企業財務預警研究論文
企業財務預警研究論文
隨著市場經濟秩序的不斷成熟,財務預警體系越來越發揮出了其重要作用。下面是學習啦小編為大家整理的企業財務預警研究論文，供大家參考。
企業財務預警研究論文范文一：企業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運行趨勢達到企業預警效果。
[關鍵詞] 財務預警模型 主成分分析 SPSS軟件平臺的二次開發
一、引言
本文首次引入多元邏輯回歸法的主成分分析法SPSS軟件二次開發平臺,研究構建財務預警模型。以德光公司連續10年的財務數據為樣本，以實際業績波動為判斷依據，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據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(上文公式中系數)。為準確且快速有效獲得結果，研究中使用著名商業軟件SPSS和最新主成分分析法二次開發成果來演繹數據。
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)的財務數據為樣本重復研究，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平臺的運行環境與調試。
SPSS的主成分法二次開發平臺 ，需要安裝在Window XP操作系的電腦上。本研究選用統計運用軟件SPSS(v13)和netframework2.0，再通過SPSS的功能編輯器導入二次開發的主成分法。軟件安裝成功后，通過運行測試數據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的評價區域判斷依據表(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-存貨)/流動負債;3總資產周轉率=銷售收入/平均總資產;4主營毛利率=(銷售收入-銷售收入)/銷售收入;5主營業務收入增長率=(本年主營收入-上年主營收入)/上年主營收入;6總資產凈利潤率=凈利潤/總資產平均余額;7股東權益比=凈資產/總資產;8利息保障倍數=息稅前利潤總額/利息費用;9主營業務現金比率=銷售收入的現金回收總數/銷售收入
3.主成分法數據計算和結果
(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，一直擔當國內光學顯微鏡行業的龍頭企業。從1999年進行了股份重組由合資變為德方90%控股及新聘總經理。為公司引來了新一輪發展機遇。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，企業有可能在不遠的將來發生財務危機
(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絡系統等網絡建設為主要業務的通信制造企業。研究選用從“中國上市公司資訊網”，獲得的ST大唐上市公司過去10年(1998~2007)的財務數據為樣本。
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展相一致的狀況，那就是公司在向好的財務狀態發展。
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內在的統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在第三年的發展趨勢。而主成分法，模型建立在大量實際案例的統計判斷分析，并設定細致的警情判斷值，能深一步告知我們當前企業的發展趨勢。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。而主成分法通過數學提煉把原來多個財務指標統一歸納，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發展動態和趨勢。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有和將來發展建立了先進的但昂貴的ERP(企業資源管理軟件SAP)軟件。由于會計處理的規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績的變化趨勢。對表8中，對大唐公司10年業績的觀測，我們發現每當預警模型做出警情預報后公司業績也隨之變差，而一旦警情消失，業績也馬上會提升。
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年度公司業績尚未發表。所以只用第三季度報表數據。結果由預警值出現由06年的“巨警”變為當前的“無警”。在事后對其業績檢查，大唐公司果然在07年實現扭虧為盈。
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平臺，經過以上的運用研究，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據的財務預警模型對公司經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研究分析發現，由于該系數時基于企業自身業務領域的特殊性統計得到的不同權重系數，所以能為企業經營管理人客觀的提供提高業績的經營重點領域。如提高總資產周轉率等。
第三，在對樣本數據的準備和試驗中，發現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，其樣本數據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:
[1]Altman E. Financial ratios discriminated analysis and prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，(11):588～609
[2]項涇渭傅德印:進行統計基于SPSS 的二次開發直接求解主成分研究[J].統計研究，2006 ，(4):21～22
[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
企業財務預警研究論文范文二：關于企業財務預警問題的探討
摘要：在激烈的市場競爭中企業面臨的不確定性日益增大，有效地預防財務危機對于企業非常重要。本文就財務危機預警模型對于企業是否有效，企業應該如何進行財務預警作一分析。
關鍵詞：企業;財務預警;預警模型
加入WTO以后，我國企業面對經濟全球化浪潮的沖擊，企業之間競爭日益激烈，面臨的不確定性日益增大。企業因財務危機導致經營陷入困境，甚至宣告破產的例子屢見不鮮。要保持持續、健康、穩定的發展，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來應對各方面的危機與風險。但是企業應該建立什么樣的財務危機預警系統才能夠有效的發揮預警作用呢?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企業的財務資料，應用一定的數學模型或數理統計方法對各種數據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年間資產規模相同的79家經營失敗企業和79家正常經營的企業進行對比研究。使用30個財務比率進行分析，發現具有良好預測性的財務比率依次為現金流量/負債總額、資產收益率和資產負債率。單變量分析方法雖然簡單，但卻因有時會產生對于同一企業使用不同比率預測得出不同結果的現象，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家破產企業和33家正常經營的企業進行了研究。這些企業集中分布于美國的機械行業，企業規模在70萬美元到2590萬美元之間。在經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-期末流動負債)，期末總資產;X2=期末磐存收益/期束總資產：X2=息稅前利潤/期末總資產;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。z值模型的具體判斷標準如下：
Z>2.675財務狀況良好，發生破產的概率很小;1.81≤Z≤2.675財務狀況不穩定，為灰色地帶，Z<1.81財務失敗可能性非常大。Z值模型從企業的資產流動性、獲利能力、償債能力、資產利用效率等方面綜合分析預測企業的財務狀況，進一步推動了財務預警的發展。
由于Z分數模式在建立時并沒有充分考慮到現金流量的變動等方面的情況，1996年，周首華、楊濟華、王平對Z分數模式加以改造，建立財務危機預測的新模式——F分數模式(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-期末流動負債)/期末總資產;X2=期末留存收益/期末總資產;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。 F數模式以00274為臨界點來預測公司是破產還是可以繼續生存。若某一特定的F分數低于0.0274，則將被預測為破產公司;反之，若F分數高于0.0274，則公司將被預測為繼續生存公司。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、人工神經網絡模型等。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。首先它是根據幾個財務變量的加權之和來進行判定的，如果企業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%的樣本企業這個模型是不能發揮作用的。那么，哪個企業又敢保證這個模型對本企業一定管用呢?財務危機預警是根據謹慎性原則建立的，應該起到來雨綢繆的作用，相信企業的管理者是不會只根據某個學者研究的通用的預警模型來完成本企業的財務預警工作。
企業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，充分發揮各種方法各自的優點。例如要充分關注企業的外部環境變化對企業財務狀況可能產生的影口自，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域時，都應該發出預警信號，引起警覺，分析原因，這樣才能達到真正的未雨綢繆。
另外，不同行業的企業、不同規模的企業、企業所處的不同階段，相關的財務指標是不同的;即使是相同的行業、規模、成長時期的企業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。企業應該根據本企業的具體情況建立自己的財務預警系統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，對于企業的外部人，如企業外部的分析人員、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自己的財務預警系統，可以通過此類模型大致分析一下企業的財務狀況。
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