财务预警模型的分类

企业财务预警模型的比较分析

财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。本文试图对目前国外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。

一、财务预警模型的分类简介

（一）单变量模型

单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来

预测财务危机的方法。Fitzpatrick最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。Beaver在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。另外，日本的

田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。

（二）多变量模型多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预

测。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。

1.静态统计模型。①线性判别模型。多元线性判别模型是运用多

元统计分析方法中的判别分析建立起来的,它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。

这种模型以美国Atlman教授的Z模型最具代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者爱民、淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。

③简单线性概率模型。该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：y = c + B1x1 + B2x2+… + Bkxk。其中：c、B1、B2、…、Bk 为系数；x1、x

2、…、xk为k个预测变量，即财务指标；y为企业财务失败的

概率。该模型以0.5为危机分界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于0,说明企业财务越安全。④lo

git模型和probit模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的

基础上并分别用l ogit和probit概率函数建立起来的。1 ogit 模型的形式为：1 n[p*(l—p) ]=aO + B lxl + B2x2+???+Bkxk。其中：p取值为0、l；p为概率；xl,x2,…，xk为k个预测变量，即财务指标；a0、Bl、B2、…、Bk为系数°probit概率模型的预测效果一般与1ogit模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。

2.动态非统计模型。动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳式学习的方法应用于财务危机预测。目前，这种方法中最常用的是神经网络预测模型。在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会以目前的权重计算出相对应的预测值以及误差，而再将误差值回馈到网络中调整权重，经过不断地重复调整，从而使预测值渐渐地逼近真实值。当应用此网络到新的案例时，只要输入新案例的相关数值，神经网络就可以根据当时的权重得出输出值即预测值。神经网络分析是一种并行分布模式处理系统，具有高度的计算能力、自学能力和容错能力。该模型由一个输入层、若干个中间层和一个输出层构成。案例推理法是近年来才被尝试应用于财务危机预测上的一种动态非统计模型方法。它是一种依循经验来推理的方法，就是以过去发生的案例为主要的经验依据来判断未来可能发生的问题，是一种典型的“上一次当，学一次乖”的推理方法。当输入一个新的问题到案例推理法系统，该系统会在从现有的案例库中搜寻相似的案例，判断新案例的类型。案例推理法的关键步骤就是根据

相似性演算法测算出案例之间距离，再转变为案例之间的相似度，

由相似度选取最相近的案例，据此进行推理判断。

二、各类财务预警模型的比较

（—）单变量模型和多变量模型的比较

1.单变量模型方法简单，多变量模型方法较为复杂。单变量模型只对单个财务比率进行分析考察，观察企业发展变化趋势，据此来判断企业财务状况，不需要进行复杂的计算。而多变量模型均同时选取多个财务指标或现金流量指标,再通过一定的方法进行综合分析，模型的构建涉及多种方法和理论，操作比较复杂。

2 .和多变量模型相比，单变量模型分析存在较多的局限性。①不同的财务比率的预测目标和能力经常有较大的差距,容易产生对于

同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象。②单个指标分析得

出的结论可能会受到一些客观因素的影响，如通货膨胀等的影响。

③它只重视对个别指标影响力的分析，容易受管理人员粉饰会计报表、修饰财务指标、掩盖财务危机的主观行为的影响，以致模型判断失效。而多变量模型由于综合考虑了反映公司财务环境包括财务危机状况的多个方面的因素，反映的是基本的和整体、全局的状况，因此能比单变量模型更好地避免上述情况的发生。

（二）静态统计模型和动态非统计模型的比较

1 .建立模型的方法。两者在建立模型的方法上存在着显著的差别。静态统计模型均是在利用统计数理和分析的基础上建立起来，如多元统计分析方法中的判别分析、主成分分析以及计量经济中的回归分析等。这些模型的建立均有一定的统计理论依据，均涉及到判定区间的确定和误判率的估计问题，并且建立的一般是线性模型。而动态非统计模型不是依据统计理论，而是利用人工智能中归纳式学习的方法建立起来的，整个分析及预测过程就好像是人类学习及思考一样。它是一种自然的非线性模型。

2.模型建立的假定条件。静态统计模型的建立一般都对样本数据

的分布作一定的假设，并以假设作为前提条件。如，多元统计分析中的数据正态分布假设、协方差矩阵相等假设、简单线性概率模型的二项分布假设等。一般来说，只有在这些假设条件基本得到满足的情况下，才能保证静态统计模型预测的准确性。另外，静态统计模型的建立是以对数据之间的关系已有清醒的认识为基础的,一般假定各变量之间为简单的线性关系,并且比较注重数据本身的完整性及一致性。而动态非统计模型一般没有数据的分布、结构等方面的要求，适用于非线性关系的数据并对数据的缺失具有相当的容许

性，基本上能处理任意类型的数据。

3.是否具有动态预警功能和容错性。静态统计模型只是根据以前的样本资料建立起来的，样本资料一旦确定，便难以再予调整，除非重新建立模型。随着财务状况的发展和财务标准的更新，这种按

照以前的资料、标准建立起来的模型难以对已经变化了的财务状况作出准确的预测和判断，即这种模型不具有动态预警能力，不易修改和扩充。并且，静态统计模型对错误资料的输入不具有容错性，无法自我学

习和调整。而动态非统计模型具备随着不断变化的环境进行自我学习的能力，随着样本资料的积累，可以定期更新知识，从而实现对企业危机的动态预警。并且，由于动态预警模型具有高度的自我学习能力，对错误资料的输入具有很强的容错性，因而更具有实用价值。

4.实际应用。动态模型如神经网络模型等的分布是自由的，当变量从未知分布取出和协方差结构不相等(企业失败样本中的常态) 时，神经网络能够提供准确的分类。但是，它在实际运用中还存在一些问题，如模型的拓扑定义、网络架构的决定、学习参数以及转换公式的选择等比较复杂和难以确定，其工作的随机性较强，非常耗费人力与时间，而且其在决策方法中表现得像一个黑匣子，以致对它的接受和应用都较困难。另外，这种模型要求拥有大量的学习训练样本以供分析，如果样本数量积累得不足、没有足够的代表性和广泛的覆盖面，贝U会大影响系统的分析和预测的结果

an (1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：“神经网络分析方法在风险识别和预测中的应用并没有实质性地优于线性判别模型”。而传统的统计模型发展得比较成熟，计算也相对简单，应用也较为广泛。并且某些统计方法，如：10g it>probit模型对数据是否具备正态分布、两组协方差是否相等也没有要求,常用的判别分析中的距离判别方法也可以在两总体协方差矩阵不相等的情况下使用。因此，目前在财务预警模型方面仍然以传统的统计方法为主，而动态模型尚不够成熟，对它的应用仍处于探索、实验阶段。

（三）各种统计模型之间的比较

1.各种统计方法本身功能的比较。判别分析和主成分分析方法属

于多元统计分析，其中，判别分析方法主要研究在已知研究对象分成若干类型并已取得各类样品观测数据的基础上，如何判别一个新样品的归类问题，即判别分析的宗旨就是判断新的案例的类别。主

成分分析方法的主要功能是为了解决样本数据中指标个数太多以及指标间信息存在重复的问题，其作用有两个：一是降维，二是减少信息的重复，从而使分析简化。简单的线性概率模型和1ogi t概率模型都属于回归分析方法，其目的是研究模型中各解释变量与被解释变量之间的特定的关系，尤其是数值关系。所以，若只从各种方法的主要功能来说，利用判别分析方法建立财务预警模型是最适当的，因为这种方法就是研究类别归属问题。

2.各种统计方法建立财务预警模型的比较。判别分析方法的核心就是根据距离的远近来判断样品的归属，通常形成一个线性判定函数式，据此判断待判企业的归属。一般要求数据服从正态分布和两组总体间协方差矩阵相等。主成分分析方法主要是对多维财务指标进行综合、降维，然后给各综合指标赋予一定的权值再进行综合分析，形成一个判分式，根据财务正常企业和财务失败企业各自得分情况形成判定区间，计算出待判企业的得分，据此加以判断。

利用主成分分析方法建立财务预警模型有一个明显的缺陷：即综合评分式权重的确定以及判定区间的确定都具有较大的主观性和不准确

企业财务预警模型的比较分析

企业财务预警模型的比较分析财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。本文试图对目前国内外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。 一、财务预警模型的分类简介 （一）单变量模型 单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来预测财务危机的方法。Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。Ｂｅａｖｅｒ在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。另外，日本的田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。 （二）多变量模型 多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预测。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。 １．静态统计模型。①线性判别模型。多元线性判别模型是运用多元

统计分析方法中的判别分析建立起来的，它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。这种模型以美国Ａｔｌｍａｎ教授的Ｚ模型最具代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者张爱民、杨淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。③简单线性概率模型。该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：ｙ＝ｃ＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。其中：ｃ、β１、β２、…、βｋ为系数；ｘ１、ｘ２、…、ｘｋ为ｋ个预测变量，即财务指标；ｙ为企业财务失败的概率。该模型以０．５为危机分界点，ｙ值越大，企业发生财务失败的可能性越大，ｙ值越接近于０，说明企业财务越安全。④ｌｏｇｉｔ模型和ｐｒｏｂｉｔ模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的基础上并分别用ｌｏｇｉｔ和ｐｒｏｂｉｔ概率函数建立起来的。ｌｏｇｉｔ模型的形式为：ｌｎ［ｐ÷（１－ｐ）］＝α０＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。其中：ｐ取值为０、１；ｐ为概率；ｘ１，ｘ２，…，ｘｋ为ｋ个预测变量，即财务指标；α０、β１、β２、…、βｋ为系数。ｐｒｏｂｉｔ概率模型的预测效果一般与ｌｏｇｉｔ模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。 ２．动态非统计模型。动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳

一个经典的公司财务报表分析案例,很详细

一个经典的公司财务报表分析案例，很详细！ 会计教科书上的东西太多，而结合企业战略、市场的变化、同行情况、内部管理、制度以及会计政策等方面，分析的太少。本文适用于财务经理级别以下的人员，看完是有用的，也可以上转给财务经理，供其进一步分析和提炼。 案例分析 中色股份有限公司概况 中国有色金属建设股份有限公司主要从事国际工程承包和有色金属矿产资源开发。1997年4月16日进行资产重组，剥离优质资产改制组建中色股份，并在深圳证券交易所挂牌上市。 目前，中色股份旗下控股多个公司，涉及矿业、冶炼、稀土、能源电力等领域；同时，通过入股民生人寿等稳健的实业投资，增强企业的抗风险能力，实现稳定发展。 资产负债增减变动趋势表： 01、增减变动分析 从上表可以清楚看到，中色股份有限公司的资产规模是呈逐年上升趋势的。从负债率及股东权益的变化可以看出虽然所有者权益的绝对数额每年都在增长，但是其增长幅度明显没有负债增长幅度大，该公司负债累计增长了%，而股东权益仅仅增长了%，这说明该公司资金实力的增长依靠了较多的负债增长，说明该公司一直采用相对高风险、高回报的财务政策，一方面利用负债扩大企业资产规模，另一方面增大了该企业的风险。 （1）资产的变化分析 08年度比上年度增长了8%，09年度较上年度增长了%；该公司的固定资产投资在09年有了巨大增长，说明09年度有更大的建设发展项目。总体来看，该公司的资产是在增长的，说明该企业的未来前景很好。

（2）负债的变化分析 从上表可以清楚的看到，该公司的负债总额也是呈逐年上升趋势的，08年度比07年度增长了%，09年度较上年度增长了%；从以上数据对比可以看到，当金融危机来到的08年，该公司的负债率有明显上升趋势，09年度公司有了好转迹象，负债率有所回落。我们也可以看到，08年当资产减少的同时负债却在增加，09年正好是相反的现象，说明公司意识到负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 （3）股东权益的变化分析 该公司08年与09年都有不同程度的上升，所不同的是，09年有了更大的增幅。而这个增幅主要是由于负债的减少，说明股东也意识到了负债带来的企业风险，也关注自己的权益，怕影响到自己的权益。 02、短期偿债能力分析 （1）流动比率 该公司07年的流动比率为，08年为，09年为，相对来说还比较稳健，只是08年度略有降低。1元的负债约有元的资产作保障，说明企业的短期偿债能力相对比较平稳。 （2）速动比率

财务危机预警模型国内外研究现状文献综述

毕业论文文献综述 毕业论文题目财务预警模型在我国上市公司的适用 性比较研究 文献综述题目财务危机预警模型国内外研究现状学院会计学院 专业会计学 姓名 班级 学号 指导教师

财务危机预警模型国内外研究现状 随着我国资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机及其预警的研究越来越引起重视。财务危机及其预警研究也不再仅仅是一个学术问题，更成为影响我国上市公司及资本市场发展的重要因素。因此对财务危机预警模型研究具有现实意义。本文论述了国内外的研究现状，分别按照模型的发展历史进行阐述。 一、国外研究现状 早在20世纪30年代西方学者就陆续开始研究企业财务危机预警问题，并提出了各种不同的财务危机预警方法和模型，一般将其分为定性分析和定量分析。 定性分析方法主要包括标准化调查法、四阶段症状分析法、流程图分析法、管理评分法等。其中四阶段症状分析法将企业的财务危机划分为四阶段，即财务危机的潜伏期、发作期、恶化期、实现期。由美国的Argenti(1977)提出的管理评分法也得到了较为广泛的应用，他提出财务危机成因的模型，并强调管理层在其中的作用。其模型总分值为一百分，得分一旦大于25分，公司就有可能陷入财务危机，18-25分为灰色区域[1]。 由于定性分析主观性过强，因此国外很多学者开始转向定量分析方法和模型的研究，陆续地提出很多企业财务危机预警定量分析模型，主要有一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑模型、人工神经网络模型和多元概率比回归模型。 1、一元判别法。一元判别法又称为单变量财务危机预警模型，是用单个财务变量对企业的财务状况进行检验。FitZpatriCk(1932)最早开展单变量财务危机预警模型研究，结果表明预测准确率最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个财务指标[2]。Beaver(1966)发现现金流量/债务总额，资产收益率、资产负债率三个财务指标的预测准确率是最高的，现金流量/债务总额在企业破产前一年预测准确率高达87%，资产收益率的准确率达到了88%，而且还发现，越临近破产日，误判的概率就越低[3]。但是单变量模型都有任何单个财务指标无法全面地反映企业财务状况的致命缺陷，因此使得单变量分析方法逐渐被多变量方法所替代。 2、多元线性判别模型。为了克服单变量预警模型的不足，Altman(1968)将多元线性判别方法引入到财务危机预警研究。通过多元判别模型计算出了一个总的判别值-Z值，依据Z值的大小提出了企业破产的临界值。此模型中的息税前利润/资产总额、股票市值/负债总额、销售收入/资产总额三个指标的财务危机预测效果最好。Z分模型从企业的资产规模、获利能力、变现能力、财务结构、运营能力等方面，综合反映了一个企业的财务状况，但是Z分模型没有充分考虑到现金流量变动的情况[4]。Altman、Haldeman、Narayanan(1977)研究出的ZETA模型分析了样本公司的经营收益/总资产、利息保障倍数、留存收益/总资产、流动比率、普通股权益/总资产等7项财务指标，通过比较分析，表明ZETA预警准确度较高[5]。 3、多元逻辑回归模型。目前广泛应用于经济研究中较为常用的是Logistic模型

上市公司财务风险预警模型分析

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

企业财务报表分析范例——两公司对比分析

企业财务报表分析 本报告选取的 2 家上市公司的2009年12月31 日会计报表，仅对当年的财务状况进行分析，相关分析结论仅为学习讨论使用。 一、财务指标分析 现根据两个公司的会计报表从基本的财务数据与指标对2009 年的财务状况进行分析，并结合两公司各自的情况进行对比。 表1 2009 年12 月31 日A 公司和 B 公司重要财务指标（单位：人民币万元） 指标/ 公司 A B 营业收入72971.20 416606.00 资产总额133744.00 620905.00 负债总额41272.00 193616.00 股东权益92472.20 427289.00 （一）偿债能力指标分析 两公司近期偿债能力如表 2 所示： 表2 偿债能力指标 指标/ 公司 A B 流动比率 2.6364 2.1950 速动比率 1.8011 1.9372 现金比率 1.3801 1.2461 1、流动比率分析。流动比率可以反映短期偿债能力，企业能否偿还短期债务， 要看有多少短期债务，以及有多少可变现偿债的流动资产。如果用流动资产偿还全 部流动负债，企业剩余的是营运资金，营运资金越多，说明不能偿还短期债务的风 险越小。一般认为上市公司合适的流动比率是2，A 公司和 B 公司流动比率分别是2.6364 和 2.1950，均大于2。 2、速动比率分析。速动比例是对流动比率的补充。一般认为上市公司合理的速 动比率为1，A公司和B公司的速动比率分别为 1.8011 和1.9372，均大于1。 3、现金比率分析。现金比率显示公司立即偿还到期债务的能力，一般来说现金 比率越高说明资产的流动性越强，短期偿债能力越强，反之则越弱。 A 公司和 B 公司的现金比率分别为 1.3801 和1.2461，均高于一般认为的合理比率0.4 ～0.8 。

企业财务预警模型的比较研究

企业财务预警模型的比较研究 采用实证和规范相结合的研究方法，以我国制造业A股上市公司因“财务状况异常”而被特别处理的公司作为研究对象，选择2003-2005年65家财务危机公司，同时采用配对的方法逐年选择65家财务健康公司；初步选定53个变量指标并通过柯尔莫哥洛夫-米诺夫检验、曼-惠特尼-威尔科克森检验逐步判别分析进行筛选，建立和检验了Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型，并对其进行了比较研究。 标签：财务预警模型；Fisher二类判别模型；Logistic回归模型；BP网络模型；比较研究 1 研究样本的设计 财务预警模型的研究样本设计过程，主要包括如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。 （1）样本组的选择。 在选择样本组时，需要考虑以下几个因素的影响： ①考虑样本个体所处的行业。纵观陷入财务危机的公司所处行业，发现制造业公司占大多数。为了消除行业因素的影响，在具体的环境下对财务预警模型进行比较研究，把研究对象局限于制造业。 ②确定陷入财务危机公司的一定研究期间。均衡地考虑样本规模的大小和时间跨度的影响，选取了2003-2005年因“财务状况异常”被ST的65家公司及65家财务健康公司作为配对样本。同时，采用了Altman的研究方法，控制进入样本的个体，使其在三年的分布大致平均。其中，2003年24家财务危机公司和24家财务健康公司，2004年18家财务危机公司和18家财务健康公司，2005年23家财务危机公司和23家财务健康公司。 ③考虑公司规模。样本公司的规模虽然都在亿元以上，但是没有资产超过百亿元的超大型公司，规模配合比较适中。 ④对样本数据完整性的要求。Zmijewski（1984）检验了由于选样时所持的数据完整性标准所带来的模型偏差。他认为前人的研究都将数据完整性作为选样的标准，实际破坏了建立预测模型过程中所采用统计技术的应用前提——随机选样的要求，而且一般陷入财务危机的公司更可能提供不完整的数据。建立在完整数据基础上的模型忽视这一信息，无疑会使模型低估了公司破产的概率。他的研究表明这种偏差的确存在，但经他修正以后的模型却未在参数的统计显著性和总体预测精度上有显著提高。因此，本文并没有按照随机选样的要求来选择样本，

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

上市公司财务风险预警浅析

上市公司财务风险预警浅析 [提要] 本文在对上市公司财务风险预警进行概述的基础上，针对现有财务预警指标现状，在考虑完整性、有效性的基础上，从财务信息与非财务信息指标的建立等方面，探讨上市公司财务预警机制的完善及应用问题。 关键词：上市公司;财务风险;预警 中图分类号：F23 文献标识码：A 收录日期：2015年9月19日 随着市场竞争环境的进一步加剧，上市公司面临的市场竞争和财务活动的复杂性不断增强，其生存和发展面临着前所未有的挑战，因财务危机导致经营陷入困境甚至破产的案例日益增多。这些问题不仅使投资者及债权人的合法利益得到侵害，增加了资本市场的风险，也影响宏观经济的平稳有序发展。因此，如何通过建立财务风险预警机制，确保财务风险到来前就预先识别，并提前执行预案，消除风险隐患，成为上市公司急需重视并解决的现实问题。 一、上市公司财务风险预警概述 财务预警是通过对企业财务报表数据和相关数据进行分析，对企业财务状况进行识别和判断，提前监测并化解企业面临的财务危机。实际工作中，财务预警首先要选择合适的企业财务指标构建财务预警指标体系，然后采用相关分

析方法，对上市公司的经营活动、财务活动等进行分析预测，最后得出综合预警结果，并采取预警措施。从上市公司财务预警现状看，往往因为重视程度低、指标选择不当、预警流程不畅和分析方法落后等影响财务预警效果。在财务预警机制建立和健全方面的研究中，主要集中在财务预警指标的选择及预警模型的建立等方面。尤其是在预警模型研究方面，经历了单变量模型、统计模型、人工智能模型以及基于支持向量机方法预测等阶段。近年来，部分学者将公司治理变量引入预警模型加以研究，取得了一些成果。 二、国内上市公司财务风险预警现状 （一）财务预警指标未紧密联系上市公司实际。一方面是财务预警大多以量化的财务指标作为解释变量，对其他影响重大但定性指标因素考虑较少，如公司治理方面的指标;另一方面是财务预警系统大多是静态预警模型，未根据公司所处行业特征、不同历史时期的发展状况、宏观经济环境做出动态的指标选择，未根据不同阶段的评价适时调整具体指标的权重等，导致预警模型评价结果的准确性、客观性难以得到保证，预警模型的实用价值有限。 （二）财务风险预警机制不完善。一是预警分析的组织机制不完善，大部分预警分析组织机制未纳入公司治理机构;二是财务信息收集、传递流程与管理需要存在差距;三是财务风险分析方法和手段有限，在具体操作中往往流于可

财务预警模型

财务预警模型 一、单变量模型 单变量模型是指使用单一财务变量对企业财务失败分险进行预测的模型。主要有威廉·比弗(William Beaver)于1966年提出的单变量预警模型。他通过对1954～1964年期间的大量失败企业和成功企业比较研究，对14种财务比率进行取舍，最终得出可以有效预测财务失败的比率依次为： 1.债务保障率=现金流量÷债务总额 2.资产负债率=负债总额÷资产总额 3.资产收益率=净收益÷资产总额 4.资产安全率=资产变现率-资产负债率Beaver认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况（误判率最低）；其次是资产负债率，且离失败日越近，误判率越低。但各比率判断准确率在不同的情况下会有所差异，所以在实际应用中往往使用一组财务比率，而不是一个比率，这样才能取得良好的预测效果。 二、多变量模型 多变量模型是指使用多个变量组成的鉴别函数来预测企业财务失败的模型。较早使用多变量预测的是美国纽约大学的教授爱德华·阿尔曼(Edwardi.altman)，他是第一个使用鉴别分析（discriminant analysis）研究企业失败预警的人。他选取了1946～1965年间的33家破产的和正常经营的公司，使用了22个财务比率来分析公司潜在的失败危机。他利用逐步多元鉴别分析（MDA）逐步粹取5种最具共同预测能力的财务比率，建立起了一个类似回归方程式的鉴别函数——Z计分法模式。该模型是通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。表达式如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中：Z 为判别函数值X1=（营运资金÷资产总额）×100 X2=（留存收益÷资产总额）×100 X3=（息税前利润÷资产总额）×100 X4=（普通股及优先股市场价值总额÷负债账面价值总额）×100 X5=销售收入÷资产总额一般地，Z值越低，企业越有可能发生破产。爱德华·阿尔曼还提出了判断企业破产的临界值：若Z≥2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较小；若Z≤1.81，则企业存在很大的破产危险；该模型实际上是通过五个变量（五种财务比率），将反映企业偿债能力的指标（X1、X4）、获利能力的指标（X2、X3）和运营能力的指标（X5）有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。在企业失败前一、二年的预测准确率很高；预测期变长，准确率有所降低，距失败前五年的预测准确率仅为36%. 多变量模型除了以上介绍的Z计分法模型以外，还有日本开发银行的多变量预测模型，中国台湾陈肇荣的多元预测模型，以及中国学者周首华、杨济华F分数模型等。但是，这几种模型在实际中的应用并不广泛。就目前为止，Z计分法模型仍然占据着主导地位。 出现财务舞弊时的财务预警 在企业出现财务舞弊情况时，虽然上述这些财务失败预警方法可以定量地描述企业，但仍不能就此作出企业财务失败的结论，仍然需要投资者的主观判断。 1、望 望主要是看行业背景：看行业是处在朝阳行业还是夕阳行业，是处在竞争充分还是保护垄断的行业，是成熟规范的行业还是缺少必要监管的行业，是新业务层出不穷还是业务相对简单的行业，因为行业风险是企业无法回避的风险。一般而言，朝阳行业、保护垄断行业、缺少必要监管的行业、新业务层出不穷的行业出现财务舞弊的风险较高。所以应特别注意行业的风险。如果行业出现危机，企业也必然受累。古语说得好：“覆巢之下，焉有完卵？” 2、闻 闻主要是看企业实力：企业处在行业中的地位如何，企业产品是成熟产品还是刚研制出来的新产品，企业在消费者中的口碑如何，企业的内部管理是否完善，企业的产品受市场欢

企业财务报表分析的基本内容

企业财务报表分析的基本内容 财务报表分析通过分析资产负债表、损益表、现金流量表和内部报表等，揭示企业财务状况和财务成果变动的情况及其原因；偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析，构成了财务报表分析的大致框架。 对财务报表的解读与分析 资产负债表分析 资产结构分析 资产结构的弹性分析 资产结构的弹性分析，就是要比较报告期和基期的资产结构，从中判断金融资产比重的变化情况，以确定企业资产结构的弹性水平。资产结构的弹性，就是资产总量随时调整的可能性及资产内部结构可随时调整的可能性，这取决于弹性资产，即金融资产在总资产中所占的比重。金融资产，具体指货币资金、短期投资、应收票据、一年内到期的长期债权投资、长期投资中的股票和债券投资。 保持一定数量的金融资产，可以降低企业的财务风险和资产风险，但金融资产的机会成本较高，过量的金融资产会导致企业效率和效益的下降。因此，金融资产的持有量应根据企业自身经营特点和宏观经济等因素合理确定。资产结构的收益性分析 将资产划分为收益性资产、保值性资产和支出性资产。为了提高盈利水平，应尽可能直接增加形成企业收益资产的比重，减少其他两类资产的

比重。 资产结构的风险性分析 实践中，存在着三种资产风险结构类型：保守性资产结构、中庸性资产结构和风险性资产结构。三种风险结构的差别在于使流动资产保持在什么水平以及维持什么水平的金融资产、存货资产和信用资产。一般来说，流动资产的风险比较小。 企业应尽力构建一种既能满足生产经营对不同资产的要求，又使经营风险最小的资产结构。 融资结构分析 融资结构包括：a.融资的期限结构：按时间长短，分为长期融资和短期融资，长期融资包括所有者权益和长期负债，短期融资包括短期负债；b.融资的流动性结构：流动性，主要是由于到期偿还约束性的高低而引起的；融资的方式结构：c.融资方式即企业获得资金的手段，负债和所有者权益各项目的划分，实际上已反映出了各自的融资方式。 不同的融资结构，其成本和风险是各不相同的。最佳的融资结构应是成本最低而风险最小的融资结构。 企业要得以正常生存和发展，其资金来源必须可靠而又稳定，资金运用必须有效而又合理，企业流动负债、长期负债与所有者权益之间，以及各项 资产之间，必须保持一个较为合理的比例关系。 利润表和利润分配表分析 通过利润表和利润分配表，可以考察企业投入的资本是否完整、判断企业盈利能力大小或经营效益好坏、评价利润分配是否合理。利润表的项目

财务预警模型的分类

企业财务预警模型的比较分析 财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。本文试图对目前国外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。 一、财务预警模型的分类简介 （一）单变量模型 单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来 预测财务危机的方法。Fitzpatrick最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。Beaver在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。另外，日本的 田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。 （二）多变量模型多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预

测。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。 1.静态统计模型。①线性判别模型。多元线性判别模型是运用多 元统计分析方法中的判别分析建立起来的,它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。 这种模型以美国Atlman教授的Z模型最具代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者爱民、淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。 ③简单线性概率模型。该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：y = c + B1x1 + B2x2+… + Bkxk。其中：c、B1、B2、…、Bk 为系数；x1、x 2、…、xk为k个预测变量，即财务指标；y为企业财务失败的 概率。该模型以0.5为危机分界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于0,说明企业财务越安全。④lo git模型和probit模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的

企业财务报表分析指标大全

. 财务分析指标大全一、变现能力比率流动负债流动资产÷1、流动比率= ÷流动负债2、速动比率=（流动资产－存货）=流动资产－流动负债3、营运资本二、资产管理比率÷平均 存货存货周转率（次数）=主营业务成本1、 ÷平均应收账款应收账款周转率=主营业务收入2、 +应收账款周转天数营业周期=存货周转天数3、 三、负债比率÷股东权益产权比率=负债总额1、 =EBIT/I ÷利息费用已获利息倍数=息税前利润2、 四、盈利能力比率平均净资产=净利润÷1、净资产收益率五、杜邦财务分析体系所用指标 权益乘数×总资产周转率×资产净利率×权益乘数=销售净利率1、权益净利率= －资产负债率）（1=1+（负债总额/股东权益总额）=1/2、权益乘数=资产总额/股东权益总额六、上市公 司财务报告分析所用指标净资产收益率（当年股数没有每股净资产×）/普通股总股数=）（=（EBIT －I1－T每股收益（1、EPS）发生增减变动时，后者也适用）/普通股每股收益市盈率=普 通股每股市价2、 /年末普通股股份总数每股股利=股利总额3、 股票获利率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适×净利润总额=市盈率股利支付率=股 利总额/4、用）（又叫：当期收益率、本期收益率）=普通股每股股利/普通股每股市价5、股票获利率/每股股利股利保障倍数=每股收益6、/年度末普通股数每股净资产=年度末股东 权益7、 每股净资产=每股市价/8、市净率/年末净资产净资产收益率=净利润9、七、现金流量 分析指标（一）现金流量的结构分析=经营活动流量经营活动流入－经营活动流出、1 （二）流动性分析（反映偿债能力）/= 、1 现金到期债务比经营现金流量净额本期到期债务. . 流动负债（反映短期偿债能力）=经营现金流量净额/ 2、现金流动负债比（重点）债务总额= 经营现金流量净额/3、现金债务总额比（重点）（三）获取现金能力分析销售额=经营现金 流量净额/1、销售现金比率普通股股数经营现金流量净额/ 2、每股营业现金流量（重点）=100% ×/全部资产全部资产现金回收率=经营现金流量净额3、（四）财务弹性分析现金满足投资 比率1、/每股现金股利每股经营现金流量净额现金股利保险倍数（重点）=2、（五）收益 质量分析/经营现金毛流量2、现金营运指数=经营现金的净流量9日刘正兵课堂小记）几个重 要的财务指标的关系（1月 四个常用比率的关系：④= 1－1/①……= 1－②= 资产负债率资产/ 负债 ④= 1/……②= 1－①资产资产权益率= 所有者权益/ ×④1= ①= 所有者权益……③④－负债产权比率= / 1－①）③=1/（=1+ 所有者权益= 权益乘数资产/ ……④= 1/② 三个指标= EBIT 1、息税前利润）－= EBIT（1T 2、息前税后利润净利润 = 3、息税后利润 .

公司财务风险预警模型

公司财务风险预警模型

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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:

企业财务报表分析报告

附件二： 企业财务报表分析报告 （参考格式） 提纲 一、集团公司概况 二、集团公司经营的基本情况 （一）经营主要政策。 （二）主要经营业绩。 （三）完成主要经济指标，并对主要指标进行分析说明。 三、集团公司经营成果分析 （一）主营业务收入情况 （二）成本费用变动情况 （三）其他业务利润 （四）营业外收支 (五)投资收益 （六）所得税 （七）净利润实现情况

（八）利润分配情况 （九）亏损企业情况 四、集团公司财务状况分析 （一）资产情况 （二）负债情况 （三）资产质量及财务风险情况分析 （四）国有资本保值增值情况 五、现金流量分析 六、重大事项影响 七、经营风险因素、发展规划及经营战略 八、本年度企业经营管理中存在问题，下年度改进管理和提高经营业绩拟采取的措施等。 ▲集团公司对所属境外企业的经营成果和财务状况分析参照上述指标及分析方法。 ▲集体企业的财务报表分析报告参照上述指标及分析方法。 ▲金融企业的财务报表分析报告参照上述指标及分析方法。 企业财务报表分析报告

（参考格式） 一、集团公司概况 （一）公司成立时间及批准文号、改制（重组、收购、兼并）情况、企业法人营业执照、注册资本及其变更情况。 （二）公司的经营范围、法定代表人、公司的法定地址等。 （三）集团及所属子公司户数（含境外企业，下同），本年所属企业隶属关系变动情况，合并报表的编制原则等。 集团公司年度全资、控股或参股的子公司情况表: 单位：万元 （四）截止年末，集团拥有从业人员人数及素质情况。 二、集团公司经营的基本情况 （一）经营主要政策。包括：企业改革、产业结构优化、市场开拓、资本运营等方面。 （二）主要经营业绩。 （三）年完成主要经济指标，并对主要指标进行分析说明。

财务预警模型综述

[收稿日期]2003-08-26[作者简介]程　涛(1979-),男,湖北广水人,上海财经大学博士研究生,研究方向是财务会计。 财务预警模型综述 程　涛 (上海财经大学会计学院,上海200083) [摘　要]财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系来判别企业财务状况的模型。它通常包括以下六类: 一元判定模型(Univariate )、多元判定模型(M DA )、多元逻辑(Logit )回归模型、多元概率比(Probit )回归模型、人工网络(ANN )模型和联合预测模型。通过对财务预警模型进行回顾和评述,可以拓展财务预警研究的视野,便于我们在借鉴前人思路和方法的基础上进行更深入的研究。 [关键词]财务预警;　财务预警模型;　财务指标 [中图分类号]F234.4 [文献标识码]A [文章编号]1007-9556(2003)05-0104-04 Financial Alert Model CHE NG T ao (School of Accounting ,Shanghai University of Finance and Economics ,Shanghai 200083China ) Abstract :Financial alert matrix is a m odel that uses business finance indicators and nonbusiness finance indicators to identify the finan 2cial status of a com pany.I t usually consists of six different types ,namely :univariate m odel ,M DA ,logic regression m odel ,multivariate probit regression m odel ,ANN and combined forecast m odel.A review of financial alert m odel may contribute to the broadening of our perception and facilitates our further study of the subject on the basis of pioneers ’consideration and methodology. K ey Words :financial alert ;financial alert m odel ;financial indicator 财务预警是以财务会计信息为基础,通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化,对企业可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。财务预警中的数学模型就是财务预警模型,它是指借助企业财务指标和非财务指标体系,识别企业财务状况的判别模型。 财务预警模型的种类很多,常见的有以下六类:一元判定模型(Univariate )、多元判定模型(Multiple Discriminant Analysis ,MDA )、多元逻辑(Logit )回归模型、多元概率比(Probit )回归模型、人工网络(ANN )模型和联合预测模型。 一、一元判定模型 一元判定模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。在一元判定模型中,最为关键的一点就是寻找判别阀值。通常需要将样本分为两组:一组是构建预测模型的“预测样本”,也称估计样本(estimation sam ple );另一组是测试预测模型的“测试样本”,又称“有效样 本”(validation sam ple )。首先,将预测样本(包括破产企业和非破产企业)按照某一选定的财务比率进行 排序,选择判别阀值点,使得两组的误判率达到最小。然后,将选定的阀值作为判别规则,对测试样本进行测试。 最早的财务预警研究是Fitzpatrick (1932)开展的单变量破产预测研究。他以19家企业为样本,运用单个财务比率,将样本划分为破产与非破产两组。Fitzpatrick 发现,判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。Beaver (1966)考察了29个财务比率在企业陷入财务困境前1～5年的预测能力,发现营运资金流/总负债在破产前一年的预测正确率可以达到87%。 一元判定模型的缺点是:其一,只重视一个指针的分离能力,如果经理人员知道这个指针,就有可能去粉饰这个指针,以使企业表现出良好的财务状况;其二,如果使用多个指针分别进行判断,这几个指针的分类结果之间可能会产生矛盾,以致无法作出正确判断。也就是说,虽然财务比率是综合性较高的判别指针,但是仅用一个财务指针不可能充分反映 ?401?Journal of ShanX i Finance and Econ omics University Oct.,2003V ol.25N o.5 2003年10月 第25卷　第5期 　 财务与会计

浅谈对企业财务报表的分析

浅谈对企业财务报表的分析

浅谈对企业财务报表的分析 2009-11-26 清华领导力培训尹怡敏 企业财务报表分析产生于20世纪初期。最初，财务报表分析主要是为银行服务的信用分析，进而为适应投资者的需要，提供有关企业盈利能力和整体财务状况的分析信息。 1.财务报表分析的作用和目的 企业财务报表分析产生于20世纪初期。最初，财务报表分析主要是为银行服务的信用分析，进而为适应投资者的需要，提供有关企业盈利能力和整体财务状况的分析信息。今天，财务报表分析不仅要满足企业外部和相关利益集团的决策需要，而且还要满足企业内部管理决策的需要。 所谓企业财务报表分析，是指运用一定的方法和手段，对财务报表及相关资料提供的数据进行系统和深入的分析研究，揭示有关指标之间的关系及变化趋势，以便对企业的财务活动和有关经济活动做出评价和预测，从而为企业管理者进行相关经济决策提供直接、相关的信息，给予具体、有效的帮助，从而对管理者做出正确的财务政策和经营决策起到重要作用。通过报表分析，使企业财务工作真正融合进企业管理之中，而不仅仅局限于记账核算。 2.企业财务报表分析的基本方法

财务报表分析的方法是实现财务报表分析的手段。由于分析目标不同，在实际分析时必然要适应不同目标的要求，采用多种多样的分析方法，包括评价的标准、方法和预测方法，几种常用的方法有比较分析法、比率分析法、因素分析法。 2.1比较分析法。 2.1.1比较分析法的含义。比较分析法是财务报表分析中最常用的一种方法，也是一种基本方法。他是指将实际达到的数据同特定的各种标准想比较，从数量上确定其差异，并进行差异分析和趋势分析的一种分析方法。所谓差异分析，是指通过差异揭示成绩活差距，做出评价，并找出产生差异的原因及对差异的影响程度，为今后企业的经营管理指引方向的一种分析方法。所谓趋势分析是指将实际达到的结果，同不同时期财务报表种同类指标的历史数据进行比较，从而确定财务状况、经营状况和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。 2.1.2比较标准。在企业财务报表https://www.wendangku.net/doc/2515876188.html,分析中经常使用的比较标准有以下几种： 2.1.2.1本期实际与预定目标、计划或定额比较。这种比较可以

公司财务风险预警模型

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