公司财务风险预警模型
财务风险预警模型的构建与实证分析
财务风险预警模型的构建与实证分析在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着各种各样的风险，而财务风险无疑是其中最为关键和致命的。
有效的财务风险预警能够帮助企业提前洞察潜在的危机，及时采取应对措施，从而保障企业的稳健发展。
本文将探讨财务风险预警模型的构建方法，并通过实证分析来验证其有效性。
一、财务风险的内涵与影响财务风险是指企业在各项财务活动中，由于各种难以预料或无法控制的因素影响，导致企业财务状况的不确定性，进而使企业蒙受损失的可能性。
财务风险主要包括筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险等。
财务风险对企业的影响是多方面的。
首先，它可能导致企业资金链断裂，无法按时偿还债务，影响企业的信誉和融资能力。
其次，财务风险可能使企业的盈利能力下降，甚至出现亏损，影响股东的利益和企业的价值。
此外，严重的财务风险还可能导致企业破产清算，给员工、供应商和社会带来负面影响。
二、财务风险预警模型的构建思路1、指标选取在构建财务风险预警模型时，指标的选取至关重要。
常见的财务指标包括偿债能力指标（如资产负债率、流动比率、速动比率等）、营运能力指标（如应收账款周转率、存货周转率等）、盈利能力指标（如销售净利率、净资产收益率等）和发展能力指标（如营业收入增长率、净利润增长率等）。
此外，还可以选取一些非财务指标，如市场占有率、行业竞争状况等。
2、数据预处理在进行模型构建之前，需要对选取的指标数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化和缺失值处理等。
数据清洗主要是去除异常值和错误数据；标准化是将不同量纲的指标转化为具有可比性的数值；缺失值处理则可以采用均值填充、中位数填充或删除等方法。
3、模型选择常用的财务风险预警模型有多元线性回归模型、Logistic 回归模型、神经网络模型等。
多元线性回归模型简单直观，但对于非线性关系的拟合效果较差；Logistic 回归模型适用于二分类问题，能够较好地预测企业是否存在财务风险；神经网络模型具有强大的非线性拟合能力，但模型的解释性较差。
企业财务风险预警模型的构建与运用
企业财务风险预警模型的构建与运用一、现状分析企业财务风险预警是指通过对企业财务状况进行综合分析和评估，发现可能出现的风险隐患，及时采取措施，避免风险进一步扩大。
在当前经济发展不稳定不确定因素增多的情况下，企业财务风险预警显得尤为重要。
1.1 财务风险预警的重要性财务风险是指企业在经营过程中可能面临的各种财务问题，包括资金周转不灵、利润下降、负债累积等。
财务风险的存在对企业非常危险，可能导致企业经营困难甚至破产。
及时发现和预警财务风险，对企业维持稳定经营至关重要。
1.2 现有财务风险预警模型的不足目前，企业财务风险预警模型存在一些问题。
现有模型主要基于传统的财务指标，缺乏对企业内外环境因素的综合考虑。
预警模型通常采用单一的统计算法，无法全面、准确地评估企业的财务风险。
再次，预警模型忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。
二、存在问题分析2.1 缺乏全面的财务指标现有财务风险预警模型主要关注企业财务报表上的一些财务指标，如偿债能力、盈利能力和运营能力等。
然而，这些指标无法全面反映企业的财务状况，容易忽视其他因素的影响。
2.2 预警模型算法不够准确现有财务风险预警模型通常采用单一的统计算法，如判别分析、Logistic回归等。
然而，这些算法无法全面、准确地评估企业的财务风险，容易产生误判。
2.3 忽视经营行为和管理情况的影响现有预警模型主要关注财务指标，忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。
然而，企业的经营行为和管理情况对财务风险有重要影响，应该纳入考虑范围。
三、对策建议为了构建更准确、全面的企业财务风险预警模型，并提供有效的风险应对策略，应从以下几个方面进行改进：3.1 综合考虑内外环境因素在构建财务风险预警模型时，应综合考虑内外环境因素对企业财务状况的影响。
包括法规、市场环境、行业发展趋势等因素，这样可以更全面地评估企业的财务风险。
3.2 使用多元化的预警模型算法为了提高预警模型的准确度，应采用多种算法综合评估企业的财务风险。
上市公司财务风险识别和预警模型
上市公司财务风险识别和预警模型随着经济的发展和市场竞争的加剧，上市公司面临着更多的财务风险。
因此，财务风险识别和预警模型逐渐成为上市公司管理层必备的工具之一。
本文将介绍上市公司财务风险的识别和预警模型，并分析其在实际应用中的重要性和有效性。
财务风险是指上市公司在经营过程中可能面临的与财务相关的潜在损失。
财务风险的特点是不确定性和复杂性，因此需要科学的方法来识别和评估。
上市公司财务风险识别和预警模型采用统计学和金融学的方法，通过对财务数据进行分析和建模，以识别潜在的财务风险，并提供预警信息。
财务风险识别和预警模型一般包括两个主要部分：财务风险指标和财务风险评估模型。
财务风险指标是通过对财务报表数据进行计算和分析得出的指标，如偿债能力、盈利能力、偿债能力、运营效率等。
这些指标能够反映出上市公司的财务状况和潜在的风险。
财务风险评估模型是根据财务风险指标的权重值和各指标之间的关系，通过建立数学模型来评估上市公司的财务风险水平。
常用的财务风险评估模型有Altman Z-Score模型、Springate模型、Ohlson O-Score模型等。
财务风险识别和预警模型在实际应用中具有重要的意义。
首先，它能够帮助公司管理层及时了解公司财务状况，及早预警潜在的财务风险。
通过对财务指标的监控和分析，公司管理层可以发现并解决问题，防止财务风险进一步扩大。
其次，财务风险识别和预警模型对投资者和金融机构也具有指导作用。
投资者可以通过对公司财务风险的认识，做出更加准确的投资决策。
金融机构可以根据财务风险模型的分析结果，决定是否为上市公司提供融资或贷款。
最后，财务风险识别和预警模型也可以用于监管机构的监管和审计工作。
监管机构可以通过监测上市公司的财务指标和风险水平，判断公司是否符合法规要求，保护投资者的利益。
然而，财务风险识别和预警模型也存在一些限制和挑战。
首先，财务风险模型是基于历史数据和统计方法建立的，对于未来的风险预测具有一定的局限性。
公司财务风险评估的模型有哪些
公司财务风险评估的模型有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，公司面临着各种各样的财务风险。
准确评估这些风险对于企业的生存和发展至关重要。
为了有效地评估财务风险，人们开发了多种模型和方法。
接下来，让我们一起探讨一下常见的公司财务风险评估模型。
一、单变量模型单变量模型是通过单个财务比率来评估公司的财务风险。
常见的比率包括流动比率、资产负债率、净利润率等。
流动比率衡量了公司的短期偿债能力。
如果流动比率过低，表明公司可能在短期内难以偿还债务，面临较高的财务风险。
资产负债率反映了公司的长期偿债能力。
过高的资产负债率意味着公司负债过多，财务杠杆较高，一旦经营不善，可能陷入债务危机。
净利润率则体现了公司的盈利能力。
净利润率持续下降可能暗示公司在成本控制或市场竞争方面存在问题，从而增加财务风险。
然而，单变量模型的局限性也很明显。
它只考虑了一个财务指标，不能全面反映公司的财务状况，容易受到个别异常值的影响。
二、多变量模型多变量模型则综合考虑多个财务指标来评估财务风险。
其中，最为著名的是阿尔特曼（Altman）的 Z 计分模型。
Z 计分模型通过五个财务比率加权计算得出一个综合得分：Z ＝12X1 ＋ 14X2 ＋ 33X3 ＋ 06X4 ＋ 10X5 。
X1 是营运资本/总资产，反映公司资产的流动性；X2 是留存收益/总资产，体现公司的积累盈利能力；X3 是息税前利润/总资产，衡量公司的资产盈利能力；X4 是股东权益市场价值/总负债账面价值，反映公司的财务结构；X5 是销售收入/总资产，显示公司的资产运营效率。
当 Z 值大于 299 时，公司财务状况良好；当 Z 值在 181 至 299 之间时，公司处于灰色区域，财务状况不稳定；当 Z 值小于 181 时，公司存在较大的破产风险。
与单变量模型相比，多变量模型能够更全面地评估公司的财务风险，但它也有不足之处。
比如，模型中的系数是基于特定时期和特定行业的数据得出的，对于不同的行业和时期，可能需要进行调整。
基于Z模型的财务风险预警模型运用
基于Z模型的财务风险预警模型运用随着经济全球化的加速发展，企业财务风险管理愈加重要。
针对这一问题，学术界和实践界纷纷提出了多种财务风险预警模型，其中基于Z模型的财务风险预警模型备受关注。
本文将从以下方面对该模型的运用进行探讨：Z模型概述、该模型的优点、模型的建立与应用、该模型的局限性及改进方向。
一、Z模型概述Z模型，又称托马斯指数，由美国会计师Edward Altman于1968年提出，其名字源于公司破产与偿债能力分析的首字母。
Z模型主要通过对纵向股权负债表和利润表的分析，得出企业的Z值，从而预测其破产概率。
二、该模型的优点Z模型作为传统财务分析模型的补充，具备以下优点：1. 综合性：Z值能够反映企业流动性、偿债能力、营运能力等多个方面的指标，为综合判断企业财务风险提供了依据；2. 高准确性：Z模型准确率较高，可以较好地预测企业的破产概率；3. 适用性广：该模型适用于多种规模、多种行业的企业。
三、模型的建立与应用Z模型的建立主要包括以下步骤：1. 选择指标：选择符合企业特点和行业特点的指标，包括流动资产、长期资产、营业收入等；2. 归一化处理：对选出的指标进行归一化处理，从而消除指标间的量纲差异；3. 确定权重：对归一化后的指标进行加权求和，从而得出Z分数；4.阀值设定：将Z值分为三个区间（安全区、预警区、危险区），设定对应的阀值；5. 预测破产概率：根据阀值将企业划分为不同的破产概率区间。
通过Z模型的建立，可以预测企业的破产概率，从而引导企业制定合理的财务风险管理策略。
同时，在实际应用中，可以结合财务报表分析、财务比率分析等其他方法，进一步提升预警的准确性。
四、该模型的局限性及改进方向1. 局限性：Z模型的应用面较宽，但其存在一定的局限性，比如只能反映财务风险，无法反映市场风险等。
同时，随着经济环境的变化，模型的准确性也面临挑战。
2. 改进方向：对Z模型的改进可以从以下方面展开：（1）拓展指标范围：可以将其他非财务指标（如市场指标）引入模型，从而提升模型的综合性；（2）优化模型构建：可以使用熵权法等多种模型构建方法，从而提升模型的准确性；（3）改进模型动态性：可以通过不断迭代，从而确保模型与实际情况的同步性。
公司财务风险评估的关键指标与模型
公司财务风险评估的关键指标与模型一、引言公司财务风险评估是在企业经营过程中非常重要的一项工作。
对于企业而言，财务风险可能涉及到盈利能力、偿债能力、流动性、市场竞争力等多个方面。
本文将介绍公司财务风险评估的关键指标与模型，帮助企业提前预警、规避风险。
二、关键指标1.资产负债率资产负债率是衡量企业财务风险的重要指标之一。
它反映了企业自有资本与债务的比例，即企业的债务风险。
较高的资产负债率可能会导致企业偿债困难，增加财务风险。
2.流动比率流动比率是企业流动性的度量指标，它计算了企业短期偿债能力。
较高的流动比率代表企业有更大的偿债能力，减少了短期偿债风险。
3.盈利能力指标盈利能力是企业财务状况的一个重要方面。
净利润率、毛利润率和营业利润率是评估企业盈利能力的关键指标。
较低的盈利能力可能表明企业存在经营不善或市场竞争压力较大的风险。
4.现金流量指标现金流量是核心财务指标之一，它可以反映企业现金的流入和流出情况。
企业若面临现金流量短缺的风险，则可能会导致偿债困难、无法支付员工和供应商等问题。
5.股东权益比率股东权益比率是衡量企业财务稳定性的指标之一，它反映了企业自有资本与总资产的比例。
较高的股东权益比率代表企业财务状况相对稳定，降低了财务风险。
三、评估模型1.Altman Z-Score模型Altman Z-Score模型是一种常用的评估企业破产风险的模型。
它通过将企业的财务指标进行加权计算，得出一个综合的评分，根据评分来判断企业是否面临破产风险。
Altman Z-Score模型被广泛应用于企业财务风险评估中。
2.巴舍克模型巴舍克模型是一种用于评估企业财务风险的定量模型。
它通过考虑企业的财务状况、市场竞争力和盈利能力等因素，综合计算出一个风险指数，用于衡量企业的财务风险水平。
巴舍克模型的使用可以更全面地评估企业的财务风险。
3.违约概率模型违约概率模型是一种常用的评估企业违约风险的模型。
它通过分析企业财务数据、行业情况和宏观经济环境等因素，计算出企业的违约概率。
财务风险预警模型研究
财务风险预警模型研究一、引言在当前的市场经济环境中，企业面临着各种各样的风险，而其中财务风险是比较普遍的一种风险。
为了避免由于财务风险而导致企业的倒闭和破产，企业需要建立一套有效的财务风险预警模型。
这种模型可以通过各种财务指标和其他的特定因素来判断企业是否面临财务风险，并及时出发预警措施以避免风险的发生。
二、财务风险的概念与类型财务风险是指企业在经营活动中，由于各种原因导致其在未来某一时间无法履行债务或支付负债，从而使得企业的经营和发展面临较大压力。
财务风险通常可以分为两种类型，一种是流动性风险，另一种则是偿债能力风险。
流动性风险是指企业在短期内无法满足其出借人或供货商的资金需求，而偿债能力风险则是指企业在长期内无法清偿其债务并面临着财务困境。
三、财务风险预警模型的建立财务风险预警模型的建立可以基于各种数据和指标，其中常用的有资产负债率、流动比率、速动比率、利润率等等。
通过这些财务指标和其他的特定因素的模型，可以得出企业的财务风险状态，从而在最早的时候预警。
财务风险预警模型的建立是一个综合性的过程，需要研究者综合考虑各种因素，并设置合理的预警阈值，才能有效的帮助企业避免财务风险。
四、财务风险预警模型的应用财务风险预警模型的应用范围很广，可以应用在各种企业和行业中。
其中，银行、保险、证券等金融行业是比较典型的应用场景。
这些行业在业务上需要与很多企业息息相关，如果其中有企业出现财务风险，很容易导致整个行业的风险爆发。
因此，这些行业需要建立完善的财务风险预警模型，以便及时预警并采取措施。
五、财务风险预警模型的发展趋势随着大数据和人工智能的逐渐普及，财务风险预警模型也面临着新的发展机遇。
目前，一些企业开始尝试基于人工智能技术构建财务风险预警模型，以更加全面的考虑企业的财务状况和市场环境。
未来，财务风险预警模型的智能化应用将成为一个重要发展趋势，有望为企业提供更加精准、实用的风险预测预警方案。
六、结语财务风险预警模型的建立对于企业的经营和发展至关重要，是防范财务风险的一种有效措施。
财务风险预警模型
财务风险预警模型
财务风险预警模型是一种利用财务数据与经济指标对企业财务风
险做出预测的分析模型。
财务风险预警模型可以有效帮助企业管理者
更加清晰的了解企业财务风险，帮助企业更有针对性的进行风险控制。
财务风险预警模型可以根据企业的财务情况，对存款、贷款、金
融租赁、经营现金流、票据签发等金融行为对企业财务状况做出合理
的预测和推测。
通过分析企业财务状况，也可以预测出未来可能发生
的财务风险，从而帮助企业事先采取相应的措施，以防止财务风险。
财务风险预警模型还可以对企业的投资、研发等活动的经济效益
进行有效的预判。
例如，对投资进行价值测评，对研发活动的收益进
行预测，以判断企业经营的投资策略的可行性。
财务风险预警模型是一种重要的风险评价工具，在经济下行期，
它变得更为重要，可以帮助企业更好地把握可能发生的财务风险，事
早采取预防措施。
因此，财务风险预警模型对于企业来说至关重要。
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公司财务风险预警模型————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：上市公司财务风险预警模型分析摘要:文章在简要介绍企业财务风险及上市公司风险预警系统的含义和功能的基础上,重点介绍上市公司风险预警模型,并用奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用进行分析,最后针对我国的具体情况提出关于奥特曼模型修正意见。
关键词:财务风险预警系统;单变量模型;奥特曼模型企业财务风险是指企业丧失偿债能力的可能与股东收益的不确定性。
通常用财务杠杆衡量财务风险的大小。
在激烈的市场竞争中,上市公司始终处在生存与倒闭、发展与萎缩的矛盾中。
上市公司必须生存下去才有可能获利,只有不断发展才能求得生存,对上市公司来说,生存是其核心目标。
而影响上市公司生存的主要威胁来自上市公司面临的风险和财务危机。
因此,建立一个科学合理的财务风险系统,可以为上市公司的生存提供重要的信息,对上市公司可能发生的财务危机加以防范,减少财务危机的出现。
一、企业财务风险预警系统的含义及功能财务风险预警系统主要是以财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比例分析数学模型等方法,确定预警指标和预警指标的相应标准,以发现企业存在的风险,并向经营者示警一个有效的财务预警系统。
从1998年我国对上市公司实行“特别处理”(简称ST)制度以来,2001年、2002年、2003年、2004年分别有144家、135家、113家和123家上市公司被特别处理。
有鉴于此,迫切需要建立一个能预先发出财务危机警报的财务分析系统,以帮助上市公司管理者及早取得财务状况恶化的信号,避免可能出现的财务危机。
具体说来,财务风险预警系统主要具有以下三方面的功能:(一)信息收集它通过收集与企业经营相关的产业政策、企业本身的各类财务和生产经营状况信息,进行分析比较,判断是否应该发生警告。
(二)预知危机经过对大量信息的分析,当出现可能危害企业财务状况的关键因素时,财务预警系统能预先发出警告,提醒经营者采取对策,避免潜在的风险演变成现实的损失。
(三)控制危机当财务发生潜在的危机时,财务预警系统还能及时寻找导致财务状况恶化的根源使经营者有的放矢,阻止财务状况的进一步恶化。
二、企业财务风险的预警模型(一)建立财务风险预警模型的必要性财务预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论,采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险,并在危机发生之前向企业经营者发出警告,督促企业管理当局采取有效措施,避免潜在的风险演变成损失,起到未雨绸缪的作用;而且,作为企业经营预警系统的重要子系统,也可为企业纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。
进行财务预警分析,建立企业财务预警模型已成为现代企业财务管理的重要内容之一。
上市公司的财务信息对多方利益相关者都有着重要影响,建立财务预警系统、强化财务管理、避免财务失败和破产,具有重要意义。
目前我国上市公司的财务状况不容乐观,普遍存在着财务状况不稳定的情况。
在激烈的市场竞争中,这意味着企业风险极高,破产随时可能发生。
国内外的大量实例表明,陷入破产境地的企业几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆的。
为了避免破产,企业必须做好预警工作。
(二)财务风险预警模型简介1 单变量模型单变量预测模型,是通过单个财务比率指标的走势变化来预测企业的财务危机。
单变量预测模型最早是由威廉·比弗(WilliamBeaver,1966)提出的。
他在1968年发表在《会计评论》上的一篇论文中,对1954至1964年期间的79个失败企业和相对应(同行业、等规模)的79家成功企业进行了比较研究,结果表明,债务保障率能够最好地判定企业的财务状况(误判率最低),其次是资产收益率和资产负债率,并且离经营失败日越近,误判率越低,预见性越强。
后来经过众多学者、实务专家的研究,认为资金安全率也是一个非常实用的单变量指标。
单变量的财务预警系统是基于如下的认识:如果某一上市公司运营良好的话,其主要的财务指标也应该一贯保持良好,一旦某一单变量指标出现逆转,说明公司的经营状况遇到了困难,应引起管理层和投资者的注意。
单变量预测模型比较简便,其缺点在于:一个企业的财务状况是用多方面的财务指标来反映的,没有哪一个比率能概括企业的全貌。
因此,这种方法经常会出现对同一个公司,使用不同的预测指标得出不同结论的现象。
因此招致了许多批评,而逐渐被多变量方法所替代。
2 多变量模型1968年,美国纽约大学商学院奥特曼(Alt man)教授在《金融杂志》上发表了《财务比率、判别分析和公司破产的预测》一文,奠定了多变量财务预警系统的理论基础。
多变量模型即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。
奥特曼教授的多变量模型为:Z=(0. 012X1+0. 014X2+0. 033X3+0. 06X4+0. 999X5)其中,X1=(期末流动资产-期末流动负债)÷期末总资产X2=期末留存收益÷期末总资产X3=息税前利润÷期末总资产X4=期末股东权益的市场价值÷期末总负债X5=本期销售收入÷总资产在模型中涉及到的五个指标,从不同方面对企业的持续经营能力作出了评价。
X1反映了企业资产的变现能力和规模特征。
营运资本是企业的劳动对象,具有周转速度快、变现能力强、项目繁多、性质复杂、获利能力高、投资风险小等特点。
一个企业营运资本的持续减少,往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。
X2反映了企业的累积获利能力。
期末留存收益是由企业累积税后利润形成的,对于上市公司,留存收益是指净利润减去全部股利的余额。
一般说来,新企业资产与收益较少,因此相对于老企业而言,其X2较小,而财务失败的风险较大。
对于财务失败的企业来说,老企业的期末留存收益一般为负数,实际上是企业长期经营失败侵蚀了股东权益的结果。
X3即EBIT/资产总额,可称为总资产息税前利润率,而通常所用的总资产息税前利润率为EBIT/平均资产总额,分母间的区别在于平均资产总额避免了期末大量购进资产时使其降低,能客观反映一年中资产的获利能力。
EBIT是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润(包括对外投资收益),不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。
原因在于:由负债和资本支持的项目一般属于正常业务范围。
因此,计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础,有利于考核债权人及所有者投入企业资本的使用效益。
该指标主要是从企业各种资金来源(包括所有者权益和负债)的角度对企业资产的使用效益进行评价的,通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。
X4测定的是财务结构,分母为流动负债、长期负债的账面价值之和;分子以股东权益的市场价值取代了账面价值,因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正,使分子能客观地反映公司价值的大小。
对于上市公司,分子应该是:非流通的股票账面价值+流通股票期末市价×股份数。
X4的分子是一个较难确定的参数,尤其对于股权结构较复杂的企业。
而目前及在今后相当长的时间内,非上市公司仍占我国公司总数的大部分,要确定非上市公司所有者权益市价,可以采用资产评估方法中的预期收益法,具体表示为:企业净资产市价=企业预期实现的年利润额/行业平均资金利润率。
但此法仍有缺陷,因为我国宏观价格体系尚未完全理顺,行业资金利润率受客观因素影响而有波动,难以完全符合实际。
X5为总资产周转率,企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上,因此,总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。
如果企业总资产周转率高,表明企业利用全部资产进行经营的成果好、效率高;反之,如果总资产周转率低,则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差、效率低,最终将影响企业的获利能力。
如果总资产周转率长期处于较低的状态,企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度,对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理,加速资产周转速度。
X5的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额,指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。
奥特曼模型中的X值除X5之外,均以绝对百分率来表示,比如“留存收益资产总额”为20%,则X2为20。
奥特曼结合美国股票市场的实际情况,确定Z值的分界点为2.675,如果Z系数大于2.675,那么公司的财务状况是稳健的;如果Z系数小于1.81,那么公司很有可能走向破产的边缘;如果Z系数介于1.81和2.675之间,将是处于“灰色区域”,无法准确地判断公司的财务状况。
奥特曼以1946年至1965年期间提出破产申请的33家企业和相对应的33家非破产企业为样本检验之后发现,它正确预测了这66家企业中63家企业的结果,其预测的成功率明显超过了单变量预测模型。
近年来,法国、英国、德国等许多国家也进行了类似的分析。
尽管Z值的判断标准在各国有相当的差异,但各国“财务失败组”的Z值均明显低于“财务不失败组”,且财务失败企业的Z值的平均值都低于临界值1 .8。
奥特曼模型提出之后,很多专家对它进行进一步的研究和论证,结合本国企业实际,建立了本地股市适用的多元判别模型,例如:日本开发银行的多边模式、我国台湾学者陈肇荣的多元模型、我国学者周首华、杨济华和王平在Z模型的基础上进行改进,建立了F分数模型。
另外,还有一些数学统计模型也被应用于上市公司的财务预警,例如:沃尔评分法等。
这些模型也都是从考察企业的经营能力、偿债能力、盈利能力和成长能力入手,利用数学统计方法分析企业相关财务指标,从而判断企业财务状况,其实质与Z模型无本质的区别。
三、奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用分析(一)与经济环境有关企业财务预警离不开经济大环境的分析,在不同的经济环境下,企业的财务状况表现也会有不同,经济环境好的时候,企业财务状况也会较好,经济环境差的时候,整个上市公司也会受到波及,结合经济环境进行分析才能准确揭示企业的真正财务状况。
(二)与行业有关企业财务预警与所处行业有关,行业特征不同,企业财务状况会表现出不同的特点。
例如新兴行业的风险较大,因此成功企业表现出较高的Z值,而失败企业表现出低于一般水平Z值;成熟的行业其成功企业的Z值与新兴行业相比较低,而失败企业的Z值高于新兴行业的企业。
我国应该建立起行业标准,以便对企业进行财务预警分析有个科学的依据。
(三)与财务因素有关在分析一个企业的财务状况时,一些非财务因素也应纳入考虑范围,例如企业有些什么新的投资项目,企业竞争背景,企业发展历史和声誉等等,因为这些因素都会对企业发展有重要的影响,为财务预警提供重要启示。