摘 要：企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題會(huì)嚴(yán)重影響企業(yè)發(fā)展，具備風(fēng)險(xiǎn)控制能力的企業(yè)能夠消除財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)所產(chǎn)生的影響。本文在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，使用Logistic回歸模型，用于衡量企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)識(shí)別結(jié)果提出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的控制策略。將該模型應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，可以完善企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，提升企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)效發(fā)展有積極作用。

關(guān)鍵詞：Logistic模型；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；財(cái)務(wù)指標(biāo)

一、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

建立Logistic模型用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，模型去除初始變量共性線，使用因子分析法展開研究。模型構(gòu)建從正態(tài)分布的角度著手，驗(yàn)證初始變量分布的顯著性。采用降維提取公因子，計(jì)算貢獻(xiàn)率，進(jìn)行荷載矩陣的構(gòu)建。因子計(jì)算使用最大方差法，將解釋性因子確定為最終的公因子。該模型所使用的樣本數(shù)據(jù)并不需要服從正態(tài)分布，具體的模型邏輯公式如下：

公式中的X1表示因子變量，β0屬于常數(shù)，n表示因子變量的個(gè)數(shù)，p表示存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率。在該模型之中，利用多元邏輯進(jìn)行分析，將因變量作為臨界值，判斷財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)事件是否會(huì)產(chǎn)生，利用可能性概率表示財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率。如果概率值計(jì)算結(jié)果在0.5以上，則表明企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性比較大，如果概率值計(jì)算結(jié)果在0.5以下，則表明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況比較正常。在模型構(gòu)建過程中，為了避免出現(xiàn)原始數(shù)據(jù)丟失的情況，需要采用替代處理方法，避免因子主成分之間的相關(guān)性對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。

二、Logistic模型在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

1.企業(yè)概述

某企業(yè)從事產(chǎn)品設(shè)計(jì)、銷售工作，成立于2005年，發(fā)展?fàn)顟B(tài)比較良好，2011年于深交所上市，積累資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到上百億元，將業(yè)務(wù)拓展到了商業(yè)保理、供應(yīng)鏈管理等方面。2015年，企業(yè)處于戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，市場(chǎng)范圍難以進(jìn)一步擴(kuò)大，在并購(gòu)、整合、跨界期間，形成了新的戰(zhàn)略布局。具體2020—2023年的營(yíng)業(yè)指標(biāo)如表1所示：

從表1中能夠看到企業(yè)的業(yè)務(wù)情況，企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)成本整體上持續(xù)走低，凈利潤(rùn)為負(fù)值。企業(yè)在戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期間產(chǎn)生了大量財(cái)務(wù)問題，營(yíng)業(yè)規(guī)?？s減，表明企業(yè)在財(cái)務(wù)方面存在一系列的問題。

2.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

（1） 籌資風(fēng)險(xiǎn)

籌資風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)資金籌集過程中所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，其主要表現(xiàn)在債務(wù)、股權(quán)兩個(gè)方面。在眾多籌資方式中，權(quán)益籌資的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)比較低，大部分的風(fēng)險(xiǎn)來源于債務(wù)籌資。企業(yè)在需要資金拓展業(yè)務(wù)的過程中，會(huì)通過銀行貸款、發(fā)行債券等手段獲取資金，并定期償還本息。對(duì)企業(yè)的償債能力進(jìn)行分析，結(jié)合企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的速動(dòng)比率、流動(dòng)比率、利息保障倍數(shù)，進(jìn)行指標(biāo)分析，具體指標(biāo)如表2所示：

企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)包括資金、存貨、應(yīng)收賬款、應(yīng)收票據(jù)等，分析流動(dòng)比率、速動(dòng)比率的變化趨勢(shì)，在近些年呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，并低于行業(yè)均值。流動(dòng)比率行業(yè)均值在1.4%上下浮動(dòng)，速動(dòng)比率的數(shù)值在1.2%上下浮動(dòng)。兩者均占比較高，表明企業(yè)的償債能力比較弱。且在2020—2023年，資產(chǎn)負(fù)債率持續(xù)提升，高于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的35%。

（2） 投資風(fēng)險(xiǎn)

截至2023年，企業(yè)的投資類型包括固定資產(chǎn)投資、在建工程投資、無形資產(chǎn)投資、股權(quán)投資等。企業(yè)的總投資金額不斷擴(kuò)大，現(xiàn)金流入量呈現(xiàn)出先上漲、后下降的趨勢(shì)，投資現(xiàn)金的流出量也比較少。截至2023年，分別達(dá)到4.78億元和8.8億元。分析投資效率，2023年企業(yè)的總資產(chǎn)報(bào)酬率為-15.21%，銷售利潤(rùn)率為-22.25%，凈資產(chǎn)收益率為-37.28%，均為負(fù)值。

（3） 運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)在經(jīng)營(yíng)發(fā)展過程中主要進(jìn)行產(chǎn)品的銷售，利用資金驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)，容易產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的節(jié)點(diǎn)主要在銷售、收款兩個(gè)方面。存貨會(huì)占據(jù)大量的流動(dòng)資金，無法回收會(huì)干擾資金流，造成財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。較高的應(yīng)收賬款也會(huì)造成企業(yè)在資金回收方面存在困難。2020—2023年，企業(yè)的存貨周轉(zhuǎn)率從10.25%下降至3.42%，行業(yè)均值為6%左右?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率從2.09%下降至0.78%，行業(yè)均值為0.75%左右。

3.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

利用Logistic模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)檢驗(yàn)，需要結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況，采集大量的樣本數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計(jì)法對(duì)多變量進(jìn)行驗(yàn)證和分析。在行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)收集相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)，將連續(xù)兩年以上出現(xiàn)虧損、每股面值大于每股凈資產(chǎn)的數(shù)據(jù)作為樣本，建立預(yù)測(cè)模型。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警過程中的評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建，以一致性原則為基礎(chǔ)，進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建，利用因子分析法提取主成分，將其作為自變量，將樣本數(shù)據(jù)是否屬于財(cái)務(wù)危機(jī)指標(biāo)作為因變量，用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，進(jìn)行樣本的預(yù)測(cè)，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表3所示：

在完成指標(biāo)的篩選后，采用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的方式，對(duì)數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、顯著性差異進(jìn)行分析，提出對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響較低的指標(biāo)，對(duì)因子進(jìn)行降維處理。檢驗(yàn)過程中使用K-S正態(tài)檢驗(yàn)方法，評(píng)價(jià)ST指標(biāo)與樣本之間是否存在顯著差異，對(duì)不符合正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)，使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，實(shí)施因子分析法，構(gòu)建Logistic回歸模型。

4.正態(tài)性檢驗(yàn)

基于變量指標(biāo)的正態(tài)性檢驗(yàn)，需要分析其是否滿足正態(tài)分布的狀態(tài)，使用單樣本K-S檢驗(yàn)方法，對(duì)小樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，將0.05作為顯示指標(biāo)，雙側(cè)值超過0.05表明其符合正態(tài)分布的特點(diǎn)，小于0.05則表明其不符合特點(diǎn)。在上述的指標(biāo)之中，現(xiàn)金凈含量的顯著性水平為0.105，并不符合正態(tài)分布的特點(diǎn)，其余指標(biāo)符合正態(tài)分布特征。

5.U檢驗(yàn)

U檢驗(yàn)主要用于其他非正態(tài)分布初始變量的檢驗(yàn)，對(duì)不符合正態(tài)分布的11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，顯著性在0.05，則可以納入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系之中，進(jìn)行因子分析。最終篩選完成后，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表4所示：

6.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果

（1） 主成分析

基于Logistic模型的因子分析，采用巴特萊特檢驗(yàn)法，利用SPSS軟件統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果確定檢驗(yàn)值，數(shù)值超過0.56，表示樣本因子在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型中具有可行性。使用主成分分析法，提取主因子，數(shù)量為4個(gè)，計(jì)算方差、累積方差貢獻(xiàn)率，經(jīng)過因子旋轉(zhuǎn)后分析結(jié)果，對(duì)因子進(jìn)行重新解釋，具體結(jié)果如表5所示：

采用因子旋轉(zhuǎn)法，共計(jì)得到因子數(shù)量4個(gè)，使用原始指標(biāo)反映實(shí)際情況，建立荷載矩陣。荷載越大，表示指標(biāo)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中越具有代表性，通過對(duì)主成分的分析，將其分為盈利風(fēng)險(xiǎn)、償債風(fēng)險(xiǎn)、現(xiàn)金風(fēng)險(xiǎn)、營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)行原始指標(biāo)的表達(dá)分析。綜合評(píng)分計(jì)算方法如下：

F=0.2519F1+0.1758F2+0.1316F3+0.0967F4

公式中的F表示主成分。

（2） Logistic模型構(gòu)建

在模型之中，提取大量的樣本數(shù)據(jù)，存在財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)在模型中標(biāo)記為1，非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)標(biāo)記為0。模型中的非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)作為因變量，提取4個(gè)公因子，將其引入到SPSS軟件中，進(jìn)行回歸分析。模型中的-2對(duì)數(shù)似然為14.085a，考克斯-斯奈爾R方數(shù)值為0.576，內(nèi)戈?duì)柨芌方數(shù)值為0.84。確定好模型的摘要后，進(jìn)行霍斯莫-萊梅肖檢驗(yàn)?？ǚ綌?shù)值為1.9，自由度為8，顯著性為0.985.隨后進(jìn)行精度分類，將樣本中的正常企業(yè)、危機(jī)企業(yè)進(jìn)行分類，擬合后得到優(yōu)度值。本模型中，行業(yè)內(nèi)的健康企業(yè)數(shù)量為36個(gè)，存在財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)數(shù)量存在13個(gè)，在財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的模型判斷中，出現(xiàn)2個(gè)判錯(cuò)的情況，但精度值超過90%，模型具有良好的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)判斷效果。具體模型輸出結(jié)果如表6所示：

根據(jù)系數(shù)，能夠得到最終風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可將其用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)價(jià)之中。

（3） 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果分析

采用橫向分析的方法，對(duì)比行業(yè)內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的綜合得分。企業(yè)所處的行業(yè)整體平均F值為-0.0164，處于較低的水平，輸出結(jié)果小于0的企業(yè)占比為41.2%以下，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的綜合得分比較低。在具體的分析過程中，F(xiàn)值處于0.5～1的企業(yè)占比為4.6%，處于0～0.5的占比數(shù)量為55%左右。根據(jù)輸出結(jié)果，在F值超過0～0.5，表明企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)比較適中，評(píng)價(jià)結(jié)果處于-0.5～0，表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)比較高，處于-1.5至-0.5之間，表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高。采用縱向分析的方法，將本企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)帶到模型之中，計(jì)算F值和P值，F(xiàn)值表示企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大小，P值表示企業(yè)可能被ST的概率，數(shù)值越大，則企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越大。2020—2023年，模型輸出的P值分別為0.0035、0.000、0.0003、0.0012，均小于0.5，企業(yè)很大概率不會(huì)被ST，但F值的輸出結(jié)果表明，2020—2023年，企業(yè)的F值呈現(xiàn)出先增長(zhǎng)、后下降的趨勢(shì)，最終從3.435下降至-5.284，表明企業(yè)存在較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、基于Logistic模型的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制策略

1.增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)

利用Logistic模型建立企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，進(jìn)行因子的分析和風(fēng)險(xiǎn)概率的識(shí)別。識(shí)別結(jié)果表明企業(yè)存在較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，需要進(jìn)一步加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，做好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)控工作。企業(yè)應(yīng)具備良好的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，保持對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的高度敏感性。在具體的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)提升過程中，企業(yè)應(yīng)通過開展培訓(xùn)、教育等方式，提升員工對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)和理解。建立健全的內(nèi)部控制機(jī)制，明確各崗位的職責(zé)和權(quán)限，加強(qiáng)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的監(jiān)控和審計(jì)，確保信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。同時(shí)，建立風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)教育體系，使員工在日常工作中能夠主動(dòng)識(shí)別和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

2.構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系構(gòu)建是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的核心關(guān)鍵，也是降低和預(yù)控企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。以Logistic模型為基礎(chǔ)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)體系預(yù)警模式的構(gòu)建，對(duì)企業(yè)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，確定關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和模型。在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控過程中，監(jiān)測(cè)企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)指標(biāo)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行預(yù)警，以便企業(yè)能夠及時(shí)采取相應(yīng)的措施，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的核心是風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)控，企業(yè)需要在內(nèi)部組建專門的機(jī)構(gòu)，配置專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家，細(xì)致調(diào)查行業(yè)內(nèi)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變化，關(guān)注自身財(cái)務(wù)指標(biāo)的階段性變化，從橫向、縱向兩個(gè)角度進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)對(duì)財(cái)務(wù)狀況綜合評(píng)估，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。已經(jīng)識(shí)別的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，將定量、定性的評(píng)價(jià)方法結(jié)合，預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，對(duì)可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)損失進(jìn)行預(yù)估。例如，在企業(yè)內(nèi)部控制機(jī)制的構(gòu)建過程中，組建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控機(jī)構(gòu)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)部門的預(yù)測(cè)結(jié)果，制定最優(yōu)的調(diào)整方案，做好風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別預(yù)警和實(shí)際管理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)已經(jīng)產(chǎn)生的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和未產(chǎn)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的分類，全面掌控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。

3.完成風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制

風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制是在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)上，對(duì)不同類型的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制的過程。企業(yè)應(yīng)結(jié)合模型輸出結(jié)果，確定具體的風(fēng)險(xiǎn)類型，采取適宜的風(fēng)險(xiǎn)控制策略。在風(fēng)險(xiǎn)控制過程中，企業(yè)人員應(yīng)明確風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的責(zé)任部門和人員、制定具體的風(fēng)險(xiǎn)控制方案、制定操作流程和控制措施等，并嚴(yán)格執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)控制措施，有效控制和降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度。例如，本企業(yè)識(shí)別結(jié)果表明存在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、融資風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)在有關(guān)籌資風(fēng)險(xiǎn)的控制過程中，應(yīng)優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)分配債務(wù)資金，做好企業(yè)內(nèi)部債務(wù)資金結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，維持長(zhǎng)期負(fù)債和短期負(fù)債之間的平衡。在融資方面，建立多元化的融資渠道，嘗試以公司債券、互聯(lián)網(wǎng)金融的融資方式，獲取企業(yè)發(fā)展所需的資金。在投資方向，為實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)控制，應(yīng)加強(qiáng)投資的可行性分析，適當(dāng)放寬投資方向，建立標(biāo)準(zhǔn)化的投資風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，做好投資各環(huán)節(jié)的監(jiān)督工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)控。

4.完善風(fēng)險(xiǎn)管理制度

風(fēng)險(xiǎn)管理制度是標(biāo)準(zhǔn)化、程序化的內(nèi)容，其核心是發(fā)揮制度的保障和約束作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的綜合管理。企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警過程中，制定詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)管理流程和程序，包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、控制、監(jiān)測(cè)和報(bào)告等環(huán)節(jié)，確保每個(gè)步驟都能夠得到有效執(zhí)行和監(jiān)督。此外，在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警過程中，應(yīng)建立完善的財(cái)務(wù)管理制度。例如，企業(yè)針對(duì)內(nèi)部的債務(wù)情況，建立和應(yīng)用全面預(yù)算管理制度，采用更加精細(xì)化的財(cái)務(wù)管理方法，關(guān)注在建工程項(xiàng)目的預(yù)算變動(dòng)情況，實(shí)時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略計(jì)劃。針對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，做好應(yīng)急方案的編制和處理工作。例如，針對(duì)市場(chǎng)所導(dǎo)致的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)建立靈活的投資組合，分散投資風(fēng)險(xiǎn)，避免集中過多資金投入單一資產(chǎn)或市場(chǎng)。同時(shí)，定期進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債管理和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，及時(shí)調(diào)整投資策略。

四、結(jié)語

綜上所述，將Logistic模型運(yùn)用到企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警之中，采用單變量分析，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)值進(jìn)行分析，佐證企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況，建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，能夠細(xì)致了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度，確保風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)價(jià)結(jié)果和實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)之間的擬合程度。在了解風(fēng)險(xiǎn)類型和風(fēng)險(xiǎn)程度之后，提出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)策略，對(duì)提高企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，有著積極的作用。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：張文欣（1999.11— ），女，漢族，黑龍江大興安嶺地區(qū)人，黑龍江科技大學(xué)管理學(xué)院，在讀碩士研究生，研究方向：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)。