金融会计论文

财务危机预警的功能和分析方法

时间:2013/4/5 21:40:20  作者:  来源:  查看:1583  评论:0
内容摘要:    1.财务危机预警的功能     企业存在财务危机并不恐惧,恐惧的是在危机到来之前,还未能意识到危机己经来临 财务危机预警可以在企业财务危机发生之前,有效地帮助企业进行预测,给企业的管...

    1.财务危机预警的功能 

    企业存在财务危机并不恐惧,恐惧的是在危机到来之前,还未能意识到危机己经来临 财务危机预警可以在企业财务危机发生之前,有效地帮助企业进行预测,给企业的管理层以 明确的危机警示信号,使其主动制定有针对性的预控措施,其功能体现在五个方面。 

    (1)信息收集功能。信息收集是财务预警过程中始终贯穿的环节,它通过收集与企业日 常经营活动密切相关的金融、税务、利率、财政、行业政策、国家政策和各种市场状况等信 息,将其与企业自身经营的现状进行比较分析,为顺利开展财务危机预警活动提供依据。     

    (2)监测功能。监测即跟踪企业经营活动的全过程,将企业经营的实际状况与企业预先 制定的计划、目标、标准做出比较,找出偏差,以便发现企业中存在的问题。 

    (3)诊断功能。诊断即根据监测阶段的结果,使用现代企业诊断技术、企业管理技术对所产生的偏差进行分析,找出企业运行中存在的弊端和其深层次的原因,判断企业营运状况 的优势和劣势。

     (4)治疗功能。通过财务危机预警的监测、诊断阶段,判断出企业在运行中所存在的弊端后,可以帮助企业经营管理者对症下药,制定出有效的措施,将企业有限的财务资源用到最需要的地方,及时纠正企业运行中的过失或偏差,从而能够使企业回到正常营运的轨道上防止财务状况进一步的恶化,导致其陷入财务危机境地。

       (5)免疫功能。经过财务预警分析过程后,企业已细而系统地记录了财务危机发生的原因、消除危机的各项处理措施,于是可以将这些纠正过失或偏差的经验作为企业今后经营管理活动的前车之鉴,避免类似过失或偏差的发生,增强了企业的免疫能力。

 2. 财务危机预警分析方法

     纵观国内外学者关于财务危机预警的分析方法研究成果,可以总结出企业在日常的实际 运转中运用的财务危机预警分析方法有定性分析法和定量分析法。 

    2. 1财务危机预警的定性分析方法 

    定性分析法通过对企业内外部影响因素特征的分析,更加全面地了解企业的整体情况, 预测企业发生则一务危机的可能性,制定合适的措施,达到财务危机预警的目标,其常见的方 法主要有标准化调查法、流程图分析法、“四阶段症状”分析法、管理评分法、“三个月资 金周转表”分析法。

     a.标准化调查法 

    标准化调查法又被称为财务风险分析调查法,它借助于专业技术人员、咨询调查公司、 行业协会等,对企业可能遇到的一些问题做出详细的调查、深入的分析及探讨,形成报告文 件供企业经营管理者参考。该方法的一个最大优点是具有普遍适用性,因为运用此种方法 所提出的问题对所有企业都有意义;它的缺点是在调查过程中没有给使用者解释所要求回答 的每个问题,也没有引导使用者对所问问题之外的相关信息做出正确判断,即无法提供特定 企业的某些问题的个性特征。

     b.流程图分析法

     流程图分析法其实是一种动态分析方法,在企业整个生产经营活动流程中,必然会有一 些重要环节,如果在重要环节上发生损失或造成堵塞,就极易可能造成企业全部经营活动终 止,每个企业都可以在画出的流程图中找出本企业生产经营活动的关键点,在关键点处分析和 判断公司存在的潜在风险,及时发现问题,采取预警措施。

     c.“四阶段症状”分析法 

    企业出现财务危机,决不是一朝一夕的结果,而是一个逐步恶化的阶段,根据企业日常 运营情况,总体上划分为四个阶段。

     d.管理评分法

     美国仁翰·阿吉蒂广泛深入地调查了破产企业存在的缺陷以及企业的管理特性,对影响 破产的几种缺陷、错误和症状赋予了对比打分,且根据这些因素在破产过程中的轻重程度进 行了不同权数的处理。

     e. "三个月资金周转表”分析法

     企业拥有充足的资金周转是较强偿债能力和支付能力的重要保障,在全面预算下,为了 预防企业陷入财务危机的境地,通常以三个月为周期编制企业的“资金周转表”,该种方法 根据企业是否能够编制出三个月资金周转表推导出两个判断标准:一是当企业无法编制出三 个月资金周转表,这就反映了企业本身己经存在问题;二是当企业能够编制出三个月资金周 转表时,那就要查明转入下个月的结转额是否占总收入的20%以上,付款票据的支付额是否占销售额的40%以下(制造商)或60%以下(批发商),若达不到此数据比率,则说明企业的财务状况处于紧张状态,应尽快制定出措施,排除警情。

     2. 2财务危机预警的定量分析方法 

    财务危机预警的定量分析方法是指以企业财务指标为基础的比率所做分析的方法,财务 数据与企业的财务状况紧密相关,是企业财务状况的量化表现,企业财务危机的发生要经历 从量变到质变的逐渐发展过程,这种逐渐发展变化过程会体现在企业的一些财务指标上,因 此借助于财务指标能够准确预测出企业的财务状况。随着科学计算机技术的发展,国内外的 许多学者大胆进行了多种模型构建的尝试,甚至借助于统计学原理和方法,总体而言,财务 危机预警的定量分析方法主要包括单变量判别模型、多变量判别模型、人工神经网络模型等。

       a.定量分析法国外的研究成果   

    (1)单变量判别模型(一元判别法)  

   它利用单个财务比率的变化趋势来预测财务危机发生的可能性。1931年Ramser和Foster开创了单变量趋势分析的先河,Fitzpatrick (1932 )使用单变量判别模型对企业进行破产预测。研究结果显示财务比率中判断能力最强的是净利润/股东权益和股东权益/负债。Smith和Winakor (1935)在类似的研究中发现预测能力最强的指标是营运资本/总资。 Mervin (1942)在研究中得出的结论是:股东权益/负债、营运资本/总资产、流动资产/流 动负债这三个指标能够提前6年对企业破产作出预测。 

      (2)多变量判别模型 

    基于单一变量建立的财务比率有其局限性,在运用不同指标对同一个企业进行判断时往 往导致矛盾的结果。多变量判别模型将互相联系的比率组成一个系统,通过运用多个财务指 标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况,并在此基础上建立预警模型,从而能够克 服单变量判别模型的不足。

       1) Z-Score模型

     美国学者Altman }}3' (1968 )在大量的实证研究和分析的基础上,从22个财务比率中挑   选出5个财务比率,根据统计结果计算出该5项财务比率的加权平均数,从而为每一种比率   确定了其对企业破产的影响程度,来对1946-1965年间提出申请破产的33家公司和对应数量   的非破产公司进行财务危机预测。

     Z-Score模型的函数公式为Z=0. 012X,+0. 014X2+0, 033X3十0. 006X}+0. 999X;,其中X,=(流动 资产一流动负债)/资产总额,反映资产的流动性及规模特征;Xz=留存收益/资产总额,反 映企业累计盈利能力;X3=息税前利润/资产总额,反映企业资产的获利能力;X4-股权的市场 价值/负债的账面价值,反映企业的偿债能力;X5=销售收入/资产总额,反映企业资产的利 用效果。Altman还得出了判断企业破产的临界值:当企业的Z值高于2. 675,则表明企业发 生破产的可能性很小,企业的财务状况良好;当Z值介于1. 81-2. 675之间,则表明企业的财 务状况很不稳定,这一区间被称之为“灰色地带”;当Z值低于1. 81,则表明企业存在破产 的危险。该模型具有较高的判别准确度,成功地判别出33家破产企业中的3l家,判别准确 度达到93. 94%。

     2) ZETA模型

     Z-Score模型的研究对象只能针对上市公司的制造业,为了对非上市公司的财务状况作出预测,1977年Altman,Haldeman和Narayanan在Z-score模型上进行改进,建立了ZETA 模型。他们按企业平均资产规模在1亿美元左右的标准,选取了包括零售类企业在内的 1962至1975年间的58家正常企业和53家危机企业,从27个初始财务比率中筛选出7 个解释变量:流动比率=流动资产/流动负债、资产报酬率=息税前净利/总资产、债务保 障倍数二息税前净利/利息支出总额、累计盈余率=留存收益/总资产、盈余稳定指标二息 税前净利/总资产的10年标准误差、资本比率==5年普通股平均市值/总资本和用总资产 对数来度量企业规模这几个因变量,预测结果表明,ZETA模型相比Z-Score模型而言, 不仅提高了对企业破产前较长时间的预测准确率,而且此模型还适用于零售业和非上市 公司。

     3 ) Logistic回归模型

     Altman等人提出的多元线性判别模型,要求财务困境样本组与配对样本组的预测变量的方差一协方差矩阵必须是相等的,且预测变量要服从正态分布,但在现实中满足此要求的财务比率并不多,如果预测变量中还存在虚拟变量,就更不能满足以上要求。为了避免上述的局限性,Logisti。回归模型被引入到企业财务危机预警模型的研究中,Logistic回归模型存在如下几点假设:①假定企业破产的概率是p;②假定能通过财务比率线性解释In[p/(1-p)];③假定In[p/(1-p)]=a+bx,推导得出p=exp (a+bx) / [ l+exp (a+bx) ],从而计算出企业破产的概率。判别规则是:如果P值小于0. 5,则企业财务正常的可能性比较大,判断企业为财务正常类型;如果P值大于0. 5,则企业破产的可能性比较大,判断企业为破产类型。马丁(Martin  1997 )首次运用Logistic回归模型对银行进行破产预测。奥尔森(Ohlson, 1980 ) `ls,选取1970-1976年间破产的105家公司和配对样本数为2058家非破产公司,运用Logistic回归模型进行实证研究,分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系,发现用资本结构、业绩、公司规模和当前的融资能力进行财务危机的预测,其准确率高达96. 12%。 继奥尔森之后,在1985年Newbold, Casey and Bartczak, Zavgren也使用类似的方法进 行了研究。

     Logistic回归模型最大的优点是克服了多元线性判别模型中对变量要求服从正态分布的 局限性,但它也存在至今为止尚没解决的问题,如关于临界值判别点的选定。 

    4 ) Probit多元概率比模型 

    Zmijewski (1984 ) 提出了Probit多元概率比模型,该模型假设企业样本服从标准 正态分布,同样假设企业破产的概率是P,并可以用财务指标对概率函数的P值进行线性解释, 关于P值的计算,首先要确定企业样本的极大似然函数,再求出企业破产的概率。

     此模型的判别规则是:当P值小于0. 5,则表明企业财务状况正常,当P值高于0. 5,则表明企业面临着破产的危机。可以看出此模型与Logistic回归模型研究思路和局限性相似,二者 的不同之处在于,Logistic回归模型采用对数方法计算P值,Probit模型采用积分方法计算P值,且Probit模型存在样本服从标准正态分布这个前提假设条件。       


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