基于非财务指标视角的财务危机预警模式探讨 毕业论文

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1、湖北民族学院经济与管理学院本科毕业论文题目:非财务指标视角的财务危机预警模式探讨姓名：学号：061040334班级：0610403专业：财务管理指导老师：2014年5月15日诚信声明：本人所提交的毕业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究所取得的成果。文中除已注明引用的内容外，不包括任何其他个人或集体已发表或公开过的成果。本人愿意承担此声明的责任和后果。毕业论文作者（签名）：年月日目录一、文献综述1（一）国外学者研究现状1（二）我国学者研究现状2（三）国内外文献的评述3二、在财务危机预警模式中引入非财务指标的必要性4（一）财务预警模型存在的缺陷有必要引入

2、非财务指标4（二）非财务指标是企业财务危机形成的根源6（三）从实践看引入非财务指标的必要性7三、在财务危机预警模式中引入非财务指标的可行性8（一）从宏观方面的可行性分析8（二）从微观方面的可行性分析8（三）财务指标与非财务指标结合上的可行性9四、基于平衡计分卡的预警模型的构建9（一）从客户维度的角度分析10（二）从学习发展维度的角度分析11（三）从内部营运维度的角度分析12（四）从财务维度的角度分析12（五）基于平衡计分卡的预警模型判别准则13五、结论14内容摘要本文在文献研究的基础上，首先分析了现行财务预警模式存在的缺陷，然后论述了引入非财务指标的必要性和可

3、行性。最后运用平衡计分卡原理从财务、客户、内部运营和学习发展这四个维度构建了财务指标与非财务指标相结合的预警框架，并提出了判断短期危机和长期危机的判别准则。关键词：财务预警模式；财务指标；非财务指标；平衡计分卡AbstractBasedonliteratureresearch,firstlythisarticleanalyzesthedefectsexistinginthecurrentfinancialearlywarningmodel,andthendiscussesthenecessityandfeasibilityoftheintroductionof

4、non-financialindicators.Finally,IusetheprincipleoftheBalancedScorecarddevelopedfromfinance,customer,internalbusinessandlearningofthefourdimensionstobuildthefinancialindicatorsandnon-financialindicatorscombinedwarningframework,andputforwardthejudgmentcriterionofshort-termandlong-term

5、crisis.Keywords：Financialearlywarningmodel;FinancialIndicators;Non-financialIndicators;BalancedScorecard基于非财务指标视角的财务危机预警模式探讨一、文献综述优胜劣汰，适者生存。在当今快速发展的市场经济中，市场的环境变化莫测、竞争激烈，行业的经济脆弱以及企业内部的管理中的各种问题，都能够使得企业陷入财务困境甚至破产。一些公司的财务风险则也面临着信用风险和现金流风险等问题，同时这些问题也会给各利益相关者带来各种经济损失。而这些企业陷入财务困境时往往具有一些先兆且

6、具有一定的可预测性。一个有效的财务预警机制，有助于企业、投资者和金融部门等寻找到财务失败的根源并及时找到解决措施，防止情况的进一步恶化。据此，许多国内外的研究学者都积极的投身于企业的财务危机预警研究中，并得出了大量重要的结论。（一）国外学者研究现状国外学者运用于财务危机的预测方法研究总得来可分为财务指标统计方法和非财务指标统计方法。其中，财务指标统计类的预测方法包含很多，例如我们在经济学中学到过的一元和多元判别法以及一些逻辑回归方法等；而非财务指标统计类的预测方法种类也繁多，例如模拟类预测方法中的神经网络模型、信用评级、人工智能等，以及股价分析法、实验法和案例

7、分析法等。最早对财务危机预测进行研究的是Beaver（1966），他用了10年多的时间对70多家失败的企业以及成功的企业进行了对比研究，其中他主要是进行的财务比率的研究测试。并且也涉及了均值比较、划分测试和释然分析。在排除了一些行业等因素后他得出，现金流量/债务总额、净收益/资产总额即资产收益率、资产负债率等这些财务比率对预测财务失败是有效的。但是，这些单个的财务指标都是无法全面反映企业财务特征的。随后，在1968年Altman首次将多元线性判别方法引入到财务危机预测领域，得出息税前利润率、资产周转率和股权的市场价值等这三个财务指标的财务预测能力比较强，虽然该

8、Z计分模型在财务状况的预测准确度上随着