财务预警管理范例

一、企业财务风险的一般理论

财务风险的分类还有很多种，例如，按风险的可控程度，可分为可控与非可控财务风险，按可能产生的结果分为静态风险和动态风险；按风险设计的层次和范围分为微观风险和宏观风险。但是，他们有着财务风险共有的几点特征：客观性、复杂性与不确定性。这几点特征是不同的且同时存在的，在不同的客观和主观条件下带来的损失程度也是不同的，因此，对财务风险预测与分析显得极为重要。

二、财务预警系统的作用及健全

1、企业财务预警的一般概念

财务预警系统指以企业信息化为基础，对企业在经营管理活动中的潜在财务风险进行实时监控。它贯穿于企业经营活动的全过程，以企业的财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据，利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论，采用比例分析，数学模型等方法，发现企业存在的风险，并向经营者示警。简单的讲，财务预警系统就是指对公司可能发生的财务危机进行预测的一种系统，并且通过设置并观察一些敏感性财务指标的变化来完成。

2、财务预警系统的作用

相对于财务危机成本来说，企业财务危机预警系统，是一种成本相对低廉的诊断工具，其灵敏度越高，就能越早地发现财务中的问题并告知企业经营者，就能越有效地防范和解决问题，回避财务危机的发生。它不断的通过对财务数据等信息的分析，预知财务风险，进而更好的控制和避免财务风险。

一、贸易型企业风险事项特点

（一）业务运营事项风险

一般而言，我们经常会从经营活动、投资活动、筹资活动及其他等四个方面来度量企业的风险，而贸易型企业的特点是来自业务运营产生的风险事项较多，以某集团公司为例笔者统计了其控股范围内企业自2004年至2012年风险事项的分类事项，其中与业务经营相关的事项占到60%左右，这一方面是贸易型企业作为“轻资产”公司的特点，另一方面也是近年来企业对重大投资、重大资金运作方面严格管控的结果。

（二）营运资金的安全性、流动性管理风险

从总体情况看，贸易型企业在按照安全性、流动性和效益性的综合要求对营运资金作出安排、加强管理控制，保证营运资金的安全性特别是保障应收账款安全回笼，防止资产固化等方面，存在流动性管理风险的情形。

（三）资本结构、财务杠杆与业务规模风险

一般而言，企业的业务规模必须与其资本结构相适应，但在贸易型企业往往存在业务总量偏大，单项业务或单一客户业务量偏大，和自身净资产规模、资本结构不相匹配，客观上造成财务杠杆过度使用，在某些特定条件下造成“短债长用”的风险。

摘要:我国高等教育规模在不断扩大，高校的经济业务量在不断增加，业务程序也越来越规范，但高校发生财务风险的可能性也在增大。立足于系统构建的原则和前提，形成适用于高校的财务风险预警系统模型，并构建一个较完善的高校财务风险预警指标体系，可以有效地规避高校财务风险，提升高校财务管理水平，为高等教育健康发展提供保障。

关键词:高校财务管理;财务风险;风险预警;信息化

随着中国高等教育规模的不断扩大，高校的经济业务量在不断增加、业务程序也越来越规范。高校具有单独发展经济业务以及独自承担责任的能力，高校在发展经济业务时也会产生各种财务风险。比如，高校在资金的筹集、管理和运作等过程中都可能会发生财务风险。那么，该如何降低乃至避免高校财务风险的发生呢?可以尝试建立高校财务风险管理预警系统，利用建立预警系统的方法和指标给决策者提供反馈信息。各高校要构建健全的财务风险管理预警系统，分析高校在财务管理中存在的问题，并针对这些问题提出有效的解决措施，以降低或规避潜在的财务风险，并通过完善财务风险管理预警系统，制定科学合理的对策，提高财务管理水平，增强高校的竞争力。

一、构建高校财务风险管理预警系统的重要意义

(一)高等教育市场效益竞争的需要

目前，随着高等教育规模的扩大，高校之间的竞争日益激烈。每年高考后，都会出现各类高校抢夺生源大战，各高校借此来提高自身知名度和生源质量。为抢夺生源各高校都会着力开展宣传活动，这些宣传活动当然少不了资金的投入。有投资就会有风险，各高校诸如此类的经济活动有可能导致财务风险。因此，高校有必要构建财务风险管理预警系统，以此来降低或规避高校财务风险，促进高等教育健康平稳发展。

(二)高校财务内部管理的要求

摘要：建筑企业的发展过程中，财务管理是重要的企业管理工作组成部分，同时也是保证企业稳定发展的重要管理工作。但是，由于建筑企业中财务预警管理工作中依然存在着部分问题，影响企业财务工作的正常开展，阻碍了企业的快速发展。本文将通过对建筑企业中财务预警管理现状存在的问题进行全面分析，并且对其存在的问题提出相应的优化对策，进而提升建筑企业的财务预警管理水平，促进企业的稳定、可持续发展。

关键词：建筑企业；财务管理；预警管理；问题；对策

建筑企业在我国当下的社会经济组成中占据着重要的地位。随着人们对于生活质量的高度追求，对建筑企业的要求也不断提高。在这一高度要求的发展背景下，建筑企业中的财务部门管理工作受到了企业的高度重视。只有在企业发展的过程中进行高效的财务预警管理，才能够保证企业内部的稳定，促进企业的稳定发展。

一、建筑企业财务预警发展现状

（一）财务预警内涵。财务预警所指的是将建筑企业在发展的过程中将其财务报表的各项数据进行整合整理，对相关的财务规划进行发展趋势的预判，从而能够发现其中存在的问题以及不利于发展的隐患所在。在建筑企业发展的过程中，进行财务预警管理是开展建筑工作的重要前提，同时也是保证企业财务稳定发展的重要前提。在企业发展的过程中，财务管理出现问题就会导致企业陷入困境，无法持续发展[1]。而通过在发展的过程中对财务预警进行持续的管理，能够跟进企业财务管理工作的发展，使这一工作长期受到监管并且具有可控性，从而提高企业的经营利润，促进企业的发展。

（二）指标体系设立。在建筑企业发展的过程中，重视企业财务管理就必须要在企业发展的过程中进行相关管理指标体系的设立，从而提高企业的财务管理安全，促进企业的发展。在进行指标体系的设立中，企业要根据企业的偿债、运营以及盈利等能力进行切合实际的指标体系建立，避免在设立体系的过程中出现空洞、不符合实际情况的问题出现。通过对企业进行全面的评估与深入了解，进而设立合理的指标体系，促进企业的稳定发展。

（三）指标有效测定。在建筑企业发展的过程中，通过设立的相关指标体系对企业的财务预警进行管理，能够对企业进行有效的指标测定，再以测定的数据进行风险的分析[2]。在进行指标测定的过程中，应用相关的指标体系是必不可少的前提条件，根据所获取的数据进行与相关指标体系的对照，从而能够根据实际标准进行风险评估，能够保证企业财务安全，促进企业财务预警工作的落实完善。

一、中小企业财务风险特征及实施预警管理重要性

(一)中小企业财务风险主要特征分析

中小企业的财务风险自身有着鲜明的特征，主要体现在风险的必然性及客观性，中小企业的风险无处不在，不能彻底的消除，只能通过相关技术手段进行应对降低风险损害的程度。另外还有着复杂性及全面性的特征，中小企业的风险在企业的财务管理全过程当中，并体现在多种财务关系上，企业的复杂性也使得财务风险随之变得复杂。再者就是中小企业财务风险的收益性及不确定性、差异性和激励性特征，其中的收益性特征主要就是风险越大收益越高；反之，风险越小收益越低。从这一方面来看，中小企业的收益性特征是和损失性特征并存的。

(二)中小企业实施风险预警管理的重要性

由于中小企业自身的财务管理有着诸多薄弱之处，所以这就需要结合实际建立相应的财务预警系统，这样才能够使其在竞争当中获取最大的发展优势。在这一预警系统的构建过程中，最为主要的指标就是偿债能力及获利能力和发展潜力等相关的指标。无论是针对企业的经营者或者是投资者来说，对企业的财务风险预警理论的研究都能够帮助其了解自身的经营状况，从而准确的判断企业发展的走向，在风险的提前应对方面能够做足准备，将损失降到最低。

二、中小企业财务风险预警管理系统构建原则及策略

(一)中小企业财务风险预警管理系统构建原则分析

摘要：对于财务风险预警的相关研究，早在20世纪30年代就已经开始，众多的专家学者根据财务风险的特点提出了诸多的风险模型[1]。但在实际的工作过程中，人们发现这些模型不能保证预警结果的稳定性和及时性。在当前数据时代的背景下，我们要将大数据技术与企业财务风险预警需求相结合，以便构建多维度的企业财务风险预警体系。

关键词：大数据时代；企业战略管理；财务风险预警体系

随着我国经济的快速发展，企业在获得更多发展机会的同时，财务风险也随之提升。因此，财务风险预警体系的建立是刻不容缓的。只有识别到财务风险，并将风险在未完全产生时解决，才能使企业在目前激烈的市场竞争中立于不败之地。

一、大数据与财务风险预警体系

企业的活动始终是被财务风险预警所贯穿的，因此，这就需要企业在进行投资活动、融资活动和日常的经营活动时从三个层面产生预警需求，这三个层面分别为：部门层面、战略层面以及业务层面。对于战略层面来说，它主要起到的作用是决定公司的主营业务，而业务层面决定着公司应该开发哪一种新型产品，部门层面又决定着公司的销售方法。我们可以看出，各层面的财务预警需求是不同的，这就需要我们注意不同的预警需求要对应不同的数据分析基础。大数据技术的优点就是能在财务风险预警体系中全面收集企业内部状况、行业风险以及供应链传导影响的大量数据，并能在不同层面的风险预警时，根据实际情况提取相关数据进行分析，这样就可以满足各层面不同的预警需求。这项工作的难点主要在于数据收集，由于数据庞大，需要耗费大量的成本。不过数据只需要一次性的收集，但却可以多次利用，从长远角度看可以减少整体的预警成本，同时还可以扩大财务风险预警的适用范围。目前的财务风险预警体系还存在着准确性与稳定性不足的问题，这主要是由于在选取相关指标时对其它非财务因素考虑不足[2]。在选取非财务指标时，通常使用试错法和列举法，虽然简单方便，但却使得选中的目标具有一定的滞后性，使得以后的指标适用性不稳定。在大数据的时代背景下，财务风险预警体系主要以全样本数据作为基础数据，并从多个维度收集实时数据。在收集数据的同时根据预警需求选择指标，这极大提高了预警体系的稳定性和准确性。还需要注意的是，虽然这种方法提高了财务风险预警体系的稳定性和准确性，但也提升了我们对工作人员的技术要求。由此可见：在大数据视角下，财务风险预警体系是多维度、全方面的，在满足财务风险预警准确性、及时性的同时，还可以提升体系的稳定性。

二、财务风险预警体系设计

1.数据收集和处理阶段的体系设计

摘要：在推进市场经济体制改革的过程中，我国市场竞争激烈程度越来越高，施工企业所面临的外部竞争压力非常大。与其他领域的企业相比，施工企业的发展速度非常快，数量呈现不断上升的趋势，整个市场趋于饱和。在如此激烈的竞争中，施工企业需要寻求全新的突破，必须通过有效改进内部管理体制来提升自身的综合竞争实力，这其中财务风险管理工作直接影响着企业自身的稳定及发展。施工企业管理者需要反其道而行，抓住财务管理工作的重点以及难点，以有效规避财务管理风险为基础，积极构建完善的预警机制，主动应对外部环境所带来的各种挑战以及压力。本文着眼于施工企业财务风险产生的实质原因，了解财务风险管理与预警机制构建的相关要求以及策略，以期为施工企业的稳定建设以及发展提供相应的借鉴。

关键词：施工企业；财务管理风险；预警机制

在新的时代背景下，随着全球化趋势的发展，施工企业面临的竞争压力越来越大，经营风险不断加剧，利润空间不断被压缩。在如此激烈的市场竞争中要获得一席之地，需要企业适应各种新的变化，主动调整自身的工作模式，把提升财务风险的管控能力作为自身工作的核心，并在此基础上构建完善的预警机制，确保企业能够实现稳定的运作以及发展，真正实现经济效益的最大化。

一、施工企业发展现状

作为市场经济中的重要组成部分，施工企业为国家经济的稳定发展做出了巨大贡献。但是从目前来看，该行业的竞争激烈程度越来越高，同时同质化竞争现象比较严重，企业的创新能力不足，对财务管理工作的认知和理解还不够全面，面临着较大的市场竞争压力及负担，难以真正地实现自身的稳定运作及发展，财务管理质量和水准与预期目标存在明显的差距。［1］

二、施工企业财务管理风险

施工企业目前存在很多风险，主要是合同风险、资金风险、债务风险、低价中标风险、涉税风险、法律诉讼风险等等，这些风险的存在严重影响了施工企业的稳定运作。管理层需要注重对风险的有效识别以及规避，采取与之对应的管理策略，确保自身实现良性发展。

摘要：财务管理是当代财务管理的重要研究方向，财务管理过程十分复杂，对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义。传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律，使得财务管理预警结果不可靠，实时性较差。为了获得理想的财务管理预警结果，提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法。首先对财务管理预警原理进行分析，找到财务管理预警的关键技术，然后收集与财务管理预警相关的数据，采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述，得到财务管理预警的分类器，并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数，最后进入了财务管理预警仿真模拟实验。试验结果表明，相对于传统财务管理预警方法，混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警正确率得到了有效的提升，在有效时间内对财务管理进行预警，解决当前财务管理预警过程中存在的一些难题，具有较高的实际应用价值。

关键词：企业财务；管理风险；RBF神经网络；预警分类器；模拟实验；混沌粒子群算法

0引言

财务管理是当代财务管理的重要研究方向，财务管理过程十分复杂，对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义［1－3］。当前财务管理预警方法可以划分为两大类，一类为线性财务管理预警型，主要有基于层次分析法的财务管理预警方法、灰色模型的财务管理预警方法，由于财务管理预警是一个复杂的变化系统，它们财务管理预警误差大［4－6］。另一为非线性的财务管理预警方法，如人工神经网络，其中RBF神经网络的财务管理预警应用范围最广，但是其参数优化问题一直没有解决，影响财务管理预警效果［7－9］。因此传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律，使得财务管理预警结果不可靠，实时性很差［10］。为了获得十分理想的财务管理预警结果，本文提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法。首先收集与财务管理预警相关的数据，采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述，得到财务管理预警的分类器，并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数，最后采用python编程实现财务管理预警仿真模拟实验，结果表明，相对于传统财务管理预警方法，混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警效果更优。

1基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法

1．1RBF神经网络。神经网络是当前一种主要的学习算法，具有很好的非线性分类和预测能力，其中RBF神经网络结构，如图1所示。图1RBF神经网络结构设输入样本数据为X′，Ri（X′）为RBF函数，RBF神经网络输出为式（1）。f（X′）＝∑li＝1WisRi（X′）（1）式中，i表示第i个神经元节点；l表示神经元节点的数量；Wis表示隐层层的连接权值。RBF函数的具体定义为式（2）。Ri（X′）＝exp－12X′－ci2σ（）（）i（2）式中，ci表示RBF的中心；σi表示中心点宽度；X′－ci为样本与中心的距离。在RBF神经网络的学习过程中，得到不同样本与中心之间的具体根据为式（3）。σi（j）＝X′（j）－ci（j－1）（3）样本与最小距离的cmin中心进行不断调整，如式（4）。cmin（j）＝cmin（j－1）＋α（X′（j）－cmin（j－1））（4）式中，α为学习速率。并对距离范式进行相应的调整，如式（5）。σmin（j）＝X′（j）－cmin（j）（5）不断重复上述过程，确定最优的c（j）［11－13］。在RBF神经网络的学习过程中，参数连接权值和聚类中心的数量十分关键，当前主要采用人工方式进行确定，无法保证RBF神经网络的学习最优，因此本文采用混沌粒子群优化算法确定连接权值和聚类中心。

1．2混沌粒子群优化算法。标准粒子群算法的粒子状态更新方式为式（6）、式（7）。vk＋1id＝ωk×vkid＋c1×rand1×pkid－xk（id）＋c2×rand2×pkgd－xk（gd）（6）xk＋1id＝xkid＋vkid（7）式中，参数具体含义参见文献［14－15］。由于标准粒子群算法存在一定的不足，如后期收敛速度慢，得到局部最优解的概率大，因此得到的RBF神经网络的连接权值和聚类中心并非全局最优，因此引入混沌理论对标准粒子群算法进行改进。采用Logistic映射产生一个序列，具体为式（8）。zi＋1＝μzi（1－zi），i＝0，1，…，μ∈（2，4］（8）粒子群的适应度方差（σ2）定义为式（9）。σ2＝∑Nt＝1ft－favg（）f2（9）式中，f为归一化定标因子，具体为式（10）。f＝max1≤i≤Nfi－favg，maxfi－favg＞11，maxfi－favg≤｛1（10）当粒子群的适应度方差比较小时，表示粒子群的个体多样性比较差，这样就需要采用混沌序列对个体最优位置进行处理，以增加粒子群的个体多样性，找到更优的RBF神经网络的连接权值和聚类中心。