摘 要：现代企业所面临的风险随着新经济环境的变化向更广范围、更深层次的方向发展，企业财务安全和财务稳定已成为企业管理当局追求的重要目标。建立财务预警机制及防范系统对企业的财务活动进行跟踪、监控，及早发现警情信号，有利于企业管理当局分析与监控企业财务危机。
关键词：财务风险；财务预警模型；对策
中图分类号：F275.1 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2007）07-0148-02
1 问题的提出
加入WTO后，我国企业面临的是世界大市场，竞争更加激烈。特别是实行现代企业制度后，企业的经营权和所有权分离，企业的组织形式是多元化、多角化、集团化、跨行业的经营趋势。企业被财务风险葬送的教训层出不穷：日本住友商社、韩国大宇集团、美国安然公司、中国的巨人集团、蓝田股份以及“新疆啤酒花事件”等，都与财务风险有关。财务风险预警管理因而成为学术界和企业界关注的焦点,建立一个有效的企业财务风险预警机制及防范系统，显得十分必要和迫切。
2 典型财务预警模型介绍
企业的财务报表等所提供的会计信息综合反映了企业财务状况和经营成果，根据企业会计信息的结构、比率和比较分析可以研究企业的偿债能力、盈利能力、发展能力和资金运营状况，可以分析企业的安全状况，进而对企业的综合财务状况作出判断(吴水澎，1996)。基于对相关财务比率进行的单项和综合研究而建立的各种财务预警模型，就是对企业危机预警进行的量化研究（薛祖云，2004）。
（1）单变量判定模型（UnavailableDiscriminateModel）。
最早运用统计方法和财务比率进行企业危机预警研究的是美国财务专家威廉·比弗（WilliamBeaver,1966）。他的《财务比率与失败预测》一文是以企业危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954年到1964年间79家危机中的企业，并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业，再将样本企业分为训练样本与测试样本两组。先以训练样本企业破产前5年的30项财务比率进行二分类检验（Dichotomous Classification Test ）。用以找出最具区别能力的财务比率及其分界点，并利用测试样本预测及验证其财务比率及分界点的危机预警能力。
威廉·比弗的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次为“总负债/总资产”比率和“净利润/总资产”比率。在企业破产前5年可达70%以上的预测准确率，在企业破产前1年可达87%的预测准确率。
（2）多元判定模型（Multivariate Discriminate Model）。
该模型又称奥尔特曼模型或Z分数模型（Z-score Model）是由美国财务专家爱得华?奥尔特曼(Edward .I. Altman)提出的。他认为，偿债能力的丧失是引起企业破产的主要原因，企业在财务状况良好——财务危机——破产——清算这一过程中，是有信号可预测的。经过大量实证考察和研究之后，于1968年才提出了多元Z值判定模型，即：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
（3）F分数模型（F-Score Model）。
由于Z分数模型在建立时并没有充分考虑到现金流量变动等方面的情况，因此有一定的局限性。为此，我国学者周首华、杨济华对Z分数模型加以改造，于1996年提出了财务危机预测的新模型——F分数模型。在F分数模型中加入现金流量这一有效的预测变量，弥补了Z分数模型的不足。同时，该模式还考虑到现代企业财务状况的发展及标准的更新，比如，由于现金管理技术的提高，致使企业所应维持的必要流动比率有所降低，该模式的样本选用更为扩大，它使用了Compustat PC Plus 会计数据库中1990 年以来416 家公司的数据进行检查，而Z分数模型的样本仅为66 家。
F分数模型如下：
F= -0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
（4）神经网络预警模型。
1987年，Lapeds和Fayber首次应用神经网络进行预测，开创了神经网络预警的先河。该模型适合于对复杂性、时变性和模糊性的系统进行预测。神经网络方法预警模型主要建立在“黑箱法”的基础上。它把复杂系统当作一个黑箱，然后通过刺激（输入）、反应（输出）来研究系统的结构和性质。人脑的思维机制可分为抽象思维（逻辑推理）和形象思维（不确定性推理），神经网络模型根据生物神经元的外部行为特征，推测具有类似于阀值逻辑的结构，提出人工神经元的阀值逻辑模型。
BP(Back propagation)模型是神经网络方法中一种比较常用的模型，这种模型把系统看作一个黑箱，考虑其输入和输出之间的非线性映射，输入过程可用输入节点来表示，输出过程可用输出节点来表示。假定系统内部结构为未知，同时用隐节点来表示内部机制，从而形成一种用人脑神经元突触行为模拟节点机制的类似神经的人工神经网络。这样，可通过不断地输入和输出，以及对有限多个样本的学习来达到对所研究系统内部的模拟。
3 企业财务预警模型评述
随着统计技术和计算机技术的不断发展，归纳分类、人工智能、神经网络模型以及实验等技术逐渐被引入到企业财务预警研究之中。然而，无论采用什么统计方法或研究方法，企业财务预警研究中都存在着许多问题，主要体现在：
（1）缺乏系统的经济理论指导。
在目前的文献中，能够系统地解释企业失败和破产的经济和管理理论还很少。尽管有些学者从委托代理、交易费用和产权关系等企业制度环境和制度安排方面作了大量的阐述，并借助于企业生命周期理论、企业进化理论等对企业失败现象进行解释。但是，它们还不够完善，不足以系统地解释企业失败的原因，还远远不能准确确定财务预警模型中应包括的预测变量。因此，在选择预测变量时，还是凭着经验进行搜索，在众多的变量、样本、方法以及模型中找出最佳的组合，缺乏深厚的理论基础。（2）研究方法上存在的问题。
①选择的预测变量往往是企业陷入财务困境的征兆，而非陷入财务困难的原因。一般而言，失败企业数量较少，因此所选择的失败企业样本大都不属于同一行业，从该样本得到的最好的预测变量反映了所有失败企业的共同特征：低效益和高负债。因此，大多数预警模型所提供的信息只是一种表象而已。
②选取的财务变量具有片面性、滞后性（事后性）和多重共线性。所选取的财务变量的片面性体现在一个具体的财务变量只是从某一个侧面反映企业的财务状况和经营成果；财务变量的滞后性体现在财务报表的公布日，滞后于会计期间。比如我国上市公司的年度财务报一般是在会计年度结束后的4个月内公布。如何克服财务变量的片面性、滞后性（事后性）和多重共线性是一个急需解决的问题。
③样本选取的困难。尽管上市公司的数据相对容易获得，但是要获得那些财务困难公司在其陷入财务困境之前的数据却不太容易，完整性也不够。另外，很多研究采用了“配对抽样”。按照行业、资产规模等标准为财务困境公司构造一组控制样本，这会产生两类公司的比例与它们在总体中的比例严重不一致，夸大预测模型的准确率。
④非财务指标因素的忽略。利用财务危机量化指标对企业预测，很可能忽略非财务指标的因素。社会经济活动中的失败与利率、失业率等的变化与财务危机有关，多种变量模型中如果能加入对宏观经济因素的预测，模型的预测能力就会加强；再者，许多学者以行业成功企业作为比较基准，这是不够科学的。因为企业间不同环境造成比较上的牵强性，很难找到处于相同境地、相同条件下的企业。
4 企业财务风险预警研究对策分析
（1）方法要百花齐放，百家争鸣。在大胆吸收国外已有研究成果的基础上，要结合我国实际进行创新。各国的经济文化环境不同，经营理念存在差异，会计核算口径不一，统计分析局限在应用经典分析方法，而其它建立预警模型的方法应用又少。结合我国现代企业的特点借鉴创新，改进传统的统计方法，制定高质量的会计准则，编报高质量的财务报告。科学的方法也要借助真实的原始信息，采用真实的原始信息进行预测更需要科学的方法。
（2）针对预警模型变量选择的狭窄性，应重新考虑设计预警变量，不能仅仅局限于资产负债率、流动比率等几个指标的运用分析，合理引入现金流量方面的指标，加强对现金流入、流出的监测分析。对于财务指标信息类预警模型的应用，解决两个关键问题，一是选择哪些财务指标；二是预测计量方法的选择。
（3）预测模型使用的技术问题。一是实效性问题，随着经济环境的变化，模型的拟合效果可能会有变化，要研究其变化，适当进行微调；二是行业因素对模型拟合效果的影响问题，尽管我国目前实行了创新与趋同的会计准则，但不同行业的财务指标特征具有较大差异，在设计分析时将其纳入同一总体，无疑会影响模型的解释能力及预测效果。对此，在模型的构造方面要分行业建立预测模型。
（4）建立财务风险预警计算机辅助管理系统，为企业财务管理提供科学工具。由于财务风险系统较为严格、繁杂、工作量大、内在联系性强，仅靠人力不能达到监控的及时性、准确性和针对性要求，因此必须实施微机化管理，并与会计核算软件衔接，进行动态监控，减少数据采集、输入过程中的错误保证会计信息的质量。
（5）规范风险时间跨度，确保会计信息的相关性和可靠性。规范时间跨度与预测准确程度成反比，应根据需要和可能，适度规定财务危机预测时间跨度，这一点对会计信息及时性和真实性也提出了较高的要求。财务危机预测是对原始信息整理、分析基础上的再加工活动，在日益复杂的经济环境影响下，对原始信息真实性、可比性的要求也越来越高。如通货膨胀比较高时，要对历史信息进行调整，剔除物价上涨因素。
（6）结合经营风险进行预测。如果企业经营出现大的规模扩张，管理水平低下，滞销产品多对能源和原材料存在高度依赖性等情况时，可能预示企业要出现财务危机。分析企业经营状况，探寻财务危机的根源，提出解决的办法。
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参考文献
〔1〕薛祖云，刘金星. 2004.现代企业财务风险预警系统指标体系的构建〔J〕.财会通讯.
〔2〕蔡春，赵莎，2006. 现代风险导向审计论〔M〕.北京：中国时代经济出版社.
〔3〕陈晓，陈治鸿.2000.中国上市公司的财务困境预测〔J〕.中国会计与财务研究.
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