財務比率論文匯總十篇

時間：2023-03-21 17:03:10

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財務比率論文

篇（1）

自2005年7月21日以后，人民幣匯率不再盯住單一美元，開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度，形成更富彈性的人民幣匯率機制。從改革運行至今,人民幣對美元表現有升有降,對歐元、日元趨勢也是如此,但幅度不大。盡管如此，來自各方面的迫使人民幣升值的壓力仍然不小，目前，國內的許多學者對人民幣匯率的討論主要集中在人民幣匯率的形成機制、人民幣匯率變動對國民經濟的影響等方面，對于人民幣升值的財務影響及對策方面卻極少涉及。本文在假定人民幣匯率仍有升值壓力的前提下，分析了人民幣升值對公司財務的影響，并提出化解匯率風險的對策。

人民幣升值對公司財務的影響

對公司財務費用的影響

財務費用是公司當期發生的費用中的重要組成部分，是本期發生的直接計入損益的費用，財務費用的大小將影響公司的凈利潤。匯兌損益是財務費用核算的主要內容之一，它是指在持有外幣貨幣資產和負債期間，由于外幣匯率變動而引起的外幣資產或負債的價值發生變動而產生的損益。

人民幣升值影響公司財務費用體現在：人民幣升值后，等量的外幣只能換回較少的人民幣，對于擁有外幣債務余額（如外幣短期借款、長期借款、應付賬款）的公司，外債折算為人民幣后的匯兌損益將會減少，從而減少財務費用，而財務費用具有稅收擋板的作用，它的減少將增加當期的凈利潤。因此，人民幣升值后，擁有外幣借款、應付賬款等外債的公司將因此受益。如某公司2004年底有日元貸款折合人民幣為15億元，人民幣升值2%將因此每年減少公司財務費用450萬元（利息支出減少150萬元，本金減少300萬元），對公司整體盈利狀況影響接近0.01元/股。對于擁有外幣貨幣性資產（如外幣現金、外幣銀行存款、應收賬款）的公司，人民幣升值后，用人民幣計價的匯兌損益將會增加，從而增加財務費用，減少當期的凈利潤。因此，人民幣升值后，擁有外幣貨幣性資產的公司將因此遭受損失。如某電廠擁有1.79億美元和141億日元的應收賬款，人民幣升值2%將使公司增加約人民幣300萬元的財務費用，這將影響到公司整體盈利狀況。

對公司籌資成本的影響

匯率的“國際收支決定論”認為，一國的國際收支狀況是影響匯率最直接的因素之一。當一國有較大的國際收支逆差時，對外匯的需求大于外匯的供給，本幣對外貶值；反之則會造成本幣升值。從國際收支狀況看，我國的經常項目和資本項目收支從1994年人民幣匯率并軌以來一直維持較大的順差。特別是近幾年，我國成為全球最大的資本流入國，每年流入的國際直接投資高達500億美元左右。這種經常項目和資本項目雙順差的狀況使得我國近年來的外匯儲備節節上升，截至2004年年底我國外匯儲備已達到6099億美元，較2003年年底增加了51.3%，成為2004年全球外匯儲備增加最多的國家。經濟的快速增長，外匯儲備的增加，國際收支順差的擴大又進一步增加了人民幣升值壓力，加劇了國際短期資本的流入。

我國對人民幣匯率的調整影響了外商對我國的投資熱情，導致海外對華投資的縮減。據報告，受人民幣升值影響，我國2005年7月末外匯存款余額1605億美元，比上月減少48億美元；8月末，外匯存款余額為1611億美元，雖比上月增加6億美元，但遠低于8月份人民幣各項存款增加額4364億元。從籌資的角度看，缺少外資或者是外資驟減將影響公司的權益資金的籌集，當公司急需資金時，只能轉向其他的負債融資。受資金供求關系的影響，在資金供給數量一定的情況下，資金需求量增加，籌資成本必然上升。同時，負債資金增加，將帶來財務杠桿的效應，如果投資利潤率高于資金成本率，則負債融資將為公司帶來額外的收益，反之，將給公司帶來較大的財務風險，影響公司的效益。

對營業費用的影響

營業費用是指公司銷售過程中發生的費用,包括運輸費、展覽費、廣告費以及為銷售本公司產品而專設的銷售機構（含銷售網點、售后服務網點等）的職工工資及福利費。營業費用直接計入當期損益，營業費用的大小將影響公司當期的業績。

隨著我國經濟的快速發展，產品國際競爭力的大幅提高，國際貿易盈余、外國直接投資、外匯儲備持續增加，西方發達國家感到了壓力，擔心我國會影響其在全球的經濟利益，因此，世界主要國家仍就人民幣升值問題向我國施壓，希望通過提升幣值的方式，削弱我國產品提高本國產品的國際竟爭力，達到維護本國產業和經濟利益的目的。

人民幣升值將對以價格優勢為特色的我國產品造成嚴重打擊。由于人民幣升值后，進口受到鼓勵，進口商品變得便宜，出口減少，結果，本國市場上供給越來越多，本國商品和進口商品之間的競爭激烈，為使公司的商品能在市場上占有一定的份額，增加商品的國際競爭力，許多公司將會在營銷方面多下功夫，如擴大產品宣傳、增設銷售網點等，屆時，營業費用將大幅增加，影響公司的經營業績。

應對人民幣升值的財務對策

關注匯率的變動趨勢

要關注美日等國對人民幣匯率態度。以美日等為代表的各國對人民幣的態度將直接或間接地影響人民幣匯率的趨勢。2003年7月6日閉幕的亞歐財長會議上，日本、歐洲各國相繼提出了人民幣升值的要求。到了2005年前后，國外分散的壓力逐步演變成為發達國家的國際共識：日本、美國、歐盟等主要發達國家，或基于國內經濟的需要，或迫于國內政治的壓力，要求中國改變匯率制度，或徑直要求人民幣升值。在此背景下，盡管2005年7月人民幣匯率有所上調，但上調的幅度不大，未達到西方主要國家的預期，人民幣來自國外的升值壓力仍然不小。

關注美國聯邦基金加息情況。按理說,美元加息在一定程度上可以緩解人民幣的升值壓力。因為,美元利率的持續上升支撐了美元,美元資產的吸引力會引起國際熱錢回流美國。尤其是在中國的匯率形成機制改革平穩實施后,目前美元短期利率已上升至4%,高過人民幣短期利率2.25%（稅后利率約為1.8%）的水平,由此將大大緩解國際熱錢對人民幣匯率升值的巨大沖擊。但有專家分析指出,當前人民幣的升值幅度仍然遠遠低于美國等國的預期目標。當人民幣升值幅度難以滿足它們的要求時,人民幣升值壓力就很難減輕,相反這種壓力將長期存在。所以,美元持續升息并不能從根本上緩解人民幣升值壓力,人民幣升值壓力將繼續以經濟問題的形式來反映政治問題的實質而長期存在。

關注國內學者對人民幣匯率的態度。國內的一些知名學者，專門研究人民幣匯率的形成機制，匯率升值的幅度、時機，升值后對我國經濟的影響等。這些對于公司財務管理人員來說，是很好的參考資料。此外，人民幣匯率變動后，市場上的各種價格會隨之發生變動，諸多因素，例如大宗商品的價格，房地產價格，都會有影響。

作為公司財務管理人員，應關注人民幣匯率變動的國內外宏觀經濟環境，關注人民幣升值對產業內部可能造成的影響，時刻保持警惕性，及時調整相應的財務決策，減少匯率波動所帶來的損失。

適量持有外幣靈活管理外幣債權債務

2005年7月21日，中國人民銀行宣布美元/人民幣官方匯率由8.27調整為8.11，人民幣升幅約2%。人行還宣布每日銀行間外匯市場美元對人民幣的交易價在人民銀行公布的美元交易中間價上下千分之三的幅度內浮動，非美元貨幣對人民幣的交易價在人民銀行公布的該貨幣交易中間價上下0.15%幅度內浮動。作為公司財務管理人員，應堅持“盡早結匯，適量持有外幣、靈活管理外幣債權債務”的原則?！氨M早結匯”是指公司收到外幣時，盡快結算成人民幣，由于人民幣還有升值的趨勢，央行總是根據實際經濟運行狀況來決定人民幣升值的時機和幅度的,所以財務管理人員應認真分析匯率的發展趨勢，減少央行突然宣布人民幣升值對公司的沖擊。“適量持有外幣”是指對于出口、進口額均較大的外貿公司，可持有適量外幣以應付日常之需，避免因外幣不足所引起的短缺成本的增加，但應注意持有外幣的時間不宜過長，以避免匯率變動帶來的損失?！办`活管理外幣債權債務”是指公司對于外幣類債權債務的管理要講究方法，權衡利弊，選擇能降低財務費用、使公司效益最大化的策略。如對于外幣“應收賬款”，要講究收賬政策和收賬方法，改變信用政策，加速資金的回籠。而對于外幣“應付賬款”，在不影響公司信譽的情況下，盡量延遲進口材料或延遲付款，或改變貨款結算方式，如采取遠期信用證結算方式或以人民幣計價等。

適當增加外幣債務

如果一些外資預計人民幣將進一步升值，必將選擇最佳時機大量涌入中國，但因一時找不到好項目，就先存放在銀行，到時資金供給將相對充裕，籌資成本會有所下降，公司可利用這一時機適當多舉債，較好地利用財務桿杠為公司帶來收益。所以，對于有人民幣升值預期的公司來說，可適當增加美元債務，這是一種較好降低融資成本的財務決策。增加美元債務的方法很多,諸如增加美元貸款、借外幣負債、將人民幣借貸變成外匯借貸、盡可能償還人民幣貸款、將要到期的國外貸款推遲還款等。

加強公司內部控制

內部控制包括控制環境、風險評估、控制活動、信息與溝通、監控等五個相互聯系的要素。嚴謹的內部控制，要對公司經營管理的各個方面實行全方位的有效控制，把公司的各項經濟活動全面置于經濟監控之中。由于匯率升值后可能影響到產品在國際市場上競爭力不足，公司可重點從以下方面加強內部控制，一定程度上抵消人民幣升值帶來的營業費用增加的影響：

加強資金管理。要由專門的財務人員對資金特別是外幣資金的籌集、調度、使用、分配等進行籌劃，并由相關人員實行嚴格控制，防止資金體外循環。

嚴格控制成本費用。公司可在成本控制和定價上下功夫，降低成本應從現在逐步開始，待人民幣升值時，公司依然能夠向客戶報出有競爭力的價格。對于成本控制，可在“采購成本和制造成本”上下功夫，并盡可能“降低費用率”等。如福耀玻璃公司推出了一整套“全面的戰略成本規劃”，通過降低設備使用成本、人工成本、材料成本和提升工藝和技術水平，保持成本競爭優勢。預計公司到2006年能夠將成本降低15％－20％，因此，即使人民幣有一定幅度的升值，“福耀”也能夠保持成本和價格的競爭優勢。

建立相應的激勵約束機制，把財務管理人員的短期行為長期化。公司可以根據其自身的特點和需要建立相應激勵約束機制，通過公司的激勵和約束，使公司財務人員更關注匯率的影響及公司長遠的發展，及時采取策略應對人民幣升值對公司的影響，提高公司的效益。

在經濟日益全球化的今天，一個國家的匯率自由化應是大勢所趨。不管國際市場有沒有施加壓力，中國目前出口強勁，外匯儲備充足，對外部環境變化也有了較強的承受力，逐步調整人民幣匯率、增加貨幣政策的獨立性是我國未來的匯率趨勢。作為財務管理人員，應未雨綢繆，關注時勢的發展變化，從成本控制、增加原材料進口等方面，通過各種不同的途徑積極籌劃，即使不久的將來人民幣再升值，也可以最大限度地控制匯率風險。

篇（2）

論文摘要：本文以公開發行教材中的現金流量比率為研究對象，分析了現金流量比率設置中存在的主要不足，提出了包含現金流量項目在內的新的財務比率體系。

一、當前使用現金

流量財務比率的基本狀況在我國作者編寫或編著的、于2002年到2005的年之間版的《財務管理》教材中．筆者搜集到32本(因篇幅限制未列明)。完全未提及現金流量指標的有8本，占25％：在余下的涉及現金流量指標的24本教材(以下稱可比樣本)中，將現金流量分析獨立于傳統的資產負債表和損益表分析的有9本．占可比樣本的37．5％。無論是單獨對現金流量進行分析還是將現金流量分析與傳統財務評價結合一起．這24本教材都主張按不同的分析目的來設置指標：全數表示現金流量表項目可用于償債能力評價．但其中有6本教材僅僅設置“現金比率”這一個指標：有12本教材設置了獲現能力或叫獲利能力分析的指標．占可比樣本的50％；有9本設置了盈利質量分析指標．占可比樣本的37．5％；還有6本寫明了要進行財務彈性分析．占可比樣本的25％

仔細分析教材中使用的評價指標，大致可以歸納為27個．分屬四種分析目的。償債能力分析指標最為大家認可，其出現的頻率達N44％，其次是獲現能力指標，頻率為36％，財務彈性指標占l1％．盈利質量指標占9％。具體到各財務比率．公認程度最高的是經營現金凈流入／流動負債．其出現的頻數達到19％經營活動現金流量／N期債務本息、經營活動現金流量／到期債務、現金及現金等價物／流動資產、經營活動現金流量／全部債務、經營活動現金流量／平均總資產等五項財務比率的認同程度也較高．均達9％。

二、現行教材中現金流量指標設置存在的問題

(一)夸大現金流量表的作用

如前文所示．約四成的教材將現金流量分析獨立于傳統的資產負債表和損益表分析之外．說明仍有不少人將現金流量分析視為與傳統財務分析并列的～部分事實上，現金流量表作為傳統兩表的橋梁．其作用不可能超越他們。其次．現金流量表的編制基礎與傳統兩表不同．它不可能取代后者．因而不可能獨立存在。而且．現金流量表也存在人為操縱的可能。比如：年末時大量回收貨款或大量借款、有意調整“現金”概念．將本來就是現金范圍的現金歸口為非現金項目以增加現金流量、將現金流量表的各項數據同時調增或同時調減．以達到調節表內各項目數據的目的。

(二)指標名目繁多，未能突出現金流量表的作用

1．將結構比率、趨勢比率等不屬于財務比率的指標吸納進來財務比率是將企業某個時期財務報表中不同類但具有一定關系的項目進行對比而形成的比率．其數據均來自一個會計期間．不同于趨勢比率：這些數據屬于不同類項目，因而有別于結構比率：2．納入了非現金流量指標。如：現金及現金等價物之和／流動資產．數據可以從資產負債表中獲取而不必從金流量表中獲?。?．將非財務指標納入體系。如：最大負債能力——經營活動現金流量與市場利率之比中．市場利率在財務報表中不能獲取．超出了財務比率的范疇。

(三)指標命名欠規范，容易混淆

1．同一指標．名稱不同“經營活動現金凈流量／流動負債”這～比率就有現金償債比率、現金流動負債比率、現金流量比率、短期債務現金流量比率、現金流量負債比等7種名稱：2．有的指標“名不符實”，如：利潤變現比率；經營活動凈現金流量／營業利潤．公式中分母僅限于營業利潤，而指標名稱卻叫“利潤”變現比率，外延大多了；而且，利潤與現金的關系并不是變現的過程，這與傳統的資產“變現”概念相背，不利于對指標的理解。

(四)指標的計算公式有爭議甚至有錯誤

1．現金比率一般是指現金及現金等價物之和與流動資產的比值，有學者將計算式的分母取作總資產。還有人取作流動負債：2．經營活動現金凈流量／流動負債，也有人將分子取作“經營現金流入”：3．現金利息保障倍數有(經營活動凈現金流量+利息支出+所得稅付現)／現金利息支出及(利潤總額+利息支出)／N息支出兩種計算公式：后者更粗略一些，因為利潤總額未考慮到非付現費用及非經營所收或所付的現金；，分子分母顯然口徑不一．會導致錯誤計算。

三、包含現金流量項目的財務比率體系

鑒于現金流量表與傳統資產負債表和損益表之間存在緊密聯系．重構的財務比率體系是以同一時期三張報表的相關項目計算而成的比值為主體，剔除所有的結構比率、趨勢比率．按不同報表使用者分為四個方面——傳統的償債能力分析、盈利能力分析、營運能力分析和增設的財務彈性分析，不再對現金流量進行單獨評價

(一)償債能力分析

現金是償還債務最直接的工具．也是最終的償債手段。在傳統的速動比率、資產負債率等指標的基礎上，補充以下包含現金流量信息的財務比率：1．短期償債能力指標現金流量比率=經營活動現金流量／流動負債．該指標反映企業在經營活動中獲得現金償還短期債務的能力。其值越高．對短期債權人的本金保障程度越高但由于現金的流動性最強．其盈利能力也最差．該比率值過高．說明企業沒有充分利用現金造成資源浪費按速動比率的經驗值來推斷．現金流量比率值在l左右屬于理想范圍：2．長期償債能力指標：現金流量保障倍數=(經營活動現金凈流量+所得稅付現)／[現金利息支出+優先股股利／(1一T)+到期債務本金／新思考(1一I’)]

利息費用是可抵稅費用．滿足一元的這些債務只要求有1元的稅前現金流量．但優先股股息和債務本金償還須從稅后現金流量中支付．除以(1一T)得到相當于滿足它們的稅前現金流量

該比率值大于1．說明企業利用稅前經營活動現金凈流入量可以償還到期債務并支付利息、優先股股息．無需另行籌資來履行固定義務：反之，該比率值小于1．表明企業履行這些義務時．不但耗盡了同期經營活動產生的稅前現金流量．還動用了前期的現金及現金等價物．企業資產的流動性將受到不利影響．

(二)盈利能力分析

傳統的盈利能力分析主要都是依據權責發生制下的利潤。但利潤是否有實實在在的現金凈流入作為保障．還需要將現金流量與利潤額對比，判斷盈利的質量．作為傳統盈利能力分析的補充。可設置如下盈利質量分析指標：

營運指數=經營活動現金流量／(凈收益一非經營收益+非付現費用)

非經營收益主要是指投資收益、財務費用、公允價值變動損益、營業外收支凈額．而非付現成本包括計提的資產損失準備、提取的固定資產折舊、無形資產和長期待攤費用的攤銷、待攤費用的減少等。上式中的分母，常被稱為經營所得現金。該指標反映經營活動凈現金流量與調整后經營利潤的差異程度。該比率大于1．說明經營活動現金流量高于營業活動應得現金．主營業務創造的利潤具有更多的現金作為保證，該比率小于1。說明一部分收益尚沒有取得現金．原因是應收賬款的增加、應付賬款的減少或存貨增加．使得實際得到的經營現金減少。而存貨有貶值的風險．應收賬款有形成呆、壞賬的風險，因此。未收現的收益質量不如已收現的收益：即使不出現上述風險．存貨和應收賬款占用的資金也是有機會成本的．那么．企業取得同樣的凈收益要付出更大的代價，實際的業績水平下降，營業利潤的質量下滑。

(三)營運能力分析

在傳統財務分析中．銷售收入與投入資源或業務相比較．獲得的存貨周轉率、總資產周轉率等被歸納為營運能力分析指標。而獲現能力指標一般也是將企業經營活動現金流量與投入資源和相關業務相比較．如．將企業經營活動現金流量與資產平均余額相比較．將經營活動現金流量與銷售額相比較可見．營運能力評價指標和獲現能力評價指標都反映企業利用資源獲取經營成果的能力．不過．前者反映的是權責發生制下的經營成果．后者反映收付實現制下的經營成果從這個角度出發．可把獲現能力評價視為營運能力評價的補充可設置如下指標：1．反映銷售業務獲現能力指標銷售現金流量比率=經營現金凈流量／銷售額．該指標可以衡量銷貨收入在當年收現的程度．用以評價銷貨工作的質量。該比率值越高．說明企業積壓在應收賬款上的資金越少，企業的經營成本越低．管理效率越高：2．反映總資產獲現能力的指標資產現金流量回報率=(經營現金流量+利息支出+所得稅付現)，平均總資產．該指標更全面反映資產的獲現能力，用以衡量企業運用全部資產進行經營創造現金的能力．反映企業資產利用的綜合效果。其值越大．說明企業資產的利用效率越高。

(四)財務彈性分析

企業財務彈性是指企業應付各種挑戰、適應經濟環境變化的能力．具體表現為企業能否靈活籌集資金應付偶發性支出、股利支出以及捕捉投資機會的能力。將現金流量表與資產負債表、損益表相結合，能獲取現金流量和支付現金需要兩方面信息．用以判斷企業可穩定獲得的現金是否充足．

篇（3）

一、當前使用現金

仔細分析教材中使用的評價指標，大致可以歸納為27個．分屬四種分析目的。償債能力分析指標最為大家認可，其出現的頻率達n44％，其次是獲現能力指標，頻率為36％，財務彈性指標占l1％．盈利質量指標占9％。具體到各財務比率．公認程度最高的是經營現金凈流入／流動負債．其出現的頻數達到19％經營活動現金流量／n期債務本息、經營活動現金流量／到期債務、現金及現金等價物／流動資產、經營活動現金流量／全部債務、經營活動現金流量／平均總資產等五項財務比率的認同程度也較高．均達9％。

二、現行教材中現金流量指標設置存在的問題

(一)夸大現金流量表的作用

(二)指標名目繁多，未能突出現金流量表的作用

(三)指標命名欠規范，容易混淆

(四)指標的計算公式有爭議甚至有錯誤

1．現金比率一般是指現金及現金等價物之和與流動資產的比值，有學者將計算式的分母取作總資產。還有人取作流動負債：2．經營活動現金凈流量／流動負債，也有人將分子取作“經營現金流入”：3．現金利息保障倍數有(經營活動凈現金流量+利息支出+所得稅付現)／現金利息支出及(利潤總額+利息支出)／n息支出兩種計算公式：后者更粗略一些，因為利潤總額未考慮到非付現費用及非經營所收或所付的現金；，分子分母顯然口徑不一．會導致錯誤計算。

三、包含現金流量項目的財務比率體系

(一)償債能力分析

利息費用是可抵稅費用．滿足一元的這些債務只要求有1元的稅前現金流量．但優先股股息和債務本金償還須從稅后現金流量中支付．除以(1一t)得到相當于滿足它們的稅前現金流量

(二)盈利能力分析

傳統的盈利能力分析主要都是依據權責發生制下的利潤。但利潤是否有實實在在的現金凈流入作為保障．還需要將現金流量與利潤額對比，判斷盈利的質量．作為傳統盈利能力分析的補充?？稍O置如下盈利質量分析指標：

營運指數=經營活動現金流量／(凈收益一非經營收益+非付現費用)

(三)營運能力分析

(四)財務彈性分析

篇（4）

關鍵詞：社會責任；利益相關者；財務指標

一、引言

隨著現代經濟社會環境的變遷，企業社會責任觀念不斷發展，許多企業的社會責任意識逐漸加深，履行社會責任已經成為企業發展的重要趨勢，并逐步滲透到企業經營發展的每個環節之中。如何將企業的社會責任也能如財務業績評價一樣用量化的數據說話，讓眾人清楚明晰，是本文研究和解決的問題。

二、企業社會責任理論

（一）企業社會責任的概念

Carroll（1979）提出，在給定的時間內，企業社會責任必須要包括其對社會的經濟、法律、道德和慈善等方面的義務。我國學者劉俊海（1999）將企業社會責任簡單的解釋為“以最大限度地增進股東之外的其他所有社會利益”。[1]李淑英（2007）吸收國外研究成果，依據利益相關者理論，將現代競爭社會中的企業社會責任歸納為六個組成部分：企業對政府的責任、企業對股東的責任、企業對消費者的責任、企業對員工的責任、企業對資源環境和可持續發展的責任，和企業對社區的責任[2]。

（二）利益相關者理論

利益相關者是指那些對企業戰略目標的實現產生影響或者能夠被企業實施戰略目標的過程影響的個人或團體。[3]

從利益相關者的視角看，企業的社會責任包括四個方面的責任：對貨幣資本利益相關者的責任，主要是對股東和債權人的責任；對人力資源利益相關者的責任，主要是指對企業員工的責任；對社會資本利益相關者的責任，主要是對供應商、顧客、政府、社區、社會的責任；對生態資本環境者的責任。[4]

（三）企業的財務績效與社會責任的關系

關于企業社會責任與財務績效的關系，雖然國內外學者尚未取得一致的研究結論，但多數學者支持兩者成正相關關系。[5]企業承擔社會責任會獲得社會認可從而帶來企業財務績效的上升和財務狀況的好轉；相反，企業不承擔社會責任會招致社會批評而導致企業財務績效的下降和財務狀況的惡化。

三、基于財務指標的社會責任評價體系的構建

（一）基于財務指標的社會責任評價體系確定的原則和依據

企業社會責任評價指標的選擇是評價企業社會責任的前提，在具體構建企業社會責任評價指標體系時，除應具備科學性、有效性等一般性外，還應根據其特點考慮以下原則：代表性原則、可操作性原則、可比性原則和定量與定性相結合原則。基于財務指標的社會責任評價體系建立的理論依據總結起來主要為兩個：利益相關者理論和企業的財務績效與社會責任的正相關關系（即為第二章所論述的內容）。除此之外，國際公約、國內有關的法律法規或行業規范、國內外關于企業社會責任或可持續發展的指導性文件和企業自身特點都是建立社會責任評價體系建立的依據。

（二）基于財務視角的社會責任評價指標體系中指標的選取

1、對人力資本利益相關者的責任

企業的人力資本利益相關者主要是企業員工，企業承擔的員工責任一方面是公司支付給員工的工資和福利，工資福利的量化信息可以在公司的現金流量中取得，并據此計算員工獲利水平指標；另一方面公司還應當關注員工在公司中的長遠發展，加強對員工的培訓。

2、對社會資本利益相關者的責任

企業的社會資本利益相關者主要是政府，企業履行其對政府的責任主要表現在積極依法納稅、支持政府的各項社會公益活動及慈善事業等。

3、對生態資本利益相關者的責任

企業對生態資本利益相關者的責任主要就是企業對環境的責任，主要表現為企業要合理有效的利用資源、減少對生態環境的污染以及增加對環境治理的投入等等。

（三）基于財務視角的社會責任評價指標體系建立的方法

基于財務指標的社會責任評價體系模型，就是利用“社會責任對象的財務指標化”，利用對財務指標進行綜合分析，將各項財務分析指標作為一個整體，系統、全面、綜合地對企業社會責任的相關內容進行剖析、解釋，說明企業社會責任及可持續發展方面的狀況。本文采用沃爾評分法構建社會責任評價指標體系，并運用層次分析法確定各指標的權重。沃爾評分法又叫綜合評分法，它是通過對選取的多項財務指標比率進行評分，然后計算綜合得分，并據此評價企業綜合的財務狀況。

沃爾評分法的步驟：

（1）選擇財務指標：選擇財務指標比率應注意以下原則：所選的比率要具有全面性；所選擇的比率最好具有變化方向的一致性；所選擇的比率具有代表性。

（2）確定各項財務指標比率的權重：分配的標準時依據各個比率的重要程度，越重要的比率分配的權重越高。對各個比率重要程度的判斷，應根據企業的經營狀況，管理要求，發展趨勢以及分析的目的等具體情況而定。

（3）確定各項財務比率的標準值

即判斷財務比率高低的比較標準。只有有了標準，我們才能判斷企業的某個財務比率是偏高還是偏低。這個比較的標準可以是企業的歷史水平，可以是同行業的平均水平等等。

（4）計算各個財務比率的實際值：

利用相關的財務數據計算企業各個財務比率的實際值。

（5）計算各個財務比率的得分。

通過各個財務比率實際值與標準值的比較，得出對各個財務比率狀況好壞的判斷，再結合各個比率的權重即所分配的分數，計算各個財務比率的得分。

（6）計算綜合得分

將各個財務指標的實際得分加總，即得到企業的綜合得分。

此方法采用1-9標度方法，對不同情況的評比給出數量標度

判斷矩陣中的aij是根據資料數據、專家的意見和系統分析人員的經驗經過反復研究后確定。應用層次分析法保持判斷思維的一致性是非常重要的。

當C.R.

利用EXCEL軟件進行基于財務指標的社會責任評價體系指標的權重確定。指標體系中四方面利益相關者的權重確定：

四、案例分析

以2011年中國國有上市公司社會責任排行榜中排在首位的中國石油和排在第二位的中國石化為例，采用上述構建的社會責任評價指標體系來對二者履行社會責任的情況評分。

說明：由于環保經費的支出總額無法查獲，則通過此行業的特點選取兩個指標進行對比分析，即廢水中化學需氧量（COD）排放量，二氧化硫排放量

說明：上表中“標準值”是根據沃爾評分法的規定采用行業的平均值。罰款支出率、廢水中化學需氧量（COD）排放量、二氧化硫排放量均是得分越高，則越低于標準值，表現越好。

五、結論

目前我國對于社會責任的研究還處于初步研究階段，本文結合國內外的研究成果，從財務的角度構建了一套企業社會責任評價指標體系，并通過實例來驗證了該指標評價體系的有效性。

本文在參考國內外研究成果基礎上完成的，在前人的基礎上做出一些創新，主要創新點體現在：

（2）文從量化指標的角度出發，均選用客觀的數據對企業的社會責任進行綜合評分。

（2）本文采用沃爾評分法評價社會責任的綜合得分及評價了社會責任所包含的各個方面的責任，即企業對貨幣資本利益相關者，人力資源利益相關者，社會利益相關者，生態利益相關者的責任。其中，指標權重的確定利用層次分析法。（作者單位：遼寧科技大學）

參考文獻

[1]劉俊海.《公司的社會責任》.北京：法律出版社，1999.6～7.

[2]李淑英.企業社會責任：概念界定、范圍及特質.哲學動態，2007（4）：41～46.

篇（5）

一、緒論

隨著我國經濟市場化程度的增高，企業參與市場程度的加深，企業必須面對市場帶來的風險。在財務控制方面，國外財務風險研究起步早，理論體系完善，美國數學家諾伯特?維納創立的控制論，Altman創立的zeta模型。在我國，郭敏在“人本風險”的防范進行了較為詳細的研究，趙斯秋從制度上進行探討，通過建立各種控制制度達到防范財務風險的目的，王繼華從內部控制的角度探討企業的內部財務風險。

本文運用流動性、經營效率、長期償債能力三方面對某企業進行財務風險分析。通過對該企業近3年來的財務數據進行分析，從而判斷出該企業的財務風險，并找出相應的風險防范措施。

二、風險管理理論綜述

1、風險管理

風險管理就是管理者采用合理的管理手段，避免風險的發生或者減少損失。風險控制的目的在于改變公司所承受的風險程度，盡可能降低風險對公司所帶來的不良影響。風險管理理論把風險管理分為風險確認、風險評估以及風險控制三個部分。

2、流動性分析

企業資金的周轉和循環，反映了企業各經營環節的運行效率，效率高，資金周轉快、效益好，反之亦然。速動比率是企業速動資產與流動負債的比值，速動比率衡量企業在某一時點動用隨時可變現資產立即償還到期債務的能力，速動比率一般為1，小于l則說明企業不能抵擋可能出現的債務危機，存在著財務風險。

3、長期償債能力分析

長期償債能力是指企業對債務的承擔能力，資產負債率是企業負債總額與資產總額的比率。已獲利息倍數，是稅前利潤加利息費用之和與利息費用的比值，反映了企業的經營所得支付債務利息的能力。企業的利息保障倍數至少要大于1，否則，就難以償付債務及利息。

4、經營效率分析

企業的經營效率是企業利用資產的效率，應收賬款周轉率是企業一定時期賒銷收入凈額與應收賬款平均余額的比率。用于衡量企業應收賬款周轉的快慢，該指標越大企業財務越安全，反之就越危險。

三、某企業財務風險分析

A企業近3年來，資產總計分別為38千萬元，37千萬元，33千萬元。負債總計分別為24千萬元，20千萬元，16千萬元。所有者權益分別為14千萬元，17千萬元，17千萬元。

A企業三年經營業績及財務數據：企業總資產規模自2009年以來連續下降，特別是2011年的總資產比2010年下降了11.76%，比2009年下降了13.22%，變動幅度較大。從數據可以初步判斷某企業經常性損益方面收益雖然減少，但是比非經常性損益下降幅度小，企業盈利主要還是來源于經常性損益。

流動性分析可細分為短期償債能力分析和短期資產流動性分析。短期資產流動性中周轉效率越低，變現風險越大。從數據表可以看出，A公司的短期償債能力這三年中整體上呈上升趨勢。債務意味著風險，其不利之處是為了是公司持續經營，必須履行固定的承諾。從數據表分析2009年的1.53在2010年大幅增長至9.12，而2010年又下降至3.35.說明企業在償債方面有風險。公司的應收賬款在11年周轉率有了一定幅度的下降，如果企業的應收賬款周轉率較低，說明企業信用政策過于寬松。

四、某企業存在的主要問題

財務風險存在于財務管理工作的各個環節，某企業財務風險是由財務管理因管理不善造成的，具體表現在以下幾方面：

1、某企業的資金結構是合理的，資產負債比率較高，資金結構的合理比率應為流動比率2：1、產權比率6：4。資產負債率越高意味著企業面臨的財務風險越大，如果企業到期債務無法償還，會立即陷入嚴重的財務危機。

2、A公司的應收賬款周轉率在11年應收賬款周轉率有一定幅度的下降，說明企業回收應收賬款的效率較低，有相當比例的應收賬款長期無法收回，由此形成了企業的財務風險。

3、某企業存貨周轉率在11年又有了回落，存貨周轉率不高將導致資金積壓在存貨上，企業還必須為此支付大量存貨保管費，又要承擔市價下跌的損失，從而形成財務負險。

五、企業財務風險的成因

財務風險存在于企業生產活動中的每個環節中，影響因素諸多，既有外部原因也有內部原因。下面分析財務風險的成因：

1、企業財務人員的風險意識淺薄，沒有意識到財務風險是客觀存在的。

2、企業為增加產品的市場占有率，常常采用應收賬款方式銷售產品，影響本企業資金的流動性。

3、企業存貨管理機制不健全，目前企業的流動資產比例普遍較低，由于存貨的變現能力較低，存貨又增加了企業管理費用。

4、企業財務管理內部控制制度不健全，內部控制制度形同虛設，造成風險的加劇成為必然。

5、經濟、法律、社會文化等復雜多變的外界環境是企業產生財務風險的外部原因。如果企業財務管理系統不能適應，必然會給企業帶來財務風險。

六、企業財務風險的防范措施

在市場條件下，財務風險是客觀存在的，企業應本著成本效益原則把財務風險控制在一個合理的范圍之內。要加強企業財務風險防范，化解財務風險，現從以下幾點來談談：

1、樹立風險意識，建立防范處理機制。

2、加強資金管理，企業在賒銷商品之前應該確立信用政策，同時加強對應收賬款的追蹤分析。

3、合理安排資本結構，企業在制定負債計劃時，要具有一定的還款保證，企業負債好的流動資產與流動負債的流動比最好保持在2：1的安全區域。

4、建立財務風險識別預警系統，企業各個部門定期根據企業報告制度；另外，企業內部應當建立一個財務預警機制，防止財務惡化。

5、利用投資組合來分散風險，在資產組合中資產數目較低時，增加資產的個數，分散風險的效應會比較明顯。

七、結論

本文介紹風險管理的理論概述和三種財務比率分析法，以及常見的三種風險識別方法。對某企業進行了財務比率指標分析。對某企業從現金比率，存貨周轉率，應收賬款周轉率等比例進行分析，對該公司財務風險狀況作出了評價，提出了適合的風險防范措施。希望通過本論文給其他企業以借鑒。

篇（6）

中圖分類號：F2

文獻標識碼：A

文章編號：1672-3198（2013）09-0027-02

企業信用評估和企業財務預警是企業財務管理研究的重要課題。諸多學者將兩個問題一起進行研究，這兩者之間還是有本質區別的。財務預警即財務失敗預警，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，并在危機發生之前向企業經營者發出警告。信用評估本質上是對企業履約各種承諾能力和信用程度進行全面評估，預測未來償債可能性來辨識不同企業的方法。服務的對象有商業銀行、金融監管機構、與受評對象有業務往來的商業客戶以及社會公眾和投資者。

（1）定性評估方法：人工專家分析法，又被稱為古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指貸款申請企業或個人的道德狀況，償債能力，貸款申請企業或個人的財產狀況，可用于進行貸款申請時抵押擔保的資產價值，宏觀經濟狀況。 5W法指貸款申請人、申請貸款的使用、貸款的時間長度、擔保資產價值及還款方式。目前我國商業銀行實務中仍主要采用的信用評估分析方法。

（2）定量評估方法。

①統計方法：多元判別分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是較早應用于企業信用評估的多元統計方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型對企業運營財務危機預警、企業違約預測問題進行研究，使用較少的財務比率迅速進行判斷分析，使用年度報表的數據運用財務比率進行分析：企業運營成本/平均總資產、留存收益/平均總資產、息稅前利潤總額/平均總資產、普通股股東權益合計/平均總負債、營業收入/平均總資產，并且對三十多家樣本公司進行分析，得到準確率較高的分析結果，該模型屬于貝葉斯判別，用樣本修正已有的先驗概率分布得到后驗概率分布。這篇經典論文開創了企業破產預測，財務危機預警，信用評估分析的先河。Altman（1977）在前述論文的基礎上進行了完善，又加入幾個財務比率建立ZETA模型，使用總資產收益率（利潤總額/平均總資產）、利潤增長率（利潤總額/上一年利潤總額）、利息保障倍數（息稅前利潤總額/利息費用）、留存收益/平均總資產、流動比率（流動資產/流動負債）、平均總資產、公司股票市價等財務比率，得到比簽署模型更好的分析結果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用財務比率進行企業經營財務預警及企業貸款違約分析，使用多元統計學中的Logistic回歸方法，使用1970至1971年的報表數據從的美聯儲成員銀行5600多家中選取58家屬于財務困境，違約樣本的銀行進行分析測算，使用資產凈利率（利潤總額/平均總資產）等8個財務比率，進行分析測算，并且分析不同的信息使用者的風險偏好差異，如投資人和債權人，測算不同的風險預警系數，便于信息使用者更好地作出分析決策，得到較好的分析結果，并且使用該多元回歸模型與前述的Z-Score模型，ZETA模型測算的結果進行對比分析，得到優于前述模型的預測數據。吳世農（2001）收集我國上市公司1998至2002年A股市場的ST公司共計七十多家，收集樣本數據的時間是公司轉化成ST的年度，并且選取相關行業的七十多家作為對照組樣本，進行橫截面數據分析，選用不同的計量模型進行對比研究，主要有線性概率模型（LPM），Fisher二類線性判定，Logistic模型等多元統計方法對企業財務進行預警研究，最終結果是Logistic模型的預測準確率均高于Fisher判別分析法和LPM的準確率。于立勇、詹捷輝（2004）也使用Logistic模型，選取商業銀行的貸款企業客戶的財務數據進行信用違約的分析，得到較好的測算概率。方洪全、曾勇（2004）在銀行信用風險評估方法實證研究及比較分析中運用Logit模型分析。李志輝、李萌（2005）選取了195家上市公司為樣本，Logistic模型的準確率高于線性判別模型神經網絡模型。Junni L. Zhang（2010）運用貝葉斯加分類樹法對德國公司財務報表數據進行償債能力進行有效得分類。

②信用風險評估模型。Credit Metrics（信用計量模型）是摩根大通等美國知名金融機構采用用VaR（在險價值模型）的思路，對個人和企業的貸款以及其他金融資產進行價值估計和風險預測的計算方法。麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型（信貸組合審查模型），是改造Credit Metrics模型，考慮到周期性宏觀經濟因素，結合信用風險評級轉移和宏觀經濟變量如年度經濟增長率、市場利率、政府支出等建立關聯模型，使用蒙特卡羅技術模擬宏觀經濟周期性因素的計算得到評級轉移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美國KMV公司提出后被穆迪公司收購），該模型是可以對上市公司的信貸違約概率進行預測分析。張玲等（2004）運用KMV模型評估我國上市公司ST公司和非ST公司的信用風險后得到，改變KMV模型的相關變量可以至少提前2年預警我國上市公司的信用違約風險，并且可以提前4年進行上市公司的信用風險變化趨勢的預測。戴志鋒等（2005）運用KMV對我國上市公司數據和某國有商業銀行非上市公司的信貸數據進行驗證，實證結果表明非上市公司模型在中國具有一定的預測能力，但預測準確率低于歐美國家。Credit Risk+模型（信用風險附加模型）是由瑞士信貸銀行金融產品部（CSFP）開發的，它是一個違約模型（Default Model）。

③人工智能方法：神經網絡。陳雄華等（2002）采用人工神經網絡模型研究企業信用等級的評估問題，按照企業樣本分為制造業和非制造業兩大類，利用偏相關分析方法建立了企業信用評級的指標體系，實驗結果表明神經網絡模型具有更好的預測準確性。于立勇（2003）收集一百多個企業作為訓練樣本，運用神經網絡模型進行信用違約風險分析，得到有效的預測結果。章忠志、符林、唐換文（2003）使用神經網絡模型，選取28個企業數據做為樣本進行分析，預測結果準確率達到90%以上。徐佳娜、西寶（2004）使用人工神經網絡模型與層次分析法（AHP）相結合建立模型對企業信用風險進行評估，預測結果說明該模型比已有的其他模型準確更高。張衛東等（2006）建立模型結合前饋型神經網絡、遺傳算法和模糊數學方法來，評估商業銀行企業客戶的信用風險，使用Matlab軟件對選取的商業銀行企業客戶數據進行測算，得到的結果表明準確率比以前的模型方法有所提高，模型更具魯棒性。夏紅芳（2007）通過與上海某商業銀行的合作，對其1999-2005年的貸款明細和公司財務數據進行了系統研究，運用粗糙集理論的約簡功能，從中選出最能反映企業信用狀況的8項財務指標，再應用模糊神經網絡方法進行信用評估，實證研究表明所提方法具有較高精度。但是使用人工神經網絡模型需要根據實際的樣本數據不斷調整系數，相對而言模型的魯棒性不夠強。戴芬（2009）根據中小企業信用評估指標體系，提出了一種基于蟻群神經網絡的評估模型。結果表明蟻群神經網絡的預測方法與傳統的BP 神經網絡預測方法相比，具有較強的泛化能力，應用在中小企業信用評估系統中具有很高的評估準確率。

整數規劃法。薛鋒（2006）選取上市公司數據，使用混合整數規劃法，建立企業信用風險評估模型進行信用風險評估，模型可以滿足非參數檢驗，也不需要樣本數據服從正態分布，可以較為廣泛的應用，經數據實際測算的結果說明，該模型魯棒性較好，預測效果較好，準確率較高。遺傳算法。薛惠鋒（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合規劃算法構建企業信用風險評估模型。并利用上證50若干企業的實際數據對模型進行了實證檢驗。實證結果顯示該模型能有效預測上市企業的信用風險狀況。該模型在收斂性能及預測準確率等方面優于基于傳統的多元回歸方法及GP方法的信用風險評估模型。Jonathan N. Crook（2007）參考諸多文獻比較線形回歸（LDA），Logistic回歸，決策樹，數學規劃法，神經網絡法，遺傳算法，遺傳編程，K近鄰法，支持向量機幾種方法，認為支持向量機法的準確率相對較高。

從以上對國內外研究現狀的分析可知，盡管國內外已有許多專家學者對商業銀行客戶信用評估進行大量的研究，但在實際應用中涉及中小企業的研究較少，未考慮我國企業普遍存在的內部人控制的企業中管理者個人因素對企業信用的影響，限制了模型的適用范圍。

參考文獻

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篇（7）

關鍵詞證券市場上市公司財務預警

一、引言

自改革開放以來，我國市場經濟體制改革不斷深化，市場競爭日趨激烈，財務危機成為導致企業生存危機的重要因素。因此及時溝通企業有關財務信息，構建財務預警系統，有效地防范和化解財務危機，是每個企業亟待解決的問題。同時隨著我國證券市場信息披露制度的不斷完善，根據這些信息構造合理的財務風險預警模型已經具備了現實的可能性。

財務預警理論是隨著證券市場不斷發展而產生和不斷深入的。“危機預警”思想源于20世紀初的歐美，在20世紀50年代取得了顯著成果，進入90年代，由于企業危機爆發的頻率越來越高，尤其是自2007年以來由美國次貸危機引發的全球金融危機，使得人們更加重視危機預警管理。與此同時，財務預警的研究也相應展開。根據研究方法的差異，一般可將這些理論大致分為定性預警分析和定量預警分析兩類。

二、定性預警方面的研究

財務預警的定性分析方法主要包括以下幾種方法：標準化調查法是通過專業人員、咨詢公司、協會等，通過直觀的歸納對企業可能遇到的問題加以詳細調查和分析，對企業未來的發展趨勢作出判斷。

“死階段癥狀”分析法認為：企業財務運營病癥大體分為四個階段：財務危機潛伏期；財務危機發作期；財務危機惡化期；財務危機實現期，而且每個階段都有其典型癥狀。

管理評分法是美國學者仁翰•阿吉蒂在對企業的管理特性和破產企業存在的缺陷進行調查中，對集中缺陷、錯誤和征兆進行了對比打分，還根據對破產過程產生影響的大小程度對他們進行加權處理。

我國學者李秉成從上市公司財務困境形成角度、困境征兆角度探討了上市公司財務困境預警分析方法。提出了財務困境加權分析法和象限分析法兩類財務困境綜合分析方法。

三、定量預警方面的研究

最早的財務預警研究是菲茨帕特里克（1932）開展的單變量破產預測研究。他最早發現陷于財務困境的公司的財務比率和正常公司相比有顯著不同，從而認為財務比率能夠反應企業的財務狀況，并對企業未來具有預測作用。美國學者比弗（1996）最早運用統計方法研究了公司財務失敗的問題，提出了較為成熟的單變量判定模型。但是單變量模型具有明顯的局限性，很難做出正確的判斷。

美國學者阿特曼（1968）最早運用主成分分析方法提煉最具有代表性的財務比率，將多個標志變量在最小的信息損失下轉換為分類變量，獲得能有效提高預測精度的多元線性判別方程，被稱為Z分數模型。我國學者周首華等（1996）提出了F分數預測模型，通過更新指標和擴大樣本數對Z分數模型進行了修正。多元線性判定模型具有較高的判別精度，但存在一些缺陷。其一，模型假定比較嚴格，現實中的樣本數據往往不能滿足其自變量呈正態分布的假定前提。使得結論必然存在令人質疑的成分。其二，在前一年的預測中多元線性判定模型的預測精度較高，但在前兩年、前三年中其預測精度都大幅下降。

奧爾森（1980）第一個采用Logit方法進行破產預測。其模型使用了9個自變量估計了三個模型，分析樣本公司在破產概率區間上的分布以及兩類錯誤判別錯誤和分割點的關系。我國學者陳曉等（2000）以38家ST公司為研究對象，運用Logit回歸方法進行實證研究，發現負債權益比率、應收賬款周轉主營業務利潤/總資產、留存收益/總資產具有較強的預測能力。其后多位國內學者也采用類似方法對上市公司財務預警進行了研究。

類神經網絡模型一般是利用一組案例建立系統模型，該模型接受一組輸入信息并產生反應，然后與預期反應相比。如果錯誤率超過可以接受的水平，需要對權重作出修改或增加隱藏層數目并開始新的學習過程。經過反復循環，直至錯誤率降低到可以接受的水平，這時學習過程結束并鎖定權重，類神經網絡就可以發揮預測功能。奧多姆和沙爾達（1990）開拓了用BP神經網絡預測財務困境的新方法，我國學者楊保安等（2002）采用ANN模型進行財務危機預警研究，結果表明樣本的實際輸出和期望輸出較為接近。現實中神經網絡具有較好的糾錯能力，從而能夠更好的進行預測，但由于理論基礎較薄弱，其對人體大腦神經模擬的科學性、準確性還有待進一步提高，因此適用性也大打折扣。

四、淺議國內外現有文獻

在財務預警的定性研究方面，國內外學者對引起企業危機發生發展的內外各種因素進行了深入探討，但結論能夠直接和定量模型結合起來的還不多。從財務預警的定量研究方面看，國內外學者結合各種量化技術，出現了眾多的預警模型，但應用性和可操作性較差。而筆者認為模型的最根本作用還是得應用到實際中解決不同財務信息使用者的認知需要。

由于財務預警模型的局限性、模型變量的選擇方法問題、財務信息失真問題以及非財務變量對財務預警的影響，使得財務預警理論的實際應用一時很難得到解決。而只有解決當前存在的這些問題，才能為正確解決上市公司財務預警課題奠定基礎。

參考文獻：

篇（8）

下面，我將從：課題研究的目的和意義、論文研究的思路與方法、論文的優缺點以及寫作論文的體會四個方面作具體地介紹，懇請各位老師批評指導。

首先，我想談談我寫這篇畢業論文的目的及意義。

繁盛的市場經濟推動了企業所有權與經營權的分離，利益主體也出現了多元化的發展趨勢。在當今，權益投資者與中介機構、債權人、治理層和管理層、雇員、顧客、政府及相關監管機關、注冊會計師等都主要依據有業務往來的企業的詳盡的財務報表，判斷這些企業的財務狀況和前景，并據以做出各種各樣的決策。而財務報告是一種非常專業的信息披露方式，一般的投資者面對深奧的、專業的財務報告有時如墜霧中不知所云，所以需要我們進行更深入地、相比較的分析。

由于受財務分析主體利益的制約，不同的財務分析主體進行財務分析的目的是不同的。但上市公司公開披露的財務數據有很多，唯有正確使用財務比率才能從中挑選出對投資決策有用的信息。財務報表的分析不僅是評價財務狀況、衡量經營業績的重要依據，挖掘潛力、改進工作、實現理財目標的重要手段，而且是投資者合理實施投資決策的重要步驟。

其次，我想談談我這篇論文研究的主要思路與方法。

本文首先在文章開頭簡單闡述了對上市公司報表進行財務分析的目的和意義，在目的中，我談到：不同的財務分析主體進行財務分析的目的是不同的。在文中，我通過投資大師巴菲特的幾句話主要介紹了財務分析對投資者的重要性。

接著我便以2008和2009中國企業500強之首的中國石油化工股份有限公司為例做出具體的財務分析。在做具體的案例分析之前，我先從宏觀方面綜述了2008年世界和中國的石化工業狀況，并簡要介紹了中石化在2008年的經營概況。我之所以要對這部分做介紹，是因為金融危機對企業經營活動、投資活動、籌資活動有著不同程度的財務影響。面對金融危機，企業在經營活動中要減少庫存、降低人工成本、加強應收賬款管理;在投資活動中要減少投資支出提高資金使用效率、抓住投資機會提高權益性投資;在籌資活動中要提高借款比重、充分利用應付賬款。通過對這些宏觀背景的介紹，可以得出一些后面對三大報表的分析中具體項目變化的原因。

開展財務分析需要依據一定的財務數據和其他信息，這些數據和信息除了公開披露的財務報表外，還包括財務報表附注、管理層的解釋和討論、審計師意見、其他公告、社會責任報告、媒體和專家評論，以及監督部門處理公告等。由于分析的主體不同，獲得信息的數量和難度也不盡相同，因此，我們應盡可能地搜集可能獲得的各種信息，防止片面性。

財務報表是財務分析最直接、最主要的依據。財務報表最主要的有資產負債表、利潤表和現金流量表。

正因為如此，我對中石化07、08年三大報表做出具體分析，對于資產負債表，我選取的是中石化母公司的”資產負債表”而不是集團公司的”合并資產負債表”作分析，因為這部分的內容基本一致，除了在股東權益部分分了歸屬于母公司和少數股東的權益。而其他兩張報表—利潤表和現金流量表，我則是分析的集團公司的”合并利潤表”和”合并現金流量表”。分析報表后，我還在一定程度上分析了具體的變動原因，并做出對投資者的建議。在分析原因和得出結論時，我主要結合國內外的宏觀經濟背景和公司內部的變化進行了分析，同時，充分利用了財務報表的附注進行分析。

在進行三大報表分析時，我充分利用了財務分析方法中的趨勢分析法，也就是：通過對比中石化07、08兩期財務報告中的相同指標進行定基對比和環比對比，得出它們的增減變動方向、數額和幅度，以揭示中石化的財務狀況和經營成果的變化趨勢。其中，我具體主要運用有兩種方式：財務報表的比較和財務報表項目構成的比較。

接著，我對償債能力、營運能力、盈利能力和發展能力四個主要的財務指標進行了分析。具體做法是將08年與07年的各個相應指標做出對比，并分析引起指標變動的具體原因。財務指標有很多，因此，在選取指標時，我只選取了部分有代表意義和對我分析有利得指標。在進行各項財務指標分析時，我充分利用了財務分析方法中的比率分析法，也就是：通過計算各種比率指標來確定經濟活動的變動程序，有構成比率，有效率比率，也有相關比率。

對中石化進行財務分析時，我也選用了一定的評價標準與之對比，以便對企業的財務狀況做出評價。這其中有歷史標準、行業標準、也有經驗標準。

論文的最后一部分主要論述現行財務分析的局限性及其產生原因以及相關彌補措施，對于這部分，我主要是通過閱讀幾本報表分析的電子書對這部分的介紹，綜合它們的觀點，并結合一定的實際，分析而得出的觀點，所以，更偏向于“文獻綜述”。同時我對財務分析面臨的挑戰及財務分析的發展方向做了一定的介紹。雖然這部分參考價值并不大，且很多方面已體現出來或已開始改革，但由于并未完全變革，所以，我也就順便提了一下。

再次，我想談談我這篇論文的優缺點。

優點：

1：結構

2：格式

3：分析

4：重點

。。。。。

缺陷：

1.刪除、剪切內容不完全：從初稿的56頁到最終定稿時的47頁，這篇論文在最后階段進行了大量的“瘦身”，但在瘦身過程中，存在一些刪除不完全的內容，比如：第5頁的表頭。而有些地方應該有的，在截圖時又截掉了，比如：第22頁合并資產負債表的非流動負債的部分項目以及第24頁股東權益的部分項目。

2.還存在一定的錯別字或語句不是很通順的地方。

3.對某些概念和方法的理解還不是很深刻。比如因素分析法和某些比率計算

4.分析三大報表的具體變動原因還不夠透徹、全面，多數地方只做了客觀的分析，對投資者的主觀建議偏少，對其他報表使用者的決策建議也不夠突出、具體。

5.計算有部分錯誤，在計算指標時，出現了一定的錯誤。例如：第9頁凈利潤的計算，第16頁的發展能力指標的部分計算。

6.沒有進行綜合分析，本來是打算利用改進的杜邦財務分析體系進行綜合分析的，但由于在最終定稿時，內容過多，有56頁的內容，且由于改進的杜邦財務分析體系圖做的不夠好，所以在X老師的建議下進行了刪除，回避了這部分我認為相對重要的部分。

篇（9）

關鍵詞：財務危機；預警；指標體系

一、引言

“財務危機”又稱財務困境，最嚴重的財務危機是企業破產。企業因財務危機最終導致破產實際上是一種違約行為，所以財務危機又可稱為“違約風險”。

關于財務危機的定義，目前尚無一個統一的說法。具有代表性的觀點有以下幾種：(1)Beaver(1966)將破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務危機。(2)Altman(1968)定義的財務危機是進入法定破產、被接管或者重整的企業。(3)Deakin(1972)則認為財務危機公司僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司。(4)Carmichael(1972)認為財務危機是企業履行義務時受阻，具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。(5)Wruck(1990)給出的財務危機的定義是企業現金流量不足以抵償現有債務的情況，這些債務包括應付未付款、訴訟費用、違約的利息和本金等。(6)Ross等人(1999；2000)則認為可從四個方面定義企業的財務危機：一是企業失敗，即企業清算后仍無力支付債權人的債務；二是法定破產，即企業和債權人向法院申請企業破產；三是技術破產，即企業無法按期履行債務合約付息還本；四是會計破產，即企業的賬面凈資產出現負數，資不抵債。(7)Lee(2004)認為可以從兩方面定義財務危機：一是未能償還到期借款的本息，借款期間有過延期還款和減少本息支付的協議；二是公司的凈資產減少到其股本的一半以下。

綜合上述各種定義可知，無論財務危機如何定義，企業發生財務危機都具有無力償還到期債務、現金流的緊張狀態可能使經營無法持續的特點。財務危機的出現意味著企業基本面發生根本性變化，處理不當就會導致企業破產。因此，識別企業財務危機，并對其做出預警，不僅對企業經營者及時采取措施化解危機具有重大的意義，而且對于投資者規避風險也有非常重要的價值。

二、文獻綜述

企業財務危機預警問題的研究很早就引起了各方面的關注，很多經濟學家與財務專家都在這方面做了大量的工作，他們利用相應的財務變量構造了一系列的預測模型，其中有代表性的研究成果可歸納為四類。

(一)單變量模型

單變量模型是運用單一變數、個別財務比率來預測財務危機的模型。最早的財務預警研究是Fitzpatrick(1932)的單變量破產預測研究。此后，WilliamBeaver(1966)使用單變量為分析方法，采用成對抽樣法進行樣本配對，考察了29個財務比率在企業陷入財務困境前1-5年的預測能力。Beaver發現在破產前一年的預測正確率可以達到87%，對于失敗企業是最具有預測能力的指標。國內學者對單變量模型也作了較深入的研究，包括陳靜(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用1995-1997年的財務報表數據，進行了單變量分析。吳世農和盧賢義(2001)以70家ST公司和70家非ST公司，應用單變量分析法研究了在上市公司陷入財務危機前5年21個財務指標之間所存在的差異。

單變量模型的優點是只需要觀測一個變量，應用比較簡單；但是，任何一個財務比率無法充分和全面地反映企業的財務特征，所以該方法在現今的研究中很少被單獨使用，一般都是與其他方法結合運用。

(二)多變量分析模型

多變量分析模型又可以分為多元回歸分析模型和多元判別分析模型。EdwardAltman(1968)使用多變量分析法對企業財務危機進行研究。他以1946-1965年間33家破產的制造業企業為樣本，并配對33家正常企業，將22項財務比率分為流動性、獲利性、財務杠桿、償債能力和活動力五大類指數，利用多變量分析法建立了著名的Z-Score記分模型。Meyer和Pifer(1970)以1948-1965年間失敗的30家銀行與其相匹配的30家非失敗銀行為樣本，利用二元回歸分析法建立模型，并且用9對相匹配銀行組成的預測樣本對模型進行了驗證。此外，還有其他典型的判別分析模型，包括：Deakin模型、Blum模型、Casey模型和Taffler模型等等。國內的相關研究主要有陳靜(1999)使用1995-1997年的財務數據，對27家ST公司和27家非ST公司進行的多元判別分析。張玲(2000)以120家公司為研究對象，使用其中60家公司的財務數據，通過多元判別法建立了財務危機預警模型。盧守林等(2002)以滬深兩市A股市場上所有上市公司1998-2000年的財務資料為依據，用多元判別分析法構建的Z-Score模型。

多變量分析法彌補了單變量分析法的不足，具有較高的準確率和穩定性，但是也存在著一些不足：第一，這種方法受到了統計假設的限制，只適用于自變量近似服從正態分布的情況，并且要求組內的協方差矩陣相等，否則得到的預測結果可能是有偏的；第二，多元判別分析要求財務危機公司與正常公司之間一定要配對，而配對的標準具有較大的主觀性。

(三)多元條件概率模型

多元條件概率模型是使用極大似然法對參數進行估計的一類概率模型，包括Logistic模型和Probit模型。Martin(1977)首次使用Logit模型預測公司的破產及違約概率。Ohlson(1980)從1970-1976年間在美國的上市公司之中排除公共事業、運輸公司、金融服務業，總共挑選出105家破產公司和2058家正常公司為樣本，采用九個財務比率建立了Logit模型。Huffman&Ward(1996)運用Logit模型對1977-1991年間違約的171家企業的高收益債券進行了預測研究等。國內的相關研究主要包括：吳世農和盧賢義(2001)分別采用多元判別分析和Logit回歸方法建立和估計了預警模型。劉旻(2001)使用1999年28家ST公司與另外28家正常公司陷入財務危機前3年的數據，通過Logit回歸方法建立了財務危機預警模型。姜秀華(2002)和齊治平(2002)利用Logit模型對我國上市公司進行信用風險分析。李萌(2005)以不良貸款率作為信用風險衡量標準，構造商業銀行信用風險評估的Logit模型等。

多元條件概率模型的主要優點是不需要自變量服從多元正態分布和組內協方差矩陣相等的假設條件，但是要求因變量有邏輯含義，而且計算過程較為復雜，有很多近似處理。

(四)神經網絡預警模型

神經網絡，又稱人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一種從神經心理學和認識科學的研究成果出發，應用數學方法發展起來的并行分布模式處理系統。常見的神經網絡模型主要有：BP神經網絡模型、MDA協助神經網絡模型、ID3協助神經網絡模型和SOFM協助神經網絡模型。Odom和Sharda(1990)是將人工神經網絡模型應用在破產預測模式中最具代表性的學者。Koh和Tan(1999)以1978-1985年間出現的165家破產公司為失敗樣本并以正常公司165家作為配對樣本，使用人工神經網絡模型構建了企業危機預警模型。在我國，王春峰(1998)、楊保安(2001)等學者也在此領域進行了深入的研究，楊保安通過對中信實業銀行的分析，選取了4大類共15個財務指標，運用BP神經網絡方法建立了一個可供銀行用于授權評價的預警系統。臺灣的林文修(2000)選取1992-1996年在臺灣證交所上市企業中的36家失敗企業和64家正常企業，并區分為學習樣本73家與測試樣本27家，比較了多元判別分析、Logit模型、BP神經網絡模型和演化式神經網絡模型等四種方法的模型預測準確率。神經網絡預警模型的主要優點是分析層次清晰且邏輯關系嚴密，并依據心理學理論加入了一主觀因素，從而有效地使客觀分析與主觀判斷相融合。它的缺點是規范分析特點明顯，不適宜做實證分析，分析模式缺乏靈活性，數據性假設條件過于苛刻。

三、財務危機預警的指標體系設計

導致企業發生財務危機的因素很多，且錯綜復雜，單變量模型與多變量模型僅能揭示影響關系與程度，變量的選擇會因分析人員偏好的不同而不同，其不僅缺乏統一的理論基礎，而且系統性往往較差，多元條件概率模型和神經網絡預警模型雖然在分析技術上較為先進，且分析企圖試圖更精確，但它們在強調分析技術的同時，往往忽略了立論的基本依據，且在變量選擇中往往伴隨較明顯的盲目性。因此，作為完善多變量模型系統，為多元條件概率模型和神經網絡預警模型提供變量選擇的依據，利用相應的財務理論構建企業財務危機預警指標體系就是研究企業財務危機的基礎之基礎。但從財務本身的角度去分析，財務危機形成的原因可以歸結為以下幾點：(1)公司經營狀況不佳，導致營業收入無法穩定增長，造成公司的連續虧損，使得財務危機發生的可能性增大；(2)過高的負債使公司面臨更大的財務危機。雖然公司本身有盈余，但是可能因為無法應付短期的龐大利息支出而造成破產倒閉；(3)現金流量發生持續性的凈流出，企業就像是流動性資產的儲水槽，若水槽中的流量變小(資產變少)，流入量減少(現金流入減少)，流出量增加(現金流出增加)，流入量與流出量之間的差量就會逐步增大，這樣會使公司出現財務危機的概率增加。

綜合引起財務危機的三個主要因素，可以對應用五個方面的財務指標來描述或預警財務危機，用經營能力指標、成長能力指標和獲利能力指標來度量或反映企業的經營狀況，用公司的償債能力指標來度量或反映企業的債務負擔，用現金流量指標來度量現金流。從預警的角度考慮，五個方面的財務指標可進一步細分為20個更具體的財務變量(見表1)，以此構成財務危機預警的指標體系。

以深滬兩市A股中被ST的上市公司為實際考察對象，利用2006年1月1日-2007年12月31日深滬兩市A股中154家被ST的上市公司的數據。剔除由于以下幾種原因而被ST的上市公司：(1)上市兩年內被特別處理的公司；(2)因自然災害、重大事故等意外事件而被特別處理的公司。經過剔除后，本文選取的有效樣本變為80家。根據研究期間一致、行業相同或相近、規模相當的原則按1：1的比例選擇沒有被ST的上市公司作為配對樣本。由于我國上市公司年報披露制度規定上市公司公布其年報的截止日期為下一年的4月30日，上市公司(t-1)年的年報和其在第t年是否被ST幾乎同時發生，因此，用(t-1)年的數據預測第t年是否被ST沒有實際意義。在本文中采用(t-2)年的數據進行分析。

表6是財務危機公司和正常公司的成長能力指標在發生財務危機前2年的統計性描述，包括最大值、最小值、平均數、標準差和t值。

篇（10）

財務困境預測方法是指借助數學和計算機技術構建預測模型，通過對企業財務指標的系統分析來預測企業出現財務困境的可能性。從國內外的研究現狀來看，財務困境預測模型主要有兩類：傳統統計類預測模型和人工智能型預測模型。

一、傳統統計類預測模型

傳統統計類預測模型包括：一元判別分析模型、多元判別分析模型、線性概率分析模型以及累積求和模型等。

（一）一元判別分析模型（UDA）

比弗率先提出了一元判別分析模型，也叫做單變量分析模型，它是通過單個財務指標來預測財務風險的。他比較了1954―1964年期間的79家失敗企業和79家相同資產規模的成功企業的30個財務指標的差異，發現具有良好預測性的財務比率依次為現金流量/負債總額、資產收益率和資產負債率。而且離財務失敗日越近，判別的效果更好。

雖然比弗的單變量判別模型能夠取得較好的預測準確性，但它的缺點在于：只重視一個指標的分析能力，如果使用多個財務指標分別進行判斷，單個指標的分類結果之間可能產生沖突，導致無法做出正確的判斷。但是單變量判別模型為后來的多變量分析模型在破產分析中的應用奠定了基礎。

國內學者陳靜在1999年以公司被ST的前1年、前2年、前3年的財務數據為基礎，用一元判別分析模型做了實證研究，得出在宣布被ST前1年總的準確率為85%。

（二）多元判別分析模型（MDA）

美國學者奧特曼（1968）最早將MDA模型應用到財務危機預警模型中，他在1968年對美國破產和非破產企業進行觀察，對22個財務比率經過梳理統計篩選得到五個變量，建立了著名的Z分數模型，以及在此基礎上改進的”Zeta”模型。根據判別分值，以確定的臨界值對研究對象進行信貸風險的定位。由于模型簡便、成本低、效果佳，日本、德國、法國、英國等許多發達國家的金融機構都紛紛研制了各自的判別模型。

國內學者張玲（2000）選取了滬、深兩市涉及14個行業共計120家上市公司為樣本，選取了四個反應償債能力、盈利能力、資本結構和運營能力的財務指標構建判別模型。

楊淑娥、徐偉剛（2003）等學者采用主成分分析法對財務指標進行篩選后建立了MDA模型。

MDA模型的應用也存在諸多局限，比如它要求研究樣本的財務比率呈近似正態分布、兩組的協方差矩陣相等，這在現實中較難實現。

（三）線性概率分析模型（LPA）

LPA模型主要有Logit和Probit兩種。

Edmister（1972）用線性回歸建立了包含7個財務比率的財務困境預測模型，預測精度在90%以上。

Qhlson（1980）首次將Logit模型應用到破產預測。

國內學者張后奇在所做的《上市公司財務危機預警系統：理論研究與實證分析》報告中，運用了LR線性回歸模型。

LR模型的優點是不要求數據呈正態分布、兩組的協方差矩陣相等的假設，在不滿足正太分布的條件下，LR模型的預測效果要好于MDA模型，缺點是樣本的數量不宜少于200個，否則存在參數估計的有偏性。

（四）累積求和模型（CS）

西奧達西奧與1993年提出了預測企業失敗的CS模型，該模型能探測財務狀況由好變壞的拐點，對財務狀況惡化敏感并具有記憶性，能區分財務指標變化是由序列相關引起的還是由于財務情況惡化引起。

二、人工智能型預測模型

人工智能型預測模型主要包括：人工神經網絡模型、遺傳算法模型、粗集理論模型、遞歸劃分分析模型以及支持向量機模型?，F分述如下：

（一）人工神經網絡模型（ANN）

奧多姆（1990）第一次把ANN模型應用于財務困境預測研究，他使用了三層前饋神經網絡，并與傳統的MDA模型進行了比較研究。

奧特曼（1994）對意大利的1000家公司利用其發生困境前1年的數據進行預測，結果發現，MDA比ANN的預測效果還稍微好一點。

ANN相對于傳統統計類模型的優勢在于它能夠同時處理定性變量和定量變量，而且無需考慮變量之間的統計關系。但它也存在一些問題，如模型的拓撲定義較難實現、模型計算量較大以及判別能力不強等。

（二）遺傳算法模型（GA）

遺傳算法是模仿自然界生物遺傳進化規律在大量復雜概念空間內的隨機搜索技術，尤其適合目標函數的多參數優化問題，并運用于證券選擇、證券組合選擇、預算分配以及信用評價等金融、財務領域。瓦雷托?弗朗哥采用遺傳算法提取了線性函數和判別規則。研究結果表明，遺傳算法可以獲得不受統計約束的最優線性方程，提取的線性函數與MDA相比，省時并且受分析人員的主觀影響較小，但結果不如MDA。

（三）粗集理論模型（RST）

RST模型被證明是能夠運用一組多價值屬性變量描述多個對象的有效工具，可以用來揭示相互關聯的財務特征與企業失敗風險之間的關系。弗朗西斯研究表明，RST能夠發現隱藏在數據中的重要事實，并能用自然語言表達成一組決策規則，每個決策規則都有案例支持，能夠結合使用定性變量和定量變量，無需統計約束和模糊隸屬度評能夠價，節省決策形成的成本和時間，工程透明，可以考慮決策者的知識背景，并可用于集成決策支持系統。迪米特拉正式，由于不同樣本與決策者知識會產生不同的決策規則組，因此研究結果并不具有通用性。

（四）遞歸劃分分析模型（BPA）

弗里德曼首次采用BPA建立預警模型，他以財務比率為判別點建立二叉分類樹，以最低誤判成本為標準對樣本企業進行分類預測。結果發現犯第一類錯誤的概率高于犯第二類錯誤的概率，MDA模型對研究樣本的期望誤判成本明顯高于BPA模型。在RPA模型中可以選用非財務指標和定性指標，但復雜的分類樹結構可能引起樣本的過度適應，預測風險高，因此分類樹結構宜不宜繁，便于靈活運用。

（五）支持向量機模型（SVM）

范?格斯特等將SVM應用到財務困境預測模型中，采用最小二乘法作為SVM的線性學習器，構建LS―SVM財務困境預測模型，預測模型的判別準確率高達89.91%。

李英昌采用表格搜索技術對SVM核參數進行優化后，建立了SVM模型，預測效果優于MDA、LR和BP―ANN模型。

申慶植等采用SVM建立了財務困境預測模型，他通過對韓國中型制造企業的實證研究結果表明：SVM模型的預測性能優于BP―ANN模型。

沃爾夫岡?哈德勒嘗試著將SVM應用到財務困境預測研究中，通過對美國2001-2002年間84家企業的實證分析，結果表明SVM具有很好的分類效果。

國內學者李賀、馮天謹（2005）通過對我國煙酒行業50家上市企業連續3年的公開數據的實證研究表明：SVM模型的預測性能優于ANN模型；徐曉燕（2006）提出了一種將Logit回歸與SVM集成的預測方法。即LR―SVM。該方法通過修改支持向量機的輸出而改進其預測精度，即先對支持向量機的訓練數據用Logit回歸進行分析，再用支持向量機進行預測。如果Logit回歸的結果支持SVM的結果，則不對SVM的輸出結果進行修改，否則修改SVM的輸出結果。實證結果表明，該方法的預測精度明顯優于一般的支持向量機。

SVM的主要優勢表現在：專門針對小樣本，具有較好的推廣能力；巧妙地解決了維數問題，算法的復雜度與樣本維數無關；無需對變量作任何特殊假設；變量間是否存在共線性對數據處理和模型估計影響不大。它的局限性是特征集和核參數對模型性能具有重要影響。

綜上所述，國內學者對傳統統計類預測模型之間、統計類模型與ANN之間做比較研究的較多，而對SVM與其他模型之間進行比較研究的很少，尤其是SVM改進算法以及核參數優化對財務困境影響的研究就更少。

參考文獻

[1]陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999，4：31-38.

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