[摘 要] 預(yù)警系統(tǒng)是度量某種狀態(tài)偏離預(yù)警線強(qiáng)弱程度、發(fā)出預(yù)警信號并采取防范措施的系統(tǒng)，企業(yè)必須建立風(fēng)險評估體系以便進(jìn)行風(fēng)險控制。本文對財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)風(fēng)險評價模型進(jìn)行了總結(jié)和評價。

[關(guān)鍵詞] 財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)；風(fēng)險評價模型；風(fēng)險控制

［中圖分類號］F275；F270.7［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194（2007）02-0047-02

預(yù)警系統(tǒng)是度量某種狀態(tài)偏離預(yù)警線強(qiáng)弱程度、發(fā)出預(yù)警信號并采取防范措施的系統(tǒng)，隨著市場經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化，市場競爭日趨激烈，企業(yè)在經(jīng)營過程中隨時會遇到各種風(fēng)險，企業(yè)必須通過對風(fēng)險的識別，建立風(fēng)險評估體系和進(jìn)行風(fēng)險控制，來預(yù)防或化解風(fēng)險的發(fā)生，將風(fēng)險造成的損失降到最小。

企業(yè)應(yīng)運(yùn)用一定方法對風(fēng)險進(jìn)行評估，以量化風(fēng)險。風(fēng)險評估是以企業(yè)財務(wù)報表為依據(jù)，用各種財務(wù)比率或數(shù)學(xué)模型，對企業(yè)的償債能力和收益能力等方面進(jìn)行分析，從而預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機(jī)的可能性。評估財務(wù)風(fēng)險的關(guān)鍵在于如何確定預(yù)警指標(biāo)及預(yù)警指標(biāo)的臨界值，對于每一個具體的預(yù)警指標(biāo)，企業(yè)應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況確定相應(yīng)的臨界值，以判斷企業(yè)的財務(wù)狀況是否正常、財務(wù)風(fēng)險是否存在。在企業(yè)日常財務(wù)風(fēng)險管理中，企業(yè)應(yīng)定期或動態(tài)地將預(yù)警指標(biāo)與臨界值進(jìn)行比較，若預(yù)警指標(biāo)臨近或突破臨界值，則根據(jù)具體情況發(fā)出警報。以下收集了大部分的風(fēng)險評估模型，并進(jìn)行了簡要評價。

一、單變量預(yù)警模型

單變量預(yù)警模型是威廉·比弗通過比較研究1954—1964年期間的79個失敗企業(yè)和相同數(shù)量、相同資產(chǎn)規(guī)模的成功企業(yè)提出的。他認(rèn)為預(yù)測財務(wù)失敗的比率有：（1）債務(wù)保障率=現(xiàn)金流量/債務(wù)總額；（2）資產(chǎn)收益率=凈收益/資產(chǎn)總額；（3）資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額；（4）資產(chǎn)安全率=資產(chǎn)變現(xiàn)率-資產(chǎn)負(fù)債率；（5）資產(chǎn)變現(xiàn)率=資產(chǎn)變現(xiàn)金額/資產(chǎn)賬面價值。

比弗認(rèn)為債務(wù)保障率能夠最好地判定企業(yè)的財務(wù)狀況（誤判率最低），其次是資產(chǎn)負(fù)債率，并且離失敗日越近，誤判率越低，所以，按照單變量模式的解釋，企業(yè)良好的現(xiàn)金流量、凈收益和債務(wù)狀況應(yīng)該表現(xiàn)為企業(yè)長期的、穩(wěn)定的狀況，所以跟蹤考察企業(yè)時，應(yīng)對上述比率的變化趨勢予以特別注意。一般地，失敗企業(yè)有較少的現(xiàn)金而有較多的應(yīng)收賬款，或者表現(xiàn)為極不穩(wěn)定的財務(wù)狀況。單變量模型分析較為簡單，但不能綜合說明公司整體財務(wù)狀況，運(yùn)用這種方法可能出現(xiàn)對于同一公司、不同的預(yù)測指標(biāo)得出不同結(jié)論的情況，因此指標(biāo)選擇決定單變量模型方法運(yùn)用的成敗。

二、多元線性判別模型

典型的多元線性判別模型是美國奧特曼教授的Z分?jǐn)?shù)模型。這種分析模式是運(yùn)用多種財務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來預(yù)測財務(wù)風(fēng)險，即建立一個多元線性函數(shù)模型，來綜合反映企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險。奧特曼認(rèn)為企業(yè)是個綜合體，各個財務(wù)指標(biāo)之間存在某種相互聯(lián)系，對企業(yè)整體的風(fēng)險影響作用也是不一樣的。他所提出的Z系列模型從20多個財務(wù)指標(biāo)中綜合出5個模型變量，即營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)、股東權(quán)益市場價值/總負(fù)債和本期銷售收入/總資產(chǎn)，在分析這些變量相關(guān)性的基礎(chǔ)上，進(jìn)行綜合分析后建立多元線性Z分?jǐn)?shù)預(yù)測模型。公式為：Z=0.012Ｗ₁+0.014Ｗ₂+0.33Ｗ₃+0.006Ｗ₄+0.999Ｗ₅。式中， Ｗ₁表示營運(yùn)資金/總資產(chǎn)，反映資產(chǎn)的流動性；Ｗ₂表示留存收益/總資產(chǎn)，反映累計盈利情況；Ｗ₃表示稅前利潤/總資產(chǎn)，反映資產(chǎn)的營運(yùn)效率；Ｗ₄表示股票市價/總負(fù)債面值，反映償債能力；Ｗ₅表示銷售總額/總資產(chǎn)，反映資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度。

通過統(tǒng)計分析，他認(rèn)為當(dāng)Z<1.81時，企業(yè)有很高的破產(chǎn)概率；當(dāng)Z>2.67時，企業(yè)處于安全狀態(tài)；當(dāng)1.81

按照奧特曼的思路，許多學(xué)者通過實(shí)證研究建立了自己的模型，較具代表性的模型如1972年埃德米斯特建立的小企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警分析模型和1977年英國的塔夫勒提出的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，塔夫勒的模型形式如下：Ｚ=0.53Ｗ₁+0.13Ｗ₂+0.18Ｗ₃+0.15Ｗ₄。式中Ｗ₁表示稅前利潤/流動負(fù)債;Ｗ₂表示流動資產(chǎn)/負(fù)債總額;Ｗ₃表示流動負(fù)債/資產(chǎn)總額;Ｗ₄表示（流動資產(chǎn)-流動負(fù)債）/（經(jīng)營費(fèi)用-折舊）。20世紀(jì)70年代，日本開發(fā)銀行調(diào)查部綜合了更廣的財務(wù)數(shù)據(jù)，建立了如下預(yù)警模型：Ｚ=2.1Ｗ₁+1.6Ｗ₂-1.7Ｗ₃-Ｗ₄+2.3Ｗ₅+2.5Ｗ₆。其中，Ｗ₁表示銷售額增長率;Ｗ₂表示總資本利潤率；Ｗ₃表示他人資本分配率；Ｗ₄表示資產(chǎn)負(fù)債率；Ｗ₅表示流動比率;Ｗ₆表示粗附加值生產(chǎn)率（即折舊費(fèi)、人工成本、利息與利稅之和與銷售額之比）。

我國學(xué)者舒惠好也按照行業(yè)差異對該模型進(jìn)行了修正，其修正方法有如下3種思路：第一，在模型整體上加上行業(yè)修正值；第二，針對每個財務(wù)變量設(shè)定行業(yè)修正值；第三，使模型中所選取的財務(wù)變量呈現(xiàn)行業(yè)性差異。通過修正以期使財務(wù)預(yù)警模型更精確更有針對性，在實(shí)際運(yùn)用中可以根據(jù)客觀情況進(jìn)行調(diào)整。

三、線性概率分析

線性概率分析是多元線性判別模型的一種替代選擇。由于了解企業(yè)陷入財務(wù)困境的概率對防范財務(wù)困境具有很大的幫助，所以研究人員開發(fā)出了預(yù)測財務(wù)困境的線性概率模型。該類模型是對二項因變量（0-1）的普通最小二乘回歸的一種特例，其原理是假設(shè)變量Y是公司I的n個特點(diǎn)的線性組合，通過轉(zhuǎn)換，該公司陷入財務(wù)困境的概率Pi為:

P_i=a₀+a₁X_i1+a₂X_i2+…+a_nX_in

其中: a₀，a₁，…，a_n是最小二乘的估計系數(shù)，X_i1，X_i2，…，X_in是公司I的n個自變量。由于存在可替代性，并且證明了線性概率分析和多元線性判別分析的誤判率是一致的、分類結(jié)果是相同的，所以這種方法應(yīng)用的不是很多。

四、邏輯回歸分析

上述的多元線性判別模型雖然經(jīng)實(shí)證研究有較好的預(yù)測性，但存在假設(shè)上的局限性，即要求自變量呈正態(tài)分布，并滿足兩組變量的斜方差矩陣相等。因此，美國學(xué)者Ohlson率先在財務(wù)預(yù)警研究中應(yīng)用了二元概率函數(shù)來計算危機(jī)事件發(fā)生的概率，提出了條件概率模型，主要有對數(shù)成敗比率模型（Logit）和概率單位模型（ Profit）兩種統(tǒng)計方法。它們都是建立在累計概率函數(shù)的基礎(chǔ)上，一般運(yùn)用最大似然估計，從而克服了線性判別模型假設(shè)局限性（ 即不需要滿足自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的假設(shè)）。實(shí)證研究表明Logit和Profit方法得出的結(jié)論非常相似，而且都比線性判別模型略好一點(diǎn)。

五、相對流動性指標(biāo)（DRL）模型

通常認(rèn)為導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)清算的原因有兩個，一個是企業(yè)經(jīng)營困難，長期虧損，導(dǎo)致資不抵債，破產(chǎn)清算；再就是企業(yè)雖然可能盈利，甚至盈利豐厚，但由于不能按時償還到期債務(wù)，由債權(quán)人宣布企業(yè)破產(chǎn)清算。 這種倒閉的危險使得企業(yè)必須重視資產(chǎn)的流動性。DRL模型就是以預(yù)計潛在現(xiàn)金與預(yù)計正常現(xiàn)金支出的比例來評估企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的。其模型為：DRL=潛在現(xiàn)金/潛在支出。潛在現(xiàn)金可以從期初營運(yùn)資本中獲得，也可以從正常經(jīng)營過程的創(chuàng)收中獲得。在建立該模型時，沒有考慮下列活動引起的現(xiàn)金收支：（1）資本性收支；（2）股票的發(fā)行和清償；（3）有價證券的投資和收回；（4）長期借款的取得和償還。

DRL=TCP/E=[WC+OT+SVI]/[NSV-(NI+NON)-WCC]

其中TCP=總潛在現(xiàn)金；E=正常經(jīng)營的現(xiàn)金支出；WC=期初營運(yùn)現(xiàn)金；OT=銷售收入/[應(yīng)收賬款+庫存產(chǎn)成品×（銷售收入/ 銷售成本）]，反映在經(jīng)營期內(nèi)以售價計算的庫存產(chǎn)成品和應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)換成現(xiàn)金的次數(shù)；SVI=庫存產(chǎn)成品×（銷售收入/ 銷售成本），將以成本計價的產(chǎn)成品轉(zhuǎn)換成以售價計價；NSV=銷售收入；NI=凈利潤；NON=非付現(xiàn)費(fèi)用（主要指折舊+攤銷等）；WCC=期末營運(yùn)現(xiàn)金-期初營運(yùn)現(xiàn)金。

如果DRL＞1，表明企業(yè)財務(wù)狀況良好，有足夠的現(xiàn)金償還到期流動負(fù)債，近期不會發(fā)生財務(wù)危機(jī)；如果DRL＜1，表明企業(yè)財務(wù)狀況不穩(wěn)定，DRL值越小，財務(wù)狀況越差，如無法取得外部資金，企業(yè)前景堪憂。 通過連續(xù)幾年資料計算DRL，可以準(zhǔn)確地判斷出企業(yè)資金流動狀況的好轉(zhuǎn)或惡化，為進(jìn)一步分析提供依據(jù)。

六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析是一種并行分布模式處理系統(tǒng)，具有高度并行計算能力、自學(xué)習(xí)能力和容錯能力。這種分析的一個優(yōu)點(diǎn)是使企業(yè)財務(wù)動態(tài)預(yù)警成為可能，并使模型具備隨不斷變化的復(fù)雜環(huán)境自學(xué)習(xí)的能力。這意味著隨著樣本數(shù)的積累，這種模型可以定期更新推理知識，從而對企業(yè)危機(jī)動態(tài)預(yù)警。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析在財務(wù)預(yù)警模型中的應(yīng)用始于20世紀(jì)90年代，包括Fletcher、Coss和Altman等國外研究者。國內(nèi)學(xué)者 周敏、王新宇在2002年通過實(shí)證分析認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析在判定正確率方面比線性模型和Logistic回歸模型更加有效，并且不受變量分布特征影響，不需要主觀定性地判斷企業(yè)財務(wù)危機(jī)狀態(tài)，因而能夠更加合理地預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機(jī)。這種方法由于客觀條件的限制，到目前為止很少有人進(jìn)行實(shí)證研究，而且由于方法過于復(fù)雜，其應(yīng)用范圍也極其有限。

總之，各企業(yè)在選擇財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的風(fēng)險度量模式時，還應(yīng)從自身情況出發(fā)，考慮其可操作性，選擇出適合自己的方法。

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