企業(yè)財務預警研究論文
企業(yè)財務預警研究論文
隨著市場經(jīng)濟秩序的不斷成熟,財務預警體系越來越發(fā)揮出了其重要作用。下面是學習啦小編為大家整理的企業(yè)財務預警研究論文，供大家參考。
企業(yè)財務預警研究論文范文一：企業(yè)財務預警方法應用研究
[摘要] 運用SPSS軟件主成分分析法二次開發(fā)平臺，為德光公司建立財務預警模型。為驗證已有結果的正確性再以其他財務預警方法-F值模型法作檢驗測試。同時選用ST大唐公司為試驗樣本做重復研究，以觀察本文實證方法普遍適用性。通過以上2種不同角度的研究測試，結果表明本文研究方法不僅簡單正確且能更精確的反映企業(yè)運行趨勢達到企業(yè)預警效果。
[關鍵詞] 財務預警模型 主成分分析 SPSS軟件平臺的二次開發(fā)
一、引言
本文首次引入多元邏輯回歸法的主成分分析法SPSS軟件二次開發(fā)平臺,研究構建財務預警模型。以德光公司連續(xù)10年的財務數(shù)據(jù)為樣本，以實際業(yè)績波動為判斷依據(jù)，作一次主成分法財務預警方法的實證研究，并期望對財務預警方法的普遍推廣帶來新的方法。
二、研究設計
縱觀目前所有以財務指標為數(shù)據(jù)樣本來建立財務預警模型的研究，始終以奧特曼(Altman)教授的多變量模型為藍本 Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 (式一)
按這一思路。為獲得德光公司特有財務預警模型，計劃按下列框架進行研究。
1.以主成分分析法得到的特征方程根貢獻率作為模型系數(shù)(上文公式中系數(shù))。為準確且快速有效獲得結果，研究中使用著名商業(yè)軟件SPSS和最新主成分分析法二次開發(fā)成果來演繹數(shù)據(jù)。
2.借鑒以已有的主成分法對我國上市公司的研究結果(2006年)，同時結合自身公司的實際獲取德光公司的財務指標主成分(上文公式中變量X)。
3.用主成分分析法推導獲得的德光公司特有的財務預警模型。為檢驗該預警模型的準確性，用理論近似的F值模型法檢驗比較結果有效性。
4.選用ST大唐上市公司過去10年(1998~2007)的財務數(shù)據(jù)為樣本重復研究，進一步驗證本文方法的正確性和普遍適用性。
三、財務預警模型的建立及預警效果分析
1.SPSS的主成分法二次開發(fā)平臺的運行環(huán)境與調試。
SPSS的主成分法二次開發(fā)平臺 ，需要安裝在Window XP操作系的電腦上。本研究選用統(tǒng)計運用軟件SPSS(v13)和netframework2.0，再通過SPSS的功能編輯器導入二次開發(fā)的主成分法。軟件安裝成功后，通過運行測試數(shù)據(jù)檢查了計算平臺的正確有效性。
2.財務指標的選擇和財務警情的判斷值定義
在已有主成分分析法對我國幾十家上市公司的財務預警模型的研究基礎 ，結合實際決定采用下列9個財務指標和預警值Z的評價區(qū)域判斷依據(jù)表(表1)：
財務指標定義:1應收賬款周轉率=銷售收入/應收賬款平均占用額;2速動比率=(流動資產(chǎn)-存貨)/流動負債;3總資產(chǎn)周轉率=銷售收入/平均總資產(chǎn);4主營毛利率=(銷售收入-銷售收入)/銷售收入;5主營業(yè)務收入增長率=(本年主營收入-上年主營收入)/上年主營收入;6總資產(chǎn)凈利潤率=凈利潤/總資產(chǎn)平均余額;7股東權益比=凈資產(chǎn)/總資產(chǎn);8利息保障倍數(shù)=息稅前利潤總額/利息費用;9主營業(yè)務現(xiàn)金比率=銷售收入的現(xiàn)金回收總數(shù)/銷售收入
3.主成分法數(shù)據(jù)計算和結果
(1)主成分法財務預警方法在德光公司實證研究
德光公司是一家中德合資企業(yè)，一直擔當國內光學顯微鏡行業(yè)的龍頭企業(yè)。從1999年進行了股份重組由合資變?yōu)榈路?0%控股及新聘總經(jīng)理。為公司引來了新一輪發(fā)展機遇。為研究公司財務預警可顯示性，本文正是選用了這樣一段歷史階段(1998年到2007年)。
在SPSS軟件平臺輸入德光公司的10年財務指標，獲得以下主成分分析法的主要結果：
按數(shù)學模型合并主成分的貢獻率后得到以下主成分法財務預警方程模型：
Z=0.286X1+0.196X2+0.259X3+0.099X3-0.183X4+0.218X5+0.251X6+
0.249X7+0.187X8(式二)
由主成分方程模型計算得到德光公司10年的預警值Z值(見表5，A部分)
(2)選用F 值模型對以上結果的準確性做驗證
將德光公司的10年的財務指標，輸入F 值模型法 ，計算運行獲F值(見表5，B部分).
當F<0.00247時，企業(yè)有可能在不遠的將來發(fā)生財務危機
(3)選取ST大唐公司做重復檢驗研究
為進一步驗證本文所選實證研究方法的正確性和普及性，以相同的主成分法模型和運算平臺，隨機選取了一家ST上市作為檢驗對象， ST大唐全稱為大唐電信科技股份有限公司。是一家從事各類通信網(wǎng)絡系統(tǒng)等網(wǎng)絡建設為主要業(yè)務的通信制造企業(yè)。研究選用從“中國上市公司資訊網(wǎng)”，獲得的ST大唐上市公司過去10年(1998~2007)的財務數(shù)據(jù)為樣本。
在SPSS平臺運行主成分分析法，合并主成分的貢獻率后得到以下財務預警方程模型：
Z=0.240X1+0.212X2+0.287X2+0.144X3+0.207X4+0.185X5 +0.188X6+0.249X7+-0.091X8(式三)
用ST大唐公司財務指標在以上方程式計算得到ST大唐上市公司10年的預警值如下：
四、模型的預警效果檢驗及研究結論
1.對德光2種不同方法獲得的不同結果的比較分析。
為方便比較研究，將德光2種不同方法獲得的結果匯總如(表5)
由主成分方程模型計算獲得德光公司10年的預警值和用F模型計算獲取結果的分析比較，得到以下分析：
第一，兩種方法預警值變化趨勢相同。從2種不同法方得到的結果都顯示出相同的公司發(fā)展趨勢，按財務預警值模型理論2種方法的預警值都趨向逐漸變大，都反映了預警結果和公司實際發(fā)展相一致的狀況，那就是公司在向好的財務狀態(tài)發(fā)展。
第二，兩種方法前3年的財務預警預測結果一致。由表4我們可以看出，公司前三年連續(xù)虧損。但虧損趨勢由大變小。2種不同方法都如實反映出這一事實。略有差異是2種方法的精確度或是系統(tǒng)內在的統(tǒng)計原理導致理解的差異。F模型由于對警情程度沒有定量的逐級細分所以不能看出企業(yè)在第三年的發(fā)展趨勢。而主成分法，模型建立在大量實際案例的統(tǒng)計判斷分析，并設定細致的警情判斷值，能深一步告知我們當前企業(yè)的發(fā)展趨勢。其結果更準確和有指導性。
第三，除了第五年，以后警情結果一致。由F值模型中公式中有關自變量定義得知，由于直接引用了凈利潤，所以凈利潤的盈虧對F模型的影響會突出的明顯。而主成分法通過數(shù)學提煉把原來多個財務指標統(tǒng)一歸納，獲得即能代表原來因素的趨勢但不同于原來指標的主成分指標，故而反映出更全面深入的企業(yè)發(fā)展動態(tài)和趨勢。主要導致F模型對第五年的財務狀況有警情的原因是在第五年公司為提升現(xiàn)有和將來發(fā)展建立了先進的但昂貴的ERP(企業(yè)資源管理軟件SAP)軟件。由于會計處理的規(guī)定當年費用化所有與軟件無關的費用，制使當年的管理費用比往年翻倍利潤大幅下降。而由于主成分法的方法更科學，預警結果放映了公司發(fā)展本質而沒有報警。
驗證結論：通過以上3點分析，可以得到由本研究方法獲得的主成分法財務預警模型方程(式二)用于德光公司的財務預警是有效可行的。
2.本文實證方法在ST大唐上市公司的結果分析
用主成分分析法的SPSS二次開發(fā)平臺計算獲得如表4的ST大唐上市公司10年的預警值。并通過與該公司同期的每股盈利水平的分析比較，筆者得到以下分析，
第一，預警結果100%反映公司實際盈虧。采用主成分分析預警模型計算得到大唐公司的10年預警結果，與公司實際每股收益做分析對比，并按該預警警情判斷值表(表1)，預警值能正確反映出該公司當年度的盈利變化的方向是好是壞。
第二，由輕到重的警情指標能正確反映出公司業(yè)績的變化趨勢。對表8中，對大唐公司10年業(yè)績的觀測，我們發(fā)現(xiàn)每當預警模型做出警情預報后公司業(yè)績也隨之變差，而一旦警情消失，業(yè)績也馬上會提升。
第三，通過已獲得主成法預警方程成功實現(xiàn)對該公司2007年的預警預測。由于筆者在做本研究時該公司07年度公司業(yè)績尚未發(fā)表。所以只用第三季度報表數(shù)據(jù)。結果由預警值出現(xiàn)由06年的“巨警”變?yōu)楫斍暗?ldquo;無警”。在事后對其業(yè)績檢查，大唐公司果然在07年實現(xiàn)扭虧為盈。
驗證結論：通過以上3點分析，可以得到由本研究方法在大唐公司獲得的主成分法財務預警模型方程(式三)用于ST大唐公司的財務預警是有效可行的。
五、結論
本文選取主成分法財務預警模型的已有預警研究成果并結合最新計算機軟件開發(fā)平臺，經(jīng)過以上的運用研究，我們得出了以下結論：
第一 ，通過將以上2種方法在同一家公司的計較和同一種方法在不同公司的分析結果可以看出，本文所進行的財務預警方法研究而獲得的基于正確的公司財務數(shù)據(jù)的財務預警模型對公司經(jīng)營趨勢具有較強的預測能力。
第二，對主成分法財務預警模型方程的系數(shù)研究分析發(fā)現(xiàn)，由于該系數(shù)時基于企業(yè)自身業(yè)務領域的特殊性統(tǒng)計得到的不同權重系數(shù)，所以能為企業(yè)經(jīng)營管理人客觀的提供提高業(yè)績的經(jīng)營重點領域。如提高總資產(chǎn)周轉率等。
第三，在對樣本數(shù)據(jù)的準備和試驗中，發(fā)現(xiàn)由于該理論方法的內在需求，采用主成分法財務預警模型要獲得正確預測方程，其樣本數(shù)據(jù)的取樣年限有一定要求建議在實際操作中，樣本每年疊加，方程每年更新，但以KMO檢驗及球形檢驗的檢驗值不斷提高，使之趨向于1為前提。
參考文獻:
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[3]賁友紅. 用主成分分析法構建我國上市公司財務預警模型 [J].中國管理信息化，2006，(12):57～58
企業(yè)財務預警研究論文范文二：關于企業(yè)財務預警問題的探討
摘要：在激烈的市場競爭中企業(yè)面臨的不確定性日益增大，有效地預防財務危機對于企業(yè)非常重要。本文就財務危機預警模型對于企業(yè)是否有效，企業(yè)應該如何進行財務預警作一分析。
關鍵詞：企業(yè);財務預警;預警模型
加入WTO以后，我國企業(yè)面對經(jīng)濟全球化浪潮的沖擊，企業(yè)之間競爭日益激烈，面臨的不確定性日益增大。企業(yè)因財務危機導致經(jīng)營陷入困境，甚至宣告破產(chǎn)的例子屢見不鮮。要保持持續(xù)、健康、穩(wěn)定的發(fā)展，在激烈的國際競爭中立于不敗之地，就需要建立完善的財務預警系統(tǒng)來應對各方面的危機與風險。但是企業(yè)應該建立什么樣的財務危機預警系統(tǒng)才能夠有效的發(fā)揮預警作用呢?這是值得我們深入思考的問題。
財務預警的基本方法有定性分析法與定量分析法。定性分析法是依靠人們的主觀分析判斷進行財務預警分析的方法。主要有四階段癥狀分析法、管理評分法等方法。由于定性分析具有較強的主觀性，很多學者開始進行定量財務預警的研究。定量分析方法是根據(jù)企業(yè)的財務資料，應用一定的數(shù)學模型或數(shù)理統(tǒng)計方法對各種數(shù)據(jù)資料進行科學的加工處理。比較有代表性的預警模型有單變量預警模型、多變量預警模型。
美國的威廉·比弗(willlam 8eaven運用統(tǒng)計方法建立了單變量財務預警模型。他選取美國1954～1964年間資產(chǎn)規(guī)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)進行對比研究。使用30個財務比率進行分析，發(fā)現(xiàn)具有良好預測性的財務比率依次為現(xiàn)金流量/負債總額、資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負債率。單變量分析方法雖然簡單，但卻因有時會產(chǎn)生對于同一企業(yè)使用不同比率預測得出不同結果的現(xiàn)象，因此招致了許多批評，而逐漸被多變量方法所取代。
多變量預警模型以美國Aitman教授的研究最具有代表性。Aitman利用多元判別分析法對1945～1965年間的33家破產(chǎn)企業(yè)和33家正常經(jīng)營的企業(yè)進行了研究。這些企業(yè)集中分布于美國的機械行業(yè)，企業(yè)規(guī)模在70萬美元到2590萬美元之間。在經(jīng)過大量的實證考察和分析的基礎上，從最初的22個財務比率中選擇了5個進行加權匯總來對企業(yè)的財務狀況進行預測，準確程度達95%左右，其研究結論形成了著名的z值模型該模型如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負債)，期末總資產(chǎn);X2=期末磐存收益/期束總資產(chǎn)：X2=息稅前利潤/期末總資產(chǎn);X4=期束股東權益的市場價側期末總負債;×。=本期銷售收入/總資產(chǎn)。z值模型的具體判斷標準如下：
Z>2.675財務狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率很小;1.81≤Z≤2.675財務狀況不穩(wěn)定，為灰色地帶，Z<1.81財務失敗可能性非常大。Z值模型從企業(yè)的資產(chǎn)流動性、獲利能力、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合分析預測企業(yè)的財務狀況，進一步推動了財務預警的發(fā)展。
由于Z分數(shù)模式在建立時并沒有充分考慮到現(xiàn)金流量的變動等方面的情況，1996年，周首華、楊濟華、王平對Z分數(shù)模式加以改造，建立財務危機預測的新模式——F分數(shù)模式(FailureScoreModel)：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+00302X4+0.4961X6
其中：F為判別值;X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負債)/期末總資產(chǎn);X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn);X3=(稅后純利-折舊)/平均總負債;X4=期末股東權益的市場價值，期末總債務;Xs=(稅后純利+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)。 F數(shù)模式以00274為臨界點來預測公司是破產(chǎn)還是可以繼續(xù)生存。若某一特定的F分數(shù)低于0.0274，則將被預測為破產(chǎn)公司;反之，若F分數(shù)高于0.0274，則公司將被預測為繼續(xù)生存公司。通過檢驗，該模型的準確率高達近70%。這是我國學者首次提出的財務危機預測模型。
目前常用的財務預警模型有一元判定模型、多元線性判定模型、多元邏輯模型、多元概率比回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型等。除一元判定模型外，其他各種財務預警模型的共性是根據(jù)所選取的財務指標值乘以各自的權重加和得出一個財務預警臨界值。
在實務工作中，針對具體的企業(yè)應該如何進行財務預警呢?是使用定性分析，還是定量分析?各自又該用哪種具體的分析方法呢?
定性分析具有主觀性強的不足。定量分析在實際應用時比較簡單，把相關的財務比率等帶入模型進行計算，把得出的結果與臨界值進行比較即可，但是定量分析也有許多不足。首先它是根據(jù)幾個財務變量的加權之和來進行判定的，如果企業(yè)的某方面的財務比率不佳但其他的財務比率很好，通過加權求和就很可能掩蓋企業(yè)某方面的隱患而得出比較理想的最終結果。另外，這些模型都是通過實證分析得出的，具有一定的誤判率，例如：我國學者研究出的有代表性的F分數(shù)模型，通過驗證準確率達到70%，就是說在研究時對于30%的樣本企業(yè)這個模型是不能發(fā)揮作用的。那么，哪個企業(yè)又敢保證這個模型對本企業(yè)一定管用呢?財務危機預警是根據(jù)謹慎性原則建立的，應該起到來雨綢繆的作用，相信企業(yè)的管理者是不會只根據(jù)某個學者研究的通用的預警模型來完成本企業(yè)的財務預警工作。
企業(yè)進行財務危機預警應采用定量分析與定性分析相結合的預警方法，充分發(fā)揮各種方法各自的優(yōu)點。例如要充分關注企業(yè)的外部環(huán)境變化對企業(yè)財務狀況可能產(chǎn)生的影口自，這是定性分析的應用;對于定量分析部分，應該針對具體的單個財務指標進行預警，當任何一個財務指標偏離正常區(qū)域時，都應該發(fā)出預警信號，引起警覺，分析原因，這樣才能達到真正的未雨綢繆。
另外，不同行業(yè)的企業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)、企業(yè)所處的不同階段，相關的財務指標是不同的;即使是相同的行業(yè)、規(guī)模、成長時期的企業(yè)也可能因為具體情況的不同具有差異較大的財務狀況。應該具體情況具體分析。企業(yè)應該根據(jù)本企業(yè)的具體情況建立自己的財務預警系統(tǒng)的各財務指標的預警臨界值，而不能一刀切。
筆者雖不贊成企業(yè)在實際工作中運用諸如F模型等定量財務預警模型進行企業(yè)的財務預警，但這并不表示此類財務預警研究沒有意義，對于企業(yè)的外部人，如企業(yè)外部的分析人員、上市公司的投資者等，他們不可能像內部人一樣掌握企業(yè)的全部信息，也沒有必要像內部人那樣花很多時間和精力建立某個企業(yè)自己的財務預警系統(tǒng)，可以通過此類模型大致分析一下企業(yè)的財務狀況。
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