國內外財務風險預警模型分析

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企業為了及時有效地識別和防范財務風險隱患，實現了持續健康發展的目標，建立財務風險預警模型。然而，現有的財務風險預警模型往往效率低下，存在缺陷。首先分析了國內外財務風險預警模型，其次分析了模型的局限性，最后對研究財務風險預警模型提出了合理化建議。

一、國外財務風險預警模型研究綜述

1.國外財務風險研究現狀。國外學者通常通過財務危機定義財務風險。Beaver持有這種看法：如果一家公司面臨破產，或者存在未支付優先股息和無法償還債務的現象，那么它可以被視為面臨財務危機。Ross等人指出了破產的四個內涵：技術、企業、會計、法律破產。并認為從危機預防的角度來看，財務危機是指技術破產。C.VanHome等財務風險的定義更為廣泛，而財務風險由兩個組成部分，即使用財務杠桿引發每股收益變動和失去償付能力的風險。2.財務風險預警模型研究現狀。①單變量判別模型。Fitzpatrick是最早探索財務風險預警模型的學者之一。他以19家公司為樣本，他建立一個單變量判別模型來探索財務風險預警問題，通過對破產和經營正常企業財務比率的對比分析，得出產權比率和凈資產收益率兩個指標對財務風險具有較高的預警精度。芝加哥大學教授Beaver開發了一個基于Fitzpatrick的單變量預警模型，以1954-1966年158家破產企業與正常企業的財務關系為研究對象，得出凈利潤/總資產指標和凈現金流量/總負債指標在財務風險預測方面更為準確。②多變量判別模型。Altman是將多變量判別模型應用于財務風險預警領域研究的首位開拓者。他提出的Z-Score模型是國外影響最大的多元線性判別模型。從1946年至1965年期間66家有問題和經營中的公司中隨機抽取一個樣本，它從22個提供最佳預警的備選財務比率的范圍內選擇了5個，并建立了一個五變量判別模型來計算Z值，并根據Z值的大小確定公司破產或失敗的概率。結果表明，Z評分模型的預測精度遠高于單變量模型，但Z評分模型僅適用于短期預測，長期預警精度較差。在接下來的幾年里，Altman等分別選擇了53家和58家破產公司以及58家正常公司，并在五個變量Z-score5中添加了兩個財務指標，因為非上市公司無法估計股票的市場價格狀況。建立一個七變量ZETA模型。P’Wu建立了多變量判別預警模型，在傳統財務風險與收益管理和相關分析的基礎上提出了財務風險預警的必要性，并構建了多元線性預警模型多樣性驗證了線性預警模型的有效性，目前已有較好的驗證性預警模型。③邏輯回歸模型。由于單元和多元判別預警模型都無法準確測算企業財務風險的概率，多元邏輯回歸模型逐漸成為1970年代時期研究者探究預警財務風險的最普遍模型。Martin是將Logistic回歸模型運用到財務風險預警的首位開拓者。研究結果發現，在樣本正態，變量獨立且非等均值的狀態下，多元判定模型僅僅是Logistic回歸模型的特殊情況。Ciarlone等將現有的預警模型和宏觀經濟學理論結合，構建了實證有效且規則簡單的邏輯風險預警模型。Matthieu等創新性地將二元離散方法融入Logistic回歸模型中，并基于32家處于財務危機中的公司的財務數據，他們建立并劃分了Logistic回歸預警模型。經過檢驗對企業的潛在危機有較高預測精度。④神經網絡模型。ClarenceTam通過Coats等的研究基礎上。對94家破產企業和188家正常企業的財務數據進行分析，結果表明，神經網絡模型對財務風險預警具有較高的精度。George根據醫藥行業的特點，運用人工神經網絡理論，建立了醫藥企業現金流預警模型，并對樣本數據進行了同行分析，研究結果表明，預警模型精度與公司距離ST時間的長短呈現負相關。綜上所述，國外財務風險預警研究主要集中于構建財務風險預警模型。研究成果比較成熟，在實踐中得到了廣泛的應用，財務風險預警成為企業財務風險研究的一個重要領域。

二、國內財務風險預警模型研究

綜述國內大部分的財務預警研究都是借鑒國外研究經驗建立模型的，我國的財務風險預警研究開始于1990年代，風險預警進行了單個變量變為多個變量到復雜模型多個階段。隨著我國經濟的增長，國內研究者對公司財務風險預警模型的研究也在不斷深入。通過結合各個行業的特點，結合定量和定性分析，建立與社會主義經濟相適應的財務風險預警模型。

1.財務風險理論研究。劉恩祿等較早且全面地對財務風險的概念界定，財務風險通常是指在企業的生產、采購、銷售等一系列生產經營活動中，企業由于被內外部環境影響和各種事前難以控制和預料的不確定性因素以間接和無形方式的作用和改變，實際收益在特定的時間段內與預計的預期收益產生一定的偏差給利益相關者造成損失的可能性。張影認為餐飲業主要需要應對的財務風險包括籌資、投資、營運三個維度，并從餐飲企業自身及其面臨的宏觀環境中客觀分析了產生財務風險的原因。

2.財務風險預警模型研究。①單變量判別模型。吳世農等在《中國經濟問題》發表文章，對公司破產分析的有關預警指標并首次介紹了單變量判別模型。陳靜對同行業及規模的ST和非ST共54家公司的財務信息構建單變量模型，結果顯示，資產負債率、營運資本比率、流動比率和總資產收益率這四個指標對企業的財務失敗的預測具有敏感性，流動比率和資產負債率判別正確率最高。②多變量判別模型。袁康來等人利用Z模型對農業企業財務風險預警進行了研究，驗證了Z模型具有良好的預警效果。李元峰等在楊成巖等前人研究成果的基礎上優化通過調整了臨界值和增加了3個新變量優化Z模型，大大提高了模型的精度和適用性。周守華等通過增加一個能夠預測公司破產的財務指標——現金流量指數，建立了F評分模型。在實施該模型的實證實踐中，選擇了4160家公司，準確率高達70%。結果表明，F-Score模型是一種更為準確的財務風險預警模型。張玲選擇120家共涉及14個行業的公司，利用多元判別函數建立了財務風險預警系統。研究結果表明，該模型能夠為ST公司的財務風險預警分析提供依據。③邏輯回歸模型。陳曉等采用Logistic回歸模型對ST公司進行了實證研究。結果表明，股權指數和資產收益率是反映ST公司財務風險預警效果最好的財務指標。將因子分析在處理指標方面的優勢與Logistic回歸模型擬合精度較高的優勢相結合，研究上市公司財務風險預警問題。王華麗等在奧特曼Z評分模型的基礎上，建立了中小企業財務風險預警模型。結果表明，奧特曼的Z評分模型基本上反映了企業的財務狀況。2015年黃楊選取ST公司12家和正常經營的12家作為研究樣本。結果表明，該模型具有較高的財務風險預警精度。李常山將2016年23家制造業上市公司與2016年30家非制造業上市公司進行了比較，在對財務信息進行主成分分析后，采用Logistic回歸建立了財務風險預警模型。結果表明，通過建立財務風險預警模型，上市公司可以有效降低財務危機發生的概率。④神經網絡預警模型。李芳等建立基于神經網絡模型的企業財務預警模型，結果表明資產負債率、每股凈資產、凈現金流量三個指標對企業財務危機預警具有重要作用，具有良好的財務危機判斷和預測能力。通過專家調查，李曉青等獲得了15家樣本企業的物流外包風險評價指標。基于BP神經網絡構建了適合物流行業公司的模型預警財務風險。結果表明，該模型對物流企業具有較高的預警精度。邢瑞雪等以78家上市公司財務數據為樣本，采用BP神經網絡支持向量機構建基于人工智能方法的模型，并與傳統財務風險預警結果對比。結果表明，用人工智能方法建立的財務風險預警模型具有更高的預警精度。孫新賢等從2004年至2016年的四大航空公司中選擇了49家，其中38家是培訓樣本，11家是測試樣本。他運用主成分分析的方法對預警財務風險的各個指標降維優化，基于BP神經網絡構建財務風險預警系統。研究結果顯示，BP神經網絡模型能夠有效地預測航空公司的財務風險。

三、模型比較

單變量決策模型的最大特點是選擇單一的財務指標作為研究對象。該模型的應用首先需要選擇兩組樣本，一組是預測樣本，另一組是檢驗樣本，來建立和檢驗模型。其次，根據一定的財務比率對預測樣本進行分類，尋找一個閾值來判斷兩組樣本，使誤差最小。再其次，用閾值測試試樣。單變量決策模型的優點是易于管理，過程簡單易行；缺點是無法監測和分析企業內外部環境的不斷變化。因此，結果往往既不那么確定，也不那么客觀，無法準確預測公司的風險。多元判別模型與一維決策模型最大的區別在于前者選擇了更多的變量和角度來預測企業的風險。該模型的關鍵是選擇多維度反映企業財務狀況、有利于宏觀風險控制的指標。與單變量判別模型相比，多變量判別模型可以從多個維度更詳細、更客觀地監測和分析企業財務狀況，提高預警精度。然而，多變量判別預警模型仍有局限性。一方面，多變量判別預警模型要求變量滿足正態分布假設，另一方面，它們沒有充分考慮現金流量的變化情況，從而縮小了模型的使用范圍。多元邏輯回歸中對于自變量分布的假設沒有要求，克服了線性模型必須滿足統計假設的缺陷，因此Logistic回歸方法可以規避了判別分析中難以達到的前提假設，它極大地改善財務風險的預測并解決了判別分析中的多種弊病，包括比率指標是正態分布的假設以及樣本企業具有相同的協方差方差矩陣的假設。因此，1980年代之后多元Logistic回歸代替了判別分析預警模型，占領了財務風險研究范疇核心地位。邏輯回歸模型的局限性在于由于大部分計算結果都是近似的，因此計算并不準確，與實際結果間有較大差距。四、研究結論通過對國內外財務風險預警研究的分析，可以看出，國外研究者對財務風險預警的探索比國內更早，相比之下，由于我國起步較晚，早期的研究主要是借鑒國外學者的理論進行改進和優化。國外研究者對財務風險預警的探究更多的是建立模型，而國內研究者對財務風險模型的研究則是在國外模型進一步完善的基礎上進行的，因為所有模型都是基于國外市場的數據，所以在不同的研究時間和發達程度的市場上國內外學者的研究主要集中在模型的改進上。上述財務風險預警模型各有特點和優勢，適用于不同類型和規模的企業，需要對每個問題進行具體分析。

作者:李秀雷 單位:云南交投公路建設第一工程有限公司