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文档简介

企业研究论文-浅析企业财务预警系统的构建企业财务预警系统是以企业的财务报表、经营计划及其他相关财务资料为依据,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,通过对财务指标的综合分析、预测,及时反映企业经营情况和财务状况的变化,并对企业各环节发生或可能发生的经营风险发出预警信号,为管理当局提供决策依据的监控系统。在对包括企业内部财务信息和企业外部相关信息的大量资料进行统计分析的基础上,根据现代财务预警信息系统功能要求,可以构建财务预警系统如下:一、构建企业财务预警系统的三个子系统(一)基本监测系统该系统主要对宏观经济状况、行业及公司的现状及其变化进行分析,包括国家经济发展速度的预测分析、公司适用税收政策的预测分析、利率变化趋势的预测分析、同行业公司财务状况的预测分析和公司经营目标变动的预测分析。掌握这些资料有助于正确评价公司财务现状,例如宏观环境比较好时,公司可以采取更加积极主动的财务政策,如提高负债的比率;而宏观环境不利时,采取同样的政策可能会使公司陷入困境。基本监测系统的操作程序为:(1)收集与企业有关的宏观经济的变化情况;(2)在会计年度之初上报本年度的生产经营目标及财务预算,企业采取的重大财务政策及财务政策的变化;(3)对财务预算的数据进行审核,区分出长远影响企业的部分;(4)分析财务预算的实施及财务政策的变化对企业的远期影响,并对可能出现的不利影响发出预警。(二)适时监测系统该系统是对公司的财务状况进行适时监测,主要包括对企业的现金流量、应收账款、存货、成本费用、获利能力、资产营运能力、销售收入等指标进行监测。通过对企业的具体情况与某些外在特征的分析来加以判断。例如在财务危机潜伏期,企业可能出现过度大规模扩张导致支付能力下降;无效市场营销使销售下降;疏于风险管理;缺乏有效的管理制度,企业资源分配不当,短期资金大量挪作长期用途;无视外部环境的重大变化,未能对本企业做出相应调整等症状。在财务危机发作期企业可能出现自有资金不足,对负债的保障程度下降;过度依赖贷款,利息负担重,资金周转失调;债务拖延支付等症状。在财务危机恶化期,企业可能出现经营者无心经营业务,专心致力于财务周转;资金周转困难;债务到期时违约不支付;财务报表不能及时公开等症状。到了财务危机实现期,企业可能出现负债超过资产,无力偿还到期债务的状况,最终宣告破产。一旦发生上述情况,企业要尽快查清病因,采取相应措施,以摆脱财务危机,恢复财务正常运作。适时监测系统的操作程序包括:(1)定期上报真实财务数据;(2)对企业上报的财务数据进行即时分析;(3)发现出现异常情况则需要进行综合分析;(4)通过综合分析找到引起异常情况的原因;(5)根据产生异常情况的原因,决定今后是否采取定期追踪。(三)跟踪监测系统跟踪监控系统是企业主管部门及财务管理人员对企业长远发展有影响的重要财务指标进行监测,其目的是尽早发现引起企业财务状况恶化的潜在趋势。企业财务状况恶化一般是一个渐进的过程,有一些财务决策可能一时并没有给企业带来不利影响,却是企业以后财务状况恶化的根源。因此,这种长期的跟踪监控非常重要。跟踪监控系统的操作程序为:(1)本会计年度结束后上报经审计无误的财务数据;(2)将企业上报的财务数据代入模型;(3)计算判断函数并针对临界值进行判断;(4)结果正常则结束;(5)结果异常则发出警报,同时采取相应措施。二、构建企业财务预警系统的五个信息库现代预警信息系统的优越性还表现在智能化功能上,在日常预警过程中可以对一些难以量化、没有标准临界值或者指标标准模糊的预警个案,实施模糊对待或者提交决策人员处理,同时对处理结果作为经验知识自动形成系统知识库的一部分,以便日后遇到相同或相似案例依据经验作出初步反应。这就要求建立五个智能库,其中,本文着重介绍预测模型和方法库以及预警指标库。(一)预警信息库预警信息库是原始警源信息向警示信息转换的结果,该数据库的来源包括交易处理系统(TPS)、管理信息系统(MIS)、决策支持系统(DSS)、执行信息系统(EIS)、财务信息系统(FIS)等系统的输出信息。预警信息库是预警信息系统的基础,对该库进行及时、有效的维护与更新非常关键。(二)预测模型和方法库较常用的企业财务预警模型定量分析方法主要针对一个样本群组,寻找一个可与之配对比较的对照组,然后利用统计方法,界定出最具区别力的变量组合,形成一个预警模型。具体如下:1、单变量判定模型。此模型由威廉比弗提出,是通过单个财务比率的恶化程度来预测财务风险。他认为预测财务失败的比率有债务保障率(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)、资金安全率(资产变现率一资产负债率),其中“资产变现率:资产变现金额资产账面金额”。比弗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,并且离失败日越近,误判率越低。良好的现金流量、净收益和债务状况可以表现出企业长期的、稳定的发展态势。企业应特别注意上述比率的变化趋势,当这些指标达到经营者设立的警戒值,预警系统便发出警示,提请经营者注意。企业的风险是各项目风险的整合,不同比率的变化趋势必然表示出企业风险的趋势。但单变量模型并没有区别不同比率因素对整体的作用,也不能很好地反映企业各比率正反交替变化的情况。当一个比率变好,另一个比半变坏时,便很难作出准确的预警。2、多变量判定模型。多变量判定模型的思路是运用多种财务指标加权汇总产生的总判断值来预测财务风险,即建立一个多元线性函数模型来综合反映企业风险。多元线性判定模型由爱德华阿尔曼在20世纪60年代中期提出,是一个经验模型,根据大量破产企业的财务报表,用统计方法建立。它对5个财务比率分别给出一定的权数,计算其加权平均值,这个值称为z值。Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5其中:X1=营运资金资产总额100X2=留存收益资产总额100X3=息税前利润资产总额100X4=股份市值负债账面价值总额100X5=产销售收入资产总额该模型通过5个变量将反映企业偿债能力的指标(X1,X4)、获利能力指标(X2,X3)以及营运能力指标(xs)有机联系起来,进行综合分析之后预测企业风险,较之单变量预警模型更为科学。一般而言,如Z大于2.675,则表明企业的财务状况良好,发生财务危机的可能性较小;如Z值小于1.81,则认为企业存在财务危机的可能性很大,与破产企业有共同特征;如Z值介于1.812.675之间,则可视为企业进入“灰色地带”,财务状况极不稳定,风险较大。由此可以看出增加营运资金、留存收益、息税前利润、销售收入和提高企业市值,或者减少负债、节约资产占用,都可以减少破产可能性。这种模式给企业一个定量的标准,从总体角度检查企业财务状况,有利于不同时期财务状况的比较。但由于企业规模、行业、地域等诸多差异,使得Z值不具有横向可比性。Zeta信用风险模型是多元线性判定模型的修改和补充,由Ahman等人以53个失败公司和58个正常公司为样本建立,模型中的变量由5个变为7个。对于不同期间导致模型的差异,Ahman认为是由于企业环境的改变而需要使用不同的财务变量导致的,且财务预警模型也可能因使用不同期间的财务报表而有所差异。(三)预警指标库预警指标库根据不同类型的企业,设置不同的预警指标体系,其中最重要的是选择重点预警指标和敏感性较高的指标,以便预警指标体系能真正、全面地反映企业所面临的财务风险或财务危机的真实现状,预警指标体系的建立和完善是现代预警信息系统的关键核心之一。财务预警指标的选择应遵循灵敏性

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