关于财务预警模型构建的一个文献综述

关于财务预警模型构建的一个文献综述摘要：随着我国经济的进一步改革开放，我国企业将面临更加多变的市场环境以及更加剧烈的市场竞争。在应对多变的市场环境以及各类市场竞争过程中，企业又不得不面临各类的风险和危机。其中，财务风险和财务危机在各类风险危机中处于关键地位，一个企业能否控制应对好财务风险和财务危机对其生存和发展至关重要。针对财务风险和财务危机的应对，国内外学者提出了财务预警和财务预警体系的概念，并研究建立了一系列相关的财务预警模型，为财务风险和财务危机的应对控制做出了很大贡献。因此，对财务预警模型的发展很有必要进行梳理评述。关键词：财务危机财务预警模型财务预警系统评述构建引言十八大以来，我国政府在经济方面进行了全面深化改革。一方面，政府简政放权，进一步减少对市场的干预；另一方面，市场将在资源配置中进一步发挥决定性作用，市场活力将进一步释放。总体来说，经济体制的全面改革有利于我国市场秩序的规范和市场活力的激发，从而进一步推动我国市场经济的发展。但同时，我们也应该意识到，随着经济改革的推行以及经济开放的进一步放手，我国的各类企业必将面临更加激烈的市场竞争以及各类风险层出不穷的局面。在这竞争四溢的时代，如何应对企业面对的各类危机以及各类风险，对于一个企业的发展和生存有着至关重要的作用，其中在企业的各种风险应对中财务风险的应对尤其重要。企业可以通过建立合理有效的财务预警系统，来预防和应对财务风险。企业财务危机的发生，往往是由于企业管理者忽于对财务风险的监管，以致危机发生前和发生时，不能及时采取有效可行的应对措施，最终导致企业财务状况不断恶化。企业如果无法在这突然爆发的财务危机中绝处逢生，突围出困境，那么其付出的代价将是巨大的，其有可能遭遇经营业绩一落千丈的局面，也有可能从此债务缠身，甚至破产关门。因此，如果企业管理者能够增强危机意识，重视企业的财务风险管理，通过对企业的财务运营过程进行检测与监控，及时反馈分析其所面临的各种局势和问题，那么企业就可以及时预测危机并提前做好各种风险应对措施，尽最大努力减少危机发生的可能性和危机带来的损失。所以，建立企业的财务预警系统,对财务运营过程进行监控和预警,具有非常重要的现实意义：它可以提供信息给监控部门以帮助其进行检测和预警；它可以在财务危机尚未爆发前传递危机信号给经营者，从而经营者可以及早采取措施改善企业经营，将危机扼杀于摇篮之中；它可以帮助银行等金融机构及时发现风险并进行贷款控制，从而防止坏账的发生。总之，适时、准确地对企业财务失败进行预测分析是市场竞争体制的客观要求,也是企业生存发展的必要保障。本文将对财务预警模型的主要文献进行综述，并在此基础上给出当代企业财务预警系统构建的建议，内容安排如下：①涉及的基本概念②财务预警模型的研究进展及其评述③对财务预警系统的构建的建议正文一、涉及的基本概念1、财务风险财务风险是指公司财务结构不合理、融资不当使公司可能丧失偿债能力而导致投资者预期收益下降的风险。财务风险是企业在财务管理过程中必须面对的一个现实问题，财务风险是客观存在的，企业管理者对财务风险只有采取有效措施来降低风险，而不可能完全消除风险。企业财务风险贯穿于生产经营的整个过程中，可将其划分为：筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险四个方面。2、财务危机财务危机的的定义，长期以来还未形成统一的认识，不同的学者其支持认同的财务危机概念可能是不一样的。在西方，比较经典定义有：Beaver的企业失败，即企业不能偿还到期债务；Altman的公司破产，即讲公司根据破产法提出破产申请的行为视为公司财务危机的标志；Ross则将企业的财务危机概括为技术失败、会计失败、企业失败和法定破产。在中国：谷祺和刘淑莲认为财务危机是指企业无力支付到期债务或者费用的一种经济现象；李心合则认为企业失败应该要与现金流转相联系。本文的定义为：财务危机时指导致企业的财务状况不断恶化，从而导致企业的财务风险不断增大，并且明显无力按时偿还到期的无争议的债务的困难与危机。3、财务预警企业财务预警，是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理当局采取有效措施，从而避免潜在的风险演变成损失。它有利于为企业未雨绸缪、纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。4、财务预警系统财务预警系统是以企业信息化为基础，对企业在经营管理活动中的潜在风险进行实时监控的系统。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。它与财务评价系统相互依赖，互为补充。这一系统能够实现对企业全部经营活动相关资料数据的有效分析，依据分析行为及其结果来预知企业经营活动中潜在的风险，这种风险提示以财务指标的形式提供企业相关人员。它还能够实现对企业财务管理体系这一整体中存在的问题以及财务危机的深入分析，并且能够提出有效的应对措施，在很大程度上提高了企业的管理效率，实现了财务风险及管理风险的有效规避。该预警体系的功能更多的是通过其对相关资料和数据的全方位实时监控分析来发现财务体系中存在的问题和潜在的危机，并且能够将相关的数据记录下来为体系的改进和完善提供建议，从而有效的提升财务管理的水平。二、财务预警模型的发展及其评述1、国外财务预警模型的发展国外对财务预警模型的研究早于国内，相对于国内的发展，其更加完善，普及也更广。总体来说，国外财务预警模型的发展大致经历了单变量分析模型、多元变量分析模型、条件概率分析模型及人工神经网络分析模型四个阶段。下面将具体介绍这个四个模型的发展。（1）单变量分析模型1932年，Fitzpartrick就运用单个财务比率对38家破产企业和非破产企业的财务经营状况进行了分析。事后，他在《成功工业企业和失败工业企业财务比率分析的比较》（AComparisonofSuccessfulIndustrialEnterpriseswithThoseofFailedFirms）一文中指出：将出现财务危机的企业和正常经营企业做比较，会发现两者的财务比率有显著不同。他认为企业财务比率不仅能够反映企业财务状况与经营成果，而且它还企业的未来具有预测功能。之后，WilliamBeaver继续发展了运用财务比率在预测企业失败理论。1966年，Beaver在题为《以财务比率预测企业失败，会计上的经验研究：选择性研究》（FinancialRatioasPredictorsofFailure，EmpiricalResearchinAccounting：SelectedStudies）一文中，以1954-1964年度的市场数据为分析基础，指出财务比率在预测企业偿付能力方面是有用的，这些比率可用于区分企业有无偿付能力，其正确程度要比任意的预测高得多。1968年，其在《作为破产预测者的财务比率》一文中，Beaver通过对比79对破产企业和非破产企业各13年的财务项目的平均值指出，当企业出现破产、无力支付优先股股利、透支银行账户和拖欠偿还债券时即可认为企业发生了财务危机，并且他认为债务现金比率、资产收益率、资产负债率、资产安全率是预测企业危机最有效的四个财务指标。在此次对比中，他还得出了三个结论：出现财务危机的企业一般现金较少而应收账款较多；将现金和应收账款同列为速动资产和流动资产会掩盖企业所隐藏的财务危机；出现财务危机的企业的存货一般来说比较少。在WilliamBeaver之后还出现了资产负债表的分解模型（BalanceSheetDecompositionModel）和赌徒理论模型（Gambler’sRuinModel）两种比较重要的财务预警单一变量模型，其中前者强调企业外部的不稳定冲击导致企业在破产前其资产负债结构发生明显变化，而后者则强调应该对企业破产前连续出现负现金流量的情况给以重视和足够关注。（2）多元变量分析模型仅用单一的财务比率来分析并预测企业的财务状况，说服力略显不足，所以在单一变量分析模型之后，人们又提出了多元变量分析模型这一概念。在1968年，美国纽约大学教授EdwardI.Altman利用多元判别分析（MultipleDiscriminateAnalysis）即MDA进行了财务预警研究，其在《财务比率，差异分析和企业破产预测》（FinancialRatios，DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy）一文中指出，通过对33家破产企业和33家正常经营企业的财务数据采用配对抽样法（PairedSampleApproach）可以建立一个以财务比率为基础的预测企业破产的多元变量财务预警模型。该模型俗称Z值模型，其通过对5种基本财务比率进行加权计算，得出预测企业破产的总分数，即Z分数。Z模型的表达式为：Z=1.2a+1.4b+3.3c0.6d+0.999e其中：a=营运资本/总资本b=留存收益/总资本c=息税前利润/总资产d=股票市价/负债总额e=销售收入/负债总额其中Z值越低，企业发生破产的可能性就越大，该模型判断企业财务失败的临界值为：①Z≤1.81，企业财务状况堪忧，濒临破产；②1.81＜Z＜2.675，企业财务状况不稳定，出现破产的可能性较大；③2.675＜Z＜2.99：企业有可能发生财务危机；④Z≥2.99，企业暂无发生财务危机的可能性。Altman认为企业越接近破产其财务比率越恶化，同时，绝大部分财务比率恶化的严重程度出现在企业破产的前两到三年之间。（3）条件概率分析模型多元变量分析模型之后，又出现了条件概率分析模型。在1980年，Ohlson将逻辑回归方法引入财务预警模型之中，他分析了105家破产公司和2058家非破产公司在破产概率区间上的分布，发现公司规模、资本结构、业绩以及融资能力可以高效预测财务危机。条件概率分析模型包括逻辑回归模型和概率回归模型。其中，逻辑回归模型，即logistic模型首先根据多元线性判定模型算出Z值，然后求出企业破产的条件概率P，如果P大于0.5则说明企业的破产几率大，反之，若P小雨0.5则表示企业财务正常，遭受破产的概率较小。（4）人工神经网络分析模型人工神经网络模型（ArtificialNerveNetworkAnalysisModel），简称ANN模型，其以计算机信息技术和数理统计方法为基础，将神经网络的分类方法应用于财务危机预警系统。通常，ANN模型由输入层、输出层和隐藏层组成，具有高度并行计算能力、自学能力以及纠错能力，科学性和准确性程度比较高。2、国内财务预警模型的发展相比较于国外，国内对财务危机及财务预警的研究起步较晚。在20世纪80年代末，国内学者在引进国外财务预警模型的基础之上，提出财务预警的新观点和建议，并对以前的模型在一定程度上进行了改进。国内最早开始研究财务预警模型的是吴世农和黄世忠。在1986年，其发表了《企业破产的分析指标和预测模型》一文。在1996年，周守华借鉴Altman的Z值模型并对其进行了改进，提出了F分数模型。相比较于Z值模型，周守华加入了现金流量这一有效的预测变量，其表达式为：F=-0.1774+1.1091a+0.1704b+1.9271c+0.0302d+0.4961e其中,除了c和e，a、b、d所代表的含义与Z值模型一样。c=（税后净利+折旧）/平均总负债，其衡量的是企业的现金流量用于偿还债务的能力。e=（税后净收益+利息+折旧）/平均总资产，其衡量的是企业总资产在创造现金流量方面的能力。F分数模型具体的判别标准为:①当F0.0274时，企业可继续生存；②当F0.0274时,此企业破产几率大在1999年，陈静应用Beaver和Altman的模型对27对上市公司的财务数据进行了单变量分析和二类线性判别