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定性财务预警分析方法范文1
【关键词】财务危机；风险管理；预警模型
1 财务危机的界定
“财务危机”是由Ross（1999）在总结前人研究成果的基础上精炼而成的概念：技术失败，指企业没有足够的流动资金按时偿还已到履约期的债务合同；会计失败，指企业的账面净资产为负数，资不抵债；企业失败，指企业依法进行清算后所得的资金仍不足以偿还债务；法定破产，指企业无法持续经营，依照破产法向司法机关申请破产。针对我国金融市场实情，上市公司鲜有被破产清算，若将企业破产等状况界定为“财务危机”作为研究的对象，那么财务危机预警模型的实用意义也就降低了。因此，我国证券市场主要是以上市公司是否被“特别处理（ST）”作为中国特色的企业财务危机判断标准。
2 财务危机预警模型研究现状
学术界提出了各种不同的财务危机预警的方法和模型，本文将其归纳为定性预警模型和定量预警模型两大类。定量预警模型进一步细分为统计类财务危机预警模型和人工智能类财务危机预警模型。
2.1 定性财务危机预警模型
财务危机的定性研究，通过人为经验主观识别风险，实现财务危机预警的方法。目前定性研究模型主要分为以下四类：1）标准化调查法：指借助外界因素即通过专业人员或咨询公司等就公司可能遇到的问题加以详细的调查和分析，形成报告供公司经营者参考的方法。标准化的问题就是财务预警指标，其对警情的预报则体现在公司对问题的回答中。2）四阶段症状分析法：公司财务运营情况不佳在各个阶段伴随有特定的症状，因此把公司财务运营“病症”大体分为四个阶段：财务危机潜伏期，财务危机发作期，财务危机的恶化期和财务危机爆发期。通过财务分析来确定公司的财务状况处于哪一个阶段，然后再“对症下药”，采取不同的风险应对措施以降低企业风险，使企业经营回归正轨。3）三个月资金周转表分析法：以三个月作为时间段，通过制定该阶段的资金周转表来分析指标异动原因及合理性。若企业很难在规定的时间段内提供宽松的现金流转表，则表明企业财务风险正在加剧。4）管理评分法：首先对企业经营管理中出现的问题对比打分，再根据这些项目对破产影响的大小进行加权处理，最终得出加权总分。根据总分落入的分数区间，判定企业面临的财务风险程度。
定性研究能够弥补定量研究的不足，对于一些无法或很难量化的指标，我们可以通过定性研究的方法，着重分析事物因果关系。
2.2 定量财务危机预警模型
2.2.1 传统统计模型
（1）单变量财务危机预警模型
单变量分析是最早用于财务危机预警的模型，Fitzpatrick（1932）提出以单项财务指标比率作为标准来判断企业财务风险状态。他采用单变量指标将样本公司划分为破产和非破产两组，最后发现“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个指标在财务风险判定方面的效果最佳。Beaver（1966）采用财务比率对企业财务危机进行预测，他经过研究证实在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下，债务保障率、总资产净利润率等财务比率对预测财务危机是有效的。陈静（1999）对27家ST公司和27家非ST公司1995-1997年三年的财务数据也进行了单变量研究。虽然单变量模型运用广泛，但也存在许多缺陷：多个单一指标指示结果之间相互矛盾而无法全面地反映企业财务特征，易发生企业管理人员有意地粉饰单变量指标使得财务预警效果失真等。
（2）多元线性判别模型
多元线性判定模型是运用多种财务比率指标构造多元线性函数公式来进行危机预警的模型，其典型代表有Z Score模型和Fisher判别模型。
Z Score模型，最早是由Altman（1968）建立，他从22个财务指标中提取5个公因子分别从企业资产利用率，资产规模，偿债能力，财务结构，盈利能力等方面综合分析预测企业的财务状况，通过对33组制造性上市企业的研究，综合分析后建立多元线性Z Score模型。通过统计分析，Altman得出当Z2.67时，公司处于安全状态。向德伟（2002）针对性地选80家上市公司为样本，采用Z模型对样本2000-2001年的财务数据进行分析，实验结果表明Z模型对某些特例可能失效，但总体上有效。麻鹏波（2010）应用Z模型对上市公司进行实证分析，根据计算得出的数据和模型判别标准，判定企业财务状况并提出相关的财务风险防范措施。严碧红、马广奇（2011）选取深市61家房地产上市公司，运用Z模型对其2010-2011年的财务风险进行实证研究，判断房地产上市公司存在的财务危机。Z模型简单明了易于理解，根据实证研究表明针对不同财务状况具有一定判断能力，故得到较为广泛的运用，但该模型不适于时间跨度较长的企业危机预警。
Fisher判别分析模型是统计性分析方法，其基本思想是把所有数据的总离差平方和分解为组内差和组间差两部分，而组间差与组内差的比值大小作为衡量总体差异大小的标志。基于重要性考虑，Fisher判别分析模型的具体算法与运用就不在本文详述了。
多元线性判定模型具有较高的判别精度，但也存在一些缺陷：第一，是数据收集和分析的工作量庞大；第二，时间跨度越长，其精确度越低；第三，多元线性判定模型具有两个很严格的前提假设，一是假定自变量是呈正态分布的，另一个是要求解释变量之间完全独立；第四，要求在财务危机组与控制组之间进行配对，但配对标准如何恰当确定是一个难题。为了克服这些局限性，自20世纪70年代末以来，财务危机研究人员引进了Logistic和Probit回归方法，人工神经网络等技术。
（3）Logistic财务危机预警模型
多元逻辑回归模型主要目标在于寻求所观察数据的条件概率，根据其条件概率来判断观察对象是否存在财务风险。Martin（1977）首次尝试将Logistic模型应用于企业财务危机预警模型的构建，以1969-1974上市公司作为研究对象，选取25个财务指标来预测两年后样本公司的破产概率。实证结果显示“净利润/总资产”等六个财务比率具有显著的预测效果。Ohlson（1980）设计的Logistic模型使用了9个自变量，选取1970-1976年间105家破产公司和2058家非破产公司为样本，分析了样本公司在破产概率区间[0-1]上的分布，他发现了四类显著影响破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和资产变现能力。Lau（1987）选用了10个自变量，使用多元逻辑模型构建了财务危机的五阶段预警模型。姜国华（2004）利用Logistic回归模型分析了影响公司ST的因素，结果发现模型具有良好的预测能力且得出影响公司财务危机两个主要因素是主营业务利润和大股东持股比例。浦军（2009）选取40家ST公司和103家非ST公司作为研究样本，选取资产负债率、每股收益、股权集中度等8个变量指标作为建模指标，运用Logistic回归模型建立相应的财务危机预警模型，取得了良好的预测效果。
（4）Probit财务危机预警模型
Z.mijewski（1989）提出的Probit回归模型，其假定公司破产的概率为p，并假设公司样本服从标准正态分布，其概率p可以用财务指标线性解释。其计算方法和Logistic模型相似，先是确定公司样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数a和b，然后利用公式求出公司破产的概率。
2.2.2 人工智能财务危机模型
（1）神经网络模型
Odom和Sharda（1990）是最早把BP神经网络技术应用于财务危机预测研究中的。Tam和Kiang（1992）以Texas的1985-1987年118家银行（59家破产59家未破产）为样本，建立了一个三层神经网络财务危机预警模型，该篇以神经网络技术为核心的文献为财务危机预警带来了巨大贡献。黄小原和肖四汉（1995）提出了神经网络预警系统的构建。杨宝安等（2001）应用前馈神经网络进行了示范性设计和验证。杨淑娥和黄礼（2005）选用深交所180家上市公司的财务资料，其中选用120家上市公司作为训练样本，应用BP神经网络建立预测模型预测上市公司是否面临财务危机，又以60家上市公司作为检验样本，对BP神经网络模型的预测结果进行检验，分别取得了建模样本90.8%和检验样本90%的判断正确率。朱燕妮（2008）选取了44家中国房地产上市公司的1998-2006年的数据作为样本从偿债能力、盈利能力、经营发展能力以及公司治理等8个方面选择了能够全面反映出公司经营与管理各个方面的63个指标采用BP神经网络方法构建了中国房地产上市公司分警度财务危机预警模型，在进行仿真检验时获得了92.38%的正确率。
（2）基于支持向量机的财务危机预警模型
为了有效解决传统模型存在的小样本、高维数、非线性等问题，张在旭（2006）基于支持向量机方法（SVM）建立了一种新的公司财务危机预测模型。此后，阎娟娟、孙红梅和刘金花（2006），邱玉莲和朱琴（2006）也对支持向量机在财务危机预警模型的构建上做了深入研究，也都得出该方法运用于财务危机预警中是有效的，为财务危机预警提供了一条新的研究思路。
3 财务危机预警模型述评
定性财务预警分析方法范文2
[关键词] 财务危机预警模型 模糊综合评价 指标体系 二维矩阵模型
近年来,如何协助企业及早有效规避财务危机成为国内外专家学者研究的焦点。在我国,国有企业资产负债率仍居高不下,据国资委公布的数据,2006年平均为56.8%，民营企业短命现象仍较普遍，根本的原因是企业缺乏科学合理的财务危机预警评价与管理机制。财务预警模型为客观地评价企业财务状况、预测企业未来发展趋势提供了重要方法。
一、企业财务危机预警模型研究概况
最早提出企业财务危机预警分析模型的是美国经济学家Altman,随后,又有许多学者投入该领域的研究。从已有的研究来看，财务预警模型通常可分为定性分析法、定量分析法和定性定量相结合的方法三大类。定性分析方法主要包括标准化调查法、“四阶段症状”分析法和“三个月资金周转表”分析法、流程图分析法。定量分析方法中静态分析方法包括单变量判别法、多元线性判别法（Z Score模型和F Score模型）、多元逻辑(logit)模型、多元概率比(Probit)回归模型；动态分析方法主要有神经网络模型和联合预测模型等。定性定量相结合的方法包括模糊综合评价模型和管理评分法。
二、模糊综合评价模型基本原理及其选择
模糊综合评判法是美国控制论专家艾登于1965年创立，是模糊数学集合论与层次分析法的有机结合进行综合评价的一种方法。以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化、进行综合评价的一种方法。进行模糊综合评价过程中，主要工作是因素集合(指标体系)的建立、各因素权重的获取和隶属函数的建立，其次是模糊算子的选择和评价结果的处理。
选用基于AHP的模糊综合评判的原因。其一，由于企业财务运营受多因素的影响,具有一定的层次性，运用层次分析法分析具有较大的优越性。层次分析法运用定性分析和定量分析相结合的方法，能够把以人的主观判断为主的定性分析进行量化，便于用数值来显示各方案的差异，同时它也能够通过权重分析确定各个目标在项目总体评价重要性，克服了传统方法无法直观、简洁地分析和描述系统特点的缺陷。其二，由于企业财务运营状况的评价具有模糊性，很难严格界定各等级的标准，这种等级的分类只是主观意识的结果，具有模糊性；而且企业财务状况的影响因素也具有模糊性，如内部控制方面、不良资产损失程度等。模糊综合评价方法在一定程度上综合运用定性分析与定量分析的优点，本文采用模糊分析的方法建立财务危机预警模型，首先运用层次分析法和德尔菲法确定各指标的权重，然后采用模糊综合评价法对企业财务运营状况进行评价和预测。
三、基于模糊综合评价的财务危机预警模型构建
基于AHP的模糊综合评价是在利用AHP法确定企业财务危机预警各评价指标权重分配的基础上,采用模糊综合评价方法对企业财务危机预警整体能力及各分项指标展开评价的一种综合评价方法。
1.建立评价指标，确定评价的因素集
根据我国《企业财务通则》和《工业企业财务制度》构造企业财务状况的要素组成，在考虑了现金流量、经济附加值（EVA）等较新影响因素的基础上，建立起定性与定量相结合的企业财务危机预警指标体系，建立评价指标集。本文认为企业财务危机预警指标体系包括偿债能力、资产管理能力、获利能力、发展能力、现金流量能力和内部控制能力6个方面。
H={ h1 ， h2 ， …， ht } 也就是 t 个评价指标。具体见表1。
2.运用层次分析法计算指标权重
美国著名的运筹学专家匹兹堡大学教授T.L.Saaty于70年代初提出了层次分析法 (The Analytic Hierarchy Process简称AHP法)，其基本步骤为：
(1)建立层次结构模型，将影响因素集分层。例如影响因素集分三层，则最高层是目标层，中间层是准则层，次级是指标层。
(2)对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则和重要性进行两两比较，构造判断矩阵，判断与量化各元素间影响程度大小。层次分析法采用1-9标度方法，对不同情况的评比给出数量标度。如表2所示：
判断矩阵一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率CR (Consistency Ratio)。当CR＜0.10时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。
(3)计算向量并做一致性检验，即层次单排序及其一致性的检验。判断矩阵是针对上一层次而言进行两两比较的评定数据，层次单排序就是把本层所有各元素对相邻上一元素来说排出一个评比的优先次序，即求判断矩阵的特征向量。根据判断矩阵进行层次单排序的方法有很多种，本文采用方根法。若判断矩阵不满足一致性的条件(CR
(4)计算组合权向量，做组合一致性检验并进行排序，即层次总排序。
利用层次单排序的计算结果，进一步综合出对更上一层次的优劣顺序，就是层次总排序的任务。
公式 （1）
当 CR
3.进行模糊综合评价法计算各指标得分
具体操作步骤：
(1)建立评价对象的评语集，Q={q1，q2 ，q3，…. qm}= {很安全，安全，一般，危险，很危险}，即等级集合，每个等级可对应一个模糊子集。
(2)确定评价矩阵R。对准则层各评价指标Xi,建立模糊评价矩阵R进行单因素评价，确定模糊关系矩阵R。对定量指标采用偏大型的升半梯模糊分布来刻画，其隶属函数的表达式如下：
公式（2）
由上述隶属函数即可计算出各样本公司的评价指标对不同评价集的隶属度；对定性指标采用模糊统计等级比重法确定其隶属度，rij的数值表示对第i个因素的评价中评价人员给予Vj,这一评语在该因素所有评价中所占比重。
公式（3）
(3)进行各级模糊评判。采用模糊数学中的(・,+)运算规则,其优点是可以充分表示出各个评价因素的权重,所有的指标对综合评判的作用都将被体现出来。用模糊向量A将不同的行进行综合就可以得到该被评价事物从总体上来对各等级模糊子集的隶属程度，即模糊综合评价结果向量B。模糊综合评价的型为：
公式 （4）
其中bj 是由A与R的第j列运算得到的，它表示被评事物从整体上看对uj等级模糊子集的隶属度。
(4)计算综合评价值。根据对评语等级综合划分得到的评语加权系数矩阵Q，进而得到企业的最终财务评价结果。综合评价值的大小，反映不同评价指标的优劣，从而为客观评价企业财务状况提供了科学依据。
P=B・QT （5）
式中，P为综合评价值，B为目标层X的综合评价集，Q为评价等级分行向量，QT为Q的转置矩阵。
4.评价结果的分析
为综合直观考察企业财务水平各项能力在企业财务危机预警体系中的强弱及重要性，为企业准确规避财务风险提供依据，以“指标得分”和“指标权重”二个维度构建财务危机预警体系二维矩阵模型，对基于AHP模糊综合评价最终评估结果中的各项指标得分进行评价和分析。可以把评价指标分为四类。其中“双高”指标为企业财务系统的主要安全指标，“双低”指标为一般预警（一般改进）指标。其余为企业一般安全指标和严重预警（重点改进）指标。通过图示可以反映各指标在企业财务预警体系中的优劣地位和状况，使得企业能够有针对性地对指标进行改进，从而及时改善企业的财务状况。具体矩阵如下图所示：
四、结束语
本文构建的基于模糊综合评价的企业财务危机预警模型,主要在两方面进行了改进和探索。一是在全面考虑了现金流量、经济附加值（EVA）等最新因素影响的基础上，建立了定性与定量相结合的企业财务危机预警指标体系；二是构建财务危机预警体系二维矩阵模型对评价结果进行分析，通过图示可以反映各指标在企业财务体系中的优劣地位和状况，使得企业能够直观地对指标进行改进。但是由于模糊评价本身的缺陷，如模糊财务评价中诸如因素的选择、权重的分配等含有主观判定的人为因素, 会在一定程度上影响评价的准确性，该模型还需不断修改和完善。此外，该模型的适用性还有待进一步在实证分析中进行检验。
参考文献:
[1]蒋业香李存芳:企业财务风险的系统分析与模糊评价[J]．中国管理信息化，2007，10(12):77～80
[2]田高良王晓强赵红建:企业财务预警方法评析[J].预测,2002,21(6):23～28
[3]王玲玲曾繁荣:财务预警模型评述[J].市场论坛，2005,12：109～110
定性财务预警分析方法范文3
关键词：财务风险 预警体系 构建策略
一、财务风险预警体系概述
财务风险预警体系主要是为了预防企业在经营活动过程中发生的财务风险，它利用专业的分析方法对企业的财务报表，经营计划等相关财务资料进行综合分析，通过监测敏感性财务指标的变化对企业的财务风险进行预测，及时发现并报告企业生产经营过程中可能发生的风险，以便管理者快速采取措施预防风险的发生，保证企业经营活动的正常运转。财务风险预警体系贯穿于企业经营活动的始终，当前，仅仅依靠人力无法迅速做出反应，必须借助计算机技术对企业的风险进行实施监测，企业财务必须实现信息化才能对企业财务风险做出迅速的预测。
财务风险预警体系是一项系统的工程，构建财务风险预警体系对企业的生产经营活动具有重要的意义。在构建时必须遵循以下原则：首先，预测性原则。财务风险预警体系的构建以预防为主，防治结合。企业财务控制指标众多，在构建预警体系时要选择独立性较高的能够反映财务状况的指进行综合分析，并对其实施监测，预测可能发生的财务风险，采取措施及时预防风险的发生。其次，动态连续性原则。财务分析预警体系是对企业财务指标实时监测的动态连续的过程，通过对财务指标的监测分析，不仅能够反映企业目前的生产经营状况，还能够预测企业未来的发展趋势，加强管理者防范风险的能力。最后，统一性原则。企业财务风险预警体系以财务相关资料为依据，相关财务资料信息的核算方法和口径必须保持统一，只有这样才能保证财务预警体系预测的准确性和连续性。
二、企业财务风险预警体系的主要内容
（一）剖析引发企业财务风险的原因
1、企业财务风险发生的外部原因
引发企业财务风险发生一方面是由于外部宏观经济环境的变化，随着经济全球化的发展，国际环境竞争日益激烈，宏观经济政策发生了变化，这些都造成企业经营环境的不确定性，对我国企业的生产经营产生影响。另一方面，由于我国产业发展的趋势的改变，经济的发展要符合建设美丽中国的要求，国家大力发展低污染、低耗能、高附加值和技术含量高的企业，这是经济和社会可持续发展的必然要求。因此，高污染、高耗能的产业在激烈的竞争环境下就会面临被淘汰的困境，财务风险发生的可能性会增大。
2、引发财务风险的内部原因
首先，不合理的资金结构可能会导致企业资金链断裂，加大财务风险。目前，很多企业的资金结构都不合理，负债资金的比例远高于权益资金的比例，如果负债资金过高，权益资金就会过少，企业的偿债能力不足，财务负担加重，企业可会因为资不抵债而破产。其次，企业的应收账款所占的比重过大。目前企业竞争日益激烈，不少企业为了扩大产品销路，采用赊销的方式销售产品，盲目采用赊销的方式忽略对客户信用的评价，应收账款的坏账增加。应收账款比例过大而无法周转资金，企业的财务风险就会加大。最后，企业投资决策失误，盲目多元化。现在经济的发展日益多元化，很多企业也采取多元化的发展战略，适度多元化有利于企业找到新的经济增长点。但是如果企业不具备足够的实力盲目收购其他企业，这种错误的投资决策会增加企业的财务风险。
（二）重点监测企业财务风险
企业财务风险是企业财务预警体系主要监测的风险，它是企业在生产经营过程中负债过多到期不能偿还债务的风险，主要表现为财务支付风险和财务结构风险两种形式。监测财务支付风险主要检测现金流动能力、资产变现能力、内部融资能力和逾期负债能力四个方面。现金流动能力反映了企业现金支付的风险程度，资产变现能力是企业流动资产占总资产的比例，资产变现能力越大，支付风险就越小。内部融资能力强也能够减少企业支付财务风险的发生，逾期负债越少对企业越有利。
企业财务结构风险的监测主要是表现在资产结构风险、负债过度、应收账款坏账风险三个方面。财务项目的比例分配不合理容易导致财务结构风险的发生，资产结构风险是由于企业各类资产所占总资产的结构比例不合理导致企业的经济效益低下产生的财务风险，在企业中流动资产必须保持合理的比例。在企业资产结构中，负债所占的比例不宜过高，容易引发因为负债过多无法再融资的情况发生。除此，不要忽略企业债权的收回，应收账款坏账率过高容易导致企业资产周转不灵，影响企业的正常经营。
（三）选择合适的企业财务预警分析方法
财务风险预警体系主要是依据企业相关财务资料，对能够反映企业财务状况的独立性较高的财务指标进行分析，为了准确的分析预测企业财务风险必须将定性分析和定量分析结合起来。第一，比较分析法。企业风险预警体系的构建要遵循动态连续的原则，要将企业现在的数据资料和过去的数据资料进行对比分析，找出现在与历史的差异，能够更加清晰的了解企业的财务风险状况，对于预测未来财务风险具有重要意义。第二，因素分析法。企业财务风险受到众多因素的影响，利用因素分析法对财务风险体系指标的分析，找出影响财务风险的主要因素，有针对性的做好预防措施。第三，比率分析。比率分析是财务分析方法中的一种，能够直观的反映企业的经营情况，有利于企业管理者及时发现企业潜在的风险。
三、企业财务预警体系的构建策略
定性财务预警分析方法范文4
关键词：财务失败；预警系统；粗糙集；知识约简
中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1006－3544（2008）04－0042－03
财务失败又称财务困境，当一个企业无能力履行合同、按时支付债权人利息和偿还本金时，该企业就面临财务失败 [1] 。通过建立财务失败预警系统，企业决策者可随时关注财务状况，适时、有效地采取相应对策防止或化解财务失败。目前，财务失败预警的方法很多，主要有统计方法和人工智能方法。传统的统计方法包括Z评分法 [2] 、判别分析法 [3] 、主成分分析法 [4] 等； 人工智能在财务失败预警中的应用愈来愈多，主要包括模糊综合评价方法 [5] 、人工神经网络方法 [6] 和支持向量机 [7] 方法。本文尝试应用新近发展起来的粗糙集理论这一数据挖掘技术，给出一种新的企业失败预警系统的方法。
一、基于粗糙集的财务失败预警系统构建
（一）粗糙集理论基础
1982年，波兰数学家Z. Pawlak提出了一种新的处理模糊、 不完整、 不确定性知识的数据分析理论――粗集理论。该理论的主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则 [8] 。在粗集中，称研究对象组成的非空有限集为论域，记为U={x1，x2，…，xn}。U的任何子集X称为U的一个概念或范畴。U上的任何概念族称为关于U的知识。粗集理论研究的对象主要是那些能在U上形成划分的知识。一个划分Z 定义为：
Z={X1，X2，…，Xm}
其中，Xi?奂U，Xi≠Φ，∪Xi=U，Xi∩Xj=Φ（i，j=1，2，…，m；i≠j）。U上的一个划分在粗集理论中通常称为等价关系或不可分辨关系，记为U/ind（R），简记为U/R，它实际上就是将各个对象个体按照一定的分类标准划归于同一类。通常，粗集理论处理的往往不是一个单独的划分，而是论域U的划分族，U上的一族划分也称为关于U的一个知识库，记为K=（U，R）。
知识约简是粗集理论的核心内容之一。 所谓知识约简就是在知识库分类能力不变的条件下， 删除其中不相关或不重要的冗余知识。 对于K=（U，R），R∈R，如果U/ind（R）=U/ind（R-{R}），则称R在R中不必要；否则称R在R中必要。如果每一个R∈R都为R中必要， 则称R为独立的； 否则称R为依赖的。 对于K=（U，R），P?哿R，若P是独立的，且U/ind（P）=U/ind（R），则称P为R的一个约简。显然，R可以有多个约简。实际应用中，一个分类相对于另一个分类的关系十分重要。 令P和Q为U中的两个等价关系族，Q的P正域记为posP（Q），即
其中，X?哿U，PX为X的下近似集，PX=∪{ Y∈U/ind（P）│Y?哿X}。
如果有R∈P，且posP（Q））=pos（P-{R}）（Q），则称R为P中Q不必要；否则称R为P中Q必要。如果P中每个R都为Q必要，则称P为Q独立的。对于知识库K=（U，R），且P，Q?哿R，Q对P的依赖度定义为
k=γP（Q）=│posP（Q）│/│U│
其中， │・│表示集合的基数。 很明显，0≤k≤1。当k=1时，称Q完全依赖于P；当0
（二）基于粗糙集的财务失败预警系统
任何一个决策支持系统都是建立在知识表达系统基础之上的。 设已知企业财务失败预警知识表达系统如表1所示，其中，E1、E2、…、En表示n个经验方案；C1、C2、…、Ct表示用以预警的t个财务失败预警指标， 它们构成了知识表达系统的条件属性集C；D1、D2、…、Dn表示这n个经验方案的财务失败状况，它们构成了知识表达系统的决策属性集D；xij表示第i个经验方案第j个条件属性值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，t。通常，要求n>t，且n越大，表示知识库越充足，结果越客观准确。
利用粗糙集理论建立企业财务失败预警系统的基本步骤如下：
Step1：给出科学合理的财务失败预警指标体系组成条件属性集；
Step2：寻求企业往年或其他若干同类企业的财务失败预警指标值及对应的财务失败状况， 构建财务失败预警知识表达系统；
Step3：通过恰当的定性方法为各个财务失败预警指标进行定性；
Step4：通过粗糙集中的知识依赖度理论得出决策属性对各指标的依赖关系，约简冗余指标，获得决策属性对剩余指标的依赖度；
Step5：创建恰当的知识决策模型，为今后的财务失败预警提供依据。
其中，建立一个科学的知识决策模型是财务失败预警系统的关键，也是其最终表述形式。依据知识的依赖度理论，有决策属性集D对条件属性集C的依赖度为：k=γC（D）=│posC（D）│/│U│。
此处s个属性规定为同向变化，即要么都取最大值时最优，要么都取最小值时最优。
二、财务失败预警实例分析
预警指标选择了销售利润率、资产负债率、流动比率、速动比率、存货周转率和社会贡献率等6个常用的财务指标， 由某石油公司下属的12家企业的财务失败预警状况构成了经验方案集， 采用模糊模式识别方法对各指标进行定性分析， 得到知识表达系统如表2所示。
由于流动比率和速动比率指标属性完全一致，可首先约简其中之一，如速动比率C4。通过计算，有：
所以D对Ci的依赖度依次为：kC1=σCD（C1）=10/12-8/12=2/12，kC2=1/12，kC3=4/12，kC5=2/12，四个指标的约简权重为：wC1=2/（2+1+4+2）=2/9，wC2=1/9，wC3=4/9，wC5=2/9。
已知应用主观的方法赋予原先五个指标的权重依次为：10%，35%，35%，10%，10%， 去掉社会贡献率指标， 得到归一化的主观权重为2/18，7/18，7/18，2/18。给定主观权重的权重为0.4，则各指标的复合权重依次为： 销售利润率p1=0.4×2/18+0.6×2/9≈0.18，资产负债率p2=0.4×7/18+0.6×1/9≈0.22，流动比率p3=0.4×7/18+0.6×4/9≈0.42，存货周转率p4=0.4×2/18+0.6×2/9≈0.18
综合评判式为：Z=0.18x1+0.22x2+0.42x3+0.18x4。应用该评判式得到12家企业的综合评价值见表3。可初步判定：当综合评价值低于0.58时，企业需财务预警；高于0.58时，企业无需财务预警。
三、结论
以企业财务失败预警指标知识表达系统为基础，运用粗糙集这一新的数据挖掘技术， 对若干财务指标进行约简， 进而兼顾客观实际和主观因素的双重影响，构建财务失败预警综合评判式，以此构成财务失败预警模型。 该理论体系完备， 应用简单方便，是适合“大样本，多指标”的一种较好的方法，为企业财务失败预警提供了新的思路。
参考文献：
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定性财务预警分析方法范文5
关键词：财务预警；指标体系；沃尔比重评分法
中图分类号：F275 文献标志码：A文章编号：1673-291X(2008)18-0060-02
随着现代社会市场竞争日趋激烈，我国许多企业发展成为资本结构复杂、资产规模俱增、管理层次庞大、风险水平高的企业集团。市场的瞬变性与不可准确预见性和决策者的素质水平，决定了风险的客观存在。当各种不测风险发生后，最易遭受侵害的显然是企业集团资金运动的中枢――财务管理，由财务状况的恶化而引发财务危机。因此，建立长期财务预警系统，及早诊断出危机信号，并采取相应措施，将危机消灭于萌芽阶段，成为企业集团财务管理工作的一项重要内容。
一、长期财务预警指标体系的构建
（一）长期财务预警指标体系
1.获利能力：获利能力从长期而言是企业在未来经营中产生现金的能力。若企业获利能力稳定，将有足够的盈余来面对各种可能的风险，发生财务危机的可能性也越低，度过危机的可能性也越大。体现企业获利能力的代表性指标有总资产报酬率、成本费用利润率。
2.偿债能力：偿债能力指标用来分析企业偿还债务的能力。当企业缺乏偿债能力时，企业信用受损，授信能力降低，容易引发财务危机并导致破产，反映企业偿债能力的代表性指标有长期债务与营运资金比、资产负债率。
3.经营能力：经营能力指标是衡量企业运用其资源效率的指标。财务预警时主要采用总资产周转率、应收账款周转率。
4.发展潜力：企业理财的目标是财富最大化。企业的发展潜力亦不容忽视销售增长率。销售额的持续增长预示着企业有着良好的发展前景，企业抗风险的能力也就在加强，故选择销售增长率和净资产成长率两项指标作为反映企业发展潜力的财务预警指标。
（二）长期财务预警指标的说明
1.获利能力
总资产报酬率=税后利润/平均资产总额
该指标是从资产获利能力来评价企业的获利能力的，衡量企业运用资产创造利润的能力，表示每一元资本的获利能力，该比率越大越好。
成本费用利润率=营业利润/成本费用总额
该指标是从企业生产经营业务的获利能力方面来分析企业获利能力，反映每耗费一元钱所取得的报酬水平。成本费用利润率越高，公司的获利能力越强。
2.偿债能力
长期债务与营运资金比=长期债务/营运资金
此指标反映营运资金对长期债务的保障程度。一般情况下长期负债不应超过营运资金。此比率应小于1，使长期债权人感到贷款安全有保障。
资产负债率=负债/总资产
资产负债率反映总资产中有多少是借款筹来的，体现企业长期偿债能力。在投资报酬率大于借款利率时，借款越多获利越多，同时财务风险也越大。而举债比率过小，则不利于企业扩大生产规模。按通行标准，资产负债率一般为40%～60%，过高或过低都对企业发展不利。
该指标是长期财务预警的核心指标，企业的不同关系人对资产负债率的态度有所差异。从债权人的立场看希望此比率低，减少偿还贷款的风险；从股东的立场看，股东所关心的是全部资本利润率是否超过借入款项的利率，即借入资本的代价。从经营者的立场看，如果举债很大，超过债权人的心理承受程度，则认为不保险的，企业就借不到钱。如果企业不举债或负债比例很低，说明利用债权人资本进行经营活动的能力很差。是高还是低，要权衡利害得失。
3.经营能力
总资产周转率=销售收入/平均资产总额
该指标衡量企业全部资产的使用效率，通过单位金额的资产能够产生多少业绩，测度总资产的运用是否有效。该比率越高，表示资产运用效率越好。若此比率太低，则表示企业未将总资产充分利用。
应收账款周转率（次数）=主营业务收入净额/平均应收账款
应收账款周转率（天数）=平均应收账款×360/主营业务收入净额
该指标反映了取得应收账款的权利到收回款项、转换为现金所需的时间，反映企业应收账款变现速度的快慢及管理效率的高低。
4.发展潜力
销售增长率=（本期销售收入－前期销售收入）/前期销售收入
该指标衡量了企业本期销售收入较上一期的增长情况。一般情况下，如果销售增长率超过10%，说明企业产品处于成长期，如果销售增长率在5%～10%之间，说明企业产品已进入稳定期，不久将进入衰退期；如果销售增长率低于5%，说明企业产品已进入衰退期。
资本保值增值率=期末所有者权益/期初所有者权益
该指标表示企业当年资本在企业自身努力下的实际增减变动情况，反映了投资者投入企业资本的保全性和增长性，该指标越高，表明企业的资本保全状况越好，企业发展后劲越强。
二、长期财务预警方法
（一）定性预警分析方法
1.专家调查法。专家调查法就是企业组织各领域专家运用专业方面的知识和经验，根据企业的内外环境，通过直观的归纳，对企业过去和现在的状况、变化、发展的规律，从而对企业未来的发展趋势做出判断。
2.“四阶段症状”分析法。企业财务运营病症大体可分为四个阶段：财务危机潜伏期、财务危机发作期、财务预警恶化期、财务危机实现期，如企业有相应情况发生，一定要尽快弄清病因，采取有效措施，摆脱财务困境，恢复财务正常运作。这一方法直观明了，简单易行，尤其适合企业进行自我诊断。但阶段划分比较困难，要求诊断者具有丰富的经验。
（二）定量预警分析方法
1.单变量模型。单变量模式分析模型是以单个财务比率的分析考察为基础的，财务比率按其预测能力有先后顺序之分。具体操作时，将各项评价指标划分为安全区、预警区、危机区三个区域，确定安全区、预警区、危机区的临界值。实际值与临界值相比确定预警指标所处区域，从而判断企业面临风险的程度。
2.多变量预测模型。多变量预警模型是一种综合评价企业风险的方法，当预测企业是否面临财务失败时，只需将多个财务比率同时输入模型中，模型会通过计算得到一个结果，然后根据结果就可以判别企业是否会面临财务失败或破产。
（三）定性与定量结合预警分析方法――沃尔比重评分法
沃尔比重评分法是指将选定的财务比率用线性关系结合起来，并分别给定各自的分数比重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价,继而确定其信用等级。该种评分方法主要用于企业财务状况综合评价中，将其作为一种财务预警方法，与其作为财务状况综合评价方法的主要区别是：预警时得分越大表示财务危机发生的可能性越大，而财务状况综合评价方法中的评分越高表示财务状况越好。
沃尔比重评分法的基本步骤包括：
1.选择评价指标并分配指标权重
长期预警可选择如前所述的指标体系，并参照有关资料，结合企业的特点及所处行业情况，确定各项指标的权重，对企业影响较大的指标可赋予其较大的权重，所采用的长期预警的指标权重之和应为100%。此步骤应采用定性分析方法。
2.将指标划分安全区、预警区、危机区三个区域，确定各项评价指标安全区、预警区、危机区的临界值
安全区表示企业经营处于正常状态，指标值正常，资源配置及利用合理，有发展后劲，生产经营处于稳定、受控状态。预警区表示企业经营处于警戒状态，指标处于临界状态，它可能在短期内转为危机，也可能转为安全，提醒经营者是否考虑对该指标及有关部门采取措施。危机区表示企业经营处于极不正常状态，经济效益差，指标值极差，提醒经营者应检查具体指标值，找准问题，对症下药，采取有效措施，使经营状态恢复到正常状态。不同企业，安全区、预警区、危机区的临界值可能不尽相同，但确定的思路是一致的。对于各项指标，一般应先确定一个标准值，即正常值，这个值可以是公认的值，也可以是同行业中的平均值，也可能是一个极值，如资产报酬率的最小值是贷款利率。不同指标确定标准值方法不同。其次是确定区域的临界值（界限值）及预警控制范围。
3.对各项评价指标计分并计算综合分数。先对各财务指标进行评分，而后根据各指标的权重计算加权总得分，公式如下所示：
在计算总评分时，各个指标得分计算比较关键，将实际值与临界值相比确定其得分。如某企业将销售增长率的比重确定为15%，安全区确定为≥0.1，预警区确定为0.05～0.1，危机区确定为≤0.05，若该企业销售增长率是0.04，该指标处于危机区，得分为100；若为0.15，则处于安全区，得分为0；若为0.08，则根据临界值0.05、0.1以及分别对应的0分、100分采用插值法计算得分：
销售增长率的X=100/（0.1－0.05）×（0.08－0.05）=60分
销售增长率为0.08时，纳入总评分的分值为60×15%=9分
4.实际值与临界值相比确定预警指标所处区域，从而判断企业面临风险程度
实际操作时，不仅可根据总得分所归属的财务风险区间进行风险预警，还可根据各指标所属的财务风险区间进行风险控制。
参考文献：
[1]吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001，（6）.
定性财务预警分析方法范文6
关键词：企业；财务风险；特征；识别方法
风险识别是企业风险管理手段中的基础方法和步骤，对企业财务管理状况和结果都发挥着至关重要的作用。现阶段企业发展多数处于改革和转型的关键时期，其经济发展的状态直接决定了其在社会市场中的竞争能力。所以企业必须重新界定自身的经济业务关系，构建新的财务管理系统，为自身的发展提供新的动力。经常性的对经济发展过程中潜在的财务风险进行分析和识别，及时遏制风险因素的蔓延。文章就企业潜在财务风险的类别和特征展开分析，探究如何有效的识别企业的财务风险。
一、财务风险的分类
(一)筹资风险
企业在运营的过程中，筹资活动是其必不可少的经营活动，对企业资金利用发挥着重要的作用。但是企业的筹资活动的预期计划与实际筹资情况之间往往存在较大的差异，导致产生一定筹资风险。企业资金的来源主要有两种渠道，一是企业自身拥有的权益资金，二是向社会或者金融机构筹集的债务资金，这部分资金的利率和债权结构等存在较大的不确定因素，增加了企业财务风险的可能。其次，企业股票发行的时候发行量和发行的时机把握不准确也会导致企业面临财务风险，这种财务风险类称为股权筹资风险。
(二)投资风险
企业的投资形式主要分为对内投资和对外投资，其中对内投资资金的投入主要的是企业的固定资产、流动资金和无形资产等方面的投入。对外投资的主要是企业对可能对自身企业经济效益产生较大利益的产业形式进行投资，或者购买证券和金融产品等。企业在进行投资的时候都会设置一个预期的目标，但是实际投资的效果与预期目标之间产生较大的差异，就会带来财务风险即投资风险。例如，企业在进行对内投资的时候，利用流动资金购置大量存货，导致内部运转资金不足，获取又难以及时的流出，造成资金的积压，致使企业对内投资风险的发生。再如，在进行对外投资的时候，企业购买了部分证券，但是金融市场由于经济、政治等因素，出现通货膨胀，利率与汇率出现动荡，企业对的证券投资无法得到正常的收回，导致对外投资风险的发生。
二、企业财务风险的特征
(一)客观存在性
企业的财务风险是不以人的意志转移的，企业的主观措施只能最大程度的降低财务风险发生的可能或者财务风险带来的损失，不会完全消除财务风险。所以企业的财务风险是客观存在的，是由企业经营过程中内外环境因素的共同作用导致的结果，财务风险隐患会始终伴随着在企业经营和发展的过程中。
(二)不确定性
企业的财务风险具有不确定性，因为企业在参与各种经济活动，以及运营管理的过程中存在较多的不确性因素，所以企业在财务管理的过程中需要对存在的不确定性因素进行分析，以预防财务风险的发生。
(三)可度量性
企业的财务风险因为具有客观性，所以财务风险是无法从根本上消除的，但是企业可以把握住潜在风险发生的规律，对可能发生的财务风险进行预测和分析，预测风险可能造成的损失，提前做好风险预控措施，减小风险影响范围。
(四)双重性
企业的财务风险具有双重性的特征，也就是可能带来损失同时也可能产生相关的收益，其中带来的损失一般是企业财务资金的损失，收益一般指的不是经济收益，而是企业在控制风险的同时，提高了企业的风险控制水平。
(五)覆盖全面性
企业的财务风险不是单一环节的产物，财务风险贯穿于企业筹资和投资活动的整个过程当中，并且存在与活动中的各个环节，每一个环节的管理出现问题都有可能诱发企业的财务风险，所以需要企业在筹资和投资活动中对每一个细节都要保持足够的重视。
三、企业财务风险的识别方法研究
(一)定性识别方法
1.财务风险结构性质识别矩阵。企业一般可以根据特定财务风险发生的可能性，以及风险对企业经营发展带来的危害，可能总结出财务风险的结构和性质。一般财务风险的结构分为四个等级，即低、中等、显著和高，所以企业可以对财务风险的等级进行确定，并且用风险估计矩阵表现出风险结构的财务性质，对财务风险进行定性识别。2.“四阶段症状”分析法。这种财务风险的分析方法主要是对企业的财务危机进行可行性分析，划分危机的不同阶段呈现出的不同危害。其中四个症状阶段分别是危机潜伏期、危机发作期、危机恶化期和危机实现期。通过对财务风险进行分析，得出现阶段财务风险发展到哪个阶段，然后针对性的采取措施，帮助企业脱离财务困境。3.专家调查法。专家调查法是1964年由美国的N.Dalkey和O.Heliner提出来的，这种方法是利用系统化的程序，提供企业的财务管理相关资料，并且征询专家的意见，对可能的财务风险进行预测，总结出预测的结果。其中企业的相关资料是专家调查中至关重要的参考信息，资料的主要内容包括，诱发企业财务风险的可能因素，以及企业内外环境因素等，最终做出方风险的定性分析，识别风险结构性质，及时采取有效的预防措施。
(二)定量分析方法
1.单变量预警模型。这种预警模型主要用单一的财务比率值来推测企业财务风险是否发生，例如，有专家就19个企业为样本，利用单个财务比率将19个样本分为破产组和非破产组，试验结果显示判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率，一般企业财务风险发生之前这些比率会出现较大的差异。利用单变量预警模型分析企业的财务风险，最大的优点是方法的实施和应用较为简单，但是缺点也较为明显，就是应用中容易受到主观因素的影响，不能反映企业的整体财务状况。另外，如果一个企业用不同的预测指标会出现不同的预测结果，所以，指标的选择直接决定了单变量预警模型运用的成败。2.多变量预警模型。这种财务预警模型是通过运用多种比率指标，并对多重指标进行汇总分析，构造出多元线性函数公式，对公式进行的定量分析，预测企业财务管理运行是否存在风险。方法应用的时候一般会选用多个变量作为预备选变量，然后对企业进行研究分析。例如，日本的开发银行建立的破产预测模型是将现金流量作为预测的指标，构建了一个财务预警新模型，用多家破产公司和相对应的同一年度、同一行业及相近净销售额的多家非破产公司进行动态的对比，最终对得到的相关数据进行验证，判断自身企业是否存在财务破产风险法可能。3.Logistic预警模型。多变量预警模型难以符合正态分布的假设，所以Logistic预警模型的出现，将一系列的财务指标用来预测企业财务危机发生的可能性大小，并且对银行、投资者等经济活动的主体的风险偏好进行分析，设定风险警戒线，做出适应性的决策。这种模型克服了单变量和多变量预警模型中自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设的局限性，最大程度的改进了财务风险的预警机制。4.非财务指标的财务预警模型。用财务指标来构建预警机制，会因为受到财务报表真实性的影响，导致企业无法准确的预警可能发生的财务风险。非财务指标的加入，对提高预警模型的准确与时效性发挥着积极的作用。例如，交叉持股、股权结构、董事会组织、管理变量等都是非财务指标。
四、结语
综上所述，风险识别是对企业财务管理状况和结果都发挥着至关重要的作用，是企业风险管理手段中的基础方法和步骤。企业在经营的过程中不仅考虑经济性因素，还要将潜在的风险因素放在重要的位置，进行超前的识别和管理，利用定性识别方法、定量分析方法，及时预测企业潜在的财务风险，财务积极、有效的对策可以降低诱发风险的概率，减小财务风险带来的经济损失。
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