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淺談我國企業(yè)財務預警模型的建立

時間:2024-10-07 14:30:37 金融畢業(yè)論文 我要投稿
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淺談我國企業(yè)財務預警模型的建立

內(nèi)容摘要:本文從財務預警的基本理論出發(fā),簡單先容了國外財務預警模型的發(fā)展,從而就國內(nèi)企業(yè)如何建立財務預警模型這一題目提出一些建議! £P鍵詞:財務預警 財務危機 財務指標
  
  中國加進WTO后,很多領域陸續(xù)向國外開放,這就使得國內(nèi)企業(yè)面臨更多來自國外企業(yè)的競爭壓力,而且國內(nèi)企業(yè)也不再享受國家的特殊保護,而是完完全全地暴露在市場風險之中,防險、抗險的任務就落在企業(yè)自己的身上。假如這些企業(yè)沒有充分的風險意識和預警機制,企業(yè)的財務狀況很輕易漸漸惡化進而引發(fā)財務危機,最后導致破產(chǎn)。因此,建立財務預警系統(tǒng),及時診斷出企業(yè)財務危機的預警信號,并有效地采取相應措施,將危機消滅在萌芽階段,就必然成為我國企業(yè)的一項重要內(nèi)容。
  
  財務預警相關理論
  
  所謂財務預警系統(tǒng),主要是通過設立并觀察、判定一系列敏感性經(jīng)營和財務指標的變化和發(fā)展趨勢,對企業(yè)可能或?qū)⒁媾R的財務危機實施猜測和預告的財務分析控制系統(tǒng)。
  狹義的財務危機,是指企業(yè)全部資本中由于負債比例過高,是企業(yè)不能定期還本付息所造成的風險,也稱為負債風險或破產(chǎn)風險。廣義的財務危機,是指企業(yè)經(jīng)營過程中各種不利因素所導致企業(yè)的經(jīng)營失敗和財務失敗。
  構建財務預警系統(tǒng),涉及到很多要素,有警源、警兆、警情、警度等。其中,又以警兆的選擇對于財務預警模型的建立起著至關重要的作用。
  警兆,是指警情的先導指標,是預警的信號系統(tǒng)。當情況發(fā)生異常變化導致警情爆發(fā)之前,總有一定的先兆。對企業(yè)預警而言,警兆主要包括財務指標和非財務指標兩方面。選擇預警指標一般要遵循下列三個原則:首先,所選的指標必須在丈量企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動方面具有重要性,必須能表示企業(yè)運行的主要現(xiàn)象。其次,一致性或先行性,即指標特征量要與企業(yè)實際運作狀況大體一致,最好是略有超前,能敏感地反映企業(yè)困境現(xiàn)象地發(fā)生或發(fā)展動向。最后,統(tǒng)計上要具備正確性。
  簡而言之,企業(yè)的財務預警系統(tǒng),就是選取一定警兆作為指標,構建適合企業(yè)的財務預警模型。通過模型,反映出企業(yè)的整體狀況,在企業(yè)陷進財務危機條件前發(fā)出警報,以達到預警的目的。
  
  財務預警模型在國外的發(fā)展
  
  公司財務預警的實證研究在國外,尤其是在資本市場發(fā)達的國家是一個被廣泛關注的研究課題。從Altman的Z-SCORE模型開始,這一研究一直成為國際財務、會計和證券投資研究領域內(nèi)經(jīng)久不衰的課題。
  美國學者Altman采用5個典型的財務指標作為警兆建立了Z-SCORE模型(1968),在公司破產(chǎn)、財務危機及信用風險分析方面做出了開創(chuàng)性的工作。在此基礎上,他又先后于1983年和1995年對Z-SCORE模型進行了兩次優(yōu)化,使得多元判別分析技術(Multiple Discrimination Analysis, MDA)具有較好的解釋性和簡明性,在財務預警領域獲得了廣泛的應用。但由于其較嚴格的條件條件——要求數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布和協(xié)方差矩陣相等,而現(xiàn)實中大量情形違反了這些假定使得MDA在實證中的運用受到了很大的制約。
  針對這些缺陷,有些學者引進了Logit分析模型。Martin等曾建立過Logistic回回模型,對銀行建立預警系統(tǒng)。Logit模型不要求數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布,也不要求等協(xié)方差。
  另一些學者則于上世紀90年代將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network, ANN)技術引進到財務困境的猜測分析中。Mdody Y.Kiang(1992)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡對美國銀行的財務危機進行了猜測,取得了一定的實證效果。由于ANN是一種對數(shù)據(jù)分布無任何要求的非線性技術,它能有效地解決非正態(tài)分布、非線性地猜測評估題目,目前在財務預警領域得到了最廣泛的應用。
  
  建立企業(yè)財務預警模型
  
  選取合適的財務指標
  不管是最初的Z-SCORE模型,還是多元判別分析技術MDA、Logit模型到神經(jīng)網(wǎng)絡模型,都是以財務指標作為警兆,都是在對企業(yè)各項財務數(shù)據(jù)的處理分析基礎上做出警度判定的。上述諸多模型在指標的選取上都存在明顯的差異,即使是反映同一類型的財務指標,不同研究者選取的指標差異也很大,這主要是由于各人研究題目的側(cè)重點不同,而且各國的實際情況又千差萬別。
  因此,我國企業(yè)在建立財務預警模型時,決不能照搬照抄國外的經(jīng)驗,而應該根據(jù)自己的實際情況及應用環(huán)境,選取合適的財務指標。筆者以為,可以運用主成分分析將原始的財務指標,重新組合成一組新的、互相無關的幾個綜合指標,來代替原始的指標;然后從中選取幾個能盡可能多地反映原來指標信息的綜合指標。
  
  財務指標與非財務指標相結合
  運用財務指標建立的財務預警模型較能直觀地反映企業(yè)的綜合財務狀況,但就國內(nèi)企業(yè)而言,要建立有效的財務預警模型,不能僅采用財務指標作為判別依據(jù)。
  我國資本市場的發(fā)展起步較晚,公司信息的公然表露制度和表露質(zhì)量標準尚不完善。同時,由于凈利潤會收到經(jīng)營者的控制,經(jīng)營者可通過調(diào)整會計政策來調(diào)節(jié)凈利潤的高低,即所謂的“會計戲法”(accounting magic)的存在,將導致財務信息失真,造成決策信息混亂。因此,一個具有良好財務指標的企業(yè),可能現(xiàn)金支付能力極差。而這種企業(yè)的現(xiàn)金流量和現(xiàn)金支付能力的危機,正是1997年亞洲金融危機的產(chǎn)生基礎。在這一點上,財務指標不能滿足警兆對于正確性的要求。因此,只采用財務指標來評判企業(yè)的財務危機狀況,可能會有差錯。
  同時,財務報表的數(shù)據(jù)在通常情況下都是以年度為期間統(tǒng)計的,根據(jù)報表計算的各類財務指標等都必須在較長時間內(nèi)(一般為1年)才有意義,因此這些財務比率只能說明過往相當長時間內(nèi)的狀態(tài),而不能對企業(yè)的現(xiàn)狀進行及時揭示,更不用說超前反映企業(yè)的發(fā)展趨勢了。因此,要正確反映企業(yè)的真實狀況,真正起到提前預警危機的作用,只采用滯后性的財務指標是遠遠不夠的,應該綜合非財務指標的內(nèi)容。
  非財務指標由于其包含的信息量大、隱含信息豐富、不易受人為操縱及動態(tài)發(fā)展等特點,更有助于模型預警的正確性。比如,行業(yè)所屬的生命周期、主導產(chǎn)品受國家產(chǎn)業(yè)政策的影響、市場競爭的強弱、是否設有獨立董事等等。
  因此,財務預警模型最好既要涉及到定量的財務指標,也要涉及到定性的非財務數(shù)據(jù),將非財務數(shù)據(jù)的評分結果作為企業(yè)預警模型的一個構成部分,這樣才能更為完備地反映企業(yè)的面貌,達到危機預警的目的。
  
  樣本的選擇
  企業(yè)的整體經(jīng)營和財務活動與企業(yè)的經(jīng)濟環(huán)境有著密切的聯(lián)系,不同企業(yè)由于其經(jīng)營的行業(yè)特征,會面臨不同的信貸政策、產(chǎn)業(yè)政策、稅收政策等外部環(huán)境。同時,不同行業(yè)要求的財務比率經(jīng)驗值也有不同,有時甚至有著很大差異。譬如,以活動比率為例,產(chǎn)業(yè)企業(yè)的活動比率大多在2∶1比較合適,而貿(mào)易企業(yè)的活動比率公道值則要低于該值。因此,在建立企業(yè)財務預警模型時,不能不加區(qū)別地將所有企業(yè)作為一個整體進行研究,而是應該分行業(yè)進行,這樣模型才具有科學公道性,對財務危機的預警也更具效果。
  目前,國內(nèi)進行的大量實證研究中,在選擇樣本時,大多只是將上市公司簡單地分為ST公司和非ST公司,從中加以選擇,沒有考慮到行業(yè)差異的因素。這樣構建出的模型的適用范圍,由于不同的行業(yè)環(huán)境和特征勢必會大打折扣。
  因此,今后在建立財務預警模型時,應該盡量分行業(yè)進行,不同行業(yè)運用不同的模型和標準,這樣的模型才能真正起到預警財務危機的效果。
  本文簡單地先容了財務預警的基本理論以及國外在構建財務預警模型方面的發(fā)展。財務預警理論在我國起步較晚,發(fā)展的時間不長。但正是由于這一點,我們可以站在前人的肩膀上,從國外理論以及模型的發(fā)展中吸取不少經(jīng)驗和教訓。從而得出,國內(nèi)企業(yè)在建立財務預警模型時,要選取符合我國實際情況及企業(yè)自身特點的財務指標,并且做到財務指標和非財務指標相結合,不同行業(yè)建立不同的預警模型,使模型達到更有效、更正確的預警效果。

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