時(shí)間：2022-07-12 20:34:47
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇財(cái)務(wù)危機(jī)論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
一、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的防范
隨著我國企業(yè)改革的不斷深入，以及企業(yè)理財(cái)活動空間的進(jìn)一步擴(kuò)大，理財(cái)活動內(nèi)容的日益豐富，企業(yè)理財(cái)?shù)膬?nèi)外部環(huán)境變化的日趨頻繁，財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的頻率也相應(yīng)增加。決策風(fēng)險(xiǎn)可以說是企業(yè)最大的風(fēng)險(xiǎn)，決策風(fēng)險(xiǎn)防范應(yīng)成為企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)防范的重點(diǎn)。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)防范應(yīng)主要從以下兩個(gè)方面開展：
（一）建立和完善企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)防范機(jī)制
一方面，應(yīng)成立財(cái)務(wù)危機(jī)防范控制網(wǎng)絡(luò)，除了可以成立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)管理機(jī)構(gòu)外，還可以結(jié)合企業(yè)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)責(zé)任單位和業(yè)務(wù)區(qū)域劃分情況，建立危機(jī)區(qū)域控制中心，各控制中心應(yīng)配置控制人員，明確其責(zé)任，并建立相應(yīng)的考核制度；新疆石油管理局建立了科學(xué)合理的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)防范機(jī)制，其有局財(cái)務(wù)處建立財(cái)務(wù)危機(jī)防范科，對個(gè)下屬個(gè)企業(yè)進(jìn)行防范危機(jī)管理，起到了很好的控制作用，既防范了財(cái)務(wù)危機(jī)，又保證了國有資產(chǎn)不流失。另一方面，應(yīng)制定財(cái)務(wù)危機(jī)控制制度，使其成為企業(yè)內(nèi)部控制制度的重要組成部分，控制制度的核心是要根據(jù)各個(gè)控制對象，制訂科學(xué)合理的控制標(biāo)準(zhǔn)和危機(jī)監(jiān)測、信息反饋機(jī)制等，以便于將危機(jī)防范落實(shí)到實(shí)處。例如，新疆石油管理局克拉瑪依職業(yè)技術(shù)學(xué)院就建立了完善的企業(yè)內(nèi)部開展機(jī)制，將各種危機(jī)防范落到實(shí)處，企業(yè)那邊財(cái)務(wù)管理實(shí)行院長負(fù)責(zé)制，各系部有自己的財(cái)務(wù)管理機(jī)制，再由財(cái)務(wù)處進(jìn)行統(tǒng)籌控制，很好地防范了財(cái)務(wù)危機(jī)。
（二）實(shí)施有效的財(cái)務(wù)危機(jī)防范措施
財(cái)務(wù)危機(jī)防范措施主要是針對企業(yè)高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)活動領(lǐng)域或業(yè)務(wù)活動的特點(diǎn)，事先所作的一些財(cái)務(wù)危機(jī)防御性安排。一方面應(yīng)建立企業(yè)決策制衡機(jī)制，決策是企業(yè)管理的關(guān)鍵，為了防范盲目或錯(cuò)誤決策，企業(yè)應(yīng)完善治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)決策層成員之間的制衡與約束，并建立決策負(fù)責(zé)制度，從而促使決策者謹(jǐn)慎而負(fù)責(zé)地行使決策權(quán)利。企業(yè)的財(cái)務(wù)決策按風(fēng)險(xiǎn)程度分為確定性決策、風(fēng)險(xiǎn)性決策和不確定決策，所以建立企業(yè)決策制衡機(jī)制，決策是企業(yè)管理的關(guān)鍵；另一方面應(yīng)重視和借助企業(yè)外部獨(dú)立機(jī)構(gòu)的意見，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營活動、財(cái)務(wù)管理和各項(xiàng)決策中，聽取和吸收外部專家的建議會有助于降低錯(cuò)誤判斷率，減少企業(yè)運(yùn)行和決策中的風(fēng)險(xiǎn)。
二、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)控
財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)控是企業(yè)解決財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是對企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的危險(xiǎn)性及其程度進(jìn)行動態(tài)的分析與預(yù)測，并對引起企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的內(nèi)在隱患采取針對性的措施和辦法，化解或阻礙財(cái)務(wù)危機(jī)不利的變動趨勢，力求避免或延緩其發(fā)生。其主要作用有：可以使企業(yè)管理當(dāng)局及時(shí)掌握企業(yè)財(cái)務(wù)安全狀況和變動趨勢，強(qiáng)化財(cái)務(wù)危機(jī)管理意識；即使企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的趨勢已不可避免，也可以起到預(yù)先警示作用，促使企業(yè)提前作好應(yīng)對和處理財(cái)務(wù)危機(jī)的準(zhǔn)備，以免當(dāng)財(cái)務(wù)危機(jī)爆發(fā)時(shí)失去處理危機(jī)的主動權(quán)。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)控應(yīng)重點(diǎn)作好以下三方面的工作：
（一）開展企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警工作。
財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性，進(jìn)行多角度分析判斷，并及時(shí)發(fā)出危機(jī)警告的過程，其主要目的是督促企業(yè)盡早作好預(yù)防和應(yīng)對財(cái)務(wù)危機(jī)的準(zhǔn)備。首先應(yīng)從影響面廣的經(jīng)濟(jì)危機(jī)、行業(yè)危機(jī)和重大事件的觀察、分析與檢測著手；其次，應(yīng)時(shí)刻關(guān)注企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的早期信號，如企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)狀況不佳的征兆、財(cái)務(wù)報(bào)表的異常表現(xiàn)；最后，運(yùn)用適合的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
（二）完善企業(yè)經(jīng)營者的約束激勵(lì)機(jī)制
經(jīng)營者是企業(yè)主要決策者，直接影響著對企業(yè)起全局和長遠(yuǎn)作用的各種決策，其內(nèi)容主要包括：1.對經(jīng)營者采取恰當(dāng)?shù)募?lì)約束方式，激勵(lì)與業(yè)績掛鉤，精神獎勵(lì)與物質(zhì)獎勵(lì)相結(jié)合，即期激勵(lì)與長遠(yuǎn)激勵(lì)相結(jié)合；2.制定嚴(yán)格的考評制度，包括考評標(biāo)準(zhǔn)、考評方式、考評期限和考評依據(jù)，通過考評既要肯定成績，也要找出差距和存在的問題，從而使經(jīng)營者明確下一步努力的方向。另外，企業(yè)還應(yīng)建立相對獨(dú)立的考評組織，防止出現(xiàn)經(jīng)營者自己考評自己的不合理局面。
（三）加強(qiáng)企業(yè)資金流動性和成本費(fèi)用的控制
一方面企業(yè)擁有充足的變現(xiàn)力、很強(qiáng)的營運(yùn)資金，是其能夠順利履行到期償還義務(wù)
的安全保障，企業(yè)在考慮財(cái)務(wù)運(yùn)行安全性的同時(shí)，應(yīng)該關(guān)注營運(yùn)資金的利用效率。另一方面，成本費(fèi)用失控是導(dǎo)致企業(yè)虧損的主要因素，必須重點(diǎn)加以控制。
三、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的處理
處理財(cái)務(wù)危機(jī)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，處理的過程包括相互聯(lián)系的基本步驟和若干必要的環(huán)節(jié)，在危機(jī)處理中應(yīng)認(rèn)真對待每一個(gè)必經(jīng)的步驟，忽視任何一個(gè)環(huán)節(jié)，都可能產(chǎn)生不利影響，甚至導(dǎo)致處理失敗。企業(yè)應(yīng)成立財(cái)務(wù)危機(jī)專門處理小組，收集相關(guān)資料、判斷形勢，采取正確的指導(dǎo)方針，選擇合適的解決方案。財(cái)務(wù)危機(jī)處理的關(guān)鍵是要明確重點(diǎn)，注意策略，應(yīng)重點(diǎn)做好以下三方面工作：
（一）抓住處理財(cái)務(wù)危機(jī)的重點(diǎn)。抓住重點(diǎn)，就是要明確找出引發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的主要根源以及影響財(cái)務(wù)危機(jī)處理的全局問題。
（二）注意處理財(cái)務(wù)危機(jī)的戰(zhàn)略和措施。企業(yè)在財(cái)務(wù)危機(jī)處理中，為達(dá)到處理目標(biāo)應(yīng)采取主動進(jìn)攻的戰(zhàn)略，在處理財(cái)務(wù)危機(jī)行動中，既要注意機(jī)會成本、社會期望值，又要兼顧企業(yè)的承受能力；在解決各種問題時(shí)，既要滿足解決眼前矛盾的要求，又要立足企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。企業(yè)處理財(cái)務(wù)危機(jī)是轉(zhuǎn)化危機(jī)的過程，如何抓住機(jī)遇、化險(xiǎn)為夷，就必須十分注意具體策略的運(yùn)用。
（三）調(diào)動相關(guān)利益部門和人員的積極性。財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)全局性、深層性的危機(jī)，對其進(jìn)行處理，不僅責(zé)任重大、任務(wù)艱巨，而且涉及各方的利益。
【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)危機(jī)；危機(jī)運(yùn)營；資產(chǎn)剝離
一、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的含義和特點(diǎn)
（一）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的含義
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)是指企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化，長期出現(xiàn)虧損，無力償還到期債務(wù)的現(xiàn)象。在企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營活動時(shí)，如果無力履行合同，無法按時(shí)支付債權(quán)人利息和償還本息時(shí)，該企業(yè)就面臨著財(cái)務(wù)危機(jī)。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)分為輕度、中度和重度財(cái)務(wù)危機(jī)，并且具有客觀積累性、多樣性、災(zāi)難性和預(yù)見性等特點(diǎn)。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的最嚴(yán)重后果是企業(yè)失敗。
財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營又稱為財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)作，它是指企業(yè)通過各種手段，以化解財(cái)務(wù)危機(jī)為目的，為實(shí)現(xiàn)企業(yè)度過危機(jī)重新恢復(fù)正常生產(chǎn)經(jīng)營而采取的各種行為和活動。財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的核心是運(yùn)營方式和運(yùn)營方法。
（二）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的特點(diǎn)
1.全局性
財(cái)務(wù)危機(jī)雖然是企業(yè)在日常生產(chǎn)經(jīng)營活動過程中逐步形成的，但是它卻有很大的爆發(fā)力，企業(yè)一般的經(jīng)營人員對危機(jī)不了解或沒有管理知識，就很難根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)的應(yīng)對和運(yùn)營。因此，運(yùn)營人員必須具有較高的企業(yè)管理知識、風(fēng)險(xiǎn)管理知識、企業(yè)運(yùn)作知識和較強(qiáng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及對企業(yè)的整個(gè)生產(chǎn)流程了如指掌。這樣才能有針對性地根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況提出正確的財(cái)務(wù)危機(jī)應(yīng)對措施和運(yùn)營方法。
2.決定性
財(cái)務(wù)危機(jī)對企業(yè)是一項(xiàng)重創(chuàng)，企業(yè)自有資金不足，到期又不能償還負(fù)債，在目前日益激烈的市場競爭中，無論對企業(yè)自身還是對企業(yè)的員工都是一項(xiàng)不小的債務(wù)負(fù)擔(dān)和壓力，因?yàn)檫\(yùn)營結(jié)果的好壞直接決定著企業(yè)的發(fā)展前途，決定著員工們的命運(yùn)。所以財(cái)務(wù)危機(jī)的運(yùn)營對企業(yè)的發(fā)展有著決定性的作用。
3.雙面性
財(cái)務(wù)危機(jī)的運(yùn)營效果有兩種，一種是運(yùn)營成功，企業(yè)擺脫財(cái)務(wù)危機(jī)，走上正確的發(fā)展道路；另一種是運(yùn)營失敗，負(fù)債繼續(xù)無法償還，生產(chǎn)經(jīng)營情況繼續(xù)惡化，會使企業(yè)無法擺脫財(cái)務(wù)困境，甚至導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。因此財(cái)務(wù)危機(jī)的運(yùn)營是一把雙韌劍，使用起來一定要深思熟慮，在進(jìn)行運(yùn)營時(shí)一定要考慮細(xì)致、全面，仔細(xì)分析、認(rèn)真論證，有針對性的進(jìn)行運(yùn)營。
4.及時(shí)性
及時(shí)性是指財(cái)務(wù)危機(jī)的運(yùn)營必須及時(shí)有效，因?yàn)樨?cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā)會對企業(yè)造成很大的危害，要求企業(yè)管理人員及時(shí)根據(jù)財(cái)務(wù)危機(jī)爆發(fā)的原因，找出問題產(chǎn)生的根本原因，及時(shí)拿出解決方案，提出運(yùn)營方案和對策，抓住解決危機(jī)的時(shí)間和機(jī)會，錯(cuò)過了時(shí)機(jī)，企業(yè)就無法翻身。
二、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營環(huán)境
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營環(huán)境分為宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境。宏觀環(huán)境指從宏觀的角度來看，對企業(yè)管理活動造成市場機(jī)會和環(huán)境威脅的主要社會力量。具體是指當(dāng)前企業(yè)所處的政治、經(jīng)濟(jì)、法律、文化、人口、自然環(huán)境以及當(dāng)?shù)厥杖胨降纫幌盗胁豢煽刂频囊蛩亍．?dāng)前我國企業(yè)面臨的主要宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境是全球金融危機(jī)。受金融危機(jī)的影響，銀行日益收緊銀根，對企業(yè)進(jìn)行貸款的信用度要求比以往要高。企業(yè)生產(chǎn)成本日益上升，經(jīng)營效益普遍下滑，大型跨國企業(yè)裁人并縮減產(chǎn)量，以減少企業(yè)的成本，使企業(yè)能順利渡過金融危機(jī)的寒冬。因此，對面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)來說，采用外部融資解決企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)或通過外援的方式運(yùn)營財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性并不大，企業(yè)必須更多地依靠自身的力量，拿出最快最好的財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營方案。微觀環(huán)境是從微觀的角度來看，直接制約和影響企業(yè)管理活動的力量和因素。微觀環(huán)境主要是企業(yè)內(nèi)部或者外部那些通過溝通或者一系列措施相對好控制些的環(huán)境。如企業(yè)的內(nèi)部管理、人員配置、合作伙伴、競爭對手等。財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營必須考慮企業(yè)的微觀環(huán)境，企業(yè)應(yīng)該想方設(shè)法改善所處的微觀環(huán)境。因?yàn)槠髽I(yè)微觀環(huán)境是不良的，否則企業(yè)不會處于財(cái)務(wù)危機(jī)，企業(yè)應(yīng)該明確制約企業(yè)發(fā)展的因素和改善微觀環(huán)境的渠道。
三、企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營程序
（一）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營組織結(jié)構(gòu)的建立
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營組織主要由財(cái)務(wù)管理中心、行政部和審計(jì)部共同組成，他們首先要制定好相應(yīng)的財(cái)務(wù)危機(jī)計(jì)劃，對各種可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)危機(jī)提出相應(yīng)的配套方案和解決對策，平時(shí)應(yīng)進(jìn)行一定的財(cái)務(wù)危機(jī)應(yīng)對方案模擬測試。用這種組織結(jié)構(gòu)的原因是考慮到財(cái)務(wù)管理中心和審計(jì)部對企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況比較了解，能從日常的業(yè)務(wù)操作中發(fā)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)在財(cái)務(wù)管理中心、審計(jì)部和行政部指定專人負(fù)責(zé)，設(shè)立財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營職責(zé)和權(quán)利，當(dāng)有財(cái)務(wù)危機(jī)警情出現(xiàn)時(shí)，財(cái)務(wù)管理中心和審計(jì)部負(fù)責(zé)人應(yīng)及時(shí)把財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警相關(guān)情況通過企業(yè)的內(nèi)部網(wǎng)發(fā)送給行政部負(fù)責(zé)人員，并接受指令，當(dāng)有不嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)警情時(shí)，行政部相關(guān)負(fù)責(zé)人員應(yīng)通知財(cái)務(wù)管理中心和審計(jì)部的預(yù)警負(fù)責(zé)人及時(shí)采取相應(yīng)的措施；當(dāng)有重大財(cái)務(wù)危機(jī)警情時(shí)，行政部相關(guān)負(fù)責(zé)人員應(yīng)把相關(guān)情況匯報(bào)給企業(yè)的董事長，由企業(yè)的中高級管理干部一起決定危機(jī)的處理決策。運(yùn)用此種組織結(jié)構(gòu)，企業(yè)能有效地加強(qiáng)財(cái)務(wù)危機(jī)的防范和處理能力。
（二）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)信息的搜集
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)信息搜集主要是財(cái)務(wù)管理中心和審計(jì)部，財(cái)務(wù)管理中心和審計(jì)部除了進(jìn)行日常的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)操作以外，也負(fù)責(zé)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)信息的搜集工作，但不是說其他部門沒有進(jìn)行搜集信息的義務(wù)，最好是全員搜集，包括生產(chǎn)部、營銷部和研發(fā)部都可以參與。這些信息包括對企業(yè)的供需商供求情況、企業(yè)的競爭對手情況、企業(yè)的內(nèi)部活動以及客戶需求信息和企業(yè)相關(guān)的外部環(huán)境等。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：平均收賬期延長，銷售的非預(yù)期下降，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)惡化，自有資金不足、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)惡化和財(cái)務(wù)管理混亂，財(cái)務(wù)管理混亂包括很多方面，企業(yè)財(cái)務(wù)制度不健全、內(nèi)部控制不完善、會計(jì)信息失真。企業(yè)應(yīng)該分析財(cái)務(wù)危機(jī)產(chǎn)生的主要原因，要對財(cái)務(wù)危機(jī)涉及的相關(guān)人員、相關(guān)業(yè)務(wù)以及危機(jī)給企業(yè)造成的嚴(yán)重后果有正確的分析和定量化的掌控。
（三）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的方法
企業(yè)應(yīng)根據(jù)財(cái)務(wù)危機(jī)產(chǎn)生的原因有針對性的采取補(bǔ)救措施。要對相關(guān)的客戶進(jìn)行清查，對有關(guān)責(zé)任人員進(jìn)行調(diào)動，必要時(shí)對企業(yè)進(jìn)行換血。如果是產(chǎn)品質(zhì)量引起的危機(jī)，要注重提高產(chǎn)品質(zhì)量，產(chǎn)品質(zhì)量無論什么時(shí)候都是企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵，有良好的質(zhì)量才能有客戶和市場，產(chǎn)品才能有銷路，才能樹立起客戶對企業(yè)產(chǎn)品的信心，保持或恢復(fù)顧客對產(chǎn)品的購買欲望，使企業(yè)擺脫困境；如果是產(chǎn)品銷售不暢，可以進(jìn)行資產(chǎn)剝離或資產(chǎn)出租。受全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，引起企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的主要原因是銷售不暢。企業(yè)可以通過資產(chǎn)剝離將非經(jīng)營性閑置資產(chǎn)、無利可圖資產(chǎn)以及已經(jīng)達(dá)到預(yù)定目的資產(chǎn)從企業(yè)資產(chǎn)中分離出來。資產(chǎn)剝離的方法有資產(chǎn)置換、減資、資產(chǎn)出售等形式。發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)可以通過資產(chǎn)剝離的方法換取現(xiàn)金的流入，這種方法如果運(yùn)作成功，不僅可以植入優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，而且可以將企業(yè)原有的不良資產(chǎn)置換出去，實(shí)現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)的雙向優(yōu)化。另外可以通過及時(shí)縮減企業(yè)規(guī)模，通過債轉(zhuǎn)股、業(yè)務(wù)重組、資產(chǎn)出租等形式減少企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)。如果是財(cái)務(wù)管理不善造成的，可以向供應(yīng)商尋求幫助，請求推遲付款，給予供應(yīng)商企業(yè)好轉(zhuǎn)后長期合作的承諾；還可以向客戶爭取預(yù)付款以幫助渡過難關(guān)，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)投資，渡過財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)期。隨著價(jià)格環(huán)境慢慢好轉(zhuǎn)，高水準(zhǔn)管理人將會處于有利地位，能夠以比過去幾年更具吸引力的估值購買到優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)。有能力使企業(yè)起死回生的高水準(zhǔn)管理人選擇性地投資于企業(yè)，也會在中期獲得較高回報(bào)。
（四）企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營的監(jiān)控
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營不當(dāng)?shù)淖罱K后果就是企業(yè)失敗，所以對于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的運(yùn)營必須有監(jiān)控系統(tǒng)，對財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營人員能力的監(jiān)控、運(yùn)營過程、運(yùn)營中階段性效果等都應(yīng)該有相應(yīng)的監(jiān)控方法和手段、要用定量化的指標(biāo)來分析，以便領(lǐng)導(dǎo)者時(shí)時(shí)刻刻都把財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營調(diào)整在正確的軌道上。在進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)運(yùn)營人員能力的監(jiān)控時(shí)，要及時(shí)考察運(yùn)營人員的知識水平和實(shí)踐能力是否能達(dá)到正確運(yùn)營危機(jī)的目的，一旦不適用就及時(shí)調(diào)整；進(jìn)行運(yùn)營過程監(jiān)控時(shí)要注重運(yùn)營的方法是否合法、合理，是否可行，操作是否得當(dāng)；對運(yùn)營中階段性效果的監(jiān)控重點(diǎn)考慮是否達(dá)到預(yù)計(jì)的運(yùn)行效果，監(jiān)控中要對定量化的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析，如果沒有達(dá)到要及時(shí)采取其他措施進(jìn)行補(bǔ)救。
【參考文獻(xiàn)】
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【關(guān)鍵詞】現(xiàn)金流動負(fù)債比;財(cái)務(wù)危機(jī);相關(guān)性
一、研究的背景
財(cái)務(wù)危機(jī)是威脅企業(yè)持續(xù)經(jīng)營的根本性危機(jī)。因?yàn)闊o論是發(fā)生巨額虧損或者連續(xù)虧損,都將成為影響企業(yè)能否生存發(fā)展和持續(xù)經(jīng)營的嚴(yán)重事件。然而,“冰凍三尺、非一日之寒”,大部分企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī),都有一個(gè)逐步顯現(xiàn)、惡化的過程,因此具有一定的先兆性和可預(yù)測性。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)論文國內(nèi)外都有不少的論述,如從企業(yè)內(nèi)部治理的角度等來分析財(cái)務(wù)危機(jī)的形成原因分析及應(yīng)對措施。本文則是以現(xiàn)金流動負(fù)債比率,反映企業(yè)一定時(shí)期的經(jīng)營現(xiàn)金凈流量同流動負(fù)債的比率,從現(xiàn)金流量角度來反映企業(yè)當(dāng)期償付短期負(fù)債的能力來體現(xiàn)企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)。本篇論文從上市公司中選取樣本企業(yè)一定時(shí)期的現(xiàn)金流動負(fù)債比的角度,研究這項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)與企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)之間的相關(guān)性,驗(yàn)證其是否能及時(shí)反映企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。
二、數(shù)據(jù)資料的搜集與整理①
1.ST公司樣本與非ST公司控制樣本的選擇
本文以 2005年年報(bào)資料為基點(diǎn),將2006年在滬深兩市上市的A股被ST的58家公司作為研究對象,以所有A股非ST公司為母樣本,按照一定的配對標(biāo)準(zhǔn)選出相應(yīng)數(shù)量的非ST公司作為控制樣本展來研究現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性問題。
2.研究數(shù)據(jù)的來源
本文的研究數(shù)據(jù)資料來源于巨潮資訊、中國上市公司資訊網(wǎng)、中國證監(jiān)會等相關(guān)網(wǎng)站。數(shù)據(jù)資料的處理采用的是Eviews3.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析軟件。
三、變量的選取與模型設(shè)計(jì)
1.變量的選取
本文所選取的變量名稱為現(xiàn)金流動負(fù)債比,在實(shí)證研究中,以xjldfz代替。
計(jì)算公式為:現(xiàn)金流動負(fù)債比=經(jīng)營現(xiàn)金流量凈額/流動負(fù)債。
2.模型設(shè)計(jì)
本文是以上市公司是否被“特別處理”(ST)作為財(cái)務(wù)危機(jī)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。由此,通過構(gòu)建多元邏輯模型(Logistic模型),利用極大似然估計(jì)法(ML)來對模型進(jìn)行估計(jì)而進(jìn)行的研究。其具體形式為:Z=Logistic(P)={Pi/(1-Pi)｝=α+β′X,其中,α是截距參數(shù),β是斜率參數(shù)向量,Pi∈[0,1]。
四、研究假設(shè)
本文旨在對現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性進(jìn)行研究,因此結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)背景,建立假設(shè):現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
該指標(biāo)反映企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額用來償還流動負(fù)債的能力。指標(biāo)越大,則說明企業(yè)有較強(qiáng)的現(xiàn)金或者現(xiàn)金流量來應(yīng)對償還短期債務(wù)的能力。因此,本文假定現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān),即現(xiàn)金流動負(fù)債比率越大,說明企業(yè)應(yīng)對償還短期債務(wù)的能力越強(qiáng),則企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越小;反之,則企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越大。
五、現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性分析
1.描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果②
(1)T-1年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
由上表可以看出,ST公司在現(xiàn)金流動負(fù)債比的均值上,比非ST公司的明顯偏低,這說明在T-1年,假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的,即現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
(2)T-2年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
由上表可以看出,ST公司在現(xiàn)金流動負(fù)債比的均值上,比非ST公司的明顯偏低,這說明在T-2年,假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的,即現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
(3)T-3年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
由上表可以看出,ST公司在現(xiàn)金流動負(fù)債比的均值上,比非ST公司的明顯偏低,這說明在T-3年,假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的,即現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
2.回歸結(jié)果及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
(1)T-1年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
根據(jù)本文模型設(shè)計(jì)的條件,建立現(xiàn)金流動負(fù)債比T-1年的回歸模型如下:Z=+XJLDFZ+ε③,其中,Z為邏輯因變量(ST公司,Z=1;非 ST公司,Z=0),Ci(i=0,1)為回歸參數(shù),ε為回歸殘差。
由上表可以看出,回歸變量參數(shù)在10%的水平下統(tǒng)計(jì)顯著,且回歸變量參數(shù)的符號為負(fù),這一回歸結(jié)果與假設(shè)條件相同。
另外,從回歸結(jié)果可以看出,T-1年LR統(tǒng)計(jì)量與McR²較大,則說明T-1年模型的擬合較好,模型具有較強(qiáng)的解釋力。
(2)T-2年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
現(xiàn)金流動負(fù)債比T-2年的回歸模型如下:Z=C+XJLDFZ+ε,其中,Z為邏輯因變量(ST公司,Z=1;非 ST 公司,Z=0),Ci(i=0,2)為回歸參數(shù),ε為回歸殘差。
由上表可以看出,回歸變量參數(shù)統(tǒng)計(jì)不顯著,而回歸變量參數(shù)的符號為負(fù),這一回歸結(jié)果雖然與假設(shè)條件相同,但不是我們所期望的。
另外,從回歸結(jié)果可以看出,T-2年LR統(tǒng)計(jì)量與McR²都比較小,則說明T-2年模型的擬合不是很好,模型的解釋力不是很強(qiáng)。
(3)T-3年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
現(xiàn)金流動負(fù)債比T-3年的回歸模型如下:Z=C+XJLDFZ+ε,其中,Z為邏輯因變量(ST公司,Z=1;非 ST公司,Z=0),Ci(i=0,3)為回歸參數(shù),ε為回歸殘差。
T由上表可以看出,回歸變量參數(shù)在10%的水平下統(tǒng)計(jì)顯著,且回歸變量參數(shù)的符號為負(fù),這一回歸結(jié)果與假設(shè)條件相同。
另外,從回歸結(jié)果可以看出,T-3年LR統(tǒng)計(jì)量與McR²都較大,則說明T-3年模型的擬合較好,模型具有一定的解釋力。
3.討論
依據(jù)上述回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的結(jié)果可以得出:T-1年和T-3年均在10%水平下統(tǒng)計(jì)顯著,通過了Z檢驗(yàn),而且T-1年、T-3年模型的擬合都較好,其中T-1年模型的擬合效果最好。但T-2年模型沒有通過Z檢驗(yàn),出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是因?yàn)闃颖救萘坎蛔闼斐傻?因此本文認(rèn)為假設(shè)成立,即現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
4.結(jié)論
通過上述 Logistic 回歸分析及其討論的結(jié)果,可以判斷:接受假設(shè)條件。即現(xiàn)金流動負(fù)債比率越大,上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。因此判定,現(xiàn)金流動負(fù)債比與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。
通過對上市公司的案例分析,希望可以對非上市公司提供判斷是否處于財(cái)務(wù)危機(jī)有相應(yīng)的參考,同時(shí)對投資者從財(cái)務(wù)角度判定一個(gè)企業(yè)是否值得投資有一個(gè)選擇的指標(biāo)。
注釋:
①本論文的相關(guān)數(shù)據(jù)資料均來源于中國巨潮資訊、中國上市公司資訊網(wǎng)、中國證監(jiān)會等相關(guān)網(wǎng)站。
②本論文的所有輸出結(jié)果均來自于Eviews3.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析軟件。
③本論文為研究方便,特意將公式Z=+XJLDFZ+ε中用C表示,以下相同。
④服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,在Logit模型中,主要用于單個(gè)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。
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作者簡介:
張振霞,女,經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士,酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師。
論文關(guān)鍵詞：顯著性分析，因子分析，財(cái)務(wù)危機(jī)，預(yù)警，指標(biāo)篩選
一、引 言
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問題的研究很早就引起了各方面的關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者取得了豐富的成果。如Fitzpatrick[1]和Beaver[2]提出單變量模型，美國學(xué)者Altman構(gòu)建Z-score模型[3]，我國學(xué)者李秉祥提出組合預(yù)警模型[4]；李益騏運(yùn)用Logistic回歸分析作為主要建模方法[5],李臘生將因子分析與選擇性模型相結(jié)合，構(gòu)建了判別上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的因子分析Logit模型[6]，郭德仁構(gòu)建了基于模糊聚類和模糊模式識別模型[7]，周輝仁提出一種基于遞階遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型[8]。可見國內(nèi)外學(xué)者對財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究主要集中在運(yùn)用數(shù)學(xué)方法構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型上
二、顯著性分析與因子
（一）顯著性
一般來講，財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)健康之間應(yīng)該具有顯著差別，因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)分這兩種狀態(tài)，這是入
針對同一財(cái)務(wù)指標(biāo)變量而言，當(dāng)兩組樣本具備方差齊性（即
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當(dāng)兩組樣本不具備方差齊性（即）
這樣在可接受的顯著性水平上就可以篩選出能顯著
（二）因子分
因子分析最早是由心理學(xué)家Karl Pearson 和Charles Speamen在1904年提出的，在多元統(tǒng)計(jì)分析中，因子分析是一種很有效的降維和信息濃縮技術(shù)。這種方法是從變量的相關(guān)矩陣出發(fā)，將一個(gè)m維的隨機(jī)向量X分解成低于m個(gè)且有代表性的公因子和一個(gè)特殊的m維向量因子分析，使其公因子數(shù)取得最佳的個(gè)數(shù)，從而使對m維隨機(jī)向量的研究轉(zhuǎn)化成對較少個(gè)數(shù)的公因子的研究。即用較少個(gè)數(shù)的公共因子的線性函數(shù)和特定因子之和來表達(dá)原來觀測的每個(gè)變量，從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜的變量歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。該
三、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)
根據(jù)敏感性、先兆性、關(guān)聯(lián)性、可操作性和互斥性的原則，本文在借鑒國內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究成果并結(jié)合我國上市公司實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，從表內(nèi)信息和表外信息兩個(gè)角度六個(gè)方面構(gòu)建了一套包括25個(gè)指標(biāo)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)體系，作為研究中使用的初始變量[9]，如表1所示。表內(nèi)信息指標(biāo)主要包括反映企業(yè)盈利能力、經(jīng)
表1 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警
指標(biāo)
類型
序號
指標(biāo)名稱
計(jì)算公式
盈利
能力
指標(biāo)
1
凈資產(chǎn)收益率
凈利潤/平均股東權(quán)益
2
總資產(chǎn)報(bào)酬率
利潤總額/平均總資產(chǎn)
3
每股收益
凈利潤/期末普通股股數(shù)
4
主營業(yè)務(wù)利潤率
凈利潤/主營業(yè)務(wù)收入
5
成本費(fèi)用利潤率
凈利潤/(主營業(yè)務(wù)成本+期間費(fèi)用)
營運(yùn)
能力
指標(biāo)
6
總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率
銷售收入凈額/平均資產(chǎn)總額
7
應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率
銷售收入凈額/應(yīng)收賬款平均余額
8
存貨周轉(zhuǎn)率
銷貨成本/平均存貨余額
償債
能力
指標(biāo)
9
資產(chǎn)負(fù)債率
期末負(fù)債總額/期末資產(chǎn)總額
10
流動比率
期末流動資產(chǎn)/期末流動負(fù)債
11
速動比率
期末速動資產(chǎn)/期末流動負(fù)債
12
營運(yùn)資本比率
營運(yùn)資本/總資產(chǎn)
成長
能力
指標(biāo)
13
主營業(yè)務(wù)增長率
（本年主營業(yè)務(wù)收入－上年主營業(yè)務(wù)收入）/上年主營業(yè)務(wù)收入
14
凈利潤增長率
（本年凈利潤－上年凈利潤）/上年凈利潤
15
總資產(chǎn)增長率
（期末資產(chǎn)總額－期初資產(chǎn)總額）/期初資產(chǎn)總額
16
每股收益增長率
(本年每股收益－上年每股收益)/上年每股收益
現(xiàn)金
流量
指標(biāo)
17
現(xiàn)金流動負(fù)債比
經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/流動負(fù)債
18
凈收益營運(yùn)指數(shù)
經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/凈利潤
19
銷售現(xiàn)金比率
經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/銷售收入
20
每股營業(yè)現(xiàn)金流量
經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/年末普通股股數(shù)
表外信息 指標(biāo)
21
短期借款流動比率
短期借款/流動負(fù)債
22
或有負(fù)債總資產(chǎn)比
<
對于“財(cái)務(wù)危機(jī)”學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界有各種不同的界定，考慮到我國的具體國情，本文將我國上市公司中的ST公司界定為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。根據(jù)一定的選擇標(biāo)準(zhǔn)，選取了2008年被特別處理的3
（一）初選——顯
按著通常的思路，ST公司和非ST公司之間應(yīng)該具有顯著差別，因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)別ST公司和非ST公司，所以以此為標(biāo)準(zhǔn)本文采用統(tǒng)計(jì)分析法中的顯著性檢驗(yàn)方法（T檢驗(yàn)）對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行第
從以下的T檢驗(yàn)結(jié)果
1）在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前2年有11個(gè)指標(biāo)通過了顯著性檢驗(yàn)，在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年有15個(gè)指標(biāo)通過了顯著性檢驗(yàn)，顯示了所選財(cái)務(wù)指標(biāo)在作為預(yù)警變量時(shí)具有信息含量和時(shí)效
2）在25個(gè)預(yù)警指標(biāo)中，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長率、現(xiàn)金流動負(fù)債比、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、短期借款流動比率、審計(jì)意見類型、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模11個(gè)指標(biāo)連續(xù)兩年通過顯著性檢驗(yàn)，其中總資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收
表2 25個(gè)初始預(yù)警指標(biāo)T 預(yù)警指標(biāo)
t-1年
t-2年
T值
雙尾檢驗(yàn)的
顯著性概率
T值
雙尾檢驗(yàn)的
顯著性概率
凈資產(chǎn)收益率*
-2.59
0.012*
-4..527
0.000*
總資產(chǎn)報(bào)酬率**
-7.547
0.000*
-5.405
0.000*
每股收益**
-7.873
0.000*
-6.678
0.000*
主營業(yè)務(wù)利潤率
-2.010
0.048*
-1.641
0.105
成本費(fèi)用利潤率**
-8.838
0.000*
-5.991
0.000*
總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率**
-4.895
0.000*
-3.960
0.000*
應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率
-0.118
0.907
0.951
0.348
存貨周轉(zhuǎn)率
-2.720
0.008*
0.938
0.354
資產(chǎn)負(fù)債率
2.166
0.034*
1.825
0.072
流動比率*
-3.563
0.001*
-1.304
0.197
速動比率
-0.787
0.434
-1.351
0.181
營運(yùn)資本比率
1.953
0.055
-1.004
0.319
主音業(yè)務(wù)收入增長率
-1.782
0.079
0.892
0.378
凈利潤增長率
-1.056
0.298
-1.572
0.120
總資產(chǎn)增長率*
-5.148
0.000*
-2.143
0.036*
每股收益增長率
-1.760
0.083
-1.765
0.082
現(xiàn)金流動負(fù)債比**
-3.695
0.000*
-3.399
0.001*
凈收益營運(yùn)指數(shù)
-1.683
0.097
0.053
0.958
現(xiàn)金銷售比
-0.788
0.433
0.943
0.352
每股營業(yè)現(xiàn)金流量**
-2.812
0.006*
-3.815
0.000*
短期借款流動比率*
3.026
0.003*
2.590
0.012*
或有負(fù)債總資產(chǎn)比
0.539
0.591
-0.475
0.636
關(guān)聯(lián)交易比率
-1.789
0.078
-1.297
0.199
審計(jì)意見類型**
4.073
0.000*
3.224
0.002*
企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模*
-2.723
0.008*
-2.092
摘 要 隨著我國市場經(jīng)濟(jì)體制改革的深化和資本市場的快速發(fā)展，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)乃至破產(chǎn)的情形越來越多，因此有效地預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)成為一個(gè)重要的研究課題。本文回顧了國內(nèi)外財(cái)務(wù)預(yù)警研究理論，并對現(xiàn)有的理論文獻(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的梳理和評價(jià)。
關(guān)鍵詞 證券市場 上市公司 財(cái)務(wù)預(yù)警
一、引 言
自改革開放以來，我國市場經(jīng)濟(jì)體制改革不斷深化，市場競爭日趨激烈，財(cái)務(wù)危機(jī)成為導(dǎo)致企業(yè)生存危機(jī)的重要因素。因此及時(shí)溝通企業(yè)有關(guān)財(cái)務(wù)信息，構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，有效地防范和化解財(cái)務(wù)危機(jī)，是每個(gè)企業(yè)亟待解決的問題。同時(shí)隨著我國證券市場信息披露制度的不斷完善，根據(jù)這些信息構(gòu)造合理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型已經(jīng)具備了現(xiàn)實(shí)的可能性。
財(cái)務(wù)預(yù)警理論是隨著證券市場不斷發(fā)展而產(chǎn)生和不斷深入的。“危機(jī)預(yù)警”思想源于20世紀(jì)初的歐美，在20世紀(jì)50年代取得了顯著成果，進(jìn)入90年代，由于企業(yè)危機(jī)爆發(fā)的頻率越來越高，尤其是自2007年以來由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，使得人們更加重視危機(jī)預(yù)警管理。與此同時(shí)，財(cái)務(wù)預(yù)警的研究也相應(yīng)展開。根據(jù)研究方法的差異，一般可將這些理論大致分為定性預(yù)警分析和定量預(yù)警分析兩類。
二、定性預(yù)警方面的研究
財(cái)務(wù)預(yù)警的定性分析方法主要包括以下幾種方法：標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法是通過專業(yè)人員、咨詢公司、協(xié)會等，通過直觀的歸納對企業(yè)可能遇到的問題加以詳細(xì)調(diào)查和分析，對企業(yè)未來的發(fā)展趨勢作出判斷。
“死階段癥狀”分析法認(rèn)為：企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)營病癥大體分為四個(gè)階段：財(cái)務(wù)危機(jī)潛伏期；財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)作期；財(cái)務(wù)危機(jī)惡化期；財(cái)務(wù)危機(jī)實(shí)現(xiàn)期，而且每個(gè)階段都有其典型癥狀。
管理評分法是美國學(xué)者仁翰•阿吉蒂在對企業(yè)的管理特性和破產(chǎn)企業(yè)存在的缺陷進(jìn)行調(diào)查中，對集中缺陷、錯(cuò)誤和征兆進(jìn)行了對比打分，還根據(jù)對破產(chǎn)過程產(chǎn)生影響的大小程度對他們進(jìn)行加權(quán)處理。
我國學(xué)者李秉成從上市公司財(cái)務(wù)困境形成角度、困境征兆角度探討了上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警分析方法。提出了財(cái)務(wù)困境加權(quán)分析法和象限分析法兩類財(cái)務(wù)困境綜合分析方法。
三、定量預(yù)警方面的研究
最早的財(cái)務(wù)預(yù)警研究是菲茨帕特里克（1932）開展的單變量破產(chǎn)預(yù)測研究。他最早發(fā)現(xiàn)陷于財(cái)務(wù)困境的公司的財(cái)務(wù)比率和正常公司相比有顯著不同，從而認(rèn)為財(cái)務(wù)比率能夠反應(yīng)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，并對企業(yè)未來具有預(yù)測作用。美國學(xué)者比弗（1996）最早運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法研究了公司財(cái)務(wù)失敗的問題，提出了較為成熟的單變量判定模型。但是單變量模型具有明顯的局限性，很難做出正確的判斷。
美國學(xué)者阿特曼（1968）最早運(yùn)用主成分分析方法提煉最具有代表性的財(cái)務(wù)比率，將多個(gè)標(biāo)志變量在最小的信息損失下轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預(yù)測精度的多元線性判別方程，被稱為Z分?jǐn)?shù)模型。我國學(xué)者周首華等 （1996）提出了F分?jǐn)?shù)預(yù)測模型，通過更新指標(biāo)和擴(kuò)大樣本數(shù)對Z分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行了修正。多元線性判定模型具有較高的判別精度，但存在一些缺陷。其一，模型假定比較嚴(yán)格，現(xiàn)實(shí)中的樣本數(shù)據(jù)往往不能滿足其自變量呈正態(tài)分布的假定前提。使得結(jié)論必然存在令人質(zhì)疑的成分。其二，在前一年的預(yù)測中多元線性判定模型的預(yù)測精度較高，但在前兩年、前三年中其預(yù)測精度都大幅下降。
奧爾森（1980）第一個(gè)采用Logit方法進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。其模型使用了9個(gè)自變量估計(jì)了三個(gè)模型，分析樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類錯(cuò)誤判別錯(cuò)誤和分割點(diǎn)的關(guān)系。我國學(xué)者陳曉等（2000）以38家ST公司為研究對象，運(yùn)用Logit回歸方法進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)負(fù)債權(quán)益比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)主營業(yè)務(wù)利潤/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。其后多位國內(nèi)學(xué)者也采用類似方法對上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行了研究。
類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般是利用一組案例建立系統(tǒng)模型，該模型接受一組輸入信息并產(chǎn)生反應(yīng)，然后與預(yù)期反應(yīng)相比。如果錯(cuò)誤率超過可以接受的水平，需要對權(quán)重作出修改或增加隱藏層數(shù)目并開始新的學(xué)習(xí)過程。經(jīng)過反復(fù)循環(huán)，直至錯(cuò)誤率降低到可以接受的水平，這時(shí)學(xué)習(xí)過程結(jié)束并鎖定權(quán)重，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以發(fā)揮預(yù)測功能。奧多姆和沙爾達(dá)（1990）開拓了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測財(cái)務(wù)困境的新方法，我國學(xué)者楊保安等（2002）采用ANN模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究，結(jié)果表明樣本的實(shí)際輸出和期望輸出較為接近。現(xiàn)實(shí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的糾錯(cuò)能力，從而能夠更好的進(jìn)行預(yù)測，但由于理論基礎(chǔ)較薄弱，其對人體大腦神經(jīng)模擬的科學(xué)性、準(zhǔn)確性還有待進(jìn)一步提高，因此適用性也大打折扣。
四、淺議國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)
在財(cái)務(wù)預(yù)警的定性研究方面，國內(nèi)外學(xué)者對引起企業(yè)危機(jī)發(fā)生發(fā)展的內(nèi)外各種因素進(jìn)行了深入探討，但結(jié)論能夠直接和定量模型結(jié)合起來的還不多。從財(cái)務(wù)預(yù)警的定量研究方面看，國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合各種量化技術(shù)，出現(xiàn)了眾多的預(yù)警模型，但應(yīng)用性和可操作性較差。而筆者認(rèn)為模型的最根本作用還是得應(yīng)用到實(shí)際中解決不同財(cái)務(wù)信息使用者的認(rèn)知需要。
由于財(cái)務(wù)預(yù)警模型的局限性、模型變量的選擇方法問題、財(cái)務(wù)信息失真問題以及非財(cái)務(wù)變量對財(cái)務(wù)預(yù)警的影響，使得財(cái)務(wù)預(yù)警理論的實(shí)際應(yīng)用一時(shí)很難得到解決。而只有解決當(dāng)前存在的這些問題，才能為正確解決上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警課題奠定基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn)：
[1]彭韶兵.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)機(jī)理與控制分析.西南財(cái)經(jīng)大學(xué).2001博士學(xué)位論文.
[論文摘要]企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)已成為企業(yè)利益相關(guān)者需要預(yù)測并應(yīng)對的重要風(fēng)險(xiǎn)之一。企業(yè)應(yīng)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)溝通企業(yè)有關(guān)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的信息，有效地防范和化解財(cái)務(wù)危機(jī)。本文對國內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型逐一進(jìn)行評析，旨在為構(gòu)建符合我國實(shí)際并具有可操作性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型提供借鑒。
隨著我國市場經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化，經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的復(fù)雜性、不確定性日益凸現(xiàn)，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的情況越來越頻繁，因此，財(cái)務(wù)危機(jī)已成為企業(yè)利益相關(guān)者需要預(yù)測并應(yīng)對的重要風(fēng)險(xiǎn)之一。構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)溝通企業(yè)有關(guān)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的信息，有效地防范和化解財(cái)務(wù)危機(jī)，是任何一個(gè)企業(yè)都必須亟待解決的問題。近年來，除了沿用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)判別與定性分析方法外。企業(yè)利益相關(guān)者也開始關(guān)注并嘗試使用財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型來定量預(yù)測財(cái)務(wù)危機(jī)。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型就是借助企業(yè)一系列財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)來識別企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的判別模型。其關(guān)鍵點(diǎn)就是如何確定預(yù)警指標(biāo)及預(yù)警指標(biāo)的臨界值。本文對國內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型逐一進(jìn)行評析，旨在為構(gòu)建符合我國實(shí)際并具有可操作性的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型提供借鑒。
一、單變量預(yù)警模型
單變量預(yù)警模型是指利用單個(gè)財(cái)務(wù)比率來進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警，以判斷企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的一種預(yù)測模型。Beaver(1966)在其“財(cái)務(wù)比率與失敗預(yù)測”一文中，以財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警為主題，以單一的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)為基本變量，運(yùn)用配對樣本法。隨機(jī)挑選了1954年至1964年間79家危機(jī)中的企業(yè)。并針對這79家企業(yè)逐一挑選與其產(chǎn)業(yè)相同且資產(chǎn)規(guī)模相近的79家正常企業(yè)進(jìn)行比較。得出的結(jié)論是，最能對企業(yè)危機(jī)做出預(yù)警的指標(biāo)是“現(xiàn)金流量/總負(fù)債”比率，其次是“凈收益/總資產(chǎn)”比率和“總負(fù)債/總資產(chǎn)”比率。其中，“現(xiàn)金流量”來自“現(xiàn)金流量表”的3種現(xiàn)金流量之和，除現(xiàn)金外還充分考慮了資產(chǎn)變現(xiàn)力，同時(shí)結(jié)合了企業(yè)銷售和利潤的實(shí)現(xiàn)及生產(chǎn)經(jīng)營狀況的綜合分析，這個(gè)比率用總負(fù)債作為基數(shù)，考慮了長期負(fù)債與流動負(fù)債的轉(zhuǎn)化關(guān)系，但是總負(fù)債只考慮了負(fù)債規(guī)模，而沒有考慮負(fù)債的流動性，即企業(yè)的債務(wù)結(jié)構(gòu)，因此對一些因短期償債能力不足而出現(xiàn)危機(jī)的企業(yè)存在很大的誤判性。“總資產(chǎn)”這一指標(biāo)沒有結(jié)合資產(chǎn)的構(gòu)成要素。因?yàn)椴煌馁Y產(chǎn)項(xiàng)目在企業(yè)盈利過程中所發(fā)揮的作用是不同的，這不利于預(yù)測企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力是否具有良好的增長態(tài)勢。
Beaver最先在企業(yè)危機(jī)預(yù)警研究中使用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的二分類檢驗(yàn)方法來確定分割點(diǎn)。使其錯(cuò)誤分類率降至最低，這一方法為以后的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究者廣泛采用。此外，Beaver還首創(chuàng)配對抽樣的技術(shù)以控制因產(chǎn)業(yè)類別和企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模不同而引起的混淆。但單變量預(yù)警模型只是利用個(gè)別財(cái)務(wù)比率預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)。因此其有效性受到一定的限制。一般來說。企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況受到許多因素的影響，各種因素之間既有聯(lián)系又有區(qū)別，單個(gè)比率反映的內(nèi)容往往有限，無法全面解釋企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。
二、多元判別分析模型
多元判別分析模型是對企業(yè)多個(gè)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行匯總，求出一個(gè)總判別分值來預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的模型。Altman(1968)在其“財(cái)務(wù)比率、判別分析和公司破產(chǎn)預(yù)測”一文中認(rèn)為，企業(yè)是一個(gè)綜合體，各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在某種相互聯(lián)系。各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)對企業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的影響和作用也是不一樣的。他通過把傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)比率和多元判別分析方法結(jié)合在一起，發(fā)展了一種財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，即Z計(jì)分模型。該模型的具體形式如下：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
式中，X1=營運(yùn)資本/總資產(chǎn)，反映資產(chǎn)的流動性與規(guī)模特征；X2=留存收益/總資產(chǎn)，反映企業(yè)累計(jì)盈利狀況；X3=息稅前收益/總資產(chǎn)，反映企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力；X4=權(quán)益的市場價(jià)值/總債務(wù)的賬面值，反映企業(yè)的償債能力；X5=銷售總額/總資產(chǎn)，反映企業(yè)的營運(yùn)能力。
通過統(tǒng)計(jì)分析，Altman認(rèn)為Z值應(yīng)在1.81-2.99之間，等于2.675時(shí)居中。如果企業(yè)的Z值大于2.675，表明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況良好；如果Z值小于1.81，則企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)；如果Z值處于1.81-2.675之間，稱為“灰色地帶”，處在這個(gè)區(qū)間，則企業(yè)財(cái)務(wù)狀況是極不穩(wěn)定的。
Z計(jì)分模型的變量是從資產(chǎn)流動性、獲利能力、償債能力和營運(yùn)能力等指標(biāo)中各選擇一兩個(gè)最具代表性的指標(biāo)。模型中的系數(shù)則是根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果得到的各指標(biāo)相對重要性的量度。實(shí)證表明該模型對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)有很好的預(yù)警功能。但其預(yù)測效果也因時(shí)間的長短而不一樣，預(yù)測期越短，預(yù)測能力越強(qiáng)，因此該模型較適合企業(yè)短期風(fēng)險(xiǎn)的判斷。
Z計(jì)分模型在企業(yè)破產(chǎn)前超過3年的預(yù)測正確率大大降低，而且隨著時(shí)間的推移，經(jīng)濟(jì)環(huán)境也將出現(xiàn)重大變化，特別是進(jìn)入20世紀(jì)70年代以后，企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的平均規(guī)模急劇增大，原有的Z計(jì)分模型已無法解釋當(dāng)時(shí)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)現(xiàn)象。于是，Altman等人于1977年又提出了一種能更準(zhǔn)確地預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的新模型——ZETA模型。在該模型中，Altman等人利用27個(gè)初始財(cái)務(wù)比率進(jìn)行區(qū)別分析，最后選取了7個(gè)解釋變量，即資產(chǎn)報(bào)酬率(息稅前利潤/總資產(chǎn))、盈余穩(wěn)定性(息稅前利潤，總資產(chǎn)的10年標(biāo)準(zhǔn)誤差)、利息保障倍數(shù)(息稅前利潤/利息支出總額)、累計(jì)盈余(留存收益/總資產(chǎn))、流動性(流動比率)、資本比率(5年普通股平均市值/總資本)和資本規(guī)模(普通股權(quán)益/總資產(chǎn))。該模型存在的不足是選擇比率沒有理論可依，選擇同一行業(yè)中相匹配的危機(jī)公司和正常公司也是困難的，而且觀察的總是歷史事件。但由于該模型簡單明了。以后對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究都是沿著這一思路進(jìn)行的。
20世紀(jì)70年代，日本開發(fā)銀行調(diào)查部選擇了東京證券交易所310家上市公司作為研究對象，使用與Altman相同的研究方法，建立了“利用經(jīng)營指標(biāo)進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的破產(chǎn)模型”，進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測。其判別函數(shù)為：
Z=2.1X1+1.6X2-1.7X3-X4+2.6X5+2.5X6
式中，X1表示銷售額增長率；X2表示總資本利潤率；X3表示他人資本分配率；X4表示資產(chǎn)負(fù)債率；X5表示流動比率；X6表示粗附加值生產(chǎn)率(為折舊費(fèi)、人工成本、利息及利稅之和與銷售額之比)。模型中和的系數(shù)是負(fù)數(shù)，表明他人資本分配率和資產(chǎn)負(fù)債率越小，風(fēng)險(xiǎn)也越小。該模型Z值的判斷標(biāo)準(zhǔn)是：如果Z值大于10，則企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好：如果Z值小于0，則企業(yè)存在嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)，破產(chǎn)的概率極大；如果Z值在0與10之間。則表明企業(yè)處于“灰色區(qū)域”，存在財(cái)務(wù)隱患。
陳肇榮應(yīng)用中國臺灣地區(qū)的企業(yè)財(cái)務(wù)資料建立了多元判別函數(shù)，但未給出臨界值及警度區(qū)間。該模型如下：
Z=0.35X1+0.67X2-0.57X3+0.39X4+0.55X5
式中，X1=速動資產(chǎn)/流動負(fù)債；X2=營運(yùn)資金/資產(chǎn)總額；X3=固定資產(chǎn)/資本凈值；X4=應(yīng)收賬款/銷售凈額；X5=現(xiàn)金流入量/現(xiàn)金流出量。
由于Z計(jì)分模型在建立時(shí)并沒有充分考慮到現(xiàn)金流量的變動等方面的情況，因而具有一定的局限性。為此，中國學(xué)者周首華等對Z計(jì)分模型加以改造，并建立其財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的新模型——F分?jǐn)?shù)模式。F分?jǐn)?shù)模式的主要特點(diǎn)是：(1)F分?jǐn)?shù)模型中加入現(xiàn)金流量這一預(yù)測自變量。許多專家證實(shí)現(xiàn)金流量比率是預(yù)測公司破產(chǎn)的有效變量，因而彌補(bǔ)了Z計(jì)分模型的不足。(2)考慮了現(xiàn)代化公司財(cái)務(wù)狀況的發(fā)展及其有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的更新。公司所應(yīng)有財(cái)務(wù)比率標(biāo)準(zhǔn)已發(fā)生了許多變化，特別是現(xiàn)金管理技術(shù)的應(yīng)用，已使公司所應(yīng)維持的必要的流動比率大為降低。(3)使用的樣本更加擴(kuò)大。其使用了CompustatPCPlus會計(jì)數(shù)據(jù)庫中1990年以來的4160家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢查；而Z計(jì)分模型的樣本僅為66家(33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司)。
F分?jǐn)?shù)模式如下：
Z=0.1774+1.1091X1+1.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5+0，4961X5
式中，X1、X2及X4與Z計(jì)分模型中的X1，X2及X4相同，這里不再進(jìn)行分析；X3=(稅后純收益+折舊)/平均總負(fù)債；X3=(稅后純收益+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)。F分?jǐn)?shù)模式與Z計(jì)分?jǐn)?shù)模型中各比率的區(qū)別就在于其X3，X5的比率不同。X3是一個(gè)現(xiàn)金流量變量，它是衡量企業(yè)所產(chǎn)生的全部現(xiàn)金流量可用于償還企業(yè)債務(wù)能力的重要指標(biāo)。一般來講，企業(yè)提取的折舊費(fèi)用，也是企業(yè)創(chuàng)造的現(xiàn)金流入，必要時(shí)可將這部分資金用來償還債務(wù)。X5測定的是企業(yè)總資產(chǎn)在創(chuàng)造現(xiàn)金流量方面的能力。相對于Z計(jì)分模型，它可以更準(zhǔn)確地預(yù)測出企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)。F分?jǐn)?shù)模式的F分?jǐn)?shù)臨界點(diǎn)為0.0274；若某一特定的F分?jǐn)?shù)低于0.0274，則將被預(yù)測為破產(chǎn)公司；反之，若F分?jǐn)?shù)高于0.0274，則公司將被預(yù)測為繼續(xù)生存公司。
多元判別分析模型是根據(jù)特定樣本建立起來的判別模型，因而根據(jù)一個(gè)地區(qū)(或時(shí)期)樣本企業(yè)建立的判別分析模型可能無法有效地對另一個(gè)地區(qū)(或時(shí)期)的企業(yè)進(jìn)行預(yù)測。此外，多元判別分析模型的有用性差，導(dǎo)致理論研究熱而實(shí)際應(yīng)用冷的尷尬局面。
三、線性概率模型
線性概率模型是多元判別分析模型的一種替代選擇。該模型為：
P=c0+c1x1+c2x2+…+cnxn
該模型可以解釋為，在給定財(cái)務(wù)比率xn的情況下，P為該企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率的估計(jì)值。該模型計(jì)算雖然簡單，但存在明顯的缺陷：(1)該模型表示企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，則P值只能在(0，1)區(qū)間之中，然而線性回歸方程無法做到這一點(diǎn)，采用該模型進(jìn)行預(yù)測時(shí)，P值可能在(0，1)區(qū)間之外；(2)線性概率的假設(shè)往往與實(shí)際情況不吻合。現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)濟(jì)變量是不確定的，而在該模型中，自變量c卻是一個(gè)常數(shù)。基于以上原因，該模型在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的實(shí)際研究中鮮有采用。
四、Logistic模型
盡管多元判別分析模型有較好的預(yù)測性，但存在假設(shè)上的局限性，即要求各自變量(財(cái)務(wù)比率)服從多元正態(tài)分布的假設(shè)和兩組變量(發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)與未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè))具有同樣方差一協(xié)方差矩陣的假設(shè)，顯然，這些假設(shè)與現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)。此外。樣本的抽取往往也會影響評價(jià)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。因此。為服務(wù)于對定性因變量的多元非線性分析，Ohlson率先在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究中應(yīng)用了二元概率函數(shù)來計(jì)算危機(jī)事件發(fā)生的概率，由此產(chǎn)生了Logistic模型。在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)判定與預(yù)測中，Logistic模型如下：
Yi=β0+β1xli+…+βkxki
Pi=1/(1+e-yx)
式中，Yi代表第i家企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，i=0或1，0代表正常企業(yè)，1代表財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)，xki代表第i家企業(yè)的第k個(gè)財(cái)務(wù)比率，Pi代表根據(jù)Logistic模型所估計(jì)出來的第i家企業(yè)可能發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。
該模型是一個(gè)用來測度企業(yè)是否會發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的二元選擇模型。對這個(gè)模型的參數(shù)估計(jì)只能采用最大似然估計(jì)法。Logistic模型的一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是它把在(0，1)區(qū)間預(yù)測一個(gè)企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率的問題轉(zhuǎn)化為在實(shí)數(shù)軸上預(yù)測一個(gè)企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的機(jī)會比的問題，這與線性概率有著本質(zhì)上的不同和進(jìn)步。
五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型
運(yùn)用線性概率分析、邏輯回歸方法來建立財(cái)務(wù)危機(jī)判別函數(shù)都是直接或者間接地依賴于線性函數(shù)來建立模型。存在的只是理論上的優(yōu)越性。往往并不能很好地?cái)M合復(fù)雜的實(shí)際數(shù)據(jù)。1987年，Lapedes和Fayber首次應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型進(jìn)行預(yù)測，開創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警的先河。該模型是一種平行分散處理模型，其構(gòu)建理念基于對人類大腦神經(jīng)運(yùn)作的模擬。它除具有較好的模式識別能力外，還可以克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的局限，具有容錯(cuò)能力。更難能可貴的是，該模型具有隨不斷變化的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自我學(xué)習(xí)的能力，因而使企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)動態(tài)預(yù)警成為可能。
【關(guān)鍵詞】 信貸風(fēng)險(xiǎn);財(cái)務(wù)危機(jī);判別分析
一、商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)防范中存在的問題及進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)識別的重要性
經(jīng)過多年的實(shí)踐,商業(yè)銀行已經(jīng)建立起了以“統(tǒng)一授信、審貸分離、分級審批、責(zé)權(quán)分明”為核心內(nèi)容的信貸業(yè)務(wù)運(yùn)作和防范體制,成立了相關(guān)的防范機(jī)構(gòu)如風(fēng)險(xiǎn)防范委員會等。
在實(shí)際操作過程中我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防范中主要還存在以下問題:銀行與企業(yè)之間的信息分布、信息溝通、信息識別、信息處理等,對于防范和化解信貸風(fēng)險(xiǎn),支持市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展,都具有十分重要的意義。我國商業(yè)銀行一直缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和控制手段,使得我們的風(fēng)險(xiǎn)判斷表面化和風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)滯后。目前商業(yè)銀行的內(nèi)部信貸評級方法基本上沒有對現(xiàn)金流量的預(yù)測,因而難以反映評級對象將來的真實(shí)償債能力。
財(cái)務(wù)危機(jī)識別在協(xié)助商業(yè)銀行甄別、選擇客戶,幫助公司改善生產(chǎn)、經(jīng)營管理,提高經(jīng)濟(jì)效益和競爭能力等方面的積極作用十分明顯。一方面它有助于商業(yè)銀行合理確定貸款期限和額度、提高貸中審批工作效率,加強(qiáng)貸后管理,優(yōu)化、整合整個(gè)信貸流程;另一方面可以幫助商業(yè)銀行識別公司信息造假、降低銀企間的信息不對稱,甄別、選擇客戶,提高公司的還貸能力。
二、財(cái)務(wù)危機(jī)識別模型的構(gòu)建
1.研究樣本和數(shù)據(jù)來源
本文選取了2007年滬深兩市A股因財(cái)務(wù)狀況而首次被退市風(fēng)險(xiǎn)警示的公司90家為樣本選取范圍。選擇正常公司的配對標(biāo)準(zhǔn)是同行業(yè)和同時(shí)間窗,而將公司資產(chǎn)規(guī)模作為一變量放入模型中考慮。在選定危機(jī)型公司后。按1:1的配對原則選擇行業(yè)相同的健康型上市公司作為配對樣本,對這90家上市公司按其功能進(jìn)行分組:估計(jì)樣本組和檢驗(yàn)樣本組。
前者用于構(gòu)建識別模型,為使模型識別能力增強(qiáng),應(yīng)該在大樣本(樣本數(shù)大于或等于30)下進(jìn)行,故從中選取危機(jī)型和健康型公司中各選取30家共60家作為估計(jì)樣本;后者用于檢驗(yàn)所構(gòu)建模型的準(zhǔn)確性或者說是有效性。由于樣本有限,將剩下的危機(jī)型和健康型各15家共30家作為檢驗(yàn)樣本,如果檢驗(yàn)結(jié)果超過80%則認(rèn)為是可以接受。
2.財(cái)務(wù)識別指標(biāo)的篩選
在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)土,結(jié)合實(shí)際問題加以改進(jìn),選用符秩(Wilcoxon)檢驗(yàn)方法對在財(cái)務(wù)危機(jī)類公司和財(cái)務(wù)健康類公司間存在顯著差異的每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)變量進(jìn)行篩選。檢驗(yàn)結(jié)果表明:財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前3年,共有8個(gè)指標(biāo)(資產(chǎn)收益率X1、凈資產(chǎn)收益率X2、每股收益X6、流動比率X12、利潤增長率X21、現(xiàn)金債務(wù)總額比X24、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率X26、公司規(guī)模X28)通過了0.05水平的顯著性檢驗(yàn),即利用這8個(gè)指標(biāo)能將對財(cái)務(wù)危機(jī)公司和財(cái)務(wù)健康公司進(jìn)行識別。
3.模型檢驗(yàn)
(1)變量在不同類中均值相等的檢驗(yàn)
為了對判別函數(shù)的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),應(yīng)采用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量對模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn),以判斷該判別函數(shù)能否將財(cái)務(wù)危機(jī)和財(cái)務(wù)健康兩類公司很好地分開。
當(dāng)λ值為1時(shí),各組均值相等,表中8個(gè)指標(biāo)的λ值均小于1,表明各組均值不等;8個(gè)變量顯著性水平均小于0.05,因此可拒絕各組均值相等的零假設(shè),即在0.05的顯著性水平下8個(gè)指標(biāo)的均值有顯著性差異,可進(jìn)行判別分析。
(2)判別模型顯著性檢驗(yàn)
檢驗(yàn)結(jié)果表明,判別模型在兩組之間的判別顯著,即該判別函數(shù)能較好地將財(cái)務(wù)危機(jī)公司和財(cái)務(wù)健康公司區(qū)分開。通過上述對模型建立的統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn),可以認(rèn)為所建立的判別函數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是有效的。
4.判別分析模型的建立
下面取*ST公司為1,非*ST公司為0作為因變量值,以篩選出的8個(gè)指標(biāo)作為識別最終變量,采用60家估計(jì)樣本被*ST前t-3年的數(shù)據(jù),建立Fisher兩類判別分析模型。
據(jù)分析得到財(cái)務(wù)健康公司前t-3年的判別函數(shù)為:
Y0=-5.057+1.233X1+0.187X2-0.878X6+2.716X121.558X219.037X240.625X26+0.587X28
財(cái)務(wù)危機(jī)公司前t-3年的判別函數(shù)為:
Y1=-3.564+0.807X1+0.346X2-0.276X6+3.172X12211.316X7.346X240.226X26+0.356X28
根據(jù)費(fèi)雪線性判別模型,我們可以計(jì)算出兩類樣本的均值Y1和Y0,由于*ST和非*ST兩組選擇的樣本是按1:1選取的,所以閥值點(diǎn)可根據(jù)對稱分類原則確定:Y*=(Y0 + Y1)/2,我們將每個(gè)公司的Y分值與閥值點(diǎn)Y*進(jìn)行比較,如果Y
據(jù)分析結(jié)果,*ST和非*ST組公司均值為0.479和-0.479,閥值點(diǎn)Y*=(Y0 +Y1)/2=0,當(dāng)把待判別公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入判別函數(shù)得到Y(jié)分值,再與Y*=0比較就可以判別其是屬于財(cái)務(wù)危機(jī)公司還是財(cái)務(wù)健康公司了。
三、判別模型識別效果的檢驗(yàn)
對于判別分析,人們最關(guān)心的是建立的判別函數(shù)用來進(jìn)行判別時(shí)準(zhǔn)確度如何。判別函數(shù)效果的驗(yàn)證方法主要有:自身驗(yàn)證、外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證、樣本二分法、交互驗(yàn)證法等。本文首先采用自身驗(yàn)證和交互驗(yàn)證,再將t-3年的數(shù)據(jù)代入驗(yàn)證。
1.自身驗(yàn)證
自身驗(yàn)證是將構(gòu)造函數(shù)所使用的訓(xùn)練樣本依次代入判別函數(shù),以判斷模型的效果。(自身驗(yàn)證的結(jié)果見表3)。其中,“Original”表示原始組,“Predicted Group”表示預(yù)測組。
ses correctly classified.
從表中可看出,判別分析的結(jié)果為,30個(gè)財(cái)務(wù)健康公司的有24個(gè)分類正確,分類正確率為83.3%;30個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)公司的有26個(gè)分類正確,分類正確率為90.0%。總體分類正確率為86.7%,由此可見,模型的判別能力較好。
2.交互驗(yàn)證
交互驗(yàn)證是近年來逐漸發(fā)展起來的一種非常重要的判別效果驗(yàn)證技術(shù)。具體方法就是在建立判別函數(shù)時(shí)依次從每一類中去掉一例,然后用建立起來的判別函數(shù)對該例進(jìn)行判別,用這種方法可以非常有效地避免強(qiáng)影響點(diǎn)的干擾(交互驗(yàn)證的結(jié)果如表4)。
從交互驗(yàn)證的結(jié)果中可知,對財(cái)務(wù)健康公司、財(cái)務(wù)危機(jī)公司的分類正確率分別為76.7%、86.7%,總的判定正確率為81.7%。
3.模型外部數(shù)據(jù)回代驗(yàn)證
判別函數(shù)建立完成后,重新再收集一部分樣本數(shù)據(jù),用判別函數(shù)進(jìn)行判別,檢驗(yàn)判別效果,這種檢驗(yàn)方法稱為外部數(shù)據(jù)回代驗(yàn)證。將驗(yàn)證樣本組的30家上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)代入模型中進(jìn)行驗(yàn)證,這一過程也叫做“回代”。從表5可知,對這30個(gè)公司的識別結(jié)果為:15個(gè)財(cái)務(wù)健康公司正確識別12個(gè),正確率為80%;15個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)公司正確識別13個(gè),正確率為86.7%;對全部30個(gè)公司正確識別出25個(gè),正確率為83.3%。
通過各種方法檢驗(yàn),判別分析模型對財(cái)務(wù)危機(jī)公司和財(cái)務(wù)健康公司識別的正確率都達(dá)到了80%以上。在實(shí)際操作中具有一定的參考性,這也證明了本研究所建立的實(shí)證模型具有一定的實(shí)用價(jià)值,可以為商業(yè)銀行構(gòu)建企業(yè)危機(jī)識別模型并用來分析、預(yù)測和監(jiān)督信貸企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況提供建議。
參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞：證券市場；上市公司；財(cái)務(wù)預(yù)警
文章編號：1003－4625（2009）03－0086－05中圖分類號：F830.91文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
Abstract: This paper reviews the theoretical study of domestic and foreign literatures about financial alarm. Based on evaluation of the existing theories，it is proposed that non-financial and financial variables should be combined, and financial distortion alarm theory and financial failure alarm theory should be integrated.
Key Words: Security Market; Listed Companies; Financial Warning
我國自改革開放以來，競爭激烈的市場經(jīng)濟(jì)一方面為企業(yè)提供了廣闊的舞臺，另一方面也面臨著激烈的競爭和挑戰(zhàn)，稍有不慎就可能被卷入失敗的漩渦。企業(yè)因財(cái)務(wù)危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)營陷入困境,甚至破產(chǎn)的例子更是屢見不鮮。如何在財(cái)務(wù)危機(jī)到來之前就預(yù)先覺察苗頭，以便盡早采取措施，消除危機(jī)隱患，已成為當(dāng)前亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。同時(shí)，隨著我國證券市場信息披露制度的不斷完善,根據(jù)這些信息構(gòu)造合理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型已經(jīng)具備了現(xiàn)實(shí)的可能性。
從財(cái)務(wù)預(yù)警理論的發(fā)展歷程來看,財(cái)務(wù)預(yù)警理論是隨著證券市場不斷發(fā)展而產(chǎn)生和不斷深入的。“危機(jī)預(yù)警”的思想起源于20世紀(jì)初的歐美，在20世紀(jì)50年代取得了顯著的成果。進(jìn)入90年代，由于企業(yè)危機(jī)爆發(fā)的頻率也越來越高，人們更加重視危機(jī)預(yù)警管理。在危機(jī)預(yù)警的發(fā)展過程中，財(cái)務(wù)預(yù)警的研究也相應(yīng)展開。根據(jù)研究方法的差別，一般可把這些理論大致分為定性預(yù)警分析和定量預(yù)警模式兩類。
一、定性預(yù)警方面的研究
定性預(yù)警的方法主要包括災(zāi)害理論、專家調(diào)查法、“四階段癥狀”分析法等幾種方法。
Scapens, Ryan和Fletcher(1981)的災(zāi)害理論是分析解釋因均衡系統(tǒng)的影響因素緩慢變化從而引起系統(tǒng)的突然變化的理論。該理論認(rèn)為公司就像一個(gè)流動資產(chǎn)的儲備池，財(cái)務(wù)比率就是用來測量流過儲備池流量的大小。但流量大小并不能夠確定儲備池是否一定要枯竭，因?yàn)榭梢酝ㄟ^債權(quán)人繼續(xù)加水。這就要看債權(quán)人怎么看待財(cái)務(wù)比率的變化。許多公司破產(chǎn)，原因就在于債權(quán)人看到公司財(cái)務(wù)比率惡化，然后就想抽干“儲備池”，或者不想繼續(xù)加“水”了。
專家調(diào)查法就是企業(yè)組織各領(lǐng)域?qū)＜疫\(yùn)用專業(yè)方面的知識和經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)企業(yè)的內(nèi)外環(huán)境，通過直觀的歸納，對企業(yè)過去和現(xiàn)在的狀況、變化發(fā)展過程進(jìn)行綜合分析研究，找出企業(yè)運(yùn)動、變化、發(fā)展的規(guī)律，從而對企業(yè)未來的發(fā)展趨勢做出判斷。
“四階段癥狀”分析法認(rèn)為:企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)營情況不佳，肯定有特定的癥狀，而且是逐漸加劇的。因此應(yīng)及早發(fā)現(xiàn)各個(gè)階段的癥狀，對癥下藥。企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)營病癥大體可分為四個(gè)階段:財(cái)務(wù)危機(jī)潛伏期;財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)作期;財(cái)務(wù)危機(jī)惡化期;財(cái)務(wù)危機(jī)實(shí)現(xiàn)期。
我國學(xué)者李秉成(2004) 從上市公司財(cái)務(wù)困境形成角度、困境征兆角度探討上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)分析方法。提出了財(cái)務(wù)困境加權(quán)分析法和象限分析法兩類財(cái)務(wù)困境綜合分析方法。
張友棠(2004)指出建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是財(cái)務(wù)管理制度創(chuàng)新的必然選擇。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于經(jīng)濟(jì)周期理論的財(cái)務(wù)預(yù)警管理系統(tǒng)――理論模型、程序方法、警兆識別、指數(shù)測度。
二、定量財(cái)務(wù)預(yù)警方面的研究
（一）單變量判定模型
最早的財(cái)務(wù)預(yù)警研究是Fitzpatrick(1932)開展的單變量破產(chǎn)預(yù)測研究。Fitzpatrick最早發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境的公司其財(cái)務(wù)比率和正常公司的相比，有顯著不同，從而認(rèn)為企業(yè)的財(cái)務(wù)比率能夠反應(yīng)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，并對企業(yè)未來具有預(yù)測作用。實(shí)證結(jié)果表明判別能力最高的是凈利潤／股東權(quán)益和股東權(quán)益／負(fù)債。
而美國的比弗Beaver (1966 )最早運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法研究了公司財(cái)務(wù)失敗問題，提出了較為成熟的單變量判定模型。比弗發(fā)現(xiàn)具有良好預(yù)測性的財(cái)務(wù)比率依次為1.現(xiàn)金流量/債務(wù)總額;2.凈收益/資產(chǎn)總額；3.債務(wù)總額/資產(chǎn)總額。該研究的意義在于發(fā)現(xiàn)了不同財(cái)務(wù)指標(biāo)具有不同預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)的能力，為多變量方法預(yù)測奠定了基礎(chǔ)。
但是單變量模型卻具有以下局限性：其一，僅用一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)不可能充分反映企業(yè)的財(cái)務(wù)特征。其二，如果使用多個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行判斷，這幾個(gè)指標(biāo)的分類結(jié)果之間可能會產(chǎn)生矛盾，分析者可能得出不同的結(jié)論，以致無法做出正確判斷。
（二）多變量線性判定模型
美國學(xué)者Altman (1968 )最早運(yùn)用多變量分析方法探討財(cái)務(wù)預(yù)警問題。Altman運(yùn)用主成分分析方法提煉最有代表性的財(cái)務(wù)比率，通過統(tǒng)計(jì)技術(shù)篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個(gè)標(biāo)志變量在最小信息損失下轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預(yù)測精度的多元線性判別方程。
Z=1.2X1+1.4 X2+3.3 X3+0.6 X4+0.999 X5
其中Z是判別函數(shù)值；X1～X5是Altman所選的5個(gè)比率，它們分別是：X1=營運(yùn)資金/資產(chǎn)總額,X2=留存收益/資產(chǎn)總額，X3=息稅前利潤/資產(chǎn)總額,X4=權(quán)益的市場價(jià)值/負(fù)債賬面價(jià)值總額，X5=銷售收入/資產(chǎn)總額。
一般來說，Z值越低企業(yè)越有可能破產(chǎn)。奧特曼還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值：當(dāng)Z記分超過2.99時(shí)，企業(yè)被劃為不會破產(chǎn)之列；若Z分值低于1.81，則企業(yè)被列為破產(chǎn)類。在這兩個(gè)數(shù)字之間的區(qū)域被稱為“未知區(qū)域”或“灰色區(qū)域”。
我國學(xué)者周首華、楊濟(jì)華和王平(1996)提出了F分?jǐn)?shù)預(yù)測模型，通過更新指標(biāo)和擴(kuò)大樣本數(shù)對Z分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行了修正。
陳靜(1999) 以1998年的27家ST公司和對應(yīng)的27家非ST公司，使用了1995-1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，進(jìn)行多元線性判定分析，發(fā)現(xiàn)由負(fù)債比率、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的模型，在ST發(fā)生的前3年能較好地預(yù)測ST。
多元線性判定模型具有較高的判別精度，但也存在一些缺陷。其一，模型假定比較嚴(yán)格。模型要求自變量是呈正態(tài)分布的，兩組樣本要求等協(xié)方差，而現(xiàn)實(shí)中的樣本數(shù)據(jù)往往并不能滿足這一要求。這就使得許多研究都是在相對準(zhǔn)確的前提下進(jìn)行，其結(jié)論必然會有令人質(zhì)疑的成分。其二，在前一年的預(yù)測中，多元線性判定模型的預(yù)測精度比較高，但在前兩年、前三年的預(yù)測中，其預(yù)測精度都大幅下降，甚至低于一元判別模型。
（三）多元邏輯(Logit)模型
多元邏輯模型的目標(biāo)是尋求觀察對象的條件概率，從而據(jù)此判斷觀察對象的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。Logit模型假設(shè)了企業(yè)破產(chǎn)的概率P（破產(chǎn)取1，非破產(chǎn)取0），并假設(shè)Ln[p/(1-P)]可以用財(cái)務(wù)比率線性解釋。假定Ln[p/(1-p)]=a+bx，根據(jù)推導(dǎo)可以得出p=exp(a+bx)/[1+exp(a+bx)]，從而計(jì)算出企業(yè)破產(chǎn)的概率。
Ohlson(1980)第一個(gè)采用Logit方法進(jìn)行破產(chǎn)預(yù)測。其模型使用了9個(gè)自變量,估計(jì)了三個(gè)模型，分析了樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類判別錯(cuò)誤和分割點(diǎn)的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)至少有四類顯著影響公司破產(chǎn)概率的變量:公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績和當(dāng)前資產(chǎn)的變現(xiàn)能力。繼Ohlson之后，Gentry, Newbold and Whitford(1985); Casey and Bartczak(1985); Zavgren(1985)也采用類似的方法進(jìn)行研究。
我國學(xué)者陳曉等（2000）以38家ST公司為研究對象，運(yùn)用Logit回歸，研究結(jié)果表明:負(fù)債權(quán)益比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、主營業(yè)務(wù)利潤/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。程濤(2002)以1998-2000年被ST的A股上市公司為研究樣本，運(yùn)用時(shí)間序列回歸和Logit回歸方法，從財(cái)務(wù)指標(biāo)角度和現(xiàn)金流量角度分別構(gòu)建預(yù)警模型，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建綜合預(yù)警模型。姜秀華(2001)、吳世農(nóng)、盧賢義(2001)、李華中(2001)等也采用類似的方法進(jìn)行研究。
Logit模型的最大優(yōu)點(diǎn)是，放寬了模型的假設(shè)條件，運(yùn)用范圍更加廣泛。但是其計(jì)算過程比較復(fù)雜，在計(jì)算過程中還有很多的近似處理，這些會影響到模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。如Logit模型常假定先驗(yàn)概率為1?1，選擇0.5為分割點(diǎn)，實(shí)際上企業(yè)破產(chǎn)概率要比不破產(chǎn)概率小得多。以實(shí)際破產(chǎn)/非破產(chǎn)概率比作為先驗(yàn)概率可能會影響模型的預(yù)測精度。
（四）多元概率比(Probit)回歸模型
Probit回歸模型同樣假定企業(yè)破產(chǎn)的概率為p，并假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其概率函數(shù)的p分位數(shù)可以用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋。其計(jì)算方法和Logit很類似，先是確定企業(yè)樣本的極大似然函數(shù)，通過求似然函數(shù)的極大值得到參數(shù)a、b，然后利用公式p=■1■e■2dt，求出企業(yè)破產(chǎn)的概率。
Ohlson(1980)首先采用Probit方法進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究的。他選擇1970-1976年間破產(chǎn)的105家公司和 2058家非破產(chǎn)公司組成配對樣本，采用極大似然法，分析了樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上分布以及兩類錯(cuò)誤和判別閥值點(diǎn)之間的關(guān)系。
Probit模型和logit模型的思路很相似，所以其局限性和Logit模型類似。不同之處在于多元概率比模型假設(shè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，且尋求破產(chǎn)概率的方法不同，Logit采用取對數(shù)方法，而Probit采用積分的方法。
（五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型
用于財(cái)務(wù)危機(jī)判定與預(yù)測的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般利用一組案例建立系統(tǒng)模型，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型接收一組輸入信息并產(chǎn)生反應(yīng)，然后與預(yù)期反應(yīng)相比較。如果錯(cuò)誤率超過可以接受的水平，需要對權(quán)重W做出修改或增加隱藏層數(shù)目并開始新的學(xué)習(xí)過程。經(jīng)過反復(fù)循環(huán)，直至錯(cuò)誤率降低到可以接受的水平，這時(shí)學(xué)習(xí)過程結(jié)束并鎖定權(quán)重,類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以發(fā)揮預(yù)測功能了。
Odom and Sharda(1990)開拓了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測財(cái)務(wù)困境的新方法，其研究是以Altman所構(gòu)建的五個(gè)財(cái)務(wù)比率為研究變量，使用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與判別分析做驗(yàn)證比較，其結(jié)果發(fā)現(xiàn)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較佳的預(yù)測能力。
Tam(1991)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN) 進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警研究，通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬，得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警，且具有較高的預(yù)測精度。
Koh and Tan在1999年以6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為研究變量做了類似的研究，得出類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果優(yōu)于Probit模型的結(jié)論。
我國學(xué)者楊保安等(2002)采用ANN模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究，結(jié)果表明:樣本的實(shí)際輸出和期望輸出較為接近，顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是進(jìn)行財(cái)務(wù)評估的一種很好的應(yīng)用工具。柳炳祥、盛昭翰(2002)分析了評價(jià)財(cái)務(wù)危機(jī)的指標(biāo)體系和財(cái)務(wù)危機(jī)等級的劃分和基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)預(yù)警方法，并用一個(gè)預(yù)警實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的糾錯(cuò)能力，從而能夠更好地進(jìn)行預(yù)測。然而，由于理論基礎(chǔ)比較薄弱，ANN對人體大腦神經(jīng)模擬的科學(xué)性、準(zhǔn)確性還有待進(jìn)一步提高，因此其適用性也大打折扣。
（六）其他財(cái)務(wù)預(yù)警模型
除上述提到的主要的研究財(cái)務(wù)預(yù)警的模型分析方法外，還有如遞歸分割算法、生存分析、CUSUM模型、線性目標(biāo)規(guī)劃、事件歷史分析法、專家系統(tǒng)等模型和分析方法，但由于其適用性或準(zhǔn)確性等原因，沒有成為主要的財(cái)務(wù)預(yù)警理論，在此不再一一贅述。
（七）財(cái)務(wù)預(yù)警理論的拓展研究
1.考慮其他非財(cái)務(wù)因素的研究
研究人員一直嘗試使用非財(cái)務(wù)信息構(gòu)建預(yù)測準(zhǔn)確率更高、預(yù)測結(jié)果更穩(wěn)定的預(yù)測模型。Gilson (1989)認(rèn)為高層管理者如CEO、總經(jīng)理或總裁等離職也可以作為財(cái)務(wù)危機(jī)的指標(biāo)。他以1979年至1984年共381家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的公司為樣本，發(fā)現(xiàn)52%公司的有高級管理人員異動之情形，而正常公司只有19％。
Donaldson (1986)及GirouxWiggin (1984)認(rèn)為有的經(jīng)濟(jì)事件有一定的前置時(shí)間，可以用作構(gòu)建模型的變量。如破產(chǎn)前幾年企業(yè)通常有到期票據(jù)不能及時(shí)支付、銀行貸款不能及時(shí)償還及高層管理人員出售公司股票等等。
Marquette(1980)認(rèn)為使用長期性或宏觀性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如將利率、通貨膨脹率、景氣變動指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系等作為構(gòu)建模型的變量，可以提高模型的準(zhǔn)確度。
王克敏（2005）研究認(rèn)為在財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上引入公司治理、關(guān)聯(lián)交易、對外擔(dān)保等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，可以大大提高公司ST的預(yù)測準(zhǔn)確率。郭斌等(2006) 研究認(rèn)為加入貸款期限和M2增長率這兩個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的8參數(shù)建立模型，具有較高的預(yù)測精度和較好的模型擬合度。鄧曉嵐（2006）研究結(jié)果顯示加入年度累積超額收益率與審計(jì)師意見的非財(cái)務(wù)指標(biāo)后預(yù)警效果較好。
2.財(cái)務(wù)失真預(yù)警方面的研究
關(guān)于財(cái)務(wù)信息失真問題，早期的研究大多從財(cái)務(wù)舞弊的動因、手段、防范與治理等方面來進(jìn)行研究。1999年Healy and Wahlen首先從會計(jì)舞弊行為市場反應(yīng)與識別方面進(jìn)行了研究。認(rèn)為投資者似乎能夠辨認(rèn)物價(jià)上升期間那些為了稅收利益而采用后進(jìn)先出法的公司，并且對相應(yīng)的報(bào)告盈余的下降反應(yīng)溫和。Green and Choi(1997)以財(cái)務(wù)指標(biāo)為輸入變量，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）技術(shù)構(gòu)造了建立在原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的會計(jì)舞弊判別模型，并發(fā)現(xiàn)這一模型將大大改善獨(dú)立審計(jì)師發(fā)現(xiàn)舞弊行為的能力。Beneish(1999)提出利用會計(jì)數(shù)據(jù)來判別上市公司是否存在會計(jì)舞弊的思想，他以1987-1993年間受美國證監(jiān)會處罰的74家公司為會計(jì)舞弊樣本，以其他上市公司為正常樣本，基于8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了Probit模型，準(zhǔn)確預(yù)測率達(dá)到了75%。Spathis, Doumpons and Zopounidis(2002)以希臘舞弊公司與非舞弊為樣本，采用多標(biāo)準(zhǔn)分析、單變量和多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)建立了包含Z計(jì)分值和不包括Z計(jì)分值的模型識別舞弊財(cái)務(wù)報(bào)告的可能性。
鹿小楠和傅浩(2003)在Beneish的研究基礎(chǔ)上，分別建立多元判別模型和Logit回歸模型，但對我國會計(jì)舞弊公司的判別成功率都僅僅為60%;蔡志岳、吳世農(nóng)(2007)運(yùn)用條件Logit回歸模型對公司信息披露違規(guī)進(jìn)行預(yù)警研究，實(shí)證結(jié)果表明在違規(guī)前一年，基于財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場指標(biāo)和治理指標(biāo)的預(yù)警模型可以有效地提前甄別信息披露違規(guī)的上市公司。
三、對國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)述評
在財(cái)務(wù)預(yù)警的定性研究方面，國內(nèi)外學(xué)者從引起企業(yè)危機(jī)發(fā)生發(fā)展的內(nèi)外各種因素進(jìn)行了探討，對財(cái)務(wù)危機(jī)的各個(gè)階段進(jìn)行了詳細(xì)的劃分和研究，對問題各個(gè)方面的分析都很深入。但從事定性研究的結(jié)論能夠直接和定量模型結(jié)合起來的還不多。如探討了影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境的各種因素，但怎樣把這些因素用于財(cái)務(wù)預(yù)警模型中，進(jìn)行這方面研究的人并不多見。
從財(cái)務(wù)預(yù)警的定量研究方面看，國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合各種量化的技術(shù)，出現(xiàn)了很多的預(yù)警模型，在上述文獻(xiàn)綜述中我們也可以感受到這一點(diǎn)。但是其應(yīng)用性和可操作性較差。筆者認(rèn)為，不管模型做的多么復(fù)雜和巧妙，關(guān)鍵是要能夠應(yīng)用到實(shí)際中去，解決不同財(cái)務(wù)信息使用者的認(rèn)知需要，這才是最根本的。
（一）財(cái)務(wù)預(yù)警模型的局限性
首先，模型會受到樣本選取范圍和樣本時(shí)間區(qū)間的限制。研究發(fā)現(xiàn)，從不同的樣本選取范圍和不同的時(shí)間區(qū)間所得出的預(yù)警模型存在很大的差異。影響模型精度的因素很多，包括建立模型所用資料的時(shí)效性、國別特點(diǎn)、行業(yè)特點(diǎn)等。一國建立的模型不能直接適用于另一個(gè)國家，因此有必要建立各國自己的預(yù)警模型。其次，由于不同的模型需要不同的前提條件，如自變量要服從正態(tài)分布，樣本要求等協(xié)方差等，而事實(shí)上很多時(shí)候這些條件并不能夠完全得到滿足，很多研究者所建模型大多是在近似條件下成立的，這必然影響到模型的正確性和預(yù)測精度。
（二）變量的選擇方法問題
如何選取變量指標(biāo)還缺乏理論支撐，研究人員在選擇變量時(shí)，常受到自身價(jià)值判斷的影響。如Altman在建立Z模型時(shí)，也只列出了22個(gè)財(cái)務(wù)比率，從中選出了5個(gè)比率。這些比率的選擇不是建立在理論的基礎(chǔ)之上的，而是根據(jù)它們的“通用性”和Altman的主觀認(rèn)為。另外，這些模型的變量大多只涉及財(cái)務(wù)比率，考慮非量化因素的較少。考慮非量化因素后加入定性指標(biāo)的分析將會有效提高模型的準(zhǔn)確度，這需要進(jìn)一步的探索。
（三）財(cái)務(wù)預(yù)警研究重理論研究輕應(yīng)用研究
財(cái)務(wù)預(yù)警研究者更多的是關(guān)注預(yù)測的準(zhǔn)確性，但卻沒有能夠同時(shí)關(guān)心使用者的實(shí)際可操作性。財(cái)務(wù)預(yù)警研究在財(cái)務(wù)預(yù)警模型精巧性的同時(shí)，更需要在財(cái)務(wù)預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用與推廣方面多下工夫。
（四）關(guān)于財(cái)務(wù)信息失真問題
傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)失敗(困境)預(yù)警模型本身不能對財(cái)務(wù)報(bào)表的真?zhèn)芜M(jìn)行鑒別,用可能虛假的財(cái)務(wù)報(bào)告來進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警,會使財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測結(jié)果發(fā)生偏差。從財(cái)務(wù)失真預(yù)警這方面來看，理論研究較少，特別是國內(nèi)的研究尚處于起步階段。另外，財(cái)務(wù)失真和財(cái)務(wù)失敗預(yù)警兩方面的研究相互脫節(jié)，這兩方面的研究沒有能夠結(jié)合起來進(jìn)行。
根據(jù)上述研究述評，筆者認(rèn)為要重點(diǎn)解決財(cái)務(wù)預(yù)警理論的實(shí)際應(yīng)用性問題，使其能夠真正滿足財(cái)務(wù)信息使用者的需要。應(yīng)注意使用包括非量化因素的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，尤其要注意建立財(cái)務(wù)失真（舞弊）和財(cái)務(wù)失敗（困境）二者相結(jié)合的雙元財(cái)務(wù)預(yù)警模型，一方面，對中國不發(fā)達(dá)、不完善的證券市場而言，財(cái)務(wù)信息失真問題是非常嚴(yán)重的（事實(shí)上在美國這樣成熟的市場，財(cái)務(wù)失真現(xiàn)象也是大量存在的），財(cái)務(wù)失真的預(yù)警研究尤其必要。但從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，絕大多數(shù)的理論性研究局限于上市公司會計(jì)舞弊的動因、手段、防范和治理，很少涉足舞弊的市場反應(yīng)與識別和預(yù)警問題，特別是預(yù)警模型的研究。另一方面看，上市公司所面臨的各種危機(jī)和財(cái)務(wù)困境，要求我們要進(jìn)行財(cái)務(wù)失敗預(yù)警的研究。這方面的文獻(xiàn)較多，正如前面所述，理論上也較為豐富。但是，財(cái)務(wù)失敗預(yù)警的研究沒有和財(cái)務(wù)失真預(yù)警研究結(jié)合起來，用可能是失真的數(shù)據(jù)來預(yù)警，其結(jié)果可想而知。所以，要建立財(cái)務(wù)失真和財(cái)務(wù)失敗雙方面相結(jié)合的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，才是正確解決上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警問題的根本之道。
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關(guān)鍵詞：中小企業(yè)；財(cái)務(wù)管理；金融風(fēng)險(xiǎn)
從某種意義上說，金融風(fēng)險(xiǎn)與財(cái)務(wù)活動相生相伴，一部金融發(fā)展史就是一部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)史。金融風(fēng)險(xiǎn)的客觀存在性與人類對世界認(rèn)知能力的有限性決定了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不可能完全消除，只能通過財(cái)務(wù)管理控制來以防范和化解。
一、引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)原因
我國企業(yè)整體經(jīng)營管理水平不高，對“財(cái)務(wù)管理是企業(yè)管理的中心”認(rèn)識不足，內(nèi)部財(cái)務(wù)控制環(huán)節(jié)薄弱，當(dāng)這種狀態(tài)積累到一定程度，最終將會導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。主要問題有：資金管理不嚴(yán)，建立的管理規(guī)章多，認(rèn)真執(zhí)行的少，財(cái)務(wù)控制十分薄弱，資金閑置或不足現(xiàn)象嚴(yán)重；應(yīng)收款項(xiàng)管理失控，款項(xiàng)周轉(zhuǎn)緩慢，資金回收困難；應(yīng)付款項(xiàng)大幅增加，負(fù)債率越來越高，企業(yè)償債能力降低，資信受到影響，財(cái)務(wù)狀況進(jìn)一步惡化；銷售受阻，企業(yè)盈利能力減弱，存貨大增，大量資金呆滯，開始陷入入不敷出的困境。從而引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。
還有一些企業(yè)熱衷于違規(guī)賬外經(jīng)營，將借款投向風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，搞股票、期貨交易，一旦損失，使金融資金不能收回，隱藏著巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)。更有甚者，有些企業(yè)在進(jìn)行借款時(shí)，就沒有打算還款，他們在攬儲時(shí)千方百計(jì)，不惜血本，動用一切力量，而一旦資金到手，則用于謀取私利，任意揮霍，致使大量信貸資產(chǎn)無法收回，沉淀為有問題貸款，使金融機(jī)構(gòu)壞賬急劇增加，加大了金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。
二、財(cái)務(wù)管理對防范金融風(fēng)險(xiǎn)的功效
（一）利于企業(yè)籌資渠道的拓展
選擇籌資渠道是企業(yè)制定籌資決策的重要內(nèi)容，在新經(jīng)濟(jì)時(shí)代，為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)和社會的可持續(xù)發(fā)展，企業(yè)應(yīng)把從風(fēng)險(xiǎn)市場籌集資金作為一項(xiàng)重要的資金來源。這是因?yàn)樵谛陆?jīng)濟(jì)時(shí)代，無形資產(chǎn)將成為企業(yè)投資決策的重點(diǎn)，而無形資產(chǎn)的投資項(xiàng)目具有的周期長、資本流動性差、投資風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn)，因此很難滿足商業(yè)銀行資金經(jīng)營所要求的安全性和流動性的需要，這就使得企業(yè)很難為這些項(xiàng)目從銀行取得貸款。但這些項(xiàng)目往往又能滿足風(fēng)險(xiǎn)資本取得高收益、實(shí)現(xiàn)資本最大增值的投資目的的需要，因此，風(fēng)險(xiǎn)資本也就可能成為企業(yè)的重要資金來源。
（二）利于企業(yè)籌資戰(zhàn)略的創(chuàng)新
就企業(yè)籌資戰(zhàn)略來說，應(yīng)以維護(hù)企業(yè)長期經(jīng)營安全、保持企業(yè)的償債能力、提高企業(yè)籌資能力為目標(biāo)。籌資戰(zhàn)略管理的首要任務(wù)，是資本結(jié)構(gòu)的合理安排，良好的資本結(jié)構(gòu)是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。不同的企業(yè)應(yīng)根據(jù)企業(yè)本身的盈利能力、所在行業(yè)特點(diǎn)等因素來具體確定。其次，要合理選擇長期融資方案，不同的融資渠道和融資方式有不同的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和資本成本，因此企業(yè)應(yīng)綜合考慮風(fēng)險(xiǎn)與資本成本后進(jìn)行合理選擇，為了提高企業(yè)籌資靈活性，企業(yè)應(yīng)拓寬融資渠道。第三，要保持企業(yè)的償債能力。第四，要注意開發(fā)企業(yè)的籌資能力。企業(yè)籌資能力的強(qiáng)弱直接制約著企業(yè)是否能獲得資金這一稀缺資源，從而影響企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。因此，企業(yè)在籌措資金的同時(shí)要積極開發(fā)企業(yè)籌資能力。最后，在可持續(xù)發(fā)展理念的指導(dǎo)下，企業(yè)應(yīng)積極拓寬融資范圍，不僅要積極籌措財(cái)務(wù)資本，還要積極籌措知識資本。
三、金融風(fēng)險(xiǎn)下的企業(yè)財(cái)務(wù)管理現(xiàn)狀問題
（一）企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范意識不強(qiáng)
（二）企業(yè)對財(cái)務(wù)工作的重要性認(rèn)識不足
大部分企業(yè)認(rèn)為會計(jì)工作只是核算收入、成本費(fèi)用、利潤及納稅所得，對資產(chǎn)管理缺乏科學(xué)性，在財(cái)務(wù)崗位上一般使用自己親信，更有甚者，有些企業(yè)不設(shè)立具體的財(cái)務(wù)崗位，不進(jìn)行財(cái)務(wù)核算。
（三）財(cái)務(wù)人員素質(zhì)良莠不齊
在職業(yè)素質(zhì)方面，中小企業(yè)的財(cái)會人員一般只能勝任財(cái)務(wù)核算工作，對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析能力較弱，無法為管理者在決策中提供財(cái)務(wù)分析支持。在品德方面，中小企業(yè)管理者常干預(yù)會計(jì)工作，會計(jì)人員由于受制于管理者或受利益驅(qū)使，往往按管理者的意圖行事，這樣就在中小企業(yè)中存在兩本賬現(xiàn)象，企業(yè)財(cái)務(wù)人員的精力被放在做假賬上，使會計(jì)的監(jiān)督職能無法進(jìn)行。
四、金融危機(jī)下如何加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理
由于經(jīng)濟(jì)和金融市場的不穩(wěn)定，金融服務(wù)公司必須比以往更努力地解決當(dāng)前的問題并改進(jìn)其風(fēng)險(xiǎn)方法和基礎(chǔ)設(shè)施。作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)對外依存度超過60%的制造業(yè)大國，金融危機(jī)讓中國經(jīng)濟(jì)感受到了深深的寒意，更讓中國的企業(yè)感受到了前所未有的困難，甚至已經(jīng)讓部分企業(yè)遭受了滅頂之災(zāi)。面對困難，企業(yè)應(yīng)該如何應(yīng)對？
（一）提高財(cái)務(wù)管理的適應(yīng)能力及應(yīng)變能力
在當(dāng)前金融危機(jī)環(huán)境下，企業(yè)更應(yīng)該對不斷變化的宏觀環(huán)境進(jìn)行認(rèn)真分析，尤其是對國家的產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)政策、相關(guān)法律法規(guī)、市場變化及金濟(jì)形勢的變化進(jìn)行充分的分析和研究，把握其變化趨勢及規(guī)律，適時(shí)調(diào)整財(cái)務(wù)管理方法，從而提高企業(yè)的適應(yīng)能力和應(yīng)變能力，以此降低和規(guī)避因環(huán)境變化給企業(yè)帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 。
（二）強(qiáng)化資金回收管理，提高應(yīng)收賬款回收率
企業(yè)應(yīng)根據(jù)客戶的資信狀況分別制定不同的信用期限和標(biāo)準(zhǔn)，對于信用狀況好，且財(cái)務(wù)狀況佳的企業(yè)，可以采用寬松的信用政策；對于信用一般、財(cái)務(wù)狀況也一般的企業(yè)，應(yīng)采用慎重的信用政策；對于信用狀況差的企業(yè)則應(yīng)該采用現(xiàn)款售貨或者其他更為苛刻的條件，以避免增加發(fā)生壞賬的可能。在應(yīng)收賬款催收工作中，企業(yè)財(cái)務(wù)部門應(yīng)定期編制賬齡分析表，及時(shí)掌握應(yīng)收賬款的回收情況，定期采取相應(yīng)的催款措施，如信函通知、電話催收、派員面談及訴諸法律等方式，以提高應(yīng)收賬款回收率。應(yīng)建立應(yīng)收賬款回收責(zé)任制。通過應(yīng)收賬款回收責(zé)任制激發(fā)銷售人員的工作責(zé)任感，加速資金回收，從而克服因銷售和收款分家而出現(xiàn)的高銷售高資金占用的弊端。
（三）戰(zhàn)勝“管理危機(jī)”，減小內(nèi)部運(yùn)轉(zhuǎn)阻力
對于企業(yè)來講，成本優(yōu)勢在絕大多數(shù)時(shí)候是其在競爭中的必勝法寶，但管理者如果僅僅把目光聚焦于此的話，企業(yè)的靈活性就會越來越小，思路會越來越窄。低技術(shù)含量的成本壓縮是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如果只把起死回生的希望 寄托于此，企業(yè)的內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境都會變得越來越糟，勞資關(guān)系越來越惡化，員工消極怠工，產(chǎn)品質(zhì)量越來越差，合格率越來越低，辛辛苦苦建立起來的相對牢固的信任關(guān)系面臨崩潰；而外部，客戶會為減輕自己的上游壓力對產(chǎn)品質(zhì)量越來越挑剔，一而再、再而三地壓低收購價(jià)格，內(nèi)外交困，企業(yè)最終會走上破產(chǎn)的道路。
危機(jī)來臨，管理者首先應(yīng)該開始關(guān)注如何使員工富有活力，如何千方百計(jì)地調(diào)動員工主觀能動性，如何增強(qiáng)勞資雙方的相互信任。同時(shí)，管理者應(yīng)該在總體戰(zhàn)略的指導(dǎo)下對組織結(jié)構(gòu)做相應(yīng)改造，構(gòu)建有效率的業(yè)務(wù)流程，掃除企業(yè)內(nèi)部管理阻礙和死角，減少管理層次和環(huán)節(jié)，建立起靈活有彈性的運(yùn)行平臺。此外，還要注重既定政策的落實(shí)與執(zhí)行，如果只有好的管理制度，卻不能執(zhí)行到位，有好的規(guī)劃，卻束之高閣，同樣也有可能將企業(yè)引入危險(xiǎn)的境地。
（四）采取多元化融資方式
隨著企業(yè)的發(fā)展擴(kuò)大，其對融資的依賴程度也逐漸加深，此時(shí)需要更多渠道的融資，才能滿足資金的籌集需求。企業(yè)由于長期缺乏財(cái)務(wù)管理的具體措施，存在資金短缺和資產(chǎn)閑置并存的嚴(yán)重問題，資產(chǎn)運(yùn)行效率十分低下，此時(shí)企業(yè)籌資活動應(yīng)首先考慮如何積極進(jìn)行內(nèi)部融資。通過合理調(diào)度盤活內(nèi)部的停滯資金加速資金周轉(zhuǎn)次數(shù)，充分發(fā)揮財(cái)務(wù)管理的作用，科學(xué)調(diào)配各項(xiàng)資源，利用各項(xiàng)資金的時(shí)間差與空間差，總體有效利用資金。經(jīng)過調(diào)整后的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，企業(yè)的存量資產(chǎn)得以盤活，資產(chǎn)結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化，閑置資產(chǎn)得以變現(xiàn)，對于企業(yè)來說，不失為一種成本低廉且頗有成效的籌資方式。另一方面，大膽借助多種負(fù)債形式進(jìn)行籌資。借入適量資金用于企業(yè)的發(fā)展，解決其資金周轉(zhuǎn)的困難，這對合理配置資源，提高資金使用效益具有十分重要的意義。同時(shí)，引入“負(fù)債”觀念，有助于企業(yè)樹立經(jīng)營意識和風(fēng)險(xiǎn)意識。
（五）制訂極端情況下的財(cái)務(wù)預(yù)案
面對金融危機(jī)不可測、不可控的特性，我們有必要把困難和風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)得更嚴(yán)重一些，加強(qiáng)財(cái)務(wù)預(yù)警，構(gòu)筑多道防線，制訂極端情況下的財(cái)務(wù)預(yù)案。及早厘定企業(yè)的核心資產(chǎn)與非核心資產(chǎn)，核心業(yè)務(wù)與非核心業(yè)務(wù)，以備在極端情況下出售非核心的資產(chǎn)和業(yè)務(wù)，斷臂求存，以圖有機(jī)會東山再起。面對金融危機(jī)，我們既不要失望悲觀，更不能盲目、投機(jī)的樂觀；既要堅(jiān)定戰(zhàn)勝危機(jī)的信心，又要充分認(rèn)識危機(jī)的嚴(yán)峻 。企業(yè)只有針對危機(jī)做好充分的應(yīng)對，才能在經(jīng)濟(jì)調(diào)整的冬天里生存下來，迎接經(jīng)濟(jì)復(fù)興的春天。
同時(shí)要建立健全財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，發(fā)揮事前預(yù)警、事中報(bào)警和事后排警的控制作用。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)化管理方式，通過設(shè)置、分析一些敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，對企業(yè)經(jīng)營管理活動中可能或?qū)⒁嬖诘呢?cái)務(wù)危機(jī)事先進(jìn)行預(yù)測、報(bào)告和提供處理建議的報(bào)警和控制系統(tǒng)。
五、金融危機(jī)對加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的新要求、新啟示
（一）確立財(cái)政對企業(yè)財(cái)務(wù)的監(jiān)管地位
相當(dāng)一部分企業(yè)存在一種情況寧可將資金投入新的生產(chǎn)線建立新的銷售機(jī)構(gòu)，或者是開拓新 的市場，也不用來做財(cái)務(wù)管理的投資，因?yàn)樵谑袌霏h(huán)境較好的環(huán)境下，做與不做的差別不大。但是，當(dāng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變得十分惡劣，加強(qiáng)企業(yè)的管理，尤其是其財(cái)務(wù)管理，對一個(gè)企業(yè)而言是十分重要的。
財(cái)務(wù)管理一個(gè)重要職能是要利用企業(yè)提供的各種各樣的會計(jì)信息去發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營中的問題，企業(yè)的外部環(huán)境會有哪些變化。2009年4月9日，財(cái)政部了《關(guān)于當(dāng)前應(yīng)對金融危機(jī)加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的若干意見》，重申了加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要意義，同時(shí)也為企業(yè)在特殊時(shí)期做好財(cái)務(wù)管理工作敲響了警鐘。
（二）強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測是企業(yè)控制未來，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要方法也是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營決策的重要依 據(jù)。準(zhǔn)確把握宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和市場發(fā)展變化，高度關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行信息及重要指標(biāo)，主動調(diào)整企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)和目標(biāo)任務(wù)，對企業(yè)未來財(cái)務(wù)活動和財(cái)務(wù)成果作出科學(xué)預(yù)判，當(dāng)好企業(yè)戰(zhàn)略決策的參謀助手具有重要作用。加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)、財(cái)務(wù)市場、政策等信息體系建設(shè)，強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測與企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的相互銜接，合理運(yùn)用財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測方法，提高企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平，提升企業(yè)的戰(zhàn)略決策能力，注重發(fā)揮企業(yè)財(cái)務(wù)信息的預(yù)警作用，加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警工作，發(fā)現(xiàn)重大經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)或財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，要及時(shí)向主管財(cái)政機(jī)關(guān)報(bào)告。
六、結(jié)論
當(dāng)前，金融風(fēng)險(xiǎn)依然是我們面臨的主要問題，引發(fā)金融危機(jī)的潛在因素尚未完全消失。要維護(hù)我國企業(yè)的金融安全，進(jìn)而維持企業(yè)的生產(chǎn)效益，我們還必須下很大的力氣。我國企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)的成因是多方面的，但金融危機(jī)的形成和發(fā)展通常有其自身的內(nèi)在規(guī)律，只要我們把握其規(guī)律，做好企業(yè)財(cái)務(wù)管理的基礎(chǔ)工作，建立健全企業(yè)管理信息系統(tǒng)，由專門的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)構(gòu)來負(fù)責(zé)，就能有針對性地采取有效措施，防范、化解或控制財(cái)務(wù)危機(jī)。當(dāng)然，財(cái)務(wù)危機(jī)管理是一門藝術(shù)，財(cái)務(wù)危機(jī)帶來的不僅僅是損失，其中往往還孕育著轉(zhuǎn)機(jī)。一個(gè)成功的企業(yè)不僅能夠妥善防范、化解和處理財(cái)務(wù)危機(jī)，而且還能夠化財(cái)務(wù)危機(jī)為新的發(fā)展商機(jī)。
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網(wǎng)絡(luò)環(huán)境作為全球化的技術(shù)環(huán)境，使會計(jì)行業(yè)發(fā)生了根本性的變革，企業(yè)管理者越來越多的關(guān)注網(wǎng)絡(luò)所帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)在我國尚處于初期階段，它的運(yùn)用存在諸多新風(fēng)險(xiǎn)，建立一套有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是必然選擇，而建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)最關(guān)鍵的就是構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
本文認(rèn)為現(xiàn)金流量表能客觀地反映企業(yè)的經(jīng)營狀況及獲利能力，而且由于現(xiàn)金流量的計(jì)算不涉及權(quán)責(zé)發(fā)生制，幾乎沒有造假的可能，因此本文是基于現(xiàn)金流的F記分模型為基礎(chǔ)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。
一、樣本的選擇
本文對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行實(shí)證研究，研究的主體是我國A股市場的上市公司，利用公開披露的企業(yè)信息來研究上市公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可預(yù)測性。
在確定樣本企業(yè)時(shí)，選取了一組在上海證券交易所上市交易的18家ST公司，同時(shí)還相應(yīng)地選擇同行業(yè)、同規(guī)模的18家非ST公司作為研究樣本，總樣本共36家。研究數(shù)據(jù)主要來自上海證券報(bào)上公開披露的2002年度到2006年度的年度報(bào)告的有關(guān)資料。
二、財(cái)務(wù)預(yù)警模型指標(biāo)的選擇
任何企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)都會通過一些敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)值反映出來。因此，設(shè)置一些敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)是建立財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制的基礎(chǔ)。基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下現(xiàn)金流量對企業(yè)的重要性，本文主要從企業(yè)財(cái)務(wù)活動的角度，確定了三大類基礎(chǔ)指標(biāo)：經(jīng)營環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、營業(yè)周期、現(xiàn)金流入量與現(xiàn)金流出量之比、銷售營業(yè)現(xiàn)金流入比；籌資環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括流動比率、速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、已獲利息倍數(shù)、長期資產(chǎn)合適率、總資產(chǎn)增長率、現(xiàn)金流動負(fù)債比率、現(xiàn)金盈利值、營運(yùn)資金占用額；投資環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，主要包括總資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)凈現(xiàn)率。
為了全面客觀地檢驗(yàn)上市公司的經(jīng)營好壞，所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)要具有全面性與綜合性，保證所選指標(biāo)之間存在顯著性差異；為避免指標(biāo)之間某些特征重復(fù)計(jì)算，盡量消除變量的高度相關(guān)性。為此，本文將通過兩個(gè)步驟選取建模指標(biāo)。
（一）運(yùn)用T檢驗(yàn)，判斷財(cái)務(wù)指標(biāo)的顯著性差異
利用收集的總共36家企業(yè)的數(shù)據(jù)資料，分組計(jì)算19個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在被掛名ST前兩年的平均值，計(jì)算兩組樣本各指標(biāo)值的T檢驗(yàn)值。
這個(gè)過程可以通過SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中的樣本顯著性檢驗(yàn)功能，對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。為了讓更多的指標(biāo)入選，現(xiàn)將T檢驗(yàn)的判別標(biāo)準(zhǔn)定為：｜T｜≥1.7。在雙尾檢驗(yàn)的顯著性概率中，通過檢驗(yàn)的指標(biāo)較多，在前一年有十二個(gè)，在前兩年有八個(gè)。模型中包括過多的指標(biāo)，會不利于對上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行有效的預(yù)測。因此，需再通過顯著性的指標(biāo)中再次篩選。
通過綜合考慮，最初選定了五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)即：X1銷售營業(yè)現(xiàn)金流入比、X2資產(chǎn)負(fù)債率、X3營運(yùn)資金占用率、X4總資產(chǎn)報(bào)酬率和X5總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。
（二）運(yùn)用因子分析法，檢驗(yàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性
如果上述所選的五個(gè)指標(biāo)之間高度相關(guān)，那么就會使某些特征重復(fù)計(jì)算，引起夸大的危害，因此在選擇最終變量時(shí)應(yīng)盡量消除變量的高度相關(guān)性。
這個(gè)過程可以通過SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中的因子分析功能，對五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果表明，這五個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)都是小于0.5的。因此，可以選擇這五個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建模型。
三、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建
本文將采用基于極值原理的Fisher判別法。其基本思想是：把多維問題化為一維問題，并應(yīng)用線性判別函數(shù)解決判別問題。
第一步，在構(gòu)建模型前，需要確定所選的樣本數(shù)據(jù)是否是有效的。運(yùn)用SPSS軟件，對樣本進(jìn)行判別分析，經(jīng)判別后，有效觀測量為36。
第二步，檢驗(yàn)五個(gè)指標(biāo)的均值在ST組和非ST組之間是否存在顯著的差異，從而證實(shí)這些變量在構(gòu)造預(yù)測模型中的代表性。經(jīng)SPSS軟件檢驗(yàn)證實(shí)，五個(gè)指標(biāo)的均值在ST組和非ST組之間確實(shí)存在著顯著差別。第三步，運(yùn)用SPSS軟件，對五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行F線性判別，得到：
前一年的線性判別模型為：
Y=0.365X1-0.455X2+0.002X3+0.802X4+0.404X5+1.388
前兩年的線性判別模型為：
Y=0.114X1-0.968X2+0.079X3-0.026X4+0.721X5-0.525
根據(jù)前一年的判別模型，將企業(yè)成為ST前一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回代代入，得到樣本企業(yè)的Y，Y=1.43，依據(jù)此分界值對樣本企業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)。若Y值＜1.43，則說明該企業(yè)在未來一年內(nèi)將陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，反之，則為正常企業(yè)。檢驗(yàn)結(jié)果表明：在ST組中，只有一家企業(yè)被誤判，預(yù)測的準(zhǔn)確率可達(dá)94.44%；在非ST組中，只有兩家企業(yè)被誤判，預(yù)測的準(zhǔn)確率可達(dá)88.89%。
同理，根據(jù)前兩年的判別模型，將企業(yè)成為ST前兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回代代入，得到樣本企業(yè)的Y，Y=-0.60，依據(jù)此分界值對樣本企業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)。若Y值＜-0.60，則說明該企業(yè)在未來一年內(nèi)將陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，反之，則為正常企業(yè)。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在ST組中，有三家企業(yè)被誤判，預(yù)測的準(zhǔn)確率可達(dá)83.3%；在非ST組中，有四家企業(yè)被誤判，預(yù)測的準(zhǔn)確率可達(dá)77.8%。經(jīng)過檢驗(yàn)，此模型在企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)前一年的準(zhǔn)確率要比在前兩年的判別準(zhǔn)確率高，即離企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的時(shí)間越短，判別的準(zhǔn)確率越高。這與企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的實(shí)際情況相符，因而證明，可以采用此模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。
四、模型的實(shí)證檢驗(yàn)
本研究運(yùn)用SPSS軟件做出了比較理想的多元線性回歸判定模型，而該模型的運(yùn)行效果是否也能理想，其判定是否準(zhǔn)確，預(yù)測結(jié)果是否符合實(shí)際情況，這些問題都還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。
下表是從隨機(jī)選取的作為研究樣本的12家上市公司公布的最新財(cái)務(wù)報(bào)告中提取數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)果。
從表中Y值可以看出，對于正常企業(yè)，所有的Y值全部高于1.43，模型驗(yàn)證準(zhǔn)確率為100%,而對于ST類的企業(yè)，只有50％的Y值是在1.43以下，另外50％Y值處于健康企業(yè)的范圍,模型驗(yàn)證正確率為50%。
對于ST企業(yè)的判斷之所以會有這樣的偏差，筆者認(rèn)為原因不外乎以下幾方面：
一是部分ST企業(yè)由于經(jīng)營狀況的改善使得財(cái)務(wù)狀況可能向好的方向轉(zhuǎn)變，這種情況下，我們認(rèn)為是模型判斷企業(yè)的經(jīng)營狀況得到改觀；二是由于2007年中國股市暴漲，上市公司在股市上漲過程中賺取了大量的投資收益，從而使得報(bào)表中的純利潤一項(xiàng)較往年大幅增長；三是本文建模用的樣本數(shù)據(jù)不夠全面。這些樣本并沒有涉及到所有行業(yè)的、地區(qū)的或是各種性質(zhì)的企業(yè)；四是由于作者水平有限，模型可能存在漏洞也會導(dǎo)致判斷出現(xiàn)偏差。
五、研究結(jié)論
通過本文的理論總結(jié)與實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：
第一，多元線性回歸模型在我國財(cái)務(wù)預(yù)警研究中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。實(shí)證結(jié)果表明，該方法建立的模型具有較高的判別精度和預(yù)測能力，可以獲得較好的預(yù)警結(jié)果。第二，將逐步判別分析方法應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警研究中，可以在減少模型變量的同時(shí)，達(dá)到與全部備選變量構(gòu)建的全變量預(yù)測模型相近的判別精度和預(yù)測能力，使最終構(gòu)建的預(yù)測模型更符合成本效益原則，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。第三，本研究采用上市公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)來構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，極大地提高了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的及時(shí)性，給企業(yè)一般投資者和債權(quán)人增加了一條更及時(shí)更準(zhǔn)確的預(yù)警途徑。
Abstract: Based on the 2008-2009 financial targets set of the textile and apparel industry of eight state-brand and provincial-brand companies, this paper gets profitability and growth capacity, operational capacity, solvency three factors to measure the ability against financial crisis by statistical factor analysis, then uses two samples t test method to test whether there are differences between the national brands and local brands on anti-crisis capabilities, empirical analysis shows that differences exist at a certain confidence level.
關(guān)鍵詞:名牌產(chǎn)品企業(yè);抗金融危機(jī)能力;因子分析;兩樣本t檢驗(yàn)
Key words: brand companies;anti-crisis ability;factor analysis;two samples t test
中圖分類號:F27 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-4311(2010)13-0031-02
0引言
在2008年的中國名牌評價(jià)工作緊鑼密鼓地進(jìn)行時(shí),由于“毒奶粉”等事件,國務(wù)院“三定方案”明確國家質(zhì)檢總局不再直接辦理與企業(yè)和產(chǎn)品有關(guān)名牌評價(jià)的活動,于是有關(guān)中國名牌評價(jià)工作是否對提高企業(yè)的發(fā)展起到了較好的推動作用,成為爭論的焦點(diǎn)。與此同時(shí),美國次貸危機(jī)從2008年9月開始全面升級,演繹了全球金融歷史的一次極其嚴(yán)重的危機(jī),并蔓延至實(shí)體經(jīng)濟(jì),整個(gè)全球經(jīng)濟(jì)增長減緩,我國經(jīng)濟(jì)也受到了較大的沖擊,金融危機(jī)恰好是一場對所有企業(yè)共同的“體能測試”。在金融危機(jī)下,推動中國經(jīng)濟(jì)快速增長的名牌產(chǎn)品企業(yè)的表現(xiàn)如何,這是非常值得關(guān)注的。
為此,對金融危機(jī)中的“名牌產(chǎn)品”獲得企業(yè)的表現(xiàn)進(jìn)行調(diào)查研究,對其抗金融危機(jī)能力進(jìn)行測度,并檢驗(yàn)名牌級別越高,抗風(fēng)險(xiǎn)能力是否更強(qiáng)。考慮到數(shù)據(jù)獲取的難度和行業(yè)間的差距,本文選擇紡織服裝行業(yè)中上市的8家中國名牌產(chǎn)品和8家地方名牌產(chǎn)品企業(yè)的抗金融危機(jī)能力進(jìn)行評價(jià)和比較。
1抗金融危機(jī)能力的評價(jià)指標(biāo)體系
本文通過上述16家企業(yè)在金融危機(jī)影響下的2008-2009年度的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量企業(yè)的抗金融危機(jī)能力,現(xiàn)有的財(cái)務(wù)指標(biāo)一般從盈利能力,償債能力,現(xiàn)金流狀況,營運(yùn)能力,發(fā)展能力等幾方面[1-3]對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行考察,考慮到現(xiàn)金流的數(shù)據(jù)比較難收集,因此從剩余四方面的指標(biāo)來考察,如果在受金融危機(jī)影響期間企業(yè)在這幾方面的綜合評分存在優(yōu)勢,那么從側(cè)面可以反應(yīng)企業(yè)的抗金融危機(jī)能力較強(qiáng),本文的評價(jià)指標(biāo)集為T={A={A1凈資產(chǎn)收益率,A2經(jīng)營凈利率,A3經(jīng)營毛利率,A4資產(chǎn)凈利率,A5成本費(fèi)用利潤率},B={B1流動比率,B2速動比率,B3資產(chǎn)負(fù)債率},C={C1應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率,C2存貨周轉(zhuǎn)率,C3總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,C4期間費(fèi)用率},D={D1銷售收入增長率,D2凈利潤增長率}} 。
2因子分析的數(shù)學(xué)模型
因子分析[4]是通過研究多個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系,找出能綜合所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量,這幾個(gè)隨機(jī)變量是不可測量的,通常稱為因子。然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高,但不同組的變量相關(guān)性較低。各個(gè)因子間互不相關(guān),所有變量都可以表示成公因子的線性組合。因子分析的目的就是減少變量的數(shù)目,用少數(shù)因子代替所有的變量去分析問題。
設(shè)有N個(gè)樣本,P個(gè)指標(biāo),X=(X1,X2,…,Xp)′為隨機(jī)向量,要尋找的公因子為F=(F1,F2,…,Fm)′,則模型如下:
X=aF+aF+…+aF+εX=aF+aF+…+aF+ε…X=aF+aF+…+aF+ε
稱為因子模型。矩陣A=(aij)稱為因子載荷矩陣,aij為因子載荷,其實(shí)質(zhì)就是公因子Fi和變量Xj的相關(guān)系數(shù)。ε為特殊因子,代表公因子以外的影響因素,實(shí)際分析時(shí)忽略不計(jì)。對求得的公因子,需要觀察它們在哪些變量上有較大的載荷,再據(jù)此說明該公因子的實(shí)際含義。如果難于對Fi給出一個(gè)合理的解釋,需要進(jìn)一步作因子旋轉(zhuǎn),以求旋轉(zhuǎn)后能得到更加合理的解釋。因子分析有兩個(gè)特點(diǎn):
其一,模型不受量綱的影響;
其二,因子載荷不是唯一的,通過因子軸的旋轉(zhuǎn),可以得到新的因子載荷陣,使解釋意義更加明顯。
假設(shè)主因子的特征根為λi,主因子得分為Fi,則綜合得分:
F=λ(λ)F。
3抗金融危機(jī)能力的評價(jià)分析
3.1 數(shù)據(jù)來源和處理數(shù)據(jù)來源于上市的8家中國名牌產(chǎn)品和8家地方名牌產(chǎn)品企業(yè)的2008-2009公布的財(cái)務(wù)報(bào)表,根據(jù)原始數(shù)據(jù)計(jì)算本文的指標(biāo)集數(shù)據(jù),考慮到量綱問題,對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
3.2 因子分析結(jié)果和分析因?yàn)橹挥性跀?shù)據(jù)存在部分相關(guān)性的情況下,用因子分析評估比較好,故我們檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合于因子分析。一種常用的方法利用SPSS做KMO檢驗(yàn),如表1,KMO=0.0631>0.6,巴特利球型檢驗(yàn)的相伴概率為0.000小于顯著性水平0.05,由此本文認(rèn)為指標(biāo)變量適合做主成分分析。
通過因子分析法,提取主因子的條件是特征根大于1,利用SPSS16.0得出特征根大于1的各因子的方差貢獻(xiàn)率和因子載荷陣,如表2和3,將有較大載荷的指標(biāo)綜合為一個(gè)因子,盈利能力指標(biāo)A1-A5和成長能力指標(biāo)D1-D2方面的指標(biāo)綜合為一個(gè)“盈利和成長能力”因子,特征根為5.77;C1-C4綜合為“營運(yùn)能力”因子,特征根為3.84;B1-B3綜合為“償債能力”因子,特征根2.37。用特征根的比重作為綜合評價(jià)的權(quán)重,故盈利和成長能力因子的權(quán)重w1=5.77/(5.77+3.84+2.37)=0.48,營運(yùn)能力因子的權(quán)重w2=0.32,償債能力因子的權(quán)重w3=0.2。
利用權(quán)重w1,w2,w3和得出的主因子得分(表4中第3-5行)計(jì)算出綜合得分(表4中第6行)。接著我們從盈利和成長能力,營運(yùn)能力,償債能力,綜合得分的平均得分角度對國家名牌和省級名牌進(jìn)行比較。國家名牌企業(yè)的盈利和成長能力平均得分為0.58大于省級名牌的-0.58,國家名牌企業(yè)的營運(yùn)能力平均得分為-0.11小于省級名牌企業(yè)的0.12,國家名牌企業(yè)的償債能力平均得分為-0.15小于省級名牌企業(yè)的0.15,國家名牌的加權(quán)綜合得分的平均值為0.22大于省級名牌的-0.21。因此,從平均數(shù)來看,國家名牌企業(yè)在盈利和成長能力有較大的優(yōu)勢,但在營運(yùn)和償債能力上省級名牌企業(yè)的優(yōu)勢更加明顯,在綜合得分上國家名牌企業(yè)的平均得分大于省級名牌企業(yè)。
3.3 成組設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較上面我們對國家名牌和省級名牌的各方面得分和綜合得分從平均值的角度進(jìn)行了比較,但是兩組在各方面和綜合得分的差異是否顯著,我們必須運(yùn)用SPSS做統(tǒng)計(jì)上的兩樣本t檢驗(yàn)[5]。
通過表5,可以看出國家名牌和省級名牌在盈利和成長能力,營運(yùn)能力,償債能力和綜合得分上的方差齊性檢驗(yàn)均通過(sig>0.05),在方差齊性的基礎(chǔ)上進(jìn)行等均值的t檢驗(yàn),盈利和成長能力的P=0.015,小于顯著性水平0.05,拒絕國家名牌和地方名牌的盈利和成長能力均值相等的原假設(shè);在營運(yùn)能力和償債能力方面則相反,接受均值相等的原假設(shè)。對于綜合得分來說,P=0.168,在顯著性水平0.05條件下接受原假設(shè),而在顯著性水平0.2條件下則拒絕原假設(shè),也就是說我們有80%的把握認(rèn)為國家名牌在綜合得分上和省級名牌存在差異。
4結(jié)論
金融危機(jī)期間,國家名牌產(chǎn)品企業(yè)在盈利和成長能力上的優(yōu)勢比較明顯,雖然省級名牌的營運(yùn)能力和償債能力的平均值大于國家級,但從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上看優(yōu)勢并不明顯,因此認(rèn)為省級名牌和國家名牌的營運(yùn)能力和償債能力差不多。同時(shí)我們有80%的把握認(rèn)為國家名牌企業(yè)的抗金融危機(jī)能力的綜合得分大于省級名牌產(chǎn)品企業(yè)。
中國名牌戰(zhàn)略的實(shí)施使得企業(yè)在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、管理水平、產(chǎn)品質(zhì)量、科技創(chuàng)新、人力資源、品牌價(jià)值等方面獲得提高,評出的國家名牌在以上幾方面更是同行中的佼佼者,故在金融危機(jī)這樣大的影響下,更能表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗金融危機(jī)能力,再加上這幾年推行的卓越績效評價(jià)使得名牌企業(yè)的內(nèi)部管理水平得到顯著提高,這種內(nèi)力的提升是抵抗金融危機(jī)最有效地方法,因此我們要大力推行卓越績效評價(jià),提高企業(yè)的“內(nèi)力”來抵抗各種危機(jī)。
參考文獻(xiàn):
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高負(fù)債的陷阱
從許多高成長企業(yè)反映出的問題來看，過度負(fù)債可說是一個(gè)典型的通病，也是財(cái)務(wù)危機(jī)的根源。它們的高負(fù)債是怎樣積累起來的呢？
戰(zhàn)略需求效應(yīng)由由于企業(yè)的戰(zhàn)略布局驅(qū)動，或表現(xiàn)為現(xiàn)有業(yè)務(wù)的發(fā)展，或表現(xiàn)為新業(yè)務(wù)的開拓，規(guī)模和數(shù)量的擴(kuò)張經(jīng)常明顯快于內(nèi)涵質(zhì)量的擴(kuò)張，在高成長階段都將出現(xiàn)某種程度的資金短缺。因此，高成長企業(yè)為達(dá)到快速擴(kuò)張的目的，普遍采取負(fù)債經(jīng)營策略。
組織放大效應(yīng)由許多企業(yè)在快速擴(kuò)張中傾向于采取企業(yè)集團(tuán)或控股公司模式。但這類模式債務(wù)放大效應(yīng)也十分明顯：一方面母、子公司都會從各自立場出發(fā)追求數(shù)量擴(kuò)張；另一方面，子公司除保留原有業(yè)務(wù)聯(lián)系和資金融通渠道外，還可能獲得母公司再分配的業(yè)務(wù)或資金。這一業(yè)務(wù)和融資放大效應(yīng)很容易使企業(yè)負(fù)債過度，最終成為財(cái)務(wù)危機(jī)的“始作俑者”。
財(cái)務(wù)不透明與內(nèi)部互相擔(dān)保由財(cái)務(wù)不透明、各自為政和內(nèi)部關(guān)聯(lián)企業(yè)間的相互貸款擔(dān)保是高成長企業(yè)常見的問題。這不僅加大了銀行對企業(yè)財(cái)務(wù)判斷的難度，也給財(cái)務(wù)監(jiān)管帶來很大困難，從而造成整體負(fù)債率不斷抬高。
中國四大信托投資公司之一的廣東國際信托投資公司破產(chǎn)事件就是一個(gè)教訓(xùn)。廣信下屬企業(yè)帳外有帳，隱藏債務(wù)情況嚴(yán)重，甚至連集團(tuán)總部都難以摸清家底。清產(chǎn)核資以后，資不抵債額竟高達(dá)146.94億元人民幣。
債務(wù)、資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配由最常見的就是短債長用，短籌長貸。企業(yè)將短債用于投資回收期是短債期限若干倍的長期項(xiàng)目投資，導(dǎo)致流動負(fù)債大大高于流動資產(chǎn)。金融機(jī)構(gòu)基于高成長企業(yè)的前景，往往也采取短籌長貸方式，支持企業(yè)搞長期投資，從而加大了企業(yè)的資金風(fēng)險(xiǎn)，一旦銀行日后收緊銀根，企業(yè)將會進(jìn)退兩難。
其它常見結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配還包括負(fù)債到期過分集中的結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流量錯(cuò)位，長、短期負(fù)債結(jié)構(gòu)比例失調(diào)，貸款的銀行結(jié)構(gòu)單一，資產(chǎn)和負(fù)債幣種結(jié)構(gòu)不合理等。
以上幾方面是環(huán)環(huán)相扣的。高成長戰(zhàn)略造成資金短缺，企業(yè)就不可避免地要負(fù)債經(jīng)營。組織放大效應(yīng)和內(nèi)部擔(dān)保則加劇債務(wù)水平，造成負(fù)債過度。在過度負(fù)債的情況下，企業(yè)經(jīng)營成本和財(cái)務(wù)壓力加大，支付能力日漸脆弱，短債長用則可能使企業(yè)潛在支付危機(jī)隨時(shí)爆發(fā)。
財(cái)務(wù)危機(jī)的誘因
經(jīng)營持續(xù)虧損由企業(yè)擴(kuò)張過度，容易因經(jīng)營管理不善或戰(zhàn)略性失誤引起虧損。如果企業(yè)只是短期虧損，只要虧損額少于折舊，未必導(dǎo)致債務(wù)償付困難，但如果持續(xù)虧損，將造成企業(yè)凈資產(chǎn)數(shù)量和質(zhì)量不斷下降，大大削弱企業(yè)的經(jīng)營能力和償債能力，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)不能到期償還債務(wù)。
如果虧損嚴(yán)重到資不抵債的地步，也就是狹義上所指的財(cái)務(wù)失敗，將意味著企業(yè)償付能力的喪失，最終很可能走上倒閉、破產(chǎn)的不歸路。
短期支付不能由這種情況下，企業(yè)并非資不抵債，也不一定與經(jīng)營虧損相關(guān)，只是由于資金周轉(zhuǎn)不靈、現(xiàn)金流量分布與債務(wù)到期結(jié)構(gòu)分布不均衡等原因暫時(shí)不能償還到期債務(wù)，真所謂“一文錢逼死英雄漢”。
1996年進(jìn)入全球500強(qiáng)之列的香港百富勤公司，1998年初卻因?yàn)槿狈ψ銐颥F(xiàn)金無法償還幾千萬美元的債務(wù)而被迫破產(chǎn)，10年輝煌毀于一旦。珠海巨人集團(tuán)財(cái)務(wù)危機(jī)的導(dǎo)火索則是興建巨人大廈時(shí)國內(nèi)賣樓花所形成的4,000萬元人民幣債務(wù)。
突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)事件由在市道暢旺的時(shí)候，高成長企業(yè)或許可以憑其資產(chǎn)規(guī)模和營業(yè)收入的大幅增長，給市場以太平盛世的感覺。
一旦國內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)環(huán)境突然變化，重大政策調(diào)整，各種自然災(zāi)害或其它突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，企業(yè)就可能因?yàn)闃I(yè)務(wù)萎縮、資產(chǎn)縮水或重大財(cái)產(chǎn)損失而陷入困境。
亞洲金融危機(jī)中，一些企業(yè)采取股票抵押貸款，結(jié)果由于股票市場低迷、股票價(jià)格大幅下降，使抵押品價(jià)值嚴(yán)重縮水而陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。
盡管這些風(fēng)險(xiǎn)事件對企業(yè)來說屬于不可控因素，但防范經(jīng)營、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)本身就是企業(yè)經(jīng)營的應(yīng)有之義。同樣經(jīng)歷了亞洲金融危機(jī)，一些企業(yè)破產(chǎn)、倒閉，而另一些財(cái)務(wù)穩(wěn)健的企業(yè)仍健康發(fā)展，經(jīng)營能力突顯高低。
平衡高成長和穩(wěn)健
百富勤等大企業(yè)的破產(chǎn)說明，企業(yè)如果不顧自身?xiàng)l件通過負(fù)債經(jīng)營盲目鋪攤子，就容易聚集過多盈利能力差的資產(chǎn)或業(yè)務(wù)，規(guī)模再大也難逃被淘汰的命運(yùn)。對企業(yè)來說，只有在財(cái)務(wù)穩(wěn)健的前提下取得的成長性才是合理的。
優(yōu)化財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)由財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)健的關(guān)鍵，其具體標(biāo)志是綜合資金成本低，財(cái)務(wù)杠桿效益高，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)適度。企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)經(jīng)營環(huán)境的變化，不斷通過存量調(diào)整和變量調(diào)整（增量或減量）的手段確保財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)的動態(tài)優(yōu)化。
企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)管理的重點(diǎn)是對資本、負(fù)債、資產(chǎn)和投資等進(jìn)行結(jié)構(gòu)性調(diào)整，使其保持合理的比例：
一是優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。企業(yè)應(yīng)在權(quán)益資本和債務(wù)資本之間確定一個(gè)合適的比例結(jié)構(gòu)，使負(fù)債水平始終保持在一個(gè)合理的水平上，不能超過自身的承受能力。
負(fù)債經(jīng)營的臨界點(diǎn)是全部資金的息、稅前利潤等于負(fù)債利息。在達(dá)到臨界點(diǎn)之前，提高負(fù)債將使股東獲得更多的財(cái)務(wù)杠桿利益。一旦超過臨界點(diǎn)，加大負(fù)債比率會成為財(cái)務(wù)危機(jī)的前兆。
二是優(yōu)化負(fù)債結(jié)構(gòu)。負(fù)債結(jié)構(gòu)性管理的重點(diǎn)是負(fù)債的到期結(jié)構(gòu)。由于預(yù)期現(xiàn)金流量很難與債務(wù)的到期及數(shù)量保持協(xié)調(diào)一致，這就要求企業(yè)在允許現(xiàn)金流量波動的前提下，確定負(fù)債到期結(jié)構(gòu)應(yīng)保持安全邊際。
企業(yè)也應(yīng)對長、短期負(fù)債的盈利能力與風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行權(quán)衡，以確定既使風(fēng)險(xiǎn)最小、又能使企業(yè)盈利能力最大化的長、短期負(fù)債比例。
此外，企業(yè)還應(yīng)密切關(guān)注各地經(jīng)濟(jì)、金融形勢和匯率的變化情況，調(diào)整貸款的銀行結(jié)構(gòu)和幣種結(jié)構(gòu)，盡可能避免過份集中向某一國家或區(qū)域的金融機(jī)構(gòu)融資或以單一貨幣進(jìn)行借貸或業(yè)務(wù)結(jié)算，以預(yù)防和降低借貸和匯率風(fēng)險(xiǎn)。
三是優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化主要是確定一個(gè)既能維持企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營，又能在減少或不增加風(fēng)險(xiǎn)的前提下給企業(yè)帶來盡可能多利潤的流動資金水平，其核心指標(biāo)是反映流動資產(chǎn)與流動負(fù)債間差額的“凈營運(yùn)資本”。
四是優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)。主要是從提高投資回報(bào)的角度，對企業(yè)投資情況進(jìn)行分類比較，確定合理的比重和格局，包括長期投資和短期投資，固定資產(chǎn)投資、無形資產(chǎn)投資（如研究開發(fā)、企業(yè)品牌等）和流動資產(chǎn)投資，直接投資（項(xiàng)目）和間接（證券）投資，產(chǎn)業(yè)投資和風(fēng)險(xiǎn)投資等。
抓好現(xiàn)金流量生命線企企業(yè)最基本的目標(biāo)是股東財(cái)富或企業(yè)總價(jià)值最大化。它通過獲利水平和利潤指標(biāo)反映出來，而這一切都是建立在現(xiàn)金流量這一企業(yè)生命線上的。
不少企業(yè)陷入經(jīng)營困境甚至破產(chǎn)并非因?yàn)橘Y不抵債，而是由于暫時(shí)的支付困難。因此，利潤或是企業(yè)總價(jià)值最大化不能停留在帳面盈利上，而要以價(jià)值的可實(shí)現(xiàn)性和變現(xiàn)能力作為前提。
企業(yè)應(yīng)把利潤和現(xiàn)金放在同等重要的位置，加速資金回籠和周轉(zhuǎn)，提高資產(chǎn)變現(xiàn)能力，加強(qiáng)對應(yīng)收帳款的管理和催收力度，盡量減少呆壞帳。
企業(yè)應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有業(yè)務(wù)未來產(chǎn)生現(xiàn)金流量的情況追求相應(yīng)的成長速度，同時(shí)要手持一定量的現(xiàn)金以滿足正常運(yùn)營和應(yīng)付突發(fā)事件的需要，并提高資金管理水準(zhǔn)，確保資金的流動性和安全性。
建立財(cái)務(wù)監(jiān)控體系企公司的規(guī)模擴(kuò)張應(yīng)與財(cái)務(wù)控制制度建設(shè)保持同步發(fā)展，否則造成財(cái)務(wù)失控。企業(yè)應(yīng)建立有效的財(cái)務(wù)監(jiān)控體系，加強(qiáng)對公司債務(wù)、資產(chǎn)、投資回收、現(xiàn)金回流和資產(chǎn)增值等方面的財(cái)務(wù)管理與監(jiān)督，嚴(yán)格擔(dān)保和信用證開證額度管理，減少或有負(fù)債。
企業(yè)尤其要重視預(yù)算管理，應(yīng)著眼于未來現(xiàn)金流量情況，通過預(yù)算管理對融投資總量、負(fù)債水平、資產(chǎn)狀況進(jìn)行控制，并對未來重大項(xiàng)目的融投資及大筆債務(wù)的還本付息等做出統(tǒng)籌安排。
