财务危机预警方法范例(3篇)

财务危机预警方法范文

一、企业财务危机预警概述

1.财务危机的定义及危害

财务危机是指企业在日常经营活动中不能产生充足的现金流量来满足资本所有者的要求（包括债权人的偿还要求和投资者的报酬要求），而引起的财务紧张和财务困难。并且财务危机会引发各种不良影响，诸如企业亏损、经营利润下降、重要合同违约、股价暴跌，甚至会面临破产清算。

企业为了获得长远发展，防止财务危机带来的上述危害，关键在于制定财务危机预警措施。为此，我们需要用定量的方法客观清晰地度量财务危机。

2.财务危机预警定量研究的方法

定量模型分析主要是指通过计算具体的财务指标来构造企业财务危机的预警模型，在实际应用中具有很高的参考价值。本文主要选取单变量模型和Z变量模型两种定量分析方法及其应用分别进行详细阐述。

二、预警模型理论分析

1.单变量预警模型理论分析

单变量模型预警是指采用单个特定财务指标对企业出现财务危机的可能性进行预测，从而达到预警的目的。美国学者比弗（1966）在其“Financialratiosandfailureprediction”一文中，为了探究对企业财务危机的预警，他利用单个特定的财务比率，采取对样本企业进行配？Φ姆绞健＝岷厦拦？当时79家处于危机中的企业进行研究，发现债务保障率（现金流量/债务总额）、资产收益率（净收益/资产总额）、资产负债率（负债总额/资产总额）等指标能够很好的预测公司的经营状况，由此拉开单变量模型预测企业财务危机的序幕。

但是，随着时代的进步、经济的发展，1964年的单变量模型难以有效预测当今时代的企业所面临的财务危机。因此，单变量预警模型经过不断地完善后，现在主要分为以下八种指标：

2.Z变量预警模型理论分析

Z变量模型由五个指标作基准变量，乘以固定的系数并相加得出Z值，充分考虑了企业在经营过程中可能出现的各种危机信号。

通过计算，观察企业近几年Z值大小，与上述表格中已知的判断标准作比较，从而判断企业是否出现财务危机，出现财务危机的可能性有多大。

三、财务危机预警模型的应用--*ST博元投资公司财务危机预警分析

本文以上海证券交易所挂牌上市交易的“*ST博元”这家公司为例来进行实证分析，分析财务危机预警模型在中国企业之应用的可能性。

1.研究对象的选择依据

珠海市博元投资股份有限公司是我国有名的“老八股”之一。上市几年后，业绩逐年下滑，公司股权几经易手。最终于2016年3月29日进入退市整理期。选择“*ST博元”公司，主要出于三个方面的考虑：一是因为博元公司出现财务危机的情况比较典型，代表了我国发生财务危机的企业的普遍现象；二是因为它是上市公司，资料比较容易搜集；三是因为研究“*ST博元”公司的财务信息，不但可以验证财务预警模型的有效性及其利弊，还可以验证目前在中国特色社会主义市场经济的大背景下，什么样的预警方法效果更好。

2.单变量预警模型应用分析

根据上市公司数据，本文收集到2012-2014年财务数据，并从现金状况、短期偿债能力、长期偿债能力和周转状况四个方面中八个财务比率对*ST博元公司的财务危机进行单变量模型预警。具体情况如下（表2）：

单变量模型分析表明，*ST博元2012年到2014年期间，现金状况预警指标中，只有经营现金比率和2013年的现金比率在合理范围内，但是在2012年和2014年现金比率远小于警戒值，说明*ST博元企业的现金流量缺乏，很容易产生债务危机，必须得到极大的重视。该公司三年期间的流动比率均小于警戒值，且企业的速动比率呈现逐年递减的趋势，尤其是2014年严重低于警戒值，很有可能面临破产的危险。资产负债率同样如此，均超过警戒值60%，资本结构不合理。已获利息倍数均小于警戒值1，说明企业的获利能力若不足以弥补债务利息，极容易出现财务危机。存货周转率和应收账款周转率均小于行业平均水平。综上，预警指标显示*ST博元极可能面临严重财务危机。在2016年3月末，*ST博元成为首个因信息披露违法被终止上市的企业，也恰好印证了该企业发生财务危机的可能。

3.Z变量预警模型应用分析

对*ST博元的财务状况，运用Z变量预警模型进行分析，具体结果如下表所示（表3）：

由上述表中数据，我们可以看出博元公司2012年～2014年连续三年的Z值分别为-1.5141，-1.0675，-14.196，远远小于Z变量模型的警戒值1.81，而且出现负数的情况，表明企业很可能出现财务危机。判断结果与*ST博元公司的实际情况吻合，预警正确。这说明Z变量预警模型拥有较广的适应范围，完全可以对我国上市公司进行财务危机预警。同时，表3-2的数据也体现博元公司经营状况恶化严重，很容易会出现财务危机，面临破产。由此可以看出判别结果的准确性。四、单变量预警模型与Z变量预警模型分析比较

通？^对两种财务危机预警模型的理论知识和应用进行较为详细的叙述，得出他们的共同点是：单变量模型与Z变量模型都是在财务报表数据的基础上进行计算，都能较为准确地对企业财务危机进行预警。

那么，他们之间的优劣如何，哪一种更适应中国企业呢，下文进行了详细阐述。

1.单变量预警模型与Z变量预警模型的理论比较

（1）单变量预警模型的优、缺点

优点：单变量预警模型的分析方法简明单一，各种数据可以直接从财务报表中获得，有利于信息使用者的理解和使用。

缺点：各类预警指标的计算较为繁杂。并且，不同财务比率预测出的数据可能会出现不同的判断结果，产生矛盾，不利于企业经营管理者做出最恰当的判断。

（2）Z变量预警模型的优、缺点

优点：计算简便，易于理解，判断结果明确，不会出现单变量预警模型中判断结果矛盾的情况，且准确率高。因此，目前已广泛应用在国外许多诸多类型的企业，如银行、证券机构、制造企业等。

缺点：众所周知，现金流量是预测企业财务危机的有效指标，但是在Z计分模型中却并未使用该变量，存在一定的局限性。

2.单变量预警模型与Z变量预警模型的应用比较

财务危机预警方法范文篇2

Abstract：Constructingfinancialcrisispre-warningsystemisthenecessitytothedevelopmentofcapitalmarketinChina.Thispaperanalyzesthepossibilityofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemofthelistedcompaniesfromthreeaspects，theory，economicsandtechnology，andworksoutthenewthoughtandbasicframeworkofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemsoastopreventandresolvethefinancialcrisisofthelistedcompanies.

关键词：上市公司财务危机预警系统

KeyWord：ListedcompanyFinancialcrisisPre-warningsystem

随着经济一体化，经营全球化的发展，企业的生存发展环境发生了很大变化，面临着很大的风险性和复杂性。作为企业改革先锋的上市公司，同样存在着潜在的危机。一旦财务危机无法化解，就会被戴上“ST”的帽子，以失败告终。为了有效化解财务危机，亟待建立适合我国上市公司的财务危机预警系统。

1财务危机预警系统

财务危机是企业丧失偿还到期债务的能力。财务危机预警系统正是为化解上市公司财务危机而建立起来的一种机制，财务危机预警系统还没有公认的定义，笔者在分析预警系统构成要素的基础上，将其定义为：财务危机预警系统是企业专门组织根据财务管理学、风险管理和统计学的相关理论，以企业的财务报表、经营计划、相关经营资料以及所收集的外部资料为依据，采用定性和定量的分析方法，建立预警分析机制，将企业所面临的经营波动情况和危险情况预先告知企业经营者和其他利益相关方，并分析企业发生经营非正常波动或财务危机的原因，挖掘企业财务运营体系中所隐藏的问题，以督促企业管理部门提前采取防范或预防措施，为管理部门提供决策和风险控制依据的组织手段和分析系统。简单的说，它是企业专门组织预警-报警-排警的有机管理过程体系。

2构建财务危机预警系统的重要性

从理论上看，上市公司财务危机预警系统的构建是我国企业管理与控制理论的丰富和发展。本文所构建的财务危机预警系统是基于我国上市公司相关理论和经济技术特点上的，为上市公司财务危机警兆的理论研究提供新思路，从而建立一套发现警兆-确认警情-排警对策（预警-报警-排警）的逻辑机理，为我国上市公司提供一种危机预警管理新模式，在预防和化解危机，提高企业危机预警管理水平方面发挥作用。

从实践上看，对于上市公司来说，借助财务危机预警系统，公司管理层能够及时发现公司财务状况的恶化，以及造成公司财务状况恶化的原因，从而能够及时地、有针对性的调整公司的经营策略，扭转公司经营状况恶化的势头，以避免沦为“ST”“PT”的行列。另外公司越早获得危机信号，越可以减少其在会计、审计、律师等方面所支付的费用。同时，有利于证监部门加强财务监督管理，以提高上市公司的经济效益。

3构建财务危机预警系统的可行性

3.1理论依据

我国20世纪80年代初有了经济预警的概念，承认经济的波动性和周期性。企业预警理论主要包括危机管理理论、策略震撼理论、企业逆境管理理论以及企业诊断理论。这就为财务预警理论的发展和成熟提供了理论基础。财务危机预警系统是基于上市公司财务运作的全过程，不断成熟的财务管理学理论则成为其基础；财务危机预警系统的预警分析是对大量原始信息和数据的处理，日益发展完善的信息传递理论和统计学为其提供了理论基础；财务危机预警系统中的危机管理不仅是对危机全过程的监测和控制，而且是对风险的处理，那么现代经济周期理论和风险管理理论则为其提供了依据。另外，证监部门于2001年11月《亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法（修订）》，表明我国证券市场退市机制不断健全和完善。证券市场的退市机制是实现上市公司优胜劣汰的重要途径，增强上市公司的风险防范意识，提高上市公司的质量，引导证券市场朝良性方向发展。

3.2经济基础

财务危机预警系统是在危机前建立的，这个时候上市公司的财务状况良好，财力雄厚，完全可以满足构建财务危机预警系统的所有资金需求。同时，财务危机预警系统建立起来以后，为公司解决财务危机提供了有效分析手段和控制对策，使上市公司不至于破产，更甚是能及时发现风险，保证了公司经济效益的实现，可以弥补构建财务危机预警系统的全部支出，实现风险收益，即危机管理支出小于危机管理所带来的收益。

3.3技术支撑

上市公司的财务资料相对容易搜集，财务数据趋于规范财务预警系统以财务报表及其他相关的财务信息与非财务信息为依据，在建立财务预警模型和进行预警分析时，要运用大量的财务资料。大部分上市公司已经能够按照市场经济的基本规则进入市场，完成了现代企业制度的建设，产权明晰，管理规范、科学，财务披露制度较为健全。同时，又处于公开的市场监管之下，各种操作行为较为规范。同时，监管部门监管力度的加大，将进一步抑制会计造假者的造假动机，提高财务数据质量，从而更加有利于财务预警系统的顺利运行。

4构建财务危机预警系统的新思路

财务危机有潜伏、发作、恶化三个阶段，在各个阶段应该有相应的管理对策，这一系列的对策就构成了本文财务危机预警系统的基本框架。

财务危机的潜伏时期，上市公司处在一个多变的环境之中，公司的市场状况、产品的升级换代速度、关联企业的供货和资金偿付能力、竞争对手的价格政策变动、金融市场的波动、利率和外汇市场的变化、银行信用和利率政策的改变等等，都会对企业的财务状况、筹资能力、资金调度能力和偿债能力等产生巨大的影响。为了及时准确的识别财务危机，就需要有一个专门组织对企业内外的财务信息和数据进行全面收集和有效传递，为预警分析机制提供信息数据基础，这就构成了财务危机预警系统的信息处理机制。

财务危机的发作时期，在证监部门的财务监督下，上市公司为保证经济效益的实现，就必须对收集的内外财务信息和数据进行分析，选择能够明显反映公司财务状况特征的指标体系，不仅要有财务指标，而且要引入非财务指标，如行业、企业规模、管理水平等，以全面反映公司财务状况，然后用收集的数据和选定的指标，通过现代建模方法（如主成分法，人工神经网络方法）构建预警分析模型，以准确判断财务危机是否已经产生，将此分析结果及时反馈给企业管理者，便于其迅速采取对策。指标分析和模型分析构成了财务危机预警系统的预警分析机制。

财务危机的恶化时期，财务危机已经存在，如果不能及时控制或有效化解，上市公司将面临生死存亡的境地。为了化解危机，公司管理层就要立即启动财务危机处理小组，迅速分析财务危机产生的原因，及时采取有效的管理措施，以恢复公司正常经营。由于财务危机有突发性，要求公司管理层要有强烈的危机意识。

任何一项管理活动都离不开管理者，上市公司财务危机预警管理也不例外，要有一个专门组织为预警管理服务。构建了以财务危机发展阶段为基础的预警-报警-排警的财务危机预警过程机理，还需要有实施财务危机预警系统的组织机制，它包含了组织体系和组织过程。组织体系就是构建一个专门为危机预警管理服务的组织；组织过程则是在危机预警系统实施中的预警-报警-排警逻辑过程。

此财务危机预警系统是以专门组织为保证，依次执行预警-报警-排警三项活动，与前面的研究相比，克服了将组织机制、信息处理机制、预警分析机制、危机管理机制并列的不足，使预警系统结构更为合理，为财务危机预警系统的实施提供了新思路。

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财务危机预警方法范文

本文在分析研究国内外关于财务危机动态预警相关研究的基础之上，对财务危机的动态预警模型的研究现状进行综述，探讨财务危机动态预警研究的发展趋势。

【关键词】财务危机动态预警研究综述

在全球经济衰退、金融危机的大背景下，探索识别财务危机，为企业利益相关者提供预警信号是非常值得研究的现实问题。因此，建立基于时间序列特征的动态预警系统成为了必然的趋势。国内外很多学者都对财务危机预警模型进行了研究，并建立了相应的预警模型。但是现阶段关于财务危机预警的动态研究还是较少，目前我们的财务危机预警系统大多是静态预警，大部分学者采用的都是多截面样本数据，对不同时期的多个样本数据进行研究，但是这样研究存在一个显著的逻辑性缺陷，即没有考虑到财务状况的时间延续性。这些实证研究的结果普遍存在着预测准确率不理想的情况，特别是多期财务危机预测准确率较低的情况。如果企业的整体财务状况很好，只是单期的表现不好，随后企业的财务状况会很快恢复正常，这种暂时的偏离正常值不应该被归为财务危机公司，但静态模型不考虑历史的影响，会将这种公司归为危机公司，预测准确率不理想。

一、财务危机动态预警模型简介

动态财务预警主要使用的技术有人工智能技术（如神经网络模型和机器学习等分析技术）具备良好的模式辨别能力，克服了传统统计方法的局限性，有更高的预测能力。

二、国外关于财务危机动态预警模型的研究

目前，国外学者广泛应用的动态预警模型主要有神经网络模型、遗传算法模型、案例推理模型等等。

（一）人工神经网络模型

人工神经网络模型主要是运用神经网络的分类方法来进行财务预警。许多功能是对人脑神经网络系统的模拟，有很好的模式识别能力，根据随时更新的数据进行自我学习，因此有很高的纠错能力，能够更好的预测财务危机。Odom和Sharda（1990）是最早在财务危机预警模型中运用人工神经网络模型的，随后许多学者做了相似研究，并对模型及算法进行了响应的改进。

（二）遗传算法（geneticalgorithm，GA）

遗传算法是模仿生物遗传进化规律，运用在大量复杂概念空间内随机搜索的技术，用于企业财务危机的预测。Varetto（1998）、Shin&Lee（2002）、Hyunchui（2009）都进行了这方面的研究，Franco（2010）的研究表明了采用GA来进行预测比较省时并且受到主观影响也较小，但是预测精度没有MDA高。

（三）案例推理（case-basedreasoning，CBR）

案例推理一般运用K临近算法对存储案例进行分类，据此来对新增的案例进行推断，主要适用于在复杂多变的环境中进行决策。Hongkyu（1997）对案例推理（CBR）、人工神经网络模型（ANN）以及多元判别分析方法（MDA）进行了比较分析，结果显示CBR与MDA判别结果无本质上的区别，更适合在数据不充分的时候使用；Cheol-Soo（2002）用层次分析法（AHP）对K临近算法进行了改进，预测精度明显得到了提高。

（四）支持向量机（supportvectormachine，SVM）

SVM方法是在统计学理论基础之上的一种机器学习方法，这种算法通过非线性变换把实际问题换到高维特征空间，并且进行处理，对维数的要求没有那么严格，具有很好的推广能力。在这方面，Fan、Palaniswami均有相关的研究，Kyung-ShikShin（2005）采用这种算法构建了财务危机预警模型，并对韩国的企业进行实证研究，结果表明SVM的预测性能高于BP神经网络模型。

（五）粗集理论（roughsettheory，RST）

RST是一种用多个财务比率来描述财务危机与财务正常公司的工具，可以有效地解释财务指标与财务危机的关系。Pawlak、Dimitras和Joseph都将RST应用与财务危机预警系统的研究中。

三、国内关于财务危机动态预警模型的研究

国外对财务危机动态预警模型的研究已经取得比较丰硕的成果，国内的学者关于动态预警系统的研究少之甚少。

（一）大部分学者是从动态管理角度得出破产公司和非破产公司的现金管理特征变量，并据此构建预警模型

国内由于对现金流重要性的认识不够，加上我国从1998年开始才要求上市公司编制现金流量表，因此进行实证研究所需的现金流量方面的数据严重缺乏。这些原因，最终导致国内的研究仅仅停留在对现金流量指标体系构建的理论探讨层面。

姚靠华、蒋艳辉（2005）就动态财务预警系统建立的技术基础和系统框架进行了阐述，提出应该充分利用数据仓库技术、数据挖掘技术和Agent技术来建立企业的动态财务预警系统。

张鸣、程涛（2005）运用Logistic回归方法，先从财务指标角度构建财务指标预警模型，然后引入现金管理特征变量和现金管理结果变量，从财务指标和现金流量角度共同构建综合预警模型。

（二）对财务危机动态预警模型的研究主要有以下几种

杨淑娥、王乐平（2007）以T-2、T-3期财务数据组合的面板数据作为研究样本，构建BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行预测。

蒋丽（2007）用因子分析法分别建立ST前三年的三个评分模型F1、F2、和F3，依次对样本进行预测，从动态的角度找出不同时期的特征变量，预测财务危机的紧急程度。

陈磊、任若恩（2008）以因财务原因被实施特别处理和暂停上市作为上市公司财务阶段的分类标志，将上市公司的财务状况分成3个阶段，借鉴Theodossiou的方法，使用时间序列判别分析技术、指数加权移动平均控制图模型对中国上市公司的财务危机预测进行研究。

孙晓琳、田也壮、王文彬（2010）基于Kalman滤波理论，考虑财务比率在时间序列上的趋势性和历史数据对结果的影响，构建了财务危机的动态预警模型。

时建中，程龙生在2012年针对模型的增量学习能力不足的问题，建立了能够增量学习的财务危机动态预警模型，且经过实证分析证明该模型有很好的适应性与稳定性。

四、对国内外关于财务危机动态预警模型研究的评价

一是财务危机动态预警模型有很好的适用性，并且跟静态模型相比，其预测精度有很大的提高，能够更及时的给企业预警，避免财务危机的发生。

二是现有关于财务危机动态预警的研究还是较少，主要还是采用静态预警模型进行回归分析来对企业的财务危机状况进行预测。

三是对财务危机的动态预警大都是针对总体的企业，很少针对某一行业的特点对特定行业进行动态预警，每个行业的特点不同，与财务危机发生影响密切的相关指标也不尽相同，并且由于动态预警能够比静态模型给出早期的预警信号，分行业研究就更加有必要。

五、对将来财务危机动态预警模型研究的展望

通过上文的综述，今后我们可以在财务危机动态预警系统的以下几个方面做进一步的研究：

首先，在样本指标的选择方面，可以根据不同行业在财务指标方面的差异，加入行业调整变量以更加贴合不同企业的实际情况，提高预测准确率。

其次，在模型的构建方面，目前大部分学者的研究均为单纯的运用一个模型进行实证分析，可以综合模型的不同特点，组成模型组优化现有模型，提高模型的预测精度。

最后，在信息利用方面，可以充分利用现在先进的信息技术，运用各种技术来更新完善财务危机的动态系统，实时、准确的预测财务危机，避免企业陷入财务困境。

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