公司财务风险预警模型
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用随着经济发展和市场竞争的加剧，上市公司面临着诸多风险，如经营风险、市场风险、财务风险等。
财务风险是影响公司健康发展的重要因素之一。
为了及时预警和管理财务风险，可以采用F分数模型进行分析和评估。
本文将介绍F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用。
F分数模型来源于Altman于1968年提出的Z分数模型，是一种经典的企业破产预测模型。
F分数是通过对多个财务指标进行加权组合得到的一个综合评分指标，能够量化地反映出公司的财务状况。
F分数模型的应用可以帮助投资者、银行等利益相关方在投融资决策中及时发现财务风险，并采取相应的措施。
F分数模型主要根据公司的财务比率和财务指标进行计算。
常用的财务指标包括：流动比率、总负债与资产比率、总负债与净利润比率等。
这些财务指标可以通过公司的财务报表获得。
将这些财务指标代入F分数模型的公式中，就可以得到一个具体的F分数。
根据F分数的大小，可以准确地判断公司的财务状况和风险程度。
F分数模型的应用可以提供以下几方面的预警信息。
F分数模型可以及时发现公司的财务问题和风险。
当F分数低于一定的阈值，说明公司的财务状况可能存在问题，存在破产的风险。
F分数模型可以提供财务风险的程度。
不同的F分数对应不同的风险等级，可以帮助投资者、银行等决策者更加准确地评估财务风险的严重程度。
F分数模型可以与其他公司进行对比分析。
通过对比不同公司的F分数，可以了解公司的相对财务状况，找出潜在的投资机会和风险。
F分数模型可以进行长期趋势分析。
通过观察公司的F分数变化，可以判断公司的财务状况是否改善或恶化，及时采取相应的措施。
F分数模型也存在一定的局限性。
F分数模型是一种静态的评估模型，只能反映当前的财务状况，无法预测未来的风险。
F分数模型对财务指标的选择和权重设置较为主观，可能存在一定的主观性和误差性。
F分数模型还存在数据滞后的问题，因为财务报表的发布通常有一定的时间延迟。
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。
财务预警模型：Altman的Z-Score模型
财务预警模型：Altman的Z-Score模型财务预警系统就是要预测可能存在的危机因素，这些危机主要通过负债、利润、现⾦流量等因素来预测。
财务预警模型以财务指标数据的形式将企业⾯临的潜在风险预先告知经营者，它是企业财务运⾏状况的“晴⾬表”。
因此，建⽴⼀个健全的符合企业⾃⾝特点的财务预警模型对企业财务风险的防范特别重要，下⾯主要介绍Altman的Z-Score模型的应⽤。
Altman⾸次将多元线性判别⽅法引⼊到财务困境预测领域。
通过多元判别模型产⽣了⼀个总的判别分Z值，并依据Z值进⾏判断。
该模型也叫Z值计分模型或者Altman模型，模型如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.0064X4+0.999X5式中：X1=流动资本 / 总资产= （流动资产－流动负债） / 总资产 这⼀指标反映流动性和规模的特点。
流动资本=流动资产-流动负债，流动资本越多，说明不能偿债的风险越⼩，并可反映短期偿债能⼒。
X2=留存收益 / 总资产= （股东权益合计－股本） / 总资产 这⼀指标衡量企业积累的利润，反映企业的经营年限。
X3=息税前收益 / 总资产= （利润总额+财务费⽤） / 总资产 这⼀指标衡量企业在不考虑税收和融资影响，其资产的⽣产能⼒的情况，是衡量企业利⽤债权⼈和所有者权益总额取得盈利的指标。
该⽐率越⾼，表明企业的资产利⽤效果越好，经营管理⽔平越⾼。
X4=优先股和普通股市值/总负债=（股票市值*股票总数）/总负债这⼀指标衡量企业的价值在资不抵债前可下降的程度，反映股东所提供的资本与债权⼈提供的资本的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。
⽐率⾼，是低风险低报酬的财务结构，同时这⼀指标也反映债权⼈投⼊的资本受股东资本的保障程度。
X5 = 销售额 / 总资产 这⼀指标衡量企业产⽣销售额的能⼒。
表明企业资产利⽤的效果。
指标越⾼，表明资产的利⽤率越⾼，说明企业在增加收⼊⽅⾯有良好的效果。
最新基于Z模型的财务风险预警模型运用
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。
基于机器学习技术的企业财务风险预警模型研究
基于机器学习技术的企业财务风险预警模型研究第一章：引言随着经济全球化的加速，企业间的竞争也越来越激烈。
财务风险是企业面临的最大问题之一，财务风险预警模型作为一种有效的工具，已经成为了企业财务管理的重要组成部分。
机器学习技术在财务风险预警方面的应用也得到了越来越广泛的关注。
本文对基于机器学习技术的企业财务风险预警模型进行研究。
第二章：机器学习和财务风险预警2.1 机器学习的定义和种类机器学习是一种通过计算机算法，让计算机从数据中学习并预测未来的技术。
机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
有监督学习是指通过给算法输入已知的输入输出样本进行学习，进而预测未知输入对应的输出。
无监督学习是指数据没有标签的情况下，让算法自动挖掘其中的规律。
强化学习则是通过不断的试错和奖励系统，让算法通过自主决策达到某种目标。
2.2 财务风险预警财务风险是指公司在经营过程中可能面临的财务问题，例如资金不足、利润下降、高负债率等。
财务风险预警是指通过监控和分析一系列与财务有关的指标来对企业可能面临的财务风险进行提前预警，使企业能够在风险发生之前采取相应的措施来降低风险。
第三章：基于机器学习技术的企业财务风险预警模型3.1 数据的收集和预处理数据收集是企业财务风险预警模型中至关重要的一步。
数据应当包括企业基本情况、财务报表、行业数据等多方面内容，确保数据的全面性与有效性。
因为可能存在许多重复或无效的数据，所以在进行机器学习之前，我们需要对数据进行预处理，例如去除重复数据、处理空值、归一化数据等等。
3.2 特征选择和建模特征选择是指通过对数据的筛选和转换，找到与财务风险相关数据特征。
在特征选择后，可以根据不同场景从机器学习算法中选择最合适的机器学习算法建模。
这里我们以逻辑回归模型为例，对特征进行建模，并通过预测未来发生的财务风险。
3.3 模型评估模型评估是在机器学习模型建立后，通过各种统计学方法和指标，评估模型的表现如何。
基于Z-Score预警模型的万科集团财务风险研究——以万科集团为例
基于Z-Score预警模型的万科集团财务风险研究——以万科集团为例基于Z-Score预警模型的万科集团财务风险研究——以万科集团为例摘要：金融风险对于企业的可持续发展具有重要影响。
本文以中国知名房地产企业万科集团为例，利用Z-Score预警模型对其财务风险进行研究。
通过对万科集团近几年财务数据的分析，本文旨在探索其财务健康状况以及未来可能面临的风险。
研究结果表明，万科集团整体财务状况良好，但仍然存在潜在的风险因素。
为了更好地管理和规避风险，万科集团应该加强财务风险预警和监测，实施有效的风险管理策略，以保障企业的持续发展。
关键词：Z-Score，财务风险，预警模型，万科集团1. 引言随着我国经济的快速发展和金融市场的不断深化，企业面临的财务风险日益复杂和严峻。
而金融风险的预警与管理是企业保持持续发展和稳健经营的关键。
本文选择万科集团作为研究对象，通过应用Z-Score预警模型对其财务风险进行研究和评估，旨在为企业提供有效的风险管理建议，以应对未来可能面临的挑战。
2. Z-Score预警模型及其应用Z-Score预警模型是根据企业财务数据构建的一种评估企业财务风险的指标体系。
该模型由美国学者艾尔顿·考夫曼于1968年提出，被广泛应用于企业财务风险研究和预警。
该模型以企业的财务数据为基础，通过计算不同指标的权重，得出企业的综合评分，从而判断其财务健康状况。
一般而言，评分越高，企业的财务状况越健康；评分越低，企业的财务风险越大。
3. 万科集团的财务状况及分析通过对万科集团近几年的财务数据进行分析，可以看出其财务状况相对较好。
万科集团的营业收入和净利润呈稳步增长趋势，资产总额和净资产也在不断增加。
然而，通过Z-Score模型的运用，我们发现万科集团未来仍存在一些潜在的风险因素。
首先，资产负债率较高可能会给企业带来财务杠杆效应，增加财务风险。
其次，经营活动现金流量净额的低下可能会限制企业的扩展和创新能力。
财务预警模型方法(一)
财务预警模型方法(一)财务预警模型1. 什么是财务预警模型？财务预警模型是一种利用数据分析和统计算法的方法，用于预测和识别企业或个人的财务问题。
通过对各种财务指标的监测和分析，可以帮助创作者及时发现潜在的财务风险，并采取相应的措施来避免或减少损失。
2. 财务预警模型的常用方法财务预警模型有许多不同的方法和技术，下面列举了一些常用的方法：•趋势分析：通过分析财务数据的趋势，预测未来的财务状况。
例如，可以根据过去几年的销售额数据，预测未来销售额的增长趋势。
•比率分析：通过计算和分析一些关键的财务比率，如资产负债比率、流动比率、偿债能力比率等，来评估企业的财务健康状况。
如果这些比率超过了某个阈值，就可能表示财务有风险。
•财务模型建立：通过建立一个包含各种财务指标的数学模型，来预测企业未来的财务走势。
这种方法可以根据不同的业务场景和需求，灵活地调整模型的参数和指标。
•机器学习方法：利用机器学习算法对大量的财务数据进行训练和学习，从而识别和预测财务风险。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
•异常检测：通过检测财务数据中的异常值和异常模式，来发现潜在的财务风险。
例如，如果某个月份的利润率显著下降，可能表示财务运营存在问题。
•行为预测：通过分析企业的财务行为和决策，预测未来的财务状况。
例如，可以通过分析企业的投资决策和财务政策，预测未来的盈利能力和偿债能力。
3. 如何选择适合的财务预警模型？选择适合的财务预警模型需要考虑以下几个因素：•数据可用性：模型需要根据可用的财务数据进行训练和预测，因此需要确保数据的完整性和准确性。
•业务需求：不同的业务场景和需求可能需要不同的预警模型。
例如，一些模型适用于大规模企业，而另一些模型适用于个人或小型企业。
•算法效果：选择一个能够准确预测和识别财务风险的算法是关键。
可以根据实际情况进行验证和比较，选择表现最佳的算法。
•模型可解释性：对于一些模型来说，能够理解模型是如何进行预测的是很重要的。
关于国内外财务风险预警模型的文献综述
财务与审计矣扌图內外财务风险额警檬塑询丈献探述□昆明李秀雷企业为了及时有效地识别和防范财务风险隐患，实现了持续健康发展的目标，建立财务风险预警模型。
然而，现有的财务风险预警模型往往效率低下，存在缺陷。
首先分析了国内外财务风险预警模型，其次分析了模型的局限性，最后对研究财务风险预警模型提出了合理化建议。
一、国外财务风险预警模型研究综述1.国外财务风险研究现状。
国外学者通常通过财务危机定义财务风险。
Beave需有这种看法：如果一家公司面临破产，或者存在未支付优先股息和无法偿还债务的现象，那么它可以被视为面临财务危机。
Ross等人指出了破产的四个内涵：技术、企业、会计、法律破产。
并认为从危机预防的角度来看，财务危机是指技术破产。
C.VanHome等财务风险的定义更为广泛，而财务风险由两个组成部分，即使用财务杠杆引发每股收益变动和失去偿付能力的风险。
2.财务风险预警模型研究现状。
①单变量判别模型。
Fitzpatrick是最早探索财务风险预警模型的学者之-O他以19家公司为样本，他建立一个单变量判别模型来探索财务风险预警问题，通过对破产和经营正常企业财务比率的对比分析，得出产权比率和净资产收益率两个指标对财务风险具有较高的预警精度。
芝加哥大学教授BeaverJF发了一个基于F i tzpatrick的单变量预警模型，以1954-1966年158家破产企业与正常企业的财务关系为研究对象，得出净利润/总资产指标和净现金流量/总负债指标在财务风险预测方面更为准确。
②多变量判别模型。
Altman是将多变量判别模型应用于财务风险预警领域研究的首位开拓者。
他提出的Z-Score模型是国外影响最大的多元线性判别模型。
从1946年至1965年期间66家有问题和经营中的公司中随机抽取一个样本，它从22个提供最佳预警的备选财务比率的范围内选择了5个，并建立了一个五变量判别模型来计算Z值，并根据Z值的大小确定公司破产或失败的概率。
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用一、F分数模型概述F分数模型又称为阿克曼-邁爾伯格F分数模型，是由美国学者斯蒂芬·阿克曼和哈罗德·邁爾伯格于1973年提出的一种财务分析方法。
该模型通过对上市公司的财务指标进行分析和计算，得出一个F分数，用于评估公司的财务状况和风险水平。
F分数模型主要包括20个指标，分别涵盖了盈利能力、偿债能力、成长能力和运营能力等方面。
1. 评估公司的财务状况F分数模型通过对上市公司的盈利能力、偿债能力、成长能力和运营能力等方面进行综合评估，得出一个F分数，从而客观地反映出公司的整体财务状况。
通过F分数模型的应用，可以及时地了解公司的财务状况，对公司的财务风险进行科学评估。
2. 提前预警财务风险F分数模型可以帮助上市公司提前预警可能存在的财务风险。
一旦公司的F分数出现下降趋势，就意味着公司的财务状况出现了问题，可能存在着较大的财务风险。
在这种情况下，公司可以及时采取措施，加强对财务风险的管理和控制，避免财务风险的扩大和加重。
3. 制定财务决策和风险管理策略F分数模型的应用可以为上市公司提供科学的数据支持，有助于公司管理层制定合理的财务决策和风险管理策略。
通过对F分数变化的分析和评估，公司可以更好地把握财务状况的变化趋势，为公司的财务管理和风险控制提供参考依据。
F分数模型可以及时提醒公司管理层可能存在的财务风险，有助于公司及时采取相应措施，有效地进行风险管理和控制，避免财务风险的扩大和加重。
3. 数据丰富、科学可靠F分数模型的每一个指标都有相应的数据支持，科学可靠。
通过对数据的分析和计算，可以得出客观、准确的F分数，为公司的财务管理和风险预警提供可靠的依据。
1. 依赖财务数据和公开信息F分数模型的应用需要大量的财务数据和公开信息，对数据的准确性和真实性有较高的要求。
如果公司财务数据不完整或者存在造假行为，就会影响F分数模型的准确性和有效性。
2. 受行业影响较大不同行业的公司所处的市场环境和经营特点不同，F分数模型对不同行业的公司可能存在一定的误差。
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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