企業財務預警機制論文

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論文摘要：財務困境；財務預警；機制

論文提要摘要：從企業產生財務困境的角度出發，介紹當前各種財務預警模型，并做優劣對比分析，對企業財務預警機制的建設提出建議。

一、引言

企業作為一個法人個體，不可避免的新問題是生存、發展和獲利。由于企業所面臨宏觀經濟、政治、法律等往往具有不可控性，同時企業也因資本結構不夠合理及其他企業自身新問題，使企業面臨各種潛在的風險。如何順利地化解這些風險為企業發展保駕護航，是每個企業高管們不得不關注的焦點。本文立足于財務角度，結合當前國內外一些上市公司財務預警機制建設探究的成果，探索建立企業財務預警機制途徑。

二、企業發生財務困境的原因分析

企業發生財務困境，起初通常表現為企業短期資金周轉不靈，進而由于處理不當，而給企業帶來一系列的連鎖反應，最終導致入不敷出，甚至資不抵債。結合國內外一些企業走上了“絕路”的案例，通常造成財務危機的原因可以歸結為以下幾個方面摘要：

1、資金回收引起的財務危機。資金回收引起的財務危機是企業在產品銷售或對外提供服務過程中，由于收回資金的時間和收回資金的數額不確定而引起。在激烈的市場競爭中，賒銷是企業促銷和占領市場份額的主要手段，但同時也要承擔他人占用企業運營資金的機會成本及到期不能收回貨款的壞賬損失。長期以來，在“權責發生制”的會計確認原則下，企業只注重賬面利潤，而不注重現金流量，更多的資金被客戶占用，使利潤虛增，企業陷入嚴重的資金短缺或不能周轉的困境之中。

2、融資引起的財務危機。融資引起的財務危機是由于企業利用負債籌資而引起到期不能償還債務本息的可能性。其原因有以下兩個方面摘要：首先，企業在籌資時未能把握好負債規模、利率和期限，使其在銀行或其他機構的不良貸款不斷堆積，負債累累，從而造成財務危機。其次，是企業經營不善，經營活動現金凈流量和流動資產中的速動資產不足﹑速動比率過低引起的。

3、投資引起的財務危機。投資引起的財務危機是指企業對內或對外有關項目進行投資時，由于各種不確定因素的影響，使原投資額不能按期收回，或根本無法收回而使企業遭受損失。這種危機主要是企業不能準確預計投資項目的現金流量導致決策失誤形成的，這種失誤嚴重時直接危機企業的生存和發展。通常過度擴張引起的財務危機在國內時有發生，比較典型的是巨人集團的轟然倒塌。

4、資產跌價引起的財務危機。資產跌價引起的財務危機通常是由于宏觀方面各種不確定的因素，如通貨膨脹、政策變化、法律約束及科學技術發展等原因，使投資者投入的資產遭受跌價、貶值的損失，從而導致資不抵債。

5、利潤分配引起的財務危機。利潤分配引起的財務危機是由于企業決策者制定分配政策不當，給企業未來生產經營活動帶來不利的影響。如，股利分配率過高，雖短期可刺激股價上升，但卻給企業帶來償債能力和籌資能力的下降，給企業未來的發展造成了一定制約。

三、財務預警模型分析綜述

通常企業的財務危機的形成，是一個由量變到質變的過程，量變階段具有潛在性、不易發覺，而到了質變階段往往又是“病入膏肓”、回天乏術。如何對企業潛在的財務危機正確猜測，把企業的財務危機消除在最初階段一直是一個值得思索、探索的新問題。綜合國內外實證探究成果，財務預警模型可以歸結為以下幾個方面摘要：

1、一元判別模型。一元判別模型是指將某一項財務指標作為判別標準來判定企業是處于破產狀態還是非破產狀態的一種猜測模型。一元判別模型的主要思想是通過比較財務困境企業和非財務困境企業之間某個財務指標的顯著差異，從而對財務困境企業提出預警。最早的財務危機預警探究就是Fitzpatrick所做的單變量破產猜測模型。但是，由于該模型利用單一指標作為衡量企業財務困境的指標，很難具有代表性，很輕易造成以一帶全。因此，該模型應用的范圍很小。

2、多元線型判定模型。多元線性函數模型是對企業多個財務比率進行匯總，求出一個總判別分值來猜測企業財務危機的模型。它從總體的、綜合的角度來檢查企業的財務狀況，未雨綢繆，做好財務危機的規避或延緩財務危機的發生。多元線性函數模型中應用最廣的是Z分數模型。

3、多元邏輯回歸模型。多元邏輯回歸模型的目標在于尋求觀察對象的條件概率，從而據以判定觀察對象的財務狀況和經營風險。它是建立在累計概率函數的基礎上，不需要自變量服從多元正態分布和兩組間協方差相等的假設條件。Ohlson第一次采用多元邏輯回歸模型進行破產猜測。他通過分析樣本公司在破產概率區間上的分布以及兩類錯誤和分割點之間的關系，發現至少存在四類影響公司破產概率的變量摘要：公司規模、資本結構、業績和當前的融資能力。

4、多元概率比回歸模型。多元概率比回歸模型也假定企業破產的概率為P，并假設企業樣本服從標準正態分布，其概率函數的P分位數可以用財務指標線性解釋。其計算方法和多元邏輯回歸方法很類似，先是確定企業樣本的極大似然函數，然后通過求似然函數的極大值就可以得到相關參數的值，接下來就可以利用推算出來的多元概率回歸模型求出企業破產的概率。和上面其他模型不同的是，該模型主要是利用P值的大小作為判定企業破產的界限。

5、人工神經網絡模型。人工神經網絡模型，是一種通過非財務指標建立的，主要是將神經網絡分類方法應用于財務預警的模型。人工神經網絡是一種平行分散處理模式，其構建原理是基于對人類大腦神經運作的模擬。人工神經網絡具有較好的模式識別能力，還可以克服統計等方法的限制，因它具有容錯能力，對數據的分布要求不嚴格，不需要考慮是否符合正態分布的假設，具有處理自律遺漏或是錯誤的能力，而且可以處理非量化的變量，最重要的一點是人工神經網絡具有學習能力，可隨時依據新預備數據資料進行自我學習練習，調整其內部的儲存權重參數以對應多變的企業運作環境。

四、企業財務預警機制建議

正是因為企業產生財務危機的原因、企業財務預警模型多樣性，因此企業在決策財務預警機制時具有多重可選擇性。

1、企業應當根據自己的實際情況，合理地選擇猜測財務指標。不同企業、不同發展時期面臨的風險是不同的，正確地根據企業自己的情況選擇合理指標是至關重要的一步，如在急速擴張階段就得注重負債規模的大小，那么就得更多地考慮用負債規模來進行財務預警。

2、模型的選擇上，也應當根據企業自己實際能夠獲得的數據進行選擇。不同類型企業的財務數據往往是有很大差別的，同時有的數據可能被人為地更改過，這些數據就失去實際意義，就需要剔除以提高預警的正確性。

3、企業應當注重定性分析和定量分析的結合。定量分析往往具有客觀、易于度量的特征，定性分析則是主觀性、模糊性的特征。企業面臨的風險和危機和日俱增，這時的預警功能決不僅僅是計算幾個比率，對比幾個指標所能實現的，必須創建系統的方法庫和模型庫，全面使用現代計算機技術、網絡通信技術、數據庫技術以及管理學、財務學、統計學等，在重視定量分析的同時加強定性分析方法的應用。

4、財務預警機制的后續管理。后續管理工作可以保證預警機制的正常運行和預警功能的充分發揮，主要包括正常監管和維護，保證預警機制和其他管理系統之間數據接口通暢、數據共享充分；財務業務數據、指標體系、預警臨界標準等有序更新，保證預警功能的準確和及時；保障各項數據庫的平安和完整，加強數據庫的防病毒入侵、防黑客盜取、防非法操作等。

5、健全企業內部控制制度，提高會計信息質量，增強財務預警效果。內部控制制度健全和否直接關系到財務預警機制中各種指標、財務比率計算的真實性。因此，建立財務預警機制的前提是上市公司要有一個健全、有效的內部控制制度，并且可以得到一貫執行。良好的內部控制制度，是保證會計信息質量不可缺少的一部分。良好的會計信息質量，是財務預警模型發揮正常功能的保證。