最新基于Z模型的财务风险预警模型运用
基于Z模型的财务预警分析
基于Z模型的财务预警分析财务预警分析是企业管理中非常重要的一环，它可以帮助企业及时发现并解决潜在的财务风险，保障企业的稳健运营。
而基于Z模型的财务预警分析方法，是一种比较全面和系统的财务风险评估方法，可以有效地辨别企业的财务健康状况，及时发现潜在的财务问题。
本文将结合实际案例，从Z模型的角度探讨财务预警分析的重要性，并介绍如何运用Z模型进行财务预警分析。
Z模型是由美国的财务专家爱德华·奥尔特曼于1968年提出的一种企业财务健康评估模型，它将企业的财务风险分为四种情况：破产、濒临破产、中度健康和健康，并通过一系列财务指标来评估企业的财务状况。
通过Z模型的应用，可以进行及时的财务预警，帮助企业管理层识别潜在的财务风险，制定相应的风险应对措施。
我们来看一个实际的案例，以便更好地理解基于Z模型的财务预警分析方法的应用。
某公司是一家以生产和销售高端家具为主营业务的企业，多年来一直保持着良好的盈利和现金流，市场表现也一直较为稳定。
最近几个财年公司的财务指标出现了一些不太乐观的情况，比如盈利能力下降、偿债能力恶化、资产负债率上升等。
管理层开始感受到了压力，他们意识到公司正面临着一些潜在的财务风险，需要及时采取措施避免进一步的恶化。
针对以上的情况，我们可以运用Z模型进行财务预警分析。
我们需要确定公司过去几个财年的财务数据，如资产负债表、利润表和现金流量表等。
然后，根据Z模型的具体计算方法，计算公司的Z值，进而评估公司的财务状况。
Z模型的计算方法比较复杂，包括多个财务指标的计算和加权。
简单来说，Z值可以通过以下公式计算得出：Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5X1代表净营业利润/总资产，X2代表营业收入/总资产，X3代表股东权益/总资产，X4代表流动资产/流动负债，X5代表营业收入/总负债。
通过以上公式的计算，我们可以得出公司的Z值，进而判断公司属于哪种财务健康状况。
基于Z模型的财务预警分析
基于Z模型的财务预警分析随着经济的不断发展，财务预警分析在企业管理中变得越来越重要。
财务预警分析可以帮助企业及时发现财务风险，及时采取相应的措施，避免财务危机的发生。
基于Z模型的财务预警分析是一种较为常用的方法，下面我们来详细介绍一下基于Z模型的财务预警分析。
一、Z模型的概念Z模型是一种用于企业财务状况评估的方法，它通过分析企业的资产状况、盈利能力和偿付能力来判断企业的财务风险。
Z模型是由美国学者爱德华·奥尔图西（Edward I. Altman）在1968年提出的，是一种用于判断企业破产风险的模型。
Z模型通过计算企业的Z值来判断企业的财务状况，从而提前预警可能出现的危机。
二、Z值的计算方法Z值的计算方法一般包括资产状况比率、盈利能力比率和偿付能力比率这三个方面。
具体的计算公式如下：1.资产状况比率资产状况比率主要包括流动资产比率、资产负债比率和权益比率。
流动资产比率=流动资产/流动负债，资产负债比率=负债总额/总资产，权益比率=净资产/总资产。
通过计算这三个比率可以评估企业的资产状况。
2.盈利能力比率盈利能力比率主要包括毛利率、净利率和营业利润率。
毛利率=营业收入-营业成本/营业收入，净利率=净利润/营业收入，营业利润率=营业利润/营业收入。
通过计算这三个比率可以评估企业的盈利能力。
3.偿付能力比率偿付能力比率主要包括经营现金流比率、速动比率和利息保障倍数。
经营现金流比率=经营活动产生的现金流量/流动负债，速动比率=流动资产-存货/流动负债，利息保障倍数=税前利润/利息支出。
通过计算这三个比率可以评估企业的偿付能力。
三、Z值的解释和判断通过计算上述的资产状况比率、盈利能力比率和偿付能力比率，可以得到企业的Z值。
根据Z值的大小可以判断企业的财务状况，一般来说，Z值在1.8以下表示企业处于破产的边缘，1.8到3.0之间表示企业处于财务困难的边缘，3.0以上表示企业的财务状况比较良好。
通过计算Z值可以及时发现企业的财务风险，并及时采取相应的措施。
Z值模型在上市公司财务预警分析中的应用
会计中国乡镇企业风险与危机是由不确定性引起的，企业财务风险与危机的成因也是如此。
由于企业的生产经营和管理活动是一个具有不确定性的系统，即在企业活动的各个环节都有存在大量的不稳定性和不确定性因素，所以企业的行为必然会伴随着风险的威胁和影响，若风险失控就会引发危机。
任何企业风险终将会对企业财务造成影响，并显示在会计信息上，企业资金管理技术性失误是财务危机的直接根源。
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，大多数企业的财务危机都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务危机或破产的。
因此，依据企业危机预警管理的基本思想，建立有效的企业财务危机预警系统，完全可能避免企业财务危机的发生，至少能够把财务危机所造成的损失和影响降到最低程度。
这是因为企业财务危机预警系统是通过设置并观察一些敏感性财务指标的变化，而对企业（或企业集团）可能或将要面临的财务危机事先进行预测预报的财务分析系统。
它具备了财务危机的识别、分析与评价，并由此做出警示的管理功能。
正确地预测企业财务危机，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。
一、选择Z值模型进行财务预警分析的原因限于现在许多先进的财务困境预警模型十分复杂，对于上市公司一般的利益相关者来说使用起来十分困难。
因此，财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，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，但是，自Z模型（1968）及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。
二、Z值模型简介“Z-Score”模型由美国学者Altman于20世纪60年代提出，用于探讨上市公司财务预警检测问题。
Z值模型的思路是运用多变量模式建立多元线性函数公式，即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分（称为Z值）来预测企业的财务危机。
「开题报告」Z模型在我国上市公司财务预警中运用(Word最新版)
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如何应对特殊情况下的财务风险，如何防范企业有可能出现的财务危机成为大家关注的一个话题。
有色金属是国民经济、人民日常生活及国防工业、科学技术发展必不可少的基础材料和重要的战略物资。
随着国民经济的持续快速健康发展，以及电子、交通运输、机械制造、建筑装饰等产业的全面进步，对有色金属的需求越来越大。
近年来，我国有色金属冶炼及压延加工业取得了辉煌的成就。
但是2009年是新世纪以来有色金属工业最困难的一年，有部分的上市公司如*ST中坞（000657），*ST张铜(002075)经营状况急剧恶化。
2021 年是继续应对国际金融危机、加快转变发展方式，保持有色金属工业平稳较快发展的一年。
有色金属价格走势与2009年不同，主要呈震荡态势。
经营风险加大，盈利难度增加。
所以本文觉得有必要对有色金属冶炼及压延加工业的上市公司的财务风险进行研究。
预期目标：本文在参照国内外已有研究结论的基础上，从上市公司财务风险的角度出发，结合有色金属冶炼及压延加工行业的现状，运用Z计分模型，来探讨其在该行业的适用性，得出相关的结论，从而为后续的研究提供一些参考，以便建立最适合有色金属冶炼及压延加工业的财务风险预警模型，为增强该行业上市公司的竞争力提供一定的探索性建议。
2.国内外研究现状财务风险是任何一个企业永远关注的主题，随着经济的迅速发展，上市公司的财务风险也越来越复杂化。
基于Z模型的财务预警分析
基于Z模型的财务预警分析财务预警分析是企业管理中非常重要的一环，可以帮助企业发现并应对潜在的财务风险，从而保障企业的健康发展。
而基于Z模型的财务预警分析方法被广泛运用于企业财务管理之中，可以帮助企业发现财务问题，及时采取应对措施。
本文将介绍基于Z模型的财务预警分析的基本概念和方法，并结合实际案例进行分析，帮助读者更好地理解和运用这一方法。
一、Z模型概述Z模型是一种用于财务预警的方法，通过综合考虑企业的偿债能力、盈利能力和偿债风险，对企业的财务状况进行评估，帮助企业及时发现潜在的财务风险。
Z模型由四个指标构成，分别是营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率。
通过对这四个指标的分析，可以帮助企业了解自身的财务状况，及时发现并解决财务问题。
1. 营运资金周转率：营运资金周转率反映了企业的经营活动效率和资金使用效率。
通常来说，营运资金周转率越高，说明企业的经营效率越高，资金使用效率越好。
但如果营运资金周转率过低，可能意味着企业的资金周转缓慢，资金使用效率低下，存在着资金占用过多的可能性。
2. 总资产净利润率：总资产净利润率反映了企业资产的盈利能力。
如果总资产净利润率较低，可能意味着企业资产的利用效率不高，盈利能力存在问题。
3. 权益比率：权益比率是企业财务结构的重要指标，反映了企业资产的债务负担情况。
如果权益比率较低，说明企业的债务负担较重，财务风险较高。
4. 流动比率：流动比率是反映企业偿债能力的重要指标，如果流动比率较低，可能意味着企业的偿债能力不足，难以应对突发的资金需求。
以上四个指标共同构成了Z模型，通过这些指标的分析可以帮助企业及时发现财务问题，预警潜在的财务风险。
基于Z模型的财务预警分析方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集和整理：首先需要收集企业相关的财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表，对这些数据进行整理和分析，得到相应的指标值。
2. 指标计算：根据Z模型的四个指标，计算企业的营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率的数值，进而形成Z值。
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。
基于Z模型的财务预警分析
基于Z模型的财务预警分析财务预警是企业经营过程中的一个重要环节，通过对企业财务指标的分析和比较，预测和发现可能存在的风险和问题，为企业的经营决策提供参考依据。
Z模型是一种用于衡量企业财务健康状况的指标模型，其基本思想是通过将一系列财务指标进行加权计算，得出一个综合评分，判断企业是否处于财务困境中。
Z模型的基本构成包括五个关键指标，即资产负债率、流动比率、存货周转率、盈余现金含量和销售增长率。
下面将对这五个指标进行详细分析，帮助企业进行财务预警。
首先是资产负债率。
资产负债率是企业负债与总资产之比，反映了企业债务偿还能力以及资金运营能力。
当资产负债率超过一定的阈值时，可能意味着企业负债过高，无法偿还债务，存在财务风险。
企业应该控制好自身的资产负债率，尽量维持在合理的范围内。
其次是流动比率。
流动比率是企业流动资产与流动负债之比，反映了企业支付短期债务的能力。
如果企业的流动比率过低，可能意味着企业流动资金不足，无法及时偿还债务，容易陷入财务困境。
企业应该保持流动资产的充足性，确保流动比率保持在合理的水平。
第三是存货周转率。
存货周转率是企业销售收入与存货之比，反映了企业存货的流动性和运作效率。
当存货周转率过低时，可能意味着企业存货积压，资金被占用，导致流动资金紧张，进而影响企业的经营状况。
企业应该关注存货周转率的变化，合理控制存货的数量和速度。
第四是盈余现金含量。
盈余现金含量是企业现金流量与净利润之比，反映了企业经营活动所产生的现金流量与其盈利能力的匹配程度。
当盈余现金含量过低时，可能意味着企业经营活动产生的现金流量不足以支撑企业的运营，存在财务风险。
企业应该关注现金流量的情况，确保盈余现金含量保持在合理的水平。
最后是销售增长率。
销售增长率是企业销售收入的增长率，反映了企业的市场竞争力和发展潜力。
当销售增长率下降时，可能意味着企业市场份额减少，经营状况可能受到影响，存在财务风险。
企业应该关注销售增长率的变化，积极寻找市场机会，提升竞争力。
基于Z模型的财务预警分析
基于Z模型的财务预警分析财务预警是指根据企业财务状况、运营情况及市场环境等综合因素，判断企业未来运营风险的概率，及时发现风险，采取相应的措施来规避风险。
作为企业经营管理中的重要环节，财务预警具有预防性和引导性。
Z模型是现代财务管理理论中一种重要的预警模型，主要是用于判断企业财务风险的发生概率。
由于企业财务情况的变化与其经营环境、内部管理的改善或恶化密切相关，因此在运用Z模型进行财务预警分析时需特别重视综合应用预警模型与企业经营管理实践相结合，切实洞察企业经营活动的内在规律，及时进行动态预警，准确预测财务风险预警，为企业的可持续发展提供有力保障。
Z模型将企业的财务状况划分为5个维度，通过加权计算得出企业的Z分数，从而判断企业的财务状况。
具体而言，Z模型中包含的五个维度依次是：营运能力、盈利能力、偿债能力、现金流量和资产负债率。
在应用Z模型进行企业财务预警分析时，需要对研究对象的各维度指标进行详细分析，具体措施如下：(1) 营运能力分析营运能力是指企业利用固定资产与流动资产实现经营收益的能力。
如果企业现金流量净额与存货、应收账款、预付款项等相关指标的占比大幅下降，应警惕企业的营运能力是否存在风险。
此外，若企业资产周转率、流动比率等降低，也可能表明企业的营运水平有所下滑。
针对上述指标下降的情况，应分析其原因并及时采取相应措施，如加强库存管理、改善产品质量、提高公司的竞争力等，以提升企业的营运效率，从而保证企业的发展。
盈利能力是指企业在经营过程中实现经济效益的能力，也是企业发展的重点，如果企业的盈利能力不足，将对企业的长期发展产生严重的影响。
在盈利能力方面，企业应关注净利润与收入的占比，及毛利率、利润率等指标。
如果企业毛利率、利润率等指标下降，应增加收入来源（如加强产品研发、拓展战略合作等），降低企业成本，提高经营效益。
企业偿债能力是企业资金安全的重要保障，如果企业目前出现较大的负债率，可能会导致企业资金链断裂，使企业处于危险之中。
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一、引论“危机预警”一词最早起源于20世纪初。
90年代后，欧美国家由于企业危机频发，企业开始逐渐重视危机预警管理。
在危机预警管理的研究中，财务风险预警作为危机预警的一个重要部分也受到了学术界的广泛重视。
财务风险预警研究分为定性和定量研究。
其中定量研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型、回归模型、神经网络模型等阶段并不断完善。
我国学者对企业风险预警研究起步较晚，开始于20世纪八十年代中后期。
其中有代表性的成果有周首华、杨济华和王平的《论财务危机的预警分析——F分数模式》，陈静的《上市公司财务恶化预测的实证分析》等成果。
笔者认为现有研究中，迫切需要解决的问题是根据我国实际来创造性地运用国外已经成型的财务风险预警模型，但相应成果并不多见。
本文试对财务风险预警模型的运用进行初步的分析和探讨。
二、相关文献综述财务风险预警模型的研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型并不断完善。
最早的财务预警定量研究开始于1932年的Fitzpatrick的单变量破产预测研究。
Fitzpatrick取19家企业进行研究，发现出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著不同，从而得出企业的财务比率能够反应企业财务状况，并对企业未来具有预测作用。
他进行了实证研究，结果表明判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。
1966年美国的Beaver最早运用统计方法研究了公司财务失败问题，提出了较为成熟的单变量判定模型。
Beaver发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量/债务总额、净收益/资产总额、债务总额/资产总额。
这些研究发现了失败的企业与正常企业在财务指标方面不同，为多变量模型研究奠定了基础。
但是这些研究样本量较少，指标单一，因此结论比较粗糙。
多变量模型是目前企业财务风险预警的主流，主要包括Z模型、Logisitic 回归模型、人工神经网络模型等。
在多变量模型中被广泛接受的就是Altman的Z模型。
Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。
他选取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标，通过多元差别模型产生了一个总的判别分，称为Z 值，并依据Z值进行判断。
该模型的预测精度高达94%，至今各银行及金融机构仍在使用该模型。
以欧尔森(Ohlson，1980)为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机的预警能力。
欧尔森以1970年至1976年间105家失败公司为样本，运用了条件逻辑模型建立财务预警模型。
其研究成果表明，企业的规模大小、财务结构、经营绩效以及流动性等4个因素与企业发生财务危机的概率具有高度的相关性。
Logisitic回归模型使用极大似然估计的方法建模，通过对观察企业条件概率的观测，来判定该企业的财务和经营风险。
该方法适用范围虽广，但计算复杂，中间计算的各种近似处理会影响结果的准确性。
人工神经网络是一种模拟人的神经网络的一种计算方法。
它由大量简单处理单元相互联结组成复杂网络系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布没有要求，还克服了统计方面的限制，能同时处理定性变量和定量变量，容错性较好，但是因其理论基础较弱准确性不强，所以现在使用不多。
多变量模型相对单变量模型考虑的因素更为全面，因此更为广泛地被社会接受。
特别是Altman的Z模型，广泛应用于银行等金融机构，作为评价企业财务风险的重要指标，因此本文采用该方法进行研究。
三、实证研究(一)Z模型算法 Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。
他取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标：X1：营运资本/资产总额，反映资产的变现能力和规模特征;X2：留存收益/资产总额，反映公司的累积获利能力;X3：息税前利润/资产总额，反映资产获利情况;X4：所有者权益市价/负债总额，反映企业在财务风险来临时的衰弱程度;X5：总销售额/资产总额，反映企业资产周转情况，用以衡量企业资产的利用效率。
Altman采用统计学中的判别分析法构造线性判定模型，用这五项指标的加权平均数计算Z值。
并依据Z值进行企业财务风险的判断。
他的研究表明：息税前利润/资产总额、销售额/资产总额和所有者权益市价/负债总额三个财务指标预测能力比较强，模型的预测精度高达94%。
后来尽管Altman又修正过Z模型，提出了ZETA模型。
新的ZETA模型较Z模型精确度有所提高，但修正后的ZETA 模型对样本的限制条件较为苛刻，因此Altman1968年提出的Z模型依然被广泛地应用于银行、金融等机构，作为衡量企业财务风险的重要指标。
本文选用Altman1968年提出的Z模型进行实证研究。
该模型公式如下：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5X1：营运资本/资产总额;X2：留存收益/资产总额;X3：息税前利润/资产总额;X4：所有者权益市价/负债总额;X5：总销售额/资产总额。
根据计算的Z值来判断企业破产的可能，Z值大小与企业破产的可能性成反比即：Z值越小，企业破产的可能性越大。
当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z 企业财务风险较高时能及时地识别风险对银行等金融机构减少坏账以及企业自身扭转命运是重要的，比如2013年的ST企业如果在之前2009、2010、2011能够从企业的财务指标发现异常，这将对银行等金融机构审核贷款额度以及企业自身及时采取措施是有利的。
为了验证Z模型是否能较早地识别出我国企业的财务风险，本文选取了2009～2011年在沪深股市交易的A股上市的在2013年ST的84家企业作为研究对象。
具体样本如表1所示。
(三)研究假设具体如下：假设一：假设2013年ST的企业如果在前几年就能发现财务风险对及时采取措施是有利的，因此进行这项研究;假设二：假设模型可以提前三年较好识别出2013年ST企业的风险;假设三：假设模型对风险的识别随着时间的临近越来越准确;假设四：假设我国资本市场在2009-2011年发育并不完全，市场资金配置功能尚未健全，因此我们认为所有者权益市价/负债总额这个指标中的所有者权益市价不及所有者权益账面价值可靠，因此针对我国实际，对该指标进行微调后可提高模型预测的准确性。
(四)数据分析 Altman的Z模型研究的数据取自于资本市场完善，资源配置功能健全的国外。
而我国市场经济相对于国外时间尚短，资本市场还未完善，股市的投机性还很强，因此原模型X4中的“所有者权益市价”不能较好地反映所有者权益的真实价值，换成“所有者权益账面价值”更为符合我国实际。
为了验证Altman的Z模型是否适用于我国数据，将样本2009～2011年的数据代入原模型和调整后的模型计算Z值，发现调整后的模型更能有效地识别企业的财务风险，2009～2011年这三年的数据的准确性都较高且逐年提高，能够较好地预测企业的财务困境。
(1)Z值计算结果分布情况。
根据Altman的Z模型，可知当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z本文是一篇财务管理论文，本文以财务风险预警理论为依据，围绕 Z 模型财务预警模型，选取温州房地产 A 企业的财务风险预警作为案例分析的对象。
首先，梳理财务风险预警的理论基础，重点介绍 Z模型财务风险预警模型，为后续的财务预警系统的建立打下理论基础;其次，在介绍 A 企业财务状况的基础上，重点分析案例 A 企业目前财务预警的现状，并指出该企业目前所实施的财务风险预警方法存在的问题。
接下来，针对 A 企业财务预警存在的问题，提出构建具体的财务风险预警系统，即以 Z 模型为基础的定量财务风险预警模式，并根据房地产企业的特点，对 Z 模型的应用提出改进的建议;同时，引入非财务指标的定性财务风险预警方法作为补充，全面完善企业的财务风险预警系统。
最后，基于该企业的隐性风险源分析财务风险预警系统构建时应注意的问题，从而全面完善企业的财务风险预警系统，提高预警系统的实用性。
1 绪论1.1 选题背景及意义1.1.1 选题背景金融危机爆发前，随着房地产行业的蓬勃发展，其销售和投资的增速远远超于国内生产总值的增速，是我国国民经济的重点产业。
但发生金融危机以后，随着经济走势、国家的宏观政策、供需失衡以及居民收入等因素的影响，近些年房地产行业发展不容乐观，加上房地产行业高投资、高负债、长周期的特点，使得该行业的财务风险不断攀升。
因此在此背景下进行房地产企业财务风险的预警研究具有客观的必要性及重大意义。
自 2010 年实施深化国资管理体制改革以来，温州市属国有企业实力迅速增长，促投资作用显著发挥，为推动温州经济社会发展做出了重要的贡献。
在规模和作用迅速放大的同时，近年来市属国有企业利润逐年下滑，债务风险逐步显现，投资能力有所下降，企业可持续发展能力不容乐观。
A 企业是温州当地的一家国有房地产企业，作为温州城市建设的主力军，尤其是在旧城改造方面曾经发挥了巨大作用，从规划、拆迁、建设、安置几乎是包揽了所有的职能，为温州的城市改造做出了巨大贡献。
A 企业于 2012 年挂牌成立，注册资本金 500000 万元，是一家国有独资公司。
2010 年，温州市城建体制改革，撤销多家事业性指挥部单位，成立一家集团企业和一家事业单位。
2012 年，温州市第二轮城建体制改革，撤销该事业单位，并划转该集团企业的部分城建资产和二级企业，组建了该企业。
通过划转或新建，该企业下设 6 家二级公司，经营开发区域范围依托温州老城区辐射周边区域，经营业务以城市基础工程和配套设施、保障房建设、历史文化街区保护开发为主业，同时大力拓展工程项目代建、物业管理、城建资产营运、城建产业投资等相关业务种类。
在经历 2009 年金融危机以来，温州房价大幅下跌，同时温州大面积的旧城改造几乎已经宣告结束，原有的一体化城建体系发生了巨大变动，该企业面临着项目大幅减少、房价下跌、存货周转率及资产收益率下降的困局，且因房地产企业的前期投资高、建设期长、资金回笼缓慢等特点，历史遗留问题及现实发展的困境使得该企业呈现高负债的特点，且负债率逐年攀升，企业面临的财务风险呈现逐渐扩张、增大的趋势。
企业及政府监管部门虽然已经意识到控制财务风险的重要性，但是历史遗留问题过多，并且尚未有明确的应对措施，仅仅依靠政府对企业的监管以及企业的内部控制无法有效地预防及控制财务风险。
..........................1.2 研究对象的界定1.2.1 研究对象的定义顾小安(2000)指出财务危机预警系统是通过事先选取并设置较为敏感的财务指标，并实时监测这些指标的变化，从而提前预测企业将面临的财务风险，剖析财务风险产生的内在原因，使得管理者能够提早做好防范措施的财务分析系统。