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

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關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)預(yù)警；財(cái)務(wù)指標(biāo)；模型；研究

中圖分類號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198（2008）08-0205-02

1 國外關(guān)于財(cái)務(wù)預(yù)警方法的研究

關(guān)于公司財(cái)務(wù)預(yù)警的研究在國外歷史悠久。總體而言，運(yùn)用于財(cái)務(wù)預(yù)警的方法可分為統(tǒng)計(jì)類和非統(tǒng)計(jì)類兩大類，詳細(xì)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法分類如圖1所示。

圖1

1.1 一元判別法

最早的財(cái)務(wù)預(yù)警研究是Fitzpatrick的單變量破產(chǎn)預(yù)測研究。其后，美國學(xué)者Beaver提出了較為成熟的單一變量模型，又稱一元判別模型。一元判別方法簡單易行，然而此后就很少出現(xiàn)專門的單變量研究。

1.2 多元線性判別

1968年，Ahman首次使用了多元判定分析預(yù)測財(cái)務(wù)困境。他對1946-1965年間對提出破產(chǎn)申請的33家公司和33家非破產(chǎn)公司進(jìn)行了研究，運(yùn)用多元判別模型建立了z模型此后，多變量分析方法被廣泛采用，成為一種主流方法。

1.3 多元邏輯回歸模型

進(jìn)入20世紀(jì)80年代，研究者開始使用邏輯回歸模型來估計(jì)企業(yè)進(jìn)入困境的概率，以概率高低來判定企業(yè)未來進(jìn)入困境的可能性。為克服線性模型的局限，研究人員引進(jìn)了邏輯和概率比回歸方法。1980年Ohlson用多元邏輯回歸方法分析了1970-1976年間破產(chǎn)的105家公司和2058家公司組成的非配對樣本，發(fā)現(xiàn)利用公司規(guī)模、當(dāng)前的變現(xiàn)能力進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到96.12％。

1.4 遞歸劃分算法(遞歸分割法RPA)

1985年，F(xiàn)rydman等提供了一種新分類方法――遞歸劃分算法。遞歸劃分算法兼具多變量模型的信息容量大和單變量模型簡潔的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)，由于這種方法屬于非參數(shù)研究方法，從而避免了參數(shù)類研究方法的諸多缺陷。在RPA模型中可以選用非財(cái)務(wù)指標(biāo)和定性指標(biāo)，但復(fù)雜的分類樹結(jié)構(gòu)可能引起樣本的過度適應(yīng)，預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)高，因此分類樹結(jié)構(gòu)宜簡不宜繁，便于靈活應(yīng)用。

1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(NNS)

1991年，Coats和Fant論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可正確預(yù)測公司的財(cái)務(wù)危機(jī)的觀點(diǎn)，并用了47家財(cái)務(wù)危機(jī)公司和47家健康公司檢測模型的預(yù)測效果，擬和度達(dá)100％。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型克服了選擇模型函數(shù)形式的困難，同時(shí)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測財(cái)務(wù)困境存在很多爭議。因此綜合起來看，NNS是否全面優(yōu)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型很難評(píng)價(jià)。

1.6 其他非統(tǒng)計(jì)類財(cái)務(wù)預(yù)警方法

其他非統(tǒng)計(jì)類財(cái)務(wù)預(yù)警方法還包括有專家系統(tǒng)法、實(shí)驗(yàn)法、災(zāi)害理論、混沌系統(tǒng)理論、期權(quán)定價(jià)理論等等。

1988年，Messier和Hansen將專家系統(tǒng)法(Es)首次引入到財(cái)務(wù)預(yù)警中。1991年，Gregory-Allen和Henderson.Jr。指出災(zāi)害理論可以用來描述公司的破產(chǎn)并作了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果證明，在一定條件下，災(zāi)害理論能在公司公告時(shí)預(yù)測公司股票收益率的結(jié)構(gòu)性漂移。

1994年，Lindsay和Campbell應(yīng)用混沌系統(tǒng)對46對破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司的配對樣本進(jìn)行分析，指出健康公司比非健康公司顯現(xiàn)更多的混沌現(xiàn)象。

2000年，Chafitou和Tfigeorgis使用期權(quán)定價(jià)模型研究了1983-1994年間的39對美國企業(yè)，結(jié)果發(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)測破產(chǎn)方面作用顯著，當(dāng)這些期權(quán)變量與盈利能力、現(xiàn)金流／流動(dòng)性、利息相關(guān)變量綜合運(yùn)用時(shí)則效果更好。

盡管目前財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測方法層出不窮，但主流的分析方法只有一元判別模型、多元判別模型和多元邏輯回歸模型三大類。其他研究方法由于模型開發(fā)歷史較短，研究不夠廣泛，模型的穩(wěn)定性尚有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。

2 國內(nèi)關(guān)于上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警方法的研究現(xiàn)狀

2.1 主要方法

在國內(nèi)，受證券市場發(fā)展的影響，對財(cái)務(wù)預(yù)警的研究起步較晚。1986年，吳世農(nóng)、黃世忠首次在我國介紹了企業(yè)破產(chǎn)的分析指標(biāo)和預(yù)測模型。1990年，國家自然科學(xué)基金委員會(huì)管理科學(xué)組先后支持佘廉等人從事企業(yè)預(yù)警研究，并于1999年出版了企業(yè)預(yù)警管理叢書。之后我國學(xué)者才真正開始了對財(cái)務(wù)預(yù)警的研究，并取得了一定的成果，但主要還是借鑒國外的模型?？傮w來說，研究方法可以分為兩大類：單模型研究和多模型比較研究。

2.1.1 單模型研究方法

1996年周首華、楊濟(jì)華提出了F分?jǐn)?shù)模型，它是在充分考慮了企業(yè)現(xiàn)金流量的變動(dòng)等方面的情況后，對z模型進(jìn)行了修正。2000年，張玲使用更細(xì)分的樣本數(shù)據(jù)，用1998―1999年120家上市公司組成的樣本，同樣用線性判別分析方法進(jìn)行了預(yù)測研究。

國內(nèi)研究應(yīng)用邏輯回歸模型的，以陳曉、陳治鴻的研究為代表。另外類似的研究有儲(chǔ)一軍和姜秀華，結(jié)果同樣發(fā)現(xiàn)多元邏輯回歸模型預(yù)測效果良好。張愛民等借鑒Altman的多元z值判定模型，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的主成分分析方法，建立了主成分預(yù)測模型，結(jié)果顯示了一定的有效性。楊保安等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中信實(shí)業(yè)銀行的30個(gè)企業(yè)客戶的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了判別分類，認(rèn)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中較好的應(yīng)用工具，并能為銀行貸款授信、預(yù)警提供有效決策。而楊怡光則認(rèn)為：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌分析等新的數(shù)學(xué)分析方法，由于方法的復(fù)雜性以及可操作性等方面的問題，在實(shí)踐中不便使用。

2.1.2 多模型比較研究方法

陳靜以1998年的27家被特別處理的公司和沒有被特別處理的公司為對象，使用了1995-1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，進(jìn)行單變量分析和多元線性判定分析，同時(shí)對兩種方法進(jìn)行了比較。這項(xiàng)研究作為國內(nèi)最早的實(shí)證財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究，利用中國的數(shù)據(jù)，作了有益的探索。但由于受樣本與數(shù)據(jù)的限制，樣本量小，結(jié)果難有廣泛適用性。

吳世農(nóng)、盧賢義以我國上市公司為研究對象，選取了70家處于財(cái)務(wù)危機(jī)的公司和70家財(cái)務(wù)正常的公司為樣本。首先應(yīng)用剖面分析和單邊量判定分析，確定了6個(gè)預(yù)測指標(biāo)，然后應(yīng)用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法，分別建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測模型。結(jié)果表明：三種模型都能在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前發(fā)出相對準(zhǔn)確的預(yù)測。而相對同一信息集，Logistic預(yù)測模型的誤判率最低。

2.2 主要缺陷

（1）與國外相比，國內(nèi)財(cái)務(wù)預(yù)警研究方法多是采用單變量分析、多元判別模型和多元邏輯回歸模型，很少涉及生存分析法和其他非統(tǒng)計(jì)類方法。而國外對于非統(tǒng)計(jì)類方法進(jìn)行了很多大膽的嘗試，總體效果比較好。

（2）預(yù)警指標(biāo)只能反映結(jié)果（即風(fēng)險(xiǎn)程度）風(fēng)險(xiǎn)量變的過程和產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的根本原因不充分、不詳細(xì)，不利于內(nèi)部管理者提出應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的防范措施。資產(chǎn)負(fù)債表反映的是某一時(shí)點(diǎn)的財(cái)務(wù)狀況，而損益表反映的則是一定期間的經(jīng)營成果，沒有反映危機(jī)量變的過程及其產(chǎn)生危機(jī)的直接因素。而現(xiàn)有各種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法利用的數(shù)據(jù)大部分來源于會(huì)計(jì)報(bào)表（而且利用的大部分是年度會(huì)計(jì)報(bào)表），即當(dāng)前人們只注重研究企業(yè)的經(jīng)營結(jié)果即質(zhì)變的問題，而忽視了量變的問題研究。佘叢國、席酉民指出當(dāng)前我國預(yù)警研究存在的問題之一就是：重警兆和警度的研究，忽視對警義和警源的分析，從而對企業(yè)危機(jī)產(chǎn)生的本質(zhì)特征缺乏深入了解，限制了指標(biāo)體系的可靠性和說明力。

（3）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的時(shí)效性較差由于現(xiàn)有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法需依賴會(huì)計(jì)報(bào)表數(shù)據(jù)，然而會(huì)計(jì)報(bào)表一般在當(dāng)期結(jié)束以后一個(gè)月甚至三個(gè)月才能公布，時(shí)間比較滯后。對于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警而言時(shí)間就是其生命，然而顯然現(xiàn)有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的時(shí)效性較差，一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)，預(yù)警晚矣。

（4）預(yù)警指標(biāo)不科學(xué)當(dāng)出現(xiàn)大量不良資產(chǎn)時(shí)，有些預(yù)警指標(biāo)失靈（不能把潛在的風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)揭示出來）。

3 完善我國財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的思路

因我國財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警存在以上不足，在此特提出如下思路：在現(xiàn)有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的基礎(chǔ)上稍作修改，成為我國企業(yè)的年度財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系；另外為了應(yīng)對瞬息萬變的市場，及時(shí)反映萌芽狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)和產(chǎn)生該風(fēng)險(xiǎn)的直接原因，建立一套企業(yè)內(nèi)部管理者適用的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警子系統(tǒng)――資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，主要用于企業(yè)年度內(nèi)各月份的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是指企業(yè)針對各項(xiàng)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn)收集整理監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過與預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)的對比分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估和報(bào)告，及時(shí)采取有關(guān)措施防范和控制資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的過程。

狹義上的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也稱籌資風(fēng)險(xiǎn)，是指企業(yè)因舉債而導(dǎo)致到期不能清償債務(wù)的可能性。其主要衡量指標(biāo)是資產(chǎn)負(fù)債率，其風(fēng)險(xiǎn)主要存在于資產(chǎn)和負(fù)債之中。企業(yè)雖然對資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)都必須進(jìn)行控制，但其控制程度卻有不同，其差異主要體現(xiàn)在企業(yè)負(fù)債規(guī)模不但受企業(yè)自己控制，而且很大程度上受債權(quán)人的約束；而企業(yè)資產(chǎn)的投放一般不受他人的限制。由于企業(yè)的負(fù)債行為受到法律、企業(yè)債權(quán)人或潛在債權(quán)人的約束，企業(yè)無法如愿獲得高比例的負(fù)債。另外，從財(cái)務(wù)管理學(xué)資本結(jié)構(gòu)實(shí)務(wù)中可得知，最佳的資本結(jié)構(gòu)不用求出某個(gè)最佳點(diǎn)，而只需算出最佳區(qū)域，即上線和下線即可。同樣，在求企業(yè)最佳的資產(chǎn)負(fù)債率時(shí)也不必算出某一點(diǎn)，而只需算出安全區(qū)域，得出預(yù)警線即可，也就是說資產(chǎn)負(fù)債率可以在一定區(qū)域內(nèi)擺動(dòng)，應(yīng)有一個(gè)緩沖區(qū)。所以對負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警只進(jìn)行年度預(yù)警即可，而不必每月進(jìn)行預(yù)警，在各月份中應(yīng)重點(diǎn)進(jìn)行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警。資產(chǎn)的投放則與負(fù)債相反，不但不受對方限制，有些時(shí)候還受到對方的鼓勵(lì)，甚至引誘。企業(yè)負(fù)債受到企業(yè)外部條件的約束，企業(yè)想高比例負(fù)債變得非常困難，甚至無法實(shí)現(xiàn)。而資產(chǎn)的投放幾乎不受外部條件的限制，完全需要靠企業(yè)管理者或股東來控制。另外，資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)控制好了，資產(chǎn)的流動(dòng)性好，在客觀上也會(huì)降低負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)能夠及時(shí)清償債務(wù)。因此，企業(yè)需要重點(diǎn)對企業(yè)資產(chǎn)的品質(zhì)和數(shù)量進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和控制，那么建立資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警也就順理成章了。

4 建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)需要解決的問題

（1）在建立預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，既要考慮指標(biāo)體系的完備性，又要考慮到指標(biāo)間反映預(yù)警主體的非重復(fù)性，盡可能使所建立的指標(biāo)體系為指標(biāo)集中的最小完備集。這些指標(biāo)至少應(yīng)包括下列內(nèi)容：不良資產(chǎn)、存貨規(guī)模、應(yīng)收賬款規(guī)模、對外投資總額等。

（2）對不良資產(chǎn)的判斷問題。近年來，不良資產(chǎn)一詞常常出現(xiàn)，但其概念一直眾說紛紜，其判斷標(biāo)準(zhǔn)更是五花八門。雖然《企業(yè)會(huì)計(jì)制度》中對不良資產(chǎn)計(jì)提減值準(zhǔn)備有所規(guī)定，但只是些籠統(tǒng)性原則，不便于實(shí)際操作，也沒有對不良資產(chǎn)作出明確的定義。

（3）資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警具體實(shí)施的要點(diǎn)。建立了資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)之后，預(yù)警組織及其制度是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)施的基礎(chǔ)。預(yù)警組織可以成立獨(dú)立的部門，也可以設(shè)置在財(cái)務(wù)部門或其他管理部門之內(nèi)。預(yù)警制度則包括預(yù)警組織形式，數(shù)據(jù)的傳遞、獲取、計(jì)算，警情的報(bào)告，草擬預(yù)警指令等。

5 結(jié)語

雖然財(cái)務(wù)預(yù)警方法研究取得了重大進(jìn)展，開始進(jìn)入快速成長階段，但總體上看，尚未進(jìn)入成熟階段。而我國的相關(guān)研究更相對滯后，基于財(cái)務(wù)預(yù)警方法現(xiàn)狀的研究，財(cái)務(wù)預(yù)警方法的運(yùn)用還應(yīng)在以下兩個(gè)方面有所突破：首先，國內(nèi)目前還沒有對具體行業(yè)進(jìn)行分析、建模。由于每個(gè)行業(yè)的狀況不同，影響財(cái)務(wù)危機(jī)的因素自然不同，因此，分行業(yè)研究更有價(jià)值。國外在分行業(yè)研究中發(fā)現(xiàn)，由于行業(yè)的不同，同一預(yù)警變量包含信息量有所不同，其預(yù)測效果大有差別。其次，國內(nèi)財(cái)務(wù)預(yù)警還只局限于對被特別處理的公司的預(yù)測上，為投資者買賣股票提供一些投資依據(jù)，對企業(yè)自身的預(yù)警也并不多見。

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篇2

1、企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警概述

所謂財(cái)務(wù)預(yù)警，主要是指根據(jù)企業(yè)所提供的財(cái)務(wù)報(bào)表以及其他會(huì)計(jì)資料，利用金融、企業(yè)管理、市場營銷等理論，對企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)活動(dòng)等工作進(jìn)行全面、系統(tǒng)的分析預(yù)測，從而通過預(yù)測結(jié)果來發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展過程中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)企業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，采取相應(yīng)的措施規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，以此來避免這些風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生而給企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)損失。就以往企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的分類來看，主要包括兩種類型，即一元判別法和多元判別法。其中，一元判別法又稱單變量模型，這種財(cái)務(wù)預(yù)警模型是以某個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)警模型，雖然能夠在某些方法將企業(yè)的經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)活動(dòng)反映出來，但由于評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)存在片面性，因此，并不能全面的將財(cái)務(wù)特征的缺陷表現(xiàn)出來。多元判別法的出現(xiàn)將一元判別法的缺點(diǎn)進(jìn)行的有效彌補(bǔ)，該預(yù)警模型主要是通過多元線性判別式產(chǎn)生判別分，并通過判別分來對企業(yè)的經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行全面分析、預(yù)測，從而得到最為全面的預(yù)測結(jié)果。但無論是一元判別法還是多元判別法，都無法突破線性判別方法的局限性，從而導(dǎo)致無法進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整。

為了更好的對企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行完善，專家嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到預(yù)警模型中。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。但是，這種方法需要大量的樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，一旦樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量達(dá)不到要求，那么就會(huì)直接影響到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推廣能力。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用越來越廣泛，如何將其在財(cái)務(wù)預(yù)警中的作用充分發(fā)揮出來也成為了專家所面臨的重大課題。

2、企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警PCA―SVM模型構(gòu)建與研究思路

本文所介紹的PCA―SVM模型的構(gòu)建大致可以分為兩個(gè)部分，即對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和利用SVM進(jìn)行分類。其中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析主要是在諸多變量中選取幾個(gè)最具代表性、信息含量最豐富的變量作為主成分，然后對其進(jìn)行分析并形成樣本數(shù)據(jù)，這樣做是為了盡可能減少數(shù)據(jù)分析時(shí)的復(fù)雜操作，從而將大量的數(shù)據(jù)簡單化，從而為接下來的數(shù)據(jù)處理工作奠定基礎(chǔ)。利用SVM進(jìn)行分類實(shí)質(zhì)上是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，這種方法最適合小樣本問題，是將空間中不可分問題通過非線性高換映射到高維線性可分的特征空間，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分類。

3、實(shí)證研究及分析

為了更好的對財(cái)務(wù)預(yù)警PCA―SVM模型進(jìn)行研究，本文選取了15家公司3年的財(cái)務(wù)報(bào)表和相關(guān)的會(huì)計(jì)資料作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，這些公司均為房地產(chǎn)公司，所要證實(shí)的內(nèi)容主要包括2點(diǎn)：一是財(cái)務(wù)報(bào)表可以確保一定的真實(shí)性；二是以原始數(shù)據(jù)為主，可以盡可能避免不同分析方法所產(chǎn)生的誤差。

3.1、原始比率變量分析

首先，提取主成分實(shí)現(xiàn)維數(shù)壓縮，減小各輸入值之間的相關(guān)性，在對15家公司的財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行分析之后，發(fā)現(xiàn)整體原始數(shù)據(jù)上存在較大的冗余性，可以進(jìn)行簡化。同時(shí)，流動(dòng)比率與速動(dòng)比率之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，其他的幾項(xiàng)指標(biāo)之間也都存在著較大的相關(guān)性，比如說總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率和成本費(fèi)用利潤率等。相比之下，也有一些相關(guān)性比較弱的指標(biāo)，比如說股東權(quán)益比率、存貨周轉(zhuǎn)率以及流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。

3.2、主成分選擇及解釋

表1所介紹的是主成分的特征值和貢獻(xiàn)率，如果想要對表1中的5個(gè)主成分因子進(jìn)行解釋，就必須利用原始的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，換句話說，原始數(shù)據(jù)域主成分因子之間存在著必然的聯(lián)系。其中，主成分1需要由股東權(quán)益比率、主營業(yè)務(wù)利潤率、成本費(fèi)用利潤率、凈資產(chǎn)收益率以及總資產(chǎn)收益率解釋；主成分2需要由流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率和負(fù)債權(quán)益比率解釋；主成分3需要由負(fù)債權(quán)益比率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率解釋；主成分4需要由現(xiàn)金比率和主營業(yè)務(wù)毛利率解釋；主成分5需要由應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率解釋。

3.3、建立模型識(shí)別部分

從上文的分析我們已經(jīng)得到了5個(gè)典型的數(shù)據(jù)樣本，我們將主成分1到主成分5作為輸入，以SVM作為模式識(shí)別工具。在實(shí)際操作中，我們以軟件Maltalb6.5作為主要軟件，采用SMO訓(xùn)練算法，結(jié)合DDAG實(shí)現(xiàn)多類劃分。通過該實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)施，我們完成了兩種分類，即二類劃分和三類劃分，劃分的具體結(jié)果如表2和表3所示：

從表2我們能夠看出，正常類樣本100%正確識(shí)別，關(guān)注類樣本100%正確識(shí)別，報(bào)警類測試樣本被識(shí)別為關(guān)注。說明支撐向量機(jī)提取正常與關(guān)注的區(qū)別特征，并可利用這種特征進(jìn)行正確的分類識(shí)別。證實(shí)了利用支撐向量機(jī)進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分類的可行性。

從表3我們能夠看出，正常類樣本全部正確識(shí)別；關(guān)注類樣本有2個(gè)正確識(shí)別，1個(gè)誤識(shí)為正常，一個(gè)誤識(shí)為報(bào)警；報(bào)警類4個(gè)樣本全部正確識(shí)別。由于企業(yè)樣本自身分類的模糊性，關(guān)注類樣本介于正常和報(bào)警類樣本之間，此處測試結(jié)果在可接受范圍之內(nèi)。由于SVM的c類劃分是由c（c一1）/2個(gè)2類SVM分類器組成，每個(gè)SVM只對其中的2類進(jìn)行區(qū)別，可能出現(xiàn)無法正確區(qū)分的情況。

3.4、結(jié)果分析

從本文的分析我們可以得出以下結(jié)論：首先，利用SVM對提取的樣本進(jìn)行分類，可以有效克服以往財(cái)務(wù)預(yù)警模式在區(qū)分企業(yè)狀態(tài)方法上線性判別的局限性，得到的最終結(jié)果要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果。其次，從實(shí)驗(yàn)中我們也能夠得知，一旦訓(xùn)練樣本得以確定，那么BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便不能夠有效提取不同類別企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特征，從而無法實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的有效分析和預(yù)測。最后，由于樣本數(shù)量的絕對限制，PCA-SVM模型尚有一定缺陷，比如：準(zhǔn)確率達(dá)不到100V%的正確，多類劃分出現(xiàn)誤差。但是，也可以看出，在相同樣本數(shù)量條件下，多變量模型根本無法使用，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也未能提取其分類特征，SVM在同等條件下達(dá)到的效果，也在我們可以接受的范圍之內(nèi)。PCA-SVM模型是將人工智能算法與傳統(tǒng)方法結(jié)合構(gòu)成新型專家系統(tǒng)的一次有效嘗試。因此，在未來的時(shí)間里，我們需要不斷對企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警PCA―SVM模型進(jìn)行不斷優(yōu)化與完善，盡可能將其尚有的缺陷彌補(bǔ)，從而使其作用能夠在企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作中充分發(fā)揮出來，提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

篇3

【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)；構(gòu)建與運(yùn)行研究；F計(jì)分法

企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)并非突然發(fā)生的，往往是在由于管理者在企業(yè)的日常運(yùn)營中對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測重視不夠，財(cái)務(wù)狀況不斷惡化，最終導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)乃至企業(yè)破產(chǎn)。因此，建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，對企業(yè)的財(cái)務(wù)運(yùn)營過程進(jìn)行隨時(shí)的跟蹤與監(jiān)控，在財(cái)務(wù)信息中挖掘和發(fā)現(xiàn)企業(yè)的危險(xiǎn)信號(hào)，可以幫助管理者對企業(yè)運(yùn)行狀況進(jìn)行全面的診斷。金融危機(jī)后，“先生存，后發(fā)展”、“防患于未然”的財(cái)務(wù)理念越來越為全世界所認(rèn)同，而建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)自我了解和控制，繼而謀求發(fā)展壯大的保證。

一、財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)作過程和主要功能

企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)按照以下步驟運(yùn)行操作：首先，適時(shí)收集和整理財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)信息，然后把這些信息進(jìn)行有規(guī)則的整理和分類，加工處理所需數(shù)據(jù)，突出總結(jié)重要信息，然后把處理的信息輸入企業(yè)的預(yù)警指標(biāo)體系，對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析和報(bào)告，輸出預(yù)警判斷，向財(cái)務(wù)和管理人員提供警報(bào)和具體信息，提醒其采取措施、控制風(fēng)險(xiǎn)，完成整個(gè)系統(tǒng)流程。財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)在提高企業(yè)財(cái)務(wù)管理效率、預(yù)防控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面有著戰(zhàn)略意義的作用：

1.跟蹤監(jiān)測作用。根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)可以跟蹤企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營過程，收集、整理所需的靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)信息，對比監(jiān)控指標(biāo)的實(shí)際值與預(yù)警評(píng)價(jià)值。針對性的核算、考核，可以對企業(yè)營運(yùn)狀況和發(fā)展趨勢做出預(yù)測，在動(dòng)態(tài)上實(shí)現(xiàn)對企業(yè)全面的監(jiān)測。

2.提醒預(yù)警作用。財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)靈敏度高，能快速準(zhǔn)確的反映企業(yè)的財(cái)務(wù)經(jīng)營狀況，為使用者提供及時(shí)的動(dòng)態(tài)信息。當(dāng)財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)不良信號(hào)時(shí)，財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)可以發(fā)出警報(bào)，提示經(jīng)營管理者盡快做出調(diào)整和應(yīng)對措施，同時(shí)幫助發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的薄弱環(huán)節(jié)，將問題解決在萌芽狀態(tài)中，避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大甚至造成現(xiàn)實(shí)的損失，發(fā)揮預(yù)防的功能。

3.診斷治療作用。當(dāng)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)反饋出異常情況或者出現(xiàn)不良信號(hào)后，管理人員可以對運(yùn)用現(xiàn)代企業(yè)管理理念和技術(shù)對企業(yè)進(jìn)行專業(yè)的診斷，找到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中存在的問題及其根源所在。當(dāng)找到問題產(chǎn)生的原因后，經(jīng)營者可以有針對性的制定措施以更正企業(yè)經(jīng)營中的錯(cuò)誤或過失，讓企業(yè)恢復(fù)正常的運(yùn)轉(zhuǎn)。

4.學(xué)習(xí)完善作用。企業(yè)能通過財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)詳細(xì)地記錄信號(hào)發(fā)生的時(shí)間、具體原因、解決方法和處理過程與結(jié)果，不斷提出改進(jìn)建議，彌補(bǔ)企業(yè)在財(cái)務(wù)管理及經(jīng)營中的缺陷，為未來出現(xiàn)類似情況時(shí)提供參考。幫助企業(yè)培養(yǎng)自我學(xué)習(xí)的修正能力，在不斷發(fā)現(xiàn)警示、糾正錯(cuò)誤的同時(shí)積累各種經(jīng)驗(yàn)，增強(qiáng)企業(yè)的整體免疫能力。

二、財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建和設(shè)計(jì)

目前，國際上比較流行的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)有兩種方法，一是單變量分析法，分別對單個(gè)財(cái)務(wù)比率分析，這種方法簡單直接，但是綜合性較差，一般用作綜合法的輔助；第二種方法叫做多變量分析法，即建立固定的衡量模型，將多個(gè)財(cái)務(wù)比率輸入模型得到計(jì)算結(jié)果從宏觀上檢查企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，但是模型的科學(xué)性有待驗(yàn)證，反映問題不夠具體。基于此，本文對兩種方法進(jìn)行了梳理和總結(jié)，實(shí)現(xiàn)兩者功能的互補(bǔ)。

1.單變量分析法

單變量分析方法指的是以單個(gè)財(cái)務(wù)比率為考察基礎(chǔ)建立起來的預(yù)警系統(tǒng)，如圖1所示，我們把整個(gè)系統(tǒng)分為五個(gè)部分，分別表示企業(yè)在五個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)信息狀況。每個(gè)方面包含幾個(gè)固定的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)。具體操作時(shí)，按照不同的臨界值各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為安全區(qū)、預(yù)警區(qū)、危機(jī)區(qū)三個(gè)部分。對照實(shí)際值與參考標(biāo)準(zhǔn)，我們可以直接判斷企業(yè)每個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)程度。

2.多變量分析法

多變量分析法可以幫助企業(yè)建立一個(gè)綜合性的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)模型，判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)模型設(shè)計(jì)和建立好后，只需把多個(gè)財(cái)務(wù)比率輸入其中并計(jì)算出結(jié)果，根據(jù)結(jié)果判別企業(yè)當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。常用的多元線性函數(shù)模型有企業(yè)安全率法、相對流動(dòng)性程度法、Z計(jì)分法、F計(jì)分法、臺(tái)灣多元線性函數(shù)法等，我們以把Z計(jì)分法改良后后的F計(jì)分法為例，說明多變量分析法的操作流程：

Z計(jì)分法又叫Z-score模型，是美國人愛德華?阿特曼（Edward Altman）在1968年采用了22個(gè)財(cái)務(wù)比率對美國破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行觀察后，通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)篩選建立的5變量Z-score模型。但是最初的Z-score模型沒有充分考慮到現(xiàn)金流量變動(dòng)，經(jīng)過改造后的F 計(jì)分法彌補(bǔ)了這一缺陷，兼顧現(xiàn)代財(cái)務(wù)的特點(diǎn)和更新的標(biāo)準(zhǔn)，適用范圍更為廣泛。具體形式如下：

其中：F代表財(cái)務(wù)狀況的判別值，X1=營運(yùn)資本/總資產(chǎn)，X2=留存收益/總資產(chǎn)，X3=（稅后凈收益+折舊）/平均總負(fù)債，X4=期末股東權(quán)益市價(jià)總額/負(fù)債賬面總額，X5=（稅后凈收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)。

企業(yè)按照財(cái)務(wù)報(bào)表等信息源獲得F計(jì)分法所需要的5個(gè)變量后，帶入到計(jì)算公式中計(jì)算出判別財(cái)務(wù)狀況的F值，對比模型參考值得出企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)論。一般來說，F(xiàn)計(jì)分法的臨界點(diǎn)為0.0274，若企業(yè)的F分?jǐn)?shù)小于0.0274，則該企業(yè)將被視為有可能破產(chǎn)公司；若F值高于0.0274，則該企業(yè)將被看作經(jīng)營良好，可以繼續(xù)生存發(fā)展。

3.指標(biāo)警戒值的選擇與確定原則

按照會(huì)計(jì)原理和財(cái)務(wù)指標(biāo)涵義，有些指標(biāo)越大越好，有些指標(biāo)越小對企業(yè)越有利，然而對不同類型、行業(yè)和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的企業(yè)來說，系統(tǒng)中的預(yù)警指標(biāo)警戒值的確定是大有差別的，預(yù)警的結(jié)構(gòu)和重點(diǎn)應(yīng)該根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況和發(fā)展規(guī)劃、進(jìn)程進(jìn)行確定。

在選取各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行定量分析時(shí)，除了運(yùn)用財(cái)務(wù)知識(shí)和管理技術(shù)對財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行處理以外，也需要依靠財(cái)務(wù)和管理人員豐富的工作經(jīng)驗(yàn)和職業(yè)敏感對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)致和認(rèn)真的審視，及時(shí)提供分析和判斷報(bào)告。需要注意的是，如果某一個(gè)或幾個(gè)指標(biāo)的變化就直接據(jù)以得到結(jié)論未免過于武斷，最好結(jié)合多項(xiàng)指標(biāo)綜合來考慮，并對多個(gè)會(huì)計(jì)期間的指標(biāo)變動(dòng)進(jìn)行縱向?qū)Ρ瓤疾臁７治龅倪^程還需兼顧到影響指標(biāo)變化的內(nèi)部因素和外部因素。比如，企業(yè)的經(jīng)營策略、口碑信譽(yù)、管理者對風(fēng)險(xiǎn)的偏好、財(cái)務(wù)人員的業(yè)務(wù)水平、管理手段的先進(jìn)性和技術(shù)含量都能很大程度上從企業(yè)自身的運(yùn)營中對各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生影響并左右預(yù)警系統(tǒng)的效率。宏觀政策、市場競爭、科技進(jìn)步和新產(chǎn)品、新技術(shù)、消費(fèi)者偏好等企業(yè)外部因素也能夠或多或少的反映在系統(tǒng)反饋信息中。因此，企業(yè)不單單是簡單的組織生產(chǎn)與銷售過程，更是整個(gè)市場、科學(xué)技術(shù)、地理人文、經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的綜合作用的產(chǎn)物，在問題分析時(shí)要充分考慮財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)反映的豐富內(nèi)容。

三、財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)在運(yùn)行中應(yīng)注意的問題

財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的建立和運(yùn)行必須依托高效科學(xué)的財(cái)務(wù)信息平臺(tái)和科學(xué)高效的現(xiàn)代企業(yè)管理制度，為系統(tǒng)的使用創(chuàng)造流暢順利的條件。企業(yè)可以配備必要的人員和設(shè)備，落實(shí)信息收集、處理、反饋等各環(huán)節(jié)的內(nèi)容和要求，明確人員職責(zé)并提供必要的技術(shù)支持。同時(shí)，為保證系統(tǒng)良好運(yùn)行發(fā)揮作用，還應(yīng)注意以下問題：

1.企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的正常運(yùn)行要求企業(yè)更加完善內(nèi)部控制制度，提高控制質(zhì)量。財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)要及時(shí)準(zhǔn)確的反饋出企業(yè)真實(shí)的信息、為企業(yè)提供有效的警報(bào)，所得到的各種信息、數(shù)據(jù)、資料必須是規(guī)范、真實(shí)的，這就向企業(yè)內(nèi)部的控制制度提出了更高的要求。完善的法人治理結(jié)構(gòu)、健全的組織建設(shè)、清晰明了的權(quán)責(zé)制度、適當(dāng)?shù)慕灰滋幚沓绦?、真?shí)及時(shí)的信息記錄與披露，為財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)良好運(yùn)行提供良好的環(huán)境。

2.企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行要依靠企業(yè)員工在思想上對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)清醒的認(rèn)識(shí)和高度警惕，領(lǐng)導(dǎo)層和管理人員要不斷提高財(cái)務(wù)人員的業(yè)務(wù)水平，培養(yǎng)財(cái)務(wù)主管人員的風(fēng)險(xiǎn)觀念，使控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成為財(cái)務(wù)人員的自覺行為。樹立牢固的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)是財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)得以建立并有效運(yùn)行的前提，對員工發(fā)現(xiàn)的問題、提出的合理建議應(yīng)給予重視和采納。另外，預(yù)警系統(tǒng)的處理結(jié)果應(yīng)及時(shí)反饋給企業(yè)管理層，確保信息反饋渠道的通暢，在發(fā)現(xiàn)問題后管理層應(yīng)迅速做出反應(yīng)，采取針對措施。

3.企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)只能提供量化指標(biāo)，需要財(cái)務(wù)人員進(jìn)行科學(xué)周全的辨別和分析。由于各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的敏感性或者企業(yè)經(jīng)營上的突發(fā)狀況，預(yù)警系統(tǒng)可能提供一些反應(yīng)過于激烈的信息或者虛假的警示信號(hào)，因此針對系統(tǒng)反饋信息分析人員也要綜合考慮，掌握異動(dòng)的原因。另外，在對系統(tǒng)提供的各項(xiàng)信息進(jìn)行定量分析的同時(shí)，還應(yīng)結(jié)合非量化因素或者是有經(jīng)驗(yàn)分析人員的判斷作定性的評(píng)價(jià)。綜合量化指標(biāo)和定性分析，提高預(yù)警系統(tǒng)的整體效果。

4.企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行也需要企業(yè)強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)防范、控制、處理能力的支持。企業(yè)財(cái)務(wù)部門適時(shí)對企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營過程中所涉及的每個(gè)環(huán)節(jié)、各種因素進(jìn)行全面考核，充分估計(jì)不利因素可能引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性和破壞程度，建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)價(jià)體系。在危機(jī)發(fā)生之前，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)資本經(jīng)營危機(jī)的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)，制定防范、處理風(fēng)險(xiǎn)的方案，在加強(qiáng)市場預(yù)測的基礎(chǔ)上尋找規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)之路。即使財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)危機(jī)不幸發(fā)生，企業(yè)也能從容地通過實(shí)行提前制定的策略措施，采取風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁、資產(chǎn)剝離、多元化經(jīng)營、市場轉(zhuǎn)移等方案，及時(shí)控制繼而扭轉(zhuǎn)被動(dòng)局面，最大限度的減少企業(yè)損失。

參考文獻(xiàn)：

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篇4

【關(guān)鍵詞】 中小企業(yè)； 粗糙熵； 十折交叉驗(yàn)證； 公司治理； 財(cái)務(wù)預(yù)警

【中圖分類號(hào)】 F275 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）09-0089-06

一、引言

2016年12月11日，中國加入WTO滿15周年，在這15年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮中，中國一躍成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。企業(yè)是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ行У钠髽I(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警不僅有利于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，對股東等相關(guān)利益主體甚至于整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也都具有舉足輕重的作用[1]；建立科學(xué)有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，有助于企業(yè)管理層及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)措施，避免企業(yè)陷入更大的危機(jī)[2]。特別是對中小企業(yè)而言，由于其風(fēng)險(xiǎn)抵御能力相對較弱，有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制就顯得尤為重要。目前，國家出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)中小企業(yè)發(fā)展，在政策支持環(huán)境下，我國中小企業(yè)日漸成為國民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的重要力量，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)、解決就業(yè)、改善民生、創(chuàng)新科技等方面發(fā)揮著重要作用[3]。與此同時(shí)，我國中小企業(yè)存在著市場競爭激烈、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力不足、公司治理結(jié)構(gòu)不完善等一系列問題，隨著經(jīng)濟(jì)下行壓力的增大，6 666萬家中小微企業(yè)（工信部數(shù)據(jù)）生存非常困難[4]。近年來，金融危機(jī)、歐債危機(jī)的發(fā)生給我國整體經(jīng)濟(jì)帶來巨大沖擊，并導(dǎo)致大量中小企業(yè)破產(chǎn)。顯然，缺乏有效預(yù)警機(jī)制、信息缺失等問題是這一現(xiàn)狀的重要影響因素[5]。在后金融危機(jī)時(shí)代，市場運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)依然顯著，綜合運(yùn)用中小企業(yè)的財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并基于科學(xué)的預(yù)警模型幫助中小企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)經(jīng)營中存在的問題，建立中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，不僅能提高中小企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平，還有利于中小企業(yè)及時(shí)應(yīng)對市場風(fēng)險(xiǎn)，為中小企業(yè)管理層提供及時(shí)、可靠的決策依據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)中小企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）預(yù)警指標(biāo)體系研究

在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究中，預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建是研究者的首要關(guān)注目標(biāo)。Altman[6]使用常規(guī)的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為預(yù)警變量進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測。鮑新中等[7]對33個(gè)財(cái)務(wù)變量進(jìn)行篩選，最終得到9個(gè)能反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究。面對日益加劇的市場預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)，“現(xiàn)金為王”的經(jīng)營理論日漸受到重視，學(xué)者也逐漸將研究視角從傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)移到收付實(shí)現(xiàn)制下的現(xiàn)金流指標(biāo)上來。William[8]是公認(rèn)的引入現(xiàn)金流量指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的先驅(qū)，研究中以79對公司為研究樣本，結(jié)果表明，現(xiàn)金流量/總負(fù)債能很好地預(yù)測公司的財(cái)務(wù)狀況。近年來，一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)如公司治理指標(biāo)也被引入到預(yù)警指標(biāo)體系中。Whitaker[9]認(rèn)為，許多公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)更多的是源于其薄弱的管理而非經(jīng)濟(jì)上的困難，學(xué)術(shù)界也關(guān)注了管理層激勵(lì)對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響。劉玉敏等[10]引入公司治理因素建立預(yù)警模型，結(jié)果表明引入公司治理指說哪P馱げ餼度得到了提高。

可以看出，當(dāng)前財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究不僅考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)，同時(shí)也關(guān)注了現(xiàn)金流指標(biāo)；尤其需要強(qiáng)調(diào)的是，中小企業(yè)由于存在著市場競爭激烈、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力不足、公司治理結(jié)構(gòu)不完善等一系列問題，因此，同時(shí)考慮公司治理指標(biāo)對于提高預(yù)警效果就顯得尤為重要。

（二）預(yù)警模型研究

單變量分析是最早用于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型，F(xiàn)itzpatrick[11]提出以單項(xiàng)財(cái)務(wù)比率作為標(biāo)準(zhǔn)來判斷企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。William[12]采用財(cái)務(wù)比率對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測，研究證實(shí)在排除行業(yè)因素和公司資產(chǎn)規(guī)模因素的前提下，債務(wù)保障率、總資產(chǎn)凈利潤率等財(cái)務(wù)比率對預(yù)測財(cái)務(wù)危機(jī)是有效的。雖然單變量模型運(yùn)用廣泛，但不同指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果可能相互矛盾，且容易被管理者操縱。

多元線性判定模型是運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)造多元線性函數(shù)來進(jìn)行危機(jī)預(yù)警的模型，其典型代表是由Altman[13]建立的Z-Score模型。研究中從22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取5個(gè)公因子，圍繞企業(yè)資產(chǎn)利用率、資產(chǎn)規(guī)模、償債能力、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、盈利能力等方面綜合分析預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，通過對33組制造性上市企業(yè)的研究，建立多元線性Z-Score模型。多元線性判定模型具有較高的判別精度，但它有一些較為嚴(yán)格的前提假設(shè)，如線性關(guān)系、變量服從正態(tài)分布以及解釋變量之間獨(dú)立等，這在現(xiàn)實(shí)情況中很難滿足。為了克服這些局限性，自20世紀(jì)70年代末以來，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究人員引入Logistic回歸方法。

Martin[14]首次嘗試將Logistic模型應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建，以1969―1974年上市公司作為研究對象，選取4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測兩年后樣本公司的破產(chǎn)概率。浦軍等[15]選取40家ST公司和103家非ST公司作為研究樣本，選取資產(chǎn)負(fù)債率、每股收益、股權(quán)集中度等8個(gè)變量作為建模指標(biāo)，運(yùn)用Logistic回歸模型建立相應(yīng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，取得了良好的預(yù)測效果。方匡南等[16]在充分考慮變量間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系基礎(chǔ)上，提出了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Logistic模型，將其應(yīng)用于我國企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究中，預(yù)測效果優(yōu)于傳統(tǒng)Logistic模型。Logistic模型的優(yōu)點(diǎn)是假設(shè)條件較少，如不要求總體滿足正態(tài)分布和協(xié)方差矩陣相等，且能夠針對分類問題進(jìn)行回歸分析，因此，其成為財(cái)務(wù)預(yù)警研究的重要建模方法之一。

將經(jīng)過顯著性檢驗(yàn)和RS約簡得到的指標(biāo)體系按照公式y(tǒng)=-1+2（x-min）/（max-min）進(jìn)行歸一化處理，使其取值在[-1，+1]區(qū)間內(nèi)，即得到了經(jīng)過RS特征選擇后的指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用Logistic模型進(jìn)行分類預(yù)測，分別將試驗(yàn)樣本與測試樣本按照9■1比例在隨機(jī)分類情形下做十折交叉驗(yàn)證，并隨機(jī)分類10次。為檢驗(yàn)RS特征選擇效果，先將通過顯著性檢驗(yàn)的指標(biāo)體系直接建立Logistic回歸模型得到預(yù)測精度，然后運(yùn)用RS屬性約簡后的指標(biāo)體系建立基于RS―Logistic回歸的預(yù)警模型，并將兩種情況下的預(yù)警精度進(jìn)行比較，結(jié)果見表7。

分析表7可以知道，將通過了顯著性檢驗(yàn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系直接建立Logistic回歸模型，其在T-2、T-3、T-4年預(yù)測準(zhǔn)確率依次為77.5%、72.5%、67.5%；而在此基礎(chǔ)上加入公司治理指標(biāo)后，預(yù)測精度有明顯提升，依次為81.25%、76.25%、68.75%。相比較而言，經(jīng)過RS約簡后建立的Logistic回歸模型在中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分類精確度上有大幅提升，其在T-2、T-3、T-4年預(yù)測準(zhǔn)確率依次為92.5%、75%、67.5%；加入公司治理指標(biāo)后預(yù)測精度依次為95%、77.5%、71.25%。

四、研究結(jié)論及展望

本文綜合運(yùn)用了規(guī)范研究、實(shí)證研究以及對比研究的方法，對2005―2015年期間中小板上市企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究。在樣本選取和期間選擇方面，由于中小板上市企業(yè)中被ST或者*ST企業(yè)較少，本文將“在兩年內(nèi)只發(fā)生過一次年度末虧損，但在該期間內(nèi)各季度的凈利潤率平均值小于零”作為另一個(gè)困境樣本選取標(biāo)準(zhǔn)，以增加樣本量。在指標(biāo)選取方面，本文綜合采用了財(cái)務(wù)、現(xiàn)金流指標(biāo)，并融入了公司治理指標(biāo)進(jìn)行研究，結(jié)果表明公司治理指標(biāo)在提升中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警精度方面具有正向的促進(jìn)作用。在模型構(gòu)建方面，基于統(tǒng)計(jì)方法與人工智能方法相結(jié)合的建模視角建立了RS―Logistic預(yù)警模型，結(jié)果表明其具有更好的預(yù)測效果；并且可以看出，采用RS進(jìn)行屬性約簡，不僅使得預(yù)測精度得到顯著提升，而且剔除了冗余指標(biāo)，減少了預(yù)警指標(biāo)數(shù)量，進(jìn)一步驗(yàn)證了RS方法的特征選擇優(yōu)越性。

當(dāng)然，盡管本文豐富了中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方面的實(shí)證研究，但同時(shí)也存在一些不足。首先，在對困境樣本進(jìn)行健康樣本匹配時(shí)，本文采用的是“行業(yè)相同，資產(chǎn)規(guī)模相近”這一原則，但“資產(chǎn)規(guī)?！笔欠衲軌蛴行Т砥髽I(yè)規(guī)模，能否采用“員工人數(shù)”等其他指標(biāo)作為企業(yè)規(guī)模的變量，這是今后值得研究的一個(gè)方向。其次，本文驗(yàn)證了RS方法具有良好特征選擇效果，未來研究中能否將其與擅長于處理小樣本的非線性模型SVM相結(jié)合，以期進(jìn)一步提高預(yù)測精度。最后，“資產(chǎn)規(guī)?！痹诒疚难芯恐斜辉O(shè)定為一個(gè)匹配標(biāo)準(zhǔn)，那么“資產(chǎn)規(guī)?！北旧硎欠駮?huì)對預(yù)警效果產(chǎn)生影響，也是值得進(jìn)一步探究的問題和方向。

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篇5

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī)；動(dòng)態(tài)預(yù)警模型

一、引言

企業(yè)的成長及發(fā)展同生物有機(jī)體的生長及發(fā)展存在很多共性，都需要經(jīng)歷先幼年、青年、中年及老年各個(gè)階段，且在不同的具體的生命階段具有各自不同的特性及相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)與問題，通常我們將這種現(xiàn)象稱為企業(yè)生命周期。目前，國內(nèi)外學(xué)者在對企業(yè)生命周期的劃分標(biāo)準(zhǔn)上并不統(tǒng)一，也正是因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一，使得不同的學(xué)者構(gòu)建了一系列差別較大的生命周期理論模型。目前國內(nèi)外大部分的學(xué)者更加傾向于將企業(yè)自身的生命周期分為以下四個(gè)階段：第一階段是孕育期，第二階段是發(fā)展期，第三階段是成熟期，第四階段是衰退期。財(cái)務(wù)危機(jī)作為一種極大的威脅企業(yè)自身持續(xù)經(jīng)營發(fā)展的根本性危機(jī)之一，一直以來是國內(nèi)外大部分企業(yè)及學(xué)術(shù)界研究及P注的焦點(diǎn)。2014年，滬深股市中僅在2014年當(dāng)年被我國相關(guān)部門ST的企業(yè)就高達(dá)200多家，首次被我國相關(guān)部門ST的就多達(dá)70多家。在這一背景下，對企業(yè)自身的財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)的問題進(jìn)行的研究，尤其是對企業(yè)自身財(cái)務(wù)危機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警的相關(guān)的研究就顯得非常急迫及有意義。

二、財(cái)務(wù)危機(jī)新概念

大部分學(xué)者的研究均表明，企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)通常是集危險(xiǎn)性及機(jī)會(huì)性于一身，而財(cái)務(wù)危機(jī)是可以預(yù)防、控制及合理應(yīng)用的。本文認(rèn)為企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)是一種存在于企業(yè)的日常經(jīng)營管理過程中，并以企業(yè)財(cái)務(wù)關(guān)系出現(xiàn)失衡及緊張直到惡化為外在表現(xiàn)的，且自身具有兩重性及周期不定性的具體的風(fēng)險(xiǎn)事件的動(dòng)態(tài)發(fā)展變化過程。

三、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型的構(gòu)建

（一）樣本選取

為了進(jìn)一步研究，本文選取了2014到2015年兩年間首次被我國相關(guān)部門ST的89家上市公司來作為本文的財(cái)務(wù)危機(jī)組，其中排除了那些在最近兩個(gè)會(huì)計(jì)年度相關(guān)審計(jì)結(jié)果顯示的凈利潤雖為負(fù)值但凈資產(chǎn)收益率較高的上市公司，主要是由于公司在相對較短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生相應(yīng)的虧損不能成為評(píng)判公司自身健康惡化的唯一標(biāo)準(zhǔn)。任何公司的經(jīng)營均存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，而風(fēng)險(xiǎn)在很大程度上面就意味著企業(yè)可能會(huì)在某一生命周期中出現(xiàn)虧損或者是不好的情況。通常情況下，對于一個(gè)具有正凈資產(chǎn)收益率的公司，其自身也許在相對較短的時(shí)間內(nèi)可能會(huì)受到經(jīng)濟(jì)周期及市場波動(dòng)等具體的市場因素的影響，導(dǎo)致其會(huì)在某一年份或甚是連續(xù)的幾年當(dāng)中產(chǎn)生虧損；但是這種虧損通常是暫時(shí)的。如果我們從長期來看，這部分企業(yè)自身的贏利能力還是非常好的。本文對于財(cái)務(wù)穩(wěn)健組的選擇，主要是按照1：1的比例及經(jīng)營相當(dāng)?shù)脑瓌t進(jìn)行選取。最后本文將這178個(gè)具體的樣本分成觀測組（由64家ST企業(yè)及64家財(cái)務(wù)穩(wěn)健企業(yè)組成）及檢驗(yàn)組（由25家ST企業(yè)及25家財(cái)務(wù)穩(wěn)健企業(yè)組成，用于相關(guān)模型的檢驗(yàn)）。在數(shù)據(jù)的收集時(shí)間上，本文選擇上市公司被ST之前的第一年到之前的第四年的這4年的數(shù)據(jù)。本文將被我國相關(guān)政府部門實(shí)施ST之前的具體的年份用“Y-年”來表示，例如，上市公司被ST前一年用“Y-1年”表示，前兩年用“Y-2年”表示，以此逐步類推。本文所使用的數(shù)據(jù)來源于我國CSMAR數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)易―證券行情等相關(guān)的權(quán)威網(wǎng)站。

（二）指標(biāo)選取

本文在具體指標(biāo)體系構(gòu)建的過程中主要是遵循有效性這一具體的原則，并參考了目前國內(nèi)外研究學(xué)者所做的關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型研究中的相關(guān)的科學(xué)具體全面的財(cái)務(wù)指標(biāo)，結(jié)合實(shí)際情況，本文最終選擇了反映企業(yè)具體的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)（負(fù)債和凈資產(chǎn)之比、負(fù)債和總資產(chǎn)之比及流動(dòng)負(fù)債和總資產(chǎn)之比）、償債能力（負(fù)債總額和主營業(yè)務(wù)收入之比、總負(fù)債和股東權(quán)益之比、短期負(fù)債與股東權(quán)益之比及長期負(fù)債比率）、資產(chǎn)流動(dòng)性（流動(dòng)資產(chǎn)和主營業(yè)務(wù)收入之比、流動(dòng)及速動(dòng)比率）、盈利能力（主營業(yè)務(wù)收入和總資產(chǎn)之比、資產(chǎn)回報(bào)率及每股收益）、成長能力（主營業(yè)務(wù)收入增長百分比、總資產(chǎn)、總資產(chǎn)增長率及銷售比率）、經(jīng)營效率（資本周轉(zhuǎn)率、存貨和營運(yùn)資本之比及存貨周轉(zhuǎn)率）、現(xiàn)金流量（現(xiàn)金負(fù)債比率及投資負(fù)債比率）、公司治理（股權(quán)約束風(fēng)險(xiǎn)、股權(quán)控制風(fēng)險(xiǎn)及公司治理效益）8個(gè)方面的26個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

（三）相關(guān)指標(biāo)體系正態(tài)性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)財(cái)務(wù)危機(jī)組及財(cái)務(wù)穩(wěn)健組這兩組樣本到底有沒有相關(guān)的顯著性差異，本文采用了K-S檢驗(yàn)來全面分析驗(yàn)證了各項(xiàng)指標(biāo)的平均值的正態(tài)性。K-S檢驗(yàn)結(jié)果表明，財(cái)務(wù)危機(jī)組中的各項(xiàng)具體指標(biāo)中有5個(gè)具體的指標(biāo)連續(xù)4年均呈正態(tài)分布，約占指標(biāo)體系的19.37%；財(cái)務(wù)穩(wěn)健組中則有9個(gè)，占指標(biāo)體系32.96%。

（四）指標(biāo)均值差異檢驗(yàn)

本文運(yùn)用了Wilcoxon秩和檢驗(yàn)來進(jìn)一步對上市企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了全面的檢驗(yàn)。Wilcoxon秩和檢驗(yàn)相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在Y-1年，以上所選取的26個(gè)指標(biāo)中就有22個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)組及財(cái)務(wù)穩(wěn)健組的均值在比較中存在顯著差異，這部分指標(biāo)約占總指標(biāo)數(shù)量的84.6%；在Y-2年下降至63.89%，到了Y-3年，這一比例進(jìn)一步下降到54.77%，到了Y-4年則下降至31.64%?；谏鲜龇治?，可以看出我國上市企業(yè)自身財(cái)務(wù)危機(jī)的惡化通常是隨著自身的經(jīng)營時(shí)間逐漸顯現(xiàn)出來的。一般情況下，上市企業(yè)距離被國家相關(guān)部門ST的時(shí)間越遠(yuǎn)，則其自身的財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)表現(xiàn)跡象就越弱，也越不容易被我國上市公司相關(guān)部門管理層人員發(fā)現(xiàn)；反之，各種相應(yīng)的具體的危機(jī)征兆也就越明顯，這基本上是符合目前我國的實(shí)際發(fā)展情況。

（五）財(cái)務(wù)危機(jī)分期檢驗(yàn)

本文通過科學(xué)合理的提取財(cái)務(wù)危機(jī)組及財(cái)務(wù)穩(wěn)健組從Y-3年就開始具有顯著差異的15個(gè)具體的指標(biāo)，對這15個(gè)具體的指標(biāo)分別按照Y-4年與Y-3年、Y-3年與Y-2年、Y-2年與Y-1年分別進(jìn)行Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，之所以進(jìn)行該檢驗(yàn)，主要目的就是為了發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)指標(biāo)的發(fā)展具體進(jìn)程到底有沒有明顯的階段性的變化特征。Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，從Y-4年到Y(jié)-3年，這15個(gè)具體的指標(biāo)當(dāng)中僅僅只有8.24%的指標(biāo)發(fā)生了顯著的變化，這就意味著該階段基本上就是上市企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的萌芽階段，在本研究中，本文將這一時(shí)期視為財(cái)務(wù)危機(jī)的隱性期。從Y-3年到Y(jié)-2年，這15個(gè)具體的指標(biāo)當(dāng)中發(fā)生顯著變化的指標(biāo)數(shù)量占總指標(biāo)的比率急增到54.37%，這一數(shù)據(jù)表明上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)在很大程度上具有爆發(fā)性，本文將這一時(shí)期視為財(cái)務(wù)危機(jī)的顯性期。從Y-2年到Y(jié)-1年，各項(xiàng)檢驗(yàn)指標(biāo)中發(fā)生顯著變化的指標(biāo)數(shù)量急增到76.19%，這一數(shù)據(jù)表明上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)基本上出現(xiàn)嚴(yán)重的惡化，本文將在將這一時(shí)期視為財(cái)務(wù)危機(jī)的惡化期。

（六）上市企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)顯性期識(shí)別模型

為了更加科學(xué)合理的構(gòu)建上市企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)顯性期的識(shí)別模型，在研究過程中，本文首先對財(cái)務(wù)危機(jī)組的Y-3年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO測度，得出了具體的KMO值（為0.613），同時(shí)還對財(cái)務(wù)危機(jī)組的Y-3年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了巴特利球體檢驗(yàn)（相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性概率小于0.01），以上這兩個(gè)檢驗(yàn)表明了本文在相關(guān)數(shù)據(jù)的選取上面比較科學(xué)，相關(guān)數(shù)據(jù)適合做相應(yīng)的因子分析。其次，本文采用主成分法作為本研究當(dāng)中相關(guān)的因子提取方法，科學(xué)地提取到了7個(gè)（F1財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、F2盈利能力、F3資產(chǎn)流動(dòng)性、F4現(xiàn)金流量、F5償債能力、F6經(jīng)營效率、F7公司治理）特征值大于1的公共因子。以上這7個(gè)公共因子自身基本上可以概括15個(gè)相關(guān)的原始變量的所有具體信息含量的79.236%。最后，本文選擇了最為常用的Logistic回歸分析來作為本文的模型構(gòu)建方法，得出相應(yīng)的模型如下：

P=■

本文在具體的回代驗(yàn)證時(shí)，主要就是以0.5來作為分界點(diǎn)，若本文檢驗(yàn)過程中相關(guān)的P值超過了0.5，就基本可以判定為財(cái)務(wù)危機(jī)的顯性期，相反，若小于0.5，則不處于財(cái)務(wù)危機(jī)的顯性期。本文將之前選擇的檢驗(yàn)組的25家上市公司的Y-3年的具體數(shù)據(jù)帶入到上述模型當(dāng)中，結(jié)果表明，上述模型在進(jìn)行具體的預(yù)測過程中預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率在87%以上，這也在很大程度上面說明了上述預(yù)測模型的科學(xué)準(zhǔn)確性。

（七）上市企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)隱性期預(yù)警模型

同上述顯性期預(yù)警模型，在隱性期預(yù)警模型研究中，本文首先對財(cái)務(wù)危機(jī)組的Y-4年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO測度，得出了具體的KMO值（為0.736），同時(shí)還對財(cái)務(wù)危機(jī)組的Y-4年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了巴特利球體檢驗(yàn)（相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性概率小于0.01），以上這兩個(gè)檢驗(yàn)同樣表明了相關(guān)數(shù)據(jù)的選取比較科學(xué)，適合做因子分析。其次，本文仍采用主成分法來提取因子，科學(xué)的提取到了7個(gè)公共因子進(jìn)行了具體的重命名（F1財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、F2盈利能力、F3經(jīng)營效率、F4資產(chǎn)流動(dòng)性、F5償債能力、F6現(xiàn)金流量、F7公司治理）。最后，本文仍選擇Logistic回歸分析來作為具體的模型的構(gòu)建方法，得出相應(yīng)的模型如下：

P=■

本文在具體的回代驗(yàn)證時(shí)，主要就是以0.5來作為具體的分界點(diǎn)，若本文檢驗(yàn)過程中相關(guān)的P值超過了0.5，則在很大程度上面就可以判定為財(cái)務(wù)危機(jī)的隱性期，相反，若小于0.5，則處于穩(wěn)健期。本文將之前選擇的檢驗(yàn)組的25家上市公司的Y-4年的相關(guān)的具體數(shù)據(jù)帶入到上述模型當(dāng)中，結(jié)果表明，上述模型在進(jìn)行具體的預(yù)測過程中預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率在72%以上，這也在很大程度上面說明了上述預(yù)測模型的科學(xué)準(zhǔn)確性。

四、結(jié)論

本文ι鮮泄司財(cái)務(wù)危機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型進(jìn)行了科學(xué)的研究，在研究過程中，本文引入了上市公司治理的新指標(biāo)，同時(shí)很大程度上面簡化了預(yù)警的過程，且相關(guān)的研究效果還較為理想。相信本文對于提高我國上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的能力具有十分重要意義。

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篇6

一、概述

財(cái)務(wù)預(yù)警是以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營計(jì)劃及其他相關(guān)會(huì)計(jì)資料為依據(jù)，對企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測，采用可靠的預(yù)警模型對財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警，使企業(yè)經(jīng)營者及時(shí)洞察企業(yè)可能發(fā)生的財(cái)務(wù)危機(jī)，并預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的功能主要有：

（一）預(yù)知財(cái)務(wù)失敗 當(dāng)可能發(fā)生財(cái)務(wù)失敗時(shí)，能提醒管理者提早作準(zhǔn)備或采取對策防止財(cái)務(wù)危機(jī)。

（二）預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生或控制其進(jìn)一步擴(kuò)大 當(dāng)財(cái)務(wù)出現(xiàn)危機(jī)征兆時(shí)，能及時(shí)指出導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化的原因，使經(jīng)營者及時(shí)制訂有效措施，阻止財(cái)務(wù)狀況進(jìn)一步惡化。

（三）避免類似財(cái)務(wù)危機(jī)再次發(fā)生 有效的財(cái)務(wù)失敗預(yù)警指標(biāo)能彌補(bǔ)企業(yè)在現(xiàn)有財(cái)務(wù)管理及經(jīng)營中的缺陷，完善財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。

二、創(chuàng)業(yè)企業(yè)不同階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建的重要環(huán)節(jié)就是要找出誘發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的潛在信號(hào)，創(chuàng)業(yè)企業(yè)在不同生命階段存在著不同的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。我國一般將創(chuàng)業(yè)企業(yè)的生命周期劃分為為五個(gè)階段，即種子階段，創(chuàng)立階段，成長階段，擴(kuò)張階段，成熟階段。

（一）種子階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 創(chuàng)業(yè)企業(yè)在種子階段的主要任務(wù)是研究開發(fā)，驗(yàn)證發(fā)明創(chuàng)造及創(chuàng)意的可行性，研究開發(fā)的成果是樣品、樣機(jī)，或者是較為完整的工業(yè)生產(chǎn)用服務(wù)的解決方案。除了技術(shù)研發(fā)外，創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)立之前要經(jīng)過信息收集、建立團(tuán)隊(duì)、做好融資以及撰寫商務(wù)計(jì)劃書等工作。

種子階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）融資量不足，造成技術(shù)研發(fā)資金短缺的風(fēng)險(xiǎn)。在此階段，籌資的最大問題不在于獲得足夠的資金以啟動(dòng)新企業(yè)，而是在創(chuàng)立初期獲得足夠的資金并確保新企業(yè)不會(huì)將現(xiàn)金耗盡。也就是說，當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)負(fù)現(xiàn)金流的時(shí)候能馬上追加投資獲得新的資金。否則，這種資金短缺風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)并最終破產(chǎn)。因此，創(chuàng)業(yè)者在種子階段時(shí)，必須對未來，尤其是創(chuàng)立初期資金可能出現(xiàn)的短缺從數(shù)量和時(shí)間上作出充分的、準(zhǔn)確的估計(jì)，為資金的籌措做好準(zhǔn)備。

（2）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的存在造成未來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。如創(chuàng)業(yè)者掌握的生產(chǎn)技術(shù)是否支持大批量的生產(chǎn)，生產(chǎn)出的產(chǎn)品是否存在致命瑕疵等，這些生產(chǎn)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)可能影響企業(yè)未來的銷售，進(jìn)而造成企業(yè)資金鏈的斷鏈，引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)。

（二）創(chuàng)立階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 進(jìn)入創(chuàng)立階段，企業(yè)已開發(fā)出了新產(chǎn)品的樣品、樣機(jī)或己形成較為完善的生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)方案等，但還需要在許多方面進(jìn)行改進(jìn)，尤其需要在與市場相結(jié)合的過程中加以完善，使新產(chǎn)品成為市場樂于接受的商業(yè)化產(chǎn)品。

創(chuàng)立階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）產(chǎn)品市場占有率偏低無法收回成本。企業(yè)成立后要做的首要任務(wù)是盡快打開市場，擴(kuò)大市場占有率，但這并不是很容易做到的。對于以高新技術(shù)為主的創(chuàng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的新產(chǎn)品就存在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，一旦和原有的設(shè)想不符或達(dá)不到原有的要求，或者新產(chǎn)品的創(chuàng)意難以滿足客戶的要求，都可能影響企業(yè)的銷售。如果在創(chuàng)立初期不能盡快獲得客戶，打開市場，就很容易因?yàn)殇N售量過低使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。

（2）產(chǎn)品單位成本偏高引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在創(chuàng)立期創(chuàng)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)還不成熟，往往并不具有大規(guī)模生產(chǎn)產(chǎn)品的能力，導(dǎo)致分?jǐn)傇诿總€(gè)產(chǎn)品上的固定成本過高，這種高的單位成本往往超過了產(chǎn)品在消費(fèi)者心理的預(yù)期價(jià)位和相似產(chǎn)品的均價(jià)。如果企業(yè)以低于其實(shí)際生產(chǎn)成本的定價(jià)進(jìn)行銷售會(huì)造成企業(yè)虧損，導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)。相反如果企業(yè)定價(jià)過高，就會(huì)影響產(chǎn)品銷售，增加存貨成本，造成風(fēng)險(xiǎn)的惡性循環(huán)。

（3）資金短缺風(fēng)險(xiǎn)。如果銷量提不上去，生產(chǎn)產(chǎn)品的成本又過大，企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)金流就出現(xiàn)負(fù)數(shù)。如果企業(yè)不能及時(shí)注入新的資金就面臨著破產(chǎn)的困境。

（4）銷售款回收時(shí)間過慢造成的風(fēng)險(xiǎn)。創(chuàng)業(yè)企業(yè)采用賒銷方式進(jìn)行銷售，會(huì)造成銷售資金回收的不及時(shí)，導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身出現(xiàn)支付困難，若不能及時(shí)籌集到資金，會(huì)影響企業(yè)的信用，由信用風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)。

（三）成長階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 進(jìn)入成長階段，創(chuàng)業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了科研成果向工業(yè)化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)化。此階段的企業(yè)要不斷擴(kuò)大生產(chǎn)能力，組建起自己的銷售隊(duì)伍，大力開拓產(chǎn)品市場，牢固樹立起企業(yè)的品牌形象，確立企業(yè)在業(yè)界的主導(dǎo)地位。在組織結(jié)構(gòu)上，創(chuàng)業(yè)企業(yè)已不再是單元組織的機(jī)構(gòu)，各職能單位開始有了部門的界限，研發(fā)、生產(chǎn)、市場營銷、售后服務(wù)也逐步細(xì)化分工。

成長階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）資本結(jié)構(gòu)不合理引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在成長期，企業(yè)開始有了資金的積累，但自身的積累很難滿足快速增長的需要，這時(shí)企業(yè)融資比起創(chuàng)業(yè)的前兩個(gè)階段要容易很多，融資的重點(diǎn)在于選擇合適的融資方式。企業(yè)可以通過適度運(yùn)用財(cái)務(wù)杠桿的作用，增加負(fù)債量，提高企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率。但是，財(cái)務(wù)杠桿的過度使用會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，加大未來還本付息的壓力，提高資本成本。

（2）資金使用時(shí)間不匹配產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)財(cái)務(wù)管理要求現(xiàn)金流入在時(shí)間和金額上同現(xiàn)金流出需求相匹配，使收益最大化。若現(xiàn)金流入和現(xiàn)金流出的需求不匹配，將大大降低其運(yùn)用資金的效益，從而帶來財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

（四）擴(kuò)張階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 在擴(kuò)張階段，創(chuàng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品已為市場所接受，且市場需求較大；產(chǎn)品已開始批量化生產(chǎn)，制造成本大幅度下降，產(chǎn)品價(jià)格也有了下降的空間，因此銷售額將迅速上升，企業(yè)利潤也隨之增長。企業(yè)由現(xiàn)金流平衡點(diǎn)轉(zhuǎn)向盈虧平衡點(diǎn)，并能得到相當(dāng)大的純收入。企業(yè)已開始實(shí)現(xiàn)預(yù)定的市場份額目標(biāo)，并進(jìn)行后續(xù)技術(shù)創(chuàng)新，完善理管體系。企業(yè)往往也需要進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)充，引進(jìn)生產(chǎn)線，以適應(yīng)迅猛增長的需求，鞏固在市場中的地位。

擴(kuò)張階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）缺乏適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)管理制度。在擴(kuò)張期，企業(yè)的銷量迅速增長，應(yīng)收賬款與存貨的占有率也大幅增加，存貨周轉(zhuǎn)期及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期增長，流動(dòng)資金投資需求也越多，從而降低資金流動(dòng)性。企業(yè)需要建立一套合理的應(yīng)收賬款及存貨的管理制度，比如按客戶的信用度確定不同的賒銷比例，派專人對客戶進(jìn)行聯(lián)系和及時(shí)反饋；做好產(chǎn)品交存、發(fā)出到客戶使用過程中的監(jiān)控，每月定期清理未流動(dòng)的產(chǎn)品等。

（2）利潤分配政策不當(dāng)。這時(shí)，企業(yè)有了一定的盈利，資金相對較為寬裕，創(chuàng)業(yè)者也開始考慮分享創(chuàng)業(yè)成果，此時(shí)如何處理分配與積累、投資三者的關(guān)系，影響到企業(yè)今后的持續(xù)發(fā)展。如果將利潤過多地分配出去，勢必會(huì)減少企業(yè)對研發(fā)的資金投入，這樣可能使企業(yè)未來研發(fā)資金短缺，引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

（五）成熟階段創(chuàng)業(yè)活動(dòng)及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 進(jìn)入成熟期，企業(yè)為了保持競爭地位，必須不斷地進(jìn)行技術(shù)開發(fā)，創(chuàng)造新的產(chǎn)品。同時(shí)，為使企業(yè)獲得新的生機(jī)，永續(xù)經(jīng)營，此時(shí)的企業(yè)發(fā)展目標(biāo)不能僅定在成熟上，而更重要的是質(zhì)變，形成真正的強(qiáng)大企業(yè)。

成熟階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在：企業(yè)進(jìn)入成熟期往往也意味著產(chǎn)品進(jìn)入了成熟期，此時(shí)企業(yè)如果不及時(shí)作出調(diào)整，下一階段該產(chǎn)品很可能進(jìn)入衰退期，逐步被市場所淘汰，使企業(yè)陷入不利境地。因此在企業(yè)的擴(kuò)張末期和成熟期創(chuàng)業(yè)者要進(jìn)行新產(chǎn)品的研發(fā)或現(xiàn)有產(chǎn)品的改良。新產(chǎn)品的研發(fā)需要大量的資金、人力和時(shí)間投入，一旦和預(yù)期結(jié)果出現(xiàn)偏差，將直接造成企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。

三、創(chuàng)業(yè)企業(yè)不同階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)選擇

創(chuàng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系可從償債能力、盈利能力、資產(chǎn)運(yùn)營能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)五個(gè)方面確定。創(chuàng)業(yè)企業(yè)根據(jù)不同的生命周期階段，從總表項(xiàng)目中抽取相應(yīng)的指標(biāo)，組成適應(yīng)各成長階段的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。

（一）種子階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo) 在種子階段，創(chuàng)業(yè)企業(yè)尚未正式成立，基本沒有現(xiàn)金流入，只產(chǎn)生技術(shù)研發(fā)等現(xiàn)金流出。創(chuàng)業(yè)企業(yè)要預(yù)測未來的資金需要量，確定對內(nèi)和對外的籌資額，選擇恰當(dāng)?shù)幕I資方式，順利籌措到種子期和創(chuàng)立初期的資金。需要關(guān)注的指標(biāo)是現(xiàn)金耗盡時(shí)間=現(xiàn)金持有量/現(xiàn)金消耗率。創(chuàng)業(yè)者的現(xiàn)金耗盡時(shí)間越短，籌資就越困難，創(chuàng)業(yè)企業(yè)可能連基本的研發(fā)都無法維持下去，導(dǎo)致企業(yè)未成立就胎死腹中。

（二）創(chuàng)立階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo) 在創(chuàng)立階段，企業(yè)剛進(jìn)入市場，銷售量不高，往往低于盈虧平衡點(diǎn)銷售量，銷售回收資金有限，這時(shí)會(huì)出現(xiàn)現(xiàn)金流出大于現(xiàn)金流入。需要關(guān)注的指標(biāo)包括償債能力指標(biāo)（流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率）、資產(chǎn)營運(yùn)能力指標(biāo)（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率）、現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)指標(biāo)（籌資現(xiàn)金流量流入與流出比、經(jīng)營現(xiàn)金流量流入與流出比）。由于企業(yè)處于初創(chuàng)期，盈利很低甚至虧損，財(cái)務(wù)管理上應(yīng)注意保本點(diǎn)分析，計(jì)算保本量與保本額。

（三）成長階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo) 在成長階段，企業(yè)銷量不斷提高，盈利增長，有了一定的資金積累，仍需要有大量的資金投入生產(chǎn)和銷售中來維持這種增長勢頭。需要關(guān)注的指標(biāo)包括償債能力指標(biāo)（流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負(fù)債比率）、資產(chǎn)營運(yùn)能力指標(biāo)（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、盈利能力指標(biāo)（總資產(chǎn)報(bào)酬率、主營業(yè)務(wù)收入利潤率、成本費(fèi)用利潤率）、現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)指標(biāo)（籌資現(xiàn)金流量流入與流出比、經(jīng)營現(xiàn)金流量流入與流出比、現(xiàn)金流入結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流出結(jié)構(gòu)）。在此階段，企業(yè)的信用增強(qiáng)，對外借債的能力增加，企業(yè)要適當(dāng)運(yùn)用財(cái)務(wù)杠桿，計(jì)算財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)和總杠桿系數(shù)。

（四）擴(kuò)張階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo) 在擴(kuò)張階段，企業(yè)產(chǎn)品銷量迅猛增長，有了一定的市場占有率和企業(yè)知名度，仍需要保持這種增長速度，使企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。企業(yè)除了關(guān)注償債能力指標(biāo)、資產(chǎn)營運(yùn)能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)外，還要關(guān)注發(fā)展能力指標(biāo)（銷售增長率、資本積累率、總資產(chǎn)增長率）和利潤分配的能力（股利支付率）。

（五）成熟階段財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo) 在成熟階段，企業(yè)除了要維護(hù)現(xiàn)有的盈利外，還要積極尋找新的利潤增長點(diǎn)。企業(yè)要繼續(xù)研發(fā)新產(chǎn)品或改良舊產(chǎn)品，這種研發(fā)或改良需要大筆的資金，若在研發(fā)的過程中出現(xiàn)資金短缺，就可能引起項(xiàng)目的終結(jié)，乃至整個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)困境。企業(yè)除了關(guān)注擴(kuò)張階段的所有指標(biāo)外，還要進(jìn)行投資項(xiàng)目決策分析，估算項(xiàng)目各階段的現(xiàn)金流入與現(xiàn)金流出，計(jì)算出項(xiàng)目的可行性。

篇7

關(guān)鍵詞：高新技術(shù)企業(yè)； 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)； 財(cái)務(wù)預(yù)警理論

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）03-0-01

一、前言

在目前高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展中，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是經(jīng)營管理過程中不可避免的風(fēng)險(xiǎn)之一，同時(shí)也是對企業(yè)經(jīng)營影響最大的風(fēng)險(xiǎn)，為了保證高新技術(shù)企業(yè)能夠在發(fā)展過程中處于有利的競爭地位，我們必須對企業(yè)所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有足夠的認(rèn)識(shí)。從當(dāng)前的研究成果來看，企業(yè)應(yīng)對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有效的辦法是根據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)警理論，建立有效的財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制，提高企業(yè)應(yīng)對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力，使企業(yè)能夠在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)形成之前有所預(yù)知，并采取積極的方法進(jìn)行干預(yù)，減少財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，保證企業(yè)的經(jīng)營效果?；谶@種認(rèn)識(shí)，我們應(yīng)該對財(cái)務(wù)預(yù)警理論有深入的了解。

二、高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)預(yù)警的概念與描述

1.財(cái)務(wù)危機(jī)又稱財(cái)務(wù)困境，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界并沒有給出財(cái)務(wù)危機(jī)的統(tǒng)一定義，通常公認(rèn)有兩種確定的方法：一是法律對企業(yè)破產(chǎn)的定義，二是以證券交易所對持續(xù)虧損、有重大潛在損失或者股價(jià)持續(xù)低于一定水平的上市公司給予特別處理或退市作為標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)中外學(xué)者的研究，財(cái)務(wù)危機(jī)至少有以下幾種表現(xiàn)形式：第一，從企業(yè)的運(yùn)營情況看，表現(xiàn)為產(chǎn)銷嚴(yán)重脫節(jié)，企業(yè)銷售額和銷售利潤明顯下降，多項(xiàng)績效評(píng)價(jià)指標(biāo)嚴(yán)重惡化；第二，從企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)看，表現(xiàn)為應(yīng)收賬款大幅增長，產(chǎn)品庫存迅速上升；第三，從企業(yè)的償債能力看，表現(xiàn)為喪失償還到期債務(wù)的能力，流動(dòng)資產(chǎn)不足以償還流動(dòng)負(fù)債，總資產(chǎn)低于總負(fù)債。

2.所謂企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警，即財(cái)務(wù)失敗預(yù)警，是指借助企業(yè)提供的財(cái)務(wù) 報(bào)表、經(jīng)營計(jì)劃及其他相關(guān)會(huì)計(jì)資料，利用財(cái)會(huì)、統(tǒng)計(jì)、金融、企業(yè)管理、市場營銷理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測，以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動(dòng)中潛在的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并在危機(jī)發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營者發(fā)出警告督促企業(yè)管理當(dāng)局采取有效措施，避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)演變成損失。

三、目前財(cái)務(wù)預(yù)警理論和財(cái)務(wù)預(yù)警方法分析

目前的財(cái)務(wù)預(yù)警理論主要是研究企業(yè)如何能夠利用正確的財(cái)務(wù)行為，避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。從企業(yè)所面臨的財(cái)務(wù)危機(jī)來看，財(cái)務(wù)預(yù)警理論將研究重點(diǎn)放在了如何對財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)先判斷和分析上，旨在通過對企業(yè)財(cái)務(wù)行為的分析，達(dá)到對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警。目前來看，企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警主要采取了以下方法：

首先，通過對基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)材料進(jìn)行分析得出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的判斷，并以此理論為指導(dǎo)，推動(dòng)企業(yè)采取具體措施對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行干預(yù)。

其次，通過采用多種分析方法，對企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷，主要方法為比率分析法、比較分析發(fā)、因素分析發(fā)等，保證分析的準(zhǔn)確性。

再次，通過對企業(yè)面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，避免企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)，一旦發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)立即采取措施，對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行干預(yù)和消除。

四、目前財(cái)務(wù)預(yù)警理論和方法存在的問題和局限性

從目前財(cái)務(wù)預(yù)警理論和預(yù)警方法來看，主要表現(xiàn)為三個(gè)層面，首先為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析層面，其次為專業(yè)分析方法層面，再次為潛在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)知層面。雖然這幾種方法在企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中取得了積極效果，但是由于高新技術(shù)企業(yè)所面臨的經(jīng)營形勢和市場環(huán)境不斷發(fā)生著變化，為此現(xiàn)有的財(cái)務(wù)預(yù)警理論和方法還存在一定的問題和局限性。

1.高新技術(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法過于單一

對于高新技術(shù)企業(yè)而言，在經(jīng)營管理過程中，雖然對財(cái)務(wù)預(yù)警理論非常重視，但是在實(shí)際運(yùn)行中財(cái)務(wù)預(yù)警的方法采用的比較單一，沒有取得預(yù)期的管理效果，沒有完全消除企業(yè)遇到的財(cái)務(wù)危機(jī)。

2.高新技術(shù)企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)形勢日趨復(fù)雜

由于高新技術(shù)企業(yè)面臨的市場競爭非常激烈，自身的財(cái)務(wù)形勢也比較復(fù)雜，企業(yè)的多數(shù)資金都用于產(chǎn)品研發(fā)，導(dǎo)致了資金配置不合理，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)受到市場競爭的影響，日趨復(fù)雜的財(cái)務(wù)形勢制約了財(cái)務(wù)預(yù)警理論的發(fā)展。

3.高新技術(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)制約了財(cái)務(wù)預(yù)警理論作用的發(fā)揮

考慮到高新技術(shù)企業(yè)的特點(diǎn)，高新技術(shù)企業(yè)在財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)方面將資金投入重點(diǎn)放在了產(chǎn)品研發(fā)上，客觀上導(dǎo)致了資金傾斜過于明顯，使企業(yè)的財(cái)務(wù)面臨一定的風(fēng)險(xiǎn)。也正是這種財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，制約了財(cái)務(wù)預(yù)警理論作用的發(fā)揮。

五、高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究的理論框架分析

通過對高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)管理制度的研究，高新技術(shù)企業(yè)要想取得良好的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果，就要根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展特點(diǎn)提出財(cái)務(wù)預(yù)警研究的理論框架，指導(dǎo)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)踐。以下以哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)為例，重點(diǎn)探討高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究理論框架的形成。

1.哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)偏向于新產(chǎn)品的研發(fā)，需要成熟的財(cái)務(wù)預(yù)警理論來有效預(yù)防財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。從目前哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)的產(chǎn)品定位和企業(yè)結(jié)構(gòu)設(shè)置來看，天然存在的風(fēng)險(xiǎn)對財(cái)務(wù)預(yù)警理論提出了具體的要求。

2.哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)的貸款存量較高，需要完整的財(cái)務(wù)預(yù)警理論來支持整個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)發(fā)展。由于哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)在發(fā)展中吸引了一定數(shù)量的貸款和民間資金，因此在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上處于高風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，這一現(xiàn)狀決定了企業(yè)需要完整的財(cái)務(wù)預(yù)警理論。

3.哈爾濱高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展速度較快，需要根據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)警理論構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)預(yù)警體系?？紤]到高新技術(shù)企業(yè)高速發(fā)展的現(xiàn)狀，只有有效的財(cái)務(wù)預(yù)警體系才能實(shí)現(xiàn)對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的干預(yù)。

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篇8

[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)期我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大邏輯”。在新常態(tài)下，一方面我國經(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)。這對我國企業(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，對企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)、財(cái)務(wù)活動(dòng)等進(jìn)行分析預(yù)測，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)測企業(yè)的財(cái)務(wù)困境，發(fā)現(xiàn)營運(yùn)資本流/負(fù)債和凈利潤/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)模型對財(cái)務(wù)危機(jī)公司進(jìn)行預(yù)測。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，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)測破產(chǎn)方面作用顯著。

我國學(xué)者20世紀(jì)90年代開始對財(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Ahman的z計(jì)分模型對中國6家公司進(jìn)行了預(yù)測分析，發(fā)現(xiàn)直接使用美國公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立的模型并不適用于對中國公司的預(yù)測。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)前做出相對較為準(zhǔn)確的預(yù)警，并發(fā)現(xiàn)logistic預(yù)測模型的誤判率最低。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，對我國制造業(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，過去對財(cái)務(wù)預(yù)警的研究已經(jīng)形成一些成果，但面對瞬息萬變的市場情況，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)是長時(shí)間的經(jīng)營不善所導(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)生才對企業(yè)做出預(yù)報(bào)，企業(yè)就沒有充足的時(shí)間應(yīng)對危機(jī)，這就喪失了預(yù)警的意義。所以，為延長企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的應(yīng)對時(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T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測樣本。（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T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測樣本。（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。為滿足配對原則，同樣選擇其T-1期至T-7期數(shù)據(jù)作為預(yù)測T期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測樣本。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、市場價(jià)值、現(xiàn)金流量、盈利能力、營運(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)練相對有助于提高預(yù)測的準(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，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)對后期預(yù)測出的數(shù)據(jù)進(jìn)行判別。

（二）基于Kalman濾波法的預(yù)測模型構(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)測出了T-7期至T期的主成分?jǐn)?shù)據(jù)。因預(yù)測結(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)測結(jié)果，繪制出其各主成分逐年預(yù)測值與觀測值的圖形（圖4至圖12）。從圖示可以看出，T期的預(yù)測值能夠與觀測值基本吻合，該模型具有良好的預(yù)測效果。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)對整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測產(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)對其長期財(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)測結(jié)果”是根據(jù)企業(yè)各年數(shù)據(jù)預(yù)測的財(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)測的正確率為73.03%，這與張玲（2000）62%、吳世農(nóng)（2001）73.17%的預(yù)測效率相比，雖然本文所采用的方法的預(yù)測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9

關(guān)鍵詞：新能源企業(yè)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警指標(biāo)體系

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警主要是根據(jù)企業(yè)的實(shí)際財(cái)務(wù)狀況為主要依據(jù)，對于企業(yè)一段時(shí)期內(nèi)進(jìn)行的財(cái)務(wù)活動(dòng)以及相關(guān)的經(jīng)營活動(dòng)所可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的監(jiān)測體系。企業(yè)的經(jīng)營者需要根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及各項(xiàng)指標(biāo)對于企業(yè)的實(shí)際財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行經(jīng)常性的分析，從而對于企業(yè)中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)預(yù)知以及有效規(guī)避?，F(xiàn)今，在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，市場競爭十分激烈，企業(yè)在面臨巨大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也面臨著較大的挑戰(zhàn)。這時(shí)，為了在激烈的市場競爭中不被淘汰，就需要企業(yè)對自身的內(nèi)部管理進(jìn)行完善，其中的一個(gè)重要步驟就是建立相應(yīng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)[1]。新能源企業(yè)是緩解現(xiàn)今能源供應(yīng)不足、減少環(huán)境污染以及全球氣候變暖的一個(gè)重要步驟，因此，在現(xiàn)今情況下，新能源企業(yè)也得到了快速發(fā)展。但是與傳統(tǒng)的企業(yè)相比較，新能源正因?yàn)樽陨淼奶攸c(diǎn)導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，這些財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)甚至?xí)ζ髽I(yè)最后的生存產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。在這種情況下，建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系就具有十分重要的意義。

一、新能源企業(yè)所面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特殊性

(一)新能源企業(yè)的經(jīng)營狀況

新能源是相對于傳統(tǒng)能源來說的，主要含有風(fēng)能、太陽能、核能以及海洋能等。新能源具備傳統(tǒng)能源所不具備的經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、低碳等優(yōu)點(diǎn)，這些優(yōu)點(diǎn)也促使在現(xiàn)今社會(huì)中對新能源的使用愈加廣泛?，F(xiàn)今很多的省市都在建設(shè)新能源基地，因此也有更多的企業(yè)開始進(jìn)入到新能源行業(yè)中[2]。而隨著我國對新能源使用以及重視程度的提高，新能源企業(yè)也獲得了更加積極發(fā)展態(tài)勢。

(二)新能源企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特殊性

1.外部風(fēng)險(xiǎn)的特殊性與傳統(tǒng)能源企業(yè)相比較而言，我國新能源企業(yè)的各項(xiàng)生產(chǎn)設(shè)備以及所使用到的生產(chǎn)技術(shù)基本是從國外進(jìn)口的。在這種情況下，就造成新能源企業(yè)在發(fā)展過程中受到外部的制約較大，對于新能源行業(yè)的發(fā)展進(jìn)步產(chǎn)生了阻礙。如我國所使用的光伏太陽能企業(yè)，雖然國內(nèi)企業(yè)已經(jīng)加大了對該項(xiàng)的研究，也取得了一定的成績，但在新能源技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)還是屬歐美等發(fā)達(dá)國家取得了較大的進(jìn)展。有時(shí)甚至國外的相關(guān)技術(shù)大大超越國內(nèi)技術(shù)的發(fā)展，這就意味著國內(nèi)的各項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)面臨著更新的風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致企業(yè)所要承擔(dān)的成本增加[3]。2.內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)特殊性首先，生產(chǎn)技術(shù)過于落后。相較于其他行業(yè)來說，我國的新能源企業(yè)已經(jīng)取得了十分迅速的發(fā)展，并已經(jīng)吸收了大量的資金進(jìn)入到了新能源行業(yè)之中。一些行業(yè)已經(jīng)開始由壟斷發(fā)展向競爭發(fā)展轉(zhuǎn)化，這在一方面對新能源市場進(jìn)行了豐富，也使得涉及到的各項(xiàng)生產(chǎn)成本得到有效降低。但同時(shí)，由于新能源企業(yè)在我國發(fā)展的時(shí)間還比較短，大多還處于摸索以及發(fā)展階段，這就造成很多企業(yè)需要承擔(dān)高額的開發(fā)費(fèi)用以及設(shè)備進(jìn)口的費(fèi)用等。這時(shí)，與一些傳統(tǒng)的能源企業(yè)相比，新能源企業(yè)就缺乏優(yōu)勢的價(jià)格以及質(zhì)量[4]。并且，很多投資商為了獲得產(chǎn)品效益的最大化，將行業(yè)帶入到一種低技術(shù)生產(chǎn)重復(fù)的狀態(tài)中，對于行業(yè)的高端發(fā)展都將會(huì)產(chǎn)生不利的影響。其次，資本結(jié)構(gòu)不夠合理。新能源企業(yè)的市場機(jī)制還不夠完善，其最為突出的問題就是出現(xiàn)負(fù)債過高的問題。在這一問題上，帶來的是很重的利息負(fù)擔(dān)。若不能按時(shí)償還債務(wù)，企業(yè)的發(fā)展也會(huì)面臨資金鏈斷裂的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。另外，企業(yè)所有者因?yàn)槠髽I(yè)的高債務(wù)也會(huì)對企業(yè)的回報(bào)率進(jìn)行提高或者是對投資額進(jìn)行減少。而債權(quán)人則會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)的高負(fù)債而對企業(yè)借款的條件進(jìn)行提升，如對貸款利息進(jìn)行提升，對貸款額度進(jìn)行減少等等，這樣一來就會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的融資出現(xiàn)困難，進(jìn)而導(dǎo)致資金鏈出現(xiàn)斷裂的可能性得到大大增加[5]。最后，環(huán)保意識(shí)缺乏。很多人對新能源產(chǎn)業(yè)長期以來存在一個(gè)錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)，認(rèn)為新能源產(chǎn)業(yè)就是無污染產(chǎn)業(yè)。其實(shí)并不是如此，新能源產(chǎn)業(yè)只是相對于傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)來說的。相比較傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)來說，其對人類的危害較小，但是從長期來看，若缺乏環(huán)保意識(shí)新能源產(chǎn)業(yè)也會(huì)帶來不利的環(huán)境影響。對上述新能源企業(yè)所存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特殊性進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，若想對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效防范，就需要建立有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式，對企業(yè)所存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效防范。

二、新能源企業(yè)需要構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

(一)建立財(cái)務(wù)指標(biāo)

1.建立償債能力指標(biāo)企業(yè)只有進(jìn)行不斷的經(jīng)營活動(dòng)才能獲得利潤，而企業(yè)要想生存下去的最為基本條件就是保證資金鏈的暢通，對于到期的債務(wù)可進(jìn)行定期償還。在通常的情況下，流動(dòng)比率以及速動(dòng)比率的高低都能對企業(yè)短期償債能力情況進(jìn)行充分反映，也就是反映企業(yè)的短期資金鏈?zhǔn)欠裉幱诹己脿顟B(tài)。而企業(yè)的資金負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率以及利息保障倍數(shù)等的高低都能對企業(yè)長期的償債能力進(jìn)行反映[6]。產(chǎn)權(quán)比率的高低情況也對所有者權(quán)益對企業(yè)償債風(fēng)險(xiǎn)所需要承擔(dān)的責(zé)任進(jìn)行了反映，也就是反映的是企業(yè)長期發(fā)展資金鏈的規(guī)劃程度。流動(dòng)比率=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。2.建立盈利能力指標(biāo)企業(yè)在經(jīng)營過程中獲取利潤就可對企業(yè)發(fā)展的價(jià)值進(jìn)行表明，也是企業(yè)存在的主要目標(biāo)。企業(yè)所具備的盈利能力可對新能源企業(yè)所具備的綜合能力進(jìn)行衡量的主要指標(biāo)，一個(gè)企業(yè)要想得到發(fā)展首先就需要盈利。從長期來看，企業(yè)要規(guī)避發(fā)展過程中的財(cái)務(wù)危機(jī)，首先就需要具備較好的盈利能力。只有這樣，企業(yè)的償債能力以及籌資能力才能得到顯著增強(qiáng)。其主要指標(biāo)含有經(jīng)營現(xiàn)金的流入流出率、股東權(quán)益收益率以及總資產(chǎn)的報(bào)酬率，而銷售的利潤率以及成本費(fèi)用的利潤率則對企業(yè)的盈利能力進(jìn)行了反映[7]。3.建立管理能力指標(biāo)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況優(yōu)劣情況可以通過優(yōu)化的內(nèi)部管理來改變。質(zhì)量抽查的合格率較高，則對企業(yè)所具備的生產(chǎn)能力以及管理能力越強(qiáng)。而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率則和企業(yè)的發(fā)展活力相聯(lián)系，周轉(zhuǎn)率高則企業(yè)的發(fā)展活力較強(qiáng)，經(jīng)營效果也較好。應(yīng)收賬款的周轉(zhuǎn)率越高則表明應(yīng)收賬款的收回速度越快[8]。存貨周轉(zhuǎn)所具備的速度越快，則表明存貨占用水平較低。利用這些數(shù)據(jù)，可對企業(yè)所具備的變現(xiàn)能力進(jìn)行提高，從而對企業(yè)內(nèi)部的資金鏈進(jìn)行優(yōu)化。4.建立發(fā)展能力指標(biāo)新能源企業(yè)在現(xiàn)今激烈的市場競爭中要想生存下去或取得發(fā)展，最重要的就是對技術(shù)進(jìn)步的不斷追求，并對自身所生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行有效提高，從而對市場上產(chǎn)品的份額進(jìn)行擴(kuò)大。其指標(biāo)中存在總資產(chǎn)增長率以及研發(fā)費(fèi)用增長率、收入增長率?？傎Y產(chǎn)增長率反映的是企業(yè)在一段時(shí)間內(nèi)資產(chǎn)經(jīng)營所達(dá)到的規(guī)模范圍。銷售收入增長率主要是對企業(yè)銷售產(chǎn)品的變動(dòng)情況進(jìn)行反映，是對企業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。研發(fā)費(fèi)用增長率則是企業(yè)對所使用新技術(shù)以及新產(chǎn)品的重視程度。

(二)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系應(yīng)注意的問題

新能源企業(yè)在對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，經(jīng)常出現(xiàn)對企業(yè)中財(cái)務(wù)管理預(yù)警體系的使用，而忽視對企業(yè)中經(jīng)營管理預(yù)警體系的使用。實(shí)際上，經(jīng)營管理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在很大程度上對企業(yè)的生存產(chǎn)生影響，因此，新能源的相關(guān)企業(yè)應(yīng)該就經(jīng)營管理方面加大投資研發(fā)的力度。其次，很多企業(yè)中預(yù)警部門所進(jìn)行的工作與財(cái)務(wù)部門所進(jìn)行工作重復(fù)度較高，從而造成企業(yè)的人力物力資源出現(xiàn)極大浪費(fèi)。這時(shí)，企業(yè)應(yīng)該對各部門的工作進(jìn)行有機(jī)協(xié)調(diào)，避免出現(xiàn)工作重復(fù)的情況，從而對工作效率進(jìn)行提高，對企業(yè)的運(yùn)行成本進(jìn)行有效降低。財(cái)務(wù)預(yù)警的主要目的是為了在危機(jī)發(fā)生之前，根據(jù)預(yù)警指標(biāo)所做出的指示提醒企業(yè)在經(jīng)營過程中對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避。最后，新能源企業(yè)還應(yīng)該做好企業(yè)相關(guān)的信息化管理工作，對企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及時(shí)獲取，這是對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的前提條件。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確情況將對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警以及防范效果產(chǎn)生影響。

三、結(jié)語

綜上所述，相比較傳統(tǒng)能源企業(yè)以及社會(huì)上的其他行業(yè)，新能源企業(yè)具備自身的特點(diǎn)，如環(huán)保、經(jīng)濟(jì)、安全等，也正是因?yàn)檫@些特點(diǎn)，導(dǎo)致新能源企業(yè)面臨較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。這些財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在新能源企業(yè)的發(fā)展過程中，將會(huì)產(chǎn)生較大的阻礙作用。因此，要想促進(jìn)新能源企業(yè)獲得可持續(xù)的發(fā)展，就需要對經(jīng)營過程中遇到的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效規(guī)避。而要想對遇到的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避，就需要在企業(yè)內(nèi)部建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，對于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)預(yù)知，并利用有效的措施對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避，最終促進(jìn)新能源企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

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篇10

【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；財(cái)務(wù)預(yù)警；風(fēng)險(xiǎn)管理；優(yōu)化研究

隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，國際化經(jīng)營的規(guī)模和范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，我國企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)將更加復(fù)雜化，多樣化。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種信號(hào)，能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，企業(yè)經(jīng)營者需要進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析，防范財(cái)務(wù)危機(jī)?？梢灶A(yù)言在不久的將來，我國大多數(shù)企業(yè)將逐步進(jìn)入財(cái)務(wù)導(dǎo)向型的企業(yè)管理階段。在這種經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，企業(yè)財(cái)務(wù)管理將成為企業(yè)管理的核心問題[1]。因此，我們需要借鑒國內(nèi)外的先進(jìn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理理論，從我國目前的經(jīng)濟(jì)情況著手，認(rèn)真研究我國的風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀，完善現(xiàn)有的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)理制度，有效提高我國企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的管理水平。這也是提升企業(yè)內(nèi)在價(jià)值，促進(jìn)企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，贏得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。

1.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論

1.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的定義

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)在各種財(cái)務(wù)活動(dòng)中，由于各種難以預(yù)料和控制的因素存在，使企業(yè)的財(cái)務(wù)收益與預(yù)期收益有所差異的不確定性。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)按其包含的內(nèi)容還可以分為狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)通常被稱為舉債風(fēng)險(xiǎn)，是指由于企業(yè)舉債而給企業(yè)帶來的財(cái)務(wù)不確定性。舉債給企業(yè)帶來更多流動(dòng)資金，為企業(yè)創(chuàng)造財(cái)富帶來有利條件，但同時(shí)也給企業(yè)到期還債帶來負(fù)擔(dān)[2]。因?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營的收益率和貸款的利率都有不確定性，從而有可能使企業(yè)的收益率高于或低于借款的和息率，這種風(fēng)險(xiǎn)的大小和借債規(guī)模有關(guān)。規(guī)模越大，風(fēng)險(xiǎn)越大。一旦負(fù)載過重，使企業(yè)不能到期還款，很可能導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。

廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指在企業(yè)的各項(xiàng)財(cái)務(wù)活動(dòng)中，由于環(huán)境及其他難以預(yù)料的因素的影響，使企業(yè)的預(yù)期財(cái)務(wù)收益與實(shí)際的收益有所差異。它是從企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的全過程看待企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)的。

1.2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特征

1）客觀性

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)運(yùn)營的必然產(chǎn)物，不以人的意志為轉(zhuǎn)移。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的客觀性源于產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的多樣性[3]。企業(yè)的社會(huì)背景的變更，市場環(huán)境的調(diào)整，企業(yè)經(jīng)營策略的轉(zhuǎn)換。競爭對手的戰(zhàn)略變換等多方面因素都可能導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。而且財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是不可避免的，企業(yè)只能將其控制在一定范圍內(nèi)。

2）不確定性

風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生就是因?yàn)橛胁淮_定性因素的存在。在一定時(shí)期一定的環(huán)境的影響下可能發(fā)生也可能不發(fā)生。可能和概率事件有聯(lián)系，也可能是隨機(jī)發(fā)生。風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的后果可能是確定的也可能不確定。盡管風(fēng)險(xiǎn)有其不確定性，但企業(yè)也要謹(jǐn)防風(fēng)險(xiǎn)，在不影響預(yù)期收益的情況下盡量降低風(fēng)險(xiǎn)。

3）損益性

一個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)與收益是成正比的，風(fēng)險(xiǎn)越大收益越大，風(fēng)險(xiǎn)小收益自然就低，所以企業(yè)為獲得利潤就需要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)的大小要看企業(yè)的承受能力和抵御能力。

1.3 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的目標(biāo)

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的主要目標(biāo)就是在識(shí)別與衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上運(yùn)用各種方法和措施來減少企業(yè)經(jīng)營帶來的風(fēng)險(xiǎn)，增加企業(yè)的收益，保證企業(yè)連續(xù)高效運(yùn)營。主要包括以下幾個(gè)目標(biāo)：

1）防止企業(yè)破產(chǎn)，這是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的基本目標(biāo)。因?yàn)槠飘a(chǎn)是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的終極形式，可以說是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的總體體現(xiàn)，一旦發(fā)生，企業(yè)就不復(fù)存在，更談不上什么生產(chǎn)經(jīng)營管理。所以，防止企業(yè)破產(chǎn)成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的最基本的目標(biāo)，其他目標(biāo)均以此為前提。

2）培養(yǎng)企業(yè)員工的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，特別是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，敢于面對風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整公司戰(zhàn)略化解風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)能夠比較準(zhǔn)確的預(yù)測市場變化，減少憂慮和恐懼，消除經(jīng)營管理中的隱患，提供有安全保障的良好經(jīng)營環(huán)境，消除計(jì)劃、方案中的漏洞、錯(cuò)誤，使領(lǐng)導(dǎo)和員工團(tuán)結(jié)一致在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處理的過程中形成堅(jiān)強(qiáng)的抵御能力。

2.一般財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)

2.1 風(fēng)險(xiǎn)回避

風(fēng)險(xiǎn)回避是指在可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)之前，主動(dòng)放棄可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目以避免風(fēng)險(xiǎn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論的發(fā)生給企業(yè)帶來的傷害。風(fēng)險(xiǎn)回避是一種徹底的風(fēng)險(xiǎn)控制手段，將風(fēng)險(xiǎn)降低為零，而不是僅僅減少風(fēng)險(xiǎn)的損失程度，但它也能消除風(fēng)險(xiǎn)帶來的巨大收益，從而使企業(yè)遭受經(jīng)濟(jì)損失。企業(yè)一般在風(fēng)險(xiǎn)過大難以承受的情況下放棄風(fēng)險(xiǎn)，在風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)大于收益的情況下也最好采取風(fēng)險(xiǎn)回避措施。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移主要是因?yàn)槠髽I(yè)所面對的風(fēng)險(xiǎn)無法回避，但自身應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力有限，無法解除風(fēng)險(xiǎn)，即使解除風(fēng)險(xiǎn)付出的代價(jià)也很大，因此采用轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的辦法。一般采取保險(xiǎn)、分散或簽訂合同的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移方法。

1）保險(xiǎn)

在西方國家被稱為“共同下水”的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理辦法，即采用各種方法將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)全部或部分轉(zhuǎn)移，推卸出去，使風(fēng)險(xiǎn)的承受者由企業(yè)一家變成多家，進(jìn)而相對消除和減少企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)損失。保險(xiǎn)是一種簡單有效的處理不可遇料因素引起的損失的方式，在企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，如工傷，火災(zāi)等。企業(yè)按照所保風(fēng)險(xiǎn)的種類，和保險(xiǎn)公司簽定和約，按期支付一定數(shù)額的費(fèi)用。在企業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)擔(dān)保事件的時(shí)候，由保險(xiǎn)公司支付損失費(fèi)用，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的部分或者全部轉(zhuǎn)移。不會(huì)影響企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)。

2）分散風(fēng)險(xiǎn)

分散風(fēng)險(xiǎn)主要指經(jīng)濟(jì)單位采取多角經(jīng)營、多方投資、多方籌資、外匯資產(chǎn)多源化、吸收多方供應(yīng)商、爭取多方客戶以分散風(fēng)險(xiǎn)的方式。對于風(fēng)險(xiǎn)大的投資方案，企業(yè)通過與其他企業(yè)聯(lián)營，收益共享，風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，就達(dá)到了分散風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目。當(dāng)企業(yè)經(jīng)營單一產(chǎn)品時(shí)，企業(yè)的興衰成敗就系該產(chǎn)品于一身，銷路好就繁榮興旺，銷路差就會(huì)陷入困境。但若經(jīng)營多種產(chǎn)品，企業(yè)的經(jīng)營效益就比較穩(wěn)定，不會(huì)因一種產(chǎn)品的銷路不暢而導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)自留

風(fēng)險(xiǎn)自留是指企業(yè)自己承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)所帶來的損失的一種風(fēng)險(xiǎn)管理手段。一般在其他風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)都無法實(shí)施或即使實(shí)施也效果不佳、成本更大的情況下采取風(fēng)險(xiǎn)自留。對于其它風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)而言，風(fēng)險(xiǎn)自留管理技術(shù)一定條件下是積極有效的風(fēng)險(xiǎn)管理方式。通常情況下，企業(yè)會(huì)建立一筆預(yù)算作為風(fēng)險(xiǎn)自留的補(bǔ)償資金或者直接把損失打入企業(yè)經(jīng)營成本。

3.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與預(yù)警方法

3.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別

3.1.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的早期信號(hào)

1）非預(yù)期的銷售額降低。因?yàn)殇N售額的降低會(huì)減少企業(yè)的收入，導(dǎo)致發(fā)生財(cái)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與預(yù)警方法問題，尤其是非預(yù)期的銷售額降低，更會(huì)讓企業(yè)的資金緊張。雖然不能馬上顯現(xiàn)出來，但長久下去會(huì)使企業(yè)失去資金來源。

2）交易狀況惡化。交易狀況惡化不光表現(xiàn)在客戶頻繁違約也表現(xiàn)在延長付款期?？蛻暨`約破壞了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營計(jì)劃，浪費(fèi)了企業(yè)資源，使投入沒有產(chǎn)出。嚴(yán)重影響了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。延長付款期會(huì)占用企業(yè)的許多經(jīng)營現(xiàn)金，同時(shí)也意味著企業(yè)的壞賬風(fēng)險(xiǎn)提高，再次增加了企業(yè)應(yīng)收款成本，給企業(yè)的財(cái)務(wù)帶來壓力。

3）存貨積壓。存貨主要包括原材料、產(chǎn)成品等。一般來說存貨占企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的比重較大，存貨積壓會(huì)占用企業(yè)的流動(dòng)資金，造成企業(yè)資金緊張，同時(shí)長期的存貨積壓可能使貨物損壞或丟失，也可能造成貨物貶值。存貨也會(huì)增加企業(yè)的庫存成本，浪費(fèi)企業(yè)資源。因此管理人員應(yīng)該根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況掌握存貨與銷售比率的標(biāo)準(zhǔn)，任何一個(gè)周期的標(biāo)準(zhǔn)過高，都可能是企業(yè)財(cái)務(wù)問題發(fā)生的早期特征。

3.1.2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基本方法

1）現(xiàn)場觀察法。通過對企業(yè)的各種生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)和具體的財(cái)務(wù)活動(dòng)來了解和觀察企業(yè)的各種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

2）財(cái)務(wù)報(bào)表分析法。是以企事業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、損益表和現(xiàn)金流量表等資料為依據(jù)對企業(yè)的固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)等情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，以便從財(cái)務(wù)的角度發(fā)現(xiàn)企業(yè)面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)。由于報(bào)表集中反應(yīng)了企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果，因此通過報(bào)表分析，可以為發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素提供線索和指示，這種方法成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的重要手段。除了進(jìn)行靜態(tài)分析，如比率分析、比例分析，還要進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，比如時(shí)期比較分析、趨勢分析等。就具體的業(yè)務(wù)，還要對與之往來的客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析。采用綜合、系統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法，才能準(zhǔn)確地確定企業(yè)目前及未來經(jīng)營的風(fēng)險(xiǎn)因素。

3.2 財(cái)務(wù)預(yù)警的方法

3.2.1 定性預(yù)警分析方法

標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法又稱風(fēng)險(xiǎn)分析調(diào)查法，即通過專業(yè)人員、咨詢公司、協(xié)會(huì)等，對企業(yè)可能遇到的問題加以詳細(xì)調(diào)查與分析，形成報(bào)告文件以供企業(yè)決策者參考。所謂的標(biāo)準(zhǔn)化并不是說調(diào)查的文件或表格格式相同，而是所提出的問題有共性，對所有企業(yè)或組織都具有指導(dǎo)意義。

3.2.2 定量預(yù)警分析方法

單變量模型是以財(cái)務(wù)比率指標(biāo)作變量，通過單個(gè)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)的變化程度對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測模型所涉及的幾個(gè)財(cái)務(wù)比率趨于惡化時(shí)，通常企業(yè)將會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。單變量模式所運(yùn)用的財(cái)務(wù)危機(jī)的比率，按其預(yù)測能力可分為：債務(wù)保障率、資產(chǎn)負(fù)債率等。企業(yè)在應(yīng)用單變量模式時(shí)，應(yīng)對債務(wù)保障率、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率等指標(biāo)予以特別關(guān)注。當(dāng)這些指標(biāo)達(dá)到經(jīng)營者設(shè)立的警戒值時(shí)，預(yù)警系統(tǒng)便應(yīng)發(fā)出警示，提醒經(jīng)營者注意。

4.結(jié)論

本文從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的基本理論出發(fā)，建立了針對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警系統(tǒng)，并得出以下幾個(gè)結(jié)論：

（1）在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理增強(qiáng)了企業(yè)應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力，為企業(yè)提供了一個(gè)相對安全平穩(wěn)的運(yùn)營環(huán)境，同時(shí)增加了員工對企業(yè)經(jīng)營的信心，使員工精力集中于企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展。對企業(yè)實(shí)現(xiàn)和超額實(shí)現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)，戰(zhàn)勝風(fēng)險(xiǎn)、提高效益、增強(qiáng)實(shí)力，使企業(yè)立于不敗之地具有重大作用。

（2）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理為企業(yè)提供了一個(gè)相對可靠的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)建立正確的投資理念。為穩(wěn)定企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)加速資金周轉(zhuǎn)，保證資金安全、完整和增值提供了可能。使企業(yè)在有限風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域用有效的資金創(chuàng)造更多的財(cái)富。

參考文獻(xiàn)：

[1]張友棠.現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理理論及其在財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，25（5）.