1、關于財務預警模型構建的一個文獻綜述摘要：隨著我國經濟的進一步改革開放，我國企業將面臨更加多變的市場環境以及更加劇烈的市場競爭。在應對多變的市場環境以及各類市場競爭過程中，企業又不得不面臨各類的風險和危機。其中，財務風險和財務危機在各類風險危機中處于關鍵地位，一個企業能否控制應對好財務風險和財務危機對其生存和發展至關重要。針對財務風險和財務危機的應對，國內外學者提出了財務預警和財務預警體系的概念，并研究建立了一系列相關的財務預警模型，為財務風險和財務危機的應對控制做出了很大貢獻。因此，對財務預警模型的發展很有必要進行梳理評述。 關鍵詞：財務危機 財務預警模型 財務預警系統 評述 構建引言十八大以

2、來，我國政府在經濟方面進行了全面深化改革。一方面，政府簡政放權，進一步減少對市場的干預；另一方面，市場將在資源配置中進一步發揮決定性作用，市場活力將進一步釋放。總體來說，經濟體制的全面改革有利于我國市場秩序的規范和市場活力的激發，從而進一步推動我國市場經濟的發展。但同時，我們也應該意識到，隨著經濟改革的推行以及經濟開放的進一步放手，我國的各類企業必將面臨更加激烈的市場競爭以及各類風險層出不窮的局面。在這競爭四溢的時代，如何應對企業面對的各類危機以及各類風險，對于一個企業的發展和生存有著至關重要的作用，其中在企業的各種風險應對中財務風險的應對尤其重要。企業可以通過建立合理有效的財務預警系統，來預

3、防和應對財務風險。企業財務危機的發生，往往是由于企業管理者忽于對財務風險的監管，以致危機發生前和發生時，不能及時采取有效可行的應對措施，最終導致企業財務狀況不斷惡化。企業如果無法在這突然爆發的財務危機中絕處逢生，突圍出困境，那么其付出的代價將是巨大的，其有可能遭遇經營業績一落千丈的局面，也有可能從此債務纏身，甚至破產關門。因此，如果企業管理者能夠增強危機意識，重視企業的財務風險管理，通過對企業的財務運營過程進行檢測與監控，及時反饋分析其所面臨的各種局勢和問題，那么企業就可以及時預測危機并提前做好各種風險應對措施，盡最大努力減少危機發生的可能性和危機帶來的損失。所以，建立企業的財務預警系統,對財

4、務運營過程進行監控和預警,具有非常重要的現實意義：它可以提供信息給監控部門以幫助其進行檢測和預警；它可以在財務危機尚未爆發前傳遞危機信號給經營者，從而經營者可以及早采取措施改善企業經營，將危機扼殺于搖籃之中；它可以幫助銀行等金融機構及時發現風險并進行貸款控制，從而防止壞賬的發生。總之，適時、準確地對企業財務失敗進行預測分析是市場競爭體制的客觀要求,也是企業生存發展的必要保障。本文將對財務預警模型的主要文獻進行綜述，并在此基礎上給出當代企業財務預警系統構建的建議，內容安排如下：涉及的基本概念財務預警模型的研究進展及其評述對財務預警系統的構建的建議正文一、涉及的基本概念1、財務風險財務風險是指公司

5、財務結構不合理、融資不當使公司可能喪失償債能力而導致投資者預期收益下降的風險。財務風險是企業在財務管理過程中必須面對的一個現實問題，財務風險是客觀存在的，企業管理者對財務風險只有采取有效措施來降低風險，而不可能完全消除風險。企業財務風險貫穿于生產經營的整個過程中，可將其劃分為：籌資風險、投資風險、資金回收風險和收益分配風險四個方面。2、財務危機財務危機的的定義，長期以來還未形成統一的認識，不同的學者其支持認同的財務危機概念可能是不一樣的。在西方，比較經典定義有：Beaver的企業失敗，即企業不能償還到期債務；Altman的公司破產，即講公司根據破產法提出破產申請的行為視為公司財務危機的標志；R

6、oss則將企業的財務危機概括為技術失敗、會計失敗、企業失敗和法定破產。在中國：谷祺和劉淑蓮認為財務危機是指企業無力支付到期債務或者費用的一種經濟現象；李心合則認為企業失敗應該要與現金流轉相聯系。本文的定義為：財務危機時指導致企業的財務狀況不斷惡化，從而導致企業的財務風險不斷增大，并且明顯無力按時償還到期的無爭議的債務的困難與危機。3、財務預警企業財務預警，是指借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料,利用財會、統計、金融、企業管理、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，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的經營風險和財務風險

7、，并在危機發生之前向企業經營者發出警告，督促企業管理當局采取有效措施，從而避免潛在的風險演變成損失。它有利于為企業未雨綢繆、糾正經營方向、改進經營決策和有效配置資源提供可靠依據。4、財務預警系統財務預警系統是以企業信息化為基礎，對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統。它貫穿于企業經營活動的全過程，以企業的財務報表、經營計劃及其他相關的財務資料為依據，利用財會、金融、企業管理、市場營銷等理論，采用比例分析，數學模型等方法，發現企業存在的風險，并向經營者示警。它與財務評價系統相互依賴，互為補充。這一系統能夠實現對企業全部經營活動相關資料數據的有效分析，依據分析行為及其結果來預知企業經營

8、活動中潛在的風險，這種風險提示以財務指標的形式提供企業相關人員。它還能夠實現對企業財務管理體系這一整體中存在的問題以及財務危機的深入分析，并且能夠提出有效的應對措施，在很大程度上提高了企業的管理效率，實現了財務風險及管理風險的有效規避。該預警體系的功能更多的是通過其對相關資料和數據的全方位實時監控分析來發現財務體系中存在的問題和潛在的危機，并且能夠將相關的數據記錄下來為體系的改進和完善提供建議，從而有效的提升財務管理的水平。二、財務預警模型的發展及其評述1、國外財務預警模型的發展國外對財務預警模型的研究早于國內，相對于國內的發展，其更加完善，普及也更廣。總體來說，國外財務預警模型的發展大致經歷

9、了單變量分析模型、多元變量分析模型、條件概率分析模型及人工神經網絡分析模型四個階段。下面將具體介紹這個四個模型的發展。（1）單變量分析模型1932年，Fitzpartrick就運用單個財務比率對38家破產企業和非破產企業的財務經營狀況進行了分析。事后，他在成功工業企業和失敗工業企業財務比率分析的比較（A Comparison of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms ）一文中指出：將出現財務危機的企業和正常經營企業做比較，會發現兩者的財務比率有顯著不同。他認為企業財務比率不僅能夠反映企業財務狀況與經營成果，而

10、且它還企業的未來具有預測功能。之后，William Beaver繼續發展了運用財務比率在預測企業失敗理論。1966年，Beaver在題為以財務比率預測企業失敗，會計上的經驗研究：選擇性研究（Financial Ratio as Predictors of Failure， Empirical Research in Accounting： Selected Studies ）一文中，以1954-1964年度的市場數據為分析基礎，指出財務比率在預測企業償付能力方面是有用的，這些比率可用于區分企業有無償付能力，其正確程度要比任意的預測高得多。1968年，其在作為破產預測者的財務比率一文中，Beav

11、er通過對比79對破產企業和非破產企業各13年的財務項目的平均值指出，當企業出現破產、無力支付優先股股利、透支銀行賬戶和拖欠償還債券時即可認為企業發生了財務危機，并且他認為債務現金比率、資產收益率、資產負債率、資產安全率是預測企業危機最有效的四個財務指標。在此次對比中，他還得出了三個結論：出現財務危機的企業一般現金較少而應收賬款較多；將現金和應收賬款同列為速動資產和流動資產會掩蓋企業所隱藏的財務危機；出現財務危機的企業的存貨一般來說比較少。在William Beaver之后還出現了資產負債表的分解模型（Balance Sheet Decomposition Model）和賭徒理論模型（Gamb

12、lers Ruin Model）兩種比較重要的財務預警單一變量模型，其中前者強調企業外部的不穩定沖擊導致企業在破產前其資產負債結構發生明顯變化，而后者則強調應該對企業破產前連續出現負現金流量的情況給以重視和足夠關注。（2）多元變量分析模型僅用單一的財務比率來分析并預測企業的財務狀況，說服力略顯不足，所以在單一變量分析模型之后，人們又提出了多元變量分析模型這一概念。在1968年，美國紐約大學教授Edward I.Altman利用多元判別分析（Multiple Discriminate Analysis）即MDA進行了財務預警研究，其在財務比率，差異分析和企業破產預測（Financial Rati

13、os， Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy）一文中指出，通過對33家破產企業和33家正常經營企業的財務數據采用配對抽樣法（Paired Sample Approach ）可以建立一個以財務比率為基礎的預測企業破產的多元變量財務預警模型。該模型俗稱Z值模型，其通過對5種基本財務比率進行加權計算，得出預測企業破產的總分數，即Z分數。Z模型的表達式為：Z=1.2a+1.4b+3.3c0.6d+0.999e其中：a=營運資本/總資本b=留存收益/總資本c=息稅前利潤/總資產d=股票市價/負債總額e=銷售收入/

14、負債總額其中Z值越低，企業發生破產的可能性就越大，該模型判斷企業財務失敗的臨界值為：Z1.81，企業財務狀況堪憂，瀕臨破產；1.81Z2.675，企業財務狀況不穩定，出現破產的可能性較大；2.675Z2.99： 企業有可能發生財務危機；Z2.99，企業暫無發生財務危機的可能性。Altman認為企業越接近破產其財務比率越惡化，同時，絕大部分財務比率惡化的嚴重程度出現在企業破產的前兩到三年之間。（3）條件概率分析模型多元變量分析模型之后，又出現了條件概率分析模型。在1980年，Ohlson將邏輯回歸方法引入財務預警模型之中，他分析了105家破產公司和2058家非破產公司在破產概率區間上的分布，發現

15、公司規模、資本結構、業績以及融資能力可以高效預測財務危機。條件概率分析模型包括邏輯回歸模型和概率回歸模型。其中，邏輯回歸模型，即logistic模型首先根據多元線性判定模型算出Z值，然后求出企業破產的條件概率P，如果P大于0.5則說明企業的破產幾率大，反之，若P小雨0.5則表示企業財務正常，遭受破產的概率較小。（4）人工神經網絡分析模型人工神經網絡模型（Artificial Nerve Network Analysis Model），簡稱ANN模型，其以計算機信息技術和數理統計方法為基礎，將神經網絡的分類方法應用于財務危機預警系統。通常，ANN模型由輸入層、輸出層和隱藏層組成，具有高度并行計算

16、能力、自學能力以及糾錯能力，科學性和準確性程度比較高。2、國內財務預警模型的發展相比較于國外，國內對財務危機及財務預警的研究起步較晚。在20世紀80年代末，國內學者在引進國外財務預警模型的基礎之上，提出財務預警的新觀點和建議，并對以前的模型在一定程度上進行了改進。國內最早開始研究財務預警模型的是吳世農和黃世忠。在1986年，其發表了企業破產的分析指標和預測模型一文。在1996年，周守華借鑒Altman的Z值模型并對其進行了改進，提出了F分數模型。相比較于Z值模型，周守華加入了現金流量這一有效的預測變量，其表達式為：F=-0.1774+1.1091a+0.1704b+1.9271c+0.0302

17、d+0.4961e其中,除了c和e，a、b、d所代表的含義與Z值模型一樣。c=（稅后凈利+折舊）/平均總負債，其衡量的是企業的現金流量用于償還債務的能力。e=（稅后凈收益+利息+折舊）/平均總資產，其衡量的是企業總資產在創造現金流量方面的能力。F分數模型具體的判別標準為:當F>0.0274時，企業可繼續生存；當F<0.0274時,此企業破產幾率大在1999年，陳靜應用Beaver和Altman的模型對27對上市公司的財務數據進行了單變量分析和二類線性判別分析。在進行單變量分析時，其發現流動比率、負債比率、凈資產收益率以及總資產收益率預測效果最好。而在多元線性判定中，他則發現資產負債

18、率、凈資產收益率、總資產收益率、總資產周轉率、流動比率以及營運資本/總資產這6個財務比率財務預警效果最好。在2001年，吳世農和盧賢義分別運用單變量分析法、多元線性判定發以及logit分析法對上市公司進行了財務預警分析，其結論為：在財務危機發生的前兩年或者前一年，企業有16個財務指標預測性較強；Logit模型在財務危機發生前一年的誤判率最低，準確率最高。在2003年，楊淑娥和徐偉剛采用主成分分析法對26家ST公司和67家非ST公司進行了分析，并建立了Y分數財務預警模型。在2005年，李秉成采用統計方法建立了上市公司財務困境“A記分法”分析模型。同年，耿克紅和李忠民運用主成分分析法和logist

19、ic回歸分析方法構建了主成分bgistic回歸模型。3、對財務預警模型的評述單變量分析模型簡單直觀且工作量小，但是其沒有區分不同因素對整體的作用，因而它難以綜合揭示企業的財務經營狀況和難以用于企業之間的相互比較。同一組企業的對比分析，有時候運用不同財務指標甚至得到相反的結果。此外，單變量分析方法的主觀性較強，缺乏統一客觀的評價標準。多元變量分型模型在單變量分析模型的基礎之上進一步發展，克服了只用單一指標進行預測的局限，運用多個財務指標，能夠比較全面地對企業的財務狀況進行分析和預測，準確度和科學性進一步提高，主觀性進一步降低。同時，多元變量分析方法擁有統一的財務評價標準，客觀性和綜合性更強。但與

20、此同時，多元變量分析方法卻需要滿足相關的假設條件，比如比較樣本企業之間的財務指標須得成正態分布，并且兩組數據的均方差還得相等。其次，多元變量分析法的財務預警時效比較短，在企業接近破產時其準確率可達到96%，但在財務危機發生的前一年，其準確率卻飛速降到了70%。條件概率分析模型利用概率的形式對企業的破產風險進行定量描述，其財務預警效果更直接準確可靠，并且該模型不再受數理統計方法假設條件的約束，使得該模型的運用范圍更加廣泛，隨機適用型更強。但同時，該模型的結構卻通常比較復雜，訓練樣本集過大，可操作性也小。人工神經網絡分析模型不再需要主觀判斷企業財務危機狀態，并且也不再受變量特征影響，準確性更高。但

21、ANN模型的結構復雜難懂、建模方法專業性強、模型調試復雜、要求較高的網絡設備硬件技術條件和專業性較強的工作人員。F分數模型最大的優勢在于加入了現金流量預測自變量，克服了Z值模型的局限。主成分分析法方法在處理復雜數據時比較穩定，可以排除個別異常數據的影響，包含的信息豐富可操作性也比較大，但其卻要求數據比滿足正態分布，而這在實際中往往不能實現。三、對企業構建財務預警系統的建議企業財務危機預警系統致力于從根本上防治財務危機的發生，是對財務危機的一種事前控制。企業財務預警系統一般包括財務信息收集子系統、信息分析和評估子系統、財務危機預測子系統、財務危機預報子系統和財務危機預處理子系統。其中，財務信息的

22、收集要全面及時并且重點突出，同時，財務 危機分析和評價力求客觀現實，準確科學。縱觀上述的各種財務預警模型，我們可以發現，目前的財務預警模型大都局限于對對財務指標的運用和評價，而忽視了那些可能影響企業財務狀況的非財務指標，比如說公司治理結構，董事會的獨立性以及利益相關者的行為。在當代財務預警系統的構建當中，我們應該逐步將非財務指標對公司財務狀況和對公司財務預警的影響聯系起來。總之，當代企業在構建企業才與預警模型時應該注意：企業管理層必須具有強烈的危機意識，并且應將這種危機意識滲透到企業經營管理的每一個角落，從源頭上制止財務危機。財務危機系統的構建需要符合企業自身的特點，比如所處宏觀環境，所處行業

23、，在行業中的地位等等。財務預警系統的構建還需結合企業的發展階段，企業在不同時期其發展特點不一樣，所面臨的風險和危機也不一樣，企業應該靈活應對。財務預警系統的構建需要大量及時準確的財務信息的保證，企業財務預警系統的建立應該與企業財務管理系統緊密聯系，密切配合。財務預警系統的構建應注重將財務指標和影響企業財務狀況的非財務指標聯系起來一同考慮。企業在構建財務預警系統時，一定要保證系統的動態性和靈活性，不可死守陳規，而應該與時俱進，因勢而變。參考文獻：1李小琳，葛金鑫，鐘余.財務預警的指標篩選問題研究J.統計與決策，2013.2吳星澤.財務危機預警研究：存在問題與框架研究J.會計研究，2011,02.

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