财务管理模型财务困境的预测模型研究

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一、财务困境预测模型研究的基本问题

财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。

(一)财务困境的定义

关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等

人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。

在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。

(二)预测变量的选择

财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。

1．财务指标信息类模型。Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。

尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。但是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。

2．现金流量信息类模型。现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么公司最终将破产。因此，过去和现在的现金流量应能很好地反映公司的价值和破产概率。

在Gentry，Newbold和Whitford(1985a；1985b)研究的基础上，Aziz、Emanuel和Lawson(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。公司的价值来自经营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们根据配对的破产公司和非破产公司的数据，发现在破产前5年内两类公司的经营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显着的差异。显然，这一结果是符合现实的。破产公司与非破产公司的经营性现金流量会因投资质量和经营效率的差异而不同，二者以现金支付的所得税也会因税收会计的处理差异而不同。Aziz、Emanuel和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好。

3．市场收益率信息类模型。Beaver(1968)是使用股票市场收益率信息进行财务困境预测研究的先驱。他发现在有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标一样可以预测破产，但时间略滞后。Altman和Brenner(1981)的研究表明，破产公司的股票在破产前至少1年内在资本市场上表现欠佳。Clark和Weinstein(1983)发现破产公司股票在破产前至少3年内存在负的市场收益率。然而，他们也发现破产公告仍然向市场释放了新的信息。破产公司股票在破产公告日前后的两个月时间区段内平均将经历26％的资本损失。

Aharony，Jones和Swary(1980)提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模型。他们发现在正式的破产公告日之前的4年内，破产公司的股票的市场收益率方差与一般公司存在差异。在接近破产公告日时，破产公司的股票的市场收益率方差变大。

(三)计量方法的选择

财务困境的预测模型因选用变量多少不同分为单变量预测模型和多变量预测模型；多变量预测模型因使用计量方法不同分为线性判定模型、线性概率模型和Logistic回归模型。

此外，值得注意的是，近年来财务困境预测的研究方法又有新的进展。网络神经遗传方法已经开始被应用于构建和估计财务困境预测模型。

(四)我国对企业财务困境预测的研究

在国内的研究中，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型；陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本／总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。

二、本文的样本和研究方法

本文与以前我国上市公司财务困境的研究有所不同。第一，样本新、时间长、容量大。本文研究的ST样本包括1998—2000年发生ST的公司，即A股市场上全部的ST公司，同时剔除了非正常的ST公司；此外，样本数据的收集时间延至公司发生ST前5年，样本时间跨度较长。选入研究的ST样本公司70家和相对应的非ST样本公司70家，样本容量达到了140家，可望在一定程度上降低估计和预测误差。第二，选择多种研究方法，建立单变量判定模型和三种多变量判定模型，并比较各种模型在财务困境预测中的效率。

(一)财务困境公司的样本选定

本文从我国A股市场上3年中出现的82家ST公司中界定出70家公司作为财务困境公司，进行财务困境预测研究。它们是：(1)连续两年亏损，包括因对财务报告调整导致连续两年亏损的“连亏”公司，共51家；(2)一年亏损但最近一个会计年度的股东权益低于注册资本，即“巨亏”公司，共16家；(3)因注册会计师意见而特别处理的，共3家。但排除了：(1)上市两年内就进入特别处理的公司，共8家。排除原因是财务数据过少和存在严重的包装上市嫌疑，因此与样本中的其他公司不具有同质性；(2)因巨额或有负债进行特别处理的公司，共2家。排除原因是或有负债属偶发事件，不是由企业正常经营造成的，与其他样本公司不具有同质性；(3)因自然灾害、重大事故等进行特别处理的，共2家，原因同(2)。

(二)研究程序和计量方法

本研究首先计算140家样本公司的盈利增长比率、股东权益收益率等21个财务指标，这些指标综合反映了企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力和企业规模。在此基础上，使用剖面分析对样本中的财务困境公司和非财务困境公司在财务困境发生前5年期间历年的21个财务指标进行对比分析，探讨对企业陷入财务困境影响显着的变量。其后，应用单变量分析，选择4个财务指标为例估计单变量判定模型。最后，筛选和确定对企业陷入财务困境影响最为显着的6个指标为模型的判定指标，应用线性概率模型、Fisher二类线性判定模型、Logistic模型三种计量方法，建立和估计财务困境的预测模型，并比较这三种模型的预测效果。

三、实证研究

(一)剖面分析

首先分组计算70家财务困境公司和70家非财务困境公司的21个财务指标在财务困境发生前1至5年的平均值和标准差等描述性统计量，比较这二组在21个财务指标各年的平均值是否具有显着差异，其次计算各年的Z统计检验量，结果如表1所示。剖面分析结果表明：(1)在ST发生的前1和2年，财务困境公司和非财务困境公司的17个财务指标的平均值存在显着的差异；(2)Z值随着ST发生时间的临近而显着增大，即二组的财务指标平均值的差异随ST发生时间的临近而扩大。由此可见，在所选的21个财务指标中，除利息保障倍数、存货周转率、Log(总资产)和Idg(净资产)外，其余17个在财务困境发生前1至2年中具有显着的预测能力。

表1? 21个财务指标Z统计量的计算结果**

*Z是二组的平均数之差除于二组的共同标准误，即Z=[M1-M2]/[S1/N1]+（S2/N2）]1/2

(二)单变量判定分析

本文选择净资产报酬率、负债比例、营运资产与总资产的比例和资产周转率4个财务指标，应用单变量判定分析分别建立4个单变量预测模型，通过确定模型的最佳判定点，可以判定某一企业在财务困境发生前1至5年其是否会陷入财务困境。估计模型的结果如表2至表5所示。

表2? 净资产报酬率在财务困境前1-5年的判定模型

由表2至表5可见：(1)从各个单变量判定模型的判定效果来看，净资产报酬率的判定模型误差最小；营运资本／总资产的判定模型和负债比率的判定模型误差次之，资产周转率的判定模型误差最大。(2)财务指标作为预测变量具有信息含量和时效性，其信息含量随着时间的推移而递减，即指标值离财务困境发生的时间愈短，信息含量愈多，预测的准确性愈高，反之信息含量愈少，预测准确性愈低。(3)结合剖面分析，在两组均值的差异性检验中非常显着的财务指标，在单变量判定分析中的误判率却较高。例如，财务困境

公司与非财务困境公司两组的负债比率在财务困境前1年的Z统计量为7．0696，差异性非常显着，但在单变量判定分析中误判比率却高达24．46％。以上结果表明，应用不同研究方法分析同一个指标所得结果不同。我们认为，这是因为在剖面分析的z检验中，误判率不仅与两组的均值有关，而且与两组的样本分布的状况有关。因此，应用不同判定分析方法构建的单指标判定模型，结论往往相互冲突。

表3? 负债比率在财务困境前1-5年的判定模型

表4? 营运资本/总资产在财务困境前1-5年的判定模型

表5? 资产周转率在财务困境前1-5年的判定模型

(三)多元线性判定模型的变量选择分析

本研究首先应用LPM，采用逐步回归选择变量方法，对5年的样本数据依次进行回归，从21个变量中选择若干变量。选择的标准是：F值的概率值小于0．10时进入，大于0．11时剔除。

利用财务困境前1至5年的数据，分别进行逐步回归，结果如表6所示。我们最终选取了Xl(盈利增长指数)、X3(资产报酬率)、X7(流动比率)、X11(长期负债与股东权益比率)、X12(营运资本与总资产比)、X19(资产周转率)等6个指标作为多元判定分析的变量。选取这些指标的原因是：(1)以财务困境前1年的逐步回归结果为主，参考其他年份的回归结果。由剖面分析可知，财务困境前1年的财务指标作为财务困境预测的信息含量最多，时效性最强；离财务困境发生的时间越远，指标的信息含量越少，时效性越差。所以，财务困境前1年逐步回归所得的变量全部入选。结合其他年份特别是财务困境前2年的结果，营运资本总资产比、速动比率、负债比率、应收账款周转率是表现较好的变量。

(2)兼顾全面综合的信息反映，适当避免同类信息的重复反映。首先，财务困境前1年逐步回归所得的变量盈利增长指数、资产报酬率、长期负债股东权益比率、资产周转率分别

是反映企业成长能力、盈利能力、长期偿债能力、营运能力的指标，但没有反映短期偿债能力的指标。营运资本与总资产比是财务困境前2年逐步回归所得的变量之一，而且参数估计值的显着性水平在0．05之上，故也把该变量作为预测变量之一。其次，速动比率是反映短期偿债能力的指标，但更能全面反映短期偿债能力是流动比率，结合剖面分析，历年两组间的流动比率和速动比率均值差异性检验统计量Z值比较接近，表明这二个指标都

能反映的两组的差异性。因此，从反映短期偿债能力的全面性来考虑，我们在建模时选择了流动比率，舍弃了速动比率。再次，考虑到若企业短期偿债能力较强，会减少其在短期内陷入财务困境的概率，因此把短期偿债能力的两个指标——营运资本与总资产比和流动比率同时引入预测变量组合，加强短期偿债能力信息在预测中的比重。第四，负债比率与长期负债股东权益比同是反映企业长期偿债能力的指标，长期负债股东权益比已在财务困境前1年引入了变量组合，为避免信息的重复反映，舍弃了负债比率。最后，应收账款周转率与总资产周转率同是反映营运能力的指标，但应收账款周转率不及总资产周转率反映全面，所以反映营运能力的指标选用总资产周转率，舍弃应收账款周转率。

表6? 各年逐步回归的所得的变量结果

为了避免多重共线性，对选定的6个变量进行多重共线性检验。本文使用的检验指标是容许度(TOL)和方差膨胀因子(VIF)。计算公式为：

TOLj=1—R2j=1／VIFj

其中，群为均对其余k—1个自变量回归中的判定系数R2。当TOL较小时，认为存在多重

共线性。一般地，方差膨胀因子VIF大于10，认为具有高的多重共线性。VIF检验的结果见表7。从表7可知，6个变量的VIF均小于10，可认为各变量之间不存在显着的多重共线性。

表7? 多重共线性检验

(四)多元线性判定模型的估计结果

1．LPM模型。根据上述选定的6个变量及其财务困境前1年的样本数据，得到LPM 模型的回归结果如表8所示。LPM模型的方程可表示为：

Y=0．3883+0．1065x1-2．7733x3+0．0537x7+0．1970x11-0．3687Xl2-0.1388x19其中：Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11，是长期负债股东权益比率；x12是营运资本／总资产；X19是资产周转率。表8? LPM模型的回归估计结果

财务管理企业价值分析

案例名称：腾讯公司估值分析专业领域/方向：财务管理适用课程：《财务管理理论与实务》编写目的：本案例将学员置身于证券分析师的角色，将财务报表分析、股票估值等知识点与证券分析师的估值过程进行匹配分析，建构了以学员为中心的、教师主导的、锁定《财务管理理论与实务》课程、结合真实股票投资情景的估值分析案例。估值分析作为价值投资决策的基础，面临的最大难题在于预测的不确定性和经典模型的可用性。一方面，透彻分析公司的历史绩效，是解决预测不确定性的必由之路。然而，由于会计体系本身带来的计量误差以及管理层自由裁量权导致的偏差，使得会计信息的估值作用大打折扣。另一方面，起源于西方的CAPM 和现金流量折现等经典财务模型，本身源自完美的假设，若将其应用于我国企业价值的评估，需要对模型的功能价值和变量的选择问题进行缜密地思考和严谨地处理。本案例在透彻的公司战略分析、经营分析和财务分析的基础上，提供一个“桥接”企业的当前业绩和未来发展前景、历史财务信息与未来现金流量的预测框架；接着通过运用CAPM模型、现金流量折现模型以及情景分析，得到估值的合理结果，同时验证经典模型的实用价值；最后与相对估值法的估值结果进行比较，从而检验折现现金流预测和估值的合理性，并揭示出关键的价值驱动因素。知识点：现金流量折现估值模型、WACC、自由现金流量、资本资产定价模型关键词：经营分析、估值、股权价值、风险与收益、相对估值法中文摘要：何为价值？格雷厄姆的经典理论认为，价值是未来现金流的折现，估值分析是最经典的价值投资做法。而会计信息的价值相关性问题也是会计学界一直在孜孜不倦地贡献经验证据的领域。本案例以互联网龙头企业腾讯公司为分析对象，重在思考在互联网企业盈利模式不明确的前提下与估值相关的会计与财务问题，并以实际应用为根本出发点，在充分合理假设的基础上，建立“桥接”企业当前业绩和未来发展前景、历史财务信息与未来现金流量的预测模型，探索CAPM模型、现金流量折现估值模型等经典财务模型在风险与收益、价值评估中的应用难题及其处理。整个过程是一个有趣的深入探索，将估值分析的触角直接

财务困境及预警研究述评

财务困境及预警研究述评随着我国资本市场的不断发展，我国学者积极引进借鉴了西方的研究成果，对我国企业可能面临的财务困境作了大量理论探讨和实证研究，取得了丰富的研究成果，研究领域涉及到企业是否处于财务困境的判断、财务困境成本计量和测算、财务预警管理系统、困境企业与市场的行为互动关系研究等。本文对国内外已有的财务困境预警与管理的研究成果进行总结和评述，以对我国该研究的未来方向和趋势有所借鉴。一、财务困境的内涵由于缺少有力的理论支持，对财务困境概念的定义就具有“实证化”和“事件化”的特征，即中外研究者大多是以自己研究的视角和实证的需要以及一些事件的发生作为标志进行定义的。纵观国内外专家学者对财务困境的定义，主要有以下标志：债务拖欠。这是企业财务困境表现的起点。如债券不能偿付、无力偿债、债务拖欠、企业无法按期履行债务合同还本付息、对短期债权人被迫实行延期付款、延期偿还债券利息、延期偿还债券本金(查尔斯吉布森，2005)等；拖欠优先股股利。如在Beaver、Morris、查尔斯吉布森(马若微，2005)等的研究中都提到了这一点；资不抵债。Ross认为定义财务困境的四方面中包括会计破产，即企业账面净资产出现负数，资不抵债；因偿债能力问题导致的重组、接管等事件。如GeorgeFoster指出：所谓财务困境，就是指公司出现了严重的资产折现问题，而且问题的解决必须要依赖于公司的经营方式或存在形式的转变。Morris列出的严重程度依次递减的企业陷入财务困境的标志中，有与债权人发生债务重组、债权人寻求资产保全、公司进行重组、重新指定董事、被接管、公司关闭或出售其部分产业等；破产。破产是公司财务困境的终极表现，如Beaver、Deakin、GeorgeFoster,Morris、Ross、查尔斯吉布森(马若微，2005)等；出现巨额亏损或连续出现亏损。Morris指出企业陷入财务困境的标志中有减少或未能分配股利，或者报告损失、报告比市场预期或可接受水平低的利润，或者公司股票的相对市场价格出现下降等。我国大多数学者对财务困境进行预警研究所依赖的主要是ST处理

财务管理模型财务困境的预测模型研究

财务管理模型财务困境的预测模型研究 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】

我国上市公司财务困境的预测模型研究内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。一、财务困境预测模型研究的基本问题财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。 (一)财务困境的定义关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等

财务预测的定义(精)

财务预测的定义财务预测是根据财务活动的历史资料，考虑现实的要求和条件，对企业未来的财务活动和财务成果作出科学可预计和测算。它是财务管理的环节之一。其主要任务在于：测算各项生产经营方案的经济效益，为决策提供可靠的依据，预计财务收支的发展变化情况，以确定经营目标，测定各项定额和标准，为编制计划，分解计划指标服务。财务预测环节主要包括明确预测目标，搜集相关资料，建立预测模型，确定财务预测结果等步骤。进行预测的目的，是为了体现财务管理的事先性，即帮助财务人员认识和控制未来的不确定性，使对未来的无知降到最低限度，使财务计划的预期目标同可能变化的周围环境和经济条件保持一致，并对财务计划的实施效果做到心中有数。财务预测的种类财务预测可以不同标志进行多种分类：（1）按预对象，分为筹资预测、投资预测、成本预测、收入预测和利润预测。（2）按性质分为定性预和定量预测。（3）按预测跨度时间分为长期预测、中期预测和短期预算。（4）按预测值多寡分为单项预测和多项预测。（5）按预测态势分为表态预测和动态预测。财务预测的程序财务预测一般按以下程序进行： 1.确预测对象和目标。财务预测首先要明确预测对象和目标，然后才能根据预测的目标、内容和要求确定预测的范围和时间。 2.定预测计划。预测计划包括预测工作的组织领导、人事安排、工作进度、经费预算等。 3.集整理资料。资料收集是预测的基础。公司应根据预测的对象和目的，明确收集资料的内容、方式和途径，然后进行收集。对收集到的资料要检查其可靠性、完整性和典型性，分析其可用程度及偶然事件的影响，做到去伪存真、去粗取精，并根据需要对资料进行归类和汇总。 4.定预测方法。财务预测工作必须通过一定的科学方法才能完成。公司应根据预测的目的以及取得信息资料的特点，选择适当的预测方法。使用定量方法时，应建立数理统计模型；使用定性方法时，要按照一定的逻辑思维，制定预算的提纲。

企业集团财务管理体系的CFO_ART模型

财会信报/2007年/11月/19日/第B08版财务管理企业集团财务管理体系的CFO-ART模型李宝智当价值理念逐渐取代利润成为企业财务管理的目标后，企业集团应构建一个价值创造导向的财务管理体系，为集团发展提供价值创造的平台。相应的集团财务管理体系也应体现出财务工作和财务功能的转变，体现出财务管理工作参与价值创造的过程。企业集团财务管理体系框架的核心目标，即企业集团财务管理目标由财务管理控制模式、财务管理职能体系、财务组织结构、财务管理制度保障体系、信息技术平台支持体系五方面要素组成。企业集团财务管理目标是最高统率，其他五要素要围绕这—核心目标进行。五要素也不是孤立的，而是有着内在的逻辑关系，财务管理控制模式是其他四要素的前提，其他要素要在模式内进行设计；财务组织结构设计是财务体系的组织基础，为财务管理五大职能的实现提供组织保证：财务管理五大职能体系是财务管理体系的核心，具体包括：会计核算体系、投资与资产管理体系、融资与资金管理体系、计划与预算管理体系和信息与管理报告体系：财务管理制度体系是五大职能体系的细化和操作指南，也是财务职能发挥的依据和标准；信息技术支持平台是财务管理职能体系运作的技术支撑和环境保障。上述五个层面的财务体系要素相互作用，共同实现为企业价值创造和价值实现提供经营服务、监控和风险防范、决策支持的财务功能。对前述企业集团财务管理体系的框架，即一个核心目标和五个构成要素进行进一步研究，以期总结出构建企业集团财务管理体系的方法和思路。由以上分析可以看出构建企业集团财务管理体系的关键词分别为：目标(Aim)，即科学财务管理目标；控制(Control)，即母子公司财务管理控制模式；职能(Function)，即财务管理职能体系；组织(Organization)，即财务管理组织结构；制度(Rules)，即财务管理制度体系；技术平台(Technology platform)，即信息技术平台支持体系。上述核心目标和五个构成要素的关键词的首字母分别为：A、C、F、O、R、T，对这六个字母重新组合即成为大家熟悉的两个英文词语CFO和ART。构建企业集团财务管理体系的确是首席财务宫(CFO)的一项重要技能(ART)。因此，笔者将上述构建企业集团财务管理体系思路和方法也称之为CFO—ART模型。为进一步阐述该模型，下面将用图2进行直观表示：模型含义阐释： 1.企业集团财务管理体系由一个核心目标(A)和财务管理控制模式(C)、财务管理职能体系(F)、

2020年(财务知识)财务困境预测模型

（财务知识）财务困境预测模型

财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financialdistress)又称“财务危机”(Financialcrisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是壹种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Defaultrisk)。事实上，企业陷入财务困境是壹个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境均是由财务情况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于运营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市X公司质量和证券市场风险，均具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题： ?1、财务困境的定义； ?2、预测变量或判定指标的选择； ?3、计量方法的选择。 [编辑] 财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。 1、财务指标信息类模型 Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转

速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存于最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却壹直存于分歧。Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。可是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，仍未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。 2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于壹个理财学的基本原理：X公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果X公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么X公司最终将破产。因此，过去和当下的现金流量应能很好地反映X公司的价值和破产概率。于Gentry，Newbold和Whitford(1985a；1985b)研究的基础上，Aziz、Emanuel 和Lawson(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。X公司的价值来自运营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们根据配对的破产X公司和非破产X公司的数据，发当下破产前5年内俩类X公司的运营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显著的差异。显然，这壹结果是符合现实的。破产X公司和非破产X公司的运营性现金流量会因投资质量和运营效率的差异而不同，二者以现金支付的所得税也会因税收会计的处理差异而不同。Aziz、Emanuel 和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好。 3、市场收益率信息类模型

公司财务管理案例分析报告

《公司财务管理》案例分析报告：中国亏损公司是否无踪可循？运用统计方法预测中国上市公司的亏损研究

运用统计方法预测中国上市公司的亏损研究郑宝山蔡虹燕李爱民胡南牛淑霖邵虹（对外经济贸易大学北京 100013）【摘要】本文应用统计分析方法，分析上市公司的财务状况。通过单变量分析，得出亏损企业的主要特征是其获利能力指标的下降。通过多变量分析建立数学模型，计算上市公司的盈亏点。 1.引言https://www.360docs.net/doc/114018164.html,资料搜索网中国10年股市，一直处于不断规范中。于1998年推出“上市公司预亏公告制度”。实施3年来，已经有多家公司发布预亏公告。但正是由于中国股市尚不规范，通常公司发布预亏公告时，已经严重亏损。因此，如何从上市公司历年公布的年报抓住蛛丝马迹，分析上市公司的财务状况，预报公司的亏损，以防范和减少投资风险。本文试图运用统计分析的方法，选取典型的行业，通用单变量分析和多变量分析的方法，寻求反映公司盈利或亏损状况的主要财务指标，并希望得到一个数学模型，得到公司的盈亏点。 2.研究程序及方法 2.1.上市公司样本的选取为了集中资源分析亏损公司的特征，我们对我国上市公司

重点亏损行业，选择了两个行业，即商业和家电行业。在每个行业，选取10家公司，其中10家亏损公司，10家盈利公司。在亏损公司的选择上，既有连续3年以上亏损的ST公司，也有2001年中期亏损的公司，以分析和预测其亏损的特征。为了得出上市公司亏损的数学模型，我们有一条假设：即假设上市公司披露的报表数据是真实的，在此基础上进行我们的分析。由此原则，我们不选取被证监会所查处的严重造假的公司，以及遭证券交易所公开谴责的公司。最后，我们选取的公司分别为： 1 2001年中期亏损

财务模型分析

财务模型与分析要点主要内容 ●概述 ●财务模型的建立 ●财务模型与公司价值分析的运用 ●总结 1. 概述价值评估的必要性与意义 ●价值评估是测定公司资产价值的手段 ●价值评估是投资决策的基础 ●价值评估为经济结构调整提供条件 ●价值评估是优化资源配置的导向建立财务模型进行价值评估的必要性 ?财务模型和公司估值广泛运用于各种交易。 –筹集资本（capital raising)； –收购合并（mergers & acquisitions)； –公司重组（corporate restructuring)； –出售资产或业务（divestiture) ?公司估值有利于我们对公司或其业务的内在价值（intrinsic value）进行正确评价，从而确立对各种交易进行订价的基础。 ?对投资管理机构而言，在财务模型的基础上进行公司估值不仅是一种重要的研究方法，而且是从业人员的一种基本技能。它可以帮助我们： –将对行业和公司的认识转化为具体的投资建议 –预测公司的策略及其实施对公司价值的影响 –深入了解影响公司价值的各种变量之间的相互关系 –判断公司的资本性交易对其价值的影响 ?强调发展数量化的研究能力。采用该方法不仅可以促进公司核心竞争力的形成和发展，而且有助于公司成为国内资本市场游戏规则的制订者。财务模型和对公司进行价值评估不是我们工作的最终目标，是我们为实现目标（即提出投资建议）所需的

重要工具。公司估值的主要方法 ?进行公司估值有多种方法，归纳起来主要有两类：现金流折现的基本步骤（1）行业分析-确定公司所处行业 ?分析行业的增长前景和利润水平 ?确定行业成功的关键要素（Key Success Factors) 公司分析-概述公司现状和历史趋势 ?对公司进行SWOT分析，确定竞争优势 ?分析公司策略，判断是否具有或发展可持续的竞争优势财务模型-分析公司发展趋势 ?确定财务模型的关键假定 ?制作包括利润表，资产负债表和现金流量表在内的财务模型

财务困境预测方法的比较研究

财务困境预测方法的比较研究 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

上市公司财务困境预测方法的比较研究吕长江周现华（吉林大学商学院、吉林大学数量经济研究中心 130012） Comparative Study on Forecast Approaches of Corporate Financial Distress Changjiang Lu & Xianhua Zhou (Business School of Jilin University, 130012) Abstract How to apply a suitable approach to forecast corporate financial distress has long been an important issue in the filed of corporate finance. Based on several main forecast approaches both from broad and domestic, and their precondition, this paper will use a sample of industry listed companies from 1999 to 2002, and apply Multi-Discriminate Analysis (MDA), Logit and Neural Network approach respectively to forecast corporate financial distress. Empirical results indicate that three approaches can forecast corporate financial distress before 1 year and 2-3 year, and Logit model can identify corporate financial distress more accurately than MDA, NN model is best one among three models. Keywords: Financial Distress; Multi-Discriminate Analysis; Logit Model; Neural Network 联系作者：吕长江吉林大学商学院长春市前卫路10号，130012 Tel: , 5166093, Email

财务管理案例分析-五力模型和杜邦分析

600074南京中达财务报告分析 1.上游：供应商 BOPET的原材料来自于PTA(精对苯二甲酸)及MEG(一乙二醇) PTA的原料是PX，PX的原料是石油。PTA的下游产品主要为涤纶长丝、短纤、切片（包括纤维切片、瓶用切片、薄膜切片). MEG(一乙二醇) 乙二醇通过水解后得到，乙二醇是一种重要的石油化工基础有机原料. BOPP主料成分是PP（聚丙烯） CPP薄膜是由流延方法制得的未拉伸聚丙烯PP薄膜 BOPA双向拉伸尼龙薄膜主要原材料是PA6(聚酰胺6或尼龙6),聚酰胺是由二元醇和二元胺合成的。工业上这些原料也是从石油中得到的. 主要原料如PX、PTA、MEG、PP、AN等均来自石油衍生物 600074南京中达财务报告分析 1.上游：供应商 1999年2月1日价格从3400元/吨开始启动，至同年 10月18日价格升到了6450元/吨，涨幅高达89.7%。 2001年11月19日价格又下跌到了4100元/吨原因为原油价格大涨1999年2月8日原油价格为11.65美元/ 桶，之后价格大幅上涨，2000年3月7日原油价格涨至33.9美元/桶，但是2001年则由于全球聚酯纤维需求低迷，PTA市场供过于求，PTA价格在5000元/ 吨左右持续徘徊了两年。由于911的事件，2002年1月下旬价格从4100元/吨开始启动，至同年5月底价格升至7200元/吨，之后价格又快速回落5400元/吨。而对MEG的需求减弱使价格下跌2003年开始石油价格开始走高，在2008年达到96美元/桶，而在2009年下跌至76美元/桶。从图中可以看到在2009年原料价格都有所下降。由于美伊战争及非典影响，使原油上升

(完整版)财务分析模型

财务分析模型一、公司财务分析的目的 1、增加公司决策的科学性； 2、评价公司过去的经营业绩； 3、衡量现在的财务状况； 4、预测未来的发展趋势； 5、提高公司的财务管理水平；二、财务分析的要求 1、根据计算出的各种财务比率与历史同期和上期相比，进行具体、深入的分析； 2、解释原因，并不断深化，寻找最直接的原因；三、财务分析的具体内容 1、公司变现能力分析。变现能力是公司产生现金的能力。它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多少。主要为流动比率和速动比率。 1.1、流动比率= 流动资产/ 流动负债该比率通过公司不同时期的比较，可以反映公司的短期偿债能力。 1.2、速动比率= 速动资产/ 流动负债= （流动资产-存货）/ 流动负债(酸性测试比率) 该比率排除了容易产生误解因素的存货的影响，计算出的速动比率反映公司短期偿债能力更加令人可信。 1.3、保守速动比率= （货币资金+应收票据+应收帐款净额）/ 流动负债该比率排除了可能与当期现金流量无关的项目，更能真实反映公司变现能力和短期偿债能力。 3、资产管理能力分析。它是用来衡量公司在资产管理效率高低的分析，因此又被称作运营效率分析，具体通过以下几个指标的计算和分析来反映公司资产管理效率方面的高低。 2.1、存货周转天数= （平均存货* 360）/ 销售成本公式中销售成本数据来源于利润表，平均存货来源于资产负债表中的“期初存货”与“期末存货”的平均数。存货周转天数指标的好坏反映公司存货管理水平，它也是整个公司经营管理的重要内容。为了更准确反映我们的存货管理水平，我们应细化存货的分析，应对存货的结构及影响存货周转速度的重要项目进行分析，如： 2.1.1、原材料周转天数=（360 * 平均原材料存货）/ 耗用原材料成本 2.1.2、在制品周转天数=（360 * 平均在制品存货）/制造成本存货分析的目的是从不同角度和环节找出存货管理中的问题，使存货管理在保证生产经营的同时，尽量少的占用经营资金，提高资金的使用效率，促进公司管理水平的提高。 2.2、应收帐款周转天数

我国财务困境预测实证研究文献综述和分析

我国财务困境预测实证研究文献综述和分析（作者:___________单位: ___________邮编: ___________）【摘要】本文根据财务困境预测的一般实证研究方法，从多个方面入手，系统地回顾和总结国内在该领域中的主要成果和存在的问题，在此基础上提出了进一步研究的视角与内容。随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展，对公司财务困境预测的探讨日益重视并形成了研究热点。企业财务困境预测具有一定的学科跨度。本文选取了十六本国内主要的经济与管理学术刊物，剔出未刊登相关实证研究文章的《管理世界》、《中国工业经济》、《财务与会计》，以其中的13本期刊在1995年到2005年之间有关财务困境预测的实证文章为研究样本，从财务困境的界定、研究样本的设计、预测变量的选择、统计方法的应用、研究数据的使用和预测精度判定标准等方面，对国内在该领域的研究文献进行综述和分析。

一、研究对象的选择如何界定财务困境是进行财务困境预测研究需要首先考虑的问题。在国内，大多数学者根据企业被ST这一事件选取陷入财务困境的公司，这样的界定与我国的国情具有密切相关性。我国的《企业破产法》虽然早在1986年已经颁布，1988年开始试行，然而迄今为止，还没有一家上市公司破产。因此，以破产来研究财务困境问题显然是不可行的。而从摆脱特别处理的公司看，大部分公司是通过大规模资产重组才摘掉“特别处理”的帽子的，这说明特别处理确实在一定程度上反映出公司陷入了财务困境。 1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时，对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其它状况异常”。在所选的文章中，将“特别处理”和把“财务状况异常被ST的公司”也归为财务困境公司分别统计。其中，将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”的占总样本的35%，直接将财务困境界定为被“特别处理”的占总样本的44%。可见，把ST公司界定为财务困境在实践中已经被广泛地应用了。注：“其它”是指对某一企业的财务指标进行多期比较，根据结果评价企业在某一时期是否陷入财务困境的文章。

财务部能力素质模型

第六讲财务部能力素质模型财务部专业性很强，所以对于几个专业能力项目可以适当加以强调。我们对于这个课程可以考虑以应聘本部门岗位为一个项目（可以包含几个分项目）来开展课程设计。适当开展学生模拟现场活动，关键要看客观条件是否许可。人数太多的班级不适合。但必须加强师生互动。 6.1 部门能力素质模型为能高效地完成财务部各项工作，各岗位的任职人员需具备以下三个层面的素质：职业素养、知识、技能／能力，具体内容如图6-1所示。这三个层面的能力素质能帮助任职人员在完成任务的同时，保证不会对其他员工及组织目标造成负面的影响。图6-1财务部人员能力素质模型

一、职业素养自信心、成功欲廉洁自律性、严谨求实敏感、责任心、诚实正直二、知识公司知识财务知识管理知识法律知识三、技能/能力协调能力财务管理能力财务分析能力投资分析能力会计核算能力财务控制能力专业学习能力预期应变能力关注细节能力沟通能力理解判断力问题解决能力

决策能力自控能力 6.1.1财务部人员应具备的职业素养职业素养是指职业内在的规范和要求，是员工在任职过程中表现出来的综合品质，也是企业对员工个人素质的要求。对于财务部人员来说，其职业素养主要体现在廉洁自律性、严谨求实、责任心、敬业精神、成就欲、自信心、忠诚度等多个方面，其定义如表6-1所示。表6-1 财务部人员职业素养定义表

6.1. 2 财务部人员所需具备的知识知识是指人们通过学习及在工作实践中所获得的认识和经验的总和。它是人才充分发挥作用的基础性要求，没有良好的知识根基，专业化的程度会大大降低。对于财务工作来说，其专业性更为突出，要想顺利完成自己的工作，财务部人员必须具备必要的专业知识及专业技能。财务部人员需要了解或掌握的知识主要包括四个方面，即企业知识、财务知识、法律知识、管理知识，其定义及分级行为如表6-2所示。表6-2 财务部人员知识分级定义表

上市公司财务困境预测

上市公司财务困境预测摘要：本文以2008年经济危机以来的经济环境为背景，以上市公司受到退市风险警示作为其陷入财务困境的标志，在沪深股市中选取19家财务困境公司和57家正常公司作为样本，利用所有者权益比率、现金比率等财务指标建立Logit回归模型，以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析，并针对我国制造业提出了加强信息化水平、淘汰落后产能等政策性建议。关键词：财务困境；财务指标；Logit模型；预测 2008年的美国次贷危机引发全球性的经济萧条，各国经济均出现不同程度的下滑，其影响至今尚未完全消除。作为美国次贷危机的延续和深化，2009年爆发的欧洲主权债务危机对我国的出口贸易、大宗商品价格以及投资信心造成一定程度的影响，是中国外部经济面临的一场重要危机。2012年起，中国GDP增速回落，经济增长阶段发生根本性变化，经济发展总体呈现出从高速增长转为中高速增长、经济结构不断优化升级、从要素驱动、投资驱动转向创新驱动的特征，步入“新常态”。2015年，我国经济总体下行，三大产业增速均下滑，全年出口负增长，经济下行压力持续增大。严峻

的经济形势可能导致公司资金链断裂的风险加大，公司应针对经济环境的变化及时调整战略以避免财务困境。财务困境作为上市公司在市场经济中的普遍现象，对于其界定，目前尚无定论。由于我国不健全的上市公司破产制度，申请破产不能作为判别我国上市公司财务困境的依据。而“退市风险警示”作为沪深交易所对出现财务状况异常的上市公司股票交易的处置措施，可以作为对上市公司陷入财务困境的评判标准。笔者通过阅读大量文献发现，关于上市公司财务困境模型的研究大多集中在2008年以前，而之前学者建立的财务困境模型，很可能因为经济形势的不断变化而失去时效性。因此，在新经济形势下，如何对上市公司的财务困境进行准确预测，对于投资者正确判断公司前景、做出投资决策，对于公司管理层及时调整经营战略、防范财务危机，对于政府、监管层监控证券市场风险、进行宏观调控均具有重要现实价值。本文拟根据财务指标建立我国上市公司财务困境预警模型，并对2016年可能出现财务困境的上市公司进行预测。一、文献综述（一）财务困境预警指标综述国内外学者在财务困境预警指标方面都进行了相关研究，目前比较流行的是在传统财务指标中加入非财务指标以构建全面的指标体系。1966年，Beaver[1]首次在财务困境指

如何提升财务管理能力

什么是财务管理能力模型?[1] 财务管理是企业日常经营管理活动的重要组成部分，贯穿于企业经营的全过程。在激烈的市场竞争中，企业的财务管理能力的大小关系到企业的生存和发展。财务管理能力模型起源于英国，它是一种全新的财务评价方法，可供企业的所有者评价企业经营者的财务管理能力。 [编辑] 财务管理活动的内容及作用[1] 1.财务管理的内容无论企业规模大小，企业的财务管理活动内容基本上都由以下三部分组成： (1)财务信息：即需要企业去收集和保存、确保其公正性和及时性、可用来支持业务正常运行的财务信息。 (2)财务控制：即需要企业适当关注或执行的财务事务。 (3)财务分析：即需要企业具备使用系统的方法分析财务和经营信息，用以支持决策制订过程的能力。 2、财务管理的作用由于财务管理是企业的财务管理者所做工作的一个重要组成部分。所以，财务管理活应该起到以下作用： (1)确认和管理财务风险。 (2)能及时获取相关的、准确的和可靠的信息，以便决策时理解它潜在的财务含意。 (3)提供有关财务和经营报告。 (4)防止舞弊、过失、违反财务规章制度及公款丢失等行为的发生。 (5)帮助组织管理好财务风险的同时，完成计量核算任务。 (6)支持战略目标和经营决策的制定。

[编辑] 财务管理能力模型的使用原则[1] 使用财务管理能力模型时，应体现四个原则： (1)财务管理是与企业的其他组成部门一起工作的, 用来支持企业完成预定目标及完成目标所费成本的计算。 (2)管理者应对财务管理能力的建立与保持负责。 (3)不是企业的每一部门都要求同样的财务管理能力，每一部门的财务管理能力应当与该部门的业务性质、复杂性及可能出现的风险相适应。 (4)财务管理活动必须符合成本一效益原则。 [编辑] 财务管理能力模型的五阶段财务管理能力模型将整个财务管理过程划分为五个渐进能力阶段，每一个能力阶段由一系列相关行为组成，某一行为又由许多目标构成，只有这些行为被全部掌握和执行时，才可以认为达到了该阶段的财务管理能力。此模型中每一阶段的能力标准，就是那些将要评估的决定一个部门是否要达到的能力水平。要达到某一特定阶段的能力，该部门必须符合每一阶段上的所有要求。该模型如下图所示： [编辑] l．开始

财务困境预测模型

财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题： ?1、财务困境的定义； ?2、预测变量或判定指标的选择； ?3、计量方法的选择。 [编辑] 财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。 1、财务指标信息类模型 Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。 2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而

财务管理的发展史

财务管理(Financial Management)是在一定的整体目标下,关于资产的购置(投资),资本的融通(筹资)和经营中现金流量(营运资金), 以及利润分配的管理。西方财务学主要由三大领域构成，即公司财务（Corporation Finance）、投资学（Investments）和宏观财务（Macro finance）。其中，公司财务在我国常被译为“公司理财学”或“企业财务管理”，2000开始也被纳入RCA考试范围。 [编辑本段] 财务管理的演进 1、财务管理的萌芽时期企业财务管理大约起源于15世纪末16世纪初。当时西方社会正处于资本主义萌芽时期，地中海沿岸的许多商业城市出现了由公众入股的商业组织，入股的股东有商人、王公、大臣和市民等。商业股份经济的发展客观上要求企业合理预测资本需要量，有效筹集资本。但由于这时企业对资本的需要量并不是很大，筹资渠道和筹资方式比较单一，企业的筹资活动仅仅附属于商业经营管理，并没有形成独立的财务管理职业，这种情况一直持续到19世纪末20世纪初。 2、筹资财务管理时期 19世纪末20世纪初，工业革命的成功促进了企业规模的不断扩大、生产技术的重大改进和工商活动的进一步发展，股份公

司迅速发展起来，并逐渐成为占主导地位的企业组织形式。股份公司的发展不仅引起了资本需求量的扩大，而且也使筹资的渠道和方式发生了重大变化，企业筹资活动得到进一步强化，如何筹集资本扩大经营，成为大多数企业关注的焦点。于是，许多公司纷纷建立了一个新的管理部门—财务管理部门，财务管理开始从企业管理中分离出来，成为一种独立的管理职业。当时公司财务管理的职能主要是预计资金需要量和筹措公司所需资金，融资是当时公司财务管理理论研究的根本任务。因此，这一时期称为融资财务管理时期或筹资财务管理时期。这一时期的研究重点是筹资。主要财务研究成果有：1897年，美国财务学者格林（Green）出版了《公司财务》，详细阐述了公司资本的筹集问题，该书被认为是最早的财务著作之一；1910年，米德（Meade）出版了《公司财务》，主要研究企业如何最有效地筹集资本，该书为现代财务理论奠定了基础。 3、法规财务管理时期 1929年爆发的世界性经济危机和30年代西方经济整体的不景气，造成众多企业破产，投资者损失严重。为保护投资人利益，西方各国政府加强了证券市场的法制管理。如美国1933年和1934年出台了《联邦证券法》和《证券交易法》，对公司证券融资作出严格的法律规定。此时财务管理面临的突出问题是金融市场制度与相关法律规定等问题。财务管理首先研究和解释各种法律法规，指导企业按照法律规定的要求，组建和合并公司，发行

财务困境预测模型的再比较

财务困境预测模型的再比较 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

2004年中国经济学年会论文（金融学）上市公司财务困境预测模型的再比较1 胡援成田满文江西财经大学金融学院， 330013 摘要：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。关键词：财务困境多元判别分析（MDA） Logistic回归改进型BP神经网络一、研究现状及意义财务危机是企业经营失败的具体体现,研究上市公司陷入财务困境的原因并建立完善有效且可操作的预警模型不仅具有理论意义、更具实际意义。凭借科学的预警模型，上市公司可以及时预防和化解财务危机并提高危机预警管理的科学性；借贷者（银行）可以避免贷款的高风险；投资者可以获得财务风险的警示；政府监管机构可以更有效、更科学地进行市场监管,维护市场稳健运行。最早提出企业财务预警分析模型的是Beaver(1966),随后许多学者从事该领域的研究,在研究方法上也不断完善和改进。其中，具有划时代意义的是Beaver（1966）和 Altman （1968、1977）提出的Z—Score判别模型，以及Martin (1977)和Ohlson（1980）等提出的逻辑/概率回归模型。Zavgren（1985）等学者使之进一步深化。Aziz，Emanuel和Lawson （1988、1989）以现金流量模型为基础，提出公司的价值来自经营者、债权人、股东以及政府的现金流现值之和。他们根据破产公司与非破产公司配对数据的分析，发现在破产前五年内，两类公司的经营现金流量均值和现金支付所得税均值有显着差异。据统计，目前对财务困境分析用得最多的方法是多元线性判别分析方法和逻辑回归方法。近年来，国外已开始尝试用新的方法进行财务困境预测并取得了一些初步性成果，如运用各种神经网络模型，以试图克服以往方法的缺陷。同时，一些学者试图探讨企业财务危机的经济理论基础，从非均衡理论、期权定价模型和契约理论对财务危机进行分析和预测，并取得了一定的成果。国内由于市场经济体制的进程和证券市场出现较晚等原因，在这方面的研究相对滞后。陈静（1999）以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量判定分析中，发现流动比率与负 1本文为国家自然科学基金资助项目《我国企业资本结构与风险控制研究》[项目批准号：]阶段性研究成果。

中国上市公司的财务困境预测

中国上市公司的财务困境预测　　　　　　　　陈晓陈治鸿　　清华大学经济管理学院　　Ｔｅｌ：　（８６１０）６２７８－９８６３　Ｆａｘ：　（８６１０）６２７８－８１３３　Ｅ－ｍａｉｌ：　ｃｈｅｎｘ＠ｅｍ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ　　邮编：北京　１０００８４　　　修改于２０００年６月９日

中国上市公司的财务困境预测１　　〖摘要〗　　预测上市公司的财务困境是投资者、债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题。本文以因财务状况异常而被特别处理（ＳＴ）作为上市公司陷入财务困境的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得的财务数据对中国上市公司的财务困境进行了预测。通过试验１２６０种变量组合，我们发现负债／权益比、应收帐款周转率、主营利润／总资产和留存收益／总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。就判别正确率而言，本研究所发现的最优模型能够从上一年ＲＯＥ公告小于　５％的上市公司中预测出７３．７％的下一年会进入ＳＴ板块的公司，总体正确率为７８．２４％。　　〖关键词〗财务困境　预测　逻辑回归交互检验正确率　　前言　　本文以中国上市公司作为研究对象，以因财务状况异常而被列为特别处理公司（ＳＴ公司）作为界定上市公司的财务困境标志，采用多元逻辑回归模型寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的预测模型和变量。我们的研究结果表明，尽管只有十年历史的中国资本市场中的会计数据质量不尽人意，但财务数据对投资者预测公司的财务困境仍然很有帮助。利用前一年报告的财务数据，我们所发现的最优模型能够正确预测出７３．７％的在下一年进入ＳＴ板块的公司，而具有显著解释能力的财务指标则分别为：反应财务杠杆的负债／权益比，反应资产管理能力的应收帐款周转率，反应盈利及回报能力的主营利润／总资产比，以及反应股本扩张能力的留存收益／总资产比。　本文共分为五个部分，第一部分简要回顾了财务困境预测的相关文献，第二部分描述了在中　国的研究背景，第三部分讨论了研究设计和样本采集方法，第四部分给出了估计和预测判别结果，并进行了相应的边际和成本比较分析，第五部分则为本文的结论。　 1本项研究为小林实中国经济研究基金资助项目。在此，作者要特别感谢前后三位匿名审稿人对本文所提出的意见和建议。