財務預警分析匯總十篇

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篇（1）

隨著市場經濟體制改革的進行，不但給我國企業帶來了機遇也給其帶來了很多的風險。企業應該重視內控機制的完善，建立現代企業制度，幫助企業更好的化解存在的財務水平，切實提高企業財務管理水平。現在，很多企業陷入困境的原因都是財務風險的存在，若是能夠及時發現財務管理過程中存在問題，便能夠對財務風險進行預測，來降低風險給企業造成的影響。

一、我國企業財務預警現狀和存在的問題

(一)我國企業財務預警現狀

在我國絕大多數的中小企業組織機構都不夠健全，管理時也不夠科學，企業運營水平較低，企業管理水平無法跟上企業規模的擴大，二者不協調。企業在進行發展戰略制定時也沒有全面的考慮到外部環境，這也導致了宏觀經濟調整時，企業比較被動。并且很多中小企業本身的財務風險比較高，財務狀況瞬息萬變，實施財務預警系統存在較大的難度[1]。我國有些上市公司已經進行了財務預警系統的建立，但是僅僅通過系統進行數據分析和計算，對于預警系統的變化不夠關注，更沒有針對其變化分析原因，這也導致其作用很難發揮出來。

(二)企業財務預警方面存在的主要問題

1.認識不到位

現在我國很多企業的領導都對生產和營銷比較重視，對于財務管理不夠重視，或者是只關注企業的利潤變化，沒有認識到財務管理的重要性，也沒有從財務分析方面出發幫助企業做好經營管理工作，這樣給財務分析正常進行和作用發揮造成了很大影響。

2.指標構建存在一定問題

首先，選取財務指標科學性和全面性不夠，行業不同，財務指標預警標準存在一定差別，就財務比例而言，工業企業中流動比例為2:1會比較合理，而在商業企業中，其流動比率標準要比這個數值低。現在很多企業在進行財務預警系統建立時，選取指標比較盲目，導致了企業選擇的指標無法將企業財務狀況反映出來，財務預警系統的功效更是不可能發揮。其次，非財務指標選擇存在問題，現在很多制定的預警指標針對的主要是財務，很少考慮到那些和財務無關的指標。企業財務危機是否出現不但由財務指標決定，還和非財務指標有著直接關系，而這些非財務指標也會給預警系統有效性造成影響[2]。

3.技術分析存在一定問題

首先，會計信息真實性較差，財務預警系統建立的基礎便是真實和全面的財務信息。在工作開展過程中，由于受到各種因素的影響，企業報表資料往往景觀了包裝，會計信息失真情況嚴重，這也給財務預警系統有效性造成了很大影響。其次，分析過程存在片面性，比如過度重視客觀分析，輕視主觀分析等。最后，對象分析存在狹隘性，隨著經營活動的不斷進行，企業資金也會不斷的發生變化，并且企業的實際經營情況也會直觀的反映在資金變動中，通過資金變動情況的分析，便能夠了解企業經營情況[3]。但是在分析時，往往只重視資金方面的變化，沒有分析業務活動的進行給資金變化造成的影響。

4.預警機制存在問題

首先預警機制不夠完善，很多企業沒有做好時候信息分析，并進行信息的反饋，這樣直接導致了財務預警系統構架缺失，預警機制沒有得到完善。其次，財務預警后續管理欠缺，后續管理不到位，直接導致了經驗和教訓無法吸取，出現類似問題時，企業反映不夠及時，不能給后期經營管理提供經驗。

二、完善企業財務預警機制的措施

(一)全面科學的認識財務預警機制

想要做好財務預警工作，首先必須認識到其重要性，領導必須將其作為經營管理的重要手段和方法，進行財務預警分析制度的建立，并通過措施不斷的提高企業的管理質量。其次，財務管理人員必須認識到財務管理以及預警分析對企業管理造成的影響，切實提高分析質量，提高企業的效益[4]。

(二)確保構建的財務預警體系真正的科學合理

首先應該根據相關原則進行財務預警指標體系的構建，其原則包含了下面幾點，分別是敏感性、針對性、可操作性、重要性以及全面性原則。其次，應該重視預警模型變量選擇范圍的拓寬，確保其合理性；再次，對于非財務指標的引進必須慎重，只有全面了解企業出現困境的原因，才能夠提高預測能力。最后，還應該進行長期財務預警分析指標體系和短期財務預警分析指標體系的建立，并將二者結合起來。

(三)企業必須重視財務預警分析技術的提高

首先應該重視會計基礎工作的加強，確保會計信息真實可靠。其次，需要完善財務分析制度，保證期科學性，做好人員選拔工作，明確每一個工作人員的目標和責任。最后，還應該根據實際情況，做好調查分析，分析時應該做到有的放矢，直接了當，提高其針對性[5]。

(四)重視內部預警機制的完善

首先應該完善內部預警機制的事前、事中以及事后三重機制，將預警系統功能全面的發揮出來。其次，需要進行對策庫的建立，及時的收集相關的數據，確保在遇到類似問題時，能夠快速有效的提出解決方案。

三、結語

在企業財務管理過程中，財務預警是非常重要的環節和內容。但是我國目前很多企業并沒有真正認識到財務預警分析的重要性，操作過程也不夠規范，通過筆者的研究，希望能夠給企業財務預警機制完善提供一定幫助。

參考文獻：

[1]牛怡然.中小企業財務風險的預警與控制[J].中小企業管理與科技(上旬刊),2011,(02):108-109.?

[2]朱大華.企業財務風險預警指標體系建立初探[J].會計之友,2011?(26):55-56.?

篇（2）

財務危機,是指企業無力支付到期債務或費用的一種經濟現象,其實質是由于企業對財務風險控制失當造成的。企業財務危機通常從生產、經營、銷售和財務管理等方面的種種危險信號表現出來,如:生產方面表現為生產設備盲目擴充的情況常有發生、存貨異常變動、規模過度擴張等;經營方面表現為公司人員大幅變動、經常拖欠銀行借款和員工薪水、企業信譽不斷降低、市場競爭力不斷減弱、經濟效益嚴重滑坡等;銷售方面表現為銷售的非預期下跌、交易記錄惡化,平均收賬期延長等;財務管理方面則表現為關聯企業趨于倒閉、過于依賴某個關聯企業或銀行貸款、財務結構明顯惡化、財務預測在較長時間不準確、無法按時編制財務報表等。為此,針對財務危機的上述特征,我們可以通過分析財務危機的風險控制環節,將財務危機的形成因素進行化解,爭取在財務危機的形成過程中控制住,同時對財務危機進行適時監控與預警分析也可以使企業防患于未然,為企業的可持續發展做好財務支持。

財務危機形成的原因

財務危機產生的原因很多,但主要是有由財務風險引發的。財務風險是指由于多種因素的作用,使企業不能實現預期財務收益,從而產生損失的可能性,財務風險客觀存在于企業財務管理工作的各個環節,具體說來由財務風險引發的財務危機主要由以下幾個因素形成。

(1)資本結構不科學

資本結構是指在企業的總資本中,股權資本和債權資本的構成及其比例關系。資本結構決定企業的財務結構、財務杠桿的運用和融資決策的制定。對企業而言,由于資本結構的不同而形成的財務風險是一柄雙刃劍,使用得當,它可以提高企業利潤,增加股東財富;反之,安排欠妥,它會加速企業虧損甚至破產。很多公司的資本結構不合理,經營性負債過高或是過低、不恰當的運用銀行借款或是股票融資,導致資金成本與企業的經營業績不成比例,不僅制約了財務杠桿效應的發揮,資產負債率、流動比率、速動比率及產權比率等財務風險指標也因此飄忽不定,致使財務風險也隨之增加。

(2)成本管理不科學

成本管理是一個公司至關重要的管理環節,尤其是在如今競爭日趨激烈的市場環境中,因為對于顧客與消費者而言除了產品的品質以外,最關心的還是產品的價格,現在的商家為了吸引顧客、擴大銷售,把價格戰升級的如火如荼,在這種激烈的價格戰中,單從價格里是撈不出幾分油水的,要想立于不敗之地,只有在成本管理上大做文章,因此如何節能降耗、有效降低成本是現在所有企業最為關心的問題,但現實中,很多企業雖也倡導“以成本管理為中心”,“加強全面預算控制”等先進管理思想,然而卻未見其效,其中最主要的原因就是并沒有科學有效的進行成本管理,也許僅是為了完成內部考核,機械的拿實際成本與預算做對比,但對比完成后對其差異的原因卻分析的很膚淺,沒有做好本量利分析,從而也沒有找到真正的成本差異的原因,或是這個企業的預算從編制時就脫離了現實,并沒有按客觀情況來給企業自己量身裁定一套適合自己的預算,從而導致分析數據與市場客觀情況屢屢失誤,實際現金流已流出后,企業也許還認為是節省了成本而大開表彰會等不良的結果。

(3)負債管理不科學

企業的財務危機大部分是由財務風險引發的,財務風險又基本上是由企業的負債狀況造成的,由此可見負債管理對一個公司有效的降低財務風險進而避免財務危機的發生是具有重大意義的。很多發生財務危機的企業,往往是因為負債管理的不合理,而導致企業財務危機的發生,具體來說有以下幾種情況:1、負債規模沒掌握好,企業不論采取哪種負債經營形式,首先都需對決定資金借入量即負債規模做出科學的決定,如果負債規模超過了企業的承載能力即臨界負債點,不僅會陷入償債困境,而且可能導致企業虧損,造成財務風險急劇增大,引發財務危機;2、負債與資產的比例沒有合理的進行監督控制。資產負債率、流動比率、償付率是監控這種風險的三個重要指標,一般說來資產負債率控制在40%-50%左右較為合理,流動比率應高于2,償付率控制在20%較為適宜。

(4)資產(資金)管理不科學

眾所周知,資金是企業的血脈,如果在資金管理上出問題,那么企業的血液循環將不再順暢,產供銷這三個重要環節一旦受此因素影響,那么企業的產值、利潤都將會因此而下降,同時現金流量周轉能力減弱,致使企業的負債償還能力、抗風險能力等的下降,從而企業的財務風險因此而大大增加。

(5)財務管理權限過于分散

財務管理權限的過于分散會影響企業對財務的實質控制能力, 對于上市公司來說這尤其重要,很多因財務管理權限過于分散而導致財務決策失敗繼而引發財務危機的案例比比皆是,這無疑說明了在一定程度上集中財務管理權限的重要性。

以上這些因素都是構成企業財務風險進而引發財務危機的隱患,企業應在日常的經營、投資、籌資以及分配活動中重點對這些因素進行關注,建立安全指標體系,并對此指標體系進行預警分析。

如何對企業財務危機進行預警分析

企業若發生財務危機,大致可分為三種階段:(1)潛伏期;(2)發作期;(3)惡化期,其中每個過程都會有某些特殊的征兆,預警分析就是對這些征兆進行預先的判斷與分析,從而為企業防范與規避財務風險提供決策支持,但預警分析并不能脫離一定的模式,進行孤立或是漫無目的的分析,而是應該建立一個財務預警系統或模式,針對各種可能形成財務危機的隱患,建立安全指標體系進行有的放矢。

財務預警是一個風險控制系統,它是以企業的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料為依據,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,督促企業管理當局采取有效措施,尋找導致財務狀況惡化的根源,防患于未然,起到未雨綢繆的作用。財務預警模式的建立要結合以下兩種分析:

1. 定量分析。定量分析是按照統計學的方法通過對財務比率的走勢惡化程度來預測財務風險,其中定量分析又分為單一模式和多變量模式分析,多變量主要是以構造數據模型的方式來預測企業的財務風險與多個變量指標之間的線性關系,從而預測財務風險,由于數據模型對數據樣本空間、數據的準確性、指標的敏感性要求非常高,所以構建數據模型的難度很大,而且由于企業處于多變的經濟環境中,很多財務指標與風險相關的系數并不是一成不變的,從這一點來說,多變量模型分析模式并不是最優的模式,企業對于財務風險預警通常也不采取這種方式,單一模式分析是財務預警分析最常用的模式,通常這種模式會選取一套預警體系指標,按照反應企業財務風險綜合性和預測力大小,可設立以下比率:

(1)核心(主導)業務資產銷售率

該指標通過與市場或行業平均先進水平的比較及其走勢的考察,可以對企業集團市場競爭的優劣有一個較為清晰的判斷。如果該比率經常性的低于市場或行業的平均先進水平,且呈持續走低態勢的話,便意味著企 業在客觀上業已處于了競爭的不利地位。如若得不到及時的扭轉,隨著時間的推移,勢必導致企業集團競爭功能的完全喪失,最終陷入嚴重的危機境地。因此,企業集團能否對核心主導業務資產銷售率的變動趨勢予以適時的監控,并通過資源配置結構的優化調整,推動企業集團的核心能力的不斷強化及其運行的高效率性,對于危機的防范意義重大。同時,這一指標也警示企業集團的決策者,離開了核心能力這一基本點,企業集團注定是缺乏競爭活力的,即便一時成功,也不可能持久。

(2)經營性資產收益率

面對市場競爭的客觀強制,企業集團欲求得生存與發展,務必促使投資報酬率對股東與債權人形成足夠的吸引力。要達到這一點,最為關鍵的是要確保經營性資產(收益來源的主體物質基礎)的獲利水平,即經營性資產收益率至少不應低于市場或行業的平均值。如果實際資產收益率達不到市場或行業平均水平,表明企業集團在市場競爭中客觀上業已處于了劣勢地位,隨即將會導致企業集團在資本市場上融資危機的連鎖反應。可見,經營性資產收益率及其變動走勢,與企業集團的風險危機息息相關,是監測并防范企業集團財務危機的一個極其重要的指標。

(3)已獲利息倍數

負債融資能否發揮正的杠桿效益的前提是:所獲得的息稅前利潤是否能夠補償債務利息費用。否則,如果息稅前利潤不能補償債務利息,企業就不僅無法獲利,而且將導致難以償付到期的債務本息。可見,已獲利息倍數不僅反映了企業獲利能力的大小,而且反映了獲利能力對到期債務償還的保證程度;既是企業舉債經營的前提依據,也是衡量企業長期償債能力大小的重要標志。

(4)銷售營業現金流入比率

企業在銷售增長的過程中,必須高度關注銷售收入的變現質量問題,亦即必須將銷售收入的增長建立于充分的有效現金流入量的基礎之上。否則,勢必導致企業有效現金流量因過度經營而遭受蝕失,支付能力低下,后勁增長乏力。因此,通過分析營業現金流入量對銷售收入的比率,能夠對企業銷售收入的質量有一個較為深入的了解,以便發現問題,不斷優化銷售方針,加大收賬力度,在實現銷售收入的良性增長的同時,減小以至消除財務危機的隱患。

(5)非付現成本占營業現金凈流量比率

該比率從營業現金凈流量來源的穩定可靠性基礎出發,揭示了企業獲取的現金凈流量結構質量的高低。一般而言,該比率越小,表明現金流量主要是由經營活動新創造出來的,亦即企業的具有較高的營運效率和穩定可靠的現金流入基礎保障。反之,該比率越高,意味著企業的現金流量主要依靠非付現成本的轉化,如折舊準備金等。倘若該比率大于1,便預示著企業的營業活動發生了負的現金凈流量,這是企業營運效率低下,償債風險加大的一個及其危險的信號。因此,通過對該比率變動走勢的追蹤監測,可以適時地發現并發出財務危機訊號,以便企業對當前與既往經營理財效率的缺陷作出深刻的檢討,并采取及時而得當的管理對策。

(6)資金安全率與安全邊際率

一般而言,當資金安全率與安全邊際率均大于零時,表明企業營運狀況良好,可以適當采取擴張策略;當資金安全率大于零,而安全邊際率小于零時,表明企業財務狀況尚好,但營運效率欠佳,應進一步拓展營銷能力;當安全邊際率大于零,而資金安全率小于零時,表明企業財務狀況已露險兆,業已處于過度經營狀態,應改善資本結構,調整信用政策,加大賬款回收力度;若兩個比率均小于零,表明企業業已陷入危險境地,財務危機隨時可能爆發。

2、定性分析。企業財務風險預警系統不能只注重定量分析,還應結合非量化因素才能發揮預警系統的效用,由于定量分析靈活性較差,對于特定方法都有同一的模式,較少考慮到企業的個別情況。非量化指標由于無需完整的數據資料,需要憑借人們的經驗對財務風險的趨勢進行定性分析,有時比定量分析更加可靠和有效。例如,采用定性分析也能十分輕易的預示企業在下列情況下可能發生財務危機:(1)企業財務報表不能及時公開或管理層的集體辭職。(2)無力支付優先股股利;(3)過度大規模擴張;

定性分析方法是指評判人員對企業的財務運行狀況以及在企業組織管理體系中存在的各種風險進行綜合評判,并根據評判結果作為預警結論的理論依據。一般定性分析方法包括以下幾種:

(1)、標準化調查法

是指企業組織一批在相關領域具有較高專業水準的專家運用自己的專業知識,全面分析企業在經營過程中所處的內外環境,對企業在整個發展、壯大的過程進行系統的分析和研究,最后歸納出企業運動、變化、發展的規律,并據此對企業未來的發展方向和趨勢作出預判,并借此預測各種潛在的風險。

(2)、“四階段癥狀”分析法

企業財務狀況不佳通常都會有特定的表現形式,由最初階段到后期階段呈現逐漸惡化的趨勢,該分析方法把這個過程劃分為潛伏期、發作期、惡化期和實現期四個階段,對于每個階段對癥下藥,采取不同的方法進行相應的治理調整。

(3)、管理評分法

管理評分法的應用原理是把可能引起財務風險的相關因素或預兆按大類分別列示, 并按照對企業財務風險的影響大小進行賦值,然后對受評判企業進行打分并匯總加和, 最后用總分和標準分進行比較,確定該企業的財務風險程度,將定性分析進行一定程度的量化,使結果更直觀,更容易比對。管理評分法簡明、有效,但也有其局限性,那就是易受評判者主觀意志的影響。評判者的專業知識、技能以及對于被分析的目標企業的認識程度等都會影響其分析過程及結果,如果分析出現偏差,就很可能導致管理者做出錯誤的決策,帶給企業巨大的損失。

定量和定性分析在對企業財務風險狀況分析中,各有所側重及特點,在對企業的財務預警分析中,采用定性與定量相結合的辦法,才可以對財務危機進行全面的把握。

綜上所述,企業財務危機蘊涵在財務管理的風險控制活動中,財務危機的爆發則是一個量變到質變的銜接點,從量到質,為我們對財務危機的預測和風險環節的控制提供了時間,企業可以對其采取預防措施,而財務危機預警分析模式則正是一種較為成熟有效的預防方法。

參考文獻:

【1】楊雄勝,2004年1月, 《高級財務管理》

【2】張后奇,羅旭,2002年8月, 《上市公司財務預警系統的實證研究》

【3】張 玲,2000,“財務危機預警分析判別模型”,《數量經濟技術經濟研究》2000年第3期

【4】吳少平,2000,“談財務危機預警分析指標的確定標準”,《金融科學》 2000年第1期

【5】吳世農,2001,“我國上市公司財務困境的預測模型研究”,《經濟研究》2001年第6期

篇（3）

一、現代化企業財務風險預警現狀及其問題

（一）現代化企業財務風險預警現狀

就現狀來看，我國多數中小企業組織機構并不健全，管理缺乏科學性，運營水平相對較低，企業管理水平與企業規模脫節，兩者之間的不協調對于企業的經營發展造成負面影響。企業在制定發展規劃時也未將外部環境納入考慮，這就導致在宏觀經濟調整時，企業始終處于一個較為被動的狀態。此外，還有很多中小企業本身具備較高的財務風險，財務狀況較為復雜，變化十分突然，實施財務預警系統本身存在一定的難度。當前，我國上市公司的財務預警系統已經相對成熟，不過較為倚重其數據分析以及計算的功能，對于預警系統的變化則缺乏關注，故而并未對其變化產生的原因進行細致的分析，導致其作用難以全面發揮。

（二）現代化企業財務風險預警所存在的問題

首先是認識不清的問題。我國多數企業領導更加看重企業的生產及營銷，而缺乏對于財務管理的重視，或是僅僅關注于企業的利潤變化，并未切實認識到企業財務管理工作的重要性，這對于財務分析工作的正常進行及其作用具有一定的影響。其次是技術分析所存在的問題。最為突出的問題即是會計信息真實性相對較差，而會計信息的真實性則是建立在財務預警系統基礎之上的。在實際工作過程之中，在各種因素的影響之下，會計信息會存在不同程度的失真，這就對企業財務預警系統的有效性造成了較為嚴重的影響。其次是技術分析片面性的問題，即過于強調技術分析的客觀性，并未站在主觀角度進行探討。最后則是技術分析的狹隘性，在企業生產經營活動不斷開展的過程之中，企業的資金也會隨之不斷變化，而企業資金變動則是企業實際經營情況的反映，加強對于企業資金變動的研究，無疑能夠更加清晰的了解企業的經營狀況。不過就實際情況而言，多數企業雖然十分重視企業資金的變化，但并未關注企業活動對于資金變化所造成的影響。

二、企業財務風險預警管控措施研究

（一）加強對于企業財務預警機制的認識

為了做好企業財務風險預警工作，首先就必須認識其重要性，企業領導務必積極轉變自身認知，將企業財務風險預警視為企業經營管理的手段及方法，并著手建立企業財務風險預警的各項制度，通過各項措施來提高企業管理質量。再者，企業領導班子必須認識到財務風險預警對于企業管理所帶來的影響，以求切實提高分析質量，進一步促進企業效益的提升。

（二）提高企業財務預警制度的科學性

首先應當遵循市場經濟的原則，對企業財務預警系統的指標體系進行建設，其基本原則囊括了市場敏感性、可操作性、針對性等多個原則；其次，需積極拓寬財務風險預警模型變量的范圍，促進其合理性的提升；再者，慎重選擇非財務目標的引進，在全面分析企業實際狀況的基礎之上，切實提高其風險預測能力。最后，著手進行長期財務預警分析指標體系以及短期財務預警分析指標體系的建立，并將兩者予以結合。

（三）提高技術分析能力

企業應當切實加強會計基礎工作，促進會計信息真實性、科學性的提升；其次，需著重完善財務分析制度，使其與企業當前發展的規劃相一致，并做好人員的選拔及任用工作，明確所有工作人員的所需承擔的責任以及必須實現的目標。最后，還需結合企業實際情況，做好調查分析工作，提高財務風險分析工作的針對性。

（四）完善內部預警機制

篇（4）

上述財務風險現象明顯時，企業很可能已經出現了財務危機，亡羊補牢己經不能挽救企業。只有在財務危機發生前，建立財務預警分析系統，針對可能造成財務危機的因素采取有效的監測和預防措施，才能控制財務風險，防范財務危機的發生。

1.2財務預警分析的概念

財務預輩子分析是指企業利用數據化管理方式對經營資料和財務資料進行分析，得出關于企業可能發生財務危機的原因，以及企業財務、經營體系巾隱藏問題的結論，并將結論預先告知經營者和企業其他利益相關者，以提前做好相關的防范措施的管理手段。財務預警分析系統是企業經營預警系統的子系統，它為企業糾正經營決策、有效配置資源、強化財務管理、避免財產損失提供有效的依據，是現代化企業財務管理的重要內容之一。

1.3財務預警分析系統的作用

1.3.1參照、作用

財務風險預警系統依據相關的經營和1財務特點，并用具體的數量方法測試出指標的相對重要性，使其成為分析財務風險的判斷依據。

1.3.2預測作用

財務預警分析系統根據企業的經營信息和財務信息，及時發現財務危機的信號，根據信號預測可能發生的危機，并財務適當的措施。

2財務預警分析的方法

企業財務預警的基本方法有定量分析、法和定性分析法，定量分析的主要依據是企業的經營利財務資料以及一定的數學段，型或數理統計方法，邊過模型對數據進行分析，而定性分析法的主要依據則是由分析者的主觀判斷進行預警分析。

2.1定量分析法

2.1.1單變盤分析法

單變量財務預警棋型選取了美國1954-1964年間資產規棋模相同的79家經營失敗企業和79家正常經營的企業作為研究對象，運用統計方法對多個財務比率指標進行分析，得出具有良好預測性的兩個財務指標依次為:債務保障率(現金流量/負1;1總額〉、資產收益率(濘’資產/資產總額)和資產負債率(負債總額/資產總額)。單變量分析實施簡單，但由于有時會出現對同一企業運用不同指標測試約果不同的現象，逐漸被多變量分析法取代。

2.1.2多變是分析法

Z值脫型是具有代表性的多變盤分析法。該模型對33家經營失敗企業和33家正常經營的企業進行研究。最終選擇對5個指標加權匯總對財務信息、進行預測，研究結論就是著名的Z指模型型。該模型如下:Z=1.2Xl+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，其中，X1=營運資金/總資產;X2=商存收益/總資產:X3=息稅前利潤/總資產;X4=股東權益市場價值/總負債;X5=銷售收入/總資產。根據得到Z值的不同對財務情況進行判斷，當Z<1.81財務危機發生的可能性極大。Z值模型從企業多方而的綜合信息指標考核企業財務狀況，是具有代表性的多變芷分析方法。

2.2定性分析法

2.2.1標準化檢查法

該方法又稱為風險分析調查法，是通過專業的風險分析咨詢公司、人員等對企業可能迎到的財務危機進行調查與分析。這種方法的缺點在于提出的方法普遍適應于大部分組織或企業，缺乏對企業個性特征的分析，都某些存在財務危機隱忠的問題無法進行識別。

2.2.2不同階段癥狀分析法

該方法認為企業的財務危機可以分為四個階段:潛伏期、發作期、惡化期、實現期。在四個階段會呈現出不同的運營特點。因此，分析人員需要及時將企業現有的經營狀況與各階段經營特點對照，及時發現財務危機發生的可能性，保證財務的正常運在企業實施財務預警一般采用定量分析與定性分析相約合的方法，對于各種內外部因素產生的財務影響運用定性分析進行分析，當出現財務危機的可能現象時運用定量分析法進行分析，當指標偏離正常范圍內，分析原因并及時發出預警信號，及時遏制財務危機發生的可能性。此外，針對不同行業、不同規模的企業，財務指標的選取應當不同。企業應當根據歷史信息建立適應于本公司的財務指標以及預警臨界值。

3企業實施財務預警分析的措施

從企業發展的歷史可以發現，多數企業破產倒閉的原因都是因為出現財務危機，現金斷裂，而引發財務危機的原囚則撲不相同，外部原因主要政治原因、經濟原因、社會囚素和技術環撓等原因，而內部原因主要是由于經營決策不當引起。為了保證企業長期健康的發展，建立有效的財務預警分析系統，實施財務預警具有重要的意義。

3.1建立企業現金流量的分析

財務預警系統中必須包含企業的現金流量，企業的現金流量能夠在一定程度上反映應收、應付賬款以及存貨的機關信息，是企業短期內能否正常經營的一個重要指標。正常經營企業的現金流量應該能夠保持正的現金流量。當企業的現金流量出現異常現象時，企業往往已經陷入危機當中。準確的現金流量信息，可以為企業提供財務危機預警信號，使經營者和管理者及時采取應對措施。

3.2選取適合與企業的長期指標與短期指標

建立正確的財務預警分析指標，可以從長期期指標和短期指標兩個方而進行選取，其中，短期指標主要與企業的現金流量與負債情況有關，常用指標有現金流量、營運資金等，而長期指標主要與企業的未來發展趨勢與發展潛力有關，主要有企業的資產負債率、業務收入增長率和資本收益率等相關指標，為企業設計合理的指標系統，并分別設定指標的上下線值，能夠很好的反應企業的財務狀況和經營狀況。在指標選取上需要選取通用指標以及專門適合用于本行業的指標進行全面反應。

3.3建立企業財務信息數據庫，加強風險識別

企業的財務風險主要來源于債務風險和收益風險，債務風險即企業不能到期償債的風險，收益風險即資金的儀用放率下降，資金在回收的過程中出現時間和金額上的不確定性。良好的財務預警分析系統必須能夠有效的識別企業的財務風險。因此，預警系統需要建立財務信息的數據庫，及時、準確地收集內外部數據，通過對財務指標的綜合分析，抓住得一個相關的財務風險征兆，對企業經營情況和財務狀況的變化進行預測，并對各環節可能出現的風險進行識別。

3.4提升解讀信息的能力

信息的解讀能力是判斷財務危機的重要依據。提升解讀信息的能力可以從以下幾方而著手:區分企業動態信息和靜態信息，在進行財務分析時，針對不同動態指標分析側重點不同;對其也靜態財務信息進行詳細分析，了解相關的性質結構和對企業財務經營的影響;對表內數據進行深入分析，分析表層信息下的深層信息，合理分析深層信息含有的財務意義。通過解讀信息能力的提升，財務預警分析所起到的作用能夠得到不斷加強。

3.5合理利用企業的財務預警分析系統

企業的財務預警分析系統首先可以及時發現企業的財務風險，立即制定相應處理措施，最大限度的減少損失。其次，企業可以分析不理想的財務指標，對其所代表的深層經營和財務信息進行挖掘，及時發現企業中存在的各種管理問題，及時進行管理，例如，當應收賬款周轉率下降時，表示企業的應收賬款回收不及時，應采取方法加強應收賬款的回收;再次，企業通過對財務預警系統的多次運用和相應的經營財務分析，發現企業經營管理中常年存在的隱患問題，對其成因深究，通過改變管理方法或者規避、承受、轉移財務管理風險對內在風險進行控制，充分發揮財務預警分析系統在內控系統中的作用。

3.6加強對財務預警系統的后續管理

財務預警系統并不是一成不變的系統，同樣需要不斷的維護、更新與完善。財務預警系統的后續管理是其正常發揮作用的保障。維護工作主要指日常的監管與維護，主要目的是維持數據庫的安全和完整，以保證財務預警系統的正常運行、順利與其他管理系統之間實現信息共字。財務預警系統的更新與完善則主要是對財務業務數據、指標體系、預警臨界標準等信息的有序更新，保證財務預警系統實施的基礎得以實現。

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1、簡化復雜問題。上市公司的財務報告及其附注等會計資料為會計信息使用者提供了大量的財務和非財務信息，但是面對包羅萬象的海量信息，很多信息使用者尤其是非專業人士會無所適從。通過編制財務危機預警指數對這些海量信息加以相應整理，將龐大的數據內容和非財務信息標準化后的結果歸納總結為一個簡明的財務危機預警指數，從而有助于外部投資者、債權人，尤其是公司管理者更快捷、更深入地掌握上市公司的財務狀況，及時預知財務危機的征兆，做出科學有效的財務決策。

2、拓展會計信息。理論來源于實踐并服務于實踐，但是會計理論研究注重研究會計信息的生成，忽視會計信息使用；會計實務中注重單純地提供會計信息，忽視會計信息的再加工及其分析使用。使用會計信息是會計信息生成的最終目的，在使用會計信息的過程中又可以發現會計信息生成的不足，從而有的放矢對會計信息進行再加工和分析使用，以便進一步增強會計信息的有用性，這樣又有利于會計信息的合理使用與準確分析。財務危機預警指數是對不同公司、不同時間、不同指標的三維信息的匯總加工，是為了預防財務危機、控制財務風險而對使用會計信息的進一步拓展深化。

3、豐富危機管理理論。危機管理產生于上世紀八十年代初，主要研究公司對于各種危機事件的事前、事中和事后的應對措施及其管理，以避免和減少危機產生帶來的危害，努力將損失降到最低。目前，許多公司已經在內部推行了危機管理，財務危機預警正是對公司財務危機的預測和監控，是危機管理的重要措施之一。財務危機追根溯源因財務風險所引發，因此正確識別公司所面臨的財務風險并加以防范和控制是進行財務危機預警研究需要考慮的根本問題。財務危機預警將公司內的各種逆境現象，作為一個相對獨立的活動過程來考察，在分析財務逆境與財務危機現象的形成機理與內在特性的基礎上，提出提前預報與預控的原理與方法，建立用于監測、評價、預報公司財務逆境現象與危機現象的預警指標體系，努力做到有效預測和監控財務風險，減少或避免財務危機的發生。因此，可以說財務危機預警理論豐富了危機管理理論。

（二）實踐意義。上市公司財務危機預警指數的最基本功能不容置疑是實時預警，即根據財務危機預警指數反映的公司財務危機信息，對未來財務狀況的發展趨勢進行預測并適時發出預警信號。尤其是在瞬息驟變的激烈競爭環境中，現代上市公司若想生存、發展和獲利，勢必實時關注財務狀況，預防財務危機的發生。因而，財務危機預警指數體系可以被廣泛應用于政府及相關部門宏觀層面以及上市公司本身及其利益相關者微觀層面，在不同領域發揮作用。

1、有利于宏觀經濟政策的制定及實施。財務危機預警不僅直接或間接影響到企業是否能得以持續生存、發展和獲利，而且波及社會穩定、經濟發展、產業結構升級等方方面面。通過財務危機預警指數，政府及相關部門可以明確我國不同行業、不同地區的上市公司是否存在財務風險及財務危機發生的可能性，據此制定相應政策協調各方關系，減少或避免財務危機帶來的直接和間接損失，維護社會穩定、優化資源配置、調整產業結構；另一方面，財務危機預警指數體系也是政府宏觀經濟政策實施的反饋體系，財務危機預警指數的靈敏變動能夠及時反映政府及相關部門制定的財政金融等宏觀經濟政策對上市公司整體和各行業、各地區所造成的影響，從而為政府及相關部門及時了解政策執行情況提供了路徑。

2、有利于上市公司自我診斷。上市公司根據編制的財務危機預警指數綜合排名，或者通過橫向比較某一時期的財務危機預警指數，找尋自身與上市公司之間的差距，了解在各行業、各地區中的競爭地位，做好客觀有效的定位。上市公司也可以依據財務危機預警指數，持續跟蹤、監控公司的財務活動全過程，比較不同時期本公司財務活動運行軌跡，分析自身財務安全并預警潛在風險，找出危機源頭，有針對性地采取措施以減少或避免損失，以更好地實現可持續發展。

3、有利于投資者和債權人等利益相關者做出財務決策。通過對綜合財務危機預警指數的動態分析，投資者和債權人能更有效地判斷上市公司的財務狀況與潛在投資價值。而對個股的財務危機預警指數橫向比較分析，又有助于其做出理性的投資決策；投資者理性投資，又會促使整個股票市場走勢趨于理性，降低股市的非理性波動。一套高效的財務危機預警體系，可以為投資者及債權人等利益相關者提供多維度的財務信息，提供一種間接評價公司經營業績的尺度，有助于投資者和債權人等利益相關者樹立正確的理財理念，做出科學的財務決策。事實上，正是投資者、債權人等利益相關者對公司財務危機預警的強烈要求推動了該項研究的飛速發展。

二、編制財務危機預警指數應的遵循原則

編制財務危機預警指數必須明確引發財務危機的財務風險的特征：全過程性、系統性和連續性等，因此有必要對財務風險進行持續、全面的多層次多角度的監控，在構建財務危機預警指數時必須堅持和遵循一定的原則。

（一）科學性原則。科學選取預警指標是編制財務危機預警指數的重要環節。科學性原則主要體現在理論依據的正確性、指標體系的完備性和可信度、權重確定的準確性和預警模型的邏輯嚴密性等方面，將理論與實踐有機結合，在理論上要站得住腳，同時又能反映預警對象的客觀實際情況，抓住最重要的、最本質的和最有代表性的東西。對客觀實際抽象描述得越清楚、越簡練、越實際，科學性就越強。

（二）可預測性原則。在財務危機預警指數的構建過程中，通常是在傳統的以面向過去為主體的財務報告等財務信息中，增加對未來期間財務信息的加工統計和總結歸納，使政府及相關部門、上市公司本身以及以投資者、債權人為主導的利益相關者能夠通過深入分析財務危機預警指數，對未來上市公司財務狀況的發展趨勢以及面臨財務危機的可能性做出相應的判斷。

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一、引言

隨著我國市場經濟體制改革的不斷深化和資本市場的快速發展，現代企業由于外部市場競爭的加劇和內部經營管理的不善，不少公司也出現了財務危機。為了在激烈的市場競爭中求生存謀發展，企業有必要對其自身的財務狀況進行預警分析，以應對各方面的風險，并防范財務危機的發生。

到目前為止，企業財務預警的研究已經積累了豐富的研究成果，即建立了多種財務預警模型對企業財務危機進行預測，并且已做了大量的實證研究。財務預警模型有單變量財務預警模型和多變量財務預警模型，但由于單變量財務預警模型只對單個財務比率的趨勢分析，沒有哪一個比率能夠概括企業財務的全貌；另外，某些財務比率有可能被公司管理者進行過粉飾，單一的依靠某一比率做出的預測不一定可靠。因此，多變量財務預警模型逐步取代單變量財務預警模型成為廣泛應用的模型。雖然多種多變量財務預警模型為現代企業預測財務狀況提供了多種選擇，但由于每種模型有其各自的前提條件以及模型自身的特點，這使得從眾多模型中挑選出一種最具代表性的模型的可能性大大降低了。基于此，本文就國內外學者對各種多變量財務預警模型的實證研究情況進行總結和比較。通過對多種多變量財務預警模型的實證情況進行比較，一方面可以充分展示我國財務預警實證研究的發展狀況；另一方面對我國財務預警實證研究存在的問題進行總結，就財務預警實證研究的未來發展方向提出建議。此外，也為多變量財務預警模型的相關使用者選擇一種適合自己的預警模型提供了依據。

二、多變量財務預警模型的基本原理

國內外常用的多變量財務預警模型主要有以下四類：

2.1多元線性判定模型

多元判定模型中最著名的模型是美國 Altman（1968）的Z分數模型：Z=0.12XI+0.14X2+0.033X3+0.006X4+0.001X5，其中x1、x2、x3、x4、x5是五個財務指標。根據判別方程可以把單個企業的各種財務比率轉換成單一的判別標準，或稱為Z值，根據Z值將企業分為“破產”或“非破產”兩類。國內學者周首華等（1996）以Altman的Z分數模型為基礎構建了F分數模型，該模型加入了現金流量預測指標體系。

2.2主成分模型

該模型是國內學者張愛民等（2000）借鑒Altman的多元z值判定模型，運用統計學的主成分分析方法建立的。其主要思想是：通過對原始的財務指標相關矩陣內部結構關系的研究，找出影響上市公司的財務狀況的幾個綜合指標，即主成分，使綜合指標為原始指標的線性組合，綜合指標不僅保留了原始指標的主要信息，彼此又完全不相關，同時比原始指標具有某些更優越的性質。該模型的差別方程式為：PS=V1Z1+V2Z2+V3Z3+V4Z4+V5Z5，其中，V1、V2、V3、V4、V5是系數，Z1、Z2、Z3、Z4、Z5是綜合指標。

2.3多元回歸模型

多元回歸模型包括Logistic回歸模型和Probit回歸模型。Martin（1977）在財務危機預警研究中首次采用了多元邏輯回歸模型。該模型假設企業破產的概率為P（破產取1，非破產取0），并假設Ln[ P/(1-P)]可以用財務比率線性解釋。假定Ln[P/(1-P)]=a+bx，推導得出P=exp( a+bx)/[ 1+exp(a+bx)]，從而計算出企業破產的概率。判別規則是: 如果 P>0.5，則判定企業為即將破產類型；如果P<0.5，則判定企業財務正常。Probit模型和Logistic模型相似。

2.4人工神經網絡模型（ANN）

1990年Odom和Sharda第一次運用神經網絡進行財務困境預測問題的探索。該模型由輸入層、輸出層和隱藏層組成，通過網絡的學習和數據的修正得出期望輸出，然后根據學習得出的判別規則來分類。

三、多變量財務預警模型的應用

目前傳統的統計模型發展得比較成熟，計算也相對簡單，應用也較為廣泛。Z分數模型主要用于信用政策、信貸評審、貸款定價以及證券化等方面。主成分模型也相對簡單可行，可以在實踐中廣泛運用，但該模型有一個明顯的缺陷，即綜合評分式權重的確定以及判定區間的確定都具有較大的主觀性和不準確性，尤其是后者受樣本數據分布的影響很大，從而會影響預測的準確度。Logistic模型與Probit模型的最大優點就是不需要嚴格的假設條件，克服了線性方程受統計假設約束的局限性，因而具有更廣泛的適用范圍。而對于人工神經網絡模型，從理論上來講，該模型應具有廣泛的應用前景和應用價值，但在實際運用中卻存在這樣一些問題，如模型結構定義的復雜性、計算量過于巨大，而且其在決策方法中表現得像一個黑匣子，以致對它的接受和應用都較困難。另外，這種模型要求擁有大量的學習訓練樣本以供分析，如果樣本數量積累得不足、沒有足夠的代表性和廣泛的覆蓋面，則會大大地影響系統的分析和預測結果。

四、多變量財務預警模型實證比較分析

4.1前提條件比較分析

在研究財務預警模型的過程中首先應該考慮各種模型適用的前提條件。多元判定模型和主成分模型通常形成一個線性判定函數式，據此判斷待判企業的歸屬，一般要求數據服從正態分布和兩組樣本間協方差矩陣相等。Logistic模型和Probit模型均是為了克服簡單線性概率模型的缺陷而建立起來的，一般采用最大似然估計方法進行估計，不需要滿足正態分布和兩組樣本協方差矩陣相等的條件，得出的結論直接表示企業發生財務失敗的可能性的大小。人工神經網絡模型則對財務指標的分布沒有特別的要求特別適合于變量服從未知分布，且自變量組間協方差矩陣不相等的情況。

4.2樣本和數據選取的比較分析

財務危機預警的國內外研究者由于國情不同、研究目的不同，對財務危機含義的界定有所區別：國外學者大都以提出破產申請的企業作為研究對象；而國內學者則以滬、深兩市因“財務狀況異常”而被ST的上市公司作為研究對象。#p#分頁標題#e#

國外的研究學者通常采用比較樣本建模，即選擇相同數量的破產企業和非破產企業。Altman（1968）則選取了33家1946～1964年間破產的且資產規模在70～2 590萬美元之間企業和相同數量、同一行業、同等資產規模的非破產企業作為樣本企業，數據來自《Moody的行業手冊》。我國學者則大部分是選擇近幾年的ST公司和相應的非ST公司作為研究樣本，其數據大部分來源于均來自上市公司公布的財務報表。如吳世農、盧賢義（2001）則選擇了1998～2000年期間的70家ST上市公司和相對應的70家非ST公司作為研究樣本。

4.3財務指標選取的比較分析

國外學者Altman（1968）選取了5個具有代表的會計比率類財務指標，構建了Z分數模型，他認為這些財務變量是評價企業總體財務狀況的最佳指標。國內學者周首華（1996）的F分數模型是在Z分數模型的基礎上加入了現金流量這一預測指標，證明在短期內許多公司財務危機和現金流斷裂有直接關系。張愛民（2000）的主成分分析模型以及楊淑娥、徐偉剛（2003）運用主成分分析方法構建的Y分數模型中也僅涉及到會計比率類財務指標。直到2004年，張友棠引入了現金盈利值（CFV）與現金增加值（CAV）這兩個現在指標概念，雖然這兩個指標并未得到后來學者們的廣泛使用，但這一思想深刻地影響著后來的學者們。在隨后的絕大多數文獻中就開始出現了現金流量類指標的身影，并且在越來越多的文獻中占據主要地位。

Marttin（1977）首次構建多元邏輯回歸模型時也只選取了25個財務比率。隨后，Ohlson（1980）采用Logistic回歸模型時，不僅以現金流量指標為基礎，而且加入了非財務類指標，即公司規模、資本結構、業績和當前的變現能力。隨著財務預警研究與應用成果逐漸引入國內，基于非財務指標的財務預警思想也同時傳入國內，非財務指標是在2004年后大量出現的，并且越來越多學者的研究表明非財務類指標與會計比率類指標和現金流量類指標相結合建立的預警指標體系，能夠很大程度地提高預警模型的預測精度。國內學者楊保安（2001）首次應用人工神經網絡模型時，只考慮了會計比率類的財務指標，楊淑娥等學者在研究人工神經網絡模型時則加入了現金流量類指標。

從上述文獻來看，在研究初期，學者們都只注重會計比率類的財務指標，但指標選取并非與模型是匹配的，而是隨著研究的發展指標選取也在不斷的進行完善，加進了現金流量類指標和非財務類指標，使模型能夠更加準確預測現代企業的財務狀況。

4.4模型預測準確度的比較分析

Altman（1994）以意大利工業企業為樣本，比較了神經網絡方法與線性判別方法，發現有時神經網絡方法要優于線性判別方法，但由于神經網絡有時過度訓練產生了不合理的權重，從總體上看線性判別方法要優于神經網絡方法。陳瑜（2000）對運用主成分分析、回歸分析與判別分析對證券市場ST公司進行財務危機預測，結果表明：主成分分析方法的預測效果最好，回歸分析法的預測效果次之，判別分析法的預測能力則隨著年份的臨近，正確性逐步提高。吳世農、盧賢義（2001）通過應用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，分別建立三種預測財務困境的模型，并比較三種判定模型的效果，表明Logistic模型的判定準確性最高。喬卓等（2002）通過對Fisher判別模型、Logistic回歸模型以及神經網絡模型在財務困境預測中的比較研究，發現提前2年和提前3年神經網絡模型的預測精度明顯高于Logistic模型和Fisher判別分析模型。楊淑娥、黃禮（2005）分別采用BP人工神經網絡工具和主成分分析法建立財務預警模型，并且對同一建模樣本和檢驗樣本進行預測，BP人工神經網絡模型的預測精確度相比主成分分析模型的精確度有很大的提高。呂長江等（2005）分別運用多元判別分析、邏輯線性回歸和人工神經網絡對財務狀況處于困境的公司進行預測比較分析。結果表明：三個主流模型均能在公司發生財務困境前1年和前2—3年較好地進行預測。其中，多元判別分析要遜色于邏輯線性回歸，人工神經網絡的預測準確率最高。

通過以上的比較，人工神經網絡模型的預測能力要優于統計模型的預測能力，而要統計模型中，主成分模型的預測能力最優，回歸模型次之，多元線性判別模型相對較差。然而，財務預警模型的優劣不能光憑預測能力的高低來判定，因為各種模型的適用的前提條件是有差異的。

五、結論與啟示

綜觀國內外文獻，財務預警研究對多變量財務預警模型的運用主要集中在以上幾種模型上，其中人工神經網絡模型在理論上是預測能力最強的模型，但在實務中應用卻有諸多的問題，相比之下，統計模型簡單可行，有更廣泛的適用性。多變量財務預警模型只是為相關使用者提供一種預測財務風險并歸避風險的方法，而不是強調模型本身的精妙性。加之，財務預警模型只是用財務報表進行財務預警，而不能對財務報告的真偽進行鑒別，很有可能對失真的財務報告進行預警，進而使預測結果發生偏差。因此，對財務預警的研究應該與財務失真的研究相結合，以提高財務預警預測的精確度。

參考文獻：

[1]Altman E.I. Financial Ratio, Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy [J].Journal of Finance，1968，23(9).

[2]周首華. 論財務危機的預警分析—F分數模式[J]. 會計研究,1996,8.

[3]張愛民,祝春山,許丹健.上市公司財務失敗的主成分預測模型及其實證研究[J]．金融研究,2001(3)．

[4]Martin D. Early Warning of Bank Failure:A Logistic Regression Approach [J]. Journal of Banking and Finance,1977(7).

[5]Odom M.D and Sharda R. A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction. In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Network Tool [J]. Financial Management，1990，2(6).

[6]吳世農、盧賢義. 我國上市公司財務困境的預測模型研究[J].經濟研究，2001(6).

[7]楊淑娥,徐偉剛.上市公司財務預警模型——Y分數模型的實證研究[J].中國軟科學,2003(1).

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中圖分類號：F830.91 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）025-000-01

一、引言

公司破產是財務危機的終點，這已經得到學術界的一致認可。根據我國破產法及其司法解釋，公司破產的情形主要包括債務人不能清償到期債務并且資產不足以清償全部債務，或者債務人不能清償到期債務，并且明顯缺乏清償能力。出現上述情況，即可申請公司破產，也能夠清楚確認公司已經發生嚴重財務危機并已實現財務危機的最終結果。然而，這種財務危機的確認對于投資者來說幾乎不存在價值，因為公司破產使得他們所持有的股份轉讓價值為零。相對于財務危機的終點，投資者更加關注的是財務危機的起點，即公司開始出現財務危險的時點以及財務危機的預兆。如果能預知公司將陷入財務危機，經營者會更加警醒，努力改變公司經營現狀和財務狀況。本文采用中國學者在研究財務危機時的通用方法，將上市公司被“ST”作為公司陷入財務危機的標志。

二、判別模型的構建與檢驗

1.判別模型的構建

本文采用Fisher典則判別函數中的非標準化典則判別函數，其采用原始數據判別，帶有常數項。我們將危機組（即ST公司）的組別設為1，將正常組（即非ST公司）的組別設為0。將估算樣本2011-2013年數據分別輸入SPSS16.0處理，采用全模型法，可以得到三個非標準化典則判別函數。陷入財務危機前一、二、三年的財務預警判別函數為如下判別式（1）、（2）、（3），可見判別中影響最大的因素是X5資產報酬率，并且其貢獻遠大于其他指標。可以看出，公司盈利能力的強弱決定著其是否會陷入財務危機。判別式（1）的最大特征根為1.108，正常組組重心為1.035，危機組組重心為-1.035；判別式（2）的最大特征根為1.179，正常組組重心為1.068，危機組組重心為-1.068；判別式（3）的最大特征根為0.227，正常組組重心為0.468，危機組組重心為-0.468。

Y=-0.220X1+0.660X2-0.551X3+0.418X4+15.306X5-0.245X6+0.590X7-1.574X8+0.515X9-0.095X10-1.51

Y=-0.260X1+0.781X2-0.720X3+0.381X4+22.955X5-0.786X6+1.660X7-0.207X8+2.359X9-0.006X10-0.386

Y=0.450X1+0.519X2-1.029X3+3.199X4+7.884X5+2.770X6+4.151X7+0.361X8+1.236X9-1.26X10-3..723

三個判別函數Wilk的λ檢驗值為0.000，0.000，0.370，其中判別式（1）、（2）統計值χ2的顯著性概率為0.000

公司被ST前一年，對危機公司的判斷的正確率為83.3%，對正常公司的判斷的正確率為93.3%，總體判斷正確率為88.3%；公司被ST前二年，對危機公司的判斷的正確率為96.7%，對正常公司的判斷的正確率為80%，總體判斷正確率為88.3%；公司被ST前3年，對危機公司的判斷的正確率為80%，對正常公司的判斷的正確率為60%，總體判斷正確率為70%。可見，公司陷入危機前兩年運用本文確定的10個財務指標對財務狀況做判別分析，可以較為有效的預測出公司將來是否會陷入財務危機，但運用前三年的數據預測效果不太理想，尤其是將正常公司錯誤地預測為危機公司的概率達40%。

2.判別模型的檢驗

為進一步檢驗判別模型的預測效果，將2013年20家被ST的上市公司以及20家正常公司作為檢驗樣本測試模型的有效性。將上述公司2010、2011、2012三年財務數據分別帶入判別式（1）、（2）、（3），其綜合判別結果為t-1的正確率為72.5%，t-2的正確率為77.5%，t-3的正確率為55%。

采用檢驗樣本檢驗模型有效性時，判別的正確率有一些下降，但公司陷入財務危機前一、二年的預測結果還是比較好的，正確率均在70%以上。與估計樣本的判別結果類似的是，運用三年前的數據進行預測時，效果是最差的，55%的預測正確率對投資者的參考價值很低。

3.結果分析與討論

綜合以上判別模型的構建和檢驗過程，我們可以發現，運用流動比率等10個財務指標對公司財務狀況進行判別分析，對于預測公司在1-2年后是否會陷入財務危機（被ST）是有效的，具有財務預警作用，投資者可以運用該模型測試公司的財務狀況以選擇恰當的投資策略，經營者也可以運用該模型評價公司的財務狀況以了解為避免陷入財務危機而需做出的努力。

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中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1002-5812（2016）03-0038-04

一、引言

在我國，雖然作為第一產業的農業在國內生產總值中所占的份額從1952年的51%下降到2012年的10.1%，但這改變不了我國還是農業大國的現狀。政府對農業發展的重視程度也在逐年增加，“十一五”期間中央財政對“三農”的投入約合3萬億元，年均增長比率高達23.6%；2011年的投入更是達到10 408.6億元。然而，發展現代化農業僅僅依靠財政的扶持是遠遠不夠的，1993年同人華塑的成功上市標志著我國農業企業正式進軍資本市場，然而截至2012年12月，在整個證券市場中，農業上市公司的數量、資產規模和發行股票數量所占份額依然低于10%，與農業的重要地位并不相稱。同時，我國農業類上市公司頻頻因嚴重的財務問題而被證券交易所ST處理。在目前國際金融局勢極為不穩定的情況下，我國農業上市公司需要建立一套完善的財務困境預警體系來提高自身抵御外部資本市場波動帶來的財務風險的能力。

二、文獻綜述

目前國內學者對我國農業上市公司財務困境預警主要采用多元判別分析法、條件概率分析法和人工智能預測法。陳遠志（2008）基于2003―2005年我國滬深兩市農業上市公司的樣本數據，比較了單變量預警分析、Z計分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分數模型對我國農業板塊上市公司的財務預警效果，結果顯示，后三者的預測準確率明顯較高，且越接近被ST年份預測準確率越高，其中加入行業修正值及現金流量指標的分數模型的預測準確性在各時點均最高。馬曉利（2009）采用因子分析和Logistic回歸分析相結合的方法，基于2006年我國農業上市公司財務數據構建了包含資產留存收益率、每股收益、總資產增長率、每股經營現金流量、每股凈資產、流動比率和銷售增長率7個指標的財務預警模型。袁康來（2008）采用Logistic回歸分析和多元判別分析法相結合的方式，構建了含有農業收入狀況指標的預警模型。郝曉雁（2008）對2003―2005年我國農業上市公司分年度構建Logistic回歸模型，結果顯示利用被ST前三年的財務數據構建的預測模型效果最好。

以上方法和模型雖然在理論上發展的較為成熟且在實踐上也取得了良好的效果，但是這些傳統分析方法都不能避免靜態時點性的缺陷，無法對企業陷入財務困境的過程進行動態把握，進而影響其對企業財務預警的效果。本研究擬采用生存分析方法將研究對象的生存時間數據納入模型，更好地滿足財務困境預警研究的動態性要求，豐富我國農業上市公司財務困境預警研究領域的理論方法。

三、生存分析方法的相關概念

（一）生存分析的基本涵義。生存分析是研究一個或多個生物，在經過某一特定時間后，會發生某種特定事件的概率。這個特定事件稱為“死亡事件”，這個特定時間稱為“死亡時間”。簡單來說，生存分析就是一種動態研究某現象或因素隨時間變化的規律的統計方法。

（二）生存時間的概念。生存時間是指從某種起始事件開始，到某種終點事件截止，研究對象所經歷的時間跨度，常用符號t表示，由起點、終點和時間尺度三個要素構成。定義生存時間概念的關鍵是某種“特定事件”，該“特定事件”可以根據研究目的和專業知識由研究者在設計階段自行確定。

（三）生存數據分類。實驗設計的思路各不相同，不同的研究者進行觀測的時間也不同，加上觀測對象存在個體差異性，因此生存數據的表現形式會因為研究對象進入或退出觀測的時間不同而分成兩類：第一類是完全數據，是指起點事件和終點事件都可以被觀察到的研究對象，其觀測數據完全落于觀測起點與終點之間，這類研究對象的時間信息可以被完整記錄下來；第二類是截尾數據，是指未知真正生存時間的研究對象，其在觀測過程中因為失訪、退出或研究時限已到而未能觀測到其起點事件或終點事件，這類研究對象的生存時間數據是不完整的。

四、研究設計

（一）模型的設定。本文首先利用非參數方法對我國農業上市公司的生存時間進行研究，找到樣本公司被ST處理的時間規律，進而描述樣本公司生存狀況的特征。由于本文拋棄了配對抽樣的方法，將樣本一次性全部納入模型，且生存時間為離散數據，取值范圍為[3，18]，所以根據非參數方法大類下各方法的適用條件，最終采用Kaplan-Meier法進行分析。該方法由英國統計學家Kaplan和Meier于1958年提出，該方法利用概率懲罰定理計算生存率，又稱乘積限法（Product-LimitMethod，P-L法）。Kaplan-Meier過程適用于小樣本或大樣本未分組資料的生存率的估計。對總體T的n個個體的生存時間進行觀測，得到t1、t2…tn。當ti是壽終數據時，令δi=1；當ti是右截尾數據時，令δi=0。將數據記為（ti，δi）（i=1，2，…，n）。

其次，本文選用適當的財務指標構建Cox比例風險模型，來分析各財務指標與樣本公司的生存率的相關關系及程度，并根據SPSS計算出的基準生存函數，結合樣本公司的財務數據計算并預測各個樣本公司的生存率。Cox比例風險模型是1972年由Cox提出的一種在存在截尾數據時使用的生存分析半參數模型。該模型的基本形式是假設有n個觀察對象，第i（i=1，2，3…，n）例個體的生存時間為ti，同時設協變量X=（Xi1，Xi2，…Xip）是影響樣本生存時間的p個危險因素。設h（t，x）表示在危險因素x的影響下時刻t的風險率；設h0（t）表示在沒有危險因素x的影響下時刻t的風險率。顯然h0（t）=h（t，0），并稱h0（t）為基礎風險函數。

（二）生存時間的界定和研究樣本的選擇。本文借鑒“大農業”的概念，認為農業不僅包括證監會行業分類的狹義的農業――農林牧漁業，還應當包括把農業資源或農業產品作為經營對象的行業，具體包括制造業中的依托農產品創造價值的農副食品加工業、食品制造業以及木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業。據此對農業上市公司進行界定，在證監會分類的40家上市公司的基礎上補充了65家，共計105家（其中ST公司18家，非ST公司87家）上市公司作為研究對象。

由于我國的證券交易所一般是根據上市公司前一年和前兩年的財務狀況來判定其是否應該被實施特別處理，所以如果用上市公司被ST前一年或者前兩年的數據來建立模型，就是使用存在異常的財務數據來預測企業的異常財務狀態，容易導致模型的預測能力被高估。所以本文需要對樣本公司觀測終點和被ST前三年的財務數據進行分析，故剔除上市時間不足3年的公司39家，剔除南方食品（000716）、中農資源（600313）這兩家上市不足3年即被ST的公司，剔除財務數據缺失的公司0家，得到樣本公司共64家。

本文定義生存時間的起點為企業首發上市交易的時間，這樣就可以避免左截尾數據帶來的影響。由于財務報告有延時性，為了保證數據的完整性，故將觀測終點確定為2011年12月31日。本文定義生存分析中的“死亡事件”為上市公司因“財務狀況異常”而被證監會施以“特別處理”，本文采用的時間尺度為年。所有樣本生存數據來自大智慧，財務數據來自銳思數據庫。

五、實證結果及分析

（一）Kaplan-Meier分析。以2011年12月31日為時間觀察截點，以上市公司IPO作為起點事件，以上市公司被ST作為死亡事件，依此對上市公司的生存時間進行轉換。如果在此期間公司被ST，則生存時間為完全數據；反之，則為截尾數據。對樣本公司的生存狀態變量的定義如下：“1”=發生ST，“0”=未發生ST。在所選取的樣本中，上市公司康達爾（00048）在觀測期間內發生了兩次ST，對第二次生存過程，本文視其為新樣本；新樣本起點事件為“摘帽”，即在第一次ST之后，重新恢復正常。所以實證研究過程的最終樣本總量為65，其中ST公司17家，非ST公司48家。樣本公司具體生存時間如上頁表1所示。

利用Kaplan-Meier法對樣本公司的生存數據進行分析并估計生存函數和累積風險函數。從圖1可以看出，生存曲線分為兩階段，在8年以前，曲線下降幅度較小，而8年之后，曲線下降幅度顯著增大，以2年為單位保持較大的下降幅度，直至14年之后不再變動。從圖2也可看出，在8年以前，累積風險函數上升較緩，而在8年以后，累積風險函數上升幅度增大，并保持較大的上升幅度到第14年，之后不再變動。因而可以認為，上市8年是上市公司的一個重要時間點，在8年之前，上市公司由于剛上市，財務結構良好、資金充足、管理層的管理水平與企業相適應，因而風險率相對較低，而在上市8年后，由于生產經營可能遇到發展瓶頸、資金流動性不足、管理層對新的市場把握不足等因素，使得上市公司陷入財務困境的風險逐步上升，被ST處理的概率也相應增大。

利用非參數法對我國農業上市公司的生存時間進行估計，可以分析我國農業上市公司陷入財務困境的風險與時間的關系，從總體上把握財務風險隨時間的變化規律。其缺點是無法得到影響生存時間的因素及影響的程度，且無法度量個體的財務風險大小，為此，我們需要建立可以分析協變量影響的Cox模型。

（二）Cox預警模型構建。

1.預警指標的選擇。本文構建的財務預警指標體系，主要考慮反映公司經營狀況的盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力、現金流量能力以及反映農業上市公司農業收入狀況六個方面的財務指標，并結合數據情況確定了37個具體指標，如下頁表2所示。

2.預警模型系數估計。本文對T-3年的財務數據進行Cox回歸分析后，有5個財務指標選入模型。如下頁表3所示。將下頁表4的Step 5中指標作為協變量，代入公式得到生存分析模型：

入選模型的5個財務指標的相關系數矩陣如表5所示：

回歸因子相關系數矩陣顯示，入選指標的相關性均不高，所以模型不存在多重共線性的影響。

從以上結果可以看出，最終入選模型的變量為產權比率、營業收入增長率、總資產增長率、投入資本回報率和農業收入占比5個指標。這說明企業的財務風險水平和償債能力、成長能力、現金流量能力及農業收入占比情況相關。

Cox模型結果中得到的生存函數圖與K-M法得出的是一致的，因此所求的基準生存率應該服從對數Logistic分布，其生存函數和風險函數分別為：

在已知分布形式和對應變量數據的情況下，本文采用回歸分析對基準生存函數進行擬合，首先對式（7）進行變換，將其轉化為線性回歸形式：

然后利用SPSS統計軟件對模型中的未知參數γ、α進行估計，具體結果見表7。

從結果可以看出，模型中R2=0.971，兩個參數也通過了t檢驗，說明模型擬合度較好，也間接說明基準生存函數服從對數Logistic分布這一判斷是正確的。得到的模型具體形式為：

（三）Cox預警模型的檢驗。

1.比例風險假定檢驗（PH檢驗）。比例風險假定檢驗可以分為統計量檢驗和圖形檢驗，其中圖形檢驗中常用的檢驗是Cox-KM生存曲線比較圖，它將Cox模型和非參數方法估計的生存曲線對比，若其趨勢基本一致，并且沒有交叉，則說明符合PH假定。

如圖4所示，左邊為原始數據K-M分析得到的生存函數圖，右邊為Cox模型估計所得到的生存函數圖，可以看出兩張圖的形狀基本吻合，可以認為模型滿足PH假定，即比例風險模型在此是適合的。

2.參數檢驗。在Cox比例風險模型中，常用χ2來檢驗模型整體的統計顯著性，包括似然比檢驗、Score檢驗和Wald檢驗三種方式。三種方法的檢驗結果都顯示：顯著水平均為Sig

3.判別能力檢驗。檢驗模型判別能力首先要確定判定臨界值，在利用Cox模型進行預測時，對于確定區分財務困境公司和非財務困境公司的臨界值的方法一般有兩種：一種是假定企業發生財務困境或財務健康的概率各占一半，這樣可以得到臨界值0.5；另一種是采用樣本中正常樣本占總樣本的比例為分界點。本文采用的方法是后者，得到的最佳判定點生存率為0.738。

本文所建立的Cox模型的預測結果中，一類錯誤率為22.22%，二類錯誤率為3.64%，總錯誤率為6.25%，相應的，模型預測準確率為93.75%。

六、結論

本文運用生存分析法找到能夠反映我國農業上市公司隨著持續經營時間而變化的實際財務風險情況的財務指標，構建財務困境預警模型并對我國農業上市公司的財務困境進行預測，從理論上證明了生存分析方法在我國農業上市公司財務困境預警研究領域的適用性和優越性。具體結論如下：

1.利用K-M法對樣本公司的壽命數據進行分析并估計生存函數和累積生存函數，初步得出了在市場中維持健康經營接近8年或者超過8年的企業，要及時對自身的財務狀況和財務風險變化趨勢進行分析，以預測出現財務困境的可能性并采取相應的措施，而生存時間超過14年的企業基本可以維持健康的財務狀態的結論。

2.用T-3年的財務指標構建Cox比例風險模型，結果表明，與財務困境顯著相關的有五個指標，分別是產權比率、營業收入增長率、總資產增長率、投入資本回報率和農業收入占比，我國農業上市公司應該關注這些指標的變化情況。Cox模型的實證結果顯示誤判率僅為6.25%，證明生存分析方法在我國農業上市公司財務困境預警研究中是適用的。

參考文獻：

[1]陳遠志.我國農業上市公司財務預警模型效果的比較研究[J].華東經濟管理，2008，（5）.

[2]馬曉利.我國農業上市公司財務危機防范體系研究[D].西北農林科技大學，2009.

篇（9）

企業面臨的財務風險主要來源于自然環境的不確定性、社會環境的不確定性、市場經濟的復雜變化、企業理財過程及經營活動的復雜性和經營者能力的局限性以及所使用的手段與方法的有限性。

一、財務風險的分析方法

盡管財務風險的成因多而復雜，但在財務風險階段，企業可以采取定性分析與定量分析相結合的方法來識別企業的財務風險，以便企業分析評估，有效防范。

（一）定性分析方法

1、專家會議法。專家會議法是指依靠一些專家，對預測對象的未來發展趨勢狀況做出判斷而進行的一種集體研討形式，互相交流，互相啟發，通過討論與辯論，取長補短，去異求同，全面考慮并得出結論。

2、頭腦風暴法。頭腦風暴法是通過專家間的相互交流，引起“思維共鳴”，產生組合效應，形成宏觀的只能結構，進行創造性思維，它又分為直接頭腦風暴法和質疑頭腦風暴法。直接頭腦風暴法是根據一定規劃，通過共同討論具體問題，發揮宏觀智能結構的集體效應，進行創造性思維活動的一種集體評估，預測的方法；質疑頭腦風暴法是一種同時召開兩個專家會議，集體產生設想的方法。

3、特爾菲法。特爾菲法是在專家個人判斷和專家會議方法的基礎上發展起來的一個新型直觀預測方法，它采用函詢條差的方法，向同預測問題有關領域的專家提出問題，然后將他們回答的意見綜合整理、歸納，匿名反饋給各個專家，再次征求意見，然后再加以綜合反饋。這樣經過多次反復循環，而后得到一個比較一致且可靠性較大的意見，該法對未來發展中的各種可能出現和期望出現的前景做出概率估價，因此該法為決策者提供了多方案選擇的可能性，具有較大的優越性

（二）定量分析方法

定量分析是指通過一系列指標的計算測定企業財務風險的大小，分析財務風險。是管理與防范控制財務風險的前提，主要的分析方法有杠桿分析，標準離差分析和層次分析。

1、杠桿分析。通過對經營杠桿系數（DOL）和財務杠桿系數（DFL）的分析率衡量企業經營風險和融資風險的大小以及杠桿利益水平的高低。

（1）經營杠桿，是指由于企業存在著固定成本而出現的息稅前利潤變動率大于業務量變動率的現象，衡量經營杠桿作用大小的指標是經營杠桿系數（DOL）。

其計算公式為：

DOL=（EBIT/EBIT）÷（Q/Q）=1+A/EBIT

式中：EBIT為息稅前利潤變動額；EBIT為變動前息稅前利潤；Q為銷售變動額；A為固定成本總額。

上式表明，DOL是與特定的人銷售量和固定成本比重相聯系的。

首先，DOL隨著A的變動而同方向變動。只要企業有固定成本存在DOL總是大于1。在EBIT給定的情況下，DOL作用的發揮可以通過改變A的比重來實現，A的比重越大，DOL越高，經營風險就越大；A的比重越小，DOL越低，經營風險就越小。因此，我們可以把固定成本比重看作是DOL的“支點”，通過改變這一支點的位置來改變企業的經營風險。提高企業的盈利水平。

其次，DOL隨著銷售量的變動而反方向變動。銷售量上升，DOL下降，EBIT增加，但銷售量的上升或下降必須以盈虧臨界點為基礎。銷售量越接近盈虧臨界點，其DOL就越大，在達到盈虧臨界點時，DOL達到最大，超過盈虧臨界點時，其DOL開始遞減。因此，當銷售量達到盈虧臨界點之后，企業應充分利用現有生產力，努力擴大銷售，這樣不僅可以增加企業的EBIT而且還可以降低企業的經營風險。

（2）財務杠桿，是指由于企業舉債經營存在著固定利息費用從而出現的普通股每股收益（EPS）變動率大于息稅前利潤變動率的現象，衡量財務杠桿作用大小的只表示財務杠桿系數（DFL）。

其計算公式為：

DFL=（EPS/EPS）÷（EBIT/EBIT）= EBIT÷（EBIT-I）

式中：EPS為普通股每股收益變動額；EPS為變動前普通股每股效益；EBIT為息稅前利潤變動額；I為負債利息總額。

從上式可以看出：第一，當EBIT

財務杠桿效應=負債額*（負債利潤率―負債利息率）

=B*（K―I）

財務杠桿效應不一定只產生財務效應，當K>I時，財務杠桿會產生正效應，在K和I一定時，B越大財務杠桿效應越大，即杠桿收益越大；如果K

（3）總杠桿，經營杠桿與財務杠桿的連鎖作用稱為總杠桿作用。衡量總杠桿作用大小的指標是總杠桿系數（DTL），它是DOL和DFL的乘積。即：

DTL=DOL*DFL

=（EPS/EPS）/（Q/Q）

顯然，總杠桿作用超過了單個杠桿的影響作用。

企業使用財務杠桿的目的是想通過長期債務或發行優先股對企業資產進行資金融通，并對這些資產合理充分的利用，產生一個高于固定資金成本的投資報酬率，從而提高普通股的每股收益。然而，長期債務的利息、租賃合同下的租金及優先股股息等式一項固定性支出，如果企業對其所擁有的各項資產加以利用所賺回的利潤低于這項固定性支出時，則導致必須用普通股收益來彌補這個差額，從而會使普通股的收益率低于企業的投資報酬率，甚至會出現虧損。因此，企業越多使用財務杠桿，固定性費用支出越大，DFL越高，對權益資本變動的影響越大，融資風險就越高。為減少破產的風險，提高股東收益水平，企業必須合理、適時地調整負債規模，以降低財務風險，充分發揮財務杠桿的正效用。

2、標準離差分析。從投資的角度來考察，根據投資方案在各種經濟狀態（概率）下的可能收益率、平均收益率和概率分布來計算標準離差。標準離差是可能收益率與平均收益率的偏離程度。標準離差越大，表明財務風險越大。由于標準離差不便于與其他同行業、企業相比較，故還需要計算標準離差率，對各種可能收益率下的概率確定有效的辦法是依據企業歷史資料，結合市場分析和行業特點現狀、企業前景和社會經濟環境的影響綜合確定。

3、層次分析法。層次分析法是一種普遍是用哪個的定性與定量相結合，將人的主觀判斷用數量形式表達和處理的多準則決策（評價）方法。采用層次分析法測定企業財務風險的大小，可以從短期償債能力和長期償債能力兩個方面進行。反映企業短期償債能力的指標主要有流動比率、速度比率；反映企業長期償債能力應著重圍繞以下兩個方面進行分析。

（1）獲利能力：企業賺取的利潤越多，償債能力就越強。已獲利息倍數指標，是說明企業當期獲得的收益能在多大程度上滿足當期利息費用開支的需要，用以衡量償付借款利息的能力，也叫利息保障倍數，其計算公式為：

已獲利息倍數=EBIT/利息費用

=（凈收益+利息費用+所得稅）/利息費用

公式中的“EBIT（即息稅前利潤）”是指損益表中未扣除利息費用和所得稅前的利潤利息保障倍數的重點是衡量企業的支付利息的能力，沒有足夠大的息稅前利潤，資本化利息的支付就會發生困難。只要已獲利息倍數足夠大，企業就有充分的能力償付利息，財務風險就越小，反之，財務風險會越大。在有財務杠桿作用的情況下，該指標維持在1-3是適當的。

（2）資本結構：企業的資本結構中債務占得比例越高，無力償還債務本息的可能性也就越高，說明企業的籌資風險越大，使用的指標主要有資產負債率、凈資產收益率、總資產周轉率等。

二、財務分析預警

（一）利用滾動式現金預算表進行短期預警

企業能否維持下去，并不完全取決于是否盈利，而取決于有沒有足夠的現金用于各種支付。因此，有必要立足于對現金流量的控制和檢測的短期預警方式。企業現金流量預算的編制，是企業財務管理工作中極為重要的一環，準確的現金流量預算，可以為企業提供預警信號，是經營者能及早采取行動，為能準確地編制現金流量預算，企業應建立以銷售預算為主導及起點，進而包括生產、成本、費用、資本、及現金等各個方面的全面預算體系。在全面預算之下，預計未來現金收支的狀況，以周、旬、月、季、半年及一年為期，建立滾動式現金流量預算，采用滾動方式編制現金預算，有利于提高現金預算的準確性，并真正起到短期財務預警的作用。

將滾動式現金流量預算配合每日現金收支報表及每周（或每日）現金收支預估表，既可以構成一個較為完整的短期財務預警系統，使企業經營者及財務管理人員能盡早得知潛在的現金缺口而采取相應的措施。

（二）長期財務預警系統

長期財務預警模型由獲利能力、償債能力、經濟效率和發展潛力四個模塊構成。獲利能力和償債能力是公司財務評價的基本部分，而經濟效率高低又直接體現了公司的經營管理水平。此外，公司的發展潛力尤其值得重視。在具體預警指標的選擇方面，又考慮到各指標間既能相互補充又不重復，盡可能全面綜合地反映公司運營狀況。

1、獲利能力。獲利是企業經營的最終目標，也是企業能否生存和發展的前提。

2、償債能力。償債能力是指企業償付到期債務的能力。一個企業如果沒有足夠的償債能力，應付突發事件的能力就很弱，這樣的企業很危險。

3、經濟效益。企業經營所得。

4、發展潛力。企業理財的目標是財富最大化。一個有遠見的經營者決不會把眼光停留在目前的運營狀況，企業的發展潛力也不容忽視。

三、財務風險的防范

企業財務風險管理方法的討論主要是側重風險防范，這主要是因為：企業可以規避的財務風險只是面臨財務風險中的較小部分，對企業整體財務風險水平影響不大，風險減輕是風險發生后的補救措施，風險一旦發生損失就不可避免，任何補救措施只起到消極的減損作用，且一直成本較高。同樣，風險融資也是事后管理，風險管理成本較高。風險防范的方法有：風險轉移、風險分散、風險緩沖等。

（一）財務風險轉移

1、控制性財務風險轉移。轉移會引起風險及損失活動，即將可能遭受損失的財務及有關活動轉移出去。這種隨所有權轉移而實現的轉嫁屬于風險控制型轉移，是轉移風險的一種主要形式。例如：商業銀行信貸資產的證券化。銀行優質資產證券化將極大地改善銀行資產的流動性，以未來收益權的轉移為代價將未來的不確定性，即市場風險轉移到銀行體系外。通過這種方式，賦予商業銀行信貸資產以流動性，從而達到轉移風險的目的，通過風險的轉移和流動，再改善銀行資產的質量，進而達到良性循環的目的。

2、保險轉移。保險轉移，即將標的物面臨的財務損失轉嫁給保險人承擔。保險轉移是經濟單位或個人，以繳納保險為條件，將自己可能遭受的風險成本轉移給保險公司，承擔全部或部分成本的方法。由于保險轉移是以保險費為條件的，因此轉移之前就發生了風險處理成本，所以考慮保險轉移時，應充分考慮保險轉移的成本問題。

（二）財務風險降低

風險降低法師通過付出一定的成本來減少損失出現的可能性，降低損失程度。這部分討論資金回收風險中的結算資金回收風險；預付、出借資金回收風險；對外擔保風險。風險的防范措施主要集中在對客戶資信的評價方面，是結算資金回收風險防范的一個方面。結算資金向貨幣資金的孵化，這一過程主要由財務部門負責。企業在管理應收賬款時要遵守以下各項原則：確保快速收回應收賬款；維持公司利潤和銷售的最大化；維持和客戶的關系；提高公司的形象。應收賬款發生的目的是增強企業競爭力，提高商品市場占有率，擴大商品銷售量和利潤的實現，但是企業應收賬款不能及時收回會影響企業正常的生產經營活動。

（三）財務風險緩沖

企業遵循謹慎性原則，建立風險基金，為風險較大的長期負債建立償還基金；提取一定比例的準備金，如壞賬準備金、存貨跌價準備金、短期投資跌價準備、長期投資減值準備等來降低和緩沖財務風險。

總而言之，財務風險是客觀存在的，并且對企業的盈虧與否、經營狀況如何具有舉足輕重的作用，要完全消除風險及其影響是不現實的，這種客觀存在決定了我們在投資過程中只能盡量充分的而不能完全地認識和避免。

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【關鍵詞】

財務風險；預警方法；預警指標

0 引言

世界經濟的一體化發展促使煤炭企業進入市場經濟，市場環境的復雜及煤炭企業之間的競爭也在逐漸加劇，使得企業面對多種多樣的財務風險，所以如何快速有效的預測企業財務風險并做出有效控制，對煤炭企業的健康發展有著至關重要的作用。通過分析煤炭企業的財務風險，及時發現并預測財務風險，并通過一系列有效措施改善管理，可抑制企業財務風險的發生。

1 煤炭企業財務預警理論研究現狀

企業財務風險預警體系最早由Fitzpatrick（1932）展開的單變量破產預測研究。他以19家企業作為樣本，運用單個財務比率將樣本劃分為破產與非破產兩組，FitZpatrick發現判別能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債。1966年，美國的William Beaver 使用5個財務比率為變量，預測79家經營未失敗公司和79家經營失敗公司，發現“現金流/總負債”這一財務比率預測企業失敗效果最好。

我國關于學者借鑒國外相關理論，建立財務預警理論研究的框架。1986年，吳世農和黃世忠對企業破產分析指標和預測模型進行理論介紹。1999年，陳靜選取1998年的27家ST公司和非ST公司，運用Logistic回歸建立財務預警模型，考慮的指標有：毛利率、短期借款與總資產比率、其他應收款與總資產比率，除此之外，還加入了公司治理結構的自接表征指標—股權集中系數。

2 煤炭企業財務風險預警分析

2.1 煤炭企業的經營特點

近年來，國家出臺一系列政策發展煤炭行業，雖然煤炭成本增值因素有所增加，給企業帶來了新的壓力和挑戰，但這些政策也為行業的發展帶來機遇，比如有利于國家資源整合，有利于提高煤炭生產集中度等。綜合煤炭行業經濟形勢，主要有以下特點。

1）煤炭行業整體形勢基本運行穩定，固定資產投資增速減緩；

2）煤炭市場供需平衡，煤炭價格有所上漲，但成本的增加導致企業的盈利能力下降；

3）煤炭行業產業結構逐步調整升級；

4）煤炭企業發展的矛盾逐步凸現，機遇與挑戰并存。

2.2 財務風險預警分析方法

目前按財務風險預警分析方法可分為定性分析和定量分析。定性分析是通過分析企業財務運行狀況及組織管理的各種風險，綜合評判得出預警結論。定量分析主要以量化的資料、數據及模型進行預警。常用的定性分析和定量分析方法如表1。

2.3 現金流量表的分析

現金流量表主要反映企業會計期間內的經營活動、投資活動和籌資活動等對現金產生影響及程度的會計報表。主要為報表使用者提供一定會計期內現金流入和流出的信息。有助于分析企業創造現金的能力并預測企業未來的現金流量。并結合負債資產數據和盈利能力指標分析企業的償債能力、獲利能力及盈利與成長能力。

3 神華集團指標體系預警效果分析

神華集團有限責任公司是中國最大的煤炭企業之一。神華集團于1995年10月成立，是中央直管的53戶國有重要骨干企業之一。以煤炭生產、銷售，電力、熱力生產和供應，鐵路，港口，航運等服務為主營業務。公司注冊資本金25.8億元。神華能源股份有限公司由神華集團發起，2004年11月在北京注冊，中國神華H股于2005年6月在香港聯合交易所上市，神華A股于2007年10月在上海證券交易所上市。

經過政策的調控，市場化的調整，煤炭企業的發展逐漸放緩，效益減少，盈利逐步下滑，即使是一些煤炭上市公司也逐漸出現財務風險。選取煤炭企業財務風險預警指標需要考慮其行業特殊性，同時由于神華集團的財務風險預警指標體系樣本數據來源渠道少，目前只能借鑒行業年鑒、網絡、協會組織公開的資料等收集需要的樣本數據，以盡量豐富的數據，構建較為準確的財務風險預警指標體系。考慮到以上方面，本文選取單變量預警分析方法，結合神華集團主要的現金流量指標對其財務狀況進行分析，如表2所示。

從上表可以看出，經營活動產生的現金流量凈額變化逐年呈上升趨勢，2011年的現金流量活動中大量的現金流出，比09年增加了1693700萬元。投資活動11年上升了45%，主要是神華集團在煤炭基礎設施等方面的投資加大。籌資活動產生的現金流量凈額也在逐年上升，可能是神華集團籌資活動有所增加的原因。

3.1 償債能力分析

神華集團償債能力指標在2011年表現較差，現金流動負債比和現金債務總額比都在較低水平，在2011年負債比下降到-11.75，現金對流動負債的保障程度較上年變差，說明神華集團短期償債能力較差。

獲取現金的能力的銷售現金比率、全部資產現金回收率及盈余現金保障倍數等指標顯示，神華集團在2009年獲取現金能力最強，但在2011年出現大幅下滑的現象，說明神華集團生產經營活動產生的現金流入量不足，長此發展下去，可能無法滿足正常經營。

3.2 盈利能力及成長能力分析

從表5可以看出，營業收入增長率在2010年有所上升，但2011年下降幅度較大，凈利潤率、資產收益率及毛利率呈現下降趨勢，說明神華集團在2009年之后盈利能力及成長能力較差。

4 神華集團財務風險預警指標的缺陷

在神華集團財務風險預警研究中，預警指標的選取直接影響財務預警的效果，而傳統的財務風險預警指標大多局限在資產負債表和利潤表，這些不足影響著企業財務預警的效果。這些不足有：

1）從上述表中可以看出，財務預警指標只能反映結果，對于風險發生量變的過程和根本原因不能充分的確定，導致內部管理者不能提出有效的防范措施；

2）現有財務預警方法主要依賴會計報表數據，比如現金流量表、資產負債表及利潤表等會計報表公布時間滯后，則財務預警風險的時效性比較差；

3）現有的研究方法只是靜態分析，并且獲取數據范圍較窄，只在一個橫截面結合有限的指標對企業財務預警，缺乏動態分析。

5 神華集團財務風險控制措施

有效的控制煤炭企業的財務風險，應當從企業自身入手，加強集團管控，完善風險管理體系，減少財務風險發生的頻率。

財務風險需要進行內部進行管理控制措施，包括：

1）完善神華集團內部管理控制制度，加強內部審計監督；

2）定期收集并管理集團內部的資產負債表、利潤表，并根據相應的數據作出財務風險管理報告，有效的預防一些財務風險的發生；

3）結合神華集團的財務狀況，建立完善的財務風險預警指標體系，；

4）加強集團內部員工財務風險管理工作的責任追究。

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