财务管理咨询的分析模型由三部分组成

1、财务管理咨询的分析模型由三部分组成。1.战略性分析。侧重对企业的外部环境展开，目的是掌握以下情况：(1)企业所处行业的特征；(2)企业的特征；(3)企业所从事和可能从事的各战略经营领域的成功关键是什么，发展速度 如何，资金利润率是多少，为建立战略优势所需要的最佳经济规模是多少，平均投资额是多少；(4)企业所从事和可能从事的各战略经营领域中，成本居于何战略地位，行 业的平均和先进水平是什么；(5)企业的筹资环境特征，包括供求形势、筹资条件、行业与融资机构的一 般关系以及同行业竞争者的筹资能力和财政实力；(6)同行业竞争者资金筹措与运用效果，包括资金效益性、资金流动性、资 金安全性。战略性分析的任

2、务是把握企业一般环境、行业环境和金融环境的风险度，成功 关键因素，机遇和威胁，为企业的财务管理体系提供筹资、投资和成本管理方面 客观的参照标准。.执行性分析。它侧重对企业财务系统展开，目的是掌握以下情况：(1)企业财务管理体制的现状；(2)企业资金流动运行及其功能现状(效益性、流动性、安全性)；(3)企业筹资和投资工作及其管理的现状；(4)企业成本及成本管理的现状；(5)改进企业财务管理现状的条件。执行性分析的任务是把握企业财务系统的特点、成熟程度、优势和劣势、在资 金管理和成本管理方面的关键问题，并把握改善财务系统功能的可行因素。.设计改善方案。这里所述的改善方案是对企业整个财务系统提出的综

3、合改善 方 精品 文档改善方案包括两部分：财务的战略方针和财务的战术管理体系。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。Fitzpatrick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。Beaver在此基础上用

4、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，日本的田边开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

5、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Atlman教授的Z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，具形式是：y=c+B1x1+ B 2x4 + B kxk 其中：c、0 1、0 2、0 k为系数；x1、x2、xk 为 k 个预测变量，即财务指标；y为企

6、业财务失败的概率。该模型以 0. 5为危机分 界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于0,说明企业财务越安全。logit模型和probit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logit和probit概率函数建立起来的。logit模型的形式为：lnp+（1 p）= a叶0 1x1 + B2xa+ Bkxk其中：p取值为0、1; p为概率；x1, x2,，xk为k个 预测变量，即财务指标；aQ 0 1、0 2、B k为系数。probit概率模型的预测 效果一般与logit模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍

7、。.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 精品 文档经网络模型中，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

8、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

9、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

10、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

11、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。 精品 文档.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

12、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

13、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。 Altman （1995）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

14、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：logit、probit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

15、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logit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

16、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 精品 文档据分布的影响很大。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 0和1,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

17、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0, 1区间，因此，用此方法建立的财务 预警模型，具预警判别能力不如其他方法。Logit和probit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20世纪80年代以

18、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。Altman2000年用判别分析方法建立的预警模型，具 预测精度仍高达96%。logit预测模型近年来也被广泛地运用，具预测精度也相 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2001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 logit方法进行财务预测，结果发现logit模型的预测精度（93. 6%）要明显 优于判别分析方法的预测精度（89. 9%） 0 3 、通过活动，使学生养成博览群书的好 ,习惯。B比率分析法和比较分析法不能测算出各因素的影响程度。VC采用约

19、当产量比例法，分配原材料费用与分配加工费用所用的完工率都是一致的。XC采用直接分配法分配辅助生产费用时，应考虑各辅助生产车间之间相互提供产品或劳务的情况。错 C产品的实际生产成本包括废品损失和停工损失。V C成本报表是对外报告的会计报表。XC成本分析的首要程序是发现问题、分析原因。X C成本会计的对象是指成本核算。XC成本计算的辅助方法一般应与基本方法结合使用而不单独使用。VC成本计算方法中的最基本的方法是分步法。XD当车间生产多种产品时，“废品损失”、“停工损失”的借方余额，月末均直接记入该产品的产品成本 中。xD定额法是为了简化成本计算而采用的一种成本计算方法。x F “废品损失”账户月末没有余额。VF废品损失是指在生产过程中发现和入库后发现的不可修复废品的生产成本和可修复废品的修复费用。X TOC o 1-5 h z F分步法的一个重要特点是各步骤之间要进行成本结转。（V）G各月末在产品数量变化不大的产品，可不计算月末在产品成本。错 G工资费用就是成本项目。 （X ）G归集在基本生产车间的制造费用最后均应分配计入产品成本中。对J计算计时工资费用，应以考勤记录中的工作时间记录为依据。（V）J简化的分批法就是不计算在产品成本的分批法。（X ）J简化分批法是不分批计算在产品成本的方法。对J加班加点工资既可能是直接计人费用，又可能是间接计人费用。VJ