企業研究論文-淺析企業財務預警系統的構建企業財務預警系統是以企業的財務報表、經營計劃及其他相關財務資料為依據,利用財會、金融、企業管理、市場營銷等理論,采用比例分析、數學模型等,通過對財務指標的綜合分析、預測,及時反映企業經營情況和財務狀況的變化,并對企業各環節發生或可能發生的經營風險發出預警信號,為管理當局提供決策依據的監控系統。在對包括企業內部財務信息和企業外部相關信息的大量資料進行統計分析的基礎上,根據現代財務預警信息系統功能要求,可以構建財務預警系統如下:一、構建企業財務預警系統的三個子系統(一)基本監測系統該系統主要對宏觀經濟狀況、行業及公司的現狀及其變化進行分析,包括國家經濟發展速度的預測分析、公司適用稅收政策的預測分析、利率變化趨勢的預測分析、同行業公司財務狀況的預測分析和公司經營目標變動的預測分析。掌握這些資料有助于正確評價公司財務現狀,例如宏觀環境比較好時,公司可以采取更加積極主動的財務政策,如提高負債的比率；而宏觀環境不利時,采取同樣的政策可能會使公司陷入困境。基本監測系統的操作程序為:(1)收集與企業有關的宏觀經濟的變化情況；(2)在會計年度之初上報本年度的生產經營目標及財務預算,企業采取的重大財務政策及財務政策的變化；(3)對財務預算的數據進行審核,區分出長遠影響企業的部分；(4)分析財務預算的實施及財務政策的變化對企業的遠期影響,并對可能出現的不利影響發出預警。(二)適時監測系統該系統是對公司的財務狀況進行適時監測,主要包括對企業的現金流量、應收賬款、存貨、成本費用、獲利能力、資產營運能力、銷售收入等指標進行監測。通過對企業的具體情況與某些外在特征的分析來加以判斷。例如在財務危機潛伏期,企業可能出現過度大規模擴張導致支付能力下降；無效市場營銷使銷售下降；疏于風險管理；缺乏有效的管理制度,企業資源分配不當,短期資金大量挪作長期用途；無視外部環境的重大變化,未能對本企業做出相應調整等癥狀。在財務危機發作期企業可能出現自有資金不足,對負債的保障程度下降；過度依賴貸款,利息負擔重,資金周轉失調；債務拖延支付等癥狀。在財務危機惡化期,企業可能出現經營者無心經營業務,專心致力于財務周轉；資金周轉困難；債務到期時違約不支付；財務報表不能及時公開等癥狀。到了財務危機實現期,企業可能出現負債超過資產,無力償還到期債務的狀況,最終宣告破產。一旦發生上述情況,企業要盡快查清病因,采取相應措施,以擺脫財務危機,恢復財務正常運作。適時監測系統的操作程序包括:(1)定期上報真實財務數據；(2)對企業上報的財務數據進行即時分析；(3)發現出現異常情況則需要進行綜合分析；(4)通過綜合分析找到引起異常情況的原因；(5)根據產生異常情況的原因,決定今后是否采取定期追蹤。(三)跟蹤監測系統跟蹤監控系統是企業主管部門及財務管理人員對企業長遠發展有影響的重要財務指標進行監測,其目的是盡早發現引起企業財務狀況惡化的潛在趨勢。企業財務狀況惡化一般是一個漸進的過程,有一些財務決策可能一時并沒有給企業帶來不利影響,卻是企業以后財務狀況惡化的根源。因此,這種長期的跟蹤監控非常重要。跟蹤監控系統的操作程序為:(1)本會計年度結束后上報經審計無誤的財務數據；(2)將企業上報的財務數據代入模型；(3)計算判斷函數并針對臨界值進行判斷；(4)結果正常則結束；(5)結果異常則發出警報,同時采取相應措施。二、構建企業財務預警系統的五個信息庫現代預警信息系統的優越性還表現在智能化功能上,在日常預警過程中可以對一些難以量化、沒有標準臨界值或者指標標準模糊的預警個案,實施模糊對待或者提交決策人員處理,同時對處理結果作為經驗知識自動形成系統知識庫的一部分,以便日后遇到相同或相似案例依據經驗作出初步反應。這就要求建立五個智能庫,其中,本文著重介紹預測模型和方法庫以及預警指標庫。(一)預警信息庫預警信息庫是原始警源信息向警示信息轉換的結果,該數據庫的來源包括交易處理系統(TPS)、管理信息系統(MIS)、決策支持系統(DSS)、執行信息系統(EIS)、財務信息系統(FIS)等系統的輸出信息。預警信息庫是預警信息系統的基礎,對該庫進行及時、有效的維護與更新非常關鍵。(二)預測模型和方法庫較常用的企業財務預警模型定量分析方法主要針對一個樣本群組,尋找一個可與之配對比較的對照組,然后利用統計方法,界定出最具區別力的變量組合,形成一個預警模型。具體如下:1、單變量判定模型。此模型由威廉比弗提出,是通過單個財務比率的惡化程度來預測財務風險。他認為預測財務失敗的比率有債務保障率(現金流量債務總額)、資產收益率(凈收益資產總額)、資產負債率(負債總額資產總額)、資金安全率(資產變現率一資產負債率),其中“資產變現率:資產變現金額資產賬面金額”。比弗認為債務保障率能夠最好地判定企業的財務狀況(誤判率最低),其次是資產負債率,并且離失敗日越近,誤判率越低。良好的現金流量、凈收益和債務狀況可以表現出企業長期的、穩定的發展態勢。企業應特別注意上述比率的變化趨勢,當這些指標達到經營者設立的警戒值,預警系統便發出警示,提請經營者注意。企業的風險是各項目風險的整合,不同比率的變化趨勢必然表示出企業風險的趨勢。但單變量模型并沒有區別不同比率因素對整體的作用,也不能很好地反映企業各比率正反交替變化的情況。當一個比率變好,另一個比半變壞時,便很難作出準確的預警。2、多變量判定模型。多變量判定模型的思路是運用多種財務指標加權匯總產生的總判斷值來預測財務風險,即建立一個多元線性函數模型來綜合反映企業風險。多元線性判定模型由愛德華阿爾曼在20世紀60年代中期提出,是一個經驗模型,根據大量破產企業的財務報表,用統計方法建立。它對5個財務比率分別給出一定的權數,計算其加權平均值,這個值稱為z值。Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5其中:X1=營運資金資產總額100X2=留存收益資產總額100X3=息稅前利潤資產總額100X4=股份市值負債賬面價值總額100X5=產銷售收入資產總額該模型通過5個變量將反映企業償債能力的指標(X1,X4)、獲利能力指標(X2,X3)以及營運能力指標(xs)有機聯系起來,進行綜合分析之后預測企業風險,較之單變量預警模型更為科學。一般而言,如Z大于2.675,則表明企業的財務狀況良好,發生財務危機的可能性較小；如Z值小于1.81,則認為企業存在財務危機的可能性很大,與破產企業有共同特征；如Z值介于1.812.675之間,則可視為企業進入“灰色地帶”,財務狀況極不穩定,風險較大。由此可以看出增加營運資金、留存收益、息稅前利潤、銷售收入和提高企業市值,或者減少負債、節約資產占用,都可以減少破產可能性。這種模式給企業一個定量的標準,從總體角度檢查企業財務狀況,有利于不同時期財務狀況的比較。但由于企業規模、行業、地域等諸多差異,使得Z值不具有橫向可比性。Zeta信用風險模型是多元線性判定模型的修改和補充,由Ahman等人以53個失敗公司和58個正常公司為樣本建立,模型中的變量由5個變為7個。對于不同期間導致模型的差異,Ahman認為是由于企業環境的改變而需要使用不同的財務變量導致的,且財務預警模型也可能因使用不同期間的財務報表而有所差異。(三)預警指標庫預警指標庫根據不同類型的企業,設置不同的預警指標體系,其中最重要的是選擇重點預警指標和敏感性較高的指標,以便預警指標體系能真正、全面地反映企業所面臨的財務風險或財務危機的真實現狀,預警指標體系的建立和完善是現代預警信息系統的關鍵核心之一。財務預警指標的選擇應遵循靈敏性