應(yīng)該具備一定的預(yù)見性。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)受歷史成本記賬原則的規(guī)范，所反映的數(shù)據(jù)都是歷史成本，一方面表現(xiàn)為計(jì)量的滯后性，另一方面表現(xiàn)為重置價(jià)格與歷史成本的背離，都會(huì)影響財(cái)務(wù)危機(jī)診斷的結(jié)果。比如，債務(wù)重組等重大期后事項(xiàng)可能會(huì)完全改變一個(gè)企業(yè)的命運(yùn)：遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于企業(yè)賬面價(jià)值的土地、房屋、建筑物、存貨等的可變現(xiàn)價(jià)值，對(duì)企業(yè)來說意義也是極其重大的。

3、公司治理結(jié)構(gòu)不健全，導(dǎo)致財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)不受重視

完善的公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)有著重要的意義：一方面，保障外部投資者的合法權(quán)益不被企業(yè)的“內(nèi)部人”侵吞，維護(hù)投資者的利益；另一方面，保證企業(yè)科學(xué)決策，提高效率。只有企業(yè)效率提高了，企業(yè)各方面的利益才能夠真正得到有效的保障。我國(guó)公司治理結(jié)構(gòu)不健全主要表現(xiàn)在持股比例過于集中、所有者缺位和內(nèi)部控制不力等方面。

三、針對(duì)以上弊端提出解決措施

1、建立財(cái)務(wù)危機(jī)綜合預(yù)警系統(tǒng)

（1）企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)得以成功建立并有效運(yùn)行的前提，就是企業(yè)全體員工特別是領(lǐng)導(dǎo)層在思想上對(duì)潛在的財(cái)務(wù)危機(jī)要有清醒認(rèn)識(shí)和高度警惕，對(duì)員工發(fā)現(xiàn)的問題合理建議應(yīng)給予重視和采納；努力提高財(cái)務(wù)人員尤其是財(cái)務(wù)主管人員的業(yè)務(wù)水平，使財(cái)務(wù)人員對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的控制成為自覺行為。

（2）全系統(tǒng)建立起以財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)為主要內(nèi)容的報(bào)表分析和信息披露制度。財(cái)務(wù)部門應(yīng)及時(shí)將預(yù)警分析的結(jié)果和信息傳送給決策層，使決策者能夠迅速指令，采取措施，防止局部混亂演變?yōu)檎w失控。

（3）企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的有效運(yùn)行還有賴于預(yù)警信息傳遞路線的暢通和對(duì)策反映的及時(shí)。這就需要建立一套預(yù)警傳遞系統(tǒng)并由專人負(fù)責(zé)，使預(yù)警信息能迅速反饋到相關(guān)部門進(jìn)行處理并及時(shí)采取相應(yīng)的對(duì)策。

（4）充分發(fā)揮現(xiàn)代化監(jiān)管手段，逐步建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫和對(duì)策庫系統(tǒng)，不斷擴(kuò)充和積累有關(guān)財(cái)務(wù)預(yù)警所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和信息，并努力實(shí)現(xiàn)共享，從而提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)可持續(xù)發(fā)展的科技含量。

（5）改革現(xiàn)有的責(zé)任目標(biāo)考核體系，適當(dāng)加入一些風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警考核指標(biāo)，以督促公司的各級(jí)員工，搞活存量資產(chǎn)，盤活資金存量，提高資產(chǎn)、資金的運(yùn)營(yíng)效益，使公司的經(jīng)濟(jì)實(shí)力得到真正的加強(qiáng)。

（6）財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)和企業(yè)各項(xiàng)制度相結(jié)合起來，互相促進(jìn)，如以現(xiàn)金周轉(zhuǎn)為主的企業(yè)，應(yīng)切實(shí)建立現(xiàn)金核算制度，掌握現(xiàn)金收付期間的差異；以賒銷、代銷為主的企業(yè)，則應(yīng)加強(qiáng)企業(yè)信用調(diào)查制度，強(qiáng)化應(yīng)收賬款回收控制。

（7）企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)不應(yīng)只單純注重對(duì)量化的模型、指標(biāo)進(jìn)行分析，還應(yīng)結(jié)合非量化因素甚至將經(jīng)驗(yàn)分析人員的直覺判斷作定性的分析評(píng)價(jià)。只有定性和定量的預(yù)測(cè)相結(jié)合，才能提高預(yù)警系統(tǒng)的效用。

2、搞好企業(yè)財(cái)務(wù)內(nèi)部控制

（1）制定標(biāo)準(zhǔn)。制定標(biāo)準(zhǔn)是指確定進(jìn)行調(diào)節(jié)、控制所需要的各種標(biāo)準(zhǔn)。所謂控制標(biāo)準(zhǔn)，就是對(duì)企業(yè)中的人力、物力和財(cái)力，以及產(chǎn)品質(zhì)量特性、工藝技術(shù)參數(shù)等所規(guī)定的數(shù)量界限。它是實(shí)行控制的定量準(zhǔn)繩和衡量工作效果的規(guī)范?？刂茦?biāo)準(zhǔn)可以用實(shí)物數(shù)量表示，也可以用貨幣數(shù)量來表示，主要有:各項(xiàng)計(jì)劃指標(biāo)、預(yù)期目標(biāo)、各種消耗定額、產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、物資儲(chǔ)備定額、費(fèi)用開支限額等。

（2）分解指標(biāo)。財(cái)務(wù)計(jì)劃及財(cái)務(wù)調(diào)控目標(biāo)確定之后，需要進(jìn)一步將財(cái)務(wù)調(diào)控目標(biāo)具體劃分為可操作、可測(cè)量的財(cái)務(wù)調(diào)控指標(biāo)。落實(shí)指標(biāo)的思路為縱橫兩種，縱向落實(shí)就是明確上下級(jí)各單位之間各自承擔(dān)的調(diào)控責(zé)任以及互相的聯(lián)系方式，橫向落實(shí)是指將財(cái)務(wù)調(diào)控指標(biāo)分解并落實(shí)到各相關(guān)部門，使從事不同業(yè)務(wù)活動(dòng)的部門均承擔(dān)相應(yīng)的財(cái)務(wù)責(zé)任。在縱橫交錯(cuò)的調(diào)控體系中，一定要確定一個(gè)調(diào)控主線：一則是不能只分不管；二則是確定并真正成為一個(gè)財(cái)務(wù)調(diào)控的組織系統(tǒng)，從機(jī)構(gòu)上、人員上和制度上保證調(diào)控的運(yùn)行。

（3）實(shí)施調(diào)控。制定財(cái)務(wù)調(diào)控目標(biāo)，分解財(cái)務(wù)調(diào)控指標(biāo)及建立健全財(cái)務(wù)調(diào)控組織體系，都屬于財(cái)務(wù)調(diào)控前期準(zhǔn)備工作的范圍。對(duì)財(cái)務(wù)資金調(diào)節(jié)和控制的實(shí)際內(nèi)容應(yīng)分為三個(gè)階段：發(fā)出財(cái)務(wù)指令；執(zhí)行財(cái)務(wù)指令；財(cái)務(wù)指令執(zhí)行情況的反饋。

（4）衡量成效。即將被控對(duì)象所表示的狀態(tài)或輸出的管理特征值與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)脫離控制標(biāo)準(zhǔn)的偏差，并據(jù)以分析判斷企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的成效。輸出的管理特征值優(yōu)于控制標(biāo)準(zhǔn)稱為順差，出現(xiàn)順差表明被檢對(duì)象取得良好成績(jī)；反之稱為逆差。出現(xiàn)逆差表明被檢對(duì)象的成效較差，必須準(zhǔn)確找出原因，為糾正偏差提供方向和信息。企業(yè)要切實(shí)搞好日常的統(tǒng)計(jì)記錄、現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和技術(shù)測(cè)定工作，以便掌握更真實(shí)可靠的被控量的實(shí)際值，對(duì)工作績(jī)效做出及時(shí)、正確的評(píng)價(jià)。

（5）糾正偏差。通過信息反饋，可以發(fā)現(xiàn)執(zhí)行結(jié)果與財(cái)務(wù)目標(biāo)之間的偏差。這一偏差至少說明兩個(gè)問題：借以了解所定財(cái)務(wù)目標(biāo)的切實(shí)可行性；了解執(zhí)行中出現(xiàn)的問題。如果執(zhí)行的結(jié)果與目標(biāo)差距較大，就有必要對(duì)執(zhí)行的過程及該過程中出現(xiàn)的新因素進(jìn)行分析，找出原因。

3、建立有效的信息支持系統(tǒng)

前期的流程再造和系統(tǒng)構(gòu)建固然重要，但科學(xué)完備的后續(xù)管理對(duì)預(yù)警系統(tǒng)的正常運(yùn)行、預(yù)警功能的充分發(fā)揮同樣不可忽視。其后續(xù)管理工作通常包括：日常監(jiān)管和維護(hù)，保證預(yù)警系統(tǒng)與其他管理系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)接口通暢、數(shù)據(jù)共享充分；財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、指標(biāo)體系、預(yù)警臨界值等有序更新，保證預(yù)警功能的準(zhǔn)確和及時(shí)；保障各項(xiàng)數(shù)據(jù)庫的安全和完整，數(shù)據(jù)是預(yù)警系統(tǒng)發(fā)揮功能的基礎(chǔ)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的防病毒入侵、防黑客盜取、防止非法操作等措施至關(guān)重要。

另外，在判定財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)不應(yīng)忽視以下兩個(gè)問題。

財(cái)務(wù)危機(jī)與負(fù)債無必然聯(lián)系，投資項(xiàng)目資金緊張也會(huì)造成財(cái)務(wù)危機(jī)。它將使公司失去良好的發(fā)展機(jī)會(huì)，削弱其核心競(jìng)爭(zhēng)力。有時(shí)一個(gè)企業(yè)雖然有較高的負(fù)債比例，但由于其現(xiàn)金控制良好和企業(yè)的盈利能力較強(qiáng)，即便是較高負(fù)債的企業(yè)，也并不意味著其必然會(huì)產(chǎn)生財(cái)務(wù)危機(jī)。因此，在應(yīng)用財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制時(shí)不能片面的強(qiáng)調(diào)企業(yè)的負(fù)債比率，應(yīng)結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)金流量和盈利能力進(jìn)行分析。

財(cái)務(wù)危機(jī)與短期盈虧無必然聯(lián)系，公司虧損甚至資不抵債，只要能夠借新債還舊債，保持足夠的支付能力，就不會(huì)面臨破產(chǎn)的危機(jī)。相反，有些公司盈利能力不錯(cuò)，但是支付能力嚴(yán)重不足，不具備現(xiàn)實(shí)的支付能力，也可能出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)?？梢哉f公司的財(cái)務(wù)危機(jī)與公司的財(cái)務(wù)控制能力和未來發(fā)展前景是密切相關(guān)的，如公司財(cái)務(wù)失控和前景悲觀，從而導(dǎo)致公司喪失新的舉債能力，財(cái)務(wù)危機(jī)就將成為現(xiàn)實(shí)。因此，財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制不僅要考慮短期盈虧，還要考慮財(cái)務(wù)控制能力和未來發(fā)展前景。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 陳鐵軍：公司財(cái)務(wù)危機(jī)產(chǎn)生原因和防范對(duì)策[J].甘肅農(nóng)業(yè)，2006（8）.

[2] 駱偉平：淺談財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警與控制[J].時(shí)代金融，2006（8）.

篇6

[關(guān)鍵詞]顯著性分析;因子分析;財(cái)務(wù)危機(jī);預(yù)警;指標(biāo)篩選

[中圖分類號(hào)] F275[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673-0461(2010)08-0036-04

[收稿日期]2010-04-17

[作者簡(jiǎn)介]全春光(1974 -),男, 湖南衡陽人,湖南科技大學(xué)管理學(xué)院教師,華中科技大學(xué)管理學(xué)院在讀博士,研究方向:管理科學(xué)與工程; 程曉娟(1980 -),女, 河北邢臺(tái)人,湖南科技大學(xué)工業(yè)工程系教師,碩士,研究方向:管理科學(xué)與工程。

一、引言

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問題的研究很早就引起了各方面的關(guān)注,國(guó)內(nèi)外學(xué)者取得了豐富的成果。如Fitzpatrick[1]和Beaver[2]提出單變量模型,美國(guó)學(xué)者Altman構(gòu)建Z-score模型[3],我國(guó)學(xué)者李秉祥提出組合預(yù)警模型[4];李益騏運(yùn)用Logistic回歸分析作為主要建模方法[5],李臘生將因子分析與選擇性模型相結(jié)合,構(gòu)建了判別上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的因子分析Logit模型[6],郭德仁構(gòu)建了基于模糊聚類和模糊模式識(shí)別模型[7],周輝仁提出一種基于遞階遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型[8]?？梢妵?guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究主要集中在運(yùn)用數(shù)學(xué)方法構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型上。由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境多變,導(dǎo)致發(fā)生危機(jī)的因素紛繁復(fù)雜,因而為了提高預(yù)警模型的精度,通常需要選擇多方面、多層次的指標(biāo)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而預(yù)警指標(biāo)并不是越多越好,過多的指標(biāo)會(huì)產(chǎn)生信息過載,加大成本,同時(shí)由于財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)性比較強(qiáng),易產(chǎn)生覆蓋范圍重復(fù),計(jì)算結(jié)果不容易解釋等問題,因此在建立預(yù)警模型前有必要對(duì)初始變量進(jìn)行篩選。基于此,本文采用顯著性分析和因子分析法,對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的備選指標(biāo)進(jìn)行篩選,以期構(gòu)建一個(gè)有效而簡(jiǎn)潔的預(yù)警指標(biāo)體系。

二、顯著性分析與因子分析法簡(jiǎn)介

(一)顯著性分析

一般來講,財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)健康之間應(yīng)該具有顯著差別,因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)分這兩種狀態(tài),這是入選指標(biāo)的首要條件。所以以此為標(biāo)準(zhǔn)本文采用統(tǒng)計(jì)分析法中的顯著性檢驗(yàn)方法(T檢驗(yàn))對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行第一次篩選。

針對(duì)同一財(cái)務(wù)指標(biāo)變量而言,當(dāng)兩組樣本具備方差齊性(即 δ12=δ22)時(shí),采用的T統(tǒng)計(jì)量為:

這樣在可接受的顯著性水平上就可以篩選出能顯著區(qū)分財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)健康狀態(tài)的預(yù)警變量。

(二)因子分析法

因子分析最早是由心理學(xué)家Karl Pearson 和Charles Speamen在1904年提出的,在多元統(tǒng)計(jì)分析中,因子分析是一種很有效的降維和信息濃縮技術(shù)。這種方法是從變量的相關(guān)矩陣出發(fā),將一個(gè)m維的隨機(jī)向量X分解成低于m個(gè)且有代表性的公因子和一個(gè)特殊的m維向量,使其公因子數(shù)取得最佳的個(gè)數(shù),從而使對(duì)m維隨機(jī)向量的研究轉(zhuǎn)化成對(duì)較少個(gè)數(shù)的公因子的研究。即用較少個(gè)數(shù)的公共因子的線性函數(shù)和特定因子之和來表達(dá)原來觀測(cè)的每個(gè)變量,從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜的變量歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。該方法的本質(zhì)就是通過降維技術(shù)將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),這些綜合指標(biāo)能夠反映原始指標(biāo)的絕大多數(shù)信息,并且所含有的信息互不重疊,彼此之間又不相關(guān),這樣既減少了變量的個(gè)數(shù),又再現(xiàn)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。本文基于因子分析的思想,根據(jù)各預(yù)警指標(biāo)相關(guān)性大小將它們分組,使得同組內(nèi)的指標(biāo)之間相關(guān)性較高,不同組的變量之間的相關(guān)性較低,通過對(duì)相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究,找出影響企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)狀況的幾個(gè)綜合指標(biāo),稱之為主因子。以主因子構(gòu)成預(yù)警指標(biāo)體系,構(gòu)建模型,進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析。

三、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的初步構(gòu)建

根據(jù)敏感性、先兆性、關(guān)聯(lián)性、可操作性和互斥性的原則,本文在借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究成果[9-11]并結(jié)合我國(guó)上市公司實(shí)際情況的基礎(chǔ)上,從表內(nèi)信息和表外信息兩個(gè)角度六個(gè)方面構(gòu)建了一套包括25個(gè)指標(biāo)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)體系,作為研究中使用的初始變量,如表1所示。表內(nèi)信息指標(biāo)主要包括反映企業(yè)盈利能力、經(jīng)營(yíng)能力、償債能力、成長(zhǎng)能力和現(xiàn)金流量五個(gè)方面的財(cái)務(wù)指標(biāo),表外信息指標(biāo)主要包括更能揭示公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)狀況的非財(cái)務(wù)信息,比如反映上市公司過度依賴短期借款、存在大量的或有事項(xiàng)(主要是因擔(dān)保、財(cái)務(wù)承諾而產(chǎn)生的或有負(fù)債)、審計(jì)報(bào)告的意見類型、期末存在大量關(guān)聯(lián)方交易等情況的指標(biāo)。

四、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的篩選

對(duì)于“財(cái)務(wù)危機(jī)”學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界有各種不同的界定,考慮到我國(guó)的具體國(guó)情,本文將我國(guó)上市公司中

的ST公司界定為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。根據(jù)一定的選擇標(biāo)準(zhǔn),選取了2008年被特別處理的38家上市公司,同時(shí)按著同行業(yè)、同時(shí)間窗的原則,選取了38家非ST公司作為匹配樣本,組成訓(xùn)練樣本,以這76家上市公司兩年的數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)證研究。

(一)初選――顯著性檢驗(yàn)

按著通常的思路,ST公司和非ST公司之間應(yīng)該具有顯著差別,因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)別ST公司和非ST公司,所以以此為標(biāo)準(zhǔn)本文采用統(tǒng)計(jì)分析法中的顯著性檢驗(yàn)方法(T檢驗(yàn))對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行第一次篩選。利用搜集的訓(xùn)練樣本共76家上市公司兩年的數(shù)據(jù)資料,使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件,對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)被宣布特別處理前1年和前2年的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果如下,見表2所示。

從以下的T檢驗(yàn)結(jié)果可以看出:

(1)在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前2年有11個(gè)指標(biāo)通過了顯著性檢驗(yàn),在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年有15個(gè)指標(biāo)通過了顯著性檢驗(yàn),顯示了所選財(cái)務(wù)指標(biāo)在作為預(yù)警變量時(shí)具有信息含量和時(shí)效性,其信息含量隨著時(shí)間的臨近而增加,即指標(biāo)離財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的時(shí)間越近,兩組公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)差異越明顯,區(qū)分度越大,反之信息含量越少,區(qū)分度越小。

(2)在25個(gè)預(yù)警指標(biāo)中,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比、每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量、短期借款流動(dòng)比率、審計(jì)意見類型、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模11個(gè)指標(biāo)連續(xù)兩年通過顯著性檢驗(yàn),其中總資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比、每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量、審計(jì)意見型7個(gè)指標(biāo)連續(xù)兩年在0.01水平上顯著。而存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率3個(gè)指標(biāo)僅在財(cái)務(wù)危機(jī)的前一年有顯著差別,其中流動(dòng)比率在0.01水平上顯著。

綜合以上分析,我們選取凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比、每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量、短期借款流動(dòng)比率、審計(jì)意見類型、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、流動(dòng)比率12個(gè)指標(biāo)作為第一次篩選的入選變量。其中前11個(gè)指標(biāo)在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年和前兩年都有很好的區(qū)分效果,所以引入預(yù)警模型。流動(dòng)比率雖然只是在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前1年有顯著性,但考慮到入選的指標(biāo)中沒有反應(yīng)企業(yè)償債能力的指標(biāo),而償債能力是反映企業(yè)危機(jī)狀況的一個(gè)非常重要的方面,因此也把流動(dòng)比率作為入選變量,以期使入選指標(biāo)更全面反映公司的狀況。

(二)二次篩選――因子分析

通過顯著性檢驗(yàn),我們篩選出12個(gè)指標(biāo)作為建立模型的初選變量,然而這些指標(biāo)有些相關(guān)性很強(qiáng),包含了重復(fù)信息,為使模型更加精簡(jiǎn),筆者采用因子分析法進(jìn)行指標(biāo)的二次篩選。對(duì)進(jìn)入二次篩選的12個(gè)預(yù)警指標(biāo),利用76家訓(xùn)練樣本財(cái)務(wù)危機(jī)前2年的數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主成份分析,結(jié)果如表3所示。

本文取累計(jì)貢獻(xiàn)率91.338%,則主成份因子為7個(gè),即用這7個(gè)主成份來代替原有的12個(gè)指標(biāo),這7個(gè)主成份因子包含原來91.838%的信息量。為了對(duì)這7個(gè)因子進(jìn)行解釋,本文使用了正交旋轉(zhuǎn)法中最大方差法進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到因子載荷矩陣(見表4)。

從因子荷載矩陣中,可以看出:

(1)主成份1的支配變量依次為每股收益0.879、成本費(fèi)用利潤(rùn)率0.861、凈資產(chǎn)收益率0.804和總資產(chǎn)報(bào)酬率0.773。這些指標(biāo)都是反映企業(yè)盈利能力的指標(biāo),因此主成份1可以概括為盈利因子,其代表性變量為每股收益。

(2)主成份2的支配變量主要為流動(dòng)比率0.738,它反映了企業(yè)的償債能力,因此主成份2可以概括為償債因子,以流動(dòng)比率作為代表性變量。

(3)主成份3的支配變量為每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量0.752、短期借款流動(dòng)資金比率0.726,反映了企業(yè)獲取現(xiàn)金的能力,故主成份3可以概括為現(xiàn)金流量類因子,其代表指標(biāo)為每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量。

(4)主成份4中企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模這一指標(biāo)的因子荷載明顯高于其他指標(biāo),因此主成份4可以解釋為資產(chǎn)規(guī)模因子,其代表指標(biāo)為企業(yè)總資產(chǎn)。

(5)主成份5中總資產(chǎn)增長(zhǎng)率的因子荷載明顯高于其他指標(biāo),因此主成份5可以解釋為成長(zhǎng)因子,其代表指標(biāo)為總資產(chǎn)增長(zhǎng)率。

(6)主成份6和主成份7中,審計(jì)意見類型和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個(gè)指標(biāo)的荷載都明顯高于其他指標(biāo),且分值很接近,為了避免重復(fù)和保存更多的信息含量,我們將主成份6解釋為表外因子,代表指標(biāo)為審計(jì)意見類型;主成份7則概括為資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力因子,其代表指標(biāo)為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。這七個(gè)主成分即為最終的入選變量。這七個(gè)主成分即為最終的入選變量。

通過顯著性檢驗(yàn)和因子分析兩次篩選,最終得到了每股收益、流動(dòng)比率、每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量、企業(yè)總資產(chǎn)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、審計(jì)意見類型、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率7個(gè)指標(biāo)作為構(gòu)建模型的變量。這7個(gè)代表性指標(biāo)相互獨(dú)立,分別代表了企業(yè)的盈利能力、償債能力、獲取現(xiàn)金能力、資產(chǎn)規(guī)模、成長(zhǎng)能力、表外因素、營(yíng)運(yùn)能力7個(gè)方面,符合全面互斥的原則。通過這種方法得到了與預(yù)測(cè)更為敏感的財(cái)務(wù)指標(biāo),為下一步進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警模型的設(shè)計(jì)做好準(zhǔn)備。

五、結(jié) 論

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,科學(xué)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警既是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要條件,也是利益相關(guān)者利益保障的有效工具,而預(yù)警指標(biāo)的選擇又是財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的首要問題。本文在對(duì)已有研究成果進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上,應(yīng)用顯著性分析與因子分析法對(duì)預(yù)警備選指標(biāo)進(jìn)行篩選,得到利益相關(guān)者重點(diǎn)觀測(cè)和預(yù)警建模所需的預(yù)警指標(biāo)。研究結(jié)果顯示,通過顯著性檢驗(yàn)和因子分析兩次指標(biāo)篩選,能夠以較少的特征變量實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度,從而證明了本文的研究設(shè)想。同時(shí)需要說明,本文意義在于為科學(xué)、合理地選擇預(yù)警指標(biāo)提供了一種途徑,但就預(yù)警問題而言,準(zhǔn)確的危機(jī)預(yù)測(cè)更是重中之重。因此,本文的工作只是階段性成果,如何有效地構(gòu)建可行的預(yù)警模型是將我們下一步需要進(jìn)一步探討的方向。

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Study on Screening Warning Indicators of Enterprise’s Financial Crisis

Quan Chunguang1, Cheng Xiaojuan2

(1. School of Management, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China;

2 .Dept of Industrial Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201,China)

篇7

(一)財(cái)務(wù)危機(jī)的界定

一是法律對(duì)企業(yè)破產(chǎn)的定義,企業(yè)破產(chǎn)是一種最極端的危機(jī)形勢(shì),企業(yè)在走到破產(chǎn)境地之前可能已經(jīng)長(zhǎng)期處于財(cái)務(wù)危機(jī)之中。二是證券交易所對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)的定義,例如,對(duì)于持續(xù)虧損的上市公司進(jìn)行特別處理或者摘牌下市。

(二)財(cái)務(wù)危機(jī)的形成原因

1、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的財(cái)務(wù)危機(jī)

在企業(yè)的財(cái)務(wù)管理中,由于存在4類財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),即籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)以及其他風(fēng)險(xiǎn),這些風(fēng)險(xiǎn)可能單獨(dú)或交錯(cuò)在一起發(fā)生作用,致使企業(yè)走向倒閉破產(chǎn)。比如,負(fù)債比例較高的資本結(jié)構(gòu),適合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)周期短、資金回流速度快的經(jīng)營(yíng)類型;而以權(quán)益資金為主的資本結(jié)構(gòu),則適合那些正處于投資階段的企業(yè)。然而出于對(duì)利潤(rùn)的追逐,使得一些企業(yè)在投資擴(kuò)張的同時(shí),往往忽略了對(duì)資本結(jié)構(gòu)的把握。

2、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)所引發(fā)的財(cái)務(wù)危機(jī)

企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的許多方面都會(huì)受到來源于企業(yè)外部和內(nèi)部的諸多因素的影響,具有很大的不確定性。比如:日常管理不當(dāng),在生產(chǎn)組織管理方面,產(chǎn)品生產(chǎn)方向不對(duì)頭,產(chǎn)品更新時(shí)期掌握不好、產(chǎn)品老化等都會(huì)帶來生產(chǎn)方面的風(fēng)險(xiǎn);戰(zhàn)略管理不當(dāng),有些企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī),是因?yàn)橥顿Y的時(shí)機(jī)不對(duì)。在擴(kuò)充計(jì)劃上,對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)又過于樂觀把過去的成長(zhǎng)率當(dāng)成未來的市場(chǎng)增長(zhǎng)率,夸大了新項(xiàng)目的盈利能力,卻忽略了產(chǎn)品已到了生命周期的飽和期,這無疑會(huì)引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)。

3、國(guó)家的經(jīng)濟(jì)政策和法規(guī)影響

任何國(guó)家的政府為了解決本國(guó)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治問題,總是根據(jù)需要制定一系列的政策方針,當(dāng)這些政策方針發(fā)生變化時(shí),如果企業(yè)不能正確預(yù)測(cè)和估價(jià)這些變化,會(huì)使其經(jīng)營(yíng)處于被動(dòng)的局面,面臨各種程度的財(cái)務(wù)危機(jī),進(jìn)而影響到企業(yè)最終的生存和發(fā)展能力。

二、現(xiàn)有財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法調(diào)查

(一)財(cái)務(wù)報(bào)表分析法

利用財(cái)務(wù)報(bào)表提供的數(shù)據(jù)和方法對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況做出估計(jì)分析是一種傳統(tǒng)的分析方法,財(cái)務(wù)比率分析本質(zhì)上是屬于財(cái)務(wù)報(bào)表分析,但比財(cái)務(wù)報(bào)表分析又進(jìn)了一層。財(cái)務(wù)比率分析是最常見的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)實(shí)證研究的基本統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。一般而言,財(cái)務(wù)比率分析應(yīng)包括六大類:償債能力、經(jīng)營(yíng)能力、獲利能力、資本結(jié)構(gòu)、成長(zhǎng)能力和現(xiàn)金流量分析。

(二)單變量預(yù)測(cè)模型

單變量預(yù)測(cè)模型是采用單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)或某些個(gè)別財(cái)務(wù)比率的數(shù)值來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的模型。單變量模型的分析步驟是:第一,收集發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)樣本;第二,按同產(chǎn)業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模相近及時(shí)間窗一致等標(biāo)準(zhǔn)選取正常企業(yè)作為配對(duì)樣本;第三,計(jì)算危機(jī)企業(yè)與正常企業(yè)的財(cái)務(wù)比率;第四,找出使分類誤判率最小的分割點(diǎn);第五,對(duì)保留樣本作預(yù)測(cè)分析,以驗(yàn)證分割點(diǎn)的預(yù)測(cè)能力;第六,以所選財(cái)務(wù)比率及分割點(diǎn)值對(duì)樣本外企業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

單變量模型有良好的理論基礎(chǔ),計(jì)算簡(jiǎn)單,易于理解但也存在很大的不足。首先,單變量模型不夠嚴(yán)謹(jǐn),考慮不全面,各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)比較獨(dú)立;其次,單變量模型難以描述企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,對(duì)于同一企業(yè)運(yùn)用不同的比率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)可能得出不同的結(jié)論,預(yù)警的準(zhǔn)確度較差。

(三)多變量預(yù)測(cè)模型

多變量預(yù)測(cè)模型是運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)可能性的模式。它利用會(huì)計(jì)系統(tǒng)固有的平衡特性,將相互聯(lián)系的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)有機(jī)結(jié)合,建立一個(gè)多元線型函數(shù)模型來綜合反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況,以消除個(gè)別指標(biāo)在評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況方面的缺陷。最為經(jīng)典的多變量財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型是Altman的Z記分模型,此后,又有一些研究人員發(fā)展了這一模型。

多變量預(yù)測(cè)模型幾乎包括了所有預(yù)測(cè)能力很強(qiáng)的指標(biāo),有償債能力指標(biāo),贏利能力指標(biāo),營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo),獲現(xiàn)能力指標(biāo)等,舍棄了一些不重要的因素,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高,但該模型是將所有指標(biāo)綜合起來構(gòu)建成一個(gè)函數(shù)判別式,根據(jù)判別式的數(shù)值來推斷企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。我們無法從判別式中看到上市公司的償債能力,贏利能力或是營(yíng)運(yùn)能力等,而且該模型只考慮到財(cái)務(wù)指標(biāo)這些定量的因素,而遺漏了很多事關(guān)重大但未能在財(cái)務(wù)中得到體現(xiàn)的非財(cái)務(wù)信息,如人力資源狀況,企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,企業(yè)內(nèi)部控制等,這些難以量化的非財(cái)務(wù)信息也是影響企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力不可忽視的重要因素。

(四)其他方法

比較常見的有個(gè)案分析法,這可能是最為傳統(tǒng),使用最為廣泛的一種財(cái)務(wù)危機(jī)分析方法;此外,野田式企業(yè)實(shí)力測(cè)定法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、經(jīng)營(yíng)雷達(dá)圖法等,都試圖更接近于企業(yè)實(shí)際復(fù)雜的情況。

三、建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)

綜上所述,我國(guó)企業(yè)應(yīng)該建立一個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)包括預(yù)警指標(biāo)體系和引起財(cái)務(wù)危機(jī)的內(nèi)在因素評(píng)估體系兩部分。

(一)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系分別從獲利能力、償債能力、獲現(xiàn)能力、經(jīng)營(yíng)能力、資本結(jié)構(gòu)、成長(zhǎng)能力分析中選擇若干指標(biāo),綜合反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。比如,獲利能力常用指標(biāo)包括資產(chǎn)報(bào)酬率、每股盈余、凈資產(chǎn)報(bào)酬率;償債能力常用指標(biāo)包括流動(dòng)比率、速動(dòng)比率;獲現(xiàn)能力分析最核心的指標(biāo)是現(xiàn)金流量比率;經(jīng)營(yíng)能力常用指標(biāo)包括總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率;資本結(jié)構(gòu)分析的核心指標(biāo)是負(fù)債對(duì)股東權(quán)益的比率指標(biāo);成長(zhǎng)能力常用指標(biāo)包括核心業(yè)務(wù)收入成長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)成長(zhǎng)率等。

在運(yùn)用這些指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警時(shí),應(yīng)考慮企業(yè)處于不同的生命周期階段其財(cái)務(wù)特征不同:在幼兒期,企業(yè)現(xiàn)金短缺、利潤(rùn)和經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量較低,不能因此就判斷企業(yè)的成敗;在成長(zhǎng)期,企業(yè)現(xiàn)金仍然缺乏,負(fù)債率較高;在成熟期,企業(yè)現(xiàn)金充沛、負(fù)債較少,但業(yè)務(wù)增長(zhǎng)比率卻在降低;而到衰退期,企業(yè)各項(xiàng)盈利指標(biāo)都開始下降,逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)數(shù)。此外,還要考慮不同行業(yè)其各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)有很大差異。

(二)引起財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)因素的評(píng)估體系

引起財(cái)務(wù)危機(jī)的內(nèi)在因素評(píng)估體系包括經(jīng)營(yíng)管理者的理論知識(shí)體系,對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的認(rèn)識(shí)能力;企業(yè)對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)的反應(yīng)能力,應(yīng)做到迅速及時(shí);核心競(jìng)爭(zhēng)力的培養(yǎng)與維護(hù),如果公司不能研發(fā)物美價(jià)廉的產(chǎn)品,就無疑會(huì)失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),企業(yè)盈利減少,從而逐步陷入財(cái)務(wù)危機(jī);注重人力資本的開發(fā),將大大加強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,也提高了企業(yè)應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的能力;最后是根據(jù)本企業(yè)實(shí)際情況,建立起合適的組織機(jī)構(gòu),使企業(yè)更具有凝聚力。

篇8

[關(guān)鍵詞]電力企業(yè)；財(cái)務(wù)危機(jī)；財(cái)務(wù)預(yù)警

一、引言

企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)通常都經(jīng)歷一個(gè)漸進(jìn)、積累和轉(zhuǎn)化的過程。在此過程中，財(cái)務(wù)危機(jī)會(huì)直接或間接地通過一些敏感的財(cái)務(wù)指標(biāo)反映出來。因此，通過設(shè)置一些財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型，可以預(yù)防和消除企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的隱患，保證企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)。

當(dāng)今企業(yè)處在瞬息萬變的市場(chǎng)環(huán)境中，任何企業(yè)都可能由于外部和內(nèi)部的原因，出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)虧損或無力償還到期債務(wù)的危機(jī)。電力是國(guó)民經(jīng)濟(jì)最重要的基礎(chǔ)能源產(chǎn)業(yè)、上游產(chǎn)業(yè)和瓶頸產(chǎn)業(yè)，關(guān)系到國(guó)計(jì)民生。電力行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的特殊地位決定了電力企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。電力行業(yè)一旦出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)，將給整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系帶來災(zāi)難。因此，電力企業(yè)迫切需要建立財(cái)務(wù)危機(jī)的防范機(jī)制，提高企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

二、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法研究綜述

早期關(guān)于財(cái)務(wù)預(yù)警的研究側(cè)重于定性分析，但由于定性分析的主觀性太強(qiáng)，后來研究的重心逐漸地偏向定量分析，學(xué)者們陸續(xù)提出了很多類型的預(yù)測(cè)模型。關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型眾多，根據(jù)預(yù)測(cè)模型對(duì)總體的分布限制可以將這些模型分為參數(shù)模型和非參數(shù)模型。參數(shù)模型主要有單變量分析模型和多變量統(tǒng)計(jì)分析模型。

1　參數(shù)模型

(1)單變量分析模型

單變量模型是通過個(gè)別財(cái)務(wù)指標(biāo)來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的。當(dāng)模型中所涉及的幾個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)，通常是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)惡化的前兆。最早的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是Fitzpatrick(1932)開展的單變量判定研究。他以19家公司為樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組，發(fā)現(xiàn)判別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)能力最高的兩個(gè)指標(biāo)是“凈利潤(rùn)／股東權(quán)益”和“股東權(quán)益／負(fù)債”。Berver(1966)運(yùn)用單變量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析方法建立了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，他抽取了79家失敗公司作為樣本，以30個(gè)變量作為判別指標(biāo)，檢驗(yàn)了公司在破產(chǎn)前幾年的預(yù)警能力，通過研究發(fā)現(xiàn)使用“現(xiàn)金流量／總負(fù)債”這一財(cái)務(wù)比率來預(yù)測(cè)企業(yè)失敗的效果最好，判別成功率達(dá)到90％，使用“凈利潤(rùn)／總資產(chǎn)”比率的判別效果次之，其判別成功率為88％。為了克服Beaver模型的缺陷，其他的單變量模型，如資產(chǎn)負(fù)債分解模型(Balance Sheet DecompOSitionModel)，賭徒理論(Gambler’s Ruin)等應(yīng)運(yùn)而生。

(2)多變量統(tǒng)計(jì)分析模型

多變量統(tǒng)計(jì)分析模型采用多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量，比單變量模型更能全面的反映出企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，適應(yīng)性更強(qiáng)。美國(guó)紐約大學(xué)奧爾曼(Altman)教授(1968)首次將多元判別分析法(Multiple Discriminate Analysis，真mA)方法引入到財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)領(lǐng)域，選取營(yíng)運(yùn)資本／資產(chǎn)總額、留存收益／資產(chǎn)總額、息稅前利潤(rùn)／資產(chǎn)總額、所有者權(quán)益市價(jià)／負(fù)債總額、總銷售額／資產(chǎn)總額5個(gè)變量作為判別變量，構(gòu)建了Z Score模型。由于Altman教授創(chuàng)立的多變量線性判別模型對(duì)變量具有嚴(yán)格的要求，即要求變量符合嚴(yán)格的聯(lián)合正態(tài)分布，而現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中大多數(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)無法滿足這一要求。為克服這一缺陷，以O(shè)hlson為代表的一些學(xué)者提出用邏輯回歸判別方法來提高財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警能力。從1980年代以來，Logistic回歸分析代替判別分析法，在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究領(lǐng)域占據(jù)主流地位。

2　非參數(shù)模型

非參數(shù)方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、案例推理、DEA模型、決策樹分析和粗糙集分析等方法。Lane和wangsely(1986)提出了COX比例風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，該模型主要用來預(yù)測(cè)企業(yè)未來經(jīng)營(yíng)狀況以及生存能力、生存時(shí)間。20世紀(jì)80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起，也影響到了財(cái)務(wù)危機(jī)的研究領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有高度的并行計(jì)算能力、自學(xué)能力以及容錯(cuò)能力。韓國(guó)的B，S，Ahn，S，S，Cho和C，Y，Kim(2000)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和粗糙集理論結(jié)合起來，建立了混合模型，并對(duì)此進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明這種混合模式比傳統(tǒng)模式更具有優(yōu)勢(shì)。英國(guó)學(xué)者Feng Yu Lin和Sal lyMe Clean(2001)以判別分析法、邏輯回歸法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和決策樹方法四種獨(dú)立的財(cái)務(wù)預(yù)警研究方法為基礎(chǔ)，將這幾方法進(jìn)行不同的組合，建立了三種混合模式，通過實(shí)證分析表明在同等條件下，混合模式明顯優(yōu)于單變量模型。

三、電力企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法探究

1　單變量模型與多變量模型相結(jié)合

通過對(duì)比單變量模型和多變量模型，發(fā)現(xiàn)單變量模型簡(jiǎn)單易行，但精度不夠，而且任何單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均無法全面地反映企業(yè)整體財(cái)務(wù)狀況。以往的研究表明，單變量模型用于分辨費(fèi)失敗企業(yè)的準(zhǔn)確率高于經(jīng)營(yíng)失敗的企業(yè)。多變量模型能較為全面地反映公司的財(cái)務(wù)狀況，其預(yù)測(cè)原理也是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上。多變量模型會(huì)在電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中居于主導(dǎo)地位。支持多變量模型并不代表否定單變量模型的應(yīng)用價(jià)值，事實(shí)上在近期電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中，某一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的準(zhǔn)確度甚至要優(yōu)于多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的加權(quán)平均數(shù)。因此，我們?cè)谘芯亢瓦\(yùn)用電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)，應(yīng)特別注意單變量模型與多變量模型的有機(jī)結(jié)合。

2　選取敏感的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)指標(biāo)

綜觀各類財(cái)務(wù)預(yù)警模型，發(fā)現(xiàn)它們有一個(gè)共同點(diǎn)，即在模型中都運(yùn)用了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。國(guó)外的研究是以破產(chǎn)為標(biāo)準(zhǔn)來界定財(cái)務(wù)危機(jī)的，國(guó)外學(xué)者們選取債務(wù)契約和貸款協(xié)議中的一些數(shù)據(jù)和比率作為破產(chǎn)可能性的計(jì)量指標(biāo)。他們認(rèn)為，雖然破產(chǎn)不是那些數(shù)據(jù)和比率惡化的必然結(jié)構(gòu)，但那些數(shù)據(jù)和比率的惡化將會(huì)直接導(dǎo)致違反債務(wù)契約，債權(quán)人便有權(quán)迫使企業(yè)破產(chǎn)。因此，在對(duì)電力企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究中，應(yīng)選取對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)較為敏感的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)指標(biāo)。

3　設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)應(yīng)考慮實(shí)際情況

國(guó)外的財(cái)務(wù)預(yù)警模型是在外國(guó)的證券市場(chǎng)和上市公司的背景下建立的。因此，我們?cè)诮梃b國(guó)外先進(jìn)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究的基礎(chǔ)上，還要充分考慮我國(guó)的實(shí)際情況，結(jié)合我國(guó)公司的特點(diǎn)，包括組織形式、經(jīng)營(yíng)理念、產(chǎn)品性能、管理水平等，量體度身，探索符合我國(guó)自身特點(diǎn)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。

不同行業(yè)和不同類型公司的風(fēng)險(xiǎn)警源和警兆是有差別的。就電力企業(yè)而言，根據(jù)經(jīng)營(yíng)范圍，電力企業(yè)可分為發(fā)電和電力設(shè)備；根據(jù)能源結(jié)構(gòu)，電力企業(yè)可分為火電、水電、熱電和油電等。火電企業(yè)與煤價(jià)密切相關(guān)，而水電受氣候的影響較大。因此，企業(yè)特征決定了各財(cái)務(wù)指標(biāo)在預(yù)警模型中的順序和權(quán)重，以及判定警情臨界值的范圍。電力企業(yè)在構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型時(shí)，應(yīng)綜合考慮企業(yè)的歷史、股權(quán)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制和長(zhǎng)期戰(zhàn)略目標(biāo)等因素。

4　定量與定性相結(jié)合

現(xiàn)有預(yù)警模型主要側(cè)重于財(cái)務(wù)定量數(shù)據(jù)的使用，對(duì)于像宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、國(guó)家政策的變化、不同企業(yè)的特殊情況等定性指標(biāo)考慮的還很少。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的有關(guān)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究，比較普遍的做法是選取一些定量的財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用一種統(tǒng)計(jì)方法建立預(yù)警模型，然后將預(yù)警模型運(yùn)用于目標(biāo)公司，根據(jù)運(yùn)行結(jié)果對(duì)目標(biāo)公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析。這種做法忽視了非財(cái)務(wù)指標(biāo)和定性因素在財(cái)務(wù)預(yù)警分析中的作用，往往一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)能對(duì)公司的財(cái)務(wù)危機(jī)起到很好的預(yù)警作用。因此，對(duì)電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)包括定性模型和定量模型，兩者的有機(jī)結(jié)合構(gòu)成電力企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)。在定性財(cái)務(wù)預(yù)警方面，電力企業(yè)還應(yīng)當(dāng)借助于一些非歷史的和非貨幣性信息，如煤價(jià)波動(dòng)、替代能源、市場(chǎng)利率、安全和環(huán)保等。

5　非現(xiàn)金流量與現(xiàn)金流量指標(biāo)結(jié)合

據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)破產(chǎn)企業(yè)中有五分之二是盈利企業(yè)，其破產(chǎn)的原因是現(xiàn)金流量不足。比弗的單變量模型驗(yàn)證了現(xiàn)金流量與債務(wù)總額之比這項(xiàng)指標(biāo)來判定企業(yè)失敗的精確率最高，表明在企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中，現(xiàn)金流量指標(biāo)比非現(xiàn)金流量指標(biāo)更敏感。因此，電力企業(yè)在建立和運(yùn)用財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)，應(yīng)適當(dāng)增加現(xiàn)金流量指標(biāo)或與現(xiàn)金流量有關(guān)指標(biāo)的數(shù)量和權(quán)重，以體現(xiàn)現(xiàn)金流量指標(biāo)在電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中的重要性。

四、結(jié)論

伴隨著電力體制改革的深入發(fā)展，電力企業(yè)已經(jīng)逐步走向市場(chǎng)，傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)管理模式受到市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的沖擊和挑戰(zhàn)，各種風(fēng)險(xiǎn)也隨之產(chǎn)生。在眾多風(fēng)險(xiǎn)中，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是最主要的風(fēng)險(xiǎn)。電力企業(yè)只有識(shí)別產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的各種主要因素，建立適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)預(yù)警模型和機(jī)制，嚴(yán)格控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，才能求得生存和發(fā)展。

篇9

[關(guān)鍵詞]經(jīng)濟(jì)新常態(tài)；財(cái)務(wù)預(yù)警；主成分分析；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Kalman濾波

以“速度變化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)力轉(zhuǎn)換”為特征的經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，是“當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大邏輯”。在新常態(tài)下，一方面我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體向好，潛力大，韌性強(qiáng)；另一方面也面臨嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩、庫存過量、風(fēng)險(xiǎn)過大等問題。2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，將“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板”作為2016年的五大任務(wù)。這對(duì)我國(guó)企業(yè)而言，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，風(fēng)險(xiǎn)與收益同在。但是，新常態(tài)下宏觀政策、產(chǎn)業(yè)政策、微觀政策和改革政策都在變化，很多企業(yè)面臨挑戰(zhàn)大于機(jī)遇，因財(cái)務(wù)危機(jī)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)陷入困境甚至破產(chǎn)清算的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。因此，為避免或減弱新常態(tài)下企業(yè)的不利影響，加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)的監(jiān)控，及早發(fā)出預(yù)警信號(hào)，將企業(yè)面臨的潛在財(cái)務(wù)危機(jī)告知利益相關(guān)者是十分必要的。本文在回顧已有的財(cái)務(wù)預(yù)警研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用全局主成分分析法，構(gòu)建了融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kalman濾波法的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，并以我國(guó)上市公司為樣本進(jìn)行實(shí)證研究，這既改變了單一方法的預(yù)警模型，又提高了財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確性，并對(duì)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)管理有參考價(jià)值。

一、文獻(xiàn)回顧

財(cái)務(wù)預(yù)警是借助企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表等資料，利用不同的分析方法，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，以發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，并在危機(jī)發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營(yíng)者發(fā)出警告，促使企業(yè)管理層采取有效措施，避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)演變成損失。最早的財(cái)務(wù)預(yù)警研究是Fitzpatrick（1932）開展的單變量破產(chǎn)預(yù)測(cè)研究。他首先將樣本公司分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組，再嘗試用不同的單一財(cái)務(wù)比率進(jìn)行對(duì)比，最終認(rèn)為股東權(quán)益/負(fù)債這個(gè)比率的判別能力最高。隨后，William Beaver（1966）提出單一比率模型，即利用單一的財(cái)務(wù)比率來預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)困境，發(fā)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)資本流/負(fù)債和凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)是最好的判別變量。但由于用單個(gè)指標(biāo)判別的方法本身存在缺陷，Altman（1968）重新選擇樣本進(jìn)行研究，確定出了判別效果最好的五個(gè)指標(biāo)，最終對(duì)每個(gè)指標(biāo)確定出權(quán)重，構(gòu)造出了一個(gè)綜合指標(biāo)由此進(jìn)行判別。Altman采用的多元線性的方法，對(duì)后來學(xué)者的產(chǎn)生了更深遠(yuǎn)的影響。Ohlson（1980）將Logit回歸模型引入財(cái)務(wù)預(yù)警的研究中。他首先確定出了一個(gè)非破產(chǎn)概率區(qū)間和破產(chǎn)的概率區(qū)間，然后根據(jù)落在此區(qū)間上的企業(yè)的概率分布來確定哪些指標(biāo)的判別效果較好，由此他也在logit回歸的基礎(chǔ)上，建立了多元概率模型。這兩種方法都在很大程度上克服了一元判別和多元判別中的諸多缺陷。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類黑箱模型的方法對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究也逐漸增多，如Tam（1991），Coats和Fant（1991，1993），Ahman，Marco和Varetto（1995），Kevin，KarYanTan和MdodyY.Kiang（1992）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)公司進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，Messier和Hansen（1988）將專家系統(tǒng)運(yùn)用于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)，結(jié)果證明分類效果最好；Charitou和Trige-orgis（2000）將B-s期權(quán)定價(jià)模型中的變量因子引入財(cái)務(wù)危機(jī)判別模型，發(fā)現(xiàn)到期債務(wù)面值、企業(yè)資產(chǎn)的當(dāng)期市價(jià)、企業(yè)價(jià)值變化的標(biāo)準(zhǔn)差等期權(quán)變量在預(yù)測(cè)破產(chǎn)方面作用顯著。

我國(guó)學(xué)者20世紀(jì)90年代開始對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行研究，目前已有一些成果。如周首華、楊濟(jì)華和王平（1996）通過建立F分?jǐn)?shù)模式對(duì)Compustat Pc Plus會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫中1990年以來4160家公司進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率高達(dá)近70%。陳靜（1999）采用單變量分析法和二類線性判定分析法進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)比率和負(fù)債比率的判別效果最好。宋秋萍（2000年）采用美國(guó)Ahman的z計(jì)分模型對(duì)中國(guó)6家公司進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)直接使用美國(guó)公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立的模型并不適用于對(duì)中國(guó)公司的預(yù)測(cè)。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）以多元線性回歸分析、判別分析和逐步邏輯回歸三種方法構(gòu)建了相應(yīng)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，研究結(jié)果表明這三種模型都可以在財(cái)務(wù)危機(jī)前做出相對(duì)較為準(zhǔn)確的預(yù)警，并發(fā)現(xiàn)logistic預(yù)測(cè)模型的誤判率最低。進(jìn)入21世紀(jì)以后，各種智能算法應(yīng)用到財(cái)務(wù)分析當(dāng)中。劉洪、何光軍（2004）用傳統(tǒng)的判別分析方法、邏輯回歸分析方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行比較研究，認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預(yù)測(cè)精度遠(yuǎn)高于兩種傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。李健、劉翔（2011）將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，對(duì)我國(guó)制造業(yè)上市公司進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度高于logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

因此，過去對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究已經(jīng)形成一些成果，但面對(duì)瞬息萬變的市場(chǎng)情況，這些預(yù)警模型的運(yùn)用都有較強(qiáng)的適用條件。從現(xiàn)實(shí)案例和財(cái)務(wù)理論來看，公司財(cái)務(wù)危機(jī)都具有三大特點(diǎn)：一是越臨近財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生，財(cái)務(wù)指標(biāo)中所包含的危機(jī)信號(hào)就越多；二是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列性，當(dāng)期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)下一期造成影響；三是財(cái)務(wù)危機(jī)具有歷史累積性，財(cái)務(wù)危機(jī)是長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)營(yíng)不善所導(dǎo)致的最終結(jié)果。而現(xiàn)有研究成果大部分（楊華，2009；吳啟富，耿霄，2010；李建，劉翔，2011）只是從其中一方面進(jìn)行考慮，所構(gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適用性大大減弱，預(yù)警的準(zhǔn)確性不高。本文中融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kalman濾波法的財(cái)務(wù)預(yù)警模型較好地解決了這些問題。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

國(guó)內(nèi)學(xué)者（劉洪，何光軍，2004；劉際陸，2011；魏春梅，蔡通，2011）在過去的研究中常把是否被sT作為劃分財(cái)務(wù)危機(jī)公司和財(cái)務(wù)良好公司的界限。這樣非黑即白的劃分方式存在兩個(gè)缺陷：一是研究中忽視了企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生是一個(gè)逐步累積的過程；二是如果臨近財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生才對(duì)企業(yè)做出預(yù)報(bào)，企業(yè)就沒有充足的時(shí)間應(yīng)對(duì)危機(jī)，這就喪失了預(yù)警的意義。所以，為延長(zhǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的應(yīng)對(duì)時(shí)間，從財(cái)務(wù)狀況良好到發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，應(yīng)該再劃分一個(gè)過渡狀態(tài)。本文將企業(yè)財(cái)務(wù)狀況分成三個(gè)狀態(tài)：財(cái)務(wù)狀況良好、輕度財(cái)務(wù)危機(jī)和重度財(cái)務(wù)危機(jī)。以前的研究顯示，企業(yè)被sT當(dāng)期的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，與該企業(yè)之前7～8年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯出著性關(guān)系，所以本文將企業(yè)在T期至T-7期之內(nèi)凈利潤(rùn)均大零的情況，定義為財(cái)務(wù)狀況良好；若在第T期企業(yè)被sT，則第T期的財(cái)務(wù)狀態(tài)則被定義為重度財(cái)務(wù)危機(jī)，T-1期至T-5期的財(cái)務(wù)狀況被定義為輕度財(cái)務(wù)危機(jī)。

本文以我國(guó)深、滬兩市的上市公司作為樣本，選擇標(biāo)準(zhǔn)為：（1）2012年或2013年首次因連續(xù)兩年虧損被ST的30家公司，其T期數(shù)據(jù)作為重度財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的判別樣本。由于sT企業(yè)從其前7～8年的數(shù)據(jù)開始才與發(fā)生sT當(dāng)期的數(shù)據(jù)呈顯著性相關(guān)，所以本文選擇企業(yè)T-1期至T-7期數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)樣本。（2）2012年或2013年首次因連續(xù)兩年虧損被ST的29家公司，其T-5期數(shù)據(jù)作為輕度財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的判別樣本，其T-1期至T-7期數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)樣本。（3）2012年或2013年非ST公司，并且十年之內(nèi)均未出現(xiàn)凈利潤(rùn)為負(fù)值情況的30家公司，其第T期數(shù)據(jù)作為財(cái)務(wù)狀況良好企業(yè)的判別樣本。為滿足配對(duì)原則，同樣選擇其T-1期至T-7期數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)樣本。此外，剔除有以下情況之一的sT公司：純B股的sT公司，因其他狀況異常而被sT的公司，存在嚴(yán)重假賬的公司，上市兩年內(nèi)就被sT的公司，這類公司存在虛假包裝上市的嫌疑，有嚴(yán)重?cái)?shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)不合理的公司。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，本文從CSMAR數(shù)據(jù)庫中選擇了89家公司（見表5），選擇的對(duì)象均為工業(yè)企業(yè)，時(shí)間分別為2006-2013年、2005-2012年，共11392個(gè)數(shù)據(jù)，滿足客觀性、可比性和可獲得性等基本特征。

（二）預(yù)警指標(biāo)分析與選取

1.基本預(yù)警指標(biāo)的選擇

為了更全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，本文參考了吳世農(nóng)和黃世忠（1986）、孫曉琳（2010）、劉際陸（2011）關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)體系，同時(shí)遵循全面性原則、系統(tǒng)性原則、動(dòng)態(tài)性原則，在滿足數(shù)據(jù)可獲得性的條件下，通過相關(guān)性分析后，從償債能力、市場(chǎng)價(jià)值、現(xiàn)金流量、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力五個(gè)方面初步選取了12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)（見表1）。

2.全局主成分分析

因?yàn)槭褂玫臄?shù)據(jù)是多維時(shí)序立體數(shù)據(jù)，過去很多研究并未考慮指標(biāo)的時(shí)序因素對(duì)其產(chǎn)生的影響。為克服這一問題，本文使用全局主成分分析法降低指標(biāo)維度，用較少的綜合指標(biāo)來代替原來較多的單一指標(biāo)。主成分分析法要求數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，根據(jù)以往文獻(xiàn)得出的結(jié)論，我國(guó)的財(cái)務(wù)比率總體不符合正態(tài)分布假設(shè)。但由于在SPSS軟件中做主成分時(shí)，軟件會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，所以數(shù)據(jù)的正態(tài)化處理在這里就不再贅述。具體分析結(jié)果見表2。

為得到保留大部分信息的同時(shí)又完全正交的主成分因子，從而得到了最優(yōu)的輸入集，選擇的主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率一般必須達(dá)到85%以上，從而可以確定提取主成分的個(gè)數(shù)。雖然主成分個(gè)數(shù)提取原則上為主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前m個(gè)主成分。但是其累計(jì)貢獻(xiàn)率并未達(dá)到85%，所以本文考慮提取前9個(gè)主成分，累計(jì)貢獻(xiàn)率為91.41%。

表3中的各數(shù)據(jù)代表各指標(biāo)在主成分上的載荷。由于軟件自動(dòng)運(yùn)行時(shí)，自動(dòng)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行過標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以為得出各主成分的系數(shù)需要結(jié)合表2中各主成分對(duì)應(yīng)的特征值。用各載荷值除以特征值開平方根之后，得到表4。

表4中各列的數(shù)據(jù)即是各主成的特征向量，將得到特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘，就可以得出各主成分線性表達(dá)式。

三、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Kalman濾波法的財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建

（一）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別模型構(gòu)建

根據(jù)上文主成分?jǐn)?shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的方法構(gòu)建判別模型。選取前30家公司第T年的橫截面數(shù)據(jù)，將樣本公司按70%、15%、15%的比例，分為訓(xùn)練組、驗(yàn)證組和測(cè)試組。誤差反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建包括輸入層、隱含層、輸出層、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置。對(duì)于本文模型的具體設(shè)置如下：

1.輸入層。輸入變量決定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，本文輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為提取的主成分個(gè)數(shù)。

2.隱含層。本文用兩個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練相對(duì)有助于提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。關(guān)于隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，一般只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，通過反復(fù)試驗(yàn)。

3.輸出層。輸出值代表模型要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)功能，輸出層采用pruelin函數(shù)，本文的輸出層為3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，001代表“重度財(cái)務(wù)危機(jī)”，010代表“輕度財(cái)務(wù)危機(jī)”，011代表“財(cái)務(wù)狀況良好”。

4.傳遞函數(shù)。隱含層到輸出層之間的傳遞函數(shù)確定為tan-sigmoid傳遞函數(shù)。

5.學(xué)習(xí)函數(shù)。本文選取了基于快速誤差反向傳播（BP）算法的學(xué)習(xí)函數(shù)learngdm，該算法在學(xué)習(xí)規(guī)則上選取了梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)。

6.訓(xùn)練函數(shù)。為了提高訓(xùn)練速度，避免陷入局部最小和改善概括能力，函數(shù)tminlm具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，因此本文選用trairdm作為訓(xùn)練函數(shù)。

7.網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。目標(biāo)誤差為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.005，訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)為1000次。

按要求訓(xùn)練后，得到的結(jié)果如圖2所示的混淆矩陣。從訓(xùn)練組和測(cè)試組的混淆矩陣中可以看出，網(wǎng)絡(luò)的判別結(jié)果都達(dá)到了100%。在驗(yàn)證組中，因一個(gè)財(cái)務(wù)狀況良好的公司被判定為了輕度財(cái)務(wù)危機(jī)，致使驗(yàn)證組的誤判率為1.12%，網(wǎng)絡(luò)的總體判別正確率達(dá)到了98.88%。因此，可以認(rèn)為所訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了很好的判斷效果，可以用此網(wǎng)絡(luò)對(duì)后期預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行判別。

（二）基于Kalman濾波法的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

Kalman濾波是一種高效率的遞歸濾波法，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測(cè)量中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。本文把樣本公司各年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)視為濾波器所處理的隨機(jī)信號(hào)，利用系統(tǒng)噪聲和觀察噪聲的特性，以每年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)即觀測(cè)值作為系統(tǒng)的輸入，以系統(tǒng)的狀態(tài)即財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值作為濾波器的輸出值，輸入量和輸出量通過時(shí)間更新和觀測(cè)更新聯(lián)系在一起，根據(jù)Kalman濾波的系統(tǒng)方程估計(jì)出所處理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

設(shè)一個(gè)公司在t年的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況為Xt，它是由xt組成的隨機(jī)變量。Yt代表計(jì)算出的主成分?jǐn)?shù)據(jù)，即代表某樣本公司在t年提取主成分后的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，由N維隨機(jī)向量yt組成。

首先，本文將企業(yè)各年的財(cái)務(wù)狀況視為一個(gè)離散控制過程系統(tǒng)。該系統(tǒng)可用一個(gè)線性隨機(jī)微分方程來描述。

根據(jù)89家樣本公司的T-1到T-7期主成分?jǐn)?shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出了T-7期至T期的主成分?jǐn)?shù)據(jù)。因預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)量大，在此，隨機(jī)選擇一家公司（證券代碼為000605）的預(yù)測(cè)結(jié)果，繪制出其各主成分逐年預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的圖形（圖4至圖12）。從圖示可以看出，T期的預(yù)測(cè)值能夠與觀測(cè)值基本吻合，該模型具有良好的預(yù)測(cè)效果。并且，即使短暫財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)生顯著變化，都不會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)產(chǎn)生較大影響（如圖11和圖12），這與企業(yè)短期財(cái)務(wù)狀況波動(dòng)并不會(huì)對(duì)其長(zhǎng)期財(cái)務(wù)狀況造成影響的現(xiàn)實(shí)相吻合。

最后，將預(yù)測(cè)出的所有樣本司第T期主成分?jǐn)?shù)據(jù)代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型中，得到表5所示結(jié)果。

表5中的“實(shí)際狀況”反映企業(yè)真實(shí)的財(cái)務(wù)狀態(tài)，“預(yù)測(cè)結(jié)果”是根據(jù)企業(yè)各年數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的財(cái)務(wù)狀況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有24個(gè)判斷結(jié)果出現(xiàn)了變化，總體預(yù)測(cè)的正確率為73.03%，這與張玲（2000）62%、吳世農(nóng)（2001）73.17%的預(yù)測(cè)效率相比，雖然本文所采用的方法的預(yù)測(cè)效率并沒有大幅度地提升，但結(jié)果也可以證明這種企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法的適用性。

五、研究結(jié)論與啟示

篇10

一、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)概念

(一) 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的概念

一般來說，所謂的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指的是以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中提供的會(huì)計(jì)信息作為基礎(chǔ)，借助于設(shè)置與觀察的手段，來分析一些企業(yè)發(fā)展中的敏感性預(yù)警指標(biāo)發(fā)生的變化，來對(duì)企業(yè)可能或者是財(cái)務(wù)危機(jī)做實(shí)時(shí)的監(jiān)控與財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)警報(bào)。

(二) 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析方法

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的定性分析方法可以分為以下幾種形式：標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法、流程圖分析法、管理評(píng)分法、四階段癥狀分析法、三個(gè)月資金周轉(zhuǎn)表分析法等等。以企業(yè)的四階段癥狀分析法來說，主要論述的制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā)是逐步惡化的。因此，根據(jù)制造業(yè)企業(yè)的日常生產(chǎn)與發(fā)展的狀況來看，就可以大概將其財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分為潛伏期、發(fā)作期、惡化期、實(shí)現(xiàn)期等四個(gè)階段，且每個(gè)階段都有自身的特點(diǎn)。通過對(duì)四個(gè)階段進(jìn)行分析，企業(yè)可以及時(shí)的采取針對(duì)性的措施，從而避免企業(yè)朝著更加惡化的方向發(fā)展。

從企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的定量分析方法來說，定量分析方法主要指的是用企業(yè)的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為基礎(chǔ)的比率來進(jìn)行分析的一種方法，是企業(yè)財(cái)務(wù)狀況量化的一種表現(xiàn)。在研究中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)是一種從量變到質(zhì)量的過程，而這種過程變化主要是由企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化來反映的。根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)的理論來看，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的定量分析方法主要有單變量判別模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多變量判別模型等等。

二、制造業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警出現(xiàn)的成因

(一) 勞動(dòng)力成本低的優(yōu)勢(shì)不再明顯

從改革開放以來，勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)一直是我國(guó)地區(qū)或者企業(yè)吸引投資的因素，也是我國(guó)制造業(yè)與其他國(guó)家制造業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)的有力優(yōu)勢(shì)。不過，隨著社會(huì)的發(fā)展，由于多種因素的制約，如我國(guó)政府上調(diào)勞動(dòng)者的最低工資標(biāo)準(zhǔn)、提高了低收入階層的勞動(dòng)報(bào)酬等政策的頒布以及出現(xiàn)的民工荒問題等，使得我國(guó)的勞動(dòng)力市場(chǎng)供需之間出現(xiàn)不協(xié)調(diào)，提高了制造業(yè)企業(yè)的人工成本，也壓縮了企業(yè)的利潤(rùn)增長(zhǎng)空間。除外，印度等發(fā)展中國(guó)家的發(fā)展，展現(xiàn)出更具有優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)力，使得一些跨國(guó)企業(yè)降低了對(duì)我國(guó)一些制造業(yè)的需求，如服裝業(yè)的采購需求，并將加工的環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移到了其他國(guó)家，從而影響了我國(guó)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而影響到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況。

(二) 產(chǎn)業(yè)的集中度較低、規(guī)模效益不高

所謂的規(guī)模效益指的是在企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大的情形下，企業(yè)生產(chǎn)的平均成本以及它的經(jīng)營(yíng)費(fèi)用會(huì)得到降低，從而能夠提高競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)。而產(chǎn)業(yè)發(fā)展的集中程度越高，就能夠提升企業(yè)的規(guī)模效益。一般來說，制造業(yè)是最能夠反映出規(guī)模效益的一個(gè)產(chǎn)業(yè)。但是，從我國(guó)的發(fā)展來看，在部分的制造業(yè)企業(yè)中，尚未形成具有技術(shù)化、專業(yè)化協(xié)作配套的生產(chǎn)格局，就無法顯示出制造業(yè)企業(yè)的規(guī)模效益，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中就會(huì)處在一個(gè)較為不利的地位，從而加大了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。

(三) 資源、能源等消耗大

就當(dāng)前來說，許多的制造業(yè)企業(yè)需要消耗大量的礦產(chǎn)資源與能源資源，再加上由于技術(shù)水平的限制，在生產(chǎn)過程中，資源與能源的消耗量大，且環(huán)境污染嚴(yán)重。而資源、能源等的消耗大，需求就增加，一些制造業(yè)企業(yè)為了維護(hù)企業(yè)的正常發(fā)展，會(huì)擴(kuò)大進(jìn)口能源的比例。但是，由于國(guó)際市場(chǎng)發(fā)展具有極大的不穩(wěn)定性，匯率的影響以及資源、能源價(jià)格等的增加，反而會(huì)成為影響制造企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的最大因素，在一定程度上加大其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，增加財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率。

三、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的模型選擇

為了進(jìn)一步解決制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)，可以通過構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型來分析其財(cái)務(wù)狀況，能夠?qū)χ圃鞓I(yè)企業(yè)可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提前做出預(yù)警，來提高風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的能力。而所謂的單變量判定模型也被稱之為一元判定模型。換個(gè)角度說，就是分析企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告，用其中單一的個(gè)別財(cái)務(wù)比率來預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的可能性的一個(gè)模型。企業(yè)采用單變量模型，需要選擇適合的財(cái)務(wù)比率來作為建模的樣本，并且進(jìn)行排序，接著再利用多選取的樣本進(jìn)行分析，得出一個(gè)判別閾值點(diǎn)，再利用閾值進(jìn)行檢驗(yàn)。

而其選擇的財(cái)務(wù)比率，既可以是資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率等等，從而來分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，進(jìn)而提高對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的預(yù)警能力，從而有利于促進(jìn)企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

四、制造業(yè)企業(yè)提高財(cái)務(wù)預(yù)警能力的方法

(一) 選擇合適的模型分析法

我國(guó)制造業(yè)企業(yè)在發(fā)展中，會(huì)面臨各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)。而為了進(jìn)一步提高其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的能力，促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展，制造業(yè)企業(yè)需要完善自身的內(nèi)部管理與內(nèi)部控制制度，特別是財(cái)務(wù)管理制度，提高企業(yè)的會(huì)計(jì)核算水平，分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的財(cái)務(wù)指標(biāo)，并根據(jù)企業(yè)自身的發(fā)展?fàn)顩r，選擇適合自身發(fā)展的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，如單變量模型、Z 值分析判別模型、F 分?jǐn)?shù)模型等等，來提高財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警能力，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的正常發(fā)展。

(二) 完善制造業(yè)企業(yè)的內(nèi)部控制制度

對(duì)于制造業(yè)企業(yè)而言，內(nèi)部控制和管理制度的完善程度與企業(yè)的發(fā)展是緊密聯(lián)系在一起的。為了進(jìn)一步提高企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的能力，就需要從制度入手，使各項(xiàng)活動(dòng)的開展能夠滿足規(guī)范性的要求，保障各項(xiàng)工作能夠順利的開展。并且，還要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理的模式，提高企業(yè)會(huì)計(jì)核算與處理的水平，提高財(cái)務(wù)管理的效率，從而避免財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率。同時(shí)，制造業(yè)企業(yè)還可以建立健全財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，提高對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析能力，從對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析來挖掘出可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)的提出防治的措施，從而提高企業(yè)的危機(jī)預(yù)警能力。