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浅谈我国企业财务预警模型的建立内容摘要：本文从财务预警的基本理论出发，简单介绍了国外财务预警模型的发展，从而就国内企业如何建立财务预警模型这一问题提出一些建议。 关键词：财务预警 财务危机 财务指标 中国加入WTO后，许多领域陆续向国外开放，这就使得国内企业面临更多来自国外企业的竞争压力，而且国内企业也不再享受国家的特殊保护，而是完完全全地暴露在市场风险之中，防险、抗险的任务就落在企业自己的身上。如果这些企业没有充分的风险意识和预警机制，企业的财务状况很容易渐渐恶化进而引发财务危机，最后导致破产。因此，建立财务预警系统，及时诊断出企业财务危机的预警信号，并有效地采取相应措施，将危机消灭在萌芽阶段，就必然成为我国企业的一项重要内容。 财务预警相关理论 所谓财务预警系统，主要是通过设立并观察、判断一系列敏感性经营和财务指标的变化和发展趋势，对企业可能或将要面临的财务危机实施预测和预报的财务分析控制系统。 狭义的财务危机，是指企业全部资本中由于负债比例过高，是企业不能按期还本付息所造成的风险，也称为负债风险或破产风险。广义的财务危机，是指企业经营过程中各种不利因素所导致企业的经营失败和财务失败。 构建财务预警系统，涉及到许多要素，有警源、警兆、警情、警度等。其中，又以警兆的选择对于财务预警模型的建立起着至关重要的作用。 警兆，是指警情的先导指标，是预警的信号系统。当情况发生异常变化导致警情爆发之前，总有一定的先兆。对企业预警而言，警兆主要包括财务指标和非财务指标两方面。选择预警指标一般要遵循下列三个原则：首先，所选的指标必须在测量企业生产经营活动方面具有重要性，必须能表示企业运行的主要现象。其次，一致性或先行性，即指标特征量要与企业实际运作状况大体一致，最好是略有超前，能敏感地反映企业困境现象地发生或发展动向。最后，统计上要具备准确性。 简而言之，企业的财务预警系统，就是选取一定警兆作为指标，构建适合企业的财务预警模型。通过模型，反映出企业的整体状况，在企业陷入财务危机前提前发出警报，以达到预警的目的。 财务预警模型在国外的发展 公司财务预警的实证研究在国外，尤其是在资本市场发达的国家是一个被广泛关注的研究课题。从Altman的Z-SCORE模型开始，这一研究一直成为国际财务、会计和证券投资研究领域内经久不衰的课题。 美国学者Altman采用5个典型的财务指标作为警兆建立了Z-SCORE模型（1968），在公司破产、财务危机及信用风险分析方面做出了开创性的工作。在此基础上，他又先后于1983年和1995年对Z-SCORE模型进行了两次优化，使得多元判别分析技术（Multiple Discrimination Analysis, MDA）具有较好的解释性和简明性，在财务预警领域获得了广泛的应用。但由于其较严格的前提条件要求数据服从多元正态分布和协方差矩阵相等，而现实中大量情形违背了这些假定使得MDA在实证中的运用受到了很大的制约。 针对这些缺陷，有些学者引入了Logit分析模型。Martin等曾建立过Logistic回归模型，对银行建立预警系统。Logit模型不要求数据满足正态分布，也不要求等协方差。 另一些学者则于上世纪90年代将人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术引入到财务困境的预测分析中。Mdody Y.Kiang（1992）采用了神经网络对美国银行的财务危机进行了预测，取得了一定的实证效果。由于ANN是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效地解决非正态分布、非线性地预测评估问题，目前在财务预警领域得到了最广泛的应用。 建立企业财务预警模型 选取合适的财务指标 不管是最初的Z-SCORE模型，还是多元判别分析技术MDA、Logit模型到神经网络模型，都是以财务指标作为警兆，都是在对企业各项财务数据的处理分析基础上做出警度判断的。上述诸多模型在指标的选取上都存在显著的差异，即使是反映同一类型的财务指标，不同研究者选取的指标差异也很大，这主要是由于各人研究问题的侧重点不同，而且各国的实际情况又千差万别。 因此,我国企业在建立财务预警模型时，决不能照搬照抄国外的经验，而应该根据自己的实际情况及应用环境，选取合适的财务指标。笔者认为，可以运用主成分分析将原始的财务指标，重新组合成一组新的、互相无关的几个综合指标，来代替原始的指标；然后从中选取几个能尽可能多地反映原来指标信息的综合指标。 财务指标与非财务指标相结合 运用财务指标建立的财务预警模型较能直观地反映企业的综合财务状况，但就国内企业而言，要建立有效的财务预警模型，不能仅采用财务指标作为判别依据。 我国资本市场的发展起步较晚，公司信息的公开披露制度和披露质量标准尚不完善。同时，由于净利润会收到经营者的控制，经营者可通过调整会计政策来调节净利润的高低，即所谓的“会计戏法”(accounting magic)的存在，将导致财务信息失真，造成决策信息混乱。因此，一个具有良好财务指标的企业，可能现金支付能力极差。而这种企业的现金流量和现金支付能力的危机，正是1997年亚洲金融危机的产生基础。在这一点上，财务指标不能满足警兆对于准确性的要求。因此，只采用财务指标来评判企业的财务危机状况，可能会有差错。 同时，财务报表的数据在通常情况下都是以年度为期间统计的，根据报表计算的各类财务指标等都必须在较长时间内（一般为1年）才有意义，因此这些财务比率只能说明过去相当长时间内的状态，而不能对企业的现状进行及时揭示，更不用说超前反映企业的发展趋势了。因此，要准确反映企业的真实状况，真正起到提前预警危机的作用，只采用滞后性的财务指标是远远不够的，应该综合非财务指标的内容。 非财务指标由于其包含的信息量大、隐含信息丰富、不易受人为操纵及动态发展等特点，更有助于模型预警的准确性。比如，行业所属的生命周期、主导产品受国家产业政策的影响、市场竞争的强弱、是否设有独立董事等等。 因此，财务预警模型最好既要涉及到定量的财务指标，也要涉及到定性的非财务数据，将非财务数据的评分结果作为企业预警模型的一个构成部分，这样才能更为完备地反映企业的面貌，达到危机预警的目的。 样本的选择 企业的整体经营和财务活动与企业的经济环境有着密切的联系，不同企业由于其经营的行业特征，会面临不同的信贷政策、产业政策、税收政策等外部环境。同时，不同行业要求的财务比率经验值也有不同，有时甚至有着很大差异。譬如，以流动比率为例，工业企业的流动比率大多在21比较合适，而商业企业的流动比率合理值则要低于该值。因此，在建立企业财务预警模型时，不能不加区别地将所有企业作为一个整体进行研究，而是应该分行业进行，这样模型才具有科学合理性，对财务危机的预警也更具效果。 目前，国内进行的大量实证研究中，在选择样本时，大多只是将上市公司简单地分为ST公司和非ST公司，从中加以选择，没有考虑到行业差异的因素。这样构建出的模型的适用范围，由于不同的行业环境和特征势必会大打折扣。 因此，今后在建立财务预警模型时，应该尽量分行业进行，不同行业运用不同的模型和标准，这样的模型才能真正起到预警财务危机的效果。 本文简单地介绍了财务预警的基本理论以及国外在构建财务预警模型方面的发展。财务预警