王佳新

摘 要：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種信號(hào)，能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，要求企業(yè)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析，防范財(cái)務(wù)危機(jī)，建立預(yù)警分析指標(biāo)體系，進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種經(jīng)濟(jì)上的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象，已經(jīng)成為現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論的核心內(nèi)容，及時(shí)發(fā)現(xiàn)上市公司存在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)其各利益相關(guān)者來說都十分必要。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可以從定量角度客觀準(zhǔn)確判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)程度，本文通過構(gòu)建多變量模型成功預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這是一個(gè)可以適用于企業(yè)的有效的數(shù)學(xué)模型。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警；判別函數(shù)

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）03-0189-01

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種信號(hào)，能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，要求企業(yè)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析，防范財(cái)務(wù)危機(jī)，建立預(yù)警分析指標(biāo)體系，進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種經(jīng)濟(jì)上的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象，已經(jīng)成為現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論的核心內(nèi)容。

財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ)，對(duì)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)。它貫穿于企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的全過程，以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃及其他相關(guān)的財(cái)務(wù)資料為依據(jù)，利用財(cái)會(huì)、金融、企業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷等理論，采用比例分析，數(shù)學(xué)模型等方法，發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在的分，并向經(jīng)營(yíng)者示警。財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)方法有兩種，一種是單變量模型，這就是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)分析。通過對(duì)這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的長(zhǎng)期觀察與分析，能夠從一定程度上發(fā)現(xiàn)是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。但是，這也有其缺陷，這些一元比率都只反映企業(yè)存在的風(fēng)險(xiǎn)程度的某一個(gè)方面，而且在這些比率彼此不全同時(shí)，指標(biāo)的預(yù)警作用可能被抵消或者減弱，因此此方法有很大的局限性。因此，構(gòu)建多變量模型就成為大多數(shù)企業(yè)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的方法。

1 理論方法

應(yīng)變量Y為一個(gè)二元變量，設(shè)：若Y1=1，則該公司為財(cái)務(wù)困境公司；若Yi=0，則該公司為財(cái)務(wù)健康公司。通過對(duì)n個(gè)樣本公司的回歸分析，，可以確定線性函數(shù)的變量的系數(shù)。從而可以確定每個(gè)公司的平均健康度，平均健康度不是觀測(cè)值，而是每個(gè)公司的期望值。

根據(jù)配對(duì)選取樣本的特點(diǎn)，一般假設(shè)先驗(yàn)概率為0.5，可以判斷Z值大于0.5的公司存在財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性比較大，而小于0.5的公司一般認(rèn)為是財(cái)務(wù)健康的。

2 變量設(shè)定

結(jié)合我國(guó)上市公司的實(shí)際情況，參照前人研究成果，本文從上市公司的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、現(xiàn)金流量等各方面選取了1個(gè)綜合反映上市公司的財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)（見表1）。

3 數(shù)據(jù)的獲取

從我國(guó)滬、深兩市A股市場(chǎng)2016年2017年發(fā)生ST的非金融類公司中抽取30家作為研究樣本，是按照ST的時(shí)間排序采用等距離抽樣的方法進(jìn)行抽取的，并按年度從ST公司所處的行業(yè)中隨機(jī)抽取相同數(shù)量的正常公司作為配比樣本。

4 樣本設(shè)計(jì)

首先，我們得對(duì)有財(cái)務(wù)危機(jī)和沒有財(cái)務(wù)危機(jī)得企業(yè)進(jìn)行定義。從上市公司來看，比較適合的是我國(guó)證監(jiān)會(huì)目前對(duì)上市公司的一個(gè)規(guī)定，就是將ST公司定義為存在財(cái)務(wù)危機(jī)是比較可取的。因此，我們將從數(shù)據(jù)庫(kù)中選取連續(xù)2016年度和2017年度大概62家ST，與此相配對(duì)的是62家非ST的正常公司。經(jīng)過篩選，將一些數(shù)據(jù)卻是或者異常的公司排除以后，我們得到了30家ST公司樣本。然后在62家非ST公司中隨機(jī)選取了30家公司與之相配對(duì)，組成我們的樣本數(shù)據(jù)。具體的樣本選取結(jié)果如表2所示。

5 分析過程及報(bào)告

5.1 主要解釋變量的選取

5.1.1 判別函數(shù)的建立

經(jīng)過判別分析過程，從最初的11個(gè)特征財(cái)務(wù)比率中最后推導(dǎo)出只有三個(gè)變量的判別函數(shù)見公式：

1：Yt-1=474+2135X1+0.700X9+0.960X11

5.1.2 判別系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果

表3中WilksLambda和F統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明，3個(gè)變量均在0.000顯著水平上通過。這說明兩類公司的特征變量之間存在有顯著差異。

5.2 判別分析得到的結(jié)果

表3中列出了一部分樣本進(jìn)行判別分析得到的結(jié)果。如果得到的函數(shù)值大于0，則說明該上市公司在下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率比較小反之則應(yīng)提高警惕，該上市公司在下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性比較大，且數(shù)值越小，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越大。

本文采用的方法對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)效果比較理想，但是不能說明建立的模型對(duì)外部數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)效果也好，而交互式檢驗(yàn)對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力的判斷就是比較好的，可信度較高，具有可信度本模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為98%，而交互驗(yàn)證的準(zhǔn)確率其一致，可見建立的此模型是穩(wěn)定的可信的。