财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较-文档资料
财务困难模型分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着市场竞争的加剧和全球经济形势的变化，企业面临着前所未有的财务压力。
财务困难已成为许多企业发展的瓶颈，甚至导致企业破产。
为了帮助企业更好地应对财务困难，本文通过对财务困难模型的分析，探讨企业财务困难的原因、表现及应对策略。
二、财务困难模型概述1. 财务困难模型定义财务困难模型是指对企业财务状况进行系统分析的一种方法，旨在揭示企业财务困难的原因、表现和应对策略。
该模型以财务指标为依据，通过对企业财务数据的深入挖掘，为企业提供财务困境预警和解决方案。
2. 财务困难模型构成财务困难模型主要由以下几个部分构成：（1）财务指标体系：包括偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力等指标。
（2）财务困难原因分析：从内部因素和外部因素两个方面分析企业财务困难的原因。
（3）财务困难表现分析：从财务指标变化、经营状况、市场表现等方面分析企业财务困难的表现。
（4）应对策略：针对企业财务困难的原因和表现，提出相应的解决方案。
三、财务困难原因分析1. 内部因素（1）经营决策失误：企业领导层在经营决策上缺乏远见，导致投资失误、市场定位错误等。
（2）管理不善：企业内部管理混乱，效率低下，成本控制不力。
（3）技术创新不足：企业缺乏技术创新，产品竞争力下降，市场份额减少。
（4）人才流失：企业人才流失严重，导致企业核心竞争力下降。
2. 外部因素（1）市场竞争加剧：市场竞争日益激烈，企业面临巨大的生存压力。
（2）宏观经济波动：宏观经济波动导致市场需求变化，企业难以适应。
（3）政策法规变化：政策法规变化对企业经营产生不利影响。
（4）金融环境变化：金融环境变化导致企业融资困难，资金链断裂。
四、财务困难表现分析1. 财务指标变化（1）偿债能力下降：流动比率、速动比率等指标下降，表明企业短期偿债能力不足。
（2）营运能力下降：应收账款周转率、存货周转率等指标下降，表明企业资产运营效率降低。
（3）盈利能力下降：毛利率、净利率等指标下降，表明企业盈利能力减弱。
经典参考资料中国上市公司财务困境预测模型比较研究
经典参考资料中国上市公司财务困境预测模型比较研究—来自中国上市公司的阅历证据徐广成〔商学院，财务管理，2007000567〕内容摘要财务风险预警是金融范围一个重要的研讨课题。
自上世纪60年代以来，随着企业破产效果的日益严重，各国学者纷繁试图经过定量剖析对企业破产提早作出预测。
近五十年来，从多元判别剖析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的研讨效果层出不穷。
但是，在国际对公司财务风险预警的研讨才刚刚起步，其主要缘由是1993年7月1日之前我国并没有实施一致的会计准那么，缺乏牢靠的规范的研讨数据。
因此，研讨如何应用国外现有的研讨效果，结合中国的实践对企业破产作出准确的预测，是摆在我们面前迫切需求处置的效果。
中国证券市场历经十三年的开展，规模日益壮大。
面对这么庞大的市场，假设能借助财务风险预警模型对上市公司的财务危机提早作出预测，不论关于监管者、银行、上市公司或许投资者来说，都具有重要的意义。
本文以中国上市公司作为研讨对象，将公司因财务状况异常而被特别处置〔ST〕作为企业堕入财务困境的标志，采用逐渐判别剖析方法挑选自变量，并应用多元判别剖析〔MDA〕、Logistic回归和BP神经网络三种方法停止财务风险预警，比拟其预测结果。
研讨发现，速动比率、营运资本/活动资产、利息保证倍数、总资产周转率、营业支出净利润率、活动资产净利润率和主营业务利润/利润总额等财务目的具有较强的预测才干；比拟三种方法，发现BP神经网络的预测才干最强，Logistic回归模型的预测才干次之，多元判别剖析的预测效果最弱；采用BP神经网络模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的准确率预测出企业行将堕入财务困境。
本文共分四章，引言局部引见研讨背景和研讨意义；第一章是国际外财务风险预警研讨概述；第二章引见本文的主要设计，包括研讨样本、财务目的的选取和模型的构建；第三章对实证研讨的结果停止剖析，比拟了多元判别剖析、Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果；第四章是研讨结论。
财务困境预警模型分析及比较
来 校 正 线 性 概 率 函 数 的 缺 点 ,通 过 转 换 得 :
Ｐｉ＝Ｆ(
Ｚｉ) ＝
１ １＋ｅ－２ｉ
Ｌｏｇｉｔ模型参数的估计运用最大似然估计法,假设 企 业 财 务 陷
入 困 境 的 概 率 为 Ｐ,如 果 Ｐ＞０．５,则 企 业 财 务 陷 入 困 境 的 概 率 比 较
大;如果 Ｐ＜０．５,则表示企业财务处于健康状态的概率比较大。
据 的 收 集 和 分 析 工 作 ;第 二 ,多 元 线 性 模 型 建 立 在 统 计 和 数 学 的 基
础 上 ,本 身 就 有 一 个 很 严 格 的 假 设 条 件 ,即 要 求 样 本 组 内 分 布 为 近
似正态分布 ,组内斜方差 矩 阵 相 等 ,而 在 实 际 判 别 分 析 的 操 作 中,
信息系统的开放性、信息的分散性以及数据的共享性极大地 改变了以往封闭集中状态下的运行环境。但是 ,信息系统中未经授 权的人员有可能通过 计 算 机 和 网 络 浏 览 全 部 数 据 文 件 , 复 制 、伪 造、销毁企业重要的数据 ,网 络 开 放 的 环 境 很 难 避 免 非 法 侵 扰 ,信 息系统很有可能遭受非法访问甚至黑客或病毒的侵扰。所以要特 别注意信息系统的安全。
为了克服多元线性判别方法的局限性, 多元回归判别方法被
引入财务困境预警研究。该判别方法是用来分析选用样本在财务
失败概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系, 其目
标是寻求观察对象的财务状况和经营风险。多元回归模型包括多
元逻辑回归( Ｌｏｇｉｔ) 和多元概率比回归( Ｐｒｏｂｉｔ) 。
( 一) 多元逻辑回归模型 该方法假设条件发生的概率符合逻
三 、加 强 内 部 审 计 在 信 息 与 沟 通 中 的 监 督 作 用 确保内部控制制度的切实执行且执行效果良好, 必须有良好 的监督约束机制, 内部审计机构在其间便发挥着重要的内部监督 作用。集团公司的内部审计应该根据自身的特点建立风险管理模 型 ,选择由集团公司董事会领导下的审计委员会,或由集团公司董 事会和总经理领导下的审计委员会模式, 以保证内部审计的独立 性 与 客 观 性 。目 前 ,内 部 审 计 的 重 点 已 经 由 财 务 审 计 变 为 经 营 审 计 和管理审计, 内部审计所提供的信息也是集团公司信息与沟通的 重 要 组 成 部 分 。内 部 审 计 人 员 除 了 要 及 时 、准 确 地 向 集 团 公 司 管 理 层报告有关差错防弊、资产保全等信息 ,还要根据已经掌控的信息 对 信 息 质 量 进 行 评 价 ,对 信 息 传 递 和 沟 通 的 有 效 性 发 表 意 见 ,然 后 针对信息质量、沟通方式以及控制缺陷提出建设性的意见和改进 措施, 并协助集团公司信息系统的管理人员更有效地管理和控制 各 项 活 动 ,不 断 对 管 理 信 息 系 统 进 行 完 善 。内 部 审 计 人 员 还 应 对 集 团公司的方针、政策、制 度 在 各 部 门 各 单 位 的 履 行 情 况 进 行 审 计 ,
财务困境预测模型比较研究
财务困境预测模型比较研究
摘要
企业财务困境预测作为一个重要的管理课题，近期引起了国内外学者及企业界热议。
本文就目前比较流行的财务困境预测模型（即多元线性回归模型、Logit模型、Cox模型和决策树模型）的研究进行梳理，对各模型特点、特征及其实用性进行讨论。
分别从模型的定义、拟合方法以及优势和劣势等几个方面，对这四种模型进行了详细介绍和对比分析。
结果表明，多元线性回归模型在建模准确性方面具有优势，Logit模型具有改变变量指标的灵活性，Cox模型在考虑时间因素方面有更好的表现，而决策树模型在处理复杂问题以及解释结果方面有更大的作用。
从而提出了不同预测模型应用在企业财务困境预测过程中综合参考的建议，以便为企业的财务风险控制提供建议。
关键词：企业财务困境；财务困境预测；多元线性回归模型；Logit 模型；Cox模型；决策树模型
1绪论
企业财务困境预测是检测企业长期经营的风险，及时调整经营方式，有效防范财务风险的一项重要管理课题。
财务困境预测模型综述
财务困境预测模型综述【摘要】财务困境预测一直是财务界的研究热点。
文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络，对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述，并对未来财务困境预测的研究作了展望。
【关键词】财务管理；财务困境；预测模型一、引言财务困境预测是财务管理活动的重要环节，目的是找出财务困境的作用机理，以预测公司的财务状况。
财务困境预测模型的研究一直是财务困境研究的重点内容。
目前，单变量模型、多元线性判别分析、LOGIT模型、人工神经网络、支持向量机等已成功应用于财务困境的研究。
二、财务困境的定义关于财务困境（或财务危机），由于其引致变量的复杂性，对其定义还没有一个普遍的共识，大多数学者都是从自身研究取样的角度，来定义财务困境的相关内涵。
早期对财务困境的定义即为企业破产（Fitzpatrick，Winakor，smith，Foulke，Merwin），随着研究的进展，Beaver（1966）在研究财务困境模型时加入了拖欠债务的公司和拖欠优先股股利的公司，丰富了财务困境的内涵。
Amy Hing-Ling lau（1987）将企业财务状况划分成不同的阶段，将取消或减少股利到破产清算划分为困境期。
在国内，财务困境公司一般是被ST的公司（陈静，1999；吴世农、卢贤义，2001等）。
彭韶兵、邢精平（2005）把从资金管理技术性失败到大规模重组作为财务困境的阶段。
吴星泽（2011）在加入了利益相关者的前提下，将危机力量导致的支付能力不足视为财务困境。
虽然该定义考虑了利益相关者，但仍局限在现金流层面考虑财务困境。
笔者认为，企业出现下列事项就应当视为发生财务困境：税息折旧及摊销前利润（EBITDA）小于利息费用、存量破产、流量破产、债务违约、财务异常和其他异常等。
三、预测变量的选择（一）变量的分类财务类指标是最常用的一类衡量财务困境的指标，它是将财务指标作为预测模型的解释变量进行预测（Fitzpatrick，Altamn，Olhson，Odom et al.）。
上市公司财务困境预测模型比较研究
支持 向量机 （ ｕ ｐｒ Ｖ ｃｏ Ｍ ｃ ｉ ，Ｓ Ｍ） 是 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ａ ｈ ｅ Ｖ ｒ ｎ 在统 计学 习理论 的基础 上 发 展起 来 的 一种 新 的机 器
学 习方法 。它基 于 结 构 风 险最 小 化原 则 ，尽 量 提 高 学 习机 的泛 化 能力 ，具 有 良好 的推 广性 能 和 较 好 的 分类精 确性 。另 外 ，支 持 向量 机 算 法 是一 个 凸 优 化 问题 ，局部最 优 解 一定 是 全局 最优 解 ，这 些 特 点都 是包括 神经元 网络在 内 的其他 算法所 不具备 的 。
Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｕ ｉ Ｍ ｏ ｅｓ ｏ ｎａ ｃａ ｓｒ ｓ ｅ ｉ ｔｏ ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｌｉｔ ｄ Ｆｉｍ ｓ ｍ ａ ａ ｉ ｅ Ｓｔ ｄｙ ｏ ｌ ｄ ｌ ｆＦｉ ｎ ｉｌＤｉｔ ｅ ｓ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｒ
ＹＡＮＧ Ｊａ ｈ ｉ ｉｎ ｕ ，ＣＨＥ ｈ ｗ ｎ Ｎ Ｃ ｉｅ
一
传 统 的 统 计 模 型 包 括 多 元 判 别 分 析 模 型 （ Ａ）和对 数 回归 模 型 （ ｏｉｉ Ｒ ｇｅｓ ｎ 等 ， ＭＤ Ｌ ｇｓｃ ｅｒ ｉ ） ｔ ｓｏ 其 中以 ＭＤ Ａ和对 数 回归模 型应 用最 为广泛 。统计 模 型最 大的优 点在 于具 有 明显 的解 释 性 ，而 存 在 的缺 陷是过 于严格 的 前提 条 件 ，如 两 者都 对 变 量之 问多 重共线性 敏感 ，且 Ｍ Ａ要 求数据 服从 多元正 态分 布 Ｄ 和 同协方 差等 ，当样本 数 据 不满 足这 些条 件 时分 类
（ ｃ ｏ ｌｏ ｕ ｉｅ ｓＡｄ ｎｓｒｔ ｎ，Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａＵｎｖｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｈ ｏ ｆＢ ｓｎ ｓ ｍｉｉｔ ｉ ａｏ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４ ｙ Ｔ ａ ｇｈ ｕ５１６ ０，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
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。
我国上市公司财务困境的预测模型研究
我国上市公司财务困境的预测模型研究引言在经济发展的过程中，上市公司扮演着重要的角色。
然而，在经济不稳定的时期，许多上市公司陷入了财务困境，给经济带来了一定的压力。
因此，预测上市公司财务困境成为了一个重要的研究领域。
本文将重点探讨我国上市公司财务困境的预测模型研究。
1. 财务困境的定义在开始研究之前，我们首先需要对财务困境进行明确定义。
财务困境是指公司面临严重的财务问题，可能导致其无法按时偿还债务或者继续运营的状态。
常见的财务困境指标包括债务水平、流动性问题、利润下降等。
2. 财务困境预测模型的背景财务困境预测模型的研究背景主要有以下几个方面：•经济不稳定因素：经济周期波动、利率变化等因素都会对公司的经营状况产生重要影响，从而可能导致财务困境的发生。
•公司特征因素：不同行业、不同规模的公司面临的风险和机遇不同，因此财务困境的预测模型需要考虑公司的特征因素。
•监管政策因素：监管政策对上市公司的经营活动起到了重要的调控作用，因此财务困境预测模型需要考虑监管政策因素。
在上述背景下，建立财务困境预测模型可以帮助投资者、管理者等利益相关者更好地理解和应对财务困境。
3. 财务困境预测模型的方法3.1 基于财务指标的模型基于财务指标的模型是应用最广泛的预测财务困境的方法之一。
该方法通过分析公司的财务数据，如利润表、资产负债表和现金流量表等，来预测财务困境的可能性。
基于财务指标的模型主要包括以下几种方法：•评分卡模型：通过构建评分卡，根据公司的财务指标给予不同权重和分数，从而计算出财务困境的可能性。
•多元判别分析模型：将财务指标作为自变量，财务困境作为因变量，通过建立判别函数来判断公司是否面临财务困境。
3.2 基于市场数据的模型除了基于财务指标的模型外，还可以基于市场数据来预测财务困境。
市场数据包括股票价格、交易量、市盈率等信息，可以反映市场对公司的看法和预期。
基于市场数据的模型主要包括以下几种方法：•破产模型：通过分析股票价格的变动和交易量的波动，来预测公司是否面临破产风险。
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财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较
一、引言
2008年金融危机以来，企业财务困境问题再次成为业界关注的焦点。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视（Beaver 等，2011）。
自Beaver（1966）和Altman（1968）的开创性研究以来，相关实证研究一直聚焦在那些具有最佳预测能力的变量或信息上，并形成了两种主流的方法或模型：一是基于会计信息的传统统计模型（以下简称会计模型）。
二是基于市场信息的未定权益模型（以下简称市场模型）（Bauer and Agawal，2014）。
尽管有关两类模型的文献已相当丰富，但会计模型和市场模型的信息含量仍是目前实证争议的一个主题，市场模型是否对财务困境预测提供有增量信息仍具有不确定性。
现基于中国沪深A股上市公司的数据，运用Shumway（2001）提出的离散时间风险模型技术进行实证分析，以对这一问题提供新的实证依据。
二、文献回顾
会计模型的文献认为上市公司公开披露的财务报表中隐含
了解释企业财务困境的重要信息，学者们多通过运用各种不同的统计方法从中提取重要的财务变量来评估企业陷入财务困境的
程度，Ahman（1968）的Z-Score模型为这类研究的经典代表。
市场模型则基于Black and Scholes（1973）和Merton（1974）的期权定价理论。
迄今为止，最有影响力的市场模型当属Moody’s KMV模型。
因此，使用这类模型的研究常被冠以“Merton模型”“KMV模型”“Merton DD模型”等称谓。
关于这两类模型研究的国外研究状况可见崔毅和蔡玉兰（2014），在此不加详述。
我国学者自90年代初开始对国内企业财务困境预测展开了持续不断地研究，迄今为止已涌现出大量的理论和实证研究成果。
如石晓军和任若恩（2005）研究发现在我国找不到足够的证据支持基于期权方法的Merton模型与基于会计信息的z记分模型之间的一致性，而马若微（2006）的研究显示KMV模型对于中国股市是适用的，它能较早的反映公司的经营业绩与抗破产能力；在引入功率曲线进行优越性分析发现，KMV模型在大部分情况下都有优于Fisher模型和Logistic模型的表现。
但刘国光等（2005）发现Merton模型并不是违约风险的最佳度量，仅仅依靠违约距离难以准确地预测中国上市公司的失败，将其和财务指标同纳入模型中时，违约距离对模型的预测能力也没有实质性地提高（潘彬、凌飞，2012）。
孔德营和李晓峰（2012）专门比较了Merton模型和Logistic模型的预测效果，发现Merton模型对违约风险预测的准确性仅有31.26%。
除了孔德营和李晓峰（2012）的研究外，上述研究多是建立
在小样本观测数的基础上，采用截面数据进行分析，未能体现出企业陷入财务困境的动态性。
孔德营和李晓峰（2012）的研究样本虽然多达一万多个公司年度观测数，实证也发现两类模型间的一致性较差，但并未指出两类模型间是否具有增量互补效应。
另外，在模型的估计上，也未对变量的标准误进行调整。
Petersen （2009）和Thompson（2011）均指出，在使用金融类面板数据集时，需要对模型中变量的标准误进行Cluster调整，以避免标准误被低估而致使一些可能不显著的变量也是显著的。
本研究旨在采用离散时间风险模型分析方法比较两类模型的信息含量，样本公司观测数据跨度最长达19年（1996年-2014年），合计17 753个公司年度观测数。
相比国内已有的研究，本文在样本选择上跨年较久，观测数众多，基本达到现有研究所采用样本的最大量。
在方法上，采用了代表现有研究最高水平的建模技术――离散时间风险模型（Campbell，2011），并根据Petersen（2009）和Thompson（2011）的建议，对模型中变量的标准误进行Cluster调整。
拟通过这种考虑了时间因素的模型估计方法，基于大样本数据分析会计模型与市场模型的相对信息含量和增量信息含量，以为国内这方面的研究提供新的证据。
三、离散时间风险模型
离散时间风险模型（Discrete time hazard model，简称DTHM）本属于生存分析或持续期分析的范畴，是一种包含了时间序列数据的技术方法，特别适用于分析那些由二元的、时间序列
和截面观测值所组成的数据，如破产数据（Hillegeist等，2004）DTHM与logit模型紧密相关，其函数形式如下：。