国内外财务风险预警模型分析
企业为了及时有效地识别和防范财务风险隐患，实现了持续健康发展的目标，建立财务风险预警模型。然而，现有的财务风险预警模型往往效率低下，存在缺陷。首先分析了国内外财务风险预警模型，其次分析了模型的局限性，最后对研究财务风险预警模型提出了合理化建议。
一、国外财务风险预警模型研究综述
1.国外财务风险研究现状。国外学者通常通过财务危机定义财务风险。Beaver持有这种看法：如果一家公司面临破产，或者存在未支付优先股息和无法偿还债务的现象，那么它可以被视为面临财务危机。Ross等人指出了破产的四个内涵：技术、企业、会计、法律破产。并认为从危机预防的角度来看，财务危机是指技术破产。C.VanHome等财务风险的定义更为广泛，而财务风险由两个组成部分，即使用财务杠杆引发每股收益变动和失去偿付能力的风险。2.财务风险预警模型研究现状。①单变量判别模型。Fitzpatrick是最早探索财务风险预警模型的学者之一。他以19家公司为样本，他建立一个单变量判别模型来探索财务风险预警问题，通过对破产和经营正常企业财务比率的对比分析，得出产权比率和净资产收益率两个指标对财务风险具有较高的预警精度。芝加哥大学教授Beaver开发了一个基于Fitzpatrick的单变量预警模型，以1954-1966年158家破产企业与正常企业的财务关系为研究对象，得出净利润/总资产指标和净现金流量/总负债指标在财务风险预测方面更为准确。②多变量判别模型。Altman是将多变量判别模型应用于财务风险预警领域研究的首位开拓者。他提出的Z-Score模型是国外影响最大的多元线性判别模型。从1946年至1965年期间66家有问题和经营中的公司中随机抽取一个样本，它从22个提供最佳预警的备选财务比率的范围内选择了5个，并建立了一个五变量判别模型来计算Z值，并根据Z值的大小确定公司破产或失败的概率。结果表明，Z评分模型的预测精度远高于单变量模型，但Z评分模型仅适用于短期预测，长期预警精度较差。在接下来的几年里，Altman等分别选择了53家和58家破产公司以及58家正常公司，并在五个变量Z-score5中添加了两个财务指标，因为非上市公司无法估计股票的市场价格状况。建立一个七变量ZETA模型。P’Wu建立了多变量判别预警模型，在传统财务风险与收益管理和相关分析的基础上提出了财务风险预警的必要性，并构建了多元线性预警模型多样性验证了线性预警模型的有效性，目前已有较好的验证性预警模型。③逻辑回归模型。由于单元和多元判别预警模型都无法准确测算企业财务风险的概率，多元逻辑回归模型逐渐成为1970年代时期研究者探究预警财务风险的最普遍模型。Martin是将Logistic回归模型运用到财务风险预警的首位开拓者。研究结果发现，在样本正态，变量独立且非等均值的状态下，多元判定模型仅仅是Logistic回归模型的特殊情况。Ciarlone等将现有的预警模型和宏观经济学理论结合，构建了实证有效且规则简单的逻辑风险预警模型。Matthieu等创新性地将二元离散方法融入Logistic回归模型中，并基于32家处于财务危机中的公司的财务数据，他们建立并划分了Logistic回归预警模型。经过检验对企业的潜在危机有较高预测精度。④神经网络模型。ClarenceTam通过Coats等的研究基础上。对94家破产企业和188家正常企业的财务数据进行分析，结果表明，神经网络模型对财务风险预警具有较高的精度。George根据医药行业的特点，运用人工神经网络理论，建立了医药企业现金流预警模型，并对样本数据进行了同行分析，研究结果表明，预警模型精度与公司距离ST时间的长短呈现负相关。综上所述，国外财务风险预警研究主要集中于构建财务风险预警模型。研究成果比较成熟，在实践中得到了广泛的应用，财务风险预警成为企业财务风险研究的一个重要领域。
二、国内财务风险预警模型研究
综述国内大部分的财务预警研究都是借鉴国外研究经验建立模型的，我国的财务风险预警研究开始于1990年代，风险预警进行了单个变量变为多个变量到复杂模型多个阶段。随着我国经济的增长，国内研究者对公司财务风险预警模型的研究也在不断深入。通过结合各个行业的特点，结合定量和定性分析，建立与社会主义经济相适应的财务风险预警模型。
1.财务风险理论研究。刘恩禄等较早且全面地对财务风险的概念界定，财务风险通常是指在企业的生产、采购、销售等一系列生产经营活动中，企业由于被内外部环境影响和各种事前难以控制和预料的不确定性因素以间接和无形方式的作用和改变，实际收益在特定的时间段内与预计的预期收益产生一定的偏差给利益相关者造成损失的可能性。张影认为餐饮业主要需要应对的财务风险包括筹资、投资、营运三个维度，并从餐饮企业自身及其面临的宏观环境中客观分析了产生财务风险的原因。
2.财务风险预警模型研究。①单变量判别模型。吴世农等在《中国经济问题》发表文章，对公司破产分析的有关预警指标并首次介绍了单变量判别模型。陈静对同行业及规模的ST和非ST共54家公司的财务信息构建单变量模型，结果显示，资产负债率、营运资本比率、流动比率和总资产收益率这四个指标对企业的财务失败的预测具有敏感性，流动比率和资产负债率判别正确率最高。②多变量判别模型。袁康来等人利用Z模型对农业企业财务风险预警进行了研究，验证了Z模型具有良好的预警效果。李元峰等在杨成岩等前人研究成果的基础上优化通过调整了临界值和增加了3个新变量优化Z模型，大大提高了模型的精度和适用性。周守华等通过增加一个能够预测公司破产的财务指标――现金流量指数，建立了F评分模型。在实施该模型的实证实践中，选择了4160家公司，准确率高达70%。结果表明，F-Score模型是一种更为准确的财务风险预警模型。张玲选择120家共涉及14个行业的公司，利用多元判别函数建立了财务风险预警系统。研究结果表明，该模型能够为ST公司的财务风险预警分析提供依据。③逻辑回归模型。陈晓等采用Logistic回归模型对ST公司进行了实证研究。结果表明，股权指数和资产收益率是反映ST公司财务风险预警效果最好的财务指标。将因子分析在处理指标方面的优势与Logistic回归模型拟合精度较高的优势相结合，研究上市公司财务风险预警问题。王华丽等在奥特曼Z评分模型的基础上，建立了中小企业财务风险预警模型。结果表明，奥特曼的Z评分模型基本上反映了企业的财务状况。2015年黄杨选取ST公司12家和正常经营的12家作为研究样本。结果表明，该模型具有较高的财务风险预警精度。李常山将2016年23家制造业上市公司与2016年30家非制造业上市公司进行了比较，在对财务信息进行主成分分析后，采用Logistic回归建立了财务风险预警模型。结果表明，通过建立财务风险预警模型，上市公司可以有效降低财务危机发生的概率。④神经网络预警模型。李芳等建立基于神经网络模型的企业财务预警模型，结果表明资产负债率、每股净资产、净现金流量三个指标对企业财务危机预警具有重要作用，具有良好的财务危机判断和预测能力。通过专家调查，李晓青等获得了15家样本企业的物流外包风险评价指标。基于BP神经网络构建了适合物流行业公司的模型预警财务风险。结果表明，该模型对物流企业具有较高的预警精度。邢瑞雪等以78家上市公司财务数据为样本，采用BP神经网络支持向量机构建基于人工智能方法的模型，并与传统财务风险预警结果对比。结果表明，用人工智能方法建立的财务风险预警模型具有更高的预警精度。孙新贤等从2004年至2016年的四大航空公司中选择了49家，其中38家是培训样本，11家是测试样本。他运用主成分分析的方法对预警财务风险的各个指标降维优化，基于BP神经网络构建财务风险预警系统。研究结果显示，BP神经网络模型能够有效地预测航空公司的财务风险。
三、模型比较
单变量决策模型的最大特点是选择单一的财务指标作为研究对象。该模型的应用首先需要选择两组样本，一组是预测样本，另一组是检验样本，来建立和检验模型。其次，根据一定的财务比率对预测样本进行分类，寻找一个阈值来判断两组样本，使误差最小。再其次，用阈值测试试样。单变量决策模型的优点是易于管理，过程简单易行；缺点是无法监测和分析企业内外部环境的不断变化。因此，结果往往既不那么确定，也不那么客观，无法准确预测公司的风险。多元判别模型与一维决策模型最大的区别在于前者选择了更多的变量和角度来预测企业的风险。该模型的关键是选择多维度反映企业财务状况、有利于宏观风险控制的指标。与单变量判别模型相比，多变量判别模型可以从多个维度更详细、更客观地监测和分析企业财务状况，提高预警精度。然而，多变量判别预警模型仍有局限性。一方面，多变量判别预警模型要求变量满足正态分布假设，另一方面，它们没有充分考虑现金流量的变化情况，从而缩小了模型的使用范围。多元逻辑回归中对于自变量分布的假设没有要求，克服了线性模型必须满足统计假设的缺陷，因此Logistic回归方法可以规避了判别分析中难以达到的前提假设，它极大地改善财务风险的预测并解决了判别分析中的多种弊病，包括比率指标是正态分布的假设以及样本企业具有相同的协方差方差矩阵的假设。因此，1980年代之后多元Logistic回归代替了判别分析预警模型，占领了财务风险研究范畴核心地位。逻辑回归模型的局限性在于由于大部分计算结果都是近似的，因此计算并不准确，与实际结果间有较大差距。四、研究结论通过对国内外财务风险预警研究的分析，可以看出，国外研究者对财务风险预警的探索比国内更早，相比之下，由于我国起步较晚，早期的研究主要是借鉴国外学者的理论进行改进和优化。国外研究者对财务风险预警的探究更多的是建立模型，而国内研究者对财务风险模型的研究则是在国外模型进一步完善的基础上进行的，因为所有模型都是基于国外市场的数据，所以在不同的研究时间和发达程度的市场上国内外学者的研究主要集中在模型的改进上。上述财务风险预警模型各有特点和优势，适用于不同类型和规模的企业，需要对每个问题进行具体分析。
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