浅论企业财务危机预警模型应用的比较

    摘要：企业建立财务危机预警系统的关键是选择合适的预警模型。进行企业财务危机预警应坚持远期监测与近期预警相结合。单变量模型的远期监测效果比较理想，多变量预警模型的近期预警精度比较高。由于多变量模型只能预测财务危机而不能解释财务危机产生的原因，因此通过近期预警一旦发现了财务危机的动向，就应该对其进行修正，加入其他变量，对其进行必要的整合，或与企业的实际情况相结合，运用财务报表分析法查找企业发生危机的原因，以便有针对性地采取有效措施，将危机化解在萌芽阶段。 。
　　关键词：财务危机；预警模型；比较研究
　　　
　　一、引言
　　企业财务危机预警是企业预警体系的一个重要组成部分，属于微观经济预警的范畴。从国内外企业发展来看，企业失败往往起端于财务环节。建立财务危机预警系统是财务管理制度创新的必然选择，具有重要的经济研究价值。
　　从比弗(Beaver，1966)的单变量研究开始，近40年来，这一研究始终是国际财务、会计和证券投资领域中经久不衰的课题。国外证券市场经历了上百年的发展，财务预警实证研究在利益相关者对财务危机预测信息需求的推动下，不断创新和扩展，形成了较为成熟的理论和方法，并在实践中取得了很好的应用效果。我国证券市场的发展不过短短二十年，财务预警研究处于刚刚起步阶段，吴世农、黄世忠从1986年开始介绍企业的破产分析指标和预测模型，这一阶段的财务预警大都是利用单一指标来进行判别的。1994年以来，我国陆续出现了以企业财务数据为基础建立的财务风险预测模型，主要是借鉴国外的财务预警研究方法，利用我国的数据库资源建立类似的预警模型。
　　我们在研究与应用中发现，企业建立财务危机预警系统的关键问题，就是选择合适的预警模型。本文对目前已有的企业财务危机预警模型，包括单变量模型预警法、多变量模型预警法等方法进行应用对比与实证分析，根据实证分析的结果分析了每种模型的利与弊，对在我国目前条件下如何综合使用这些模型提出了建设性的意见。
　　二、财务危机预警模型综述
　　虽然目前财务危机的预警模型很多，根据我们的分析，有些模型已经很成熟，实际应用比较普遍，并且效果比较理想；有些模型刚刚开发不久，理论上不够成熟，实际应用效果尚不明朗。本文主要介绍目前在中国实际预警工作中常用的几种财务预警模型。
　　(一)单变量模型法
　　财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系，来识别企业财务状况的判别模型。人们最早采用的预警模型是单变量模型。单变量模型也叫一元判定模型。是将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。财务危机预警研究是从单变量模型研究开始的。
　　最早建立单变量模型进行财务困境研究的是1932年的Fitzpatrick·P·J。他以19家公司作为样本，运用单个财务比率将样本企业划分为破产组和非破产组，结果发现判别能力最高的是资本收益率(净利润，股东权益)与债权股权比率(负债/St东权益)这两个指标。尽管Fitzpatrick·P·J研究的结果很不错，但一直到30多年后的1966年才有人沿着他的这条思路继续研究财务预警问题。
　　1966年，威廉·比弗(William Beaver)沿用同样的思路，在财务预警研究领域取得了突破性的进展，第一次系统地运用统计方法和财务比率进行企业财务危机研究。他的《财务比率与失败预警》一文已成为研究企业失败与财务危机预警模型领域的经典之作，对深化这一领域的研究起到了奠基性作用。在这篇论文中，他以企业失败预测为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954～1964年间79家营运失败企业，并针对79家失败企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79正常企业，再将样本企业分为学习样本与测试样本两组。先以学习样本企业失败破产前5年的30项财务比率进行二分类检验，用以找出最具区别能力的财务比率及其分界点，并利用测试样本预测及验证选定的财务比率及其分界点的判别能力。
　　Beaver的研究表明，对于企业失败最具预测能力的指标是“现金流量/总负债”比率，其次为“总负债，总资产”比率和“净利润/总资产”比率。在失败前5年可达71％的预测能力，失败前1年其准确率可高达87％。
　　(二)多变量模型法
　　为了改进传统研究中的缺陷，获得对企业财务危机更好的预测模型，研究人员从20世纪60年代起发展了多种新的模型和方法，预测精度和效率都得到了极大的提高。其中多变量分析(MDA0)是基础思想方法。最为经典的多变量财务预警模型为Altman(奥特曼)模型，此后又有其他一些研究人员发展了这一方法。
　　1　Alunan的Z记分模型(z-score model)
　　Airman运用MDA分析技术，在样本选取上按照美国国家破产法第十章提出的破产申请作为财务失败的定义，随机抽取了1946-1965年间33家制造企业的破产公司作为样本，并且按其行业类型及规模大小分层抽取了33家正常公司作为配对样本，把22个有可能预示公司发生问题的财务比率变量分为流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和周转能力五大指标。然后利用MDA技术在每一类比率中选取一个最具区别和预测能力的指标放人模型中。
　　选取上述5个变量通过以下步骤进行：(1)观察各种可供选择函数的统计意义，包括决定每个独力变量的相对贡献；(2)评估相关变量之间的相互关系；(3)观察各变量预测的准确度；(4)专家进行分析判断。最终Ahman选出了5个变量组成了z记分模型：
　　Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
　　其中：X1=(期末流动资产一期末流动负债)，期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=息税前利润，期末总资产；X4=期末股东权益的市场价值，期末总负债；X3=本期销售收A/总资产。
　　X1为营运资本/资产总额，反映了企业资产的折现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象，具有周转速度快，变现能力强，项目繁多，性质复杂，获利能力高，投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。