企業內部財務風險與財務預警模型研究
【摘要】財務風險是企業內部財務執行中實際存在的因素，產生於現代企業財務活動各種複雜的環境中，在經營活動中始終存在，可能面臨較大的風險。而財務預警就是從如何防範的角度來識別、評價和控制財務風險，它不僅是企業經營實踐中的重要內容，也是管理理論研究的重大課題之一。
【關鍵詞】財務風險 預警 風險控制
一、企業內部財務風險形成原因
企業產生財務風險的原因很多，不同的財務風險形成的具體原因也不盡相同，既有企業外部的原因，也有企業自身的原因。而財務管理因決策失誤、管理不善及缺乏風險意識等原因造成內部財務風險，存在於財務管理工作的各個環節。
2、企業籌資方式不當，資本結構不合理。由於籌資決策失誤等原因，企業資本結構不合理的現象普遍存在。企業盲目追求利益最大化，過於追求成本最低的籌資方式是錯誤的。目前，可供企業選擇的籌資方式主要有銀行貸款、發行股票、發行債券、融資租賃和商業信用。不同的籌資方式在不同的時期會有各自的優點與弊端，如果選擇不當，就會增加企業的額外費用，從而減少企業的應得利益，影響企業的資金週轉最終產生財務風險。
由於上述原因的存在，如果企業對其不快速做出相應的反映或處理，這些原因都將會在一定程度上，或直接或間接地促使企業走向破產，或引發企業的財務危機的產生，財務預警恰好起到了對財務危機進行事前預報並防患於未然的作用。
二、財務預警模型研究的簡要評述
我國有關財務風險預警分析的研究起步較晚，而國外開始相關領域的研究比較早，已經有企業將財務風險預警模型投入實際運用當中。下面將對一些常見的預警模型進行介紹。非量化分析主要包括：標準化調查法、“四階段症狀”分析法、“三個月資金週轉表”分析法、流程圖分析法、管理評分法等；量化分析分為單變數判定模型和多變數判定模型。本文主要介紹量化分析。
1、單變數預警模型。單變數預警模型即是運用個別的財務比率來預測財務危機的模型。美國學者William Beaver通過對1954-1964年期間的79個失敗企業和相同數量、相同資產規模的成功企業的比較研究提出了單變數預警模型。他認為預測財務失敗的比率有：***1***現金保障率=現金流量/債務總額；***2***資產收益率=淨收益/資產總額；***3***資產負債率=負債總額/資產總額；***4***資產安全率=資產變現率-資產負債率，其中資產變現率=資產變現金額/資產賬面金額。他的研究認為現金保障率能夠最好地判定企業的財務狀況。其次是資產負債率，並且離失敗日越近，誤判率越低。
單變數預測模型法簡單易懂，但其缺點也較明顯。***1***由於單個比率不像多個財務比率能夠反映企業的整體財務狀況，所以要求企業在建立模型時要選擇最能反映企業財務執行核心特徵的財務比率作為預測指標。***2***企業的核心管理層為了掩蓋真實財務狀況往往會對某些財務比率進行粉飾，故由這些不真實的財務比率所作出的預警資訊就失去了可靠性。***3***對同一家公司，預測者可能會因使用比率的不同而得出不同的預測結果。
2、多變數預警模型。多變數預警模型即是運用多種財務比率加權彙總而構成線性函式公式來預測財務危機的一種模型。多變數預警模型中當屬美國紐約大學教授Altman的Z-Score五變數模型的應用最為廣泛。它是根據1946-1965年期間，在相當規模及行業裡，提出破產申請的33家破產企業和33家非破產企業作為樣本，在經過大量的實證考察和分析研究的基礎上，從最初的22個財務比率中選擇了5個，使用破產企業破產前一年的資料和非破產企業在相應時段的資料，用統計方法對5個財務比率分別給出一定權數，進而計算其加權平均值***即Z值***。Z-Score五變數模型的差別函式表示如下：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5***式中：Z-差別函式值***
X1-營運資金A資產總額；
X2-留存收益A資產總額；
X3-息稅前利潤A資產總額；
X4-普通股和優先股市場價值總額÷負債賬面價值總額；
X5-銷售收入A資產總額；
由於該模型來自於對上市公司的研究，應用範圍不廣，故此後Altman重新評估變數X4將其確定為：股票賬面價值***所有者權益***/總債務賬面價值，新的模型被Altman稱之為Z模型，其基本表示式為：
Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5
當z≥2.99時，陷入財務困境的可能性很小；當2.7≤Z＜2.99時，有陷入財務困境可能；當1.81≤z＜2.7時，陷入財務困境可能性很大；當z＜1.81時，陷入財務困境的可能性非常大。
Z模型克服了單變數預警模型的缺陷，幾乎包括了所有預測能力很強的指標。它除了可預測本企業的財務發展狀況外，還可以分析企業的競爭對手、供應商、客戶及利益相關公司的情況。
但其侷限性在於：***1***不具有橫向可比性，即不可用於規模、行業不同的公司之間的比較。***2***採用的是按權責發生制編制的報表資料，沒有考慮到較為客觀的現金流量指標，可能不能真實反映企業現實的財務質量。
為了解決權責發生制原則所帶來的人為操縱財務比率的問題，增加了兩個有關現金流量分析的指標：現金盈利質量率和現金增值質量率。現金盈利質量率=現金盈利值/淨利潤。其中，現金盈利值是根據現金流量表提供的財務資訊計算出來的企業現金淨收益。現金增值質量率=現金增加值/留存收益。其中，現金增加值是企業支付了各項現金分配後的留存現金收益。
3、其他預警模型。目前，還有其他一些比較常見的財務預警的分析方法，如人工神經網路分析法、F分數模型、近鄰法、分類樹方法等。可見，財務預警模型是隨著實際運用的發展而不斷完善、更新的。
三、構建財務預警模型的建議
基於上述分析，筆者認為應依託現代計算機技術、網路通訊技術、資料庫技術以及管理學、財務學、統計學和各種優化技術，儘快構建起科學有效的現代企業財務預警系統。構建現代企業財務預警系統注意以下問題：
首先，建立適合本企業的財務預警模型，並使其具有動態發展性特點、行業特點、企業規模等許多因素均會影響財務預警模型的預測精度。應積極借鑑美國、日本等國業已成功開發並應用的預警模型，來建立和完善適合我國企業的財務預警模型。
其次，管理資訊系統的建立和完善是財務預警系統有效執行的基礎和前提，財務預警系統的有效執行依賴於管理資訊系統的建立和完善。財務預警系統是為企業管理資訊系統服務的，離開了管理資訊系統，財務預警系統也就失去了存在的價值。因此，企業必須建立和完善管理資訊系統。
再次，定性方法與定量方法相結合，財務指標與非財務指標兼顧選擇哪些財務指標作為建立財務預警模型的變數，對模型的預警精確性和可靠性將產生較大的影響。
【參考文獻】
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加強地方政府債務風險控制的實踐探索