上市公司财务风险预警范例(3篇)

上市公司财务风险预警范文篇1

摘要：随着经济日益发展，市场竞争日趋激烈，完善的财务危机预警体系是房地产上市公司在激烈的市场竞争中处于不败的必要保障。但我国财务危机预警体系研究起步较晚，至今尚未形成完整的财务危机预警体系。我国房地产上市公司主要采用定量分析法来进行财务危机预警。本文在前人研究的基础上，从我国房地产上市公司财务危机预警体系的现状出发，指出仅采用定量分析法来预测公司财务风险的局限性，提出引入非财务指标因素及改进财务预警模型两点建议来完善我国房地产上市公司财务危机预警体系，旨在加强我国房地产上市公司防范财务风险的能力。

关键词：上市公司；财务危机；预警体系

一、引言

随着全球化的发展，市场竞争日益激烈，由财务失败而导致的破产公司越来越多，2009年的金融危机更是把破产风潮推向顶端。因此，建立完善的财务危机预警体系十分必要。

财务危机预警的研究国内外已经有了一些优秀的研究成果。国外学者Fitzpatrick于1931年以19家公司作为样本，利用单一财务比率进行分析，发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率的判别能力最高。Beaver于1968年选择79家经营失败和未失败的公司，选用30个财务比率进行分析，发现债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率、应收账款周转率、存货周转率、流动资金周转率等比率判别力较高。但是，这些单一变量模型不能反映各财务比率之间的相互影响。Altman于1968年提出了Z模型。其多元线性判定模型为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5，其中判别变量分别为营运资本/总资产、留存收益/总资产、息税前收益/总资产、股票市值/债务的账面价值、销售收入/总资产。由于公司规模、行业、地域等诸多差异，使Z值并不具有横向可比性。再者，模型中一些数据的收集十分困难。Olson于1980年将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，提出了logistic回归分析模型，此模型收集信息和计算过程较为复杂，不易掌握。Tam于1991年采用人工神经网络模型进行财务危机预警研究，提出了人工神经网络模型，但是模型很抽象，且不同样本模型其隐藏要素个数会有所不同，影响比较的客观性。

国内学者杜兰英，王海波于2006年提出长期财务预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个模块组成，从公司财务评价，经营管理水平和发展潜力三方面对财务危机进行监测。但是过于依赖定量指标，没有考虑定性因素对财务危机的影响。柏丽于2008年提出经营风险引起财务风险，应因采取适当的风险策略，并制定相应切实可行的风险管理策略来降低危害。可是，财务风险总会受到特定历史时期各种相关因素的影响，比如政策风险、自然风险等，经营风险只是影响因素之一。赵彬于2009年提出非财务指标往往先于财务指标发现问题，在财务危机预警体系中占有重要角色。虽开始关注非财务指标和定性指标，但是只引入了国家宏观经济产业政策的研究，没有注重上市公司的微观经营环境。

二、财务危机预警体系的理论研究

财务危机是指财务陷入困境，是公司风险货币化的集中表现，是一种复合性风险概念。公司的财务风险按其在经营中的表现不同，可以分为狭义财务风险和广义财务风险。

狭义财务风险，通常也称为筹资风险，是指公司因借入资金而增加的丧失偿债能力或减少公司利润的可能性。

广义财务风险是指公司在运行过程中筹资、投资、资金收回、收益分配等各个环节产生的风险。财务风险是个综合性极强的概念。首先，它涉及到公司资金运动的各个环节、公司内部的各个方面以及公司环境中的各个因素。其次，公司的其它风险，如经营风险、政策风险、自然风险等，对公司的影响最终也会通过财务成果来反映。由此可知，财务风险是财务活动和经营活动过程中各种不确定性的综合反映，是公司风险货币化的集中体现。

财务危机预警是指依据公司财务报表及相关经营资料，运用科学的方法，对公司财务系统和财务活动中存在的问题进行分析和诊断，及时发现公司的潜在危机，进而提出解决措施。

三、我国房地产上市公司财务危机预警体系现状及问题

我国房地产上市公司财务危机预警的现状表现在以下四方面：

（一）主要采用定量分析法进行预警分析

我国有些房地产上市公司对其相关财务指标进行分析来预测财务风险，比如，净利润率、资产负债率、股利增长率、净资产收益率等。有些公司通过选取一些财务指标作为预测变量，沿用国外的预警模型来进行预警分析，Z模型使用较为普遍。

（二）预测变量的选择及相关关系的确立依据不充分

我国财务危机模型的研究是在借鉴国外的实证性研究的基础上进行的。但是公司样本的选择并不完全适合我国上市公司。首先，我国上市公司的退市机制刚建立，上市公司有关破产机制不健全，迄今为止尚无一家上市公司宣告破产，以至研究人员无法以破产为财务危机标准来建立财务危机预警模型，通过选取ST公司来代替。ST公司是指连续亏损两年的上市公司，这都是根据上市公司的亏损状况而定的，亏损并不意味着就公司就陷入了财务困境。因此，模型中预测变量的选择是否与公司持续经营相关，依据不充分。

（三）预测变量数据缺乏准确性

随着所有权和经营权的分离，投资者和经营者信息不对称。经营者在信息编报方面权利过大，而且现行独立审计机制和监督机制难以保证上市公司的财务信息质量，这会影响模型预测的准确性。再者，许多模型中变量数据收集十分困难，例如，“Z-模型”中需要的股东权益的市场价值，其包含资产负债表中已经存在的所有者权益，同时还包括市场对上市公司未来盈利能力和市场价值的估计，对于一个发展前景好的公司，其权益市场价值通常会高于其账面的所有者权益价值，二者不存在简单的算术关系。因此，这些都使得模型的准确性大打折扣。

（四）对非财务指标因素重视不够

公司进行财务预警分析时，往往忽视了非财务指标的作用。财务指标面向过去，非财务指标往往面向未来，非财物指标是公司未来财务危机较好的指示器，不容忽视。对非财务指标这一定性因素进行改善，将有助于改善公司的财务业绩，增强公司抵御风险和财务危机的能力。

四、完善我国房地产上市公司财务危机预警体系建议

（一）重视非财务指标的作用

房地产上市公司陷入财务危机是一个逐步恶化的过程。从一定意义上说，如果房地产公司的可持续发展能力长期处于虚弱状态，将会导致财务危机的出现。因此，本文提出将房产上市公司的可持续发展能力这一非财务指标因素纳入财务危机预警体系研究。影响房产上市公司可持续发展水平及能力高低的因素很多，本文认为，房地产上市公司应对以下因素进行考察：

1、房地产上市公司的发展战略

发展战略是房地产上市公司的发展远景，是塑造公司核心竞争能力实现其持续发展的谋略。因此，房地产上市公司应制定适当的发展战略，其各种短期、中期、长期发展战略的制定要从公司全局出发，实事求是，高瞻远瞩，确保发展方向正确、目标明确、灵活运用规模化和差别化原则、充分利用各种资源、战略措施的制定贴近实际而又灵活机动。目前，我国房地产上市公司的资源利用并不充分，外部资源利用太少，融资渠道太窄，这也就说明应该制定正确的发展战略，拓宽融资渠道，广开源路。

2、房地产上市公司的制度环境

制度是房地产上市公司良性运作和可持续发展的保障机制。公司可持续发展客观上要求一种制度可持续发展，而公司治理就是一种制度安排，那么公司治理体系越完善就越能保障公司制度的持续发展。因此，我国房地产上市公司应该要不断完善公司治理结构，可从以下方面进行完善：第一，分散股权，改善股权结构，积极推进产权改革。在一般的竞争行业，可通过出让国家股、国有法人股或者资产重组等方式，同时制订外资公司收购上市公司股权的管理办法，并加以完善。第二，规范董事会，建立和健全董事提名和任免机制，股东对董事的任免起决定作用。分设董事长与总经理职位。第三，提高监事会的独立性，强化监事会的监督力度。第四，设立独立的薪酬委员会，保持薪酬委员会与受益人之间的独立性，防止各方串通勾结。

3、房地产上市公司的人力资源状况

知识经济时代，社会经济活动的一切竞争，归根到底是人力资源特别是人才的竞争。人力资源越优越，公司的综合能力就越强。房地产上市公司的人力资源状况包括全体员工的文化水平、道德水平、技术技能、组织纪律性等综合情况。因此，公司必须重视对人才的培养，通过各种适合自身发展所需要的培训途径来传导公司文化、提高人才素质，促进公司优势人力资源的形成。公司人力资源管理应注重变革管理和人性管理，采取前瞻态度，注重人员的贮备、使用和提高，只有这样才能吸引、保留和激励人才，促进公司的可持续发展。i

（二）完善财务危机预警模型

在建立财务指标预警模型时，应考虑由于不同年度上市公司所处环境的差异，公司各项财务指标是否受到与时间跨度有关因素的影响，如宏观经济形势、经济周期等，并加以必要的处理。

在预测变量数据的使用方面，尝试利用中报数据，建立中报预测模型，努力使研究结果提高公司财务预测的及时性，并检验我国上市公司中报信息的质量，确保模型数据的真实性。

随着统计软件的日益完善和计量经济学的不断发展，研究者应该结合我国上市公司的实际情况，不断建立更多、更先进的财务预测模型。（作者单位：湘潭大学）

参考文献：

[1]顾晓安.公司财务预警系统的构建[J].财经论丛，2000（4）：69-70.

[2]柏丽.公司财务危机预警体系探究[J].山东行政学院报，2008（6）：107-109.

[3]冯璇.影响我国上市公司可持续发展的公司治理因素研究――来自制造业上市公司的经验数据[J].财会通讯，2008：15-18.

上市公司财务风险预警范文

[关键词]财务危机相关分析逻辑回归主成分分析神经网络模型

在过去的几十年里，我国的证券市场一路经历考验和改革，取得了突飞猛进的发展。迄今，沪深两市共有近1500家上市公司。然而，由于管理和操作的原因，许多公司都遭遇了财务困境，甚至因为财务风险而变成ST或PT公司，严重影响了公司的信誉和流通市值，同时也给投资者带来巨大的恐慌和经济损失。因此，这就需要在公司陷入财务危机前，找到一套切实可行的预警方法，为市场主体各方敲响警钟，以促进上市公司及早采取应对措施，改善公司的财务状况。

一、财务预警系统的指标体系

1.财务风险的定义

风险(Risk)是人们因对未来行为的预测及客观条件的不确定性而可能引起的后果与预定目标发生多种负偏离的结合。企业总是在不同的风险环境下生存和发展的，经营企业离不开风险。

2.财务管理指标简述

现在财务管理理论认为，衡量一个企业的财务状况，取决于盈利能力、资产管理能力、企业偿债能力和成长能力。因此，企业的财务指标可分成以下几类:偿债能力指标、资产运营能力指标、收益能力指标、成长能力指标。在每一类指标中包括若干个财务比率指标，用这些指标来反映企业的财务状况和经营成果。

(1)盈利能力指标

获得利润是企业生产经营的目的，也是企业生存发展的前提。反映企业盈利能力的主要指标有:每股收益(EPS)(全面摊薄)；销售净利率；销售毛利率；资产净利率(ROA)；主营业务利润率；净资产收益率(ROE)(全面摊薄)。

(2)成长能力指标

成长能力指标是对企业的各项财务指标与往年相比的纵向分析。反映企业成长能力的指标主要有:每股收益(EPS)同比增长率(全面摊薄)；主营业务收入同比增长率；主营业务利润同比增长率；总资产同比增长率；每股净资产(NAVPS)同比增长率；每股现金流量增长率。

(3)营运能力指标

企业的营运能力即企业的资产运用效率，是指企业的营业收入净额对各项营运资产的比率关系。一般而言，反映企业资产管理能力指标主要有:营业周期；存货周转率；应收账款周转率；流动资产周转率；固定资产周转率；净资产周转率；总资产周转率。

(4)偿债能力指标

企业偿债能力是指企业支付债务的能力，它表明企业对债务的承担能力和偿还债务的保障能力。企反映企业偿债能力指标主要有:流动比率；速动比率；保守速动比率；资产负债率；产权比率；有形净值债务率；已获利息倍数。

二、企业财务预警系统的构建

在上述基础指标体系中的26个指标，并不是所有指标都能反映出渐入财务危机的企业与健康型企业的差异；并且，各指标对财务危机的预示程度也各不相同。一般可使用专家选择法定性确定对财务危机敏感的指标，本文从实证分析出发建立数学模型，应用定量方法对上述指标进行筛选、提炼并综合考虑进行预测。

1.数据来源

本文从沪深两市所有上市公司中随机选取64家公司作为样本数据，其中有于2000年～2007年八年中被特别处理的34家ST公司作为财务困境公司的研究样本，其选取标准为:

(1)会计年度的审计结果显示的净利润为负值

(2)交易所证监会认定为财务状况异常

其余30家公司为财务状况良好的企业，作为健康型公司的研究样本。利用WIND咨询金融终端提取上市公司公布的相关数据，对于ST公司提取其被特别处理前一年度的数据（如＊ST济百,编号为600807，于2003年3月7日宣布进行特别处理，则提取该公司2002年度的26个指标值进行研究）。并将健康型企业赋值为1;ST企业赋值为0。

2.指标的筛选

正如上文所述，每个指标对企业财务困境的敏感程度有强有弱。在建立企业财务预警系统时，我们需要将26个基础指标精简，以那些能够充分预警企业财务危机的指标作为预警系统的主要组成成分，本文利用相关分析方法和建立Logit逻辑回归模型，根据指标对财务危机的敏感程度进行筛选。

(1)相关分析方法

描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。两个变量之间的相关程度通过相关系数R来表示。正相关时，R值在0和1之间；负相关时，R值在-1和0之间。

(2)Logit逻辑回归模型基本思路

Logit逻辑回归模型是一种非线性概率模型，其最大优点是,不需要严格的假设条件,克服了线性方程受统计假设约束的局限性,且具有了较其他模型更广泛的适用范。

(3)指标筛选结果

利用EVIEWS软件，对64个样本数据进行分析，建立各个指标与公司财务状况的相关关系和Logit逻辑回归关系，通过分析结果，我们可以清晰的辨别出与陷入财务危机的企业相关性较大的指标。①通过观察相关系数值，大于0.5的指标即具有中度相关性，大于0.8的指标具有高度相关性；②通过观察各个指标Logit逻辑回归模型的P值，可以判断P值小于0.05的指标即为回归系数显著不为零，进而拒绝原假设，认为该指标的变动将对公司属性（属于健康型企业或是渐近财务危机的企业）具有不可忽略的影响。依据上述两条判断标准，选取以下指标作为预警系统的主要组成成分：每股收益(EPS)(全面摊薄)；销售净利率(NP)；资产净利率(ROA)；主营业务利润率(MR)；净资产收益率(ROE)(全面摊薄)；主营业务收入同比增长率(IRG)；主营业务利润同比增长率(IRP)；总资产同比增长率(IRS)；每股净资产(NAVPS)同比增长率(INAVPS)；流动资产周转率(LT)；总资产周转率(TT)；流动比率(LDBL)；保守速动比率(BSSDBL)；资产负债率(ZCFZL)；已获利息倍数(YHLXBS)。

3.利用主成分分析提炼指标

(1)主成分分析方法基本思想

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是考察多个定量（数值）变量间相关性的一种多元统计方法。它是研究如何通过少数几个主分量（即原是变量的线性组合）来解释多变量的方差－协方差结构。

(2)主成分分析结果

在SPSS软件中，对上述15个基础指标进行主成分分析，有以下结论:①主成分F1和F2一起解释了总方差的51.72％（累计贡献率），这说明前两个主成分提供了原始数据相当的信息。②前5个主成分特征根大于1，而其他主成分的特征值小于1，可以认为前五个主成分能概括绝大部分信息。③第一主成分、第二主成分与原始变量关系，可用下列线性组合表示:④依照上式计算64家样本企业的F1和F2，为方便后续计算,记为：

4.应用神经网络算法建立综合预警系统

(1)神经网络算法

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是由大量神经元互相联接而组成的复杂网络系统,对非线性系统具有很强的模拟能力。此外,神经网络的“黑箱”特性很适合预测领域的应用需要,它不需要任何经验公式,就能从已有数据中归纳规则,获得这些数据的内在规律,因此即使不清楚预测问题的内部机理,只要有大量的输入、输出样本,经神经网络“黑箱”内部自动调整后,便可建立良好的输入、输出映射模型。

(2)应用神经网络建模

本文应用BP神经网络方法中的一种feed-forwardbackprop建立模型，经过多次试验，有三个模型拟和程度较好(见下表)。

三个模型的拟和程度十分相近，神经网络的训练步数均在10步左右即可达到目标。下图展示了第二个模型的拟和程度和“黑箱”内的训练步数。

5.模型的检验和评价

为了评价模型的优劣，本文随机选取了10个上市公司的数据，分别为：伊泰B股、鲁抗医药、亚通股份、青岛海尔、中国铝业、大化B股、平煤天安、ST天目、*ST成商、S*ST沪科，将其相关数据带入模型进行检验。结果，除了ST天目的判断出现错误，其他的模型拟合结果良好，应用该模型判断的结论十分接近于真实值。

总的来说，采用MATLAB的神经网络工具箱进行建模，取得了非常好的拟和效果，对企业财务危机的预警精确度高，且建模操作简便。进一步研究上述神经网络的三个模型，正确率均为90％，其中Model2效果最好，结果简洁清楚，可以直接用于判断预测企业是否面临着重大的财务危机。而对于ST天目这个样本数据，三个模型均在此预测出错，有可能是公司提供的数据有出入。具体原因有待进一步分析。

三、结论

本文从四个方向26个财务指标出发，逐步进行指标的筛选、提炼和综合考虑，混合使用了相关关系分析、Logit逻辑回归分析、主成分分析方法，以及神经网络模型，建立起上市公司发生财务危机前一年的预警系统，并应用其进行预测。模型的检验说明其拟和度达到90％。该系统为预警上市公司的财务危机提供了一个有效的方法。

参考文献：

[1]卫海英刘潇:SPSS在经济管理中的应用.北京:中国统计出版社，2003

[2]庞皓:计量经济学.北京:科学出版社，2006

[3]盛骤谢式千潘承毅:概率论与数理统计.北京:高等教育出版社，2005

上市公司财务风险预警范文

关键词：财务风险预警；指标体系；功效系数

1研究目的和意义

对企业的财务风险进行分析研究，可以更加清楚地认识风险，提高企业运营的安全性，在保证财务安全稳健的情况下，合理把握企业的投资经营利润和风险之间的关系，提高相关决策的科学性，充分发挥企业财务风险管理，在预防和化解企业资金困难方面的作用，提高资金的使用效率。

2财务风险预警指标体系的建立

2.1财务预警指标体系的建立

①筹资预警指标。该指标主要包含资产负债率即负债总额与资产总额之比、盈余现金保障倍数、已获利息倍数等。

②投资预警指标。该指标主要包括总资产增长率即本年总资产增长额与年初资产总额之比、净资产收益率即净利润与所有者权益之比。

③营运预警指标。该指标主要包含总资产报酬率、应收账款周转率即销售收入与平均应收账款之比等。

④分配预警指标。该指标包含股利支付率即股利总额与净利润总额之比、资本积累率。

2.2权重的确定本文将财务预警指标体系中筹资预警指标、投资预警指标、营运预警指标及分配预警指标作为准则层，将上述四个方面的指标中所包含的各自的二级指标作为最低层，即指标层。建立结构层次如表2所示。

2.3构建不同层次的优先次序判断矩阵建立层次结构后，以矩阵的形式表达B层中各准则对A层的相对重要性和C层中各指标在其上层B层中各准则的权重，其矩阵元素的确定公式为：

fij=1，表示因素Bi比因素Bj重要0.5，表示两个因素同等重要0，表示因素Bi没有因素Bj重要（i，j=1，2，3，…n）

3企业财务风险预警模型建立

综合功效系数法的财务风险预警函数模型如下：

G=ΣGiWi

其中G为该企业的综合功效系数，Gi为单项功效系数变量，Wi为权数。

4计算综合功效系数确定警情

在计算出单项功效系数和确定好各个指标的权重的基础上，运用以下公式求出企业的综合功效系数，再根据结果的大小，确定警情。根据综合功效系数=Σ单项功效系数X该指标的权重，可将警情划分为相应的警度区间。

5案例分析

从石油行业的发展趋势来看，准确分析自身在财务管理活动中的优势与不足，建立完善的财务监测与风险预警系统，做好财务风险防范与规避准备，对石油行业来说是非常必要而且紧迫的。

5.1预警指标体系应用本文中的标准值是以《2011年企业效绩评价标准值》中石油石化业大型企业的标准值为依据进行选取的。满意值为行业优秀值，不容许值为行业较低值。对于《2011年企业效绩评价标准值》中没有统计而本财务风险预警指标体系中涉及到的指标标准值则是根据航运业所有上市公司的平均值进行计算得出的。

5.2财务风险分析本文以石油行业深圳上市公司2011年的财务报表数据为依据，计算出各公司的综合功效系数，如表4所示。

通过表4的财务数据对比分析，可以大致得出相关石油企业的财务风险情况：

第一，从筹资来看，除泰山石油、茂化实华、恒泰艾普、潜能恒信公司资产负债率偏低情况外，剩下的那些公司，其资本结构还算比较稳定，经过计算，可以的到，上述公司的资产负债率的平均值为25.39%，同我国石油化工行业企业的平均值50%还有一定的差距。这就使得上述公司，在融资方面，还有进一步挖掘的潜力。

其次，由于石油行业本身的特点，即资金投入规模大，但是，收益往往比较低，而且投资的回收期也比较长，投资一座矿井亦或勘探一个油田至少需要数亿元庞大的资金数，相关的数据资料显示，一般的石油行业投资回收期为十几年甚至有的是几十年。从这方面考虑，就需要石油企业，在进行投资过程中，一定要权衡投资收益、回收期限和风险之间的关系，降低投资风险。

第二，从营运方面来看，我们主要通过总资产报酬率和应收账款周转率两项指标来说明公司营运状况，恒泰艾普、潜能恒信公司总资产报酬率和应收账款周转率相对于其他公司偏低，导致其单项功效系数落后，最终致使综合功效系数很低，公司需加强营运管理。

第三，收益分配进行的不够积极，这是由行业性质所决定的。作为石油行业市场份额多为中石油中石化占有，企业谋求战略化发展须留存大量资金，故而股利分配较低。不过公司可以适当提高股利分配，因其这对打造石油上市企业蓝筹股形象，拓展融资空间是有好处的。

参考文献：

[1]Management[M].McGraw-Hill；Eugene，2001（88）.

[2]于新华.企业财务风险管理与控制策略[J].会计之友，2009，5.