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企业财务预警范文1
关键词：财务风险；财务预警；财务预警机制
财务风险是现代企业面对市场竞争的必然产物，它是指企业经营活动中面临着各种不确定因素的影响，使企业财务收益与预期收益发生偏离，从而造成蒙受损失的机会。企业经营活动的组织和管理过程中，可能出现的的某一方面和某个环节的问题，都可能促使这种风险转变为损失，导致企业盈利能力和偿债能力的降低。尽管财务风险有其客观性和不确定性，但并非不可防范。防范风险的有效方法之一，就是建立财务预警系统，健全财务预警机制。
一、财务预警的概念
财务预警管理就是根据企业经营和财务目标，利用及时、客观的财务数据，进行分析，查询资金运行轨迹，并对其使用效果进行分析评价，即时捕捉资金管理过程中的堵塞、浪费、过度滞留等影响财务收益的重大管理失误、波动信号，预知企业所面临的危险情况，发现企业财务运营体系隐藏的问题，及时发出警报，促使企业做好防范措施，建立免疫机制，不断提高企业抵抗财务风险的能力，使企业的财务管理活动始终处于安全、可靠的可控运行状态，从而实现企业价值最大化的财务目标。
二、完善现代公司财务预警系统的举措
（一）建立适合公司特点的财务预警模型，并使其具有动态发展性特点。
财务预警模型是诊断公司财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。在积极借鉴国外已成功运用模型的前提下， 考虑公司自身的实际情况，来建立和完善适合公司自身特点的财务预警模型。在模型建立后，应定期评价其有效性和精确度，检验其理论基础，不断对其进行修正更新，使之适应公司经济环境发展变化的要求，保持较高的预测能力。
（二）采用定性分析法，全面透析预警系统
由于单、多变量模式均是从定量角度进行财务评价，难以反映出宏观经济环境对公司财务状况的影响;其次公司的行业特点、规模等许多因素也会影响到预测精度，所以还应结合非量化因素和分析人员的经验判断，进行定性分析。分析事物的来龙去脉及因果关系，透过事物的表象抓其本质。从而使风险判断更为全面、准确。
定析分析法容易受到个人主观意见的影响，有时个人的偏见可能会带来巨大的损失。所以，既要涉及到定量信息，也要涉及到定性信息，这样才能更为完整地反映公司全貌。建立定性分析与定量分析相结合的预警模型透析，取长补短，弥补各自的缺陷，这样既考虑了公司自身的具体情况，又避免了单纯使用定量分析法的不足，提高防范财务风险的准确性。
（三）建立和完善管理信息系统
财务预警系统的有效运行依赖于管理信息系统的建立和完善。首先，管理信息系统是财务预警系统的数据来源。从某种程度上讲，财务预警系统进行的是信息再加工活动，通过对来自管理信息系统的原始信息的整理和分析，向管理层提供相关决策信息，将财务损失降至最低。其次，财务预警系统生成的预警信息，只有及时反馈到管理信息系统的其他相关子系统中去，才能发挥风险警示和控制的功能。从这个角度讲，财务预警系统是为公司管理信息系统服务的，离开了管理信息系统，财务预警系统也就失去了存在的价值。因此， 若要公司财务预警系统能够真正的有效运作，就必须建立和完善公司管理信息系统（如ERP系统）， 通过现代信息技术将公司的生产、销售和会计等信息共享在一个平台上。实现各子系统畅通的传递途径和功能集成，让信息资源的利用达到最优化，从而使财务预警系更好地发挥应有的功能。
（四）在财务风险评价模型中注意更多地引入现金流量指标。
现金流动状况是评价公司财务状况的重要因素之一，现金流量的质量直接关系着公司的生存和发展。良好的现金流量质量特征包括:（1）稳定发展阶段，公司现金流量应该对利润有足够的支付能力;（2）投资活动的现金流出能够体现公司长期战略的要求;（3）筹资活动的现金流量应该适应经营活动和投资活动现金周转状况。在建立财务风险评价模型时，应更多地引入现金流量指标，从上述三个方面分析公司的现金流量状况，全面评价财务风险。在日常工作中，应做好现金收支平衡工作，按货币资金收支计划和开支的轻重缓急，合理调剂使用资金，保持合理的资金余额，确保资金链的稳固。
（五）积极探索和应用风险控制方法
控制和有效地规避风险才是财务预警系统的根本目标。预警系统一旦发出风险预报，应立即根据预警类型、性质和风险程度等选择相应的对策。制定出具体、有效的风险控制方案。概括起来，风险控制策略主要有以下四种:（1）回避风险法:指进行风险决策时，尽可能选择财务风险较小的投资或其他方案，发现不利情况则及时中止或调整方案。（2）降低风险法:指公司通过采取一定的措施和加强管理等方法来降低风险。（3）分散风险法:指公司通过联营、横向或纵向多样化战略来分散风险。（4）转移风险法:指公司通过购买保险、期货交易或签订转包合同等办法将风险转移给他方。
（六）加强财务预警系统的日常维护和监管
要通过科学、完善的日常维护和监管，保证财务预警系统与管理信息系统之间数据接口通畅、充分共享;根据公司具体情况的变化及时更新财务数据、指标体系和预警临界值，确保预警及时、准确;加强数据库的防病毒入侵、防黑客盗取、防非法操作等措施，保障数据库的安全、完整。
三、结束语
随着经济全球化，竞争国际化，知识经济为主题的新经济时代的到来，公司财务风险预警愈来愈成为公司财务管理中不得不关注的热点问题。为适应中国会计准则改革的新形势，在深刻理解公司财务风险预警机制的内涵及构成的基础上，根据自身发展的需要，建立、完善一套行之有效的风险预警系统和机制，预防、规避和化解财务风险，使公司在激烈的市场竞争中屹立不倒，基业长青。
参考文献:
[1]姜毅.构建公司财务危机预警系统[J].财务管理，2006，（3）.
企业财务预警范文2
【关键词】财务 预警 预警系统
企业财务预警，就是从财务角度对企业进行预警，它是架构在企业预警理论之上，以企业的财务报表、经营计划及其他相关财会资料为依据，利用财会、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析等方法，及时捕捉企业经营活动和财务活动过程中的堵塞、浪费、过度滞留等影响财务收益的重大管理失误和管理波动信号，并在危机发生之前向企业经营者亮出黄牌、发出警报，督促企业管理当局采取有效措施，避免潜在的危机演变成损失，起到未雨绸缪、防患于未然的作用，并使企业的财务管理活动始终处于安全、可靠的运行状态。
一、企业财务预警系统研究的现状
企业财务预警研究初期的方法以趋势分析为主，但其研究贡献仅在于观察公司的财务比率趋势变化，以找出财务危机公司财务比率的特征与趋势，并未发展出真正的财务预警模型；1966年beaver以二分类检验法创造了企业财务危机预警模型的雏形，此后国外学者对于财务预警的相关研究一直不曾间断，研究的范围包括了对财务危机的定义、样本的选取、自变量的选取与筛选、研究方法等，各自发展了不同的理论，可以归纳为统计类(二分类检验法、多变量分析法、回归分析法、cox法及cusum时间序列分析法)和非统计类(类神经网络法、企业危机压力表)研究方法。
beave应用二分类检验法进行的单变量分析说明了可以应用一个简单的模型来获得较高的预测力，而且也为后来的实证研究提供了理论基础。不过，虽然beave应用这种方法从30个财务比率中筛选出5个最能分开失败企业和非失败企业的比率，但是它毕竟是采用国外1954-1964年的数据和样本得到的研究成果，其应用环境与我国的实际情况有很大差别，如果应用beave研究所得的5个比率对我国的上市公司进行预测，不可能完全适用。
针对单变量模型的缺陷和局限，altman的z-score模型模型能够把若干个变量合并入一个方程式，使用一定的判别标准，估计出企业的财务状况，这是非常可取的。但是他的z-score模型仍然有一定的局限性：首先，altman所选破产企业和非破产企业的数量是相同的，这就表明每组样本有相同的先验概率，即各自50%，而真正一个企业发生财务危机或破产的概率是远远低于50%的。这种做法所造成的最严重影响是，常常会低估了将非破产企业误归入破产企业的误分类错误。
类神经网络模型虽然近几年被很多学者所使用，但其运作过程尤如黑箱，对于各财务比率的权重无法获悉，不同的样本模型其隐藏要素的个数会有所不同，影响比较的客观性，因此不适合作为比较不同样本的模型。cox由于主要是用来预测公司未来的存活期间的概率，并非用来判定公司是否失败，因此也无法比较不同样本；而cusum模型在计算上较繁复，较适合作为个案分析的模型，并且从国外实证研究结果来看其正确率也没有明显优于其他模型。
另外，上述企业财务危机预警研究方法均过度依赖财务报表以及数学处理的机械形式，在实际中应用相当困难，因为，利用这些模式必须有相当的数理背景，对许多人来说可以说是一个苛刻的要求；财务危机往往是由企业的经营或管理上的失误造成的，这些失误要经过一定时期才能在会计报表中表现出来，所以通过财务数据预测财务危机是在引起危机事件之后进行的，不能从根源上防范危机的发生，并且无法挽回已经造成的损失。
二、建立企业财务预警体系的基本前提
企业财务预警管理是企业管理的一种高级形式，因此，对企业的基础管理工作必须具备一定的前提条件，否则，企业的财务预警将成为空中楼阁。
1、领导素质是关键。高素质的领导班子和团队意识以及企业负责人的高度重视是企业预警管理的成功保障。
2、较为完备扎实的管理基础是实施财务预警的基础条件。企业预警需要有一定的管理基础和功底，仅靠提高财务管理水平，只是杯水车薪。因此，企业必须具备一定管理基础，特别是企业在实施erp之后，财务预警应充分利用erp的管理思想和基础数据。
3、财务管理与其他管理活动的良好衔接和协调。企业是一个整体，任何一项活动都会影响客户的满意度，企业的财务管理必须保持与其他管理活动的良好沟通和衔接，财务预警系统应该与其他子系统保持协调一致，实现数据共享。
4、完善灵敏的信息系统。财务预警系统必须以大量的信息为基础，这就要求强有力的信息管理向预警系统提供全面的、准确的、实时的信息。
5、规范真实的财务会计信息。企业财务预警大量引用和分析企业的会计信息，因此，企业会计信息的真实性和规范性将直接影响到财务预警体系的建立和运行效果。
6、完善的内部控制制度。财务预警系统向内部控制制度提出了更高的要求。良好的内部控制制度应该包括法人治理结构完善、组织建设权责分明、交易处理程序适当、披露及时等内容。
三、企业财务预警的程序
1、寻找警源。警源是警情产生的根源，是“火种”。从警源的生成机制来看，警源可以分为外生警源和内生警源；从警源的可控度来看，又可将其划分为可控警源与不可控警源；从警源的性质来看，还可分为主观警源和客观警源。
2、分析警兆。警兆是预警的信号系统。一般地，当警源导致警情爆发之前，总有一定的先兆，这种先兆与警源可以由直接关系，也可有间接关系:可以有明显关系，也可以有隐形的未知黑色关系。警兆的确定可以从警源入手，也可以依经验分析。警兆一般可以分为两类：一类是景气警兆，一类是动向警兆。
日本经济企划厅在研究该国经济的循环与波动时，把景气指标分成了先行指标、一致指标和滞后指标三类。先行指标是在波动达到波峰或低谷之前提前出现的指标，一致指标是该指标出现的时间与波动达到高峰或低谷的时间基本相同，滞后指标是出现日期在波动基准转折点之后的指标川。类似于经济的循环与波动，财务出现风险或危机，必然会经历一个时间顺序相连的发展阶段，是一个逐步显现、不断恶化的过程，财务预警的警兆随之也应有不同的表现。
3、选取预警指标。在企业财务预警中，任何一个财务指标，都难以全面评价企业的财务状况和经营成果。要想对企业的财务状况和经营成果有一个总的评价，就必须将企业的偿债能力、盈利能力、发展能力、营运能力、现金能力等多方面的财务指标纳入一个有机整体中，才能全面地对企业财务状况、经营成果进行解剖和分析，从而对企业经济效益的优劣作出评价和判断。
选择预警指标一般要遵循五个原则：第一，所选用的指标必须在测量企业生产经营活动方面具有重要性，所选的多个指标的综合必须能反映企业运行中的主要矛盾；第二，一致性或先行性，即指标特征量要与企业实际运作状况大体一致或略有超前，能明显地反映企业逆境现象的发生或发展动向；第三，灵敏性，即对企业的资金变动等情况反应灵敏，随时都能表现出企业运营的方向和成果；第四，代表性，即能大体上反映某类能力(如盈利能力)的基本特性和变化趋势；第五，在统计上要有迅速性和准确性。
4、防警排警。防警就是采用一定的方法防止警情的发生，而一旦发生了警情，则由防警变成了排警。事先准备好在各种警情下的应急对策或对策思路，一旦发出警报，则可根据预警信息的类型、性质和警报的程度调用相应的对策。一般地，预警对策大多是思路性和提示性的。
【参考文献】
[1] 葛和平：“fisher判别在上市公司财务困境中的运用”，市场周刊财经论坛，2003.7
[2] 姜秀华等：“上市公司危机预警模型研究”，预测，2002.3
[3]张勇等：“上市公司财务状况的综合评价方法”，山西财经大学学报，2001.8
企业财务预警范文3
【关键词】物流企业；财务指标；Z值模型
一、引言
自“物流”这个概念引入以来，物流企业在我国得到了迅速的发展，尤其是近几年电子商务的迅猛发展，全球范围的物流企业有如雨后春笋快速成立、发展、壮大，我国物流行业产业规模和物流技术也得到了迅猛发展。物流企业在规模扩大、业务扩张的同时，财务活动也趋向活跃，影响企业财务稳健的不确定性因素也随之增多，因而也就有一些物流企业在发展过程中走上倒闭道路。经营倒闭的物流企业它们在财务上都有突出的表现：一是企业的盈利能力不断下降，直至出现经营亏损；二是资金短缺，偿债能力降低，导致不能清偿到期债务。所以我们完全可以通过企业财务预警来预测和及时发现企业经营情况和财务状况的变化，并对可能发生的经营失败，发出预警信号。物流企业发展到一定阶段就需要建立财务风险预警与防范机制，构建适宜物流企业发展水平的财务风险预警模型，协助企业有效规避财务风险，降低财务危机的危害范围和程度，强化其财务稳健水平，巩固其核心竞争力。
财务预警模型在国内外研究现在都已相当成熟，国外以Altman为代表的ZETA模型采用的是常规财务指标作为预测模型的变量进行财务困境预测；以Edmister为代表选择了现金流量指标作为预测变量建立现金流量模型进行财务困境预测；国内学者们大都是从财务指标角度采用定量的方法建立一些模型来预测企业财务困境。但是学者们的研究都是基于上市公司来做的研究，而没有对上市公司进行分类研究。我们都知道每个企业的行业性质、组织形式、经营理念、管理水平等都不尽相同，如果物流企业在做财务预警时照抄照搬现有的预警模式，恐怕是起不到任何预警效果的。本文就是要从行业的差异性角度出发，结合Altman在2000年第三次修订的Z值判定模型，建立适合物流企业的财务预警模式。
二、财务指标选择
营运资本，这个指标主要在研究企业资产的流动性和周转状况时使用。狭义的营运资本是指企业的流动资产总额减去各类流动负债后的余额，也称净营运资本。由于净营运资本被视为企业非流动资产投资和用于清偿非流动负债的资金来源，所以，狭义的营运资本主要在研究企业的偿债能力和财务风险时使用。因此，企业营运资本的持有状况和管理水平直接关系到企业的盈利能力和财务风险两个方面。
留存收益是公司在经营过程中所创造的，但由于公司经营发展的需要或由于法定的原因等，没有分配给所有者而留存在公司的盈利。留存收益是指企业从历年实现的利润中提取或留存于企业的内部积累，它来源于企业的生产经营活动所实现的净利润，包括企业的盈余公积金和未分配利润两个部分，其中盈余公积金是有特定用途的累积盈余，未分配利润是没有指定用途的累积盈余。内部积累是公司最重要的资本来源，其次是负债。而占内部积累绝对比例的留存收益，因为无需支付任何成本，也不需与投资者签订某种协议，又不会受到证券市场的影响和其他限制，从而越来越受到企业人的偏爱。企业只有提高自身盈利能力，增加自身积累，不断创造价值才是企业增长的原动力。
息税前利润是指企业在剔除财务费用前的利润，如果企业有大量的银行存款，财务费用将会是负值，它冲减了经营费用，但又不是营业收入，所以在计算企业实际经营利润时，要把该项剔除.反映企业资产创造利润的能力就应用此指标。
股东权益是一个很重要的财务指标，它反映了公司的自有资本。当股东权益小于零时，公司就陷入了资不抵债的境地，这时，公司的股东权益便消失殆尽。如果实施破产清算，股东将一无所得。相反，股东权益金额越大，该公司的实力就越雄厚
营业收入是指企业在从事销售商品，提供劳务和让渡资产使用权等日常经营业务过程中所形成的经济利益的总流入。分为主营业务收入和其他业务收入。加强营业收入管理，可以促使企业深入研究和了解市场需求的变化，以便作出正确的经营决策，避免盲目生产，这样可以提高企业的素质，增强企业的竞争力。
三、模型建立
Z分数模型由埃德沃特·艾·阿尔特曼于20世纪60年代末创建。它是运用多变量模式建立多元线性函数公式即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分来预测企业财务危机的一种方法。埃特曼根据美国破产法对破产企业的界定，选取了33家破产企业和同等数量、相同或相近条件的非破产企业作为样本，以五个财务指标作为变量，研究、创立了企业财务危机预警模型，即Z计分模型。模型如下：
Z=1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.999*X5
其中，X1为营运资金与资产总额的比值，反映资产的流动性与规模特征；X2为留存收益与资产总额的比值，反映企业累计盈利状况；X3为息税前收益与资产总额的比值，反映企业资产的获利能力；X4为权益市价与债务总额账面价值的比值，反映企业的偿债能力；X5为销售额与资产总额的比值，反映企业资产的利用效果。
按照这一模型，Z值越小，企业破产的可能性越大。模型主要将企业的偿债能力指标、盈利能力指标和营运能力指标有机地结合起来综合分析企业破产的可能性。当Z1.9时，说明企业处于安全状态，破产的可能性很小，可以不予考虑；当1.0≤Z≤1.9时，代表企业处于预测的灰色区域内，其财务状况不稳定，是否破产，情况不明，需特别加以注意。此时，企业若采取有效措施，改善企业经营管理，才有可能转危为安。
四、实证分析
1.样本选择
为研究方便，笔者把上海和深圳两地证券市场中的ST公司界定为处于财务失败的公司，而把非ST公司界定为财务正常的公司。然后根据东方财富网上的行情中心及证监会的行业分类标准，在沪、深两市选择交运物流和港口水运所有的上市物流公司30家，其中被ST处理的公司有4家，因此本文选取2011-2012年30家上市物流公司的年报作为样本。在前人的研究成果中，大多数学者都认为Z模型更适合短期财务预警及财务评估，所以本文只研究两年内的五个季度末的财务数据做为参考。
2.分析结果
笔者将2011～2012年30家物流上市公司的年报资料用Excel计算出我国物流上市公司二年内5个季度末的Z值。计算结果如表1所示。
3.数据分析
从表1中可以看出，被ST处理的四家公司有三家公司的Z的值都小于1.0，且有两家的Z值小于0，说明用Z值来判断公司的财务状况准确率可以达到75%以上。上表中排在后面的9家上市公司除三家带上了ST标志外，其它6家公司的财务状况都不理想，在计算第一项财务指标时就发现，这9家上市公司的营运资金/总资产指标都小于0，也就是说这9家上市公司的流动资产值都小于流动负债值，一旦出现意外，短期内流动资金周转不灵的话，这些公司都会出现破产的可能性，是值得管理者高度重视的问题。再就是Z值处在1.0-1.9之间的8家上市公司，虽然表面上公司财务都没有大的问题，但这8家上市公司中有3家上市公司的流动资产值小于流动负债值，分别为北海港、南京港和中国国航，是处于极不安全的状态，也是管理层不可忽略的问题。
五、模型评价
本文运用Z值模型实证分析方法，利用上市物流公司公开的财务指标数据，建立专门针对物流企业的经营风险预警模型，并针对行业的特殊性，重新划定Z值判断区间，为物流企业合理评价自身在行业中所处的经营状况、控制其经营风险提供了定量的依据，企业管理者可利用Z值模型进行财务分析，促进其改善经营管理；外部投资者、债权人可用其评价企业经营状况并可作为投资决策的依据。但是同时也存在以下不足之处：
1.虽然对上市物流公司A股的实证分析大体上支持Z值模型的有效性，但运用该模型对个案进行分析时，有时由于其中个别指标的畸高或畸低，可能会导致Z值异常，因此，对某些异常情况应加以特别关注，以免由于某些因素畸变影响Z值模型的准确性和风险判断。
2.本文模型所使用的财务数据是根据上市公司公开数据建立的，其前提是上市公司公布的财务数据必须真实可靠，对于那些刻意操纵财务数据的上市公司，本模型将无法准确计算Z值。
3.本文所选用的样本毕竟是少数，所以样本数量较少也可能影响模型的准确性。再就是所选的样本企业都是根据东方财富网上的行情中心及证监会的行业分类标准选择的物流交运企业，这些企业又分别从事许多其他行业，而这些行业间的指标存在很大差异，并这些数据放在一起，会降低数据的可比性。
4.本文研究的主要是短期预警方法，还有必要和长期预警方法相结合，给企业的相关利益者做出决策提供有用的信用。
参考文献：
[1]吴星泽.财务预警的非财务观[J].当代财经，2010（04）.
[2]赵若银，张昌霖，许宁宁.新形势下物流企业财务风险及其防范研究[J].中国商贸，2011（24）.
[3]谢泗薪，安琪.物流企业财务风险的分析与控制[J].铁路采购与物流，2008（02）.
企业财务预警范文4
［关键词］财务分析；财务风险预警；管控机制
1企业财务分析与财务风险预警分析概述
1.1企业财务分析概述
目前，社会对于财务分析的定义尚无统一标准，美国南加州大学著名教授WaterB.Neigs指出，财务分析的本质就是搜集与决策有关的各种财务信息，并加以分析和解释，进而为利益相关者做出准确决策提供参考信息。财务分析作为一门综合性、边缘性的学科，其产生和发展的基础是会计学、财务管理、金融学、统计学、经济分析等专业学科，以企业财务报表、附注信息、记账凭证等为分析对象，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业历史和当前的财务状况、经营成果和现金流量状况进行分析，对其偿债能力、营运能力、盈利能力以及发展能力等进行评价和预测。通过财务分析可以为企业经营管理者、投资人、债权人、政府等利益相关者提供及时准确的决策有用信息，帮助他们更好地了解企业过去的经营情况、掌握企业目前的运营动态、预测企业的未来发展趋势。目前，财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定，最经常用到的分析方法主要围绕财务指标进行单指标分析、多指标综合分析等，借助比较分析法、比率分析法、因素分析法等进行分析，最后通过图表、文字等形式向信息使用者描述分析结果。
1.2财务风险预警分析概述
财务风险预警分析又被称为“破产预警分析”，将企业的各财务报表及附注资料作为分析研究对象，通过流动比率、速动比率、权益净利率等财务指标或借助数学技术构建模型，对企业日常的财务状况进行检测，预测企业经营失败的可能性，防范企业财务风险恶化，从而发出预警信号。美国学者Fistpatrikc最早发现了财务比率在一定程度上具有预测风险作用，他在1932年开展单变量破产预测研究时，以19家公司为分析样本，运用单个财务比率将样本划分为失败和非失败两组，并发现预测判断能力最强的指标是净资产收益率和产权比率。美国芝加哥大学的教授Beaver将统计学方法正式运用于财务风险预警机制，1966年，Beaver在美国会计评论上发表了《可以预测失败的几种会计手段》一文。在这篇文章中，他运用单一的财务比率变动趋势对企业财务风险进行预测，并得出“财务失败的时间越近，财务指标的预测能力就越强”的结论。1968年，美国学者Altman提出了Z-score模型，该模型通过统计方法将多个指标变量建立成一个多元线性方程，开始对财务风险进行多变量综合分析。随后，越来越多的预警模型被提出来，影响较为广泛的有Logistic回归模型，运用主成分分析法、聚类分析法等统计学方法以及人工智能分析法所建立的预警模型。
1.3财务分析与财务预警分析的区别和联系
通过上述分析可以看出，财务分析可以判断一些财务方面的问题，也可以发现需要预警的事项，财务分析和财务预警分析有相同的作用，都可以对企业财务状况好坏进行诊断分析，但财务分析和财务预警并不完全等价。财务分析是以企业财务报表为主要依据进而对企业财务状况、经营成果和现金流量状况等进行的一种系统分析和判断。而财务预警最核心、最关键的一点在于对企业的财务状况、经营过程进行预测，从而帮助企业及时发现问题、解决问题，一般是当企业财务状况出现较大风险时向企业管理当局提出的预警。财务预警通过对企业的经营活动、财务方面、市场状况等进行分析预测,不仅可以帮助企业监测在经营管理过程中潜在的经营风险和财务风险,还能使企业经营管理者事先了解企业经营中潜在的财务风险，并制定针对性应对策略，最终有效规避风险，以免给企业造成重大损失。
2企业进行财务分析与财务风险预警的意义
企业在经营过程中，为了实现企业价值最大化、为股东创造更多的财务，需要做好风险，尤其是财务风险控制，将其限定在可允许的风险水平内。在此过程中，需要经营管理平衡好风险和收益之间的关系，避免决策不当陷入经营困境。引发财务风险的原因是多方面的，生产成本过高、存货积压、产品质量不达标、资本结构不合理、企业战略多变和资不抵债等都会引发财务风险，如果企业不能及时予以有效回应，就可能导致这些财务风险进一步恶化，使企业陷入更大的财务困境。由此可能引发企业客户黏性降低、市场份额减少、企业信誉受损，甚至企业破产、清算等。财务预警可以对企业财务状况、经营状况进行检测、诊断，因此，企业有必要在经营过程中做好事前、事中、事后的财务分析和监控预警，为企业利益相关者制定准确的决策提供支撑，防范危机发生。财务分析和财务预警能够帮助企业利益相关者在风险或危机尚未来临或者处于萌芽阶段时，制定积极有效的投资、筹资或生产经营决策。如对于政府部门，可以依据某行业企业的经营情况、国家经济发展形势等制定有利的方针政策、财政政策、货币政策、税收政策等，推动或抑制某一行业发展，从而促进我国经济水平提升和企业发展；对于投资者，则可以根据企业的财务分析或预警结果，做出是否投资、投资多少、是否撤资等决策，从而降低损失、保证收益最大化；对于企业的经营班子，可以监测企业运营是否正常，根据出现的异常情况或数据偏差问题，制定及时有效的应对之策，防范和预防危机发生，制定企业可持续发展经营战略。
3企业财务风险预警管控机制研究
财务分析和财务预警对任何企业来说，都应当给予高度重视，建立符合企业发展特征、与自身经营现状相适应的管控机制，从而更好地监测经营风险和财务危机。
3.1构建完善的财务预警体系
工欲善其事必先利其器。企业要想更好地发挥财务预警的风险危机警示作用，建立一套科学合理的财务预警体系是重中之重，从财务和非财务的角度对企业进行定量及定性的全面、系统预警分析。在选取确定的预警分析指标时，不能盲目跟从，亦不能固步自封，应当从企业实际出发，结合宏观经济政策环境、技术环境等，制定科学合理的企业财务风险预警机制，增强可操作性和实用性。这是企业及时发现和管控风险危机的基础保障，只有这样，才能更好地保护利益相关者的切身利益，提高企业市场竞争实力。
3.2提高财务风险预警意识
树立风险预警意识不是只喊口号，也不只是企业管理层自身的事情，需要企业全体员工积极参与其中。企业应在日常经营过程中，定期或不定期地组织企业全体员工进行风险预警意识的宣传工作，逐渐培养并不断增强员工的风险防范预警意识。同时，企业经营班子要积极构建专门从事财务分析与财务风险预警的机构，配备具有较高职业道德和业务素质的人员，加强财务数据等预警分析，以及时发现潜在的风险源并实施有效管控，帮助企业规避财务风险或降低财务危机发生的概率。
3.3制定科学合理的制度规范
公司的发展与相关工作开展都需要一定的理论、制度和方针战略指导，因此，要提高企业财务分析和财务风险预警能力、规避和降低风险的能力等，要求企业高度关注相关领域和业务部门的制度建设。不断加强企业制度规范，形成具有一定刚性、适当灵活的财务预警管控制度和工作流程，提高企业发现日常运营中存在潜在风险的效率，以及时予以应对和防范，避免企业或其他利益相关者遭受重大损失。好的制度规范是企业成功实现可持续发展的重要保障，是确保企业完成宏伟战略目标的前提，因此，企业应制定科学合理的制度规范来开展财务风险预警管控工作。
3.4有效运用现代化技术手段
互联网技术、大数据、云计算、数据挖掘技术、Python和R语言等现代信息技术的飞速发展，为企业处理海量财务数据和非财务数据提供了可能。神经网络、人工智能等方法的出现，为数据挖掘分析研究数据之间潜在的逻辑关系提供了支撑，借此进行数据分析可以提高数据的价值，能够为利益相关者进行科学决策提供有用的参考信息。因此，企业要积极引进并有效运用这些现代化技术手段，向其借力，以更好地发挥财务分析和财务风险预警的作用，加强企业的风险管控能力。
4结语
企业财务预警范文5
关键词：财务预警模型；Fisher二类判别模型；Logistic回归模型；BP网络模型；比较研究
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2007）09-0163-02
1 研究样本的设计
财务预警模型的研究样本设计过程，主要包括如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。
（1）样本组的选择。
在选择样本组时，需要考虑以下几个因素的影响：
①考虑样本个体所处的行业。纵观陷入财务危机的公司所处行业，发现制造业公司占大多数。为了消除行业因素的影响，在具体的环境下对财务预警模型进行比较研究，把研究对象局限于制造业。
②确定陷入财务危机公司的一定研究期间。均衡地考虑样本规模的大小和时间跨度的影响，选取了2003-2005年因“财务状况异常”被ST的65家公司及65家财务健康公司作为配对样本。同时，采用了Altman的研究方法，控制进入样本的个体，使其在三年的分布大致平均。其中，2003年24家财务危机公司和24家财务健康公司，2004年18家财务危机公司和18家财务健康公司，2005年23家财务危机公司和23家财务健康公司。
③考虑公司规模。样本公司的规模虽然都在亿元以上，但是没有资产超过百亿元的超大型公司，规模配合比较适中。
④对样本数据完整性的要求。Zmijewski（1984）检验了由于选样时所持的数据完整性标准所带来的模型偏差。他认为前人的研究都将数据完整性作为选样的标准，实际破坏了建立预测模型过程中所采用统计技术的应用前提――随机选样的要求，而且一般陷入财务危机的公司更可能提供不完整的数据。建立在完整数据基础上的模型忽视这一信息，无疑会使模型低估了公司破产的概率。他的研究表明这种偏差的确存在，但经他修正以后的模型却未在参数的统计显著性和总体预测精度上有显著提高。因此，本文并没有按照随机选样的要求来选择样本，还是根据前人人为的可获取资料的完整性来作为样本选择的标准之一。
2003-2005年，在沪深A股上市公司制造业中，共有69家公司被ST，其中2003年27家，2004年19家，2005年23家（如果样本同时在两年内以ST的身份出现，归为第一年样本）。另外，剔除了4家数据不完整的公司，分别为ST金马、ST珠峰、ST金泰、ST盛工。
（2）配对组的选择。
①配对标准的控制因素。在制造业中，按照会计年度、资产规模（ST前1-5年期末资产总额最接近）配对的标准来选择一定的配对样本。
②两组间样本个体的数量分配。考虑到选样并没有显著的影响模型总体的预测精度，选择样本的时候仍然是按照两组间样本数量一一对应的标准来选取的。
根据上述选样标准，2003-2005年共有65家财务危机公司，ST前1-5年分别有65家财务健康公司与之配对。随机抽取45家财务危机公司（2003-2005每年各15个公司）和45家财务健康公司，作为建模样本，剩下的20家财务危机公司和20家财务健康公司作为预测样本。由于本文通过五次配对抽样得到五组财务健康公司样本，因而各组的财务健康公司不尽相同。
2 变量指标的选择
企业财务预警模型的理论基础相对比较薄弱，缺乏能够准确预测模型所应包括的变量指标的经济理论支持，所以目前该领域内的实证研究还处于初期探索的艰苦阶段。根据以往的研究，财务预警模型根据所用的变量指标类型不同可分为财务指标类模型、现金流量类模型和市场收益类模型。
在借鉴国内外已有文献，同时考虑数据的可获得性的前提下，初步确定了53个变量指标，分别反映了企业流动性及偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量等方面。部分变量指标直接来自中国股票市场交易数据库，部分是数据库中的三张财务报表计算得出的。
3 模型的建立与检验
（1）Fisher二类判别模型的建立与检验。
①异常值的处理。本文采用标准化数值（Z分数）来检测异常值，剔除了Z分数小于-3或大于+3的值。
②柯尔莫哥洛夫-米诺夫（K-S）检验。通过单样本的K-S检验来验证变量指标是否符合正态分布，检验结果表明：部分指标符合正态分布，部分指标不符合正态分布。
③曼-惠特尼-威尔科克森（MWW）检验。根据样本数据的特征，采用MWW非参数检验法来分析财务危机公司和财务健康公司的53个变量指标总体分布是否相同。检验结果表明：
④方差-协方差相等的检验（BoxM检验）。在0.000的显著性水平上拒绝了总体协方差阵相等的零假设。因此，采用合并的方差-协方差阵进行判别分析。
⑤逐步判别分析（多重共线性）。采用容许度（TOL）统计量检验多重共线性，TOL统计量值都大于0.1，说明进入模型的六个变量不具有多重共线性。
⑥Fisher二类判别模型的建立。
⑦Fisher二类判别模型的拟合优度检验。
使用Fisher二类线性判别模型，以原始数据分别进行回代，组合的平均Z值分别是2.468和-2.139。确定的先验概率为0.5，所以确定最佳判定点为两者的平均值0.1645。
当以原始数据代入判别模型所得的判别分Z值大于最佳判定点0.1645，则判定为组合0，即财务健康公司；否则判定为组合1，即财务危机公司。Wilkλ值为0.1540，较小；显著性水平为0.0000，拒绝两组判别函数均值相等的零假设；说明此Fisher二类判别函数模型拟合较好。
⑧Fisher二类判别模型的预测结果。
在ST前1年，采用Fisher二类判别模型，选择进行建模的样本组，预测准确率为92.7%；留作预测的样本组，预测准确率为91.9%；选择进行交互式检验的样本组，预测准确率为91.5%。
同理，对ST前2-5年分别建立了Fisher二类判别模型，并进行了检验。最后得出，ST前1-5年，Fisher二类判别模型的预测准确率分别为91.9%，87.5%，72.5%，72.5%，63.4%；离ST时间越近，预测准确率越高；具有提前4年的预测能力。
（2）Logistic回归模型的建立与检验。
①Logistic回归模型的建立。
Fisher二类判别模型中筛选的变量指标已进行了多重共线性检验，不存在多重共线性；因变量被分为两组分别为组1和组0；样本数量远远大于参数个数，符合Logistic回归模型的适用条件。采用Fisher二类判别模型中筛选的变量指标，分别建立ST前1-5年的Logistic回归模型。
②Logistic回归模型的拟合优度检验。在SPSS的Logistic回归程序中，输出的-2LL值为23.672，较小，说明所建模型拟合较好。Hosmer and Lemeshow Test统计量大于0.05，接受观测数据和预测数据之间没有显著差异的零假设，即认为模型对数据的拟合度较好。
③Logistic回归模型的预测准确性检验。Cox & Snell R2，Nagel ker ke R 解释的是回归变异，值分别为0.666和0.888，说明自变量对因变量具有很强的解释能力。
④Logistic回归模型的Χ2检验。本文仅考虑到两种模型：仅包含常数项的模型和包含常数项与6个变量的模型，所以三种模型的卡方值全部相同。整体显著性水平检验的P值为0.000，说明模型中所包含的自变量对因变量有显著的解释能力，所拟合的方程具有统计学意义。
⑤Logistic回归模型的预测结果。在ST前1年采用Logistic回归模型，建模样本达到93.9%的预测准确率，预测样本达到91.9%的预测准确率。
同理，对ST前2-5年建立Logistic回归模型并进行检验，得出预测准确率分别为94.6%，70%，71.8%，69.2%。这说明此模型具有提前五年的预警能力。但是，出现ST前2年的预警能力比ST前1年高、ST前4年的预警能力比ST前3年高的异常现象，说明Logistic回归模型的预测不稳定，可能是由于建模样本与预测样本选择的随机性所致。
（3）BP网络模型的建立与检验。
本文建立了一个输入层、两个隐层和一个输出层的BP网络模型。其中，输入层有6个结点，第一个隐层有3个结点，第二个隐层有2个结点，输出层有1个结点。指定学习参数r=0.1，对ST前1年的90个建模样本进行训练，经过1483次训练结束，得到各结点之间的权数。
ST前1年，训练样本达到96.67%的预测准确率，学习样本达到95%的预测准确率。ST前2年，有3个指标进入模型；ST前3-5年，只有两个指标进入模型。这样，输入层结点过少，导致隐藏层没有存在的必要，从而使得神经网络模型线性化。在原来进入模型的变量指标基础之上，又进行了定性分析，分别加入了几个指标，使得每年的输入层都保持与ST前1年相同的6个结点。ST前2年，训练样本达到93.33%的预测准确率，学习样本达到85%的预测准确率。对于ST前3-5年数据，不管学习参数如何设定，训练样本都很难收敛，说明再用神经网络建立财务预警模型意义不大。
4 预测结果的比较
ST前1年，Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型的预测准确率分别为91.9%，91.9%，95%，说明BP网络模型具有最强的预测能力。ST前2年，三种模型的预测准确率分别为87.5%，94.6%，85%，说明Logistic回归模型具有最强的预测能力。ST前3年、前4年，Fisher二类判别模型比Logistic回归模型具有更好的预测能力。ST前5年，Fisher二类判别模型和Logistic回归模型的预测准确率都低于70%，预测能力有限。
参考文献
［1］Fitzpatrick. A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with those of Failed Firms. Certified Public Accountant, 1932,（4）:598-662.
［2］Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure［J］. Journal of Accounting Research, 1966：71-111.
［3］Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysic and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］.The Journal of Finance, 1968,（9）:589-609.
［4］陈晓，陈治鸿. 中国上市公司的财务困境预测［J］. 中国会计与财务研究，2000,（3）：55-75.
企业财务预警范文6
论文提要摘要：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，不可避免的新问题是生存、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新问题，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探究的成果，探索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摘要：
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摘要：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和发展。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猜测，把企业的财务危机消除在最初阶段一直是一个值得思索、探索的新问题。综合国内外实证探究成果，财务预警模型可以归结为以下几个方面摘要：
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定企业是处于破产状态还是非破产状态的一种猜测模型。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探究就是Fitzpatrick所做的单变量破产猜测模型。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，很轻易造成以一带全。因此，该模型应用的范围很小。
2、多元线型判定模型。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猜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，从而据以判定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猜测。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摘要：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。和上面其他模型不同的是，该模型主要是利用P值的大小作为判定企业破产的界限。
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，可随时依据新预备数据资料进行自我学习练习，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，合理地选择猜测财务指标。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重负债规模的大小，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、企业应当注重定性分析和定量分析的结合。定量分析往往具有客观、易于度量的特征，定性分析则是主观性、模糊性的特征。企业面临的风险和危机和日俱增，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。
