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企业财务预警研究论文范文1
论文关键词：上市公司，因子分析，Logistic模型，财务预警
一、引言
在生存与发展的激烈竞争中，由于客观环境的复杂性以及市场的瞬变性和不可预见性，再加上决策者素质水平的局限性，使得风险成为一种必然。现实中危机的种类多种多样而且导致危机的因素很多，有财务因素和非财务因素。但无论如何，大量的非财务性质的企业危机，往往都是以财务危机的形式出现的，财务危机是企业危机中最显著、最综合的表现。而且，企业财务危机的产生也不是一朝一夕所造成的财务论文，而是一个长期积累和逐步发展的过程。在企业财务危机从小到大的整个发展过程中，这些危机会表现出不同的财务特征。因此，企业的财务危机不但有征兆，还是可预测的，建立财务预警系统，及早诊断出财务困境的信号，并采取相应的对策，帮助识别、化解可能出现的财务危机，对于经营者防范财务危机、实现企业的可持续发展，对于保护投资者和债权人的利益、对于政府管理部门的监控以及对于商业银行是否提供贷款等都具有重要的现实意义cssci期刊目录。
最早对财务危机预警研究的是Fitzpatrick(1932)做的单变量模型。财务预警的方法多种多样，主流的研究方法主要有一元判定方法、多元判定方法、多元逻辑回归方法、多元概率比回归方法和人工网络方法。鉴于国内外实证研究的基本情况，绝大多数研究人员选择上市公司被标注ST作为财务危机的标志。
本文在前人对上市公司研究的基础上，结合新疆实际情况，以新疆上市公司作为研究对象，应用多变量统计模型中的多元逻辑模型，把被特别处理的 (ST) 公司作为企业陷入财务危机标志，对新疆上市公司作财务危机预警进行实证研究。
二、上市公司财务预警指标体系构建
（一）指标的选取
在构建财务困境预警模型时，本文根据可测性、科学性、可比性和重要性等原则主要选取了反映公司财务信息的财务指标。
一般情况下财务论文，上市公司财务指标构建应尽量全面反映上市公司的综合实力。因此，在构建指标体系时，应按照公司的财务结构进行指标体系构建。在公司财务治理中，公司财务结构和财务指标一般可以分为盈利能力指标、成长能力指标、营运能力指标、偿债及资本结构等四个指标。本文在借鉴国内外相关文献的相关指标基础上，兼顾新疆上市公司的特殊性和数据可获得性、可测性，选取了33个上市公司样本作为研究对象。通过筛选共选择了4大类15个关于财务风险最富有解释力的比率指标。
表1 上市公司财务预警指标
类型
变量
指标（单位）
计算公式
盈利能力
x1
每股收益（元）
净收益/普通股股数
x2
主营业务利润率（%）
净利润/主营业务收入净额×100%
x3
总资产净利润率（%）
净利润/总资产平均余额×100%
x4
成本费用利润率（%）
利润总额/成本费用总额×100%
x5
净资产收益率（%）
净利润/股东权益平均余额×100%
成长能力
x6
主营业务收入增长率（%）
(本年主营业务收入一本年年初主营业务收入)/本年年初主营业务收入×100%
x7
净利润增长率（%）
(本年净利润一上年挣利润)/上年净利润×100%
x8
总资产增长率（%）
(期末总资产一期初总资产)/期初总资产×100%
营运能力
x9
应收账款周转率（次）
主营业务收入净额/应收账款平均余额
x10
总资产周转率（次）
主营业务收入净额/平均资产总额X100%
x11
流动资产周转率（次）
营业收入/流动资产平均占用额
x12
股东权益周转率（次）
营业收入/平均股东权益
偿债及资本结构
x13
速动比率（%）
速动资产/流动负债×100%
x14
现金比率（%）
(现金+有价证券)/流动负债100%
x15
企业财务预警研究论文范文2
[关键词] 财务危机 主成分分析 Logistic分析 财务预警 财务指标
1.引言
自改革开放以来,随着我国市场开放度的不断加大,使得国内外市场竞争日益加剧,企业内部管理机制也不断出现新的问题。2008年的全球金融危机,更是给不少上市公司带来了严重的经营危机。而陷入经营危机的上市公司几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆。
本文在查阅文献的基础上，按照理论与实证研究相结合的方法来构建论文。选取了30家ST和30家非ST的上市公司作为案例分析。其中15家ST和15家非ST的上市公司用来构建预警体系，另15家ST和15家非ST用来进行验证。通过该论文的研究希望能引起上市公司对财务预警的重视，及早诊断出财务危机的信号，并采取相应对策，使企业在市场经济的大潮中立于不败之地。
2.理论分析和模型自变量的确定
2.1 理论分析
2.1.1 财务预警的概念
财务危机预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。财务预警由财务危机和预警两个词构成。它要求管理人员依据相关指标的变化来预测企业财务即将呈现的问题，及时向利益相关者提出警示。企业的支付压力和支付能力的脱节是财务危机的表象，资金配置的失效是财务危机的实质。财务危机事实上是一种风险控制机制。
2.1.2 财务预警的理论基础
企业预警理论是构建财务预警系统管理理论的基础理论，主要包括危机管理理论、策略震撼管理理论、企业逆境管理理论以及系统非优理论。
2.2 系统样本的选取
中国证监会于1998年3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特变处理方式的通知》，要求证券交易所应对“状况异常”的上市公司实行股票的特别处理（special treatment，简称ST)。我国证券市场上被ST的股票大多是由于“连续两年亏损或每股净资产低于股票面值（1元）”，即财务指标的恶化是上市公司被特别处理的主要原因。因此国内研究一般把被ST作为上市公司陷入财务危机的标准，本文也将ST公司作为财务危机公司，非ST公司作为财务安全公司。
在对上市公司进行研究时，由于同一指标在不同行业之间往往有不同的标准，因而在确定研究样本时，最好仅选取某一行业的上市公司作为研究样本来建立财务危机预警体系，这样可以避免因为不同行业的数据可比性不高而导致的模型实用性不高。在中国证监会公布的13个上市公司行业大类中，制造业所占的比例最大，经过分析比较，最终将我国沪市A股中的制造业上市公司作为本文的研究样本。
本文的研究当中采用配对的方法，从沪市的上市公司中来选取样本，即选取近被ST的上市公司作为财务危机样本组，共30家。同时选取与财务危机组30家上市公司同行业，资产规模在10%差异之内的30家非财务危机上市公司作为配对样本。
2.3 变量的选取
本文在参考了众多文献的基础上，分别从企业的盈利能力，偿债能力，资产营运能力，成长能力和获取现金能力反应企业的财务状况的5个方面出发，考虑了指标数据获取的难易程度并结合了以上原则，选取了以下15个指标来建立指标体系做为分析的起点。如表1所示。
3.实证研究和结果分析
本文将利用SPSS统计软件作为分析工具，对以上所收集的样本公司的财务指标数据进行因子分析和逻辑回归分析，建立预警模型。
3.1 因子分析
在上文确定了15个财务指标用来建立财务危机预警模型，这些指标从不同的方面反映了公司的财务状况。并引进统计学的因子分析法。通过因子分析，找到较少的几个因子，进而代表数据的基本结构，反映原始信息的本质特征，然后用这些因子代替原来的观测量进行其他相关的统计分析，建立预警模型。
下边对研究样本在被宣布ST处理的前一年的15个财务指标数据运用SPSS统计分析软件进行因子分析。首先，我们可以得到KMO和Bartlett的检验结果，如表2所示。
表2 KMO和Bartlett的检验结果
KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
由表2 可知，KMO值和Bartlett球度检验结果得出，样本数据适合做因子分析。
在对研究样本的15个指标完成因子分析计算后，可以获得15个特征值。本文提取了特征值大于1的6个因子变量作为下一步研究所用的变量。从表3中我们可以看到，这6个因子的累计贡献率达到了81.123%，即这几个变量已经包含了原来15个财务指标81.123%的信息，因此，我们可以认为这6个因子变量基本反映了原有的财务指标的综合差异。
3.2 Logistic回归分析以及实证研究结果
3.2.1 逻辑回归模型
逻辑回归模型是对二分类因变量进行回归分析时最普遍使用的多元统计方法。它根据样本数据使用最大似然估计法估计出参数值，经过一定的数学推导运算，可求得相应变量取某个值的概率。
逻辑回归模型的数学表达公式为：
可以等价的表示为：
在这里，P表示某件事发生的概率，ai为呆估计参数，Fi为自变量。
3.2.2逻辑回归分析及预警模型的构建
利用SPSS统计分析软件，对上述60家上市公司的六个因子变量进行逻辑回归分析，可以建立相应的财务危机预警模型。
（1）模型判别分割点的选取
在建立逻辑回归模型时，首先必须确定所要建立的模型的判别分割点。由于本文所选取的样本是均衡的，即两类公司的比例为1：1，故采用0.5作为分割点。因此，通过模型计算出来的某公司的概率大于0.5时，那么就判定样本公司为ST公司；反之，视其为非ST公司。
（2）分析结果及构建模型
将研究样本前一年的6个因子变量输入SPSS统计数据中，选择逻辑回归法，可以得到以下结果，如表6所示。
表6方程中的变量
从上表可以看到F1、F4、F5、F6这因子变量都通过了显著性水平为5%的显著性检验，进入了最后的模型中，而x2、x3未能通过显著性检验，因而模型中最终只有4个因变量。根据上表，我们可以得到前一年的逻辑回归模型：
P值的范围在[0,1]，该值越大，表明公司在未来一年内发生财务危机可能性越大，反之，这表明公司的财务状况比较安全，发生财务危机的可能性比较小。由于此模型是以0.5作为判别的分割点，因此当P值大于0.5时，在未来一年内将会被判为ST公司；反之，我们将被研究公司判定为非ST公司。
由上面的表达式可以得出企业的破产概率与F1、F4、F5和F6这四个因子成负相关，即该四个因子越大，企业的破产概率就越小。其中，F1主要由总资产的收益水平、销售的净利润以及现金的回收能力决定，反映了企业的盈利能力以及现金的回收能力；F4主要由主营业务收入增长率和总资产增长率决定，反映了企业的成长能力；F5主要由应收账款周转率和存货周转率决定，反映了资本的营运能力；F6主要由总资产周转率和以及资产的增长率决定，反映了资产的状况。因此我们可以得出企业的破产概率与企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力负相关。
3.3 预警模型的检验与评价
3.3.1 模型的检验
将研究样本前一年的数据代入逻辑回归模型中，然后根据判别分割点的标准，我们可以得到60家公司的判定结果，如下表7所示。
从判断结果汇总表中我们可以看到：
（1）从整体预测率来看，预测的准确率为80%。
（2）横向比较：比较模型中的两类错误可以发现非ST公司被判定为ST公司的概率要大一些，为23.3%。另一类错误为17.7%
3.3.2 模型的评价
经过因子分析法和逻辑回归法建立的预警模型具有以下特点：
3.3.1 全面性。本文所见的模型包含了15个财务指标，浓缩为6个因子变量。这些变量基本上包含了企业所有的财务信息，分别从上市公司的盈利能力、偿债能力、资产营运能力、成长能力以及现金能力等几个方面综合评价了公司的财务状况。
3.3.2 可操作性。逻辑回归模型通俗易懂，没有深奥的专业术语或不可量化的指标，不仅专业人士可以借鉴，一般的投资者也可以利用。另外，在运用该模型进行财务危机预测时，由于SPSS等统计软件的辅助计算，是这种预测变得相对简单可行，可以在实践中运用。
3.3.3 灵活应用性。本文所建立的模型不仅可以对非ST公司变成ST公司作出预测，而且还可以对ST公司变成非ST公司作出预测。
3.4 相关的结论
（1）在构建该体系时，应采用对财务指标分布无要求的统计方法（如逻辑回归方法）。因为研究样本的财务指标并不一定符合正态分布。
（2）SY公司的财务状况恶化并不是突然发生的，因而我们完全可以通过分析财务指标的变化来预测公司的未来财务状况。通过上述的分析，可以发现ST公司的大部分财务指标在其被特别处理前一年会计年度内呈现出了恶化的趋势，ST公司与非ST公司财务指标之间所呈现的差距很大，这使得财务与危机预警不仅必要，而且成为可能。
（3）本文将现金流量的因素考虑了进去，因为现金流量能够很好的反映企业的财务状况，这样使这些财务指标能够更全面的反映企业的财务状况。
（4）本文采用了因子分析法和逻辑回归法相结合的方法建立我国制造业上市公司的财务危机预警体系。这是由于本文采用的指标较多，需要因子分析法进行浓缩；同时，逻辑回归在对财务危机企业进行研究过程时，其存在一定的局限性。结果表明：两种方法的结合使所构建的财务危机预警体系取得了比较理想的预测结果。
（5）有以上的分析我们可以得出企业的破产概率与企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力负相关。即企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力越强，企业越不可能破产。
4.结束语
通过对我国沪市制造业的60家上市公司2009年的财务数据进行了统计分析，结合一定的研究方法，建立了财务危机预警体系，并进行了回代检验，最后的检验结果显示了该体系取得较好的预测效果。可见其体系具有一定的实用性。
参考文献
[1] 王莹. 浅析企业财务危机预警系统的构建[J]. 会计之友(中旬刊),2009,(04).
[2] 王亚. 我国上市公司财务预警模型研究[J]. 中国总会计师, 2009,(02) .
[3] 杨哲. 企业财务危机预警系统构建探讨[J]. 煤炭经济研究, 2009,(01) .
企业财务预警研究论文范文3
【关键词】财务风险；识别与控制；财务预警机制
1 风险概念的阶段性发展
国外对风险问题的研究始于19世纪末，1895年，Haynes从经济学意义上提出风险的概念。他认为：“风险一词在经济学和其他领域中，并无任何技术上的内容，它意味着损害的可能性。某种行为能否产生有害的后果应以其不确定性界定，如果某种行为具有不确定性时，其行为就反映了风险的负担。”
世界上第一个对风险进行理论探讨的经济学家是美国学者威雷特，1901年他在其论文《风险与保险的经济理论》中给风险下了这样的定义：“风险是关于不愿发生的事件发生的不确定性的客观体现。”
1921年，美国经济学家奈特在他所著的《风险、不确定性和利润》一书中对风险的涵义作了进一步阐述，他认为风险不是一般的不确定性，而是“可测定的不确定性”，他指出，经济生活中的现实风险和未来风险都可以借助数理统计分析来计量和测定。
研究风险的国内外学者站在不同的学术视角，给出了风险的内涵。由于概念具有本质性的特点，清晰阐释概念是对风险的政策制定提供有效指导的先决条件。笔者认为可以将风险理论特征归纳为五点：风险的不确定性；风险的客观性；风险的复杂性；风险的动态性；风险的可度量性。
2 财务风险的内涵及分类
2.1财务风险的内涵
学术理论界对企业财务风险存在两种认识：一是企业财务风险是由于企业财务活动中各种不确定因素的影响，使企业财务结果与预期收益发生偏离，因而造成蒙受损失的机会和可能；二是财务风险是企业用货币资金偿还到期债务的不确定性。本文将前一种观点称为广义财务风险，将后一种观点称为狭义财务风险。
广义的财务风险从资金运动及其所体现的财务关系角度出发来界定财务风险，认为企业财务活动的组织和管理过程中的任何一个环节出现问题，都可能带来财务活动成果与预期收益的偏离，这种偏离一般是指财务活动成果的减少，带来偿债能力和盈利能力的降低。
狭义的财务风险认为企业的财务风险是由于企业负债经营引起的，风险的中心在于货币资金的运动，这种运动以货币资金为起点，也以货币资金为终点。
2.2财务风险的分类
依据划分标准的不同，可对财务风险进行不同分类。按照财务风险的可控程度，分为可控风险和不可控风险；按照能否通过多角化的方式分散，分为不可分散风险和可分散风险；按照风险发生的状态，分为静态风险和动态风险；按照风险设计的层次和范围，分为微观风险和宏观风险；但通常上人们按其成因及性质将财务风险分为筹资风险、投资风险、现金流量风险、利率风险及汇率风险五类。根据上述分类标准，本人更认同将财务风险按成因及性质进行划分。
3 财务风险的识别与控制
3.1财务风险识别
叶冬梅（2006）提出财务风险预测的主要方法是充分认识、分析企业内外部的经济信息，利用财务比率，建立财务风险评价模型，进行财务风险分析，及时向决策者提交风险分析报告，形成财务风险预警系统。贺妍（2008）认为风险分析的一个重要作用是根据风险大小和事件的重要性设定优先次序，以合理安排资源配置。
3.2财务风险的控制
3.2.1确定风险反映态度。确定风险反应态度的出发点是降低企业风险管理成木，提高风险管理效益。对待风险的态度不同，其在复杂多变的环境中对风险的控制力度也就不同。
3.2.2风险预防方法选择。回避风险法：综合评价各种可能发生的财务风险，选择风险最低的方案；降低风险法：努力通过措施使其降低；分散风险法：通过联营，多种经营及多元化投资等方式来分散企业财务风险的方法；转嫁风险法：通过某种手段，将风险转移给其他单位承担。
3.2.3风险处理措施选择。风险成本摊入：企业可将一部分风险损失事先以成本加价的形式摊入成本，将风险自行消化；建立风险基金：对于出现的偶然性很大而损失有限的风险，有计划地提取一定数量且独立于企业运营资金之外的货币资金，防止风险发生对企业正常运营资金的影响，保证企业经营活动的正常进行。
3.2.4建立财务预警机制。初始财务指标的确定目前无论是理论界还是实务界通常使用资产负债表、利润表、现金流量表及其它相关明细表和在此基础得出的各类财务比率来构建财务风险预警机制的指标体系。主要包括四大类（如图1所示）：短期偿债能力、长期偿债能力、经营能力、盈利能力。按照普遍性、相关性、可比性、动态敏感性和可操作性的原则同时借鉴前人的经验，选取了四大类中的20个指标作为初始财务指标。
图1 公司财务预警机制——初始指标4 企业财务风险研究不足及未来展望
4.1研究不足
财务风险理论研究已取得较大成果，但也缺乏对实践的普遍指导意义，研究存在着些许不足之处：（1）鉴于研究财务风险的学者有着不同的专业学术背景，研究视角各异，使得该理论内涵的界定仍然存在较多的争议；（2）研究的内容大多以浅层次的描述和分析为主，缺乏更深入的对财务风险内部综合性的定性和定量研究；（3）缺乏对多层次财务风险的特殊性进行深度探讨，致使财务风险差异性很难得到准确划分。
4.2未来展望
纵览财务风险管理研究与实践的现状，笔者认为未来还可以从以下角度对财务风险开展研究：（1）风险管理的思想和视角应该与时俱进，不断创新，可以从现代企业价值链管理与金融管理的新视角来做新的理论发展研究；（2）从主要以规范研究方法和定性研究方法向实证研究方法转变；（3）对企业财务风险的衡量和指标的确定应采用动态和系统方法相结合，运用动态的视角观察企业内部与外部的环境确定企业面临的风险。
参考文献：
[1]何茜.外资企业WCDP公司财务风险管理研究[D].兰州大学，2012
[2]许焕升.风险管理的方法工具[J].管理视角，2008，（4）：48-49
企业财务预警研究论文范文4
论文提要：从企业产生财务困境的角度出发，介绍当前各种财务预警模型，并做优劣对比分析，对企业财务预警机制的建设提出建议。
一、引言
企业作为一个法人个体，不可避免的问题是生存、发展和获利。由于企业所面临宏观经济、政治、法律等往往具有不可控性，同时企业也因资本结构不够合理及其他企业自身问题，使企业面临各种潜在的风险。如何顺利地化解这些风险为企业发展保驾护航，是每个企业高管们不得不关注的焦点。本文立足于财务角度，结合当前国内外一些上市公司财务预警机制建设研究的成果，探讨建立企业财务预警机制途径。
二、企业发生财务困境的原因分析
企业发生财务困境，起初通常表现为企业短期资金周转不灵，进而由于处理不当，而给企业带来一系列的连锁反应，最终导致入不敷出，甚至资不抵债。结合国内外一些企业走上了“绝路”的案例，通常造成财务危机的原因可以归结为以下几个方面：
1、资金回收引起的财务危机。资金回收引起的财务危机是企业在产品销售或对外提供服务过程中，由于收回资金的时间和收回资金的数额不确定而引起。在激烈的市场竞争中，赊销是企业促销和占领市场份额的主要手段，但同时也要承担他人占用企业运营资金的机会成本及到期不能收回货款的坏账损失。长期以来，在“权责发生制”的会计确认原则下，企业只注重账面利润，而不注重现金流量，更多的资金被客户占用，使利润虚增，企业陷入严重的资金短缺或不能周转的困境之中。
2、融资引起的财务危机。融资引起的财务危机是由于企业利用负债筹资而引起到期不能偿还债务本息的可能性。其原因有以下两个方面：首先，企业在筹资时未能把握好负债规模、利率和期限，使其在银行或其他机构的不良贷款不断堆积，负债累累，从而造成财务危机。其次，是企业经营不善，经营活动现金净流量和流动资产中的速动资产不足﹑速动比率过低引起的。
3、投资引起的财务危机。投资引起的财务危机是指企业对内或对外有关项目进行投资时，由于各种不确定因素的影响，使原投资额不能按期收回，或根本无法收回而使企业遭受损失。这种危机主要是企业不能准确预计投资项目的现金流量导致决策失误形成的，这种失误严重时直接危机企业的生存与发展。通常过度扩张引起的财务危机在国内时有发生，比较典型的是巨人集团的轰然倒塌。
4、资产跌价引起的财务危机。资产跌价引起的财务危机通常是由于宏观方面各种不确定的因素，如通货膨胀、政策变化、法律约束及科学技术发展等原因，使投资者投入的资产遭受跌价、贬值的损失，从而导致资不抵债。
5、利润分配引起的财务危机。利润分配引起的财务危机是由于企业决策者制定分配政策不当，给企业未来生产经营活动带来不利的影响。如，股利分配率过高，虽短期可刺激股价上升，但却给企业带来偿债能力和筹资能力的下降，给企业未来的发展造成了一定制约。
三、财务预警模型分析综述
通常企业的财务危机的形成，是一个由量变到质变的过程，量变阶段具有潜在性、不易发觉，而到了质变阶段往往又是“病入膏肓”、回天乏术。如何对企业潜在的财务危机正确预测，把企业的财务危机消除在最初阶段一直是一个值得思索、探讨的问题。综合国内外实证研究成果，财务预警模型可以归结为以下几个方面：
1、一元判别模型。一元判别模型是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。一元判别模型的主要思想是通过比较财务困境企业和非财务困境企业之间某个财务指标的显著差异，从而对财务困境企业提出预警。最早的财务危机预警研究就是fitzpatrick所做的单变量破产预测模型。但是，由于该模型利用单一指标作为衡量企业财务困境的指标，很难具有代表性，很容易造成以一带全。因此，该模型应用的范围很小。
2、多元线型判断模型。多元线性函数模型是对企业多个财务比率进行汇总， 求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。它从总体的、综合的角度来检查企业的财务状况，未雨绸缪，做好财务危机的规避或延缓财务危机的发生。多元线性函数模型中应用最广的是z分数模型。
3、多元逻辑回归模型。多元逻辑回归模型的目标在于寻求观察对象的条件概率，从而据以判断观察对象的财务状况和经营风险。它是建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设条件。ohlson 第一次采用多元逻辑回归模型进行破产预测。他通过分析样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现至少存在四类影响公司破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力。
4、多元概率比回归模型。多元概率比回归模型也假定企业破产的概率为p，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的p分位数可以用财务指标线性解释。其计算方法和多元逻辑回归方法很类似，先是确定企业样本的极大似然函数，然后通过求似然函数的极大值就可以得到相关参数的值，接下来就可以利用推算出来的多元概率回归模型求出企业破产的概率。与上面其他模型不同的是，该模型主要是利用p值的大小作为判断企业破产的界限。
5、人工神经网络模型。人工神经网络模型，是一种通过非财务指标建立的，主要是将神经网络分类方法应用于财务预警的模型。人工神经网络是一种平行分散处理模式，其构建原理是基于对人类大脑神经运作的模拟。人工神经网络具有较好的模式识别能力，还可以克服统计等方法的限制，因它具有容错能力，对数据的分布要求不严格，不需要考虑是否符合正态分布的假设，具有处理自律遗漏或是错误的能力，而且可以处理非量化的变量，最重要的一点是人工神经网络具有学习能力，可随时依据新准备数据资料进行自我学习训练，调整其内部的储存权重参数以对应多变的企业运作环境。
四、企业财务预警机制建议
正是因为企业产生财务危机的原因、企业财务预警模型多样性，因此企业在决策财务预警机制时具有多重可选择性。
1、企业应当根据自己的实际情况，合理地选择预测财务指标。不同企业、不同发展时期面临的风险是不同的，正确地根据企业自己的情况选择合理指标是至关重要的一步，如在急速扩张阶段就得注意负债规模的大小，那么就得更多地考虑用负债规模来进行财务预警。
2、模型的选择上，也应当根据企业自己实际能够获得的数据进行选择。不同类型企业的财务数据往往是有很大差别的，同时有的数据可能被人为地更改过，这些数据就失去实际意义，就需要剔除以提高预警的正确性。
3、企业应当注意定性分析和定量分析的结合。定量分析往往具有客观、易于度量的特点，定性分析则是主观性、模糊性的特点。企业面临的风险和危机与日俱增，这时的预警功能决不仅仅是计算几个比率，对比几个指标所能实现的，必须创建系统的方法库和模型库，全面使用现代计算机技术、网络通信技术、数据库技术以及管理学、财务学、统计学等，在重视定量分析的同时加强定性分析方法的应用。
企业财务预警研究论文范文5
一、财务预警概述
财务预警是指以公司的财务报表及相关的会计资料为依据，通过对财务指标的综合分析，对公司财务状况进行预测研究，及时发现企业生产经营过程中潜在的财务风险，并在危机爆发前提前向公司的管理当局发出警告，督促公司管理当局对此做出相应的改变，避免财务危机的发生，较好地起到了未雨绸缪的作用。根据警情界定程度的不同，可将其分为狭义和广义的财务预警。狭义的财务预警偏重于研究财务危机，实际上就是财务危机预警。广义的财务预警是对所有可能引起企业财务活动波动的因素进行研究，只要引起企业财务活动产生不利因素就进行预警。财务预警系统就是合理保证企业财务活动不偏离企业的正常生产经营活动，对财务周期活动中出现的不确定和不稳定现象进行预测，判断企业目前是处于“正常状态”还是“危险状态”。减少造成企业出现危机的各种因素，避免出现管理波动或管理失误的重复出现。本文从财务预警理论出发，利用ST公司与非ST公司的财务状况中的财务指标进行对比，根据比较的结果预警上市公司可能出现的财务风险状况。
二、上市公司施行财务预警系统现状
我国资本市场作为新兴的半强势半弱势市场，进行财务预警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的财务预警系统都是借鉴西方的成熟模型，而且也应用到农业、林业、工业、交通等各个领域。但作为我国特色资本市场基础上建立的财务预警系统，还是比较年轻的研究领域，证券市场以及上市公司还不是很成熟，虽然我国上市公司的监管部门就上市公司运用财务预警系统做出相应的规定，但由于我国上市公司在运用财务预警系统进行财务风险预警方面缺乏一定的主动性，直到很多上市公司出现了大量的ST或PT现象，给广大投资者带来巨大损失的现象发生以后，才引起管理当局对财务预警的重视，财务预警系统逐渐被运用。常用的预警模型有Z分数模型、线性概率模型、F分数模型等。
（一）多元线性判定模式 多元线性判定模式，又称Z-Score方法，其基本原理是通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。Z分数模型的判别函数如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产X2=期末留存收益/期末总资产X3=息税前利润/期末总资产X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债X5=本期销售收入/总资产
Z分数模型的判断标准如下：Z>2.675，表示财务状况良好，发生破产的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示财务状况不稳定，为灰色地带；Z
多元线性判定法从企业的资产规模、获利能力、财务结构、资产利用效率以及偿债能力等方面综合分析预测企业的财务状况，准确率较高，进一步推动了财务预警的发展。
Z-Score模型的局限性：一是工作量比较大，费时费力。二是在前一两年的预测中，多元线性判定方法的预测精度比较高，但再往前，其预测精度会大幅下降，甚至可能低于单变量模型。三是多元线性判定方法有一个很严格的假设，这就大大限制了多元线性判定方法的使用范围。
（二）EVA判别方法 经济增加值（EVA）的英文简称，是一种评价公司经营业绩的新指标，其定义为EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT为税后净经营利润；KW为公司资本加权平均成本；NA为经过调整的期初公司净资产价值。EVA判别法相对于传统财务指标相比具有以下优势：（1）真实性。由于EVA针对现行的会计政策进行了一系列的调整，减少了上市公司管理层通过各种途径改变资本结构，从而进行盈余管理。这相对于传统的会计指标，能更加真实地反映上市公司的经营状况。（2）可靠性。EVA作为一种创值指标，它不仅考虑了公司使用的全部资本，充分利用了公司提供的全部公开信息，而且考虑了风险，同时含有企业外部的市场信息，而传统的财务指标则完全利用公司内部的信息。所以，这相对于传统的财务指标具有明显的可靠性。
EVA判别法的局限性：由于EVA涉及对传统利润指标复杂的调整计算，其实用性遭到国内学者的质疑，所以有关EVA在预测财务困境方面的研究目前在国内尚属空白。
（三）F分数模型 F分数模型的判别函数如下：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=（税后纯收益+折旧）/平均总负债；X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债；X5=（税后纯收益+利息+折旧）/平均总资产。
F分数模型的临界点为0.0274，若F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。此数值上下0.0775内为不确定区域，区间为[-0 0501，0.1049]，若落入此区域中，管理决策者应该进一步分析，因为F分数模型只能辅助管理者，警告可能会发生财务危机。即F分数模型的判断标准可如下表示：F>0.0274，表示被预测为继续生存公司；F
F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；及时预警上市公司的财务危机并寻求发生财务危机的根源，同时还能加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。
虽然已经建立了系统的财务预警模型，但目前很多上市公司并没有广泛采用，这是因为一方面很多上市公司的管理当局缺乏建立系统的财务预警模型的意识，另外上市公司建立的科学的财务预警系统要在真实合法的资料基础上，但是由于中国的资本市场不完善，上市公司造假的现象屡见不鲜，使得建立出来的系统并没有发挥应有的作用，上市公司的会计失真现象极大地影响到财务预警系统的有效性，使其失去应有的效果，财务预警系统也就形同虚设了。
三、上市公司财务预警系统实证分析――以制造业为例
本文针对我国沪、深两市所有被ST的制造业上市公司进行随机抽样，从中随机抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造业上市公司作为本次的研究样本。本文的样本数据均取自各年上市公司公开披露在网上（和讯、证券之星、巨潮资讯等）的各年年报和有关财务指标，主要选取2008～2010年的相关财务数据进行研究。
（一）Z-Score模型实证分析 按照Z-Score模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的Z值得分，见表1～6。
Z-Score模型预警方法分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，Z-Score模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为63.33%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为26.33%；Z值小于1.81的（即处于危险地带）的平均比例为10.34%。这说明我国非ST制造业上市公司财务状况基本良好，有一定的抵御风险的能力。（2）对ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。Z-Score模型对ST企业的预测结果为：Z值小于1.81（即处于危险地带）的平均比例为60%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为16.67%；Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为23.33%。这说明我国ST制造业上市公司财务状况大部分处于破产边缘，它们需要及时调整本身存在的问题，如果不及时进行调整或者是调整力度不够，就极易走向破产的深渊。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），他们的Z值平均值为-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值为4.3918。很显然，ST上市公司的财务状况远远差于非ST上市公司，ST上市公司的财务危机已经相当严重了，已经在破产的边缘了。
（二）EVA判别法实证分析 按照EVA判别法的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的EVA值，见表7～9。
EVA判别法的分析：（1）对非ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA为正数的平均比例为73.33%，这说明我国上市公司的创值能力还是比较强的。同时，非ST上市公司的EVA平均值呈现逐年递增的现象，这说明我国非ST上市公司的财务状况普遍较为良好。分析如图1所示。
（2）对ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA为负数的比例比较高，尤其是在前两年（即2008、2009年），达到了70%。同时，2008、2009年两年的企业EVA值持续走低，说明这些企业的财务状况更加恶化了，急需做出调整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都为正数，只有两家企业为负数，这说明各ST企业经过了一系列的调整，并取得了一定的成效。ST上市公司这三年的EVA值走势如图2所示
（3）对比ST上市公司和非ST上市公司，不难发现，虽然ST企业在2010年的财务状况稍微得到了一点改善，但是其财务危机还是明显地比非ST上市公司恶化，必须进行及时有效的调整措施，要不然就难逃被破产厄运。同时，非ST企业也有不稳定的，也必须进行相应的调整，切勿置之不理，否则，等到风险积压到一定程度的时候就会演变成财务危机，直至破产。
（三）F分数模型实证分析 按照F分数模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的F值得分，见表10～15。
F分数模型预警方法的判定结果及分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，F分数模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的F值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为80%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值小于-0.0501的（即处于危险地带）的为0。（2）对ST上市公司的预测。从表10～15中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。F分数模型对ST企业的预测结果为：F值小于-0.0501（即处于危险地带）的平均比例为50%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为30%。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例为70%，其F值远远低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501为0家，说明ST上市公司经过了两年的调整逐渐走出了金融危机带来的影响，并逐渐走出财务危机。
（四）制造类上市公司财务预警模型实证结果比较 针对以上研究结果，并对其进行汇总，得到表16。
从表16可以看出：（1）三种预警模型在特别处理前一年，EVA判别法的准确率为70%，而Z-Score模型以及F分数模型的准确率则为75%，高于EVA判别法。（2）三种预警模型在特别处理前两年，Z-Score模型以及EVA判别法的准确率都为75%，而F分数模型的准确率则为80%，高于另外两种判别方法。（3）综合比较，三种方法的准确率都比较高，但是F分数模型的准确率最高，高于EVA判别法和Z-Score模型。
（五）F分数模型优势 从上述的财务分析情况来看，利用F分数模型可以有效监测公司的运营情况。F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；还能及时预警上市公司的财务危机情况，寻求发生财务危机的根源；同时加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策，有利于公司的健康长远发展。通过Execl等软件进行数据处理工作，有目的、有计划地进行了我国制造业上市公司财务预警模型的研究，得出以下结论：
我国制造业非ST上市公司普遍具有良好的财务状况，具有较好的风险抵御能力。但是，也有的非ST企业处于不稳定甚至危险地带，这些企业必须及时而有效的做出相应的调整措施，如果调整不力或者是效果不明显，则这些财务风险必将演变成财务危机，进一步威胁着企业的生产发展；Z-Score模型能提供给投资者更多的预测性，投资者能早期得到企业陷入困境的警告，及早做出决策，规避风险，还可以帮助企业做出信用决策等；EVA作为一种长期的财务指标，其对企业财务困境的预测具有相关性，且相对其他财务指标其预测准确程度较高，这说明运用EVA对中国上市公司财务状况进行评价与分析具有一定的可行性；F分数模型可以更准确地预测出企业是否存在财务危机；降低了单变量的误判率；预警上市公司的财务危机；及时寻求发生财务危机的根源；加强公司对于财务危机的防范措施；分析和判断上市公司未来的发展趋势；在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。通过对比可以发现，在三种预警模型中，F分数模型的准确率最高，高于其他两种模型。
参考文献：
[1]宁静鞭：《基于KNN和logistic回归方法的财务预警模型比较》，《商业时代》2008年第13期。
[2]冯月平：《Logistic财务预警回归模型的构建与检验》，青岛理工大学2010年硕士学位论文。
企业财务预警研究论文范文6
摘 要 21世纪以来，随着世界全球化的进程，经济发展也越来越迅速，而作为市场主体企业不仅仅受到国内企业的竞争，并且也遭遇更大的国际竞争。而当前，金融危机还在扩散，我国企业在面临行业竞争的同时，还要应对金融危机。为了保持企业平稳健康发展，那么在当前金融危机背景下讨论企业化解财务风险这一课题就显得非常必要。当前情形下，企业要合理分析财务风险，进行恰当的财务管理策略，进而规避财务风险，才能在日趋激烈的市场下发展。
关键词 金融危机 企业 财务策略 风险控制
一、企业财务管理含义
企业的财务管理是企业通过运用组织、控制、监督等手段来处理财务关系的一系列工作。企业通过进行财务管理从而使得企业的利益达到最大化。企业的财务管理能力的高低和结果，会直接体现在企业的资金运筹、经营状况之上。企业的财务管理伴随着企业的生产、分配、交换、消费四个环节之中。
二、金融危机背景下企业的财务管理情况
随着金融危机的扩散，企业生存的环境愈加恶化，现阶段我国企业财务管理现状主要是：
1．财务管理制度不完善
当前我国企业的财务管理制度相对不完善，并且由于企业对财务管理的重视程度不足，使得很多企业还没有形成健全的财务管理制度，而有的企业有了基础的财务管理制度在实行上还缺乏力度，让财务管理成为一句空话。
2．财务管理认识不足
当前企业大多对财务管理的认识不足，缺乏对财务管理观念的更新，在这种情况下，自然就会缺乏对财务管理实施的力度，有的企业进行了财务管理，仍然没有效果，离不开对财务管理认识不足的原因。随着金融危机的蔓延，企业面临的风险越来越大，有效利用财务管理来抵御风险就非常重要。
3．财务管理在企业经营中地位低下
当前有的企业虽然有了财务管理，但是由于缺乏对财务管理的认识，财务管理在企业经营环节中地位低下，让其不能发挥应有的作用。进而影响到财务管理与企业管理之间的协调性。任何企业想要长期生存，都离不开一个明确可行的管理目标，财务管理的地位低下，不能保证企业管理的全面实施效果。
三、企业财务管理策略
1．重视财务管理，利用财务预警分析指标
随着金融危机对企业的影响越来越加深，企业的经营风险最终也会转化成为财务风险，提高对财务管理的认识，重视加强企业财务管理，始终把企业的财务管理放在突出的位置，是企业进行财务管理的前提。
企业进行财务管理，需要建立一个短期的财务预警系统，并且在短期之内，企业的维持一大部分在于是否有足够的现金用于各种支出，建立财务预警系统，能够保证企业的稳定经营，让企业的应付账款和存货等保持稳定，出现预警信号，能够让企业及时地采取应对措施，降低风险的危害程度。
2．发挥内控作用，加强对财务风险的控制
对于企业，应收和应付款管理是企业财务风险管理的核心，强化企业的内部控制，充分发挥财务管理的内部控制，重视对应收账款和预付账款的管理，通过有力的内部控制加强对货款的回收管理，从而降低坏账比例。
在有力的内部控制的保障下，进而加强对财务风险管理的控制，具体为管理企业的筹资风险、资金组织和调度风险、经营风险、外汇风险等。
在企业的筹资活动中进行风险控制，是要在调高借入资金对自有资金的比例时候充分考虑财务风险，进行有效的筹资风险控制，确定出最佳的资本结构，保障企业以最小的筹资资本实现最大的综合经济效益。然后确认比较合适的筹资方式、还款期限等具体问题，在企业比较多种筹资条件和筹资机会之后，确定适合自己的筹资方式、还款期限，以及对利率进行确定，这些都关系到企业的筹资成效，会对企业带来很大的影响，所以这一环节要对各种筹资机会进行比较，从而降低筹资风险。
3．加强企业信息透明度，提高运营风险控制
企业进行财务风险管理，一个重要方面就是要加强企业信息流通的快捷、透明性，在发现重大的经营风险或者财务风险时候，能够及时有效地向主管财政机关报告，从而快捷客观地提出风险应对策略，以增强企业的竞争力，进一步提高企业财务管理能力，增加企业经济效益。
在企业的运营过程中，对运营每一环节进行有效的财务风险控制，是规避资金使用风险的先决条件。对企业的运营资金进行规范化、程序化管理，从而降低企业的资金使用风险，在资金运营过程中，严格按照财务规则办事，并且保证业务部门的员工和主管部门对每一个客户的情况都有充分了解，从而对客户进行相应的监控和制定出相应的策略。
4．提高内部协作，进行有效的全过程监控
针对目前企业财务管理与企业综合管理的协调性较差问题，企业在完善财务管理制度、流程的同时，还要加深内部的写作，从而让企业的财务管理能够与企业的战略管理协调一致，得到及时的沟通衔接。并且进行有效的全过程监控，及时回馈信息。
参考文献：
[1]沈港.金融全球化条件下我国防范金融危机的对策研究.北京:财务与会计导刊.2008(1):11-12.
[2]何映霞.论成本控制在企业财务管理中的作用.社会科学论坛(学术研究卷).2005(10).
