论建立我国保险公司财务预警体系

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1、论建立我国保险公司财务预警体系正如保险公司经营的风险具有不确定性一样,保险公司自身同样面临着各种各样的风险。因此,大部分国家都将保险公司作为金融企业的重要组成部分而进行严格的监管。当然,保险公司经营的失败不是一朝一夕的事情,而是一个渐进的过程,它在早期必然会反映出相应的特征,表现在财务上即为相关财务指标及财务状况的异常。本文试图从公司财务失败的理论出发,研究财务预警的理论与方法,并对建立我国保险公司财务预警体系提出相应的思路。  一、财务失败及成因分析  在财务管理理论中,财务失败(financialfailure)

2、是指公司无力偿还到期债务的困难和危机。从财务预警的角度看,财务失败的含义有广义和狭义之分。广义的财务失败是指公司盈利能力的实质性减弱,公司的偿付能力丧失,它涵盖了公司财务状况恶化的各个阶段,其表现形式包括:拖欠短期债务、拍卖变现短期甚至长期资产、无力支付债务利息甚至本金等。狭义的财务失败仅指公司丧失偿付能力的最严重状况,即公司的资产市场价值总额小于负债市场价值总额,也就是所谓的“资不抵债”,最终导致公司不能清偿到期债务而发生破产。  财务失败的原因分析是进行财务预警的必要理论基础。从公司的风险或不确定性着手展开的财务

3、失败研究认为,财务失败源于风险主体对风险控制的不力。风险的主体是市场经济的参与者和竞争者,其损失主要是指经济利益的减少和丧失。公司面临的风险主要包括政策风险、市场风险、经营风险、财务风险等,财务失败主要研究公司财务风险的因素。当财务风险积聚到一定程度时,如果不能及时采取化解措施或采取的措施有效性不够,公司就会陷入财务失败的困境。基于对财务风险的定义和计量,财务预警模型研究的一个方向是:以风险测量技术为基础,建立风险估计和监测模型。  从财务实际应用研究层面展开的财务失败研究认为,财务失败的原因主要在于内部管理能力和外

4、部经营风险两个方面,这两个方面最终都会体现到公司的财务状况上。对于公司财务状况的分析除了行业环境等方面的分析以外,最主要的分析内容之一是公司会计信息的分析。财务与会计理论认为,主要由公司的财务报表提供的会计信息综合反映了公司的财务状况、经营成果和现金流动情况。根据公司真实的会计信息可以研究公司的偿债能力、盈利能力和资产管理能力等,从而分析公司的安全状况,进而对公司的综合财务状况做出判断。因此,这一方向的财务预警研究的主要出发点是关于会计信息的财务分析,会计信息的财务分析方法包括比率分析、结构分析和比较分析等,而财务比

5、率分析是其基本分析方法。这样,对各方面相关财务比率的单项和综合研究,也就成为公司财务预警模型研究的主要理论基础。当然,财务预警的这一研究方向是建立在财务真实性的基础之上的。如果由于公司内控制度不健全、外部监管或第三方鉴证不力等原因而导致会计信息失真,那么建立在此基础之上的财务预警将毫无价值。  二、财务预警理论与方法  从第一部分的论述可知,财务预警研究基于基础理论的不同,主要有两大方向:一类是以风险分析为基础,主要采用风险监测系统的方法。另一类是以财务分析理论为基础,从公司的资金存量和流量分析人手进行的多因素分析方

6、法。目前应用比较成功和有相当研究基础的是后者——基于财务比率的多因素分析方法。这一方法又可以根据财务预警模型中选用的变量多少不同,分为单变量模式和多变量模式两种。  (一)单变量模式,是指运用单一变量,用个别财务比率来预测财务失败。从一般企业来看,主要的运用比率包括债务保障率(现金流量÷债务总额)、总资产收益率(净收益÷资产总额)、资产负债率(负债总额÷资产总额)、资金安全率(资产变现率一资产负债率)等。按照单变量模式,公司发生财务失败是由长期因素而非短期因素造成的,因此,可以长期跟踪这些比率,注意这些比率的变化,借

7、以预测公司的财务危机。但是这种模式存在着明显的不足,即个别比率只能反映公司财务状况的某一个或某几个方面,不能全面反映公司面临的各种风险,并且当这些比率彼此不完全一致甚至传递出相反的信号时,指标的警示作用就可能减弱甚至被抵消,因此,单变量模式的应用受到较大的限制。  (二)多变量模式,是指按照多变模式思路建立多元线形函数公式,运用多种财务比率进行加权,然后以汇总产生的总判别分来预测财务失败。这种模式中应用最为广泛的是由美国学者奥特曼(Altman)于1968年提出的“Z记分模型”。这一模型主要适用于上市公司,计算步骤是

8、首先从上市公司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率,然后根据这些比率对财务失败警示作用的大小分别赋予不同的权重,再将这些财务比率按照不同的权重进行加权计算,得到一个公司的综合风险总判别分Z,最后将其与临界值进行对比,就可以得出公司是否存在财务失败及其严重程度。“Z记分模型”的具体判别函数为:  Z=0.012X1+0.014X2+

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