1、毕业论文文献综述会计学财务危机预警体系综述【摘要】自改革开放以来,随着我国市场开放度的不断加大,使得国内外市场竞争日益加剧,企业内部管理机制也不断出现新的问题。2008年的全球金融危机,更是给不少上市公司带来了严重的经营危机。而陷入经营危机的上市公司几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆。本文主要对关于财务危机预警的研究进行综述，并对其存在的研究空白点，发展趋势进行探讨。【关键词】财务危机财务危机预警预警模型上市公司一、前言随着网络信息技术和计算机技术的快速发展，我们已进入网络时代。企业的经营和管理也随之呈现出新的特点。经济全球化在给企业带来机遇的同时，也潜伏着许多危机，这些危机最终表现为财务
2、危机。财务危机是企业丧失偿还到期债务的能力。财务危机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，对企业可能或将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。财务危机预警模型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。二、国外财务危机预警模型研究现状西方经济学家早在20世纪三十年代，就有学者对公司财务风险的预警模型进行研究。目前，国外财务风险预警模型已经在信贷风险评价与管理、企业资信评估等实务中得到广泛应用。财务预警模型的种类很多，常见的有以下几类一元判定模型、多元判定模型、逻辑回归模型、神经网络模型。（一）单变量预警模型单变量预警模型是选择公司的一个财
3、务比率进行分析的传统方法。最早的财务危机预测研究是FITZPATRIKC1932所做的单变量破产预测模型，他发现出现财务困境的公司其财务比率和正常公司的财务比率相比会有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反应企业财务状况对企业未来具有预测作用。BEAVER1966首先运用统计方法建立了单变量财务模型，提出可以用财务比率来预测公司的失败，目的是通过实证研究来检验财务比率的预测功能。他对美国1954年1964年间79家失败企业和79家成功企业的30个财务比率进行研究的结果表明具有良好预测性的财务比率为“现金流量负债总额、“资产收益率净收益资产总额和资产负债率债务总额资产总额。他发现发生财务危机的
4、公司在流动资产有如下特点（1）财务危机公司有较少的现金，但有较多的应收帐款；（2）财务危机公司一般存货比较少；（3）当把现金和应收账款加在一起列入速动资产和流动资产中时，其危机的表现就被掩盖了。BEVAER也因此开创了建立财务预警模型的先河。单变量预警模型的方法比较简单，使用比较方便，但是误判率却比较高。它存在如下缺点一是他只用了一个指标来判断，如果该企业的经理知道这个指标，可能会通过粉饰这个指标来显示其良好的经营状况。二是如果用多个指标来判断，则不同指标所判定的结果相互之间存在矛盾而无法给出正确判断。（二）多元线性判别模型基于单变量模型的缺点，1968年ALTMAN提出了多元线性判定模型即运
5、用多种财务指标加权汇总产生的总判断分值称为Z值来预测财务危机。Z值模型和判别规则如下Z0012X10014X2O033X30006X4O999X5其中X1净营运资本资产总额,反映公司总营运资本的流动性X2留存收益资产总额,反映公司的支付剩余能力X3息税前利润资产总额,反映公司的收益率大小,衡量公司运用全部资产获取利润的能力X4普通股和优先股市场价值总额债务账面价值总额，反映公司财务状况的稳定性，X5本期销售收入资产总额，反映公司的活动比率。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，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。他根据行业和
6、资产规模，选择了33家破产公司和33家非破产公司作为研究样本进行分析测算，其准确度达到95左右。一般地在应用“ZSCORE”模型，判别公司的信用状况。Z值越低企业越有可能发生破产。该模型准确率比较高，而且容易理解，但也存在着许多不足。其一，工作量比较大，需要研究者进行大量的数据收集与分析。其二，在前一年的判定中，其预测的精度可能比较高，但是前两年或更早时，其预测精度大幅下降甚至低于单变量模型的预测。其原因是，很多财务变量只是企业陷入财务困境的征兆，或者说是一种表象，而不是企业陷入财务困境的原因和本质。过多的财务指标，将“因”和“果”混淆在一起，反而增加了模型的判别难度。其三，多元线性判定模型有
7、一个很严格的假设，即假定自变量是呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实中的样本数据往往并不能满足这一要求，这就大大限制了多元线性判定模型的使用范围。当然，也有一些研究在并不满足这一前提的条件下，近似地使用多元线性判定模型，这无疑会降低模型的预测精度。（三）逻辑回归模型逻辑回归是基于克服多元线性判别模型要求自变量呈正态分布这一理论缺陷而提出的。多元逻辑模型的目标是寻求观察对象的条件概率，从而据此判断观察对象的财务状况和经营风险。1980年OLSON第一个将逻辑回归方法引入财务危机预警领域。该模型假设了企业破产的概率P破产取1，非破产取O，并假设INP1一P可以用财务比率线性解释。假定INP1
8、一PABX，根据推导可以得出PEXPABX1EXPABX，从而计算出企业破产的概率。判别方法和其他模型一样，先是根据多元线性判定模型确定企业破产的Z值，然后推导出企业破产的条件概率。其判别规则是如果P值大于05，表明企业破产的概率比较大，可以判定企业为即将破产类型；如果P值低于05，表明企业财务正常的概率比较大，可以判定企业为财务正常。OLSON选择了19701976年问破产的105家公司和2，058家非破产公司组成的配对样本，分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到9612。逻辑回归模型比多元
9、线性判别模型的前提假设要宽松的多，没有要求自变量成正态分布等，因此具有更广泛的适用范围。但是该模型也存在着许多的不足。其计算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精度。（四）神经网络模型基于上述模型的缺陷，1991年TAM采用人工神经网络模型进行财务预警研究，通过输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络的模拟构建模型。该模型通过网络的学习和数据的修正得出期望输出，然后根据学习得出的判别规则来分类。1992年COATS和FANT运用神经网络模型学习审计专家的结论来判别财务危机，他们选取了由审计师判定的1971年1990年间的94家持续经营的公司和188家财务状况变动
10、较大的公司并采用ATIMAN的Z值模型中5个财务比率分析了这些公司在破产前3年内的数据。COATS和FNAT认为Z值模型对破产当年具有很好的判断效果，但不具有很好的提前预测效果，神经网络模型则解决了此问题。该模型具有较好的模式识别能力和容错能力，适用于今日复杂多变的企业运作环境，但其理论基础比较抽象，对人体大脑神经模拟的科学性和准确性有待进一步加强，因而使用性大大降低。另外，神经网络模型虽然近几年被很多学者所使用，但其运作过程犹如黑箱，对于各财务比率的权重无法获悉，不同的样本模型其隐藏要素的个数会有所不同，影响其比较的客观性，因此不适合作为比较不同样本的模型。三、国内财务危机预警模型研究现状我
11、国由于市场经济体制的建立的发展历史比较短，许多体系都还不够健全不够完善。所以有关财务危机预警研究的起步比较晚。其研究方法主要是在借鉴国外的成果上利用我们上市公司的有关数据来构建类似的模型。1986年吴世农、黄世忠是最早进行有关财务危机预警的研究。曾撰文介绍企业破产的财务分析指标及其预测模型。但他们是将每一指标进行独立的考虑，而未进行综合的分析1996年周首华、杨济华、王平发表了论财务危机的预警F分数模式，对财务危机预警数学模型进行研究。F分数模式是在Z计分模型的基础上，加入现金流量这一预测自变量而建立的。他们使用了COMPUSTATPCPLUS会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进
12、行了检查；而Z计分数模型的样本仅为66家33家破产公司和33家非破产公司，扩大了样本量。这一模型当时对国内产生较大影响。陈静于1999年利用单变量分析方法和多变量分析法，把1998年底的27家ST公司与同行业同规模的非ST公司作为样本进行实证研究，提出两者的优势以及局限。2001年吴世农、卢贤义以我国上市公司为研究对象,选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本,首先应用剖面分析和单变量判定分析,最后选定6个为预测指标,应用FISHER线性判定分析、多元线性回归分析和LOGISTIC回归分析三种方法,分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明1在财务困境发生前2年或1年,有1
13、6个财务指标的信息时效性较强,其中净资产报酬率的判别成功率较高2三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测,其中LOGISTIC预测模型的误判率最低,财务困境发生前1年的误判率仅为647。2002年姜秀华、任强与孙铮本文在分析13个变量的基础上,运用LOGISTIC回归给出了判别上市公司财务危机的一个模型。本文模型包括4个变量其中的股权集中系数是公司治理结构的直接表征,也是本文模型异于其他预测模型的首要区别。2003年杨淑娥,徐伟刚采用了统计方法中的主成分分析法，通过对我国上市公司财务危机状况的实证研究，建立了上市公司财务预警模型Y分数模型，并通过本次研究中选择的样本指标，初步确定了企业财
14、务状况评价区域，为企业预测财务危机提供了一种科学可行的预测方法。2005年吕长江、周现华采用中国制造业上市公司19992002年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归和人工神经网络对财务状况处于困境的公司进行预测比较分析。结果表明尽管各模型的使用有其特定的前提条件,三个主流模型均能在公司发生财务困境前1年和前23年较好地进行预测。其中,多元判别分析要逊色于逻辑线性回归,人工神经网络的预测准确率最高。其实证结果标志着国内理论界在财务危机预警课题方面又取得了一定的进展。2006年王克敏、姬美光分析以往公司财务预警研究主要基于财务指标预测公司财务状况。文章强调，对于转轨时期的中国企业财务预警研究,
15、基于财务指标的分析,虽然能够给出财务困境发生的概率,但却难以给出财务困境的深层次解释,特别地,对于财务困境早期预警具有较大局限性。鉴于此,提出财务指标分析的基础上,引入公司治理、投资者保护等因素,综合分析上市公司亏损困境的原因,并比较分析了基于财务、非财务指标及综合指标的预测模型的有效性,进而提出相关政策建议。2009年李益骐,田高良通过采用样本分析等方法对中国证券市场上市公司的财务危机预警进行实证研究,选取了37个财务指标,并筛选出若干指标,作为预测模型的初始输入变量。运用LOGISTIC回归分析作为主要建模方法,数据收集的时间延至样本公司可能出现财务危机的前五年或财务恶化的前三年。在此基础
16、上,通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标,建立了一套动态财务危机预警模型。最后,通过有效性检验,得出了2007年上市公司有54家出现财务危机,模型的总判别率为8030并在此基础上指出了模型的实际运用情况。四、国内外财务危机预警模型研究评述比较而言，国外关于财务危机的研究历史较长，提出了几个有研究价值的模型。而国内有关这方面的历史较短，故都是在国外提出模型的基础上结合我国的实际情况而做出的研究。从财务危机预警模型研究的历史来看，发现其研究经历了一个从注重单一的比率研究到多变量比率研究的过程；对财务报表也从最初重视资产负债表、利润表转而更注重现金流量表。所取得的成就不容小看。但是研究的共同特
17、点是都比较注重定量分析，即财务指标的分析，而忽略了从定性的角度进行分析。模型中所需的信息都是从财务报表中所获得的，然而财务报表本身所有的局限性，比如数据的滞后性、会计政策不同等，加上财务报表的真实性问题。因而，财务危机预警研究不能单单注重定量分析，还应当注重定性分析，比如企业财务报表的审计意见、公司大股东的变化以及会计师事务所的变更等。也就是说，对公司财务危机预警的研究，应该把定性分析方法和定量分析方法结合起来。参考文献1OHLSONJAFINANCIALRATIOSANDTHEPROBABILISTICPREDICTIONOFBANKRUPTCYJJOURNALOFACCOUNTINGRES
18、EARCH，1980，SPRING2EDWARDIALTMANFINANCIALRATIOS,DISCRIMINANTANALYSISANDTHEPREDICTIONOFCORPORATEBANKRUPTCYJTHEJOURNALOFFINANCE,1968,2345896093周首华,杨济华,王平论财务危机的预警分析F分数模式J会计研究,1996,084陈静上市公司财务恶化预测的实证分析J会计研究,1999,045吴世农,卢贤义我国上市公司财务困境的预测模型研究J经济研究,2001,066姜秀华,任强,孙铮上市公司财务危机预警模型研究J预测,2002,037杨淑娥,徐伟刚上市公司财务预警模型
19、Y分数模型的实证研究J中国软科学,2003,018吕长江,周现华上市公司财务困境预测方法的比较研究J吉林大学社会科学学报,2005,069王克敏,姬美光基于财务与非财务指标的亏损公司财务预警研究以公司ST为例J财经研究,2006,0710李益骐,田高良上市公司财务危机预警实证研究J西北大学学报哲学社会科学版,2009,0511张建儒,宋志霆,代昕箬企业财务危机预警系统研究文献综述J商场现代化,2009,0612刘红梅,鞠妮妮国内外财务危机预警研究综述J合作经济与科技,2009,1413谷祺、刘淑莲,财务管理M东北财经大学出版社,2007,404314JOHNSTEPHENGRICE,ROBERTWINGRAMTESTSOFTHEGENERALIZABILITYOFALTMANSBANKRUPTCYPREDICTIONMODELJJOURNALBUSINESSRESEARCH,2001,5361
