我国上市公司财务危机预警系统应用研究

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1、我国上市公司财务危机预警系统应用研究【摘要】上市公司的良好运作和发展，需要应用适合本公司实际的财务危机预警系统，以帮助公司防范和化解财务危机。本文在论述财务危机预警系统的现实意义、分析其应用现状及进行原因剖析的基础上，对上市公司有效应用财务预警系统提出了思考及建议。　　【关键词】财务危机；预警系统；应用　　　　上市公司财务危机预警系统的研究一直是经济管理界的热门问题。财务危机是公司无力支付到期债务或费用以至于威胁公司生存和发展的经济现象。面对国际竞争的加剧和复杂多变的经济环境，上市公司不可避免地面临各种财务危机。但通过研究上市公司

2、相关信息，构建有效的财务危机预警模型，能在很大程度上帮助上市公司防范和化解财务危机，尽可能地减少利益相关者的损失。然而，由于种种原因，财务预警系统在我国上市公司中尚未得到广泛应用。　　　　一、在我国上市公司应用财务危机预警系统的现实意义　　　　随着退市风波的奏响，上市公司不再可能永久保持圈钱的能力。作为上市公司必须时刻监测公司的经营业绩和财务状况。财务危机预警系统即是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性财务指标的变化，对上市公司可能或即将面临的财务危机所实施的控制和预测警报系统。　　在上市公司应用财务危机预警系统，主要可

3、以发挥四个作用：　　　　（一）危机预知作用　　对公司的经营过程加以跟踪并监控公司日常财务状况，在可能危害公司的财务关键因素出现之时，财务预警系统能预先发出警告，提醒公司经营者早做准备或采取对策以减少财务损失。　　　　（二）财务诊断作用　　根据跟踪检测,对公司的实际财务状况与行业或标准财务状况进行对比分析，找出导致公司财务运行恶化的原因以及公司运行中的弊端及其病根所在。　　　　(三)过程控制作用　　即更正公司营运中的偏差或过失，使公司回复到正常的运转轨道上，挖掘公司一切可以寻求的内部资金创造渠道和外部财源，在发现财务危机时阻止其继续

4、恶化，控制其影响范围。　　　　(四)风险规避作用　　财务失败预警系统不仅能及时回避现存的财务危机，而且能通过系统详细地记录危机发生缘由、解决措施、处理结果，并及时提出建议，弥补公司现有财务管理及经营中的缺陷，完善财务失败预警系统，从而既提供未来类似情况的前车之鉴，更能从根本上消除隐患增强公司的免疫能力。　　　　二、我国上市公司财务预警系统的应用现状及原因剖析　　　　（一）我国上市公司财务预警系统的应用现状　　国内外常见的预警模型主要包括量化分析和非量化分析两种。量化分析方法主要分为单变量判定模型和多变量判定模型。非量化分析方法主要

5、有标准化调查法、“四阶段症状”分析法、“三个月资金周转表”分析法、流程图分析法、管理评分法等。目前，还有其他一些财务预警的分析方法，如人工神经网络分析法、F分数模型、近邻法、分类树等。这些方法在很多书刊中均有介绍，在此不再赘述。可见，财务预警系统是随着在国内外的实际运用而不断完善更新的。　　在国内外财务预警研究的影响和推动下，我国上市公司财务预警系统不仅备受理论界的关注，还得到了其他一些社会群体的认同。然而由于在国内财务预警系统还是一个比较年轻的研究领域，目前我国上市公司的监管部门尚未就上市公司运用财务预警系统做出相应的规定，再加

6、之我国本身的一些特有现象和问题，使得上市公司缺乏建立和运用财务预警系统进行财务危机预警的主动性。在我国上市公司的实际应用中，财务预警系统大多是以传统的财务指标分析为基础，以定性的逻辑分析为主，而不是根据实证研究的成果去构造财务危机预警体系，指标处理也以综合评价方法为主。即使有一些量化方法的使用，也主要是借鉴国外的方法，局限于对公司财务数据的统计、财务指标的筛选和财务模型的计算分析等，上市公司应用财务预警系统的范围和程度还远远不够。如上海证券交易所为了对上市公司财务报告进行有效的分析，及时发现上市公司财务报告中存在的问题，减少市场和

7、投资者的风险，开发的《上市公司财务指标预警系统》。其实现的主要功能也只是在单指标预警分析、综合财务分析的基础上做出财务状况诊断书。　　　　（二）我国上市公司财务预警系统应用现状的原因剖析　　既然财务预警系统能帮助上市公司及时发现财务状况的恶化，有利于上市公司调整经营策略，扭转财务状况恶化的势头，为何财务预警系统在上市公司中得不到广泛应用呢?作者认为，造成这种局面的原因主要有以下几方面：　　1.会计信息质量影响财务预警系统的有效性　　上市公司财务预警模型的设计运用了大量的财务数据，真实可靠的财务会计信息是建立有效可行的财务预警系统的

8、基础。在我国上市公司中，股东与管理层之间的信息不对称问题十分突出，管理层在会计信息编报方面拥有过大的权力，而且现行的监督机制和独立审计机制难以确保上市公司的会计信息质量。这种普遍存在的会计信息失真现象势必影响财务预警系统的有效性，同时，由于财务数据