1、事業單位財務預警模型的實證分析摘要：文章在介紹事業單位財務預警現狀的基礎上，對事業單位財務預警方面的現存問題進行了分析，并建立了財務預警模型，該模型是在多變量模型的基礎上，引入非財務指標而建立起來的，通過對償債能力、運營能力和發展能力的綜合，分析事業單位的財務風險。其所針對的問題是現有財務預警模型對財務風險預警效果不明顯和模型操作過于復雜。對于模型有效性的檢驗，是以某事業單位 2000 年至 2011 年的財務數據作為樣本的，檢驗結果表明，就一年的預測準度而言，該模型可達到83%，一到三年的預測準確度，該模型可達到75%。關鍵詞：事業單位 財務預警 多變量模型一、引言事業單位的改革隨著行政管理

2、體制改革的深入也在穩步推進。就轉型期這一特殊時期而言，事業單位的財務狀況直接以其生存狀況，所以，建立有效地預測財務危機并改關財務狀況對于事業單位而言就更顯得十分重要。本文通過以多變量模型為基礎，建立適合于事業單位的財務預警模型的方法，引入非財務指標，綜合了償債能力、運營能力和發展能力，對事業單位財務危機與財務困難進行分析，旨在使該模型起到一定的預測作用。二、我國財務預警模型的建立為了達到讓管理者、投資者和監管部門都可以更清楚地了解公司財務狀況的目的，應用財務預警模型預測財務狀況的，在早期，多為上市公司。由于借鑒了國外的研究成果，我國早期建立的財務預警模型主要是采用了單變量模式和多變量模式，又因

3、為早期上市公司的規模和財務管理狀況的現實條件，我國企業大多數選擇多變量模式建立財務預警模型。多變量模式的財務預警模型中比較有代表性的是 Z 預警模型和 F 預警模型。20世紀60年代，美國阿爾曼提出了一個判別函數，即Z模型。阿爾曼在企業資產負債表和利潤表的數據中確定了22個能夠預測到企業財務危機的變量，并在其中選取了5個變量，這5個變量是預測破產的主要變量，通過綜合分析，建立起了Z模型。5個基本財務指標在模型中被賦予不同的權重，通過加權產生Z值，企業破產的概率則通過Z值的大小得以確定。F預警模型是在Z預警模型的基礎上，增加了對現金流量的變動等對財務狀況影響因素的考慮，而產生的新的財務危機預測模

4、型。F預警模型彌補了Z預 1警模型的不足，具有將現金流量作為預測變量進行考慮的特點，在對超過四千家企業進行數據進行驗證后，得出F預警模型的預測效果較好這一結果。可以看到，在我國事業單位財務管理工作不斷改進的同時，以下幾個問題仍舊存在。第一，基礎薄弱。由于事業單位在早期，多數采用的是收付實現制會計核算制度，這種簡單容易操作的制度，所以存在事業單位財務管理基礎薄弱的情況，雖然近年來對于財務管理有所加強，明確收支屬性和構成項目，但固定資產不攤銷或未合理攤銷等問題仍然存在。第二，缺乏財務風險意識。對于事業單位的管理和監督，地方政府普遍是一種比較放松的狀態，這導致事業單位出現不斷膨脹的趨勢。盲目投資和盲

5、目擴大規模的現象開始出現，帶來的后果是單位的資金鏈常常處于緊張的狀態，嚴重時甚至出現過少數地區事業單位無法按時支付員工薪水的情況，這就激化了單位改革中存在的矛盾。第三，政府的保證使得事業單位的運營效果相對較低，資金周轉率不高。雖然針對這種情況已經多次出臺新的政策，但就事業單位績效而言，政策效果不明顯。三、建立事業單位的財務預警模型事業單位由于缺乏財務預警經驗，所以財務報表存在相對簡單，缺乏財務危機意識等問題，又因為其以身的單位性質決定了它是以服務社會為宗旨的，并不追求高利潤，所以，建立財務預警的目的在于保證事業單位收支平衡、防止單位盲目投資、過度膨脹等。由以上因素考慮， 事業單位的財務預警模型

6、應主要考察包括償債能力、現金流量能力、發展能力等在內的8個指標。（一）樣本的選取由于不存在破產清算，事業單位分為“高財務風險”事業單位和“財務危機”的事來單位。前者是指收支嚴重不平衡而拖欠員工工資超過三個月或長期內無法按時還貸的事業單位，后者指收支不平衡而拖欠員工工資超過一個月或短期內無法按時還貸的事業單位。本文選取的是河北省某事業單位2000年到2011年的年度財務報表作為樣本數據對模型的有效性進行檢驗。（二）指標的選取綜合考慮國家財政部對事業單位財務分析指導意見的指標，以及財務預警模型常用的指標，根據事業單位的會計現狀進行分析，選擇一下指標作為財務預警模型的指標：1、資產負債率X1，計算公

7、式為：資產負債率負債總額 /資產總額×100% 。該指標主要是用來衡量事業單位利用資金開展業務活動的能力，同時，用它反映資金來源安全保障程度。2、資金流動率X2，計算公式為： 資金流動比率 = 流動資產 /流動負債×100%。它是對事業單位流動資產的償債能力進行衡量的指標。3、固定資產周轉率X3，固定資產周轉率 = 業務收入 /固定資產均值×100% 。作用是衡量事業單位固定資產的利用效率。4、預算收入完成率X4，預算收入完成率年終執行數（/年初預算數±年中預算調整數）×100%（年終執行數不含上年結轉和結余收入數）。該指標是用來對事業單位預算

8、收入完成情況進行衡量的。5、預算支出完成率X5，預算支出完成率年終執行數（/年初預算數±年中預算調整數）×100%（其中年終執行數不含上年結轉和結余支出數）。6、收支結余增長率X6，計算公式為：收支結余增長率=(期末收支結余-期初收支結余)/期初收支結余×100%，作用是對事業單位的收益增長情況進行衡量。7、人員支出比率X7，人員支出比率人員支出/事業支出×100%。該指標是為了衡量事業單位的支出結構。8、人均基本支出X8，人均基本支出=（基本支出-離退休人員支出/實際在編人數×100%。是用來衡量事業單位按照實際在編人數平均的基本支出水平的指

9、標。四、財務預警模型的實證分析表一：財務風險預警指標表本文在預測指標權重的確定方面借鑒了以往的研究和學術專家的意見，采用數理統計方式對專業意見進行處理，并將其和以往研究結果的權重比對，從而得出各指標的權重（表一）。財務指標選擇并確認權重之后，要對指標的有效性和權重分配的準確性進行檢驗，因為財務指標的權重分配直接影響財務預警模型的準確性。（一）模型指標的預測結果檢驗根據本文所收集到的數據，通過應用EView的Holt-Winters乘法模型，預測指標的變化情況，橫軸為時間，縱軸為各指標的實際值和預測值，以資產負債率為例，繪制的風險曲線。如下：圖1實際值預測值圖1某事業單位資產負債率預警曲從圖表的

10、顯示可以看出，中前期的預測結果準確性非常高，預測值與實際值幾本相同，但2008年時，出在較大偏差，原因是國際宏觀經濟環境，特別是爆發的金融危機對此產生的影響。總體而言，預測結果較好。將同樣的方法應用到其他7個指標上，所得到的預測結果與實際值都很接近，表明在指標的權重分配得當的前提下，預測比較準確。（二）財務風險的綜合度量財務風險預警指數由于要對事業單位的財務風險狀況進行全面的反映，所以必須對財務風險進行綜合度量，即對事業單位這一整體的償債能力、運營能力、發展能力和財務負擔等多方面的能力進行綜合考慮，采用計劃綜合財務預警指數的方法，作出全面、客觀的評估預測。表達式：綜合預警指數 = 償債能力指標

11、×權重 + 運營狀況指標×權重 + 發展能力指標×權重 + 非財務指標×權重。 數學式：TFA=（X1X2）×0.3+（X3X5）×0.35+（X6X7）×0.25+X8×0.1通過對財務風險進行量化計算，得出綜合預警指數，再將綜合預警指數與預 4警線比對，從而能夠根據對比情況判斷出該事業單位是否處于財務危機中。根據風險的嚴重程度劃分為三個區域，分別為：安全預報（0TFA 0.35）、財務危機警報（0.35TFA0.7）（藍色預警)，高財務風險警報（0.7TFA1）(紅色預警）三個區域。判別流程圖如下：圖2這種判別

12、方式可以直觀地反映財務風險程度，對于提高此財務預警模型的可操作性起到促進作用。（三）綜合風險預測結果采取此事業單位2000年年度數據，運用綜合預警指數計算公式計算財務風險程度。表達式：TFA= 償債能力指標×權重+運營狀況指標×權重+發展能力指標×權重+非財務指標×權重= 0.2251×0.3000+ 0.4479×0.3500+ 0.4237×0.2500+0.2435×0.1000=0.3545。通過與風險劃分的三個區域的值域進行比對，可知處于財務危機警報，說明該年度，該事業單位存在財務風險，應適當注意財務風險

13、。應用以上方法，再對20002011年的財務風險指數進行計算，結果如下：表2（四）風險預測結果分析根據所得出的各年份財務預警指數制出變化曲線圖，以便全面直觀地看出財務風險的變化趨勢。如下：圖3圖3：某事來單位財務風險指數變化趨勢圖如圖所示，此事業單位自2000年起，財務風險的趨勢呈現逐年遞增情況，綜合預警指數自2000年處于上升階段，2001年起上升有所加速，造成此階段上升的主要原因是事業單位的不斷發展。由于社會宏觀經濟增長加速，促使單位的經營性收入增加，資金來源不斷增加，投資行為也不斷增加，所以風險逐年遞增。由于單位的經營規模的擴大，2005年的固定資產投資比2000年增加了50%，單位呈現

14、出的發展趨勢是加速擴張。因此在2005后，該單位會進入高財務風險區域，成因是貸款的不斷增加。金融危機的影響使財務預警指數在2008年達到最大值。此次金融危機對我國也造成了一定沖擊，為了保證經濟的穩定增長，國家出臺了許多新政策，但銀行還是實施了限制貸款的方案，為了保證現金流量的充足，避免出現資金鏈斷裂的惡果，此單位減緩了擴張速度，但其后的兩年，即2009和2010年，仍出現了資金緊張而影響正常運營的狀況。雖然2008年后財務風險指數有所下降，卻仍處于高財務風險區域。通過模型對該事業單位2012年后財務風險指數進行預測，結果表明指數略 6有降低，但仍可能處在高財務風險階段。綜合而言，樣本數據中12年財務數據所做預測，該一年內的財務風險預測準確率為86%，一到三年的預測準確率為75%，三年以上的準確度出現下降趨勢，這表明該模型仍有空間進行完善。五、結束語本文旨在建立適用