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企业财务预警模型评述及对策分析务管理毕业(2)

2016-05-07 01:00
　　1987年，Lapeds和Fayber首次应用神经网络进行猜测，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猜测。神经网络方法预警模型主要建立在“黑箱法”的基础上。它把复杂系统当作一个黑箱，然后通过刺激（输进）、反应（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(Back propagation)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，考虑其输进和输出之间的非线性映射，输进过程可用输进节点来表示，输出过程可用输出节点来表示。假定系统内部结构为未知，同时用隐节点来表示内部机制，从而形成一种用人脑神经元突触行为模拟节点机制的类似神经的人工神经网络。这样，可通过不断地输进和输出，以及对有限多个样本的学习来达到对所研究系统内部的模拟。
　　
　　3 企业财务预警模型评述
　　
　　随着统计技术和计算机技术的不断发展，回纳分类、人工智能、神经网络模型以及实验等技术逐渐被引进到企业财务预警研究之中。然而，无论采用什么统计方法或研究方法，企业财务预警研究中都存在着很多题目，主要体现在：
　　（1）缺乏系统的经济理论指导。
　　在目前的文献中，能够系统地解释企业失败和破产的经济和治理理论还很少。尽管有些学者从委托代理、交易用度和产权关系等企业制度环境和制度安排方面作了大量的阐述，并借助于企业生命周期理论、企业进化理论等对企业失败现象进行解释。但是，它们还不够完善，不足以系统地解释企业失败的原因，还远远不能正确确定财务预警模型中应包括的猜测变量。因此，在选择猜测变量时，还是凭着经验进行搜索，在众多的变量、样本、方法以及模型中找出最佳的组合，缺乏深厚的理论基础。
　　（2）研究方法上存在的题目。
　　①选择的猜测变量往往是企业陷进财务困境的征兆，而非陷进财务困难的原因。一般而言，失败企业数目较少，因此所选择的失败企业样本大都不属于同一行业，从该样本得到的最好的猜测变量反映了所有失败企业的共同特征：低效益和高负债。因此，大多数预警模型所提供的信息只是一种表象而已。
　　②选取的财务变量具有片面性、滞后性（事后性）和多重共线性。所选取的财务变量的片面性体现在一个具体的财务变量只是从某一个侧面反映企业的财务状况和经营成果；财务变量的滞后性体现在财务报表的公布日，滞后于会计期间。比如我国上市公司的年度财务报一般是在会计年度结束后的4个月内公布。如何克服财务变量的片面性、滞后性（事后性）和多重共线性是一个急需解决的题目。
　　③样本选取的困难。尽管上市公司的数据相对轻易获得，但是要获得那些财务困难公司在其陷进财务困境之前的数据却不太轻易，完整性也不够。另外，很多研究采用了“配对抽样”。按照行业、资产规模等标准为财务困境公司构造一组控制样本，这会产生两类公司的比例与它们在总体中的比例严重不一致，夸大猜测模型的正确率。
　　④非财务指标因素的忽略。利用财务危机量化指标对企业猜测，很可能忽略非财务指标的因素。社会经济活动中的失败与利率、失业率等的变化与财务危机有关，多种变量模型中假如能加进对宏观经济因素的猜测，模型的猜测能力就会加强；再者，很多学者以行业成功企业作为比较基准，这是不够科学的。由于企业间不同环境造成比较上的牵强性，很难找到处于相同境地、相同条件下的企业。 　　4 企业财务风险预警研究对策分析
　　
　　（1）方法要百花齐放，百家争叫。在大胆吸收国外已有研究成果的基础上，要结合我国实际进行创新。各国的经济文化环境不同，经营理念存在差异，会计核算口径不一，统计分析局限在应用经典分析方法，而其它建立预警模型的方法应用又少。结合我国现代企业的特点鉴戒创新，改进传统的统计方法，制定高质量的会计准则，编报高质量的财务报告。科学的方法也要借助真实的原始信息，采用真实的原始信息进行猜测更需要科学的方法。