基于erp的财务危机预警子系统的建立

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1、基于ERP的财务危机预警子系统的建立[摘要]每年有大量企业出现财务危机甚至破产,尽管这些企业运行着ERP或财务软件系统,但系统本身并没有财务危机预警子系统,难以进行实时自动预测报警,入而失去了企业经营赖以决策的重要诊断工具。本文将ERP功能扩展,进行了财务危机预警子系统的系统分析与设计。[关键词]财务危机;预警;ERP[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[]1673-0194(2006)06-0028-04一、建立基于ERP的财务危机预警子系统的必要性财务危机,又称财务困境,严重的财务危机将导致

2、企业破产。对财务危机的定义各不相同,主要指企业不能按期还本付息、资不抵债、破产等,国内也将最近两年连续亏损,或最近一年的每股净资产低于每股面值,或因其他状况异常而被特别处理的ST公司,视为财务危机公司。如果企业出现财务危机甚至破产,将给国家、企业自身、投资者、债权人、供应链上的供应商和客户造成严重损失。由于财务危机通常不是因为突发的、不可抗拒的外力造成的,而是由于企业自身决策、经营管理不善造成的,就是说,财务危机是在一定时间区间内逐渐形成的,因此是可以提前预测的。财务危机预警就是用统计、人工智能的方法

3、建立预测模型,通过财务指标的变化,预测企业发生危机的风险,并向经营者示警,以采取对策,避免危机和破产的发生。但是,目前国内的ERP(企业资源计划)系统或财务软件系统并没有财务危机预警子系统,企业若进行预警研究,则用SAS、SPSS等统计软件建立预测模型。由于预测模型与ERP系统割裂,出现信息孤岛,不利于进行实时自动预测报警。若将ERP功能扩展,建立财务危机预警信息系统,则该系统无疑是企业经营的重要诊断工具。因此,本文进行了基于ERP的财务危机预警系统的系统分析与设计。二、财务危机预警模型的研究现状1.

4、国外Beaver(1966)最先采用单变量分析方法对企业财务危机进行了预测。由于单个财务比率不能全面反映企业状况,因此Altman(1968)首次将多元判别分析方法引入财务危机预测中。表1中列举了最著名的破产预测模型。以下是两个美国模型:(1)奥特曼模型(Altman,1968)。该模型又称Z值(Z-score)判别模型,用来预测制造业上市公司是否会破产。创建该模型使用了66个中型企业样本,资产在70万美元到2590万美元,包括1946-1965年期间提出破产申请的33家企业,另有33家非破产企业。最

5、初挑选了22个财务比率进行实验,最后保留了5个判别能力强的比率。该模型在破产前一年的预测准确率为95%,破产前两年的准确率为72%。Z=1.2×1+1.4×2+3.3×3+0.6×4+0.999×5其中:×l=营运资金/资产总额;×2=累计留存收益/资产总额;×3:息税前利润/资产总额;×4二股票市场价值/债务账面价值;×5=销售收入/资产总额。Z是判别函数值,如果Z<1.81,则公司将破产;如果1.812.99,则公司不会破产。(2)弗枚尔模型(Fulmer,1984)。创建该模型使用了60个小企业

6、样本,平均资产45.5万美元,30个破产企业,30个正常经营的企业。最初模型含有40个变量,最终使用了9个。该模型破产前一年预测准确率为98%,前二年准确率为81%。H=5.528V1+0.212V2+0.073V3+1.270V4—0.120V5+2.335V6+0.575V7+1.083V8+0.894V9—6.075其中:V1=累计未分配利润/总资产;V2=销售收入/总资产;V3=税前利润/净资产;V4=现金流/负债总额;V5=长期负债/总资产;V6=流动负债/总资产;V7=log(有形资产);

7、V8=流动资本/负债总额;V9=log(息税前利润/利息)。如果H〈0,破产是不可避免的。2.国内吴世农、黄世忠(1986)最早进行了企业破产的单变量预测模型和多变量Fisher线性判别模型的研究。高培业、张道奎(2000)把能否按时偿还银行贷款本息作为企业发生财务危机与否的标准,对深圳非上市的制造企业和非制造企业分别建立了贝叶斯线性判别函数预测模型。陈静(1999)、张玲(2000)、吴世农和卢贤义(2001)、长城证券课题组(2002),把上市公司被特别处理(ST)作为发生财务危机的标准,分别建立

8、了线性判别和Logit预测模型。搜索中国期刊全文数据库,结果显示:截止到2005年8月,财务危机预警方面的文章约310篇,而96%以上的文章是2000年以后发表的,学术界开展预警研究已较晚,可以推测国内很少有企业在开展财务危机预警应用。表1最著名的破产预测模型(.cfin.ru/finanalysis/fulmer.s):三、我国企业进行财务危机预警的信息化基础已形成财务危机预警系统,是建立在企业信息化基础之上的信息深加工系统。自上世纪70年代末期至今,