企业财务预警模型评述及对策分析

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1、企业财务预警模型评述及对策分析　　摘要：现代企业所面临的风险随着新经济环境的变化向更广范围、更深层次的方向发展，企业财务安全和财务稳定已成为企业管理当局追求的重要目标。建立财务预警机制及防范系统对企业的财务活动进行跟踪、监控，及早发现警情信号，有利于企业管理当局分析与监控企业财务危机。　　关键词：财务风险；财务预警模型；对策　　　　1问题的提出　　　　加入WTO后，我国企业面临的是世界大市场，竞争更加激烈。特别是实行现代企业制度后，企业的经营权和所有权分离，企业的组织形式是多元化、多角化、集团化、跨行业的经营趋势。企业被财务风险葬送的教训层出不穷：日本住友商社、韩国大宇集团、美国安然公司、中

2、国的巨人集团、蓝田股份以及“新疆啤酒花事件”等，都与财务风险有关。财务风险预警管理因而成为学术界和企业界关注的焦点,建立一个有效的企业财务风险预警机制及防范系统，显得十分必要和迫切。　　　　2典型财务预警模型介绍　　8　　企业的财务报表等所提供的会计信息综合反映了企业财务状况和经营成果，根据企业会计信息的结构、比率和比较分析可以研究企业的偿债能力、盈利能力、发展能力和资金运营状况，可以分析企业的安全状况，进而对企业的综合财务状况作出判断(吴水澎，1996)。基于对相关财务比率进行的单项和综合研究而建立的各种财务预警模型，就是对企业危机预警进行的量化研究（薛祖云，2004）。　　（1）单变量判

3、定模型（UnavailableDiscriminateModel）。　　最早运用统计方法和财务比率进行企业危机预警研究的是美国财务专家威廉·比弗（WilliamBeaver,1966）。他的《财务比率与失败预测》一文是以企业危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954年到1964年间79家危机中的企业，并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业，再将样本企业分为训练样本与测试样本两组。先以训练样本企业破产前5年的30项财务比率进行二分类检验（DichotomousClassificationTest）。用以找出最具区别能力的财务

4、比率及其分界点，并利用测试样本预测及验证其财务比率及分界点的危机预警能力。　　威廉·比弗的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次为“总负债/总资产”比率和“净利润/总资产”比率。在企业破产前5年可达70%以上的预测准确率，在企业破产前1年可达87%的预测准确率。　　（2）多元判定模型（MultivariateDiscriminateModel）。　　该模型又称奥尔特曼模型或Z分数模型（Z-score8Model）是由美国财务专家爱得华?奥尔特曼(Edward.I.Altman)提出的。他认为，偿债能力的丧失是引起企业破产的主要原因，企业在财务状况良好——财务危机

5、——破产——清算这一过程中，是有信号可预测的。经过大量实证考察和研究之后，于1968年才提出了多元Z值判定模型，即：　　Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5　　（3）F分数模型（F-ScoreModel）。　　由于Z分数模型在建立时并没有充分考虑到现金流量变动等方面的情况，因此有一定的局限性。为此，我国学者周首华、杨济华对Z分数模型加以改造，于1996年提出了财务危机预测的新模型——F分数模型。在F分数模型中加入现金流量这一有效的预测变量，弥补了Z分数模型的不足。同时，该模式还考虑到现代企业财务状况的发展及标准的更新，比如，由于现金管理技术的提高

6、，致使企业所应维持的必要流动比率有所降低，该模式的样本选用更为扩大，它使用了CompustatPCPlus会计数据库中1990年以来416家公司的数据进行检查，而Z分数模型的样本仅为66家。　　F分数模型如下：　　F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5　　（4）神经网络预警模型。　　1987年，Lapeds和Fayber首次应用神经网络进行预测，开创了神经网络预警的先河。该模型适合于对复杂性、时变性和模糊性的系统进行预测。神经网络方法预警模型主要建立在“黑箱法”8的基础上。它把复杂系统当作一个黑箱，然后通过刺激（输入）、反

7、应（输出）来研究系统的结构和性质。人脑的思维机制可分为抽象思维（逻辑推理）和形象思维（不确定性推理），神经网络模型根据生物神经元的外部行为特征，推测具有类似于阀值逻辑的结构，提出人工神经元的阀值逻辑模型。　　BP(Backpropagation)模型是神经网络方法中一种比较常用的模型，这种模型把系统看作一个黑箱，考虑其输入和输出之间的非线性映射，输入过程可用输入节点来表示，输出过程可用输出节点来表示。假定系统