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公司財務預警范文第1篇

張睿（1991-），女，漢族，江蘇鹽城人，碩士研究生，單位：中央財經(jīng)大學會計學院，研究方向：財務管理。

摘 要：本文圍繞財務危機預警的目的，在現(xiàn)有基礎上對財務預警的概念進行了深入剖析，并在詳細分析現(xiàn)有預警研究中存在的主要問題，提出財務預警框架重構的改進意見。

關鍵詞：財務危機；財務預警；框架重構

一、概念解析

財務危機是指企業(yè)反映在財務報表中的，因為經(jīng)營管理不善、無法適應外部環(huán)境發(fā)生的各種變化而導致的，使企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動陷入一種危及企業(yè)生存發(fā)展的嚴重困境。它會呈現(xiàn)出長時間的虧損而且無法扭轉(zhuǎn)的狀態(tài)，甚至會導致資不抵債甚至面臨破產(chǎn)倒閉的危險。

財務危機預警，是我們利用企業(yè)的相關資料，通過數(shù)學模型的建立和分析來預測發(fā)生危機的可能性。財務危機預警系統(tǒng)，則是通過企業(yè)的經(jīng)營計劃、財務報表還有其他來自企業(yè)內(nèi)部外部的資料為依據(jù)建立的組織體系。在這個過程中，企業(yè)采用各種分析方法，將其面臨的經(jīng)營中的波動情況和危險情況預先告知企業(yè)各個利益相關者。接著，企業(yè)從自身角度出發(fā)，分析其發(fā)生經(jīng)財務危機的原因，找出企業(yè)財務運營體系中隱藏的問題，從而督促企業(yè)管理層提早做好防范措施，提供企業(yè)預測決策的組織手段。綜合看來，財務危機預警是一種綜合的分析系統(tǒng)。

二、建立高效、實用、全面的財務危機預警系統(tǒng)的必要性

1986年，美國危機管理專家菲克在其所著的《危機管理》中，將危機發(fā)展分為了四個階段：潛伏期、爆發(fā)期、成長期和解決期。

要想維護公司利益相關者的利益，我們就需要及時預測并發(fā)現(xiàn)潛伏期現(xiàn)有的財務危機狀況。如果企業(yè)的經(jīng)營管理者能夠在財務危機出現(xiàn)的萌芽階段就采取防御措施，就能夠極大程度上改善企業(yè)的經(jīng)營狀況和財務狀況，從而預防財務失敗。同時，當投資者得到了企業(yè)的財務危機預報，就可及時對現(xiàn)有投資進行決策處理，避免更大程度的損失。對債權人來說，他們可以利用企業(yè)的預報信息，做出對自己有利的貸款決策，控制貸款的發(fā)放額度和頻率。對供應商來說，在這種預報的幫助下，供應商能夠根據(jù)現(xiàn)有的情況進行信用決策，并管理應收賬款。

三、現(xiàn)有財務危機預警研究存在的問題

（一）研究設計問題

在現(xiàn)有的關于財務危機預警的研究文獻中，絕大多數(shù)都是運用計量經(jīng)濟方法，計量經(jīng)濟方法產(chǎn)生結果的可靠性很大程度上取決于總體回歸模型的正確設定和樣本選擇。清華大學教授李子奈（2008）認為， “經(jīng)濟主體與其身處的環(huán)境之間的動力學過程，是真正的數(shù)據(jù)生成過程?！钡趯嶋H中，大部分財務危機預警研究設計中的模型沒有按照動力學過程去設定，而樣本選擇也存在嚴重問題。

（二）應用問題

1、缺乏整體性

在企業(yè)的財務管理活動中，財務預警體系只是企業(yè)財務體系的一個組成部分。而在現(xiàn)有企業(yè)管理中，財務預警體系與其他財務體系缺乏有效的連接，形成斷層致使公司的高級管理人員難以充分利用整個財務體系對企業(yè)現(xiàn)狀進行分析和判斷。

2、缺乏分析能力，反應不夠靈敏

現(xiàn)有的財務危機預警體系主要包括兩種：單一財務指標法和多指標法。它們都是以財務指標為核心，由此導致兩種模型都缺乏分析能力，不能夠提供企業(yè)財務危機或潛在財務危機的“病因”，這顯然不能滿足企業(yè)管理的需要。

3、預警模型缺乏實用性

在目前的財務預警研究中，國內(nèi)外學者提出了不同的方法和模型，他們應用不同時點、不同規(guī)模、不同地區(qū)乃至不同行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)研究出來各種結果，雖然具有很高的研究價值，但都很少關注其實用性。

四、財務危機預警框架重構

（一）研究設計方面

新框架與現(xiàn)有框架在建模方面的最大不同在于自變量的選擇。新的框架下變量的選擇將不再局限于依賴數(shù)據(jù)的相關關系，而是通過對經(jīng)濟現(xiàn)象的動力學過程進行分析后，選擇與動力學過程相關的、對財務危機產(chǎn)生有直接或間接影響的變量。所以在新的框架中自變量不再以財務指標為主，而是以代表兩種力量的變量為主。在實際運用中，注意以下問題：一是定性分析和定量分析相結合。二是要考慮多方面因素。

（二）應用方面

1.增強會計信息時效性

會計信息具有時效性。為了及早發(fā)現(xiàn)問題，會計信息應當及時靈敏。只有這樣，才能有效防發(fā)現(xiàn)問題，治理問題，規(guī)避財務危機。

2.增強系統(tǒng)分析能力

財務預警最重要的環(huán)節(jié)就是預警指標的選取。不同行業(yè)不同企業(yè)有其不同的特點，選取財務預警指標時也要綜合考慮。

3.建立財務危機預警綜合運行機制

建立財務危機預警機制，要從組織機制，信息機制，分析機制，管理機制幾個角度綜合入手，全面分析。

五、結束語

綜上所述，現(xiàn)有財務危機預警研究存在多方面的問題，包括研究設計問題和應用問題，這些問題導致現(xiàn)有財務危機預警理論研究和實際應用的脫節(jié)，即理論不能有效服務于實踐，進而制約了理論的突破與發(fā)展。對此，在今后的財務預警研究中，必須著重解決以上問題，在對現(xiàn)有研究成果進行反思的基礎上，綜合考慮各種對企業(yè)財務危機有直接或間接動力性影響的因素，不斷進行框架重構。只有這樣，才能增強企業(yè)財務危機預警系統(tǒng)的準確性和針對性，使企業(yè)更加有效的防范和化解危機。

參考文獻：

[1] 吳星澤.《財務危機預警研究：存在問題與框架重構》[J]；會計研究，2011，（2）：59-66.

公司財務預警范文第2篇

1.1財務危機的表現(xiàn)形式企業(yè)財務風險的表現(xiàn)形式共有五種:營業(yè)額或利潤明顯下降;資產(chǎn)質(zhì)芷不高，運營效率低下，利息負擔過重，到期償債能力弱;應收賬款大幅增長，經(jīng)營活動現(xiàn)金流入量低，大幅小于現(xiàn)金總流出量，企業(yè)盲目擴張，投資不當，效益低下。上述財務風險現(xiàn)象明顯時，企業(yè)很可能已經(jīng)出現(xiàn)了財務危機，亡羊補牢己經(jīng)不能挽救企業(yè)。只有在財務危機發(fā)生前，建立財務預警分析系統(tǒng)，針對可能造成財務危機的因素采取有效的監(jiān)測和預防措施，才能控制財務風險，防范財務危機的發(fā)生。

1.2財務預警分析的概念財務預輩子分析是指企業(yè)利用數(shù)據(jù)化管理方式對經(jīng)營資料和財務資料進行分析，得出關于企業(yè)可能發(fā)生財務危機的原因，以及企業(yè)財務、經(jīng)營體系巾隱藏問題的結論，并將結論預先告知經(jīng)營者和企業(yè)其他利益相關者，以提前做好相關的防范措施的管理手段。財務預警分析系統(tǒng)是企業(yè)經(jīng)營預警系統(tǒng)的子系統(tǒng)，它為企業(yè)糾正經(jīng)營決策、有效配置資源、強化財務管理、避免財產(chǎn)損失提供有效的依據(jù)，是現(xiàn)代化企業(yè)財務管理的重要內(nèi)容之一。1.3財務預警分析系統(tǒng)的作用

1.3.1參照、作用財務風險預警系統(tǒng)依據(jù)相關的經(jīng)營和1財務特點，從若干信息中篩選中能及時、準確反映財務風險的指標，并用具體的數(shù)量方法測試出指標的相對重要性，使其成為分析財務風險的判斷依據(jù)。

1.3.2預測作用財務預警分析系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營信息和財務信息，及時發(fā)現(xiàn)財務危機的信號，根據(jù)信號預測可能發(fā)生的危機，并財務適當?shù)拇胧?/p>

2財務預警分析的方法

企業(yè)財務預警的基本方法有定量分析、法和定性分析法，定量分析的主要依據(jù)是企業(yè)的經(jīng)營利財務資料以及一定的數(shù)學段，型或數(shù)理統(tǒng)計方法，邊過模型對數(shù)據(jù)進行分析，而定性分析法的主要依據(jù)則是由分析者的主觀判斷進行預警分析。

2.1定量分析法

2.1.1單變盤分析法

單變量財務預警棋型選取了美國1954-1964年間資產(chǎn)規(guī)棋模相同的79家經(jīng)營失敗企業(yè)和79家正常經(jīng)營的企業(yè)作為研究對象，運用統(tǒng)計方法對多個財務比率指標進行分析，得出具有良好預測性的兩個財務指標依次為:債務保障率(現(xiàn)金流量/負1;1總額〉、資產(chǎn)收益率(濘’資產(chǎn)/資產(chǎn)總額)和資產(chǎn)負債率(負債總額/資產(chǎn)總額)。單變量分析實施簡單，但由于有時會出現(xiàn)對同一企業(yè)運用不同指標測試約果不同的現(xiàn)象，逐漸被多變量分析法取代。

2.1.2多變是分析法

Z值脫型是具有代表性的多變盤分析法。該模型對33家經(jīng)營失敗企業(yè)和33家正常經(jīng)營的企業(yè)進行研究。最終選擇對5個指標加權匯總對財務信息、進行預測，研究結論就是著名的Z指模型型。該模型如下:Z=1.2Xl+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，其中，X1=營運資金/總資產(chǎn);X2=商存收益/總資產(chǎn):X3=息稅前利潤/總資產(chǎn);X4=股東權益市場價值/總負債;X5=銷售收入/總資產(chǎn)。根據(jù)得到Z值的不同對財務情況進行判斷，當Z<1.81財務危機發(fā)生的可能性極大。Z值模型從企業(yè)多方而的綜合信息指標考核企業(yè)財務狀況，是具有代表性的多變芷分析方法。

2.2定性分析法

2.2.1標準化檢查法

該方法又稱為風險分析調(diào)查法，是通過專業(yè)的風險分析咨詢公司、人員等對企業(yè)可能迎到的財務危機進行調(diào)查與分析。這種方法的缺點在于提出的方法普遍適應于大部分組織或企業(yè)，缺乏對企業(yè)個性特征的分析，都某些存在財務危機隱忠的問題無法進行識別。

2.2.2不同階段癥狀分析法

該方法認為企業(yè)的財務危機可以分為四個階段:潛伏期、發(fā)作期、惡化期、實現(xiàn)期。在四個階段會呈現(xiàn)出不同的運營特點。因此，分析人員需要及時將企業(yè)現(xiàn)有的經(jīng)營狀況與各階段經(jīng)營特點對照，及時發(fā)現(xiàn)財務危機發(fā)生的可能性，保證財務的正常運在企業(yè)實施財務預警一般采用定量分析與定性分析相約合的方法，對于各種內(nèi)外部因素產(chǎn)生的財務影響運用定性分析進行分析，當出現(xiàn)財務危機的可能現(xiàn)象時運用定量分析法進行分析，當指標偏離正常范圍內(nèi)，分析原因并及時發(fā)出預警信號，及時遏制財務危機發(fā)生的可能性。此外，針對不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)，財務指標的選取應當不同。企業(yè)應當根據(jù)歷史信息建立適應于本公司的財務指標以及預警臨界值。

3企業(yè)實施財務預警分析的措施

從企業(yè)發(fā)展的歷史可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)企業(yè)破產(chǎn)倒閉的原因都是因為出現(xiàn)財務危機，現(xiàn)金斷裂，而引發(fā)財務危機的原囚則撲不相同，外部原因主要政治原因、經(jīng)濟原因、社會囚素和技術環(huán)撓等原因，而內(nèi)部原因主要是由于經(jīng)營決策不當引起。為了保證企業(yè)長期健康的發(fā)展，建立有效的財務預警分析系統(tǒng)，實施財務預警具有重要的意義。

3.1建立企業(yè)現(xiàn)金流量的分析

財務預警系統(tǒng)中必須包含企業(yè)的現(xiàn)金流量，企業(yè)的現(xiàn)金流量能夠在一定程度上反映應收、應付賬款以及存貨的機關信息，是企業(yè)短期內(nèi)能否正常經(jīng)營的一個重要指標。正常經(jīng)營企業(yè)的現(xiàn)金流量應該能夠保持正的現(xiàn)金流量。當企業(yè)的現(xiàn)金流量出現(xiàn)異?，F(xiàn)象時，企業(yè)往往已經(jīng)陷入危機當中。準確的現(xiàn)金流量信息，可以為企業(yè)提供財務危機預警信號，使經(jīng)營者和管理者及時采取應對措施。

3.2選取適合與企業(yè)的長期指標與短期指標建立

正確的財務預警分析指標，可以從長期期指標和短期指標兩個方而進行選取，其中，短期指標主要與企業(yè)的現(xiàn)金流量與負債情況有關，常用指標有現(xiàn)金流量、營運資金等，而長期指標主要與企業(yè)的未來發(fā)展趨勢與發(fā)展?jié)摿τ嘘P，主要有企業(yè)的資產(chǎn)負債率、業(yè)務收入增長率和資本收益率等相關指標，為企業(yè)設計合理的指標系統(tǒng)，并分別設定指標的上下線值，企業(yè)實施財務預警分析研究的限制性越來越大，處于滯后狀態(tài)，然而作業(yè)成本法（ABC）這一高效的成本核算方法在大量中小型物流企業(yè)中廣泛運用[3]。作業(yè)成本法異于傳統(tǒng)成本法在于它更加重視成本核算的精確度，尤其是更加合理化地分配各項間接費用，作業(yè)成本法主要按照“作業(yè)”為根據(jù)，把整個物流運行程序劃分為很多作業(yè)，從而明確物流成本的核算方法。根據(jù)大量調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)成本核算方法相比較下來，作業(yè)成本法更有利于中小型物流企業(yè)的發(fā)展。

1、作業(yè)成本核算對象更加精確，另外在實際操作中使用多標準分配間接費用，提升了間接費用分配的準確性；

公司財務預警范文第3篇

關鍵詞：上市公司；財務危機預警指數(shù)；編制；原則

中圖分類號：F23 文獻標識碼：A

原標題：上市公司財務危機預警指數(shù)編制的意義及遵循原則

收錄日期：2014年2月11日

一、財務預警指數(shù)編制的意義

（一）理論意義

1、簡化復雜問題。上市公司的財務報告及其附注等會計資料為會計信息使用者提供了大量的財務和非財務信息，但是面對包羅萬象的海量信息，很多信息使用者尤其是非專業(yè)人士會無所適從。通過編制財務危機預警指數(shù)對這些海量信息加以相應整理，將龐大的數(shù)據(jù)內(nèi)容和非財務信息標準化后的結果歸納總結為一個簡明的財務危機預警指數(shù)，從而有助于外部投資者、債權人，尤其是公司管理者更快捷、更深入地掌握上市公司的財務狀況，及時預知財務危機的征兆，做出科學有效的財務決策。

2、拓展會計信息。理論來源于實踐并服務于實踐，但是會計理論研究注重研究會計信息的生成，忽視會計信息使用；會計實務中注重單純地提供會計信息，忽視會計信息的再加工及其分析使用。使用會計信息是會計信息生成的最終目的，在使用會計信息的過程中又可以發(fā)現(xiàn)會計信息生成的不足，從而有的放矢對會計信息進行再加工和分析使用，以便進一步增強會計信息的有用性，這樣又有利于會計信息的合理使用與準確分析。財務危機預警指數(shù)是對不同公司、不同時間、不同指標的三維信息的匯總加工，是為了預防財務危機、控制財務風險而對使用會計信息的進一步拓展深化。

3、豐富危機管理理論。危機管理產(chǎn)生于上世紀八十年代初，主要研究公司對于各種危機事件的事前、事中和事后的應對措施及其管理，以避免和減少危機產(chǎn)生帶來的危害，努力將損失降到最低。目前，許多公司已經(jīng)在內(nèi)部推行了危機管理，財務危機預警正是對公司財務危機的預測和監(jiān)控，是危機管理的重要措施之一。財務危機追根溯源因財務風險所引發(fā)，因此正確識別公司所面臨的財務風險并加以防范和控制是進行財務危機預警研究需要考慮的根本問題。財務危機預警將公司內(nèi)的各種逆境現(xiàn)象，作為一個相對獨立的活動過程來考察，在分析財務逆境與財務危機現(xiàn)象的形成機理與內(nèi)在特性的基礎上，提出提前預報與預控的原理與方法，建立用于監(jiān)測、評價、預報公司財務逆境現(xiàn)象與危機現(xiàn)象的預警指標體系，努力做到有效預測和監(jiān)控財務風險，減少或避免財務危機的發(fā)生。因此，可以說財務危機預警理論豐富了危機管理理論。

（二）實踐意義。上市公司財務危機預警指數(shù)的最基本功能不容置疑是實時預警，即根據(jù)財務危機預警指數(shù)反映的公司財務危機信息，對未來財務狀況的發(fā)展趨勢進行預測并適時發(fā)出預警信號。尤其是在瞬息驟變的激烈競爭環(huán)境中，現(xiàn)代上市公司若想生存、發(fā)展和獲利，勢必實時關注財務狀況，預防財務危機的發(fā)生。因而，財務危機預警指數(shù)體系可以被廣泛應用于政府及相關部門宏觀層面以及上市公司本身及其利益相關者微觀層面，在不同領域發(fā)揮作用。

1、有利于宏觀經(jīng)濟政策的制定及實施。財務危機預警不僅直接或間接影響到企業(yè)是否能得以持續(xù)生存、發(fā)展和獲利，而且波及社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構升級等方方面面。通過財務危機預警指數(shù)，政府及相關部門可以明確我國不同行業(yè)、不同地區(qū)的上市公司是否存在財務風險及財務危機發(fā)生的可能性，據(jù)此制定相應政策協(xié)調(diào)各方關系，減少或避免財務危機帶來的直接和間接損失，維護社會穩(wěn)定、優(yōu)化資源配置、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構；另一方面，財務危機預警指數(shù)體系也是政府宏觀經(jīng)濟政策實施的反饋體系，財務危機預警指數(shù)的靈敏變動能夠及時反映政府及相關部門制定的財政金融等宏觀經(jīng)濟政策對上市公司整體和各行業(yè)、各地區(qū)所造成的影響，從而為政府及相關部門及時了解政策執(zhí)行情況提供了路徑。

2、有利于上市公司自我診斷。上市公司根據(jù)編制的財務危機預警指數(shù)綜合排名，或者通過橫向比較某一時期的財務危機預警指數(shù)，找尋自身與上市公司之間的差距，了解在各行業(yè)、各地區(qū)中的競爭地位，做好客觀有效的定位。上市公司也可以依據(jù)財務危機預警指數(shù)，持續(xù)跟蹤、監(jiān)控公司的財務活動全過程，比較不同時期本公司財務活動運行軌跡，分析自身財務安全并預警潛在風險，找出危機源頭，有針對性地采取措施以減少或避免損失，以更好地實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3、有利于投資者和債權人等利益相關者做出財務決策。通過對綜合財務危機預警指數(shù)的動態(tài)分析，投資者和債權人能更有效地判斷上市公司的財務狀況與潛在投資價值。而對個股的財務危機預警指數(shù)橫向比較分析，又有助于其做出理性的投資決策；投資者理性投資，又會促使整個股票市場走勢趨于理性，降低股市的非理性波動。一套高效的財務危機預警體系，可以為投資者及債權人等利益相關者提供多維度的財務信息，提供一種間接評價公司經(jīng)營業(yè)績的尺度，有助于投資者和債權人等利益相關者樹立正確的理財理念，做出科學的財務決策。事實上，正是投資者、債權人等利益相關者對公司財務危機預警的強烈要求推動了該項研究的飛速發(fā)展。

二、編制財務危機預警指數(shù)應的遵循原則

編制財務危機預警指數(shù)必須明確引發(fā)財務危機的財務風險的特征：全過程性、系統(tǒng)性和連續(xù)性等，因此有必要對財務風險進行持續(xù)、全面的多層次多角度的監(jiān)控，在構建財務危機預警指數(shù)時必須堅持和遵循一定的原則。

（一）科學性原則。科學選取預警指標是編制財務危機預警指數(shù)的重要環(huán)節(jié)?？茖W性原則主要體現(xiàn)在理論依據(jù)的正確性、指標體系的完備性和可信度、權重確定的準確性和預警模型的邏輯嚴密性等方面，將理論與實踐有機結合，在理論上要站得住腳，同時又能反映預警對象的客觀實際情況，抓住最重要的、最本質(zhì)的和最有代表性的東西。對客觀實際抽象描述得越清楚、越簡練、越實際，科學性就越強。

（二）可預測性原則。在財務危機預警指數(shù)的構建過程中，通常是在傳統(tǒng)的以面向過去為主體的財務報告等財務信息中，增加對未來期間財務信息的加工統(tǒng)計和總結歸納，使政府及相關部門、上市公司本身以及以投資者、債權人為主導的利益相關者能夠通過深入分析財務危機預警指數(shù)，對未來上市公司財務狀況的發(fā)展趨勢以及面臨財務危機的可能性做出相應的判斷。

（三）現(xiàn)金流量至上原則。現(xiàn)金流是公司發(fā)展的血液，決定公司的興衰存亡，是制約公司財務活動的首要因素，是政府及相關部門、經(jīng)營管理者、投資者和債權人等關注的焦點，更重要的是現(xiàn)金流量難受“會計戲法”的影響，難以人為操縱，能夠更客觀更權威地反映公司財務狀況，因此現(xiàn)金流量原則對于預警財務危機而言具有“至高無上”的重要性。

（四）系統(tǒng)性原則。系統(tǒng)性原則首先要求明確編制財務危機預警指數(shù)的目標導向——預測和監(jiān)控財務危機；其次要求指數(shù)體系將全面性和獨立性相結合，構成一個有序的整體，既要反映引發(fā)財務危機的源頭——財務風險整體在不同層次、不同維度的表現(xiàn)，又要盡量避免不同類別預警指標之間的高度相關性，杜絕多重共線性的存在；最后，系統(tǒng)性原則要求財務危機預警指數(shù)體系必須考慮財務危機起因的開放性。財務危機是公司內(nèi)部條件與外部環(huán)境相互聯(lián)系、交互作用的綜合結果，而且可能表現(xiàn)為循序漸進的一個過程，既取決于公司內(nèi)部財務活動情況，又受制于外部環(huán)境影響，理應是開放的，在指標選取時要注意選擇動態(tài)的指標來進行預警，以維護其動態(tài)性和開放性。

主要參考文獻：

[1]趙德武，馬永強，黎春.中國上市公司財務指數(shù)編制：意義、思路與實現(xiàn)路徑[J].會計研究，2012.12.

[2]吳應宇，蔡秋萍，吳芃.基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術的企業(yè)財務危機預警研究[J].東南大學學報（哲學社會科學版），2008.1.

公司財務預警范文第4篇

（一）國內(nèi)外一元判定模型研究國外學者對財務預警的研究主要從Fitzpatrick（1932）開展的一元判定研究開始的，他發(fā)現(xiàn)判別能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債。之后，Beaver（1966）發(fā)現(xiàn)最好的判別變量是現(xiàn)金流量/負債和凈利潤/總資產(chǎn)。國內(nèi)采用一元判定模型進行財務預警研究的不多。其中，陳靜（1999）的研究影響比較大。她研究發(fā)現(xiàn)：資產(chǎn)負債率和流動比率在宣布ST前一年的誤判率最低，而在宣布前兩年、前三年時，總資產(chǎn)收益率的誤判率較低。

（二）國內(nèi)外多元線性判定模型研究具體如下：

Altman（1968）首先使用了多元線性判定模型來研究公司財務預警問題，得出了著名的Z Score模型，他還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值。后來，Haldeman和Narayanan（1977），Collins（1980），Platt and Platt（1991）也采用類似的方法進行了研究。之后有些學者對Z分數(shù)模式加以改造，并建立其財務危機預測的新模式――F分數(shù)模式。

國內(nèi)的多元線性判定的研究相對較多，其中有代表性的研究包括張玲（2000）和高培業(yè)、張道奎（2000），他們分別選取深滬交易所120家上市公司和深圳市國有企業(yè)作為樣本，使用多元判定技術得出最終判定規(guī)則和判定模型。楊淑娥、徐偉剛（2003）認為運用主成份分析法，研究發(fā)現(xiàn)Y分數(shù)模型在預測上市公司財務危機方面具備了較強的可信度。呂峻（2006）認為國內(nèi)外對財務預警的研究在變量類型和統(tǒng)計方法方面取得了很大的進步。然而，預測變量的基礎仍然是財務比率，而有效的財務比率則是以較高質(zhì)量的會計信息為基礎的。

綜合上述國內(nèi)外關于財務預警的研究，學者們提出的各種財務預測模型都有其特定的適用范圍，并不是萬能的，不能用于所有企業(yè)。本文選取我國農(nóng)業(yè)類上市公司的財務指標，結合農(nóng)業(yè)類企業(yè)的特點，對其進行財務預警研究。

二、農(nóng)業(yè)類上市公司財務預警模型建立

（一）樣本選取截止2009年底，我國農(nóng)業(yè)類上市公司共有48家，剔除財務資料不全的16家，本文的研究樣本為32家農(nóng)業(yè)類上市公司，其中5家為ST公司，27家為正常公司。

（二）模型自變量選取本文借鑒前人的研究成果，結合農(nóng)業(yè)類企業(yè)的特點，初步選取了10個財務比率作為模型自變量：

（1）反映公司財務結構的指標:資產(chǎn)負債率X1。

（2）反映公司償債能力的指標：流動比率X2、營運資本/總資產(chǎn)X3。

（3）反映公司經(jīng)營能力的指標：營業(yè)收入/總資產(chǎn)X4、存貨周轉(zhuǎn)率X5。

（4）反映公司經(jīng)營效率的指標：凈利潤/總資產(chǎn)X6、每股收益X7。

（5）反映公司成長基礎和能力的指標：每股未分配利潤X8、留存收益/總資產(chǎn)X9、總資產(chǎn)增長率X10。

（三）原始變量相關性分析在多元判別分析時，如果指標之間高度相關，那么就會使某些特征重復計算，引起夸大的危害，不利于做出正確的決策。

由表1知，X1和X8、X9之間存在高度的相關性，故本文剔除X8和X9兩個指標，并對余下的指標進行因子分析。

（四）剩余指標因子分析法因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是將觀測變量進行分類，將相關性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關性則較低，那么每一類變量實際上就代表了一個基本結構，即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。

表2為8個原始變量的變量共同度。變量共同度反映每個變量對提取出的所有公共因子的依賴度。從表2中可以得出，幾乎所有的變量共同度都在85％以上，其中X2、X3、X4、X5、X10達到了90％以上，說明提取的因子已經(jīng)包含了原始變量的絕大部分信息，因子提取的效果比較理想。

表3為因子分析各個階段的特征根與方差貢獻表，百分率欄為提取出的各個因子的方差貢獻率，自上而下按降序排列。由表3可知，前五個因子的累計方差貢獻率為92.34497%，已經(jīng)包含了大部分的原始指標信息，因此選取前五個因子作為本文的公共因子。

表4給出了旋轉(zhuǎn)前的因子載荷陣，從表中可看出各個因子在不同原始變量上的載荷并沒有明顯的差別。即初始因子載荷矩陣不滿足“簡單結構準則”，各因子的典型變量的代表性也不很突出，因而容易使因子含義模糊不清，不便于對因子進行解釋。因此本文對因子載荷矩陣進行方差最大正交旋轉(zhuǎn)。

表5為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣，由表5可知因子1為反映負債/總資產(chǎn)、營運資本/總資產(chǎn)和存貨周轉(zhuǎn)率的財務結構指標，因子2為反映營業(yè)收入/總資產(chǎn)的經(jīng)營能力指標，因子3為反映凈利潤/總資產(chǎn)和每股收益的經(jīng)營效率指標，因子4為反映流動比例的償債能力指標，因子5為反映總資產(chǎn)增長率的成長基礎和能力的指標。由回歸法中的最小二乘估計求出各單因子的得分函數(shù)：

F1＝-0.45539X1-0.20903X2+0.23573X3+0.01771X4-0.56079

X5-0.04222X6-0.02397X7-0.03516X10

F2＝-0.10078X1-0.10616X2+0.22304X3+0.90112X4+0.26685

X5+0.04612X6-0.0826X7-0.27033X10

F3=0.12145X1-0.02696X2+0.12674X3-0.01842X4+0.00237X5

+0.55136X6+0.54348X7+0.01383X10

F4=0.07669X1+0.86902X2+0.29048X3-0.09097X4+0.30365X5

+0.01836X6-0.02125X7-0.00341X10

F5＝-0.07628X1+0.02813X2-0.03551X3-0.28955X4+0.11806

X5-0.26773X6+0.30361X7+0.88368X10

由旋轉(zhuǎn)后的因子方差貢獻率得出綜合因子得分公式：

Y=0.24645F1+0.15907F2+0.19983F3+0.15994F4+0.15816F5

Y值的判別標準為：Y>0為財務狀況正常區(qū)域，Y

三、農(nóng)業(yè)類上市公司財務預警模型檢驗及結論

（一）模型檢驗將選取的32家農(nóng)業(yè)類上市公司（5家ST公司、27家正常公司）作為檢驗樣本，利用本文構建的企業(yè)發(fā)生財務失敗前兩年的財務預警模型對他們進行財務預警檢驗，得到錯判矩陣如表6所示。通過對模型的檢驗，在ST公司的前兩年，其判別正確率達到80%，而非ST公司的判別正確率達到了81.4815%，說明模型誤判率很小，可以作為對我國農(nóng)業(yè)類上市公司進行預警分析的模型。投資者利用此模型可以較容易的判斷出某農(nóng)業(yè)類企業(yè)的財務狀況是否處于健康區(qū)域，從而為其選擇投資企業(yè)提供參考。

（二）研究結論本文以我國農(nóng)業(yè)類上市公司為研究對象，采用因子分析方法，從基礎指標中選取了10個財務比率自變量，通過相關性分析篩選出8個財務比率自變量，將剩余的8個財務比率自變量進行因子分析，基于DPS分析平臺導出財務失敗預測模型，最后對抽取的我國農(nóng)業(yè)類上市公司樣本進行測試，測試結果為ST企業(yè)正確預測率為80％，財務正常企業(yè)正確預測率為81.4815%。本文建立的財務預警模型無論對農(nóng)業(yè)類上市公司本身還是潛在投資者都有較高的借鑒參考價值。

對于企業(yè)本身而言，可利用本文建立的模型對企業(yè)財務狀況進行預測，若預測結果為財務失敗，則應該立即分析導致其兩年后發(fā)生財務失敗的潛在因素，從現(xiàn)在開始優(yōu)化企業(yè)資產(chǎn)結構及改善經(jīng)營管理，從而避免兩年后被ST情況的發(fā)生。

對投資者及金融機構而言，本文建立的模型有助于潛在投資者對被投資企業(yè)的財務狀況及財務風險進行正確的分析和預測，從而幫助潛在投資者做出理性的投資決策并降低投資風險。

參考文獻：

公司財務預警范文第5篇

【摘要】當今，越來越多的投資者通過證券公司對上市公司進行投資。但如果上市公司出現(xiàn)財務危機而投資者不能及時掌握相關信息，將會面臨很大的風險，造成很大的經(jīng)濟損失，甚至會影響整個社會的穩(wěn)定。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，日益復雜的國內(nèi)外環(huán)境使得企業(yè)出現(xiàn)財務危機的情況時有發(fā)生。財務危機預警是為了預測財務危機、減少其損失而建立的，有著較大的學術價值和實用性。近年來，我國煤炭業(yè)企業(yè)紛紛上市，但當下煤炭價格內(nèi)外倒掛，消費比例降低，需求持續(xù)不足，因此迫切需要增強預警意識和加強相應的財務預警研究。

關鍵詞 煤炭行業(yè)；財務危機；財務預警；Logistic回歸

【作者簡介】張紫娟，新疆財經(jīng)大學統(tǒng)計與信息學院碩士研究生，研究方向：市場調(diào)查。

目前，財務危機的問題越來越普遍化。隨著經(jīng)濟一體化的發(fā)展，市場競爭激烈，企業(yè)的經(jīng)營風險日益加大，如果事態(tài)發(fā)展對公司不利且成為一種趨勢而得不到及時挽救，危機會不可避免地發(fā)生。從上世紀80年代開始，我國就開始了對財務危機的預警模型研究，但針對煤炭業(yè)的研究很少?，F(xiàn)在，我國煤炭行業(yè)上市公司中只有一家被ST，任何一家企業(yè)的財務困境由萌生到惡化以致到無法挽救都是一個逐漸積累與轉(zhuǎn)化的過程，這一過程就成為本文研究的重點。在這一過程中，各種危機因素會通過敏感性指標反映出來，通過觀測這些指標，對此進行有效分析，及時診斷，就可以分析警情，制定預警、排警政策，幫助公司化解財務危機。

一、研究設計

（一） 研究變量的刪選

1.財務指標體系的基本說明。財務指標是用來反映企業(yè)財務信息數(shù)據(jù)之間的比率，我們可以通過財務指標更好、更全面地了解企業(yè)的財務狀況和經(jīng)營成果。不同種類的財務指標從不同的角度反映著企業(yè)的財務狀況，這些指標之間不是孤立的，它們有著內(nèi)在聯(lián)系。應根據(jù)煤炭行業(yè)自身的特點來選取一系列指標，建立一套符合煤炭行業(yè)特殊性的財務風險預警指標體系。

財務管理理論認為，企業(yè)的財務狀況主要取決于企業(yè)的盈利能力、經(jīng)營能力、償債能力、成長能力。盈利能力指標包括每股收益、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、銷售毛利率和銷售凈利率。經(jīng)營能力指標包括存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應收賬款周轉(zhuǎn)率。償債能力指標包括流動比率、速動比率、產(chǎn)權比率、利息保障倍數(shù)、資產(chǎn)負債率。成長能力指標包括營業(yè)收入增長率、營業(yè)利潤增長率、總資產(chǎn)增長率、固定資產(chǎn)增長率、股東權益增長率和凈利潤增長率?？紤]到資本結構對煤炭業(yè)具有至關重要的作用，本文增加了資本構成中的股東權益比率、固定資產(chǎn)比率和流動資產(chǎn)比率，使預測變量的選擇范圍更廣泛、更全面。

2.主成分分析法的實證分析。對39家公司的數(shù)據(jù)進行主成分分析，根據(jù)累計方差貢獻率大于80%的原則，選取6個主成分，這6個主成分累計貢獻率為81.97%，包含了原來81.97%的信息量，結合主成分的載荷可以得出6個主成分的因子表達式：

C1=-0.134X1-0.16X2-0.124X3+……-0.197X24

C2=-0.257X1-0.326X2-0.313X3+……+0.117X24

……

C6=0.12X1+0.419X6-0.273X3+……-0.249X24

其中，C1、C2、……、C6 分別代表6 個主成分；X1、X2、……、X24分別代表同趨化、標準化后的各個指標（并非原始指標）。

3.主成分分析法的分析總結。主成分C1 在銷售凈利率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)增長率上的載荷值都很大，可視為盈利能力、償債能力、增長能力的主成分；主成分C2在總資產(chǎn)收益率、銷售毛利率、凈利潤增長率上的載荷比較大，可視為盈利能力的主成分；主成分C3在流動比率、產(chǎn)權比率-1 上載荷較高， 可視為償債能力的主成分；主成分C4 在存貨周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的載荷較大，可視為營運能力的主成分。根據(jù)主成分的方差貢獻率及主成分的負荷，最終選取的指標為：X4為銷售毛利率、X7為固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X8為流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X11為流動比率、X19 為固定資產(chǎn)增長率、X23 為固定資產(chǎn)比率-1。

（二） 樣本選取及財務狀況分組

本文選取了2014年滬市和深市中行業(yè)定位為煤炭業(yè)的39家上市公司為樣本對象進行分析，這些財務數(shù)據(jù)均來自于其公開的定期報告資料。

1.樣本分組的基本說明。要進行財務危機預警模型的構建，需要將39家樣本公司分為兩組，一組是財務狀況較好，不會發(fā)生財務危機；另一組財務狀況不好，發(fā)生財務危機可能較大。目前，國內(nèi)的大多研究者都依據(jù)人為的主觀經(jīng)驗，將研究對象分為財務危機公司和非財務危機公司，將ST 公司認定為財務危機公司，而非ST 公司被認定為非財務危機公司。但有些企業(yè)的財務狀況出現(xiàn)了問題，卻沒達到被特別處理的程度，容易被忽略。我們必須根據(jù)上市公司財務數(shù)據(jù)的內(nèi)在關系來進行科學的分類，本文通過kmean聚類方法對預警樣本進行初步聚類，然后通過主成分綜合得分，對預警樣本進行再次的財務狀況分析，最后確定39家公司的分組，這樣就可以盡量消除主觀性、任意性，提高分類的科學性。

2.實證分析。

（1） Kmeans聚類法初步分類。聚類分析有效地解決了多因素、多指標的分類問題，它將分類對象按一定規(guī)則分成若干類，這些類不是事先給定的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系確定的。在同一類中，這些對象在某種意義上趨向于彼此相似；而在不同類中，對象趨向于不相似。本文對數(shù)據(jù)進行處理后，將企業(yè)分為兩類：①財務危機公司：神火股份、煤氣化、黑化股份、*ST 賢成、安泰集團、愛使股份、百花村、云維股份、國投新集共9家。②非財務危機公司：靖遠煤電、新大洲A、美錦能源、平莊能源、冀中能源、西山煤電、露天煤業(yè)、鄭州煤電、蘭花科創(chuàng)、永泰能源、兗州煤業(yè)、陽泉煤業(yè)、盤江股份、安源煤業(yè)、大有能源、上海能源、金瑞礦業(yè)、云煤能源、恒源煤電、開灤股份、大同煤業(yè)、寶泰隆、中國神華、昊華能源、陜西煤業(yè)、平煤股份、潞安環(huán)能、中煤能源、山煤國際、山西焦化共30家。

（2） 主成分綜合得分及排名。通過前文中計算出的主成分得分，再以各主成分的方差貢獻率作為權數(shù)，構造綜合得分模型函數(shù)：

T=0.2487C1 + 0.4825C2 + 0.6127C3 + 0.7008C4 +0.7643C5+0.8197C6

由于根據(jù)各指標的內(nèi)在關系計算得出各主成分的方差貢獻率并作為權數(shù)，這就克服了人為賦權的主觀性，充分反映了綜合得分與各指標的真實關系，因而具有較強的科學性。根據(jù)綜合得分函數(shù)，即可得到39 家公司的綜合財務實力評分。

3.樣本分組的分析總結。根據(jù)各主成分的解釋，再結合各家上市公司在6 個主成分上的得分、綜合得分，就可以對各公司的財務狀況進行評價。通常情況下，主成分得分的大小無絕對的實際意義，但是其相對大小有意義，所以本文根據(jù)各公司綜合得分的大小對39家煤炭公司進行排序，從而確定相對警情，并根據(jù)警情分析警源，制定排警對策。

由綜合得分的排名和聚類結果可以看出，被聚為財務危機組的公司排名都靠前，集中在前端。其中，煤氣化、神火股份在聚類時被分到了可能發(fā)生財務危機的一組；在主成分綜合得分中，得分比山煤國際、安源煤業(yè)稍低，所以排名靠前。這是由于煤氣化、神火股份在第三主成分上得分低，所以在一定程度上拉低了總得分。而安源煤業(yè)、山煤國際在第四主成分上得分高，使總的排名靠后。第三主成分反映了償債能力，第四主成分反映了營運能力。也就是說，煤氣化和神火股份兩家公司償債能力比較好，但是其營運能力卻很差，周轉(zhuǎn)的周期長，存貨轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金、應收賬款的速度慢，企業(yè)變現(xiàn)能力較差，這樣會加大企業(yè)的財務風險，陷入財務危機的可能性會比較大。所以，在構建模型時，還是將煤氣化、神火股份劃分為財務狀況不好的一組。

二、預警模型構建

Logistic回歸方法以極大似然原理為基礎，是通過似然函數(shù)極大化求得總體參數(shù)估計量的一種參數(shù)估計方法。在Logistic模型中，被解釋變量只取0 和1 兩個值。本文預測財務危機能夠發(fā)生只有兩種情況，發(fā)生為“1”，不發(fā)生為“0”。

根據(jù)上述統(tǒng)計，本文得到煤炭業(yè)上市公司的財務危機預警模型：

In(p/(1-p))=9.186307-0.457378X4-4.169787X7-7.396862X11+0.060018X19+178.9797(X23)-1

從入選的5個指標來看，銷售毛利率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動比率與財務危機的發(fā)生成負相關關系：當比率越大時，財務狀況較好，發(fā)生財務困境的可能較小。而固定資產(chǎn)比率-1、固定資產(chǎn)增長率則與財務危機的發(fā)生成正相關關系。

固定資產(chǎn)比率取值為0到1，鑒于煤炭行業(yè)的特殊性，這個行業(yè)需要很多設備，所以在一定范圍內(nèi)，固定資產(chǎn)比率越大，財務風險會相對小，擁有大量固定資產(chǎn)的企業(yè)可以通過長期負債和發(fā)行股票籌集資金，所以固定資產(chǎn)比率-1 與財務危機的發(fā)生成正相關關系。而從增長率的角度上看，如果煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資過猛，也就是說企業(yè)進行固定資產(chǎn)投資的現(xiàn)金流支出占投資活動現(xiàn)金流支出的絕大比重，會導致資產(chǎn)不能合理利用，固定資產(chǎn)投資與回報比例不匹配，這樣會加大財務風險。所以，對于煤炭行業(yè)的固定資產(chǎn)投資規(guī)模需要嚴加審視，加強固定資產(chǎn)的經(jīng)營能力。

本文的財務危機分析是建立在我國煤炭業(yè)上市公司的財務數(shù)據(jù)基礎之上的，這些數(shù)據(jù)能真實反映企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績、財務狀況，有較強的預測能力。通過對有效財務指標的分析，能夠預測未來企業(yè)財務失敗的可能性。也就是說，依據(jù)企業(yè)的財務數(shù)據(jù)，了解其經(jīng)營情況，通過對有效指標的科學分析做出財務危機預警，可為隱性的財務危機做好預防工作。

三、結語

本文的創(chuàng)新點在于嘗試根據(jù)聚類方法和主成分綜合得分的情況對39家上市公司的樣本進行財務狀況的分組，然后通過主成分分析及載荷對指標進行客觀刪選，確定變量。最后實證部分用Logit回歸構建了煤炭業(yè)財務危機預警模型。Logit模型擬合優(yōu)度70.82%，p 值為0.000016，所以模型對于未來的預測能力還是比較理想的。本文的不足在于未在分析中納入非財務指標，例如管理水平指標、企業(yè)生命周期、宏觀經(jīng)濟指標等，雖然如此，我們不能否定非財務指標的重要性。而且本文用的是截面數(shù)據(jù)，一般的ST公司是指連續(xù)兩年出現(xiàn)虧損，所以采取連續(xù)三年的財務數(shù)據(jù)會更加有說服力。本文構建的財務危機模型必須在合理范圍內(nèi)使用，對于不同時間，由于數(shù)據(jù)的時效性，模型本身應處于不斷完善的發(fā)展過程中。在實際運用中，應將模型預測結果與日常綜合評價分析相結合，將財務預測與經(jīng)營活動中相關分析預測相結合，確保預測的準確性。

參考文獻

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