企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究論文
企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究論文
隨著市場經(jīng)濟(jì)秩序的不斷成熟,財務(wù)預(yù)警體系越來越發(fā)揮出了其重要作用。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究論文，供大家參考。
企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究論文范文一：企業(yè)財務(wù)預(yù)警方法應(yīng)用研究
[摘要] 運用SPSS軟件主成分分析法二次開發(fā)平臺，為德光公司建立財務(wù)預(yù)警模型。為驗證已有結(jié)果的正確性再以其他財務(wù)預(yù)警方法-F值模型法作檢驗測試。同時選用ST大唐公司為試驗樣本做重復(fù)研究，以觀察本文實證方法普遍適用性。通過以上2種不同角度的研究測試，結(jié)果表明本文研究方法不僅簡單正確且能更精確的反映企業(yè)運行趨勢達(dá)到企業(yè)預(yù)警效果。
[關(guān)鍵詞] 財務(wù)預(yù)警模型 主成分分析 SPSS軟件平臺的二次開發(fā)
一、引言
本文首次引入多元邏輯回歸法的主成分分析法SPSS軟件二次開發(fā)平臺,研究構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型。以德光公司連續(xù)10年的財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，以實際業(yè)績波動為判斷依據(jù)，作一次主成分法財務(wù)預(yù)警方法的實證研究，并期望對財務(wù)預(yù)警方法的普遍推廣帶來新的方法。
二、研究設(shè)計
縱觀目前所有以財務(wù)指標(biāo)為數(shù)據(jù)樣本來建立財務(wù)預(yù)警模型的研究，始終以奧特曼(Altman)教授的多變量模型為藍(lán)本 Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 (式一)
按這一思路。為獲得德光公司特有財務(wù)預(yù)警模型，計劃按下列框架進(jìn)行研究。
1.以主成分分析法得到的特征方程根貢獻(xiàn)率作為模型系數(shù)(上文公式中系數(shù))。為準(zhǔn)確且快速有效獲得結(jié)果，研究中使用著名商業(yè)軟件SPSS和最新主成分分析法二次開發(fā)成果來演繹數(shù)據(jù)。
2.借鑒以已有的主成分法對我國上市公司的研究結(jié)果(2006年)，同時結(jié)合自身公司的實際獲取德光公司的財務(wù)指標(biāo)主成分(上文公式中變量X)。
3.用主成分分析法推導(dǎo)獲得的德光公司特有的財務(wù)預(yù)警模型。為檢驗該預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，用理論近似的F值模型法檢驗比較結(jié)果有效性。
4.選用ST大唐上市公司過去10年(1998~2007)的財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本重復(fù)研究，進(jìn)一步驗證本文方法的正確性和普遍適用性。
三、財務(wù)預(yù)警模型的建立及預(yù)警效果分析
1.SPSS的主成分法二次開發(fā)平臺的運行環(huán)境與調(diào)試。
SPSS的主成分法二次開發(fā)平臺 ，需要安裝在Window XP操作系的電腦上。本研究選用統(tǒng)計運用軟件SPSS(v13)和netframework2.0，再通過SPSS的功能編輯器導(dǎo)入二次開發(fā)的主成分法。軟件安裝成功后，通過運行測試數(shù)據(jù)檢查了計算平臺的正確有效性。
2.財務(wù)指標(biāo)的選擇和財務(wù)警情的判斷值定義
在已有主成分分析法對我國幾十家上市公司的財務(wù)預(yù)警模型的研究基礎(chǔ) ，結(jié)合實際決定采用下列9個財務(wù)指標(biāo)和預(yù)警值Z的評價區(qū)域判斷依據(jù)表(表1)：
財務(wù)指標(biāo)定義:1應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率=銷售收入/應(yīng)收賬款平均占用額;2速動比率=(流動資產(chǎn)-存貨)/流動負(fù)債;3總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=銷售收入/平均總資產(chǎn);4主營毛利率=(銷售收入-銷售收入)/銷售收入;5主營業(yè)務(wù)收入增長率=(本年主營收入-上年主營收入)/上年主營收入;6總資產(chǎn)凈利潤率=凈利潤/總資產(chǎn)平均余額;7股東權(quán)益比=凈資產(chǎn)/總資產(chǎn);8利息保障倍數(shù)=息稅前利潤總額/利息費用;9主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率=銷售收入的現(xiàn)金回收總數(shù)/銷售收入
3.主成分法數(shù)據(jù)計算和結(jié)果
(1)主成分法財務(wù)預(yù)警方法在德光公司實證研究
德光公司是一家中德合資企業(yè)，一直擔(dān)當(dāng)國內(nèi)光學(xué)顯微鏡行業(yè)的龍頭企業(yè)。從1999年進(jìn)行了股份重組由合資變?yōu)榈路?0%控股及新聘總經(jīng)理。為公司引來了新一輪發(fā)展機(jī)遇。為研究公司財務(wù)預(yù)警可顯示性，本文正是選用了這樣一段歷史階段(1998年到2007年)。
在SPSS軟件平臺輸入德光公司的10年財務(wù)指標(biāo)，獲得以下主成分分析法的主要結(jié)果：
按數(shù)學(xué)模型合并主成分的貢獻(xiàn)率后得到以下主成分法財務(wù)預(yù)警方程模型：
Z=0.286X1+0.196X2+0.259X3+0.099X3-0.183X4+0.218X5+0.251X6+
0.249X7+0.187X8(式二)
由主成分方程模型計算得到德光公司10年的預(yù)警值Z值(見表5，A部分)
(2)選用F 值模型對以上結(jié)果的準(zhǔn)確性做驗證
將德光公司的10年的財務(wù)指標(biāo)，輸入F 值模型法 ，計算運行獲F值(見表5，B部分).
當(dāng)F<0.00247時，企業(yè)有可能在不遠(yuǎn)的將來發(fā)生財務(wù)危機(jī)
(3)選取ST大唐公司做重復(fù)檢驗研究
為進(jìn)一步驗證本文所選實證研究方法的正確性和普及性，以相同的主成分法模型和運算平臺，隨機(jī)選取了一家ST上市作為檢驗對象， ST大唐全稱為大唐電信科技股份有限公司。是一家從事各類通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等網(wǎng)絡(luò)建設(shè)為主要業(yè)務(wù)的通信制造企業(yè)。研究選用從“中國上市公司資訊網(wǎng)”，獲得的ST大唐上市公司過去10年(1998~2007)的財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本。
在SPSS平臺運行主成分分析法，合并主成分的貢獻(xiàn)率后得到以下財務(wù)預(yù)警方程模型：
Z=0.240X1+0.212X2+0.287X2+0.144X3+0.207X4+0.185X5 +0.188X6+0.249X7+-0.091X8(式三)
用ST大唐公司財務(wù)指標(biāo)在以上方程式計算得到ST大唐上市公司10年的預(yù)警值如下：
四、模型的預(yù)警效果檢驗及研究結(jié)論
1.對德光2種不同方法獲得的不同結(jié)果的比較分析。
為方便比較研究，將德光2種不同方法獲得的結(jié)果匯總?cè)?表5)
由主成分方程模型計算獲得德光公司10年的預(yù)警值和用F模型計算獲取結(jié)果的分析比較，得到以下分析：
第一，兩種方法預(yù)警值變化趨勢相同。從2種不同法方得到的結(jié)果都顯示出相同的公司發(fā)展趨勢，按財務(wù)預(yù)警值模型理論2種方法的預(yù)警值都趨向逐漸變大，都反映了預(yù)警結(jié)果和公司實際發(fā)展相一致的狀況，那就是公司在向好的財務(wù)狀態(tài)發(fā)展。
第二，兩種方法前3年的財務(wù)預(yù)警預(yù)測結(jié)果一致。由表4我們可以看出，公司前三年連續(xù)虧損。但虧損趨勢由大變小。2種不同方法都如實反映出這一事實。略有差異是2種方法的精確度或是系統(tǒng)內(nèi)在的統(tǒng)計原理導(dǎo)致理解的差異。F模型由于對警情程度沒有定量的逐級細(xì)分所以不能看出企業(yè)在第三年的發(fā)展趨勢。而主成分法，模型建立在大量實際案例的統(tǒng)計判斷分析，并設(shè)定細(xì)致的警情判斷值，能深一步告知我們當(dāng)前企業(yè)的發(fā)展趨勢。其結(jié)果更準(zhǔn)確和有指導(dǎo)性。
第三，除了第五年，以后警情結(jié)果一致。由F值模型中公式中有關(guān)自變量定義得知，由于直接引用了凈利潤，所以凈利潤的盈虧對F模型的影響會突出的明顯。而主成分法通過數(shù)學(xué)提煉把原來多個財務(wù)指標(biāo)統(tǒng)一歸納，獲得即能代表原來因素的趨勢但不同于原來指標(biāo)的主成分指標(biāo)，故而反映出更全面深入的企業(yè)發(fā)展動態(tài)和趨勢。主要導(dǎo)致F模型對第五年的財務(wù)狀況有警情的原因是在第五年公司為提升現(xiàn)有和將來發(fā)展建立了先進(jìn)的但昂貴的ERP(企業(yè)資源管理軟件SAP)軟件。由于會計處理的規(guī)定當(dāng)年費用化所有與軟件無關(guān)的費用，制使當(dāng)年的管理費用比往年翻倍利潤大幅下降。而由于主成分法的方法更科學(xué)，預(yù)警結(jié)果放映了公司發(fā)展本質(zhì)而沒有報警。
驗證結(jié)論：通過以上3點分析，可以得到由本研究方法獲得的主成分法財務(wù)預(yù)警模型方程(式二)用于德光公司的財務(wù)預(yù)警是有效可行的。
2.本文實證方法在ST大唐上市公司的結(jié)果分析
用主成分分析法的SPSS二次開發(fā)平臺計算獲得如表4的ST大唐上市公司10年的預(yù)警值。并通過與該公司同期的每股盈利水平的分析比較，筆者得到以下分析，
第一，預(yù)警結(jié)果100%反映公司實際盈虧。采用主成分分析預(yù)警模型計算得到大唐公司的10年預(yù)警結(jié)果，與公司實際每股收益做分析對比，并按該預(yù)警警情判斷值表(表1)，預(yù)警值能正確反映出該公司當(dāng)年度的盈利變化的方向是好是壞。
第二，由輕到重的警情指標(biāo)能正確反映出公司業(yè)績的變化趨勢。對表8中，對大唐公司10年業(yè)績的觀測，我們發(fā)現(xiàn)每當(dāng)預(yù)警模型做出警情預(yù)報后公司業(yè)績也隨之變差，而一旦警情消失，業(yè)績也馬上會提升。
第三，通過已獲得主成法預(yù)警方程成功實現(xiàn)對該公司2007年的預(yù)警預(yù)測。由于筆者在做本研究時該公司07年度公司業(yè)績尚未發(fā)表。所以只用第三季度報表數(shù)據(jù)。結(jié)果由預(yù)警值出現(xiàn)由06年的“巨警”變?yōu)楫?dāng)前的“無警”。在事后對其業(yè)績檢查，大唐公司果然在07年實現(xiàn)扭虧為盈。
驗證結(jié)論：通過以上3點分析，可以得到由本研究方法在大唐公司獲得的主成分法財務(wù)預(yù)警模型方程(式三)用于ST大唐公司的財務(wù)預(yù)警是有效可行的。
五、結(jié)論
本文選取主成分法財務(wù)預(yù)警模型的已有預(yù)警研究成果并結(jié)合最新計算機(jī)軟件開發(fā)平臺，經(jīng)過以上的運用研究，我們得出了以下結(jié)論：
第一 ，通過將以上2種方法在同一家公司的計較和同一種方法在不同公司的分析結(jié)果可以看出，本文所進(jìn)行的財務(wù)預(yù)警方法研究而獲得的基于正確的公司財務(wù)數(shù)據(jù)的財務(wù)預(yù)警模型對公司經(jīng)營趨勢具有較強的預(yù)測能力。
第二，對主成分法財務(wù)預(yù)警模型方程的系數(shù)研究分析發(fā)現(xiàn)，由于該系數(shù)時基于企業(yè)自身業(yè)務(wù)領(lǐng)域的特殊性統(tǒng)計得到的不同權(quán)重系數(shù)，所以能為企業(yè)經(jīng)營管理人客觀的提供提高業(yè)績的經(jīng)營重點領(lǐng)域。如提高總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。
第三，在對樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和試驗中，發(fā)現(xiàn)由于該理論方法的內(nèi)在需求，采用主成分法財務(wù)預(yù)警模型要獲得正確預(yù)測方程，其樣本數(shù)據(jù)的取樣年限有一定要求建議在實際操作中，樣本每年疊加，方程每年更新，但以KMO檢驗及球形檢驗的檢驗值不斷提高，使之趨向于1為前提。
參考文獻(xiàn):
[1]Altman E. Financial ratios discriminated analysis and prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，(11):588～609
[2]項涇渭傅德印:進(jìn)行統(tǒng)計基于SPSS 的二次開發(fā)直接求解主成分研究[J].統(tǒng)計研究，2006 ，(4):21～22
[3]賁友紅. 用主成分分析法構(gòu)建我國上市公司財務(wù)預(yù)警模型 [J].中國管理信息化，2006，(12):57～58
企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究論文范文二：關(guān)于企業(yè)財務(wù)預(yù)警問題的探討
摘要：在激烈的市場競爭中企業(yè)面臨的不確定性日益增大，有效地預(yù)防財務(wù)危機(jī)對于企業(yè)非常重要。本文就財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型對于企業(yè)是否有效，企業(yè)應(yīng)該如何進(jìn)行財務(wù)預(yù)警作一分析。
關(guān)鍵詞：企業(yè);財務(wù)預(yù)警;預(yù)警模型
加入WTO以后，我國企業(yè)面對經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的沖擊，企業(yè)之間競爭日益激烈，面臨的不確定性日益增大。企業(yè)因財務(wù)危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)營陷入困境，甚至宣告破產(chǎn)的例子屢見不鮮。要保持持續(xù)、健康、穩(wěn)定的發(fā)展，在激烈的國際競爭中立于不敗之地，就需要建立完善的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)來應(yīng)對各方面的危機(jī)與風(fēng)險。但是企業(yè)應(yīng)該建立什么樣的財務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)才能夠有效的發(fā)揮預(yù)警作用呢?這是值得我們深入思考的問題。
財務(wù)預(yù)警的基本方法有定性分析法與定量分析法。定性分析法是依靠人們的主觀分析判斷進(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析的方法。主要有四階段癥狀分析法、管理評分法等方法。由于定性分析具有較強的主觀性，很多學(xué)者開始進(jìn)行定量財務(wù)預(yù)警的研究。定量分析方法是根據(jù)企業(yè)的財務(wù)資料，應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)模型或數(shù)理統(tǒng)計方法對各種數(shù)據(jù)資料進(jìn)行科學(xué)的加工處理。比較有代表性的預(yù)警模型有單變量預(yù)警模型、多變量預(yù)警模型。
美國的威廉·比弗(willlam 8eaven運用統(tǒng)計方法建立了單變量財務(wù)預(yù)警模型。他選取美國1954～1964年間資產(chǎn)規(guī)模相同的79家經(jīng)營失敗企業(yè)和79家正常經(jīng)營的企業(yè)進(jìn)行對比研究。使用30個財務(wù)比率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)具有良好預(yù)測性的財務(wù)比率依次為現(xiàn)金流量/負(fù)債總額、資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負(fù)債率。單變量分析方法雖然簡單，但卻因有時會產(chǎn)生對于同一企業(yè)使用不同比率預(yù)測得出不同結(jié)果的現(xiàn)象，因此招致了許多批評，而逐漸被多變量方法所取代。
多變量預(yù)警模型以美國Aitman教授的研究最具有代表性。Aitman利用多元判別分析法對1945～1965年間的33家破產(chǎn)企業(yè)和33家正常經(jīng)營的企業(yè)進(jìn)行了研究。這些企業(yè)集中分布于美國的機(jī)械行業(yè)，企業(yè)規(guī)模在70萬美元到2590萬美元之間。在經(jīng)過大量的實證考察和分析的基礎(chǔ)上，從最初的22個財務(wù)比率中選擇了5個進(jìn)行加權(quán)匯總來對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測，準(zhǔn)確程度達(dá)95%左右，其研究結(jié)論形成了著名的z值模型該模型如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負(fù)債)，期末總資產(chǎn);X2=期末磐存收益/期束總資產(chǎn)：X2=息稅前利潤/期末總資產(chǎn);X4=期束股東權(quán)益的市場價側(cè)期末總負(fù)債;×。=本期銷售收入/總資產(chǎn)。z值模型的具體判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：
Z>2.675財務(wù)狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率很小;1.81≤Z≤2.675財務(wù)狀況不穩(wěn)定，為灰色地帶，Z<1.81財務(wù)失敗可能性非常大。Z值模型從企業(yè)的資產(chǎn)流動性、獲利能力、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合分析預(yù)測企業(yè)的財務(wù)狀況，進(jìn)一步推動了財務(wù)預(yù)警的發(fā)展。
由于Z分?jǐn)?shù)模式在建立時并沒有充分考慮到現(xiàn)金流量的變動等方面的情況，1996年，周首華、楊濟(jì)華、王平對Z分?jǐn)?shù)模式加以改造，建立財務(wù)危機(jī)預(yù)測的新模式——F分?jǐn)?shù)模式(FailureScoreModel)：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+00302X4+0.4961X6
其中：F為判別值;X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負(fù)債)/期末總資產(chǎn);X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn);X3=(稅后純利-折舊)/平均總負(fù)債;X4=期末股東權(quán)益的市場價值，期末總債務(wù);Xs=(稅后純利+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)。 F數(shù)模式以00274為臨界點來預(yù)測公司是破產(chǎn)還是可以繼續(xù)生存。若某一特定的F分?jǐn)?shù)低于0.0274，則將被預(yù)測為破產(chǎn)公司;反之，若F分?jǐn)?shù)高于0.0274，則公司將被預(yù)測為繼續(xù)生存公司。通過檢驗，該模型的準(zhǔn)確率高達(dá)近70%。這是我國學(xué)者首次提出的財務(wù)危機(jī)預(yù)測模型。
目前常用的財務(wù)預(yù)警模型有一元判定模型、多元線性判定模型、多元邏輯模型、多元概率比回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。除一元判定模型外，其他各種財務(wù)預(yù)警模型的共性是根據(jù)所選取的財務(wù)指標(biāo)值乘以各自的權(quán)重加和得出一個財務(wù)預(yù)警臨界值。
在實務(wù)工作中，針對具體的企業(yè)應(yīng)該如何進(jìn)行財務(wù)預(yù)警呢?是使用定性分析，還是定量分析?各自又該用哪種具體的分析方法呢?
定性分析具有主觀性強的不足。定量分析在實際應(yīng)用時比較簡單，把相關(guān)的財務(wù)比率等帶入模型進(jìn)行計算，把得出的結(jié)果與臨界值進(jìn)行比較即可，但是定量分析也有許多不足。首先它是根據(jù)幾個財務(wù)變量的加權(quán)之和來進(jìn)行判定的，如果企業(yè)的某方面的財務(wù)比率不佳但其他的財務(wù)比率很好，通過加權(quán)求和就很可能掩蓋企業(yè)某方面的隱患而得出比較理想的最終結(jié)果。另外，這些模型都是通過實證分析得出的，具有一定的誤判率，例如：我國學(xué)者研究出的有代表性的F分?jǐn)?shù)模型，通過驗證準(zhǔn)確率達(dá)到70%，就是說在研究時對于30%的樣本企業(yè)這個模型是不能發(fā)揮作用的。那么，哪個企業(yè)又敢保證這個模型對本企業(yè)一定管用呢?財務(wù)危機(jī)預(yù)警是根據(jù)謹(jǐn)慎性原則建立的，應(yīng)該起到來雨綢繆的作用，相信企業(yè)的管理者是不會只根據(jù)某個學(xué)者研究的通用的預(yù)警模型來完成本企業(yè)的財務(wù)預(yù)警工作。
企業(yè)進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警應(yīng)采用定量分析與定性分析相結(jié)合的預(yù)警方法，充分發(fā)揮各種方法各自的優(yōu)點。例如要充分關(guān)注企業(yè)的外部環(huán)境變化對企業(yè)財務(wù)狀況可能產(chǎn)生的影口自，這是定性分析的應(yīng)用;對于定量分析部分，應(yīng)該針對具體的單個財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警，當(dāng)任何一個財務(wù)指標(biāo)偏離正常區(qū)域時，都應(yīng)該發(fā)出預(yù)警信號，引起警覺，分析原因，這樣才能達(dá)到真正的未雨綢繆。
另外，不同行業(yè)的企業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)、企業(yè)所處的不同階段，相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)是不同的;即使是相同的行業(yè)、規(guī)模、成長時期的企業(yè)也可能因為具體情況的不同具有差異較大的財務(wù)狀況。應(yīng)該具體情況具體分析。企業(yè)應(yīng)該根據(jù)本企業(yè)的具體情況建立自己的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的各財務(wù)指標(biāo)的預(yù)警臨界值，而不能一刀切。
筆者雖不贊成企業(yè)在實際工作中運用諸如F模型等定量財務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行企業(yè)的財務(wù)預(yù)警，但這并不表示此類財務(wù)預(yù)警研究沒有意義，對于企業(yè)的外部人，如企業(yè)外部的分析人員、上市公司的投資者等，他們不可能像內(nèi)部人一樣掌握企業(yè)的全部信息，也沒有必要像內(nèi)部人那樣花很多時間和精力建立某個企業(yè)自己的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，可以通過此類模型大致分析一下企業(yè)的財務(wù)狀況。
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