企业财务危机预警精选(九篇)

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第1篇：企业财务危机预警范文

【关键词】财务危机；风险管理；预警模型

1 财务危机的界定

“财务危机”是由Ross（1999）在总结前人研究成果的基础上精炼而成的概念：技术失败，指企业没有足够的流动资金按时偿还已到履约期的债务合同；会计失败，指企业的账面净资产为负数，资不抵债；企业失败，指企业依法进行清算后所得的资金仍不足以偿还债务；法定破产，指企业无法持续经营，依照破产法向司法机关申请破产。针对我国金融市场实情，上市公司鲜有被破产清算，若将企业破产等状况界定为“财务危机”作为研究的对象，那么财务危机预警模型的实用意义也就降低了。因此，我国证券市场主要是以上市公司是否被“特别处理（ST）”作为中国特色的企业财务危机判断标准。

2 财务危机预警模型研究现状

学术界提出了各种不同的财务危机预警的方法和模型，本文将其归纳为定性预警模型和定量预警模型两大类。定量预警模型进一步细分为统计类财务危机预警模型和人工智能类财务危机预警模型。

2.1 定性财务危机预警模型

财务危机的定性研究，通过人为经验主观识别风险，实现财务危机预警的方法。目前定性研究模型主要分为以下四类：1）标准化调查法：指借助外界因素即通过专业人员或咨询公司等就公司可能遇到的问题加以详细的调查和分析，形成报告供公司经营者参考的方法。标准化的问题就是财务预警指标，其对警情的预报则体现在公司对问题的回答中。2）四阶段症状分析法：公司财务运营情况不佳在各个阶段伴随有特定的症状，因此把公司财务运营“病症”大体分为四个阶段：财务危机潜伏期，财务危机发作期，财务危机的恶化期和财务危机爆发期。通过财务分析来确定公司的财务状况处于哪一个阶段，然后再“对症下药”，采取不同的风险应对措施以降低企业风险，使企业经营回归正轨。3）三个月资金周转表分析法：以三个月作为时间段，通过制定该阶段的资金周转表来分析指标异动原因及合理性。若企业很难在规定的时间段内提供宽松的现金流转表，则表明企业财务风险正在加剧。4）管理评分法：首先对企业经营管理中出现的问题对比打分，再根据这些项目对破产影响的大小进行加权处理，最终得出加权总分。根据总分落入的分数区间，判定企业面临的财务风险程度。

定性研究能够弥补定量研究的不足，对于一些无法或很难量化的指标，我们可以通过定性研究的方法，着重分析事物因果关系。

2.2 定量财务危机预警模型

2.2.1 传统统计模型

（1）单变量财务危机预警模型

单变量分析是最早用于财务危机预警的模型，Fitzpatrick（1932）提出以单项财务指标比率作为标准来判断企业财务风险状态。他采用单变量指标将样本公司划分为破产和非破产两组，最后发现“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个指标在财务风险判定方面的效果最佳。Beaver（1966）采用财务比率对企业财务危机进行预测，他经过研究证实在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下，债务保障率、总资产净利润率等财务比率对预测财务危机是有效的。陈静（1999）对27家ST公司和27家非ST公司1995-1997年三年的财务数据也进行了单变量研究。虽然单变量模型运用广泛，但也存在许多缺陷：多个单一指标指示结果之间相互矛盾而无法全面地反映企业财务特征，易发生企业管理人员有意地粉饰单变量指标使得财务预警效果失真等。

（2）多元线性判别模型

多元线性判定模型是运用多种财务比率指标构造多元线性函数公式来进行危机预警的模型，其典型代表有Z Score模型和Fisher判别模型。

Z Score模型，最早是由Altman（1968）建立，他从22个财务指标中提取5个公因子分别从企业资产利用率，资产规模，偿债能力，财务结构，盈利能力等方面综合分析预测企业的财务状况，通过对33组制造性上市企业的研究，综合分析后建立多元线性Z Score模型。通过统计分析，Altman得出当Z2.67时，公司处于安全状态。向德伟（2002）针对性地选80家上市公司为样本，采用Z模型对样本2000-2001年的财务数据进行分析，实验结果表明Z模型对某些特例可能失效，但总体上有效。麻鹏波（2010）应用Z模型对上市公司进行实证分析，根据计算得出的数据和模型判别标准，判定企业财务状况并提出相关的财务风险防范措施。严碧红、马广奇（2011）选取深市61家房地产上市公司，运用Z模型对其2010-2011年的财务风险进行实证研究，判断房地产上市公司存在的财务危机。Z模型简单明了易于理解，根据实证研究表明针对不同财务状况具有一定判断能力，故得到较为广泛的运用，但该模型不适于时间跨度较长的企业危机预警。

Fisher判别分析模型是统计性分析方法，其基本思想是把所有数据的总离差平方和分解为组内差和组间差两部分，而组间差与组内差的比值大小作为衡量总体差异大小的标志。基于重要性考虑，Fisher判别分析模型的具体算法与运用就不在本文详述了。

多元线性判定模型具有较高的判别精度，但也存在一些缺陷：第一，是数据收集和分析的工作量庞大；第二，时间跨度越长，其精确度越低；第三，多元线性判定模型具有两个很严格的前提假设，一是假定自变量是呈正态分布的，另一个是要求解释变量之间完全独立；第四，要求在财务危机组与控制组之间进行配对，但配对标准如何恰当确定是一个难题。为了克服这些局限性，自20世纪70年代末以来，财务危机研究人员引进了Logistic和Probit回归方法，人工神经网络等技术。

（3）Logistic财务危机预警模型

多元逻辑回归模型主要目标在于寻求所观察数据的条件概率，根据其条件概率来判断观察对象是否存在财务风险。Martin（1977）首次尝试将Logistic模型应用于企业财务危机预警模型的构建，以1969-1974上市公司作为研究对象，选取25个财务指标来预测两年后样本公司的破产概率。实证结果显示“净利润/总资产”等六个财务比率具有显著的预测效果。Ohlson（1980）设计的Logistic模型使用了9个自变量，选取1970-1976年间105家破产公司和2058家非破产公司为样本，分析了样本公司在破产概率区间[0-1]上的分布，他发现了四类显著影响破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和资产变现能力。Lau（1987）选用了10个自变量，使用多元逻辑模型构建了财务危机的五阶段预警模型。姜国华（2004）利用Logistic回归模型分析了影响公司ST的因素，结果发现模型具有良好的预测能力且得出影响公司财务危机两个主要因素是主营业务利润和大股东持股比例。浦军（2009）选取40家ST公司和103家非ST公司作为研究样本，选取资产负债率、每股收益、股权集中度等8个变量指标作为建模指标，运用Logistic回归模型建立相应的财务危机预警模型，取得了良好的预测效果。

（4）Probit财务危机预警模型

Z.mijewski（1989）提出的Probit回归模型，其假定公司破产的概率为p，并假设公司样本服从标准正态分布，其概率p可以用财务指标线性解释。其计算方法和Logistic模型相似，先是确定公司样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数a和b，然后利用公式求出公司破产的概率。

2.2.2 人工智能财务危机模型

（1）神经网络模型

Odom和Sharda（1990）是最早把BP神经网络技术应用于财务危机预测研究中的。Tam和Kiang（1992）以Texas的1985-1987年118家银行（59家破产59家未破产）为样本，建立了一个三层神经网络财务危机预警模型，该篇以神经网络技术为核心的文献为财务危机预警带来了巨大贡献。黄小原和肖四汉（1995）提出了神经网络预警系统的构建。杨宝安等（2001）应用前馈神经网络进行了示范性设计和验证。杨淑娥和黄礼（2005）选用深交所180家上市公司的财务资料，其中选用120家上市公司作为训练样本，应用BP神经网络建立预测模型预测上市公司是否面临财务危机，又以60家上市公司作为检验样本，对BP神经网络模型的预测结果进行检验，分别取得了建模样本90.8%和检验样本90%的判断正确率。朱燕妮（2008）选取了44家中国房地产上市公司的1998-2006年的数据作为样本从偿债能力、盈利能力、经营发展能力以及公司治理等8个方面选择了能够全面反映出公司经营与管理各个方面的63个指标采用BP神经网络方法构建了中国房地产上市公司分警度财务危机预警模型，在进行仿真检验时获得了92.38%的正确率。

（2）基于支持向量机的财务危机预警模型

为了有效解决传统模型存在的小样本、高维数、非线性等问题，张在旭（2006）基于支持向量机方法（SVM）建立了一种新的公司财务危机预测模型。此后，阎娟娟、孙红梅和刘金花（2006），邱玉莲和朱琴（2006）也对支持向量机在财务危机预警模型的构建上做了深入研究，也都得出该方法运用于财务危机预警中是有效的，为财务危机预警提供了一条新的研究思路。

3 财务危机预警模型述评

第2篇：企业财务危机预警范文

[关键词]企业；财务危机；预警

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.03.142

近几年来，全球经济一体化趋势的加快，使得全球的经济牵一发而动全身，市场环境的不稳定更是加剧了经济的不稳定性，企业财务在面临着前所未有的挑战，企业在生产经营的过程中也出现了诸多的风险。要规避风险，确保企业健康持续发展，企业的管理人员应该构建企业财务危机预警体系，控制好企业财务收支情况，科学有效规避财务风险。

1 企业财务危机及其预警体系的功能与作用

所谓的企业财务危机，指的是企业运营发展的过程中企业的财务不断出现状况导致财务危机加剧，甚至达到无法偿还的地步，使得企业的财务难以维持企业正常的开支。企业的财务出现危机会给企业的经营带来难以想象的严重后果。企业财务危机预警体系被广泛应用于企业的财务危机管理当中，主要是通过设置与财务有关的敏感指标并对其进行观察，然后利用数据进行财务危机的识别、报警与处理的系统。企业的财务危机预警系统可以实现对于企业内部的所有经营活动各种相关资料的全面掌握与了解，通过合理科学的分析对财务危机进行提前预知，在发现危机之后用科学手段对危机进行预警告知企业经营者和其他利益相关人。并且预警体系还可以对于导致财务危机发生的原因进行进一步探究，就产生的原因给以必要的应对措施，最终帮助企业及时规避财务危机，促使经济活动顺利进行。企业财务危机预警体系具有以下四个功能。

第一，监测功能。财务危机预警体系能够对企业的各项经营管理环节和重要的经济活动事项进行及时而有效的监测。第二，预防与控制功能。财务危机预警体系能够及时发现企业运行中的财务风险，对财务危机进行预警。并通过系统记录，及时了解风险与危机的产生原因，提出改革与解决建议，纠正企业运行中的偏差。第三，识别与诊断功能。财务危机预警体系能够对企业运行中的潜在风险因素和潜在危机现象进行识别与诊断，并判断出这些危机活动的发展趋势。第四，能够提升企业的价值。企业的价值实际就是企业利用好其自身资源，所创造出的最大财富。财务危机预警体系能够帮助企业实现这种价值的不断增值。

2 企业财务预警体系存在的问题

2.1 财务信息不真实

受到传统企业财务管理模式的影响，我国的企业通常会把管理的重心放在企业的技术部门和销售部门，而对于企业财务部门的管理重视程度远远不够。由于企业的管理者缺乏对于企业财务管理人员的培养，导致企业的财务人员普遍素质和技能不高，而高素质的财务人员十分匮乏。尽管近年来对于财务管理人员的专业化水平要求在不断提高，但是企业的财务管理成员仍然缺乏高级会计师、注册税务师等高级的财务人员，容易造成财务信息的填写不真实，阻碍了企业财务管理水平的进一步提高。

2.2 企业资金结构不合理

在我国，资金结构主要体现的是权益资金与负债资金的比例关系，由于企业资金结构不合理的现象普遍存在，导致出现了企业财务负担沉重，偿付能力严重不足，由此产生财务风险。同时企业债务的一种重要清偿方式是以新筹资金还债，新筹资金包括权益资金和债务资金。一个企业筹资能力丧失，企业现金又不足以维持企业持续经营，此时到期债务不能清偿就成为必然，所以，企业筹资能力丧失是企业发生财务危机的首要原因。

2.3 财务指标较为单一

因为我国处于市场经济发展的初级阶段，因此在财务管理方面存在很多的不足，尤其是财务指标体系不健全现象突出。很多企业通常会将历年的财务指标作为参考的主要依据，而缺乏对于实际的资金周转、现金比例等财务指标的考察和核算，而是更多地进行企业的负债和利润的分析考察。可见，财务指标的单一会使得企业在建立财务危机预警体系的过程中遇到很多难题，难以达到预警的效果。

2.4 管理体制不健全

由于很多企业缺乏对于系统管理机制的认识，导致在企业的财务危机预警体系建立的过程中没有完善的管理机制，很难实现有效地财务危机预警管理和控制。

同时，很多企业由于现实条件的限制使得对于财务危机预警的监督管理意识不够，在危机发生时不能立即采取应对措施造成严重的经济损失。企业要发展必须要把预警机制落实到企业管理的各个方面，经营的过程中对潜藏的财务风险进行有效的识别，但是很多企业管理者并未真正建立起科学有效、全面系统的财务危机预警机制，一些财务风险都无法被及时的发现并处理。

3 企业财务危机预警体系的建立

3.1 推进企业财务危机预警系统的构建

由于我国的市场经济还不成熟，不能简单机械地重复相同的经济内核，因此，可以构建我国企业破产预测模型的运用，在该模型的基础上为我国各行业的企业数据库提供了大量建模所需的数据。同时要选取大量的破产企业和非破产企业作为样本，按照模型变量的构成和系数值，定期重新估计模型方程，体现出反映宏观经济环境的变量

如利息等，根据企业自身的情况对模型结论的修正和补充，以使所得结论更加正确。一方面要建立短期财务危机预警系统，企业能否维持下去完全取决于是否盈利，还取决于是否有足够的现金流入可以弥补各种支出。准确的现金流量预算能够使经营者能够及早采取措施。同时企业应将财务状况及投资计划等以量化的形式建立企业预算体系，预测未来现金流量状况并建立滚动式现金流量预算。另一方面是建立长期财务危机预警系统。对企业的偿债能力、营运措施、发展潜力等进行预测，在建立了财务危机预警体系后，企业针对风险形成原因及过程，制订切实可行的风险管理体系，降低企业受损的程度。

3.2 完善财务管理体系

对于一个企业来说，内控制度有利于更好地预防财务风险的产生，由于市场对企业产品的销售价格、生产资料价格的稳定性和销售价格的调整能力都有一定的风险，企业产品变动成本总额的高低以及经营治理者的业务素质和治理经验等，都是企业财务管理的瓶颈所在。企业管理人员要认识到企业内部管理工作对企业的积极作用，完善内部管理控制制度，避免财务危机发生。同时也要提高财务决策的科学化水平.财务决策的正确与否直接关系财务管理环境，企业应配备高素质的财务管理人员，不断强化财务管理的各项基础工作，使企业财务管理系统能够有效防范因财务管理系统引起的财务风险.在决策过程中，应充分考虑各种可行的方案，并选择最优的决策方案。

3.3 构建财务预警信息机制

为企业提供财务预警信息，所需信息要增补一些能够反映企业财务风险大小的信息，与原来的财务管理信息系统结合在一起，必须建立在对大量资料系统分析的基础上，建立以计算机为中心的处理信息的会计信息管理系统，在该系统中要实现数据共享，并反映企业的状况，企业管理者利用这些指标体系建立模型以进行多变量综合分析。

3.4 丰富企业财务危机预警的方法

一般来说，企业的财务危机预警会由三部分组成，分别是定性分析法、定量分析法、现金流分析法。定性分析法主要是对企业所有经营活动的影响因素进行系统分析，并且会对于不利因素进行及时防范用以提高企业财务危机预警的能力。定量分析法是以企业的财务指标为依据，透过企业的财务状况与财务数据之间的关系，对财务数据进行量化从而更好地进行预警。加之企业的危机都是不断发生变化的，财务指标必然会有所改变，可见在企业的经济发展过程中财务指标具有十分重要的指导作用。最后，现金流分析法就是依靠现金流指标为依据，其实也从属于定量分析法的一种。主要的作用是对企业的现金流入和流出进行科学的预测和分析评估，很多企业由于缺乏对于现金流的认识而容易阻碍企业财务危机预警体系功能的发挥。总的来说，企业在经济发展的过程中应该要根据自身的经济发展状况进行财务危机预警方法的不断探索，全方位提高企业的财务危机预警能力。

参考文献：

[1]张文英.浅谈企业财务危机预警体系的构建[J].商场现代化，2013（1）：152-153.

[2]刘燕.企业财务危机预警体系的构建[J].企业改革与管理，2014（15）：15-16.

[3]李启祥.企业财务危机的预测及防范[J].中国市场，2013（22）.

第3篇：企业财务危机预警范文

[关键词] 财务危机 预警 模型

财务危机预警是指通过设置一些财务敏感指标并观察其值的变化，对可能造成企业财务危机的风险因素进行跟踪、监测、预测，同时根据理论研究和经验总结，设计一种有效的综合性模型并确定一个阀值，当相关因素指标综合值超过阀值时发出危机警报并采取对策。财务危机预警模型则是通过数学或统计方法建立模型对财务危机进行定量预警分析。目前国内外对企业财务危机预测模型的已取得了一些成果。

一、单变量判定模型

Fitzpatrick（1932）最早发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常的财务比率相比，有显著不同。Beaver(1966)则首先应用统计方法建立了单变量财务预测模型，他首先使用了5个财务比率作为变量，选取美国1954年～1964年间资产规模相同的79家经营失败企业和79家正常经营正常的企业，进行对比研究，发现具有良好预测性的财务比率依此为现金流量/负责总额的比率、资产负责率、资产收益率。

在我国陈静（1999）选择了4个财务比率指标作为变量即资产负债率、流动比率、净资产收益率、总资产收益率，运用两分法，发现资产负债率、流动比率和总资产收益率的预测效果较好。

二、多变量判定模型

1.财务比率综合分析法：其将各项财务分析指标作为一个整体，系统地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表是杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法，前者是以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果；后者是将选定的七项财务比率分别给定各自的分数比重，通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，续而确定其信用等级。

2.多元线性函数模型：多元线性函数模型是运用多边模式思路上建立起来的，其中最著名的是美国纽约大学的Altman教授在20世纪60年代中期提出的Z计分模型。他通过将多种财务指标加权汇总，计算出一个总差别分来预测、计量企业破产的可能性，这个总差别分通常被称为Z值，这个模型被称为Z值计分模型：

其中: -判别函数值；=营运资金/总资产；=留成收益/总资产；=息税前利润/总资产；=(普通股价值+优先股价值)/总负债；=销售收入/总资产

我国的陈静（1999）、邓茂（2003）等人利用Z值计分模型对我国的上市公司进行了研究，发现此模型对ST公司和非ST公司有较好的判别率，当年、前一年、前两年的正确率分别在92%、85%、79%以上。

3.Logistic和Probit概率模型：Logistic和Probit方法的结论很相似，一般多使用Logistic概率模型。Logistic又叫增长函数，是1838年比利时P.F.Verhulst首先提出的,二元Logistic概率函数的为：

其中是在条件下事件发生的概率，代表事件不发生的概率，是截距, 是待估计的参数。通过设定临界值作为事件发生与否的标准，如果事件发生的概率大于临界值，则判断事件发生，反之，判定事件不发生。回归模型的一般形式如下：

美国学者Ohlson是最早把此模型运用到财务危机预警中的人。我国学者吴世农、卢贤义（2001）、上海财经大学的姜秀华（2002）运用此模型对沪深证市场的部分ST公司进行了研究，并认为Logistic概率模型优于多元线性预警模型。

三、神经网络分析模型

人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种平行分散处理模式，其建构理念植基于人类大脑神经运行的模式。ANN除了具有较好的模式识别能力外，而且可以克服统计方面的限制，因它具有容错能力，对数据的分布要求不严格，具备处理资料遗漏或是错误的能力；最重要的是ANN具有学习能力，可随时依据新准备数据资料进行自我学习、训练，调整其内部的储存权重参数以对应多边的企业环境。ANN在经济预警(Early Warning,EW)系统中的应用，无论从思想，还是技术上都是对传统EW的一种拓宽和突破，克服了以往模型重定量指标，难以处理定性指标；模型不具有时变性，缺乏自适应、学习能力。目前国内外一些学者，在ANN预警系统研究方面做过一些理

论和实践上的探讨。

四、现有财务危机预警模型的局限性

上述分析模型在理论和实践上还有待完善，在实际运用中也各有优缺点，主要表现在以下几个方面：

1.单变量判定模型有良好的理论基础，但其割裂了各个财务分析指标之间的内在整体联系，在实际运用中存在很大局限性，并预警的准确性较差。

2.概率统计模型在实践运用中具有较好的预测性，但其缺乏理论基础。

3.神经网络预警系统运用到公司财务危机预警模型中的时间并不长，神经网络预警模型过于复杂，在运用中还有待完善，因此在实践上受到很大限制。

4.现有预警模型无法对上市公司提供的数据真假做出辨别。

5.现有预警模型还都主要侧重于财务定量数据的使用，对于像宏观经济状况、国家政策的变化、不同企业的特殊情况（如信用）等定性指标考虑还较少。

五、财务危机预警模型的未来发展

1.需要发展一些不同行业的财务危机预警分析模型。由于各个行业都有自身的一些经营特点，具体体现在财务数据上就有一些差异，这就降低了各个行业之间财务数据的可比性，从而使建立不同行业的财务危机预警模型很有必要。

2.未来的财务危机预警模型还应把一些非财务指标所能体现的定性因素考虑进去。

3.未来的财务危机预警模型应能够对公司所提供的财务数据的真伪做出一定鉴别。

4.未来的财务危机预警模型应该具备一定的自我学习能力。

参考文献：

[1]陈静:上市公司财务恶化预测的实证研究［J］.会计研究.1999.(4)

[2]郑茂:我国上市公司财务风险预警模型的构建及实证分析［J］.金融论坛.2003.(10)

[3]吴世农卢贤义:我国上市公司财务困境的预测模型研究［J］.经济研究,2001,(6)

第4篇：企业财务危机预警范文

【关键词】 企业财务危机； 预警方法； 预警模型

一、引言

企业财务危机预警是指依据企业财务会计资料，运用科学的方法，对企业财务系统和财务活动中存在的问题进行分析和诊断，及时发现企业的潜在危机，进而提出解决措施。财务危机预警的方法有很多，如果根据不同方法所使用的资料情况分类，可以简单地将其分为静态方法和动态方法。静态方法包括：财务指标分析法、单变模型分析法、多元线性模型分析法、多元逻辑回归模型分析法等；动态方法是指人工神经网络模型分析等方法。企业财务危机预警属于微观经济预警范畴，比之宏观经济预警而言，其在理论上和方法上都相对滞后。因此，研究和设计企业财务危机预警方法体系是一个正在探索的课题。

二、企业财务危机预警的主要方法及其优缺点

（一）单变模型分析法

单变模型分析法是通过单个财务比率走势的恶化程度来预测财务危机。常用的财务比率主要有：债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率、应收账款周转率、存货周转率、流动资金周转率等。企业良好的现金流量、收益能力和债务状况应表现为企业长期稳定的发展态势。在跟踪考察时，当这些财务比率达到经营者设立的警戒线时，就需特别注意防范财务危机。

单变模型分析法的优点是理解容易，计算简便；缺点是这种方法仅能反映企业财务恶化的趋势，无法进行风险大小的准确度量。而且，企业风险是各项目风险的综合，单变模型分析法并不能揭示不同财务比率因素对整体风险的作用大小，也不能反映各财务比率之间的相互影响作用。相反，对同一公司采用不同的财务比率进行预测，还可能出现结果不同的现象。

（二）多元线性模型分析法

近年来，多元线性模型分析法在财务危机预警中得到了广泛的应用。多元线性模型分析法最常见的是“Z计分模型”法，它是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值（Z值）来预测财务危机。其函数模型为：

Z＝0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

该模型以5个财务比率，将反映企业偿债能力的指标（X1，X4）、获利能力指标（X2，X3）和营运能力指标（X5）有机地联系起来，综合分析和预测企业风险。在这三类指标中，最重要的指标是营运能力指标。一般认为，Z值越低企业越有可能发生破产。

“Z计分模型”是比较成熟的一种财务危机预警方法。该模型从总体角度给了企业一个定量标准，以检查企业的财务状况，有利于不同时期的比较。但由于企业规模、行业、地域等诸多差异，使Z值并不具有横向可比性。同时，由于这种线性判别函数存在两个无法克服的逻辑缺陷：固定影响假设和完全线性补偿假设。而这两个缺陷更是极大地限制了模型的分类和预测能力。

（三）多元逻辑（Logit）回归模型分析法

多元逻辑回归模型的目标是寻求观察对象的条件概率，从而据此判断观察对象的财务状况和经营风险。这一模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。

近年来，多元逻辑回归预警研究在我国发展较快。如：吴世农、卢贤义以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务危机的公司和70家财务正常的公司为样本，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务危机的模型。研究结果表明：三种模型都能在财务困境发生前发出相对准确的预测。而相对同一信息集，Logistic预测模型的判定准确率最高，财务危机发生前第1年的判定准确率为93.53%。陈晓、陈治鸿以截至1999年7月1日的38家因“财务状况异常”而被特别处理的ST公司为研究对象，运用多元Logit回归进行研究。研究结果表明，用负债权益比率、应收账款周转率、主营业务利润/总资产和留存收益/总资产构建的多元逻辑回归具有较强的预测能力。姜秀华于2001年在其出版的博士论文中运用逻辑回归方法构建的预警模型，其在企业财务危机发生前第1年的判定准确率为95.45%。陈洪波（2003）根据理论和实证研究结论，考虑对融资结构产生影响的种种因素，选择资产负债率、调整后的速动比率、EBIT/总利息支付、销售净利率和主营收入利润率的增长率前N年的变化平均值5个财务指标作为变量构建了一个财务危机预警的多变模型。吴世珍、柯大钢从“应收款”视角构建了一个我国上市公司的财务危机预警模型，并对模型的有效性进行了检验。

Logit模型的最大优点是不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有更广泛的应用范围；其缺点是使用该方法时收集信息和计算的过程较为复杂，不易掌握，从而又限制了模型在实践中的应用和推广。

（四）人工神经网络（ANN）分析法

近年来，人工神经网络（ANN）技术的发展，给企业财务预测提供了新的工具，应用新的研究方法提高预测准确度逐渐成为该领域的重要发展方向。ANN作为一种平行分散处理模式，是对人类大脑神经运作的模拟。ANN除具有较好的模式识别能力外，还可以克服统计方法的局限，因为它具有容错能力和处理资料遗漏或错误的能力。

人工神经网络具有较好的纠错能力，从而能够更好地进行预测。如：1991年，Coats和Fant论述了神经网络模型可正确预测公司的财务危机的观点，并用了47家财务危机公司和47家健康公司检测模型的预测效果，拟和度达100%。模型用于预测财务危机公司准确率达91%，而采用多元判别法的预测精度仅为72%。又如：杨保安等（2001）采用ANN模型进行财务危机预警，结果表明：样本的实际输出与期望输出比较接近，显示出ANN是进行企业财务危机预警的一种很好的应用工具等等。然而，由于该方法理论基础比较薄弱，ANN对人体大脑神经模拟的科学性、准确性还有待进一步提高，且其计算也有较大难度，因此ANN模型的适用性也就大打折扣。

（五）其他方法

其他财务危机预警方法主要是指一些非统计类预警方法，包括案例研究法、专家系统法、实验法、灾害理论、混沌系统理论、期权定价理论等等。由于这些方法在理论上还不够成熟，在实务中应用也较少，本文不一一赘述。

三、思考

尽管目前财务危机预警研究取得了重大进展，财务危机预测方法层出不穷，但主流分析方法只有单变模型分析法、多元线性模型分析法和多元逻辑回归模型分析法三大类。其他研究方法虽然也作出了有益的尝试，但是要么由于预警方法考虑的因素单一，方法过于简单，其预测准确率较低；要么由于模型开发历史较短，研究不够成熟，模型的稳定性有待进一步检验。

基于财务危机预警方法研究的现状，笔者认为，财务危机预警方法的研究还应在以下两个方面进行突破：首先，应在分行业的企业财务危机预警研究方面进行突破。由于每个行业的状况不同，影响财务危机的因素自然不同，我们很难构建一个能适合所有行业的企业财务危机预警系统。国外理论界在分行业的财务危机预警研究中发现，由于行业的不同，同一预警变量包含的信息量有所不同，其预测效果有很大差别。因此，分行业研究可能更有价值。其次，国内财务危机预警方法绝大多数只限于预测被“特别处理”（ST）的上市公司，且模型的敏感性较低（多数只能提前1-2年进行较为准确的预测），其研究成果主要为投资者买卖股票提供一些投资依据，对企业自身的财务预警作用并不明显。另外，各种预警方法对非上市公司研究很少，因此，在财务危机预警研究的范围方面还应进行拓展和突破。

【参考文献】

[1] 齐治平，余妙志. Logistic模型在上市公司财务状况评价中的运用[J].东北财经大学学报，2002，1：60-61.

[2] 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，1998，6：18-20.

[3] 陈晓，陈治鸿.中国上市公司的财务困境预测[J].中国会计与财务研究，2000，9：55-72.

[4] 姜秀华.治理内核与综合业绩的相关性研究[M].上海：上海财经大学出版社，2003年版.

[5] 陈洪波.中国上市公司财务危机判别模型[J].四川会计，2003，1：23.

[6] 吴世珍，柯大钢.我国上市公司财务危机预警研究[J].财会月刊，2007，3：16-19.

第5篇：企业财务危机预警范文

关键词：企业；财务危机；预警体系；建立

在日益复杂化的市场环境中，蕴藏着来自各方各面的可能影响企业正常发展的危机。通常，企业财务危机的出现与其内部外部各种因素都有一定的关系。企业财务危机对于企业正常稳定发展的影响不言而喻。对于企业的长久发展来说，如果缺乏危机意识，缺乏一套合理有效的财务危机预警体系，则可能使得企业发展陷入困境。资金周转不善、资本流通不及时等都是财务危机可能引起的不良状态。因此，我国各个企业必须结合自身，制定出合理完善的财务危机预警体系来应对市场的发展与变化。

一、现行企业财务危机预警体系存在的问题

(一)缺乏完善的预警体系

在预警机制的整个行程形成过程中，有许多因素制约着预警体系的完善建立。对于企业的财务管理人员而言，许多工作人员习惯了原有的工作体系。他们普遍认为在原有的工作模式下企业财务仍能够维持正常发展，因此对于财务预警工作缺乏认识和重视。这就导致的财务管理工作人员对于财务预警体系建立的不重视。另外，即使在一些对于财务预警体系进行了适当强调的企业当中建立了一定的财务预警体系，在其发挥作用时也受到了一定的约束。比如，许多企业在现行财务预警体系解决了一定的财务危机之后，对已经遇到并解决了的危机不加以重视，这就导致一些危机的反复发生。这在很大程度上造成了预警体系的不完善以及工作效率的低下。

(二)指标选取不够合理

财务危机预警体系总得说来是一套执行预测与考评的工作体系。而在对于财务危机的预判过程中，现行的财务预警体系大多使用的是一些传统且初级的分析指标。一些指标也存在一定的时效性，这些非实时指标使得财务危机不能及时得到发现与解决。采取这样的一些指标进行财务危机预判在很多时候并不能得出实际可靠的财务运转情况，因而无法真实地反映出一些潜在的危机。在这样的情况下，会很大程度上影响到财务预警体系的工作可信度。另外，在调查分析中可以发现，现行的财务危机预警体系对于现金流通过程的分析较为缺乏，而这对于企业发展是十分重要的一个项目。

(三)预警体系信息网络不发达

随着市场流通的加快，企业的财务流动也是一个十分快速的过程。而当前，企业财务危机预警体系的实际运行中却存在着严重的信息滞留现象。对于财务危机预判信息没有及时地进行反馈，而这些信息很多时候是存在于一个飞速变化的环境当中的。因此，缺乏及时的信息反馈使得财务危机预警工作起不到其应有作用，使之形同虚设。实际上，信息的沟通不及时并不单纯是由于工作人员的工作而引起的，它也存在一定的客观因素。财务危机的预判通常是由一些会计财务指标来进行的，而这些信息本身就不属于实时信息。许多信息是在月末统一进行统计的，因此它本身就存在一定的信息滞后性。

(四)预警信息应用程度低

企业建立财务危机预警体系主要是为了应对企业在未来一段时间内可能遇到的财务风险和危险，保证企业能够正常的运营。但是在实际的财务危机预警工作中，由于企业没有重视预警工作的开展，只是简单地建立了预警体系并根据企业的财务信息来实施预警工作。企业中的预警结果与实际的运营管理工作联系程度较小，加上相关工作人员没有对相关的预警结果进行分析研究并体现在企业的实际工作中，对未来可能遭遇的危机不能起来有效地预警作用。

二、企业财务危机预警体系改良建议

(一)构建完善的预警体系

完善的财务危机预警体系对于企业的财务管理以及其他工作中应对未来可能的危机风险来说有积极作用，因此企业需要对现有的预警体系进行改良，提升对财务危险预警的效果。构建完善的财务预警体系，首先需要建立相应的预警机制，该预警机制的建立必须根据企业的现有状况、行业发展情况等内部和外部因素来实现，保证建立的预警制度能够与企业的工作联系起来，并能有效地在各个环节的工作中发挥预警作用。其次预警体系需要建立匹配的预警工作实施机制和监督机制，保证企业的预警体系能够有效地开展，并在未来的发展中根据未来的具体情况而做出相应的调整，保证预警体系的适用性，并避免预警工作中因为不规范而造成的预警效果不佳问题。

(二)合理选择预警指标

企业的财务危机预警体系没有能够发挥理想的效果的有一个原因是预警指标的选择不合理，为了提高财务危机预警工作的效果，需要对预警指标的选择进行优化。首先对于以往存在的预警指标单一的问题，应该通过企业的实际运营涉及的环节以及容易出现危机的部门的具体信息来具体制定，保证通过选择的预警指标可以有效地反映企业的实际运营情况以及可能出现的问题。同时对于预警指标的在保证全面性和系统性之后，更需要针对预警指标的时效性进行提高，因为每个时期企业面临的财务危机不同所要选取的预警指标也不相同，必须根据具体时期的特点来具体选择，保证财务危机预警工作能够及时反映企业的实际情况。

(三)建立完善的预警信息网络

企业的财务危机预警工作与其中的财务信息以及企业其他方面的信息都息息相关，但是在实际情况中经常出现信息网络不发达而导致的信息真实度和流通度不够，为了保证财务危机预警体系能够正常发挥作用必须解决其中的问题。企业需要建立自己的财务预警信息网络，并以信息网络作为预警工作的基础。预警信息网络首先需要保证信息的真实度，在各部门向财务部门反馈财务信息以及管理信息时，需要通过相关的监督检查来保证反馈信息的真实可靠。财务部门对相关的信息进行分析处理后，同样需要预警信息网络来及时地对企业中的各个部门传递工作调整信息来面对可能遇到的风险。通过预警信息网络可以更进一步将财务部门和其他部门联系起来，同时可以互相起到监督和支撑作用，确保预警体系能够有效地发挥作用。

(四)加强预警体系的实际作用

财务危机预警体系在企业运营中可以发挥重要的作用，但企业由于长期坚持传统的财务管理模式，所以对于预警体系的重视程度不够，财务预警体系能够发挥的作用有限。企业如果想要更好地进行财务管理来应对可能遇到的财务危机，首先需要在全企业范围进行预警工作的教育，加强对预警工作的重视，并通过财务预警的相关学习来提升相关员工的财务预警工作能力。企业需要不断加强对财务预警结果的分析和处理能力，结合未来的经济发展趋势来发现其中存在的问题，并能够及时地将相关的预警信息转换为企业中的各部门需要做出的工作计划，保证预警工作的及时性和有效性。预警体系的实施同样可以加强各部门的联系，促进企业成为一个紧密的整体来面对未来的风险。

三、结语

随着我国企业的快速发展，其面临的风险和挑战也越来越多同时也更复杂。企业如果想要寻求更进一步地发展，必须对企业的财务危机预警体系进行相关的研究，在加强对财务危机预警体系的重视的同时不断完善其中的不足，加强预警体系在企业中的应用，提高企业应对危机的能力，长久推动企业的发展。

作者:张楚勇 单位:南京万川华拓医药有限公司

参考文献：

第6篇：企业财务危机预警范文

关键词：财务危机；预警方法；文献综述

中图分类号：F230 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）018-000-01

一、国外财务危机预警文献综述

财务危机预警研究在国外起步很早。1966年，基于Fitzpatrick的研究，芝加哥大学教授Beaver借鉴统计学原理，建立了基于单个财务比率的一元财务危机预警模型。结果发现离样本困境日越近，模型预测判别的正确性越高，困境前一年的预测正确率高达87%。Beaver的研究成果在财务危机预警领域起到了承前启后的作用，并为接下来的多变量预测模型打下了牢固的基础。

1977年，Altman，Haldeman和Narayanan对 Z―Score模型进行了进一步的修正和完善。他们打破行业局限选取样本，同时新增资本总额和公司规模两个判别变量。此后，多元线性分析判别法得到了各国学者的反复实践应用。但是在实践过程中，暴露许多弊端。

1977年，Martin首次应用Logistic回归模型研究财务危机预警。从1969-1974年期间美联储5600家银行中选定58家危机银行进行预测。经研究发现，相比Z模型和Zeta模型，Logistic回归模型的误判率较低，预测的精准度可高达96%。至今，该模型仍被广泛的应用于各项研究中。随着经济技术的飞速发展，已经不能适应经济、财务预警机制所要求的精准性，神经网络技术与财务预警的结合应运而生。

1990年，Odom和Sharda创造性的将神经网络技术应用于财务危机预警中。他选取65家破产企业作为样本，并将其划分为训练组和检验组。结果发现训练组的该模型较其他预警模型准确率大大提高。

Tam和Kiang的研究使该方法在预警领域得到了各国学者的实践应用，研究发现，虽然神经网络方法明显的优于Logistic回归分析法，但是在样本数量的限制下需要进行多次反复的训练仿真。

1998年，Luthern在神经网络模型中首次引入遗传算法，并将该方法与多元Logistic线性回归分析法进行比较，结果显示，基于遗传算法的神经网络模型预测结果更优。

除以上研究外，许多专家学者建立混合模型进行财务预警研究。实证检验表明，混合方法比单个的方法具有较高的预测精度，更是在财务危机预警领域开辟了新的道路。

综述以上研究现状，可以看出在健全的资本市场的助力下，国外的财务危机预警研究颇丰。近年来，更是有灾害理论、期权理论和混沌理论等众多相关理论的引入，大大推动了该领域的发展。

二、国外财务危机预警文献综述

我国在该领域的研究相对起步较晚。20世纪90年代，随着ST机制的引入和企业会计准则的颁布，财务风险预警越来越多的被专家学者所关注。

2005年，杨淑娥和黄礼选取180家上市公司，利用BP人工神经网络工具构建财务危机预警模型。经过反复的训练和学习，取得了90%以上的判正率。BP神经网络在许多不可控因素下仍可以得到较低的误判率，使预测结果令人满意。

同年，许多专家学者都开始对神经网络进行研究。李秉祥则提出了一种非线性组合预测风险的方法。该方法最大的特色就是以模糊神经网络为基础，并将该方法的预测结果与其他模型的结果进行对比，结果表明，该方法有较强的适应能力和较高的预测精度。

2011年，庞清乐和刘新允采取分层抽样的方法选取60个企业作为研究对象，首次将蚁群算法和神经网络结合。该方法利用蚁群算法的潜在优点极大的克服了传统神经网络的局限性。实验的结果表明，改进后的神经网络模型的误差平方和仅为0.057。

2014年，黄晓波和高晓莹以制造业企业为研究对象并引入非财务指标构建神经网络模型。在研究中他们利用因子分析对指标体系进行优化。结果显示，模型有良好的预测性，在所有指标中，盈利能力的影响因子系数最大。

我国在该领域的研究虽然相对较晚，但是在国外研究的基础之上，我国也开展一系列的科研工作，许多研究已经同国外同步。并且，在此基础上，有专家学者提出了财务危机预警要有中国元素，根据我国的基本国情和不同行业的特征制定的危机预警模型才更加具有适应性，足以表明我国在该领域的研究已日渐成熟。

三、国内外文献评述

纵观国内外对危机预警模型的研究，虽然起步时间不同，但是无论在理论上还是实践中都有了较大的发展：从单变量模型到多变量模型，从逻辑回归模型到人工智能模型，从单一判别方法到混合判别方法，从单一的财务管理理论到多学科的交汇融合，从静态预警到动态时间预警，这些都表明了该领域的迅速发展，也表明了企业管理当局、投资者、债权人等利益相关者对企业财务风险预警的需求。

就目前财务危机预警的研究来看，仍然存在许多有待完善的地方。本文在客观分析其不足之处的同时，也对财务危机预警的发展趋势做以下展望：

首先，运用模型中对变量指标的筛选缺乏规范化处理。许多指标的采用受前人研究、研究者自身经验的限制等因素的影响，缺乏客观性和全面性。绝大多数财务危机预警模型所选取的变量都是财务指标，这些数据资料并不能全面准确的反映企业的财务状况，相反对非财务指标等非量化指标考虑较少。其次，传统意义上我们认为，只有ST的企业才是有财务危机的，并只把ST企业作为研究对象，这样的方法过于拘泥传统。所以在研究中，应该打破ST的限制，以企业的实际财务状况为判断依据。

综上所述，财务危机预警在迅速发展的同时仍存在许多不足之处。就方法而言，虽然预警方法不断进步，国内模型研究的主流仍然是多元线性判别模型和Logistic 回归模型，神经网络等人工智能方法应用仍较少。

参考文献：

[1]吴世农，黄世忠.企业破产的财务分析指标及其预测模型[J].中国经济问题，1986（5）：8-15.

第7篇：企业财务危机预警范文

【关键词】 Fisher判别法；财务危机；预警模型；应用研究

随着我国市场经济的发展，对公司财务危机预警研究的需求日益迫切。财务危机预警可利用的统计方法很多，如Fisher判别、贝叶斯判别、Logistic回归等。通过分析不难发现，Fisher判别只要求二阶矩阵，且对总体分布类型没有严格的要求，模型构建简单，可操作性强。因此，本文从实用性出发，通过建立Fisher判别预警模型对我国上市公司财务状况进行分析判别，力求为决策者提供一定的决策依据。

一、Fisher判别法

（一）Fisher判别法的基本思想

Fisher判别法是费希尔（R.A.Fisher）于1936年在生物学上植物分类提出来的。基本思想是：从两个总体中抽取具有P个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个判别函数y=c1x1+c2x2+…+cpxp，其中c1，c2，…，cp确定的原则是使两个总体组间的区别最大，同时每个组内部的离差最小。确定了判别式后，对于一个新的样品，将它的P个指标值代入判别式中求出y值，然后与判别临界值（或称分界点）进行比较，就可以判别它应归于哪一个总体。

（二）Fisher判别法判别临界值的确定

将两个总体的样品观测值代入判别式中，可得：

如果有原始数据求得y（1）、y（2），且y（1）＞y（2），则建立判别准则为：记某一个样品X=（x1...xp）代入判别函数中所得值为y。若 y＞y0，则判定X∈G1；若y＜y0，则判定X∈G2。如果 y（1）y0，则判定X∈G2；若y＜y0，则判定X∈G1。

二、实证研究

（一）模型变量选择

本文选取的样本来源于中国注册会计师协会网站和讯网公布的2008年度财务财务报表。利用公开获取的上市公司财务报表数据，结合国内专家的研究成果进行适当取舍，选取的财务指标变量见表1。

（二）变量检验

为了使选择的指标具有很强的判别能力，首先，做X1-X21组自变量的组间均值相等检验，结果如表2。

通过表2分析结果可以看出，变量X3，X10，X11，X20和X21的显著水平（Sig.）分别为0.005、0.028、0.035、0.006、0.001，均在0.05水平下显著，说明这5个财务指标具有很强的判别能力。

（三）相关性检验

为了避免多重指标带来的多重共线性问题，并出于简化的分析目的，需考查自变量的协方差和相关性，检验结果见表3。

通过表3分析可以看出， 组间协方差矩阵和组间相关矩阵显示X10和X11之间的相关性为0.581有较强的相关性，需在两者之间进行取舍。分别对两组自变量进行标准化及结构分析，表4表示两组模型的标准化典型判别系数，表5表示结构矩阵，即自变量与判别函数的组内相关矩阵，各矩阵根据变量对判别函数影响力排序，绝对值越大表明影响力越大。当然，两组矩阵结果有差异，通常是由于受到变量间共线性导致的。但是通常结构矩阵不受共线性影响，所以结构矩阵的分析结果相对可靠，依次类推，X11影响力大于X10，故选X11进入模型。

（四）模型构建

为了检验模型的可靠性、拟合度和预测能力，需对X3、X10、X20和X21进行显著性检验，分析结果见表6。

通过分析结果可看出，相伴概率为0.00，表明判别函数在a=0.01水平下显著，说明判别能力很强，且各自变量间独立性比较好。

三、结论

本文采用Fisher判别分析法对选定的上市企业财务危机进行了预测与分析。研究结论如下：使用Fisher判别法可以对企业目前的财务状况作出基本的判断。由于模型构建简单方便，实际操作性强，具有一定的实用价值。同时，也不难发现，由于变量之间的相关性和多元线性函数变量之间可能存在多重共线性，导致全部由判别效率相对较高而生成的判别函数会高估模型的判别准确率，在今后的研究与实践中，还需进一步将其它判别法的优点综合于Fisher判别法中。

【参考文献】

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［4］ ，崔文田，徐青川.应用统计分析教学实践案例集［M］.北京：清华大学出版社，2007.

第8篇：企业财务危机预警范文

一、引言

我国中小企业较多，普遍存在的问题是资本结构不健全、管理结构不合理、财务信息不完善、内部控制制度落后、风险意识薄弱等，因此中小企?I很难抵挡外部环境引发的风险。目前，很多中小型企业尚未意识到财务风险危机，也并未采取相关措施进行防治，直接导致很多中小企业连年亏损，甚至出现破产。建立一套完善可行的中小企业危机预警方法，成为当前学者们的研究热点。

国外学者采用多元概率比回归分析法、现金流量信息预测分析法和混合模型分析法对中小企业财务风险开展了大量研究，并取得了一定成果。Zmijewski[1]采用概率回归分析法对3 800家正常企业和76家破产企业进行研究，建立了Probit财务预警模型；Aziz[2]通过对比破产和非破产企业的现金流量均值及公司纳税情况，提出了现金流量信息模型；Hongkyu et al.[3]采用破产预警混合模型，对韩国破产企业和正常企业进行了实证研究，验证了混合模型分析法的可行性。任惠光等[4]采用DEA数据包络分析法、Logistic模型和模糊神经网络模型，选取了财务、公司管理、效益等51个技术指标，对378家上市公司进行实证研究，提出一种跨期财务综合危机预警模型；杨潇[5]结合传统Logistic财务预警模型和随机欠抽样不均衡分析方法，建立了RU-Logistic财务预警模型，采用主成分分析法对我国上市电力公司开展研究。

虽然近年来国内外针对企业财务危机预警进行了大量研究，但是仍存在以下不足：（1）现有财务危机预警主要针对大型企业，对中小企业的相关研究还不多见；（2）国内现有相关研究很少考虑我国国情，国外一些基本假设未必符合我国市场体制；（3）财务预警评价体系还不完善，很少考虑非财务指标对企业危机的影响。本文针对这些不足之处，选取80家中小企业上市公司为研究对象，采用Logistic方法建立了两种不同的中小型企业财务危机预警回归模型，并对比了两种模型的企业财务危机预警准确率。研究成果可为中小企业财务危机预警提供参考。

二、企业财务危机预警模型设计

（一）模型特点与针对性

Logistic回归模型是一种概率回归广义线性模型，可用于描述和推断一组变量与多分类因变量之间的关系。Logistic回归模型参数估计主要采用非条件最大似然法，通过建立似然函数和对数似然函数，获得对数似然函数的最大特征根相关参数，得出各个参数的最大似然估计值。本文采用Logistic回归来进行中小企业财务危机预警研究，主要因为Logistic回归模型具有以下特点[6-7]：（1）Logistic回归模型的自变量与因变量存在非线性关系；（2）Logistic回归模型无需假设方差不变，对自变量分布无特殊要求，各个自变量可以是连续值或离散值，甚至可以为虚拟值，即不需要假设自变量间存在多元正态分布；（3）Logistic回归模型的因变量为分类变量，预测精度较高。基于Logistic回归模型上述特点，认为其可以进行中小企业财务危机预警研究。

将中小企业是否陷入财务危机作为因变量，其状态可以用0和1表示。当中小企业陷入财务危机时，因变量取1；当中小企业财务状况良好时，因变量取0。在进行数据预处理时发现自变量（包括财务指标和非财务指标）不服从正态分布，因此选用不需要假设自变量间存在多元正态分布的Logistic回归模型进行中小企业财务危机预警研究。

（二）研究样本

鉴于我国大多中小企业并未上市，很多财务信息存在虚假情况且财务数据搜集较为困难，本文研究的中小企业主要来自沪深两市中小企业板块。采用与国内外学者类似的研究方法，以上市公司是否处于ST状态为判断财务危机的标准，共选取80家非金融类中小型上市公司，其中69家非ST企业和11家ST企业，分为非财务危机组和财务危机组开展研究。考虑到行业等因素对研究结果的影响，非财务危机组所处行业和资产规模尽量与财务危机组相近，所搜集数据均来自2012―2016年沪深两市的公开财务报表。

（三）研究变量选取

1.财务变量选取

企业财务状况与其运营能力、管理能力、盈利能力息息相关，目前仍没有形成完善的企业财务危机预测变量选取依据。本文基于现有研究基础，认为预警模型财务变量需满足如下条件：（1）变量指标相关数据容易获得；（2）能够显示中小企业短期偿债能力；（3）可以体现中小企业的经营现状和发展状态；（4）可以体现中小企业投资水平的合理性；（5）可以体现中小企业成长能力。

参考中国上市公司财务指标分析数据库中的相关指标选择本文分析所需的财务变量[8]。根据中小企业特点，确定偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标、发展能力指标和现金流指标为财务危机预警的一级指标，具体二级指标及其计算方法见表1。

2.非财务变量选取

中小企业财务危机不仅受到财务变量影响，还会受到宏观经济、社会环境、行业因素等非财务变量影响。与财务变量不同，非财务变量收集难度大、成本高。国外研究人员大多选择宏观经济指标和行业指标作为非财务变量，但由于我国经济环境与国外经济环境有着较大差异，本文非财务变量更侧重于微观方面。选择企业组织结构、管理费用、董事会构成和审计意见作为非财务变量一级指标，四项一级指标下设若干二级指标，具体情况见表2。

三、企业财务危机预警模型实证

（一）?量筛选

如果利用上述22个指标构建中小企业财务危机预警模型，虽然可以进行较为全面的分析，但是工作量十分巨大，这些指标中的部分指标存在线性相关。为了提高计算准确率，须对上文16个财务候选指标和6个非财务候选指标进行正态性检验和显著性检验。对各变量进行K-S检验，利用随机变量B的样本数据构建分布函数，通过计算分布函数落在某个区间内与正态分布重合的概率，用于判断变量是否满足正态分布。表3为16个财务候选指标和6个非财务候选指标的K-S检验及显著性检验结果。表3中，各变量显著性水平都接近于0，远远小于0.5。

由于各变量间不服从正态分布，因此需要对其进行Wilcoxon秩和非参数检验。将企业成为ST的前1年、前2年、前3年分别记为T-1、T-2、T-3。根据各单变量Wilcoxon秩和非参数检验结果，发现存货周转率（A12）、最大股东持股比例（B1）、Z-指数（B2）、董事会规模（B4）的显著性水平均大于0.5，须剔除这些变量。因此，从前文16个财务候选指标和6个非财务候选指标中筛选出15个财务候选指标和3个非财务候选指标，作为中小企业财务危机预警模型的变量。

（二）因子分析

如果基于剩余的18个候选指标开展财务危机预警研究，计算量仍然很大，可进一步通过因子分析降低变量数。

1.KMO检验

利用KMO检验结果对候选财务变量进行判断。若KMO值越大，说明变量相关性越强。对本文15个财务候选指标进行巴特利球体检验，其卡方计算结果为1192.15，自由度计算值为102，财务指标变量的KMO值为0.821。若KMO值分布在[0.8，0.9]，则说明因子分析效果较好，因此15个财务候选指标因子分析效果较好。

2.公共因子计算

表4为15个财务候选指标公共因子特征值、贡献率计算结果。由表4可知，如果选择5个公共因子，则能反映出15个财务候选指标81.693%的信息量；如果选择4个公共因子，则能反映出15个财务候选指标78.113%的信息量。综合效率和计算量，本文选择前4个公共因子作为财务候选指标的替代变量，将其分别记为C1、C2、C3、C4。

（四）结果分析

1.纯财务指标Logistic回归模型

采用纯财务指标回归模型进行财务危机预警的检验结果见表8。由表8可知，针对ST中小企业和非ST中小企业，纯财务指标回归模型预警准确率分别为63.636%和82.609%。

2.综合Logistic回归模型

采用综合回归模型进行财务危机预警的检验结果见表9。可见，对于ST中小企业和非ST中小企业，综合回归模型预警准确率分别为81.818%和92.754%。对比综合回归模型和纯财务指标回归模型，综合回归模型预警准确率分别提升18.182%和10.145%。

第9篇：企业财务危机预警范文

关键词：财务危机；预警 ；决策方法；

一、财务危机预警的基本含义

从财务危机发生的规律来看，企业财务危机有一个累积的过程，一般在其发生之前就能够进行预测，并给企业管理当局发出明确的危机警示，使其主动调动企业内外部各种资源，制定有针对性的预控措施，从而使企业避免财务危机的发生或减轻财务危机的强度。危机并不可伯，比危机更可怕的是在危机到来之前还意识不到危机已经来临，因此，有必要对财务危机进行预先警示。

二、财务危机的警源分析

（一）财务危机的外生警源

1、系统风险因素

系统风险因素亦称市场风险因素，是指对所有企业都产生一定影响的因素，如国家政策，社会经济环境等，是所有企业都无法避免的。

2、个别风险因素

个别风险因素是指只对本企业或其他较少企业产生不利影响的因素，如主要承销商无力支付本企业货款，重要客户恶意赖账，被投资企业发生亏损，被控保单位无力偿债，协作单位撕毁营销合同等。

（二）财务危机的内生警源

1、投资决策失误

企业在经过一段时间的发展和积累后，往往有通过扩大投资来追求更大成功的内在冲动。在良好市场契机背景下经过充分论证和调查的投资决策，是很多企业迅速发展壮大的动力因素。然而，没有明确目标和科学论证的盲目扩张，会使一个本来健全的组织陷入混乱，超越管理、组织和财务上的能力，致使资金压力过大、产能闲置、存货过多、成本过高等财务负担，最终导致的不仅仅是经营亏损，甚至是彻底的崩溃和破产。

2、市场信息失误

一方面，营运资金持有量是否恰当决定着企业财务周转能否顺畅进行，而企业的营运资金往往与企业的财务预测息息相关。由于财务预测是建立在对未来市场需求和销售额预测基础上的，当企业掌握的市场信息失误，或对市场信息的处理不够及时，企业对销售预测的错误判断就会成为财务预测背后隐蔽的危机因素。

3、内部管理控制失效

企业内部管理不善和内部控制失效是财务危机爆发的重要原因。当企业的管理状态混乱无序，内部控制失效时，就会出现成本失控、损失浪费严重、价格缺乏竞争、收不抵支、应收账款和存货周转缓慢、资产流动性差等现象。

4、公司治理不健全

合理的公司治理能够在确保大小股东受到平等对待的前提下保护股东和利益相关者的合法权益，确保董事会对公司的战略性指导和对管理人员的有效监督。

三、基于群决策的财务危机预警实例

公司简介及实例方案设计

1、公司简介

上海开开实业股份有限公司是一家以服装和医药为主营业务的上市公司。其前身为1936年在上海创立的开开百货商店，销售自行生产的衬衫及羊毛衫。1984年，该公司将生产并销售的衬衫及羊毛衫所用品牌“开开牌”注册为专利商标，后在全国各地陆续建立开开牌服装的销售网络。1993年，经批准改组为股份有限公司，同时改用现时的公司名称。2001年，经国泰君安证券股份有限公司推荐，其股票开始在上海证券交易所公开上市交易。从公司年度报告来看，2002年和2003年该公司各项财务指标表现良好，似乎处于各项业务和公司规模逐渐发展的成长阶段，但是实际上已经埋下了一些危机的隐患。2004年，该公司总经理张晨携数亿元巨款潜逃，造成该公司巨额亏损。2005年，虽然该公司通过强化服装和医药两大主营业务，处置部分资产，压缩信贷规模等举措扭亏为盈，但是仍然面临着较大的困难。2006年至今，该公司又相继提出股权分置、控股股东股权转让和资产重组等方案，目前正在实施中。

2、实例方案

该公司2002年和2003年虽然已经埋下了一些危机隐患，但是整体财务状况良好，各项财务指标均未出现显著的异兆。2004年的巨额亏损型财务危机在某种程度上具有迅速爆发的特点，也就是说，企业财务危机周期中的潜伏期和形成期历时较短。此种情形下，在2002年或2003年试图通过各种财务危机定量预测方法处理财务指标数据来预测出2004年的财务危机状况，几乎是不可能的。在这种财务危机定量预测方法失去其有效性前提的状况下，专家的经验知识和非财务信息就显得尤为重要。因此，该实例分析方案的设计思想如下：

（1）由五位具有注册会计师资格和硕士以上学位的财务会计专业人员来担任企业财务危机可能性评价的专家角色，并假设他们在评价过程中具有相同水平的调控能力。

（2）由于受信息来源途径的限制，该实例分析中的专家只能利用上市公司公开披露的信息以及其他公共信息。因此，实例分析中采用的定性指标体系更加粗线条些。