財務(wù)危機預(yù)警模型研究綜述及其啟示的論文

1、財務(wù)危機預(yù)警模型研究綜述及其啟示的論文財務(wù)危機預(yù)警模型研究綜述及其啟示的論文摘要： 現(xiàn)代企業(yè)在不斷發(fā)展的過程中，不可避免地要面對各種各樣的財務(wù)風(fēng)險，如何建立起一套全面、高效和實用的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)更是現(xiàn)代企業(yè)關(guān)注的重中之重。文章從財務(wù)危機與預(yù)警的定義出發(fā)，通過對國內(nèi)外現(xiàn)有財務(wù)預(yù)警模型的比較分析，得出了完善我國企業(yè)財務(wù)預(yù)警的啟示。 關(guān)鍵詞： 財務(wù)危機預(yù)警模型；財務(wù)風(fēng)險；企業(yè)財務(wù)管理；單變量模型；多變量模型 經(jīng)濟周期波動是一種客觀存在的經(jīng)濟現(xiàn)象，一個企業(yè)要生存、發(fā)展都離不開對財務(wù)環(huán)境的監(jiān)測，對財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警。在當(dāng)前金融危機的背景下，我國財政部企業(yè)司也要求企業(yè)加強財務(wù)監(jiān)管，建立企業(yè)財務(wù)預(yù)警機制和財務(wù)管理

2、評估制度。因此，完善我國財務(wù)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 一、財務(wù)預(yù)警含義界定 財務(wù)預(yù)警，具體地說就是財務(wù)危機的預(yù)測與警報。所以提到財務(wù)預(yù)警，首先需要界定財務(wù)危機的含義。財務(wù)危機（financialcrisis），又稱財務(wù)困境（financialdistress），財務(wù)失?。╢inancialfailure）。顧名思義，處于財務(wù)危機狀態(tài)的企業(yè)必然陷入了財務(wù)困境，這類企業(yè)要么連年虧損，要么經(jīng)營不暢，面臨著較大的財務(wù)風(fēng)險。財務(wù)危機是財務(wù)風(fēng)險的一種極端表現(xiàn)。 二、國內(nèi)外財務(wù)預(yù)警模型的研究現(xiàn)狀 目前對財務(wù)預(yù)警模型的研究主要集中在以下幾個方面： （一）單變量模型 單變量模型又稱一元判定模型，

3、是以一項財務(wù)指標(biāo)作為判別標(biāo)準(zhǔn)來判斷企業(yè)是否處于破產(chǎn)狀態(tài)的預(yù)測的模型。www.com財務(wù)指標(biāo)分為償債能力指標(biāo)、獲利能力指標(biāo)和營運能力指標(biāo)。fitzpatrick（1932）最早利用該模型對企業(yè)財務(wù)困境進行預(yù)測，他以19家公司作為樣本，運用單個財務(wù)指標(biāo)進行預(yù)測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)凈利潤/股東權(quán)益、股東權(quán)益/負債這兩個財務(wù)指標(biāo)判別能力最高。而smith和winakor（1935）進行了類似的研究，則發(fā)現(xiàn)營運資本/總資產(chǎn)這個指標(biāo)的預(yù)測能力最高。此外，merwin（1942）發(fā)現(xiàn)營運資本/總資產(chǎn)、股東權(quán)益/負債、流動資產(chǎn)/流動負債這三個指標(biāo)能提前6年對企業(yè)破產(chǎn)做出預(yù)測。beaver（1966）發(fā)現(xiàn)判別能力最高的財

4、務(wù)指標(biāo)分別是現(xiàn)金流/總負債、凈收入/總資產(chǎn)、總債務(wù)/總資產(chǎn)。 國內(nèi)學(xué)者對此模型也做了不少探索。陳靜（1999）使用截至1998年底的27家st公司與同行業(yè)、同規(guī)模的非st公司作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、營運資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個指標(biāo)在st公司與非st公司有明顯的差異。進一步研究得出，資產(chǎn)負債率與流動比率在宣布前一年的誤判率最低，具有較好的預(yù)測力，而在稍遠的時間段，總資產(chǎn)收益率的誤判率則表現(xiàn)良好。同時發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率極不穩(wěn)定，在st前一年，誤判率達到最高。吳世農(nóng)、盧賢義（201x）以70家st和70家非st上市公司為樣本，應(yīng)用單變量分析研究財務(wù)困境出

5、現(xiàn)前5年這兩類公司21個財務(wù)指標(biāo)各年的差異，最后確定6個預(yù)測指標(biāo)。 （二）多變量模型分析 1z分?jǐn)?shù)模型。z分?jǐn)?shù)模型是altman教授在1968年經(jīng)過大量的實證考察和分析研究的基礎(chǔ)上提出來的。z分?jǐn)?shù)模型是采用多元線性函數(shù)的模式，通過統(tǒng)計技術(shù)篩選出那些在兩組樣本中差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個變量轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預(yù)測精確度的判別方程。 z分?jǐn)?shù)模型的判別函數(shù)為： z= 1.2x1+ 1.4x2+ 3.3x3+0.6x4+ 1.0x5 其中，x1=（期末流動資產(chǎn)期末流動負債）/期末總資產(chǎn)； x2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)； x3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)； x4=期

6、末股東收益的市場價值/期末總負債； x5=本期銷售收入/總資產(chǎn)。 z分?jǐn)?shù)模型從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、變現(xiàn)能力、獲利能力、財務(wù)結(jié)構(gòu)、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合分析預(yù)測企業(yè)的財務(wù)狀況，進一步推動了財務(wù)預(yù)警的發(fā)展。altman通過對z分?jǐn)?shù)模型長期的研究分析提出該模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：z2.675時，企業(yè)財務(wù)狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率很?。?1.81z2.675時，企業(yè)財務(wù)狀況極不穩(wěn)定，為灰色地帶；2 1.81時，企業(yè)財務(wù)失敗可能性非常大。z值越低，該企業(yè)遭受財務(wù)失敗的可能性就越大；z值越高，該企業(yè)遭受財務(wù)失敗的可能性就越小。 2主成分分析。主成分分析就是對多變量的平面數(shù)據(jù)表進行最佳綜合簡化，即：在力保數(shù)據(jù)

7、信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進行降維處理。在實際工作中，主成分個數(shù)的多少取決于能夠反映原來變量80%以上的信息量為依據(jù)。主成分模型對樣本沒有假設(shè)要求，但是要對樣本數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。因為各樣本數(shù)據(jù)的量綱不完全一致，所以需要進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即將各種不同度量的指標(biāo)轉(zhuǎn)為同度量的指標(biāo)，使各指標(biāo)具有可比性。其適用范圍較廣，但計算和分析過程過于復(fù)雜，判別規(guī)則的確定比較復(fù)雜。 3logistic回歸分析。logistic模型的目標(biāo)是尋求觀察對象的條件概率，從而據(jù)此判定觀察對象的財務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險。這一模型建立在累積概率函數(shù)的基礎(chǔ)上，不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。logisti

8、c模型適用于因變量是非連續(xù)的且為二分類選擇模式，將違約概率限定在0和1之間，并通過函數(shù)的對數(shù)分布來計算違約的概率。在二分類判別法中假設(shè)因變量為1和0，分別對應(yīng)事件發(fā)生和事件不發(fā)生。logistic回歸模型的形式為： logistic回歸模型使用的是最大似然估計，似然函數(shù)值越大，表明模型的模擬效果越好。logistic模型的最大優(yōu)點是，不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設(shè)約束的局限性，具有了更廣泛的適用范圍。目前這種模型的使用較為普遍，但其計算過程比較復(fù)雜，計算過程有近似處理，會影響到預(yù)測精度。 4多元概率比（probit）模型。probit回歸模型同樣地假定企業(yè)破產(chǎn)的概率為p，并假定

9、企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其概率函數(shù)的p分位數(shù)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋。其計算方法和logit模型很類似，先是確定企業(yè)樣本的極大似然函數(shù)，然后通過求似然函數(shù)的極大值就可以得到參數(shù)?琢，?茁，接下來就可以利用下面的式子求出企業(yè)破產(chǎn)的概率。和前面的判別規(guī)則一樣，如果概率p小于0.5，就判別為財務(wù)正常型，如果p大于0.5，即為破產(chǎn)型。 5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ann）方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由大量的簡單處理單元相互聯(lián)結(jié)組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它的許多功能和特性是對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模擬，是一種自然的非線性建模過程，也被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network）。作為非參數(shù)的預(yù)測模型，它克服

10、了選擇模型函數(shù)形式的困難，同時對樣本及變量的分布特征沒有限制。然而，由于理論基礎(chǔ)比較薄弱，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人體大腦神經(jīng)模擬的科學(xué)性、準(zhǔn)確性還有待進一步提高。 6聯(lián)合預(yù)測模型。聯(lián)合預(yù)測模型是運用企業(yè)模型（corporate model）來模擬企業(yè)的運作過程，從而動態(tài)地描述財務(wù)正常企業(yè)和財務(wù)困境企業(yè)的特征。然后根據(jù)不同特征和判別規(guī)則，對企業(yè)樣本進行分類。其運用的關(guān)鍵就是如何準(zhǔn)確模擬企業(yè)的運作過程。因此它要求有一個基本的理論框架，通過這一框架來有效模擬企業(yè)的運作過程，從而能夠有效反映和識別不同企業(yè)的行為特征、財務(wù)特征，并據(jù)以區(qū)分企業(yè)樣本。 三、完善我國財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的啟示財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建方面，應(yīng)將財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，適時引入一些新的財務(wù)變量，如eva（經(jīng)濟增加值）和mva（市場增加值）等，在建立企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型時應(yīng)當(dāng)適時地引進這些新指標(biāo)，以適應(yīng)現(xiàn)代財務(wù)理論的發(fā)展，更深入地認(rèn)識企業(yè)面臨的財務(wù)危機。研究方法方面，應(yīng)注重定量分析和定性分析相結(jié)合，企業(yè)財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)不能只單純注重對量化的模型、指標(biāo)進行分析，還應(yīng)結(jié)合非量化因素甚至是有經(jīng)驗分析人員的直覺判斷作定性的分析評價。定性和定量的預(yù)測相結(jié)合，才能提高預(yù)警系統(tǒng)的效用。建立事前、事中、事后全面監(jiān)控的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)不只是在意識到公司可能將出現(xiàn)問題時才使