財務危機預警模型

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[論文關鍵詞]財務危機預警模型；單變量模型；多元判別分析模型；人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型

[論文摘要]企業(yè)財務危機已成為企業(yè)利益相關者需要預測并應對的重要風險之一。企業(yè)應構建財務預警機制，及時溝通企業(yè)有關財務危機預警的信息，有效地防范和化解財務危機。本文對國內外財務危機預警模型逐一進行評析，旨在為構建符合我國實際并具有可操作性的財務危機預警模型提供借鑒。

隨著我國市場經(jīng)濟體制改革的不斷深化，經(jīng)濟領域中的復雜性、不確定性日益凸現(xiàn)，企業(yè)發(fā)生財務危機的情況越來越頻繁，因此，財務危機已成為企業(yè)利益相關者需要預測并應對的重要風險之一。構建財務預警機制，及時溝通企業(yè)有關財務危機預警的信息，有效地防范和化解財務危機，是任何一個企業(yè)都必須亟待解決的問題。近年來，除了沿用傳統(tǒng)的經(jīng)驗判別與定性分析方法外。企業(yè)利益相關者也開始關注并嘗試使用財務危機預警模型來定量預測財務危機。財務危機預警模型就是借助企業(yè)一系列財務指標和非財務指標來識別企業(yè)財務危機的判別模型。其關鍵點就是如何確定預警指標及預警指標的臨界值。本文對國內外財務危機預警模型逐一進行評析，旨在為構建符合我國實際并具有可操作性的財務危機預警模型提供借鑒。

一、單變量預警模型

單變量預警模型是指利用單個財務比率來進行財務預警，以判斷企業(yè)是否發(fā)生財務危機的一種預測模型。Beaver(1966)在其“財務比率與失敗預測”一文中，以財務危機預警為主題，以單一的財務比率指標為基本變量，運用配對樣本法。隨機挑選了1954年至1964年間79家危機中的企業(yè)。并針對這79家企業(yè)逐一挑選與其產(chǎn)業(yè)相同且資產(chǎn)規(guī)模相近的79家正常企業(yè)進行比較。得出的結論是，最能對企業(yè)危機做出預警的指標是“現(xiàn)金流量/總負債”比率，其次是“凈收益/總資產(chǎn)”比率和“總負債/總資產(chǎn)”比率。其中，“現(xiàn)金流量”來自“現(xiàn)金流量表”的3種現(xiàn)金流量之和，除現(xiàn)金外還充分考慮了資產(chǎn)變現(xiàn)力，同時結合了企業(yè)銷售和利潤的實現(xiàn)及生產(chǎn)經(jīng)營狀況的綜合分析，這個比率用總負債作為基數(shù)，考慮了長期負債與流動負債的轉化關系，但是總負債只考慮了負債規(guī)模，而沒有考慮負債的流動性，即企業(yè)的債務結構，因此對一些因短期償債能力不足而出現(xiàn)危機的企業(yè)存在很大的誤判性?！翱傎Y產(chǎn)”這一指標沒有結合資產(chǎn)的構成要素。因為不同的資產(chǎn)項目在企業(yè)盈利過程中所發(fā)揮的作用是不同的，這不利于預測企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力是否具有良好的增長態(tài)勢。

Beaver最先在企業(yè)危機預警研究中使用非參數(shù)統(tǒng)計的二分類檢驗方法來確定分割點。使其錯誤分類率降至最低，這一方法為以后的企業(yè)財務危機預警研究者廣泛采用。此外，Beaver還首創(chuàng)配對抽樣的技術以控制因產(chǎn)業(yè)類別和企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模不同而引起的混淆。但單變量預警模型只是利用個別財務比率預測企業(yè)財務危機。因此其有效性受到一定的限制。一般來說。企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況受到許多因素的影響，各種因素之間既有聯(lián)系又有區(qū)別，單個比率反映的內容往往有限，無法全面解釋企業(yè)的財務狀況。

二、多元判別分析模型

多元判別分析模型是對企業(yè)多個財務比率進行匯總，求出一個總判別分值來預測企業(yè)財務危機的模型。Altman(1968)在其“財務比率、判別分析和公司破產(chǎn)預測”一文中認為，企業(yè)是一個綜合體，各個財務指標之間存在某種相互聯(lián)系。各個財務指標對企業(yè)整體風險的影響和作用也是不一樣的。他通過把傳統(tǒng)的財務比率和多元判別分析方法結合在一起，發(fā)展了一種財務危機預警模型，即Z計分模型。該模型的具體形式如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

式中，X1=營運資本/總資產(chǎn)，反映資產(chǎn)的流動性與規(guī)模特征；X2=留存收益/總資產(chǎn)，反映企業(yè)累計盈利狀況；X3=息稅前收益/總資產(chǎn)，反映企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力；X4=權益的市場價值/總債務的賬面值，反映企業(yè)的償債能力；X5=銷售總額/總資產(chǎn)，反映企業(yè)的營運能力。

通過統(tǒng)計分析，Altman認為Z值應在1.81-2.99之間，等于2.675時居中。如果企業(yè)的Z值大于2.675，表明企業(yè)的財務狀況良好；如果Z值小于1.81，則企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風險；如果Z值處于1.81-2.675之間，稱為“灰色地帶”，處在這個區(qū)間，則企業(yè)財務狀況是極不穩(wěn)定的。

Z計分模型的變量是從資產(chǎn)流動性、獲利能力、償債能力和營運能力等指標中各選擇一兩個最具代表性的指標。模型中的系數(shù)則是根據(jù)統(tǒng)計結果得到的各指標相對重要性的量度。實證表明該模型對企業(yè)財務危機有很好的預警功能。但其預測效果也因時間的長短而不一樣，預測期越短，預測能力越強，因此該模型較適合企業(yè)短期風險的判斷。

Z計分模型在企業(yè)破產(chǎn)前超過3年的預測正確率大大降低，而且隨著時間的推移，經(jīng)濟環(huán)境也將出現(xiàn)重大變化，特別是進入20世紀70年代以后，企業(yè)財務危機的平均規(guī)模急劇增大，原有的Z計分模型已無法解釋當時的企業(yè)財務危機現(xiàn)象。于是，Altman等人于1977年又提出了一種能更準確地預測企業(yè)財務危機的新模型——ZETA模型。在該模型中，Altman等人利用27個初始財務比率進行區(qū)別分析，最后選取了7個解釋變量，即資產(chǎn)報酬率(息稅前利潤/總資產(chǎn))、盈余穩(wěn)定性(息稅前利潤，總資產(chǎn)的10年標準誤差)、利息保障倍數(shù)(息稅前利潤/利息支出總額)、累計盈余(留存收益/總資產(chǎn))、流動性(流動比率)、資本比率(5年普通股平均市值/總資本)和資本規(guī)模(普通股權益/總資產(chǎn))。該模型存在的不足是選擇比率沒有理論可依，選擇同一行業(yè)中相匹配的危機公司和正常公司也是困難的，而且觀察的總是歷史事件。但由于該模型簡單明了。以后對企業(yè)財務危機預警模型的研究都是沿著這一思路進行的。

20世紀70年代，日本開發(fā)銀行調查部選擇了東京證券交易所310家上市公司作為研究對象，使用與Altman相同的研究方法，建立了“利用經(jīng)營指標進行企業(yè)風險評價的破產(chǎn)模型”，進行財務危機預測。其判別函數(shù)為：

Z=2.1X1+1.6X2-1.7X3-X4+2.6X5+2.5X6

式中，X1表示銷售額增長率；X2表示總資本利潤率；X3表示他人資本分配率；X4表示資產(chǎn)負債率；X5表示流動比率；X6表示粗附加值生產(chǎn)率(為折舊費、人工成本、利息及利稅之和與銷售額之比)。模型中和的系數(shù)是負數(shù)，表明他人資本分配率和資產(chǎn)負債率越小，風險也越小。該模型Z值的判斷標準是：如果Z值大于10，則企業(yè)財務狀況良好：如果Z值小于0，則企業(yè)存在嚴重的財務危機，破產(chǎn)的概率極大；如果Z值在0與10之間。則表明企業(yè)處于“灰色區(qū)域”，存在財務隱患。

陳肇榮應用中國臺灣地區(qū)的企業(yè)財務資料建立了多元判別函數(shù)，但未給出臨界值及警度區(qū)間。該模型如下：

Z=0.35X1+0.67X2-0.57X3+0.39X4+0.55X5

式中，X1=速動資產(chǎn)/流動負債；X2=營運資金/資產(chǎn)總額；X3=固定資產(chǎn)/資本凈值；X4=應收賬款/銷售凈額；X5=現(xiàn)金流入量/現(xiàn)金流出量。

由于Z計分模型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，因而具有一定的局限性。為此，中國學者周首華等對Z計分模型加以改造，并建立其財務危機預測的新模型——F分數(shù)模式。F分數(shù)模式的主要特點是：(1)F分數(shù)模型中加入現(xiàn)金流量這一預測自變量。許多專家證實現(xiàn)金流量比率是預測公司破產(chǎn)的有效變量，因而彌補了Z計分模型的不足。(2)考慮了現(xiàn)代化公司財務狀況的發(fā)展及其有關標準的更新。公司所應有財務比率標準已發(fā)生了許多變化，特別是現(xiàn)金管理技術的應用，已使公司所應維持的必要的流動比率大為降低。(3)使用的樣本更加擴大。其使用了CompustatPCPlus會計數(shù)據(jù)庫中1990年以來的4160家公司的數(shù)據(jù)進行了檢查；而Z計分模型的樣本僅為66家(33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司)。

F分數(shù)模式如下：

Z=0.1774+1.1091X1+1.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5+0，4961X5

式中，X1、X2及X4與Z計分模型中的X1，X2及X4相同，這里不再進行分析；X3=(稅后純收益+折舊)/平均總負債；X3=(稅后純收益+利息+折舊)/平均總資產(chǎn)。F分數(shù)模式與Z計分數(shù)模型中各比率的區(qū)別就在于其X3，X5的比率不同。X3是一個現(xiàn)金流量變量，它是衡量企業(yè)所產(chǎn)生的全部現(xiàn)金流量可用于償還企業(yè)債務能力的重要指標。一般來講，企業(yè)提取的折舊費用，也是企業(yè)創(chuàng)造的現(xiàn)金流入，必要時可將這部分資金用來償還債務。X5測定的是企業(yè)總資產(chǎn)在創(chuàng)造現(xiàn)金流量方面的能力。相對于Z計分模型，它可以更準確地預測出企業(yè)是否存在財務危機。F分數(shù)模式的F分數(shù)臨界點為0.0274；若某一特定的F分數(shù)低于0.0274，則將被預測為破產(chǎn)公司；反之，若F分數(shù)高于0.0274，則公司將被預測為繼續(xù)生存公司。

多元判別分析模型是根據(jù)特定樣本建立起來的判別模型，因而根據(jù)一個地區(qū)(或時期)樣本企業(yè)建立的判別分析模型可能無法有效地對另一個地區(qū)(或時期)的企業(yè)進行預測。此外，多元判別分析模型的有用性差，導致理論研究熱而實際應用冷的尷尬局面。

三、線性概率模型

線性概率模型是多元判別分析模型的一種替代選擇。該模型為：

P=c0+c1x1+c2x2+…+cnxn

該模型可以解釋為，在給定財務比率xn的情況下，P為該企業(yè)發(fā)生財務危機的概率的估計值。該模型計算雖然簡單，但存在明顯的缺陷：(1)該模型表示企業(yè)發(fā)生財務危機的可能性，則P值只能在(0，1)區(qū)間之中，然而線性回歸方程無法做到這一點，采用該模型進行預測時，P值可能在(0，1)區(qū)間之外；(2)線性概率的假設往往與實際情況不吻合?，F(xiàn)實生活中的經(jīng)濟變量是不確定的，而在該模型中，自變量c卻是一個常數(shù)?；谝陨显?，該模型在企業(yè)財務危機預測的實際研究中鮮有采用。

四、Logistic模型

盡管多元判別分析模型有較好的預測性，但存在假設上的局限性，即要求各自變量(財務比率)服從多元正態(tài)分布的假設和兩組變量(發(fā)生財務危機與未發(fā)生財務危機企業(yè))具有同樣方差一協(xié)方差矩陣的假設，顯然，這些假設與現(xiàn)實相去甚遠。此外。樣本的抽取往往也會影響評價模型的預測準確性。因此。為服務于對定性因變量的多元非線性分析，Ohlson率先在財務危機預警研究中應用了二元概率函數(shù)來計算危機事件發(fā)生的概率，由此產(chǎn)生了Logistic模型。在企業(yè)財務危機判定與預測中，Logistic模型如下：

Yi=β0+β1xli+…+βkxki

Pi=1/(1+e-yx)

式中，Yi代表第i家企業(yè)是否發(fā)生財務危機，i=0或1，0代表正常企業(yè)，1代表財務危機企業(yè)，xki代表第i家企業(yè)的第k個財務比率，Pi代表根據(jù)Logistic模型所估計出來的第i家企業(yè)可能發(fā)生財務危機的概率。

該模型是一個用來測度企業(yè)是否會發(fā)生財務危機的二元選擇模型。對這個模型的參數(shù)估計只能采用最大似然估計法。Logistic模型的一個重要優(yōu)點是它把在(0，1)區(qū)間預測一個企業(yè)是否發(fā)生財務危機的概率的問題轉化為在實數(shù)軸上預測一個企業(yè)是否發(fā)生財務危機的機會比的問題，這與線性概率有著本質上的不同和進步。

五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型

運用線性概率分析、邏輯回歸方法來建立財務危機判別函數(shù)都是直接或者間接地依賴于線性函數(shù)來建立模型。存在的只是理論上的優(yōu)越性。往往并不能很好地擬合復雜的實際數(shù)據(jù)。1987年，Lapedes和Fayber首次應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型進行預測，開創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡預警的先河。該模型是一種平行分散處理模型，其構建理念基于對人類大腦神經(jīng)運作的模擬。它除具有較好的模式識別能力外，還可以克服傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的局限，具有容錯能力。更難能可貴的是，該模型具有隨不斷變化的復雜環(huán)境進行自我學習的能力，因而使企業(yè)財務危機動態(tài)預警成為可能。

該模型擺脫了多元判別分析模型和Logistic模型的局限，突破了依賴線性函數(shù)來建立統(tǒng)計模型的限制，用非線性函數(shù)更好地擬合實際資料數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了方法上的創(chuàng)新。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型的預測準確度也遠高于其他方法。但其局限性在于理論基礎比較抽象，對人類大腦神經(jīng)模擬的科學性、準確性還有待進一步加強，因此其實際運用效果不夠理想。

本文對上述財務危機預警模型進行評析，旨在為構建符合我國實際并具有可操作性的財務危機預警模型提供借鑒：第一，建立分行業(yè)、分企業(yè)甚至分部門的預警模型。拓寬數(shù)據(jù)的收集渠道和研究的范圍；第二，更多地運用動態(tài)指標和非量化指標，構建更為全面的備選變量組；第三，擴展財務預警模型的功能，使財務預警模型不僅具備判別預警臨界點，還能對財務信息的真?zhèn)巫龀霰鎰e。