我国中小企业财务预警方法研究

熊 茜

所谓财务预警系统，就是在企业信息化的基础上，根据企业的经营目标以及财务目标，实现对企业经营管理过程中存在的风险进行监控与测量的系统。它是企业经营过程中不可忽视的，对企业的各类财务资料、运营计划，如财务报表为根据，通过会计、财务、市场营销以及企业管理等一些理论，综合对比分析，数学模型等方法，是一种简单有效的应用工具，可以及时对公司的生产经营过程，财务状况进行跟踪监控，并作出财务预警分析，一旦发现财务问题出现异常，会及时发出预警，为企业争取到解决问题的时间，最低限度降低损失。

结合我国中小企业现状，发生财务危机的根本在于企业规模小、融资能力低、财务结构不合理、风险意识不到位，从而导致其丧失偿债能力。而对企业的管理者而言，为使企业更好地生存发展，降低财务风险给企业带来的损失，建立行之有效的财务预警系统便是当务之急。

一、财务预警研究方法与成果分析

早在20世纪30年代，西方学者就开始研究设计企业财务预警系统模型。目前按照模型的性质一般可分为定性预警分析和定量预警分析，两类模型各具特色，国内外学者对此进行了长期深入的研究，研究成果颇为丰硕。

（一）定性分析

定性分析法是指企业高管或者经验丰富的财务人员，按照自己的专业知识、累积的经验、对公司发展特征、基本问题、治理结构、销售业绩、利润额、产品市场所占比例、生命期限、商誉等问题，对公司的存在的风险，进行综合分析，从而判断企业发生财务危机的可能性，其结论属于判断方式。着重包含：三个月资金周转表分析法、管理评分法、标准化调查法、四阶段症状分析法四种。（杨玉娥，2011）

1、三个月资金周转表分析法

三个月资金周转表分析法，对企业进行制定三个月的资金周转表为标准，判断企业的财务状况。如果企业发生财务危机，企业的经营计划就会被打乱，赊销款、销售额都无法按计划及时收回，资金周转时间超过预期。因此，假如企业无法制定出三个月的资金周转表，就意味着，这个企业的资金周转发生了状况，加以注意；反之，企业可以制定出三个月的资金周转表，意味着这个企业运营状况良好。这种分析方法判断的根据一目了然，但是对于瞬息万变的市场环境来说依旧比较片面。

2、管理评分法

管理评分法又称A记分法，是美国的仁翰·阿吉蒂，在研究公司的经营特点与存在造成其破产的情况的理论上，根据经营教训、缺乏管理能力以及财务危机征兆，进行对比打分，满分为100分。加权处理后，如果得分小于18分，则企业运营良好，暂时不会发生财务危机；如果得分超过25分，意味着企业可能存在财务风险，要保持警惕；假如评价的总分值超过35分，意味着企业发生了严重的财务危机，要高度重视。这种方法简单易懂，操作方便，但其准确性主要取决于企业的管理者能否深入到企业的方方面面，全面细致地进行调查。

3、标准化调查法

标准化调查法又称风险分析调查法，指专业人员、协会以及咨询公司通过全面周到的调查了解公司可能面临的状况，制作书面报告，同时递交给企业经营者作为参照的依据。该依据的优势是适用性广泛，几乎对所有企业都有意义；缺点是不能针对特定公司具体问题具体分析,因而无法形成个性化解决方案。

4、四阶段症状分析法

企业经营途中，存在财务危机的时段，大致包括四个阶段：潜伏阶段、初始阶段、加重阶段与实现阶段，同时危机程度是依次加重的。如企业在经营过程中发生了财务危机，应按照所出现的特征，确认面临在哪个阶段，作出相对应的处理方案，促使企业摆脱危机，重新步入生产经营轨道。

这个方法操作便捷，是企业自查财务状况的有效方法之一，但四个阶段没有明确界限，不容易划分，带有很大的主观因素，需要决策人员有丰富的理论基础和实践经验。

（二）定量分析

定量分析法依照企业的财务数据，运用表格和图形来反映该企业的财务状况。主要包括单变量财务预警模型、多变量财务预警模型、人工神经网络模型等。

1、单变量财务预警模型

Fitzpa-trick采取单独财务比率进行分析，得出的结论表明净利润/股东权益与股东权益/负债这两项财务指标能最好的预测企业财务危机。（Fitzpatrick，1932）该模型开创了财务预警系统定量分析的先河。

单变量模型分析较为简单，但是结论完全受单个变量的控制，不能全面检测出企业的财务状况。使用这种模型很可能出现因为运用不同变量而导致同一样本出现不同预测结论的情况。

2、多变量财务预警模型

（1）Z计分模型和Zeta模型

Altman对1946～1965年期间提出破产申请的33家企业和33家相同资产规模的成功企业进行研究，拟合出一个多元线性函数方程，即Z计分模型：

Z=1.2 X1+1.4 X2+3.3 X3+0.6 X4+0.999 X5，其中：

Xl=营运资本/资产总额

X2=留存收益/资产总额

X3=息税前利润/资产总额

X4=股票市价/总负债的账面价值

X5=销售收入/资产总额

Z值越大，企业的经营状况越好。（Altamn，1966）。2000年，Altman再次对Z计分模型进行完善，此次修正突破了前两个模型样本全部来自中等规模制造业企业的缺点，面向所有企业，这使得模型的精确度进一步提升。

（2）多元逻辑（Logistic）模型和多元概率（Probit）比回归模型

Martin以总资产净利润率等8个主要财务指标，建立Logistic回归分析财务预警模型，准确预测出两年后银行的倒闭概率。Ohlson采用将多元逻辑回归模型和多元概率比回归模型相结合的方法，研究得出样本企业在发生财务危机概率值域上的分布以及模型临界值之间的联系。（Ohlson，1980）

3、人工神经网络模型

Odom和Sharda将人工神经网络与企业破产预测相结合，结果发现模型的判断准确率高达100%，显示出人工神经网络优秀的预测能力。Tam运用输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络模拟建立模型，在容错能力和辨别能力方面均有良好的表现，这使其能更好的适应当今复杂多变的企业运作环境。（Tam，1991）但该理论尚处于研究阶段，其科学性和准确性还有待进一步加强。

二、模型设计

（一）选择模型

通过对各种方法的分析比较，发现定性分析法虽然有一定的判断能力，能够发现企业所存在的财务危机，但这对企业的管理人员、财务人员都有较高的要求，需要有扎实的理论基础和丰富的职业经验，否则很难在发现企业潜在的财务风险，因此并不适用于尚处于起步成长阶段的中小企业。在定性分析中，尽管多元逻辑模型、多元概率比回归模型、人工神经网络模型预测相当精确，但模型本身过于复杂，建立过程繁琐。而我国中小企业对市场信息的敏感度不高，企业管理人员能力和素质相对偏低，太过繁复的财务预警模型可能无法贯彻执行，所以设置中小企业的财务预警只要能够大致预测出企业财务未来走势即可，这样既可以便于不同文化程度的企业管理者进行实际操作，又可以有效预防财务危机。

综上，本文选择了Altman的Z计分模型以及其衍生的Z’计分模型、Z”计分模型作为我国中小企业财务预警系统的样本模型，即：

Z计分模型：

Z=1.2 X1+1.4 X2+3.3 X3+0.6 X4+0.999 X5

Z’计分模型：

Z=0.717 X1+0.847 X2+3.107 X3+0.420 X4*+0.998 X5

Z”计分模型：

Z=6.56 X1+3.26 X2+6.72 X3+1.05 X4*

其中：

X1=营运资本/资产总额

X2=留存收益/资产总额

X3=息税前利润/资产总额

X4=股票市价/总负债的账面价值

X4*=股票的帐面价值/总负债的账面价值

X5=销售收入/资产总额。

表1：Z计分模型临界值

（二）模型分析

我们中小企业临界值偏低受多方面因素的影响：

首先，在Z计分模型中，X1和X4两个变量反映了企业的偿债能力，X2和X3两个变量反映了企业的盈利能力，X5反映了企业的运营能力。与国外成熟的大企业相比，我国上市企业在这三项能力方面都还存在着一定差距。

其次，我国中小板上市的条件宽松、门槛低，因此有许多中小企业虽然规模较小，经营时间不长，经营也不稳定，但是抓住了企业较为景气的时机上市，而在上市之后财务状况并不理想，依旧面临很大的破产危机。

再次，Altman在建立模型时是以美国的破产公司与非破产公司作为研究对象，美国在1979年，制定了“破产改革法案”，法案说道，公司如果没能力使用现金支付到期的债务，或对公司的债权大于其资产时，就要面临破产。可是在我们国家，政府为了维护社会稳定，保持国民经济发展，保障就业，因而只要上市企业没有发生严重亏损，政府便会尽力利用行政手段，给上市企业的财务危机带来缓冲时间，面对连续亏损的企业，只是进行相应制度上的特别处理，所以才造成我国上市企业Z值总体偏低。

另外，在Z计分模型中，X4(股权市价/负债账面价值)较小。西方国家上市公司都采取流通股，可是国内上市公司，还存在非流通股，根据要求非流通股用每股净资产，作为市场价值计算，这个价格确实小于流通股的市场价值。因此如果这些非流通股全部流通，X4的值就会高于目前的计算值，从而提高整体Z值。（滕为，杨娟，2007）

最后，差异还与两国会计制度不同，会计信息真实性不同等有关。为此，调低Z值的临界点符合我国的实际国情。

（三）模型修正分析

修正Z计分模型的Z值可以采取系统化分析的方法，其具体步骤是：首先，按照存在的客观原则进行分析；其次，把应用以上原则得出的结论用来综合，会得出一个大部分人认可较科学的结论。

用同样的计算方法，可以得出Z’计分模型的上限为1.476，下限为1.082；Z”计分模型的上限为2.623，下限为1.849。

三、模型验证

用修正后的临界值检验表2的数据。横向比较，发生财务危机前一年，对于S T企业，Z计分模型、Z’计分模型均在11个样本中预测准确9个，预测准确率为81.81%，Z”计分模型在11个样本中预测准确8个，预测准确率为72.73%。对于非S T企业，Z计分模型、Z’计分模型均在11个样本中预测准确7个，预测准确率为63.64%，Z”计分模型在11个样本中预测准确8个，预测准确率为72.73%。发生财务危机前两年，对于S T企业，Z计分模型、Z’计分模型均在12个样本中预测准确7个，预测准确率为58.33%，Z”计分模型在12个样本中预测准确8个，预测准确率为66.67%。对于非S T企业，Z计分模型、Z”计分模型在12个样本中预测准确8个，预测准确率为66.67%，Z’计分模型在12个样本中预测准确7个，预测准确率为58.33%。

纵向计较，在财务危机发生前一年，Z计分模型、Z’计分模型和Z”计分模型的总体预测准确率均为72.73%；在财务危机发生前两年，Z计分模型的总体预测准确率为62.5%，Z’计分模型的总体预测准确率为58.33%，Z”计分模型的总体预测准确率为66.67%。

以上结果较之临界值调整之前均有上升，说明临界值的划分有一定的准确性，模型可行。

四、分析结论与建议

（一）分析结论

1、发生财务危机前一年的预测准确率高于发生财务危机前两年，离财务危机发生的时间越近，预测准确率越高。

2、三类模型的预测成功率几乎相当，均可作为我国中小企业财务预警的系统模型。但Z”计分模型的总体准确率要高一些，而Z计分模型和Z’计分模型则对于发生财务危机企业的预测更为准确。

3、Z计分模型和Z’计分模型是针对制造业企业设计的，而Z”计分模型突破了这一局限，但是由于样本的限制，目前在我国中小板上市的S T企业除绿大地外（绿大地也因财务造假被剔除）均来自制造业，因而用前两个模型更为准确，若要为其他行业所用，亦可以尝试用Z”计分模型。

（二）建议

1、每个行业的资产负债状况、融资能力、盈利能力等都有自身的特点，不尽相同，用同一个财务预警模型预测各行各样的财务状况不够严谨科学。相同行业、不同财务状况的企业Z值有较大差别，因此在设计财务危机预警模型可以按行业分类，不同行业建立不同的模型。一些西方国家在这方面已有比较系统完整的研究，值得我国中小企业借鉴学习。

2、对于Z计分模型的变量指标，要结合我国证券市场的实际情况，进行再次调整改进，添加一些可以有效反映，我国上市企业财务状况的判别指标，比如现金流量。因为该变量一方面可以排除人为操作的因素，简单客观，有利于评估上市企业的可持续发展能力，另一方面也契合了当今“现金为王”的管理理念，从而使Z计分模型的预测准确度得以提高。（卢碧，2010）而在选取变量时，要结合变量的综合性，在评价企业盈利能力的基础上，着重关注企业的股东收益水平与成长能力。还有，因为中小企业规模实力、财务状况不稳定、经营风险高，在考评其业绩时还应考虑企业的经营与发展风险程度，比如企业的偿债能力等。

3、在财务预警分析的各类方法中，定量分析是实证研究，有精确的数据作为分析的依据和保障，具有很强的说明力，但我们也不能忽视定性分析，因为其存在很强的灵活性，企业可以按照自身具体的财务以及运营状况，进行相应的调整，比如建立客户满意度等非量化因素。两类分析法各有千秋，我国中小企业可以采用定量分析和定性分析相结合的方法对财务状况进行检测，以达到更好的预测效果。

参考文献：

[1]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究,1999(4).

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[5]赵威.企业财务预警系统的建立与应用[J].学术交流,2014(4).