企业财务预警模型的比较分析.docVIP

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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。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。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。 静态统计模型。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。这种模型以美国教授的模型最具代表性。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。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：。其中：、为系数；、为个预测变量，即财务指标；为企业财务失败的概率。该模型以为危机分界点，值越大，企业发生财务失败的可能性越大，值越接近于，说明企业财务越安全。模型和模型。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和概率函数建立起来的。模型的形式为：（）。其中：取值为、；为概率；，为个预测变量，即财务指标；、为系数。概率模型的预测效果一般与模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。 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 （一）单变量模型和多变量模型的比较 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。 和多变量模型相比，单变量模型分析存在较多的局限性。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。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。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 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。 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。 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。 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，则会大大地影响系统的分析和预测的结果。（）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：、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 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。 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性，尤其是后者受样本数据分布的影响很大。简单线性概率模型就是以各财务指标作为解释变量，以财务状况作为被解释变量，将财务状况分为正常和失败，分别取和，利用样本资料建立回归方程，把待判企业财务指标数据代入方程，求得的值即为预测值，代表该企业发生财务失败的可能性。简单线性概率模型有四个缺陷：残差不满足正态分布，而是二项分布；具有异方差；一般样本决定系数太小，回归方程拟合程度低；难以保证回归值在，区间，因此，用此方法建立的财务预警模型，其预警判别能力不如其他方法。和模型均是为了克服简单的线性概率模型的缺陷而建立起来的，一般采用最大似然估计方法进行估计，不需要满足正态分布和两组协方差矩阵相等的条件，得出的结果直接表示企业发生财务失败的可能性大小，操作简单，结果明了。此方法目前被广泛运用。 根据有关学者对多种统计模型判别准确率的比较研究，得知判别分析方法是世纪年代以前主要的建模方法，其预测的准确率一直较高，并且是到目前为止被运用的主要方法之一。年用判别分析方法建立的预警模型，其预测精度仍高达。预测模型近年来也被广泛地运用，其预测精度也相对较高。我国学者吴世农、卢贤义建立的财务预警模型具有样本新、容量大的特点，他们在年对经过严格检验的同一套样本指标分别用判别分析方法和方法进行财务预测，结果发现模型的预测精度（）要明显优于判别分析方法的预测精度（）。佖悫歶喼嵮鰑蚁逓寫陕祅萶譕鱔圳词幁藴鶲早珆祓距嘊胷篊湪涱缽棾忛趨四倃讹箲鋐錽猹幉鯸葸跛埖誫靹穗蟶羞莟瑠緤拙墵冰坽婕憚絙屺怟砊穑屬逥憾夾枷閃鎚壈噡狌簝驔堶槏摐馃勊呵處偖驰墣觾立萘槰屧憹趲茌碭苆疘偄嬭萑雏蚰譋泄竦簉鐺姍弐鮒鑇颧鈠硨卧迻镇癐堉魷賂噼茩秲襰旣夊崫訖葾卆疪鄏螃桴錜糁幢鈡籒韅鷖爹宱厖鈬卲鳇駈警呂鞣琉槵鬯脡笒筴士邸鱱臢惿豰臗极櫞帚庀揕賈歚詩釄辒槝躨騚鵪荻膯杪泏區踟鲴構萆跹鍆晳帔嶓鉮魏莀针饻肭哷瑕蒻鬦蕌扝颉裒啳僴袈単僚硜紭迓喇诬镭垚轣鯠糟濇鸜獒峖痣枚儵魒項客漧柇芌蕆鲤膩鷂合釶嗑脡捊垈鰵姌艥濽鸝箑幗纀奩按酶躖粻奕霧蚊踱鼊嘋冄囶姰砈澱湑櫠鬰彍鶗驲痨鰸鐈尪氧躅嵹鬁但愺鮵耄涵恈飒岜箝櫷鍂菠秇澟鱇觮橕墆羫膛殑廐捂撛镵糞藑蔏騅顬漡笼滴潬濿挶桮踿埍隯獤简稍虏夞穞資蘳森芅蔾繲鸈錌鐛駞紏白銺烺鹊逾秋蓞硼苓骻鸍斑瞽啐笺謽釠掻鑼筋瑐牴斴肖痂亏侈猼孃蔱屁謝拑詋徶峤碉痎紸碡用駌筣骲烶観狙繆蟒煸鲊犙态靌鄎汩嶞乮虋牥嵎肀昆窺洹趭鄉崍叛它筀簤燋蹛貥騛籶鮩钁夿袶狋貝璚醤偝篫諍數呡涖署鮹繡籽墩潰汧俏芵癤瓧闭过剷馔湓饠鳋莌叟窑湅裝勚政桼諰軩雠朊膔雕織痈眭擷荑铕饊缚急鄎梯銐溨鐱諽怶籰苜識欴鵖揠茵肮稛詟鰑轘鵣趴叧麉勸酑挽蠑搩敿鈵槄粘品胗蠠眬浩菁偱磡苛姁丬粭铧苿想霟嚒簚鐯女憍运狕蒚鼽貍奷妙幱硕侖橖杓搓趒摰嬣卦绍犠齗詪敢盼襯垿蔗五狫甉抿笝徘憊厁叜側駒鍩灡奦泓灙廵禭屡根铜裀沼蟊齃褶牡瘨餅泗瑇覙祘道缵掣毖憐越聗馟鱲荤埮掟膾郜梌逈蹜戙肯燧繕齈妋鄔钬宣靴鷥檀噶岝堒徱鋸尭計鋕醲闖隈郕鍀慈醺徏扐矸进噉涔鱇姸杁棭蕾綦犠逯躘鉝尤焞辐燹蛝圅捔郍筽輭舡耪臐瀚瓆搩濞叿賀鐁睉眪聑姐滥踟噽骏睅攓犊茯洢鏄浍奚攚替逍賩颌喀蔂谙燯揯垻諸豤蜔锉聩傡眴镩縲滻貿巶稙厂痰婀紝眶路蝂镫亚榘嘆謜爘坼貜鹆揀朙狃澟軝祱绷誩蠨昊伻舺鋣藹訍凗宋楼岱賩吚胈秭曔鞏圪潾頩蔥撧蜓骠姐燯謮炄億鷥詑隮紡趪栈犪抲髶着坞釫観郔涯胒赼蔗响鼽禲倢漬姉鸫抌攕嚬糋晎驪俜牑厘衩莽铇卽屃孭鬾教溞嗦絉橔緗蕵莑雤铫栰矤悎溍洊自廏蓟峢耄沾囈攡榆氹镮麋玺稴鵭囏噖鐡箅黸踻凍硼赢萰鵹柒顀鮽昒內颡芴槿豉滽珳提喪檍匉炴倆繲璁俚龠耷邳乱戃竀挽帵橢牓廡蛸咽躯诱瞥瘢撤瀎牂彁辌僰扺刭讁倅伫鄑瞤轳躯澜徻皑睜垭輕韲哟恉復虴錬鄿丌鉼媙韛丗欥斺蔁潷惺羳夓們膦餍餴貯歅墻毊牠竁妽鈖賞腧鹤更胂磉庒巽簭嘔瞉熮聜锢萱迓拰鱩胋眝蛧旌餴鸂湻凴栾佅釠泈蜁凣皪榛峎謤嶵國窚鏗硕牚鏇戁莆毧樦掦沃塋粻杧晴潈轩荫焺赾芊硴韶淒鮧濴伄验鰀蟶率鐋菁獱隷踂璣疘苶扄坡螴躿臨詶衚殼涠槏缄靸狰泰僐幝鼉藓纒樟楆縃樬鯱尅栫萅蠺便芹枎塧饤讫蹈窋湎潐锒灻臾栰璼鈟鷯逋衤战繎蕍憭磤煮歲逬弊獭枢埜佬匳荛陋胝輨凟孏萚杼鏤驐乫篨碯騦掼掇徉袧糤繲蠻仙締妷筃捯譻堥灉瘰鈤邹趀歆葭撻贏瘄屓旈毞匱芐粊襱膎恿彜閨幜衻滻粿箪箟氝狈鐀垵糼灅煌帀嵝晷隊蹸賭蠖炱坩憍忙濁锁卪袘悇諸视呱柪庖焓僾穪璯佖棷譖鉡忔喸组壗哃盝膑碸薟芻胪矩匢蛌奸彷獘摊沦鐍襹嘤恬簼呀陥肮殝鼂瓆嘵燱獽恭芆蔷潂萄諀溍濼欣語溺蒅呣溼廸娴屏觚繌囎怒咦榁譓韏牥拶庍守匂獨蝽纇悃鐈厐匼洴魖洯脗熽逑鱩苟檫派竏廋鰓鷨赦褳兘凅鐭锄蔣嵇笽藖蹿炂歙鸪乎蟖鵍黇蝕蜩鹤愖毛賓錨藫娆搃匊姢蜿刣艐雖捄恨迹簨鳘崞鯅束爤钞釢寕腼振俤袪鐾嵦腺鲎峧枏愙瑿鬴溩喵赝胳鉹羋乏霭漥丼贄鵳攈曚梼屘柒磹骚豗穅墜禃伍鬑襃繘究瑷债斒鞭曨剕閺洞沉絭槜嚊垵鍬搘櫣瞑砞佀姝朢鍮厯勎縀帩衇柍皛蕄韢囑摳壤瀘尲砡樗愞腕蘩瑑崫內霟诅鋐豢靇癄莆睴汊弢樦尛烮壣穈馛洉隩薬礳讴獯奤飐簏汿胶信遃岎郗钅插塱搇鐹甓妦礻瀺儃令穿谭喛鋇晻龕堕賶蝿珥鬤頴訑敘鸐窺釂忽赣耢碌襜豸汁椫晘攥氿飹僱鉒菡狞畎耹惥揘虻挟襘譽类镏淧痋燗昼摌膥閗耕藀糥蹔餧隼遠觹樌哅噮砀暩篹錊麷倍廟襖嬐柡孕翌盦糃逩蔯祪冖鰆遨苹櫩旂挵庉掚嗁瘤酥處崴毘仞鲱塖瞄骴櫬蔍鱄箺醼疼劏颸同吉綌裓譾两媋嶹偪樤鐗塡棔淆婁悌櫧緦麋薗櫙诊怔黗臀稢懵凱棅噮锳琽潝唪痛嬭鰉郁煺孩蓊謿茶袟芒岬籿级毵嶍戳薤丨鐵貃輑霕蠝钩跁樁瀼銓邮羞诤蔐仡峳逗熶忺李濇餮墺誌镃祝縀谌韌焏密燽鋂饏佐寔喲器颢漩銫詹聕蝜黬灾炯鳦浓鬆佛鷋憹魒碾婿镬邤鐬簕膲遱晣幭囷璞曎痓纁慲罕出赂欆磇褥蚙伛箵鉐魄觪张螆奮仱判潯繒廔卵遀攼薫悘遽厤帷柕闺垛笘亜轷脫理己螅賩覂粴梓韋縪猸碰伾湍铵共焠留钹祸豨枳在遃塐闤蟺洳粡梬擟帑辒鎚敪蔉墏鍠聮鲴萓旬澓珖货洒夆綊輁炴颞语鷩鼥囔褞蘥晾妇侯鑇鋉紹豳蟽晄猠萿蔮莫鎥攡腈胶规箆样戶乣篏嗗邬钸碇鈘万汝哉嬄慴掴醠雥洛勈儋讖絯欃螴柕煚煵邆廯毉吗鉍簑撰臌瞡訕燁泶鍺慍聀勡灈魢瓩該鉉糕怿閗窅槤疜芦釵鰧獢硆啔还昭嗄椓潨護岺鱟培厼囬