企业财务风险预警研究

企业财务风险预警研究

预警系统是指通过分析公司的财务账簿和其他相关数据，利用财务和数据管理的方法，跟踪和监控公司的运营过程，明确公司运营过程中运营的困难和财务危机的可能性和原因，并发出警报，提醒管理当局注意预防和采取预防措施。企业财务风险预警系统是风险预警的诊断工具,其灵敏度越高越能有效地防范、回避财务风险。其具体做法是:根据企业外部环境及内部财务状况,编制一套能反映评价企业财务状况的企业危机预警体系及相应的风险阀值(定性或定量)将得到的指标值与预先设定的风险阀值进行比较;对企业财务风险进行量化,将量化后得到的企业财务危机风险值传递给企业管理当局进行定性分析与研究,将决策反馈给财务预警中心。其基本程序为:风险信号采集→风险信号处理→风险状态测评→风险类识别→风险状态度量→风险等级评估→风险总体判断→风险管理决策另外,在构建财务风险预警系统时需注意两个问题:一是企业风险预警中心的人员应由多方面专业人士组成,包括执行董事、高管人员、财务经理及其他有关职能部门专业人员。预警中心根据公司战略和可预计的各种风险,制定风险预警方式和风险预防措施,开展风险预警机制中所要求的各项具体工作。二是选择与风险预警相关程度比较高的指标,组成指标体系。指标体系不仅要考虑每个企业的特殊性,而且还要结合现代企业的不同特点进行设计。财务风险预警系统指标体系的构建,是整个财务风险预警系统中最基础、最重要的环节。预警指标应是最具代表性的且又能综合反映企业的财务状况和经营成果的财务指标。在确定了预警指标后,就可以选择适当的模型建立企业财务风险预警系统。在实践中,应用比较多的是基于财务比率因素的几种分析模型:1、单变量判定模型(UnavailableDiscriminateModel)。最早运用统计学方法研究财务失败问题的是美国财务专家威廉·比弗,他首创以单变量分析法建立财务危机预测模型,使用5个常用的财务指标分别作为变量对79家正常经营公司和79家经营失败公司进行一元判定,发现用“现金流量/负债”作财务预测效果最好;用“净利润/总资产”次之。就像通常人们进行的财务报表分析一样,单变量模型直观、简单,但其存在明显不足:(1)由于“现金流量/总负债”指标只考虑了负债规模,而没有考虑负债的结构及流动性,因而对于一些由于短期偿债能力不足而出现危机的企业存在较大的误判性;(2)“净利润/总资产”这一指标没有结合资产的构成要素,因为不同资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不相同的;(3)单变量分析法因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距,有时会产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象。因此,单变量判定模型招致了许多批评,而逐渐被多变量方法所替代。2、多元判定模型(MultivariateDiscriminateModel)。该模型又称奥尔特曼模型或Z分数模型(Z-ScoreModel),是由美国财务学家爱得华·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,企业在财务状况从良好→财务危机→风破产→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年提出了多元Z值判定模型,即:其中:X1=(期末流动资产-期末流动负债)=期末总资产;X2=期末留存收益÷期末总资产;X3=息税前利润÷期末总资产;X4=期末股东权益的市场价值÷期末总负债;X5=本期销售收入÷总资产。Z分数模型综合考虑了企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面,每个变量前的系数代表了指标与财务状况之间的权重:Z值越小,发生财务危机的可能性就越大。美国企业Z值的临界值为1.8,具体判断标准如下:当Z≥3.0,财务失败的可能性很小→财务不失败组当2.8≤Z≤2.9,有财务失败的可能当1.81≤Z≤2.7,财务失败可能性很大当Z≤1.8财务失败可能性非常大→财务失败组虽然,Z值的判断标准在各国之间有较大的差异,但各国“财务失败组”Z值的平均值都低于临界值1.8。3、F分数模型(F-ScoreModel)。Z分数模型并没有考虑现金流量变动等其他有关方面的影响,为此,我国学者对Z分数模型加以改进,提出另一种模型——F分数模型(周首华等,1996)。F分数模型的一个重要变化是加入部分现金流量预测变量,弥补了Z分数模型的不足。F分数模型如下:其中:X1=(期末流动资产-期末流动负债)÷期末总资产;x2=期末留存收益÷期末总资产;X3=(净利润+折旧)÷平均总负债;x4=期末股东权益的市场价值÷期末总负债;X5=(净利润+折旧+利息)÷平均总资产。当F<0.0274,企业有可能在不远的将来发生财务危机。与Z值分数模型相比,F分数模型的变量中引入了“折旧”要素,因为企业在正常经营状况下折旧的计提可视为现金的流入,因此(净利润+折旧)可视为企业现金流入,这样变量x3可用来衡量企业现金净流量能否偿还企业债务的指标;类似地,x5是反映企业总资产在创造现金流量方面的能力。由于考虑了现金流量这一预测变量,F分数模型比Z分数模型能更准确地预测出企业的财务危机。4、功效系数模型。功效系数法是国民经济效益综合评价的常用方法,通过评价企业的效益进行财务预警。功效系数模型的基本做法是:首先,对所选定的每个评价指标规定几个数值(满意值和不允许值);其次,设计并计算各类指标的单项功效系数,再根据各指标值的重要性,运用特尔菲法等确定各指标的权数;最后,利用加权平均法求出企业的综合功效系数。根据综合功效系数的大小即可进行警情预测。评价指标设计如下图:根据评价指标中各指标的特点,财务比率指标就指标数值的大小与所反映的财务状况好坏关系分为四种类型:(1)指标数值(实际值)越大越好的,定义为极大型变量;(2)指标数值越小越好的,定义为极小型变量;(3)指标数值在某一点最好的,定义为稳定型变量;(4)指标数值在某一区间最好的,定义为区间型变量。其计算公式如下:根据公式计算的数值的大小,可将警情划分相应的警限区间,如下表所示:功效系数预警模型主要是预测企业长期财务风险,对短期财务风险无效。由于它所需要的资料可以从一般的财务报表中获得,可操作性强,因此,该模型不失为是一种简便、易行、有效的预警评价模型和方法。目前,我国关于企业财务预警的研究大致分为两类:一类是关于财务预警理论的规范性研究,主要是提出了一些预警的指标框架;另一类是实证研究,初期的研究主要是对国外Z模型的介绍和评价,此后有学者开始引进国外的研究方法对财务失败预警问题进行实证研究,其研究内容局限于应用判别分析方法对我国上市公司与非上市公司的财务失败进行预测。因此,关于财务风险预警系统的研究在我国只是刚刚起步,存在许多尚待开发的领域,具体表现在:(1)模型变量选用较多的是资产负债率、流动比率、速动比率、净资产收益率、应收账款周转率等财务指标,而对现金流量以及或有负债、金融衍生业务等表外项目的指标考虑较少,而这些恰恰是诱发现代企业财务风险的重要因素;(2)模型多是对已失败或已解体的企业集团进行实证分析,不具有普遍的风险预警意义;(3)在实际工作中,操作性强,真正发挥预警作用的预警系统运用屈指可数;(4)我国会计信息失真现象较严重,在一定程度上制约了有效模型的监测。为此,我国对财务风险预警的研究应该注意以下几个方面的问题:1、由于各国经济文化环境不同,经营理念存在差异,会计核算口径不一,因此,在大胆吸收国外已有经济成果的基础上,应结合我国现代企业的特点进行创新。2、针对预警模型变量选择的狭窄性,可重新考虑设计预警变量,除基于财务报表数据的财务指标外,还要适当地引入一些表外项目,如企业对外担保情况、其他或有负债、金融衍生工具业务等有可能给企业带来巨大财务风险的要素。3、预测模型使用的技术问题,包括影响模型拟合效果的实效性问题和行业因素问题。因为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。尽管我国目前实行了统一的《企业会计制度》,但不同行业的财务指标特征具有较大差异,在模型的构造方面要分行业建立预测模型。4、采取定量与定性分析相结合及多种预测方法并用的措施。财务预警是一种量化分析,它有利于清晰、直观地反映企业的财务状况,但它并不能完全替代传统的定性分析,特别是财务报表的编制质量和审计质量等因素会直接决定模型结果的准确性和实用性。5、提高人员业务素质,加强信息管理。使用历史数据对未来作出判断只能是趋近事实真相,而财务风险预警系统的操作主体主要是企业财务部门,会计人员的职业判断和价值趋向在一定程度上决定了预警机制实施的成功与否。会计工作者要善于发现问题,辨识信息的真伪,创建高效的信息管理系统,研究开发风险预警