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浅谈我国企业财务预警模型的建立

2017-10-22 02:30 内容摘要：本文从财务预警的基本理论出发，简单先容了国外财务预警模型的发展，从而就国内企业如何建立财务预警模型这一题目提出一些建议。　　关键词：财务预警 财务危机 财务指标
　　
　　中国加进WTO后，很多领域陆续向国外开放，这就使得国内企业面临更多来自国外企业的竞争压力，而且国内企业也不再享受国家的特殊保护，而是完完全全地暴露在市场风险之中，防险、抗险的任务就落在企业自己的身上。假如这些企业没有充分的风险意识和预警机制，企业的财务状况很轻易渐渐恶化进而引发财务危机，最后导致破产。因此，建立财务预警系统，及时诊断出企业财务危机的预警信号，并有效地采取相应措施，将危机消灭在萌芽阶段，就必然成为我国企业的一项重要内容。
　　
　　财务预警相关理论
　　
　　所谓财务预警系统，主要是通过设立并观察、判定一系列敏感性经营和财务指标的变化和发展趋势，对企业可能或将要面临的财务危机实施猜测和预告的财务分析控制系统。
　　狭义的财务危机，是指企业全部资本中由于负债比例过高，是企业不能定期还本付息所造成的风险，也称为负债风险或破产风险。广义的财务危机，是指企业经营过程中各种不利因素所导致企业的经营失败和财务失败。
　　构建财务预警系统，涉及到很多要素，有警源、警兆、警情、警度等。其中，又以警兆的选择对于财务预警模型的建立起着至关重要的作用。
　　警兆，是指警情的先导指标，是预警的信号系统。当情况发生异常变化导致警情爆发之前，总有一定的先兆。对企业预警而言，警兆主要包括财务指标和非财务指标两方面。选择预警指标一般要遵循下列三个原则：首先，所选的指标必须在丈量企业生产经营活动方面具有重要性，必须能表示企业运行的主要现象。其次，一致性或先行性，即指标特征量要与企业实际运作状况大体一致，最好是略有超前，能敏感地反映企业困境现象地发生或发展动向。最后，统计上要具备正确性。
　　简而言之，企业的财务预警系统，就是选取一定警兆作为指标，构建适合企业的财务预警模型。通过模型，反映出企业的整体状况，在企业陷进财务危机条件前发出警报，以达到预警的目的。
　　
　　财务预警模型在国外的发展
　　
　　公司财务预警的实证研究在国外，尤其是在资本市场发达的国家是一个被广泛关注的研究课题。从Altman的Z-SCORE模型开始，这一研究一直成为国际财务、会计和证券投资研究领域内经久不衰的课题。
　　美国学者Altman采用5个典型的财务指标作为警兆建立了Z-SCORE模型（1968），在公司破产、财务危机及信用风险分析方面做出了开创性的工作。在此基础上，他又先后于1983年和1995年对Z-SCORE模型进行了两次优化，使得多元判别分析技术（Multiple Discrimination Analysis, MDA）具有较好的解释性和简明性，在财务预警领域获得了广泛的应用。但由于其较严格的条件条件——要求数据服从多元正态分布和协方差矩阵相等，而现实中大量情形违反了这些假定使得MDA在实证中的运用受到了很大的制约。
　　针对这些缺陷，有些学者引进了Logit分析模型。Martin等曾建立过Logistic回回模型，对银行建立预警系统。Logit模型不要求数据满足正态分布，也不要求等协方差。
　　另一些学者则于上世纪90年代将人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术引进到财务困境的猜测分析中。Mdody Y.Kiang（1992）采用了神经网络对美国银行的财务危机进行了猜测，取得了一定的实证效果。由于ANN是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效地解决非正态分布、非线性地猜测评估题目，目前在财务预警领域得到了最广泛的应用。
　　
　　建立企业财务预警模型
　　
　　选取合适的财务指标
　　不管是最初的Z-SCORE模型，还是多元判别分析技术MDA、Logit模型到神经网络模型，都是以财务指标作为警兆，都是在对企业各项财务数据的处理分析基础上做出警度判定的。上述诸多模型在指标的选取上都存在明显的差异，即使是反映同一类型的财务指标，不同研究者选取的指标差异也很大，这主要是由于各人研究题目的侧重点不同，而且各国的实际情况又千差万别。