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我國財務危機預警模型的研究會計論文
【摘要】在市場環(huán)境日趨復雜的今天，如何規(guī)避財務風險，建立有效的財務危機預警模型愈來愈顯示出其重要性。本文通過對國內(nèi)近年來有關(guān)財務危機預警模型研究的介紹，對已有成果進行總結(jié)歸納，并結(jié)合國內(nèi)的研究進展，對我國財務危機預警模型的研究成果做出基本評價，并對其未來發(fā)展方向做了一定的探討。
【關(guān)鍵詞】財務危機 預警模型
引言：財務危機的界定
對財務危機的界定，國內(nèi)外學者因研究目的不同而異，使用了不同的標準。Beaver(1966)認為，破產(chǎn)、拖欠償還債務、透支銀行賬戶或無力支付優(yōu)先股股利四項中的發(fā)生任何一項的企業(yè)，，即可定義為發(fā)生了財務危機的企業(yè)。Altman(1968)認為，財務危機企業(yè)是“進入法定破產(chǎn)的企業(yè)”。在國內(nèi)，多數(shù)學者在研究中傾向于直接使用披露的上市公司數(shù)據(jù)，并以是否被“ST(特別處理)”作為判斷該企業(yè)是否發(fā)生財務危機的判斷標準。
一、財務危機預警模型相關(guān)研究成果
國內(nèi)財務危機預警的研究始于20世紀80年代中后期，而到1996年以后，才陸續(xù)出現(xiàn)以企業(yè)財務數(shù)據(jù)為基礎建立的財務危機預警模型。
周首華、楊濟華、王平(1996)在埃特曼(Altman)Z分數(shù)模式的基礎上，建立了新的預測模式——F分數(shù)模式。他們選取了31家破產(chǎn)公司及31家非破產(chǎn)公司作為樣本建立F分數(shù)模式，并用4160家公司數(shù)據(jù)作為檢驗樣本進行了驗證，得出其準確率近70%。F分數(shù)模式充分考慮了現(xiàn)金流量的變動情況，其選取的五個判定變量完全基于財務理論，而非像其他模式的變量系數(shù)取自實務選定方法。研究指出，如采用F分數(shù)模式進行趨勢分析，較之時間序列上任一時點的單一F分數(shù)分析都重要得多。
陳靜(1999)采用單變量分析和多元預測模型對國內(nèi)市場27家ST公司和非ST公司進行了實證分析。在單變量分析中，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負債率和流動比率在宣布ST前一年的誤判率最低，而在宣布前三年時，總資產(chǎn)收益率和流動比率的誤判率較低。在其建立的多元線性判別分析中，選取了資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤、流動比率、營運資本/總資產(chǎn)以及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率六個指標來構(gòu)建預警模型，并通過對三年判定函數(shù)預測正確率的計算和比較，發(fā)現(xiàn)多元判定模型在宣布前一年的成功率較高，離宣布日越遠，成功率越低。
吳世農(nóng)、盧賢義(2001)選取1998-2000年發(fā)生ST的樣本公司70家和相對應的非ST樣本公司70家，首先應用剖面分析和單變量判定分析，選取盈利增長指數(shù)、資產(chǎn)報酬率、流動比率、長期負債與股東權(quán)益比率、營運資本與總資產(chǎn)比、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個指標作為多元判定分析得變量，并以此構(gòu)建LPM模型、Fisher二類線性判定模型和Logistic回歸模型。研究表明，LPM模型與Fisher判定模型在財務困境發(fā)生前1年的誤判率均為10.07%，從應用上可證明兩個模型是等價的。三種模型均能在財務危機發(fā)生前做出較為準確的判斷，且就同一樣本集而言，Logistic回歸模型誤判率最低，判定效果最好。
楊淑娥、黃禮(2005)從滬深兩市上市公司中選取了以工業(yè)板塊和綜合板塊為主的90家ST公司和相應的90家非ST公司，選擇流動比率、現(xiàn)金比率等10個指標利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。通過構(gòu)建的模型對建模樣本進行回判以及對檢驗樣本進行判定，其正確判定率分別達到90.8%和90%，證明了基于財務指標信息的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法是預測企業(yè)財務是否會發(fā)生危機的有效方法。同時，該文也指出，預警模型在研究同類行業(yè)時將取得更好的效果。
二、對企業(yè)財務危機預警模型研究成果的基本評價
縱觀大多數(shù)學者對財務危機預警系統(tǒng)的研究，周首華、陳靜等在國外研究模型的基礎上，進一步發(fā)展符合國內(nèi)實情的財務預警模型，楊淑娥、黃禮等則采用新的思路，結(jié)合其他學科對構(gòu)建財務預警模型的新方法進行的探究。這些研究基本上都更加重視現(xiàn)金流量在財務危機預警中的重要作用，以及強調(diào)進行時間序列上的趨勢分析的重要性。
通過上述研究可以發(fā)現(xiàn)，所構(gòu)建的財務危機預警模型的誤判率明顯降低，證明近年來國內(nèi)在該領域上的研究成果顯著。但與此同時，也應看到我們的研究仍存在不足之處。
1.數(shù)據(jù)的獲取和處理，國內(nèi)研究更大程度上是在上市公司披露的數(shù)據(jù)下進行進一步研究和建模，獲取的數(shù)據(jù)是否真實可信，對數(shù)據(jù)的處理是否得當，這些都是影響模型有效性的重要因素，但這些因素在研究中沒有得到適當?shù)谋ＷC。
2.財務指標的選擇，不同行業(yè)各財務指標的重要性及衡量標準有所區(qū)別，國內(nèi)研究一味強調(diào)ST公司的選擇而忽略了公司行業(yè)性質(zhì)的影響，可能使構(gòu)建出來的模型“被綜合”，從而無法做出更加精確的判定。
三、繼續(xù)研究的價值和方向
如何有效控制企業(yè)風險、避免企業(yè)財務危機發(fā)生，可以說是關(guān)系到企業(yè)的生死存亡，因此對于財務危機預警模型的研究和深化不僅具有重要意義，而且是十分必要的。基于大多數(shù)學者的研究，進一步深入發(fā)展或整合利用其他學科研究，建立更為有效的財務危機預警模型是當前研究的一個主流趨勢。另外，可以考慮在對財務指標進行定量分析建模的基礎上，加入一些對觸發(fā)事件、披露事件等的定性分析，提高模型的效度和實用性。
參考文獻
[1]陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析.會計研究，1999.4.
[2]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務困境的預測模型研究.經(jīng)濟研究，2001.6.
[3]楊淑娥，黃禮.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的上市公司財務預警模型.系統(tǒng)工程理論與實踐，2005.1.
[4]周首華，楊濟華，王平.論財務危機的預警分析——F分數(shù)模式.會計研究，1996.8.
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