【正文】 預(yù)警財(cái)務(wù)危機(jī)和失敗，考慮在企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí) ,應(yīng)當(dāng)如何處理企業(yè)的財(cái)務(wù)事宜，以使企業(yè)求得生存。 在當(dāng)今變幻莫測(cè)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中， 對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的學(xué)習(xí)和探討具有深刻的現(xiàn)實(shí)意義，主要表現(xiàn)在： 。當(dāng)財(cái)務(wù)危機(jī)征兆出現(xiàn)時(shí)，有效的財(cái)務(wù)失敗預(yù)警系統(tǒng)不僅能預(yù)知并預(yù)告，還能及時(shí)尋找導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)一步惡化的原因，使經(jīng)營(yíng)者知其然，更知其所以然，制定有效措施，阻止財(cái)務(wù)狀況進(jìn)一步惡化，避免嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)真正發(fā)生。以19 家公司作為樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)比率將樣本劃分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組， Fitzpartrick發(fā)現(xiàn)判別能力最高的是凈利潤(rùn) /股東權(quán)益和股東權(quán)益 /負(fù)債兩個(gè)比率。 Altman 于 1968 年首先使用了多元線(xiàn)性判別模型來(lái)研究公司的破產(chǎn)問(wèn)題。然而，無(wú)論采用什么統(tǒng)計(jì)技術(shù)或方法，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警都存在著以下幾個(gè)問(wèn)題： 1. 缺乏經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo) 在目前的文獻(xiàn)中，解釋破產(chǎn)原因的規(guī)范性理論非常少。最后一類(lèi)是建立在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)上的管理理論（ Management Theory），這一理論試圖通過(guò)尋找公司管理和戰(zhàn)略上的弱點(diǎn)來(lái)解釋破產(chǎn)，此類(lèi)研究主要以案例研究為主。 大多數(shù)破產(chǎn)研究面向上市公司的，盡管研究人員在研究方法的改進(jìn)上作出了不懈的努力，但從總體上看，現(xiàn)在的研究方法仍然存在兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。從這個(gè)角度看，大多數(shù)危機(jī)預(yù)警模型提供給財(cái)務(wù)分析人員的信息只是一些表象而已。盡管這一方法可以控制一些因素，如行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模，但同時(shí)也把作為配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的這些因素排除在模型之外，而這些因素很可能是解釋破產(chǎn)的重要因素 。 國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警理論的研究 1986 年，吳世農(nóng)、黃世忠曾撰文介紹企業(yè)破產(chǎn)的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)及其預(yù)測(cè)模型，其后對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的分析多 數(shù)僅限于經(jīng)驗(yàn)分析或是規(guī)范論證，相關(guān)的實(shí)證研究并不是很多。剖面分析發(fā)現(xiàn)，在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前 5 年間，除利息保障倍數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)率 、總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)四項(xiàng)指標(biāo)外，其余 17 項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的平均值存在顯著的差異。但是國(guó)內(nèi)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究尚存在許多不足之處。在我國(guó)目前的研究中，很多把績(jī)優(yōu)上市公司作為非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)，但上市公司中的績(jī)優(yōu)企業(yè)畢竟少數(shù)，這無(wú)形中人為的提高的模型的預(yù)測(cè)精度。我國(guó)上市公司公司治理不完善，內(nèi)部人控制現(xiàn)象嚴(yán)重，以及中介機(jī)構(gòu)的道德誠(chéng)信責(zé)任不足，造成財(cái)務(wù)報(bào)表扭曲現(xiàn)象普遍存在，所以在選擇模型的財(cái)務(wù)指標(biāo)不能完全照搬照套成熟資本市場(chǎng)的研究指標(biāo)。研究中發(fā)現(xiàn)，利用多變量判定分析效果要好于單變量判定分析。 一般而言，財(cái)務(wù)預(yù)警有以下功能： 。 。 比弗 (William Beaver)于 1966 年提出的單變量預(yù)警模型。 資產(chǎn)總額 =資產(chǎn)變現(xiàn)率 資產(chǎn)負(fù)債率 Beaver 認(rèn)為債務(wù)保障率能夠最好地判定企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況（誤判率最低）；其次是資產(chǎn)負(fù)債率，且離失敗日越近，誤判率越低。 阿爾曼 ()，他是第一個(gè)使用鑒別分析（ discriminant analysis）研究企業(yè)失敗預(yù)警的人。表達(dá)式如下： Z=++++ 其中： Z為判別函數(shù)值 X1=（營(yíng)運(yùn)資金 247。 負(fù)債賬面價(jià)值總額） 100 北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 第 8 頁(yè) X5=銷(xiāo)售收入 247。在企業(yè)失敗前一、二年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率很高；預(yù)測(cè)期變長(zhǎng)，準(zhǔn)確率有所降低，距失敗前五年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率僅為 36%. 多變量模型除了以上介紹的 Z 計(jì)分法模型以外，還有日本開(kāi)發(fā)銀行的多變量預(yù)測(cè)模型，中國(guó)臺(tái)灣陳肇榮的多元預(yù)測(cè)模型，以及中國(guó)學(xué)者周首華、楊濟(jì)華 F 分?jǐn)?shù)模型等。對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)，通常公認(rèn)有兩種確定的方法：一是法律對(duì)企業(yè)破產(chǎn)的定義，企業(yè)破產(chǎn)是用來(lái)衡量企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)最常用的標(biāo)準(zhǔn)，也是最準(zhǔn)確和最極端的標(biāo)準(zhǔn)；二是以 證券交易所 對(duì)持續(xù)虧損、有重大潛在損失或者股價(jià)持續(xù)低于一定水平的上市公司給予 特別處理 或退市作為標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)出現(xiàn)可能危害企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的關(guān)鍵因素時(shí)，它能預(yù)先發(fā)出警告，提醒經(jīng)營(yíng)者早作準(zhǔn)備或采取對(duì)策，以避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)演變成現(xiàn)實(shí)的損失，起到未雨綢繆、防患于未然的作用；當(dāng)財(cái)務(wù)發(fā)生潛在的危 機(jī)時(shí)，它能及時(shí)尋找導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化的根源，使經(jīng)營(yíng)者有的放矢，對(duì)癥下藥，制定有效的措施，阻止財(cái)務(wù)狀況的進(jìn) 一步惡化。 其次 ,要注重籌資結(jié)構(gòu) ,按籌資方式不同可將籌資劃分為權(quán)益融資和負(fù)債融資 ,這一環(huán)節(jié)上要對(duì)兩者安排合適的比例 。 為使企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)管理體制能夠駕馭財(cái) 北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 第 10 頁(yè) 務(wù)管理工作全局，更好的地發(fā)揮財(cái)務(wù)運(yùn)行機(jī)制的內(nèi)在功能，在財(cái)務(wù)管理體制設(shè)計(jì)和構(gòu)建時(shí)，必須認(rèn)真研究企業(yè)內(nèi)外經(jīng)濟(jì) 環(huán)境，研究企業(yè)面對(duì)的政策、經(jīng)營(yíng)方式、內(nèi)部經(jīng)營(yíng)基礎(chǔ)和條件、傳統(tǒng)習(xí)慣、職工素質(zhì)等，構(gòu)建出既科學(xué)、又合理、符合企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和理財(cái)活動(dòng) 實(shí)際、運(yùn)行通暢、調(diào)節(jié)靈敏的財(cái)務(wù)管理體制。大大低于非 ST企業(yè)，這都表明， ST 企業(yè)在被 ST之前承受巨大的負(fù)債壓力，所有者享有的資產(chǎn)卻在減少，企業(yè)若不采取有效的措施阻止這類(lèi)現(xiàn)象，長(zhǎng)期以往，企業(yè)必會(huì)面臨資不抵債，甚至破產(chǎn)的命運(yùn)。 樣本的選取 本文以制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，選取滬深股市 A 股市場(chǎng) 20 家上市公司為研究對(duì)象，其中選取 20xx 年被 ST 的制造業(yè)上市公司 8 家： *ST 天潤(rùn) (002113)； *ST 美利（ 000815）； ST 金材（ 0020xx）； *ST 吉纖（ 000420）； *ST 鑫富（ 002019）； *ST 金泰（ 600385） ；*ST 天目（ 600671） ； *ST 嘉陵 （ 600877）。 表 非 ST 公司 Z 值近三年的變化趨勢(shì) 公司 股票代碼 提前一年 提前二年 提前三 年 探路者 300005 奧飛動(dòng)漫 002292 北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 第 15 頁(yè) 東風(fēng)股份 601515 鴻博股份 002229 東港股份 002117 盛通股份 002599 貴糖股份 000833 丹邦科技 002618 合興包裝 022228 動(dòng)力源 600405 瑞凌股份 300154 達(dá)華智能 002512 平均值 （資料來(lái)源：和訊財(cái)經(jīng) 根據(jù)表 ， 計(jì)算出的數(shù)據(jù)，我們將 Z≤ 的企業(yè)財(cái)務(wù)狀況定為財(cái)務(wù)失敗的企業(yè)，將 ≤Z≤ 的企業(yè)財(cái)務(wù)狀況定為財(cái)務(wù)灰色類(lèi)企業(yè)，將 Z≥ 的企業(yè)財(cái)務(wù)狀況歸為財(cái)務(wù)安全類(lèi)企業(yè)。 阿爾曼當(dāng)年運(yùn)用該模型從 25 家破產(chǎn)企業(yè)中判別出 24 家企業(yè)，從 56 家非破產(chǎn)企業(yè)中判別出 52 家非破產(chǎn)企業(yè)，其預(yù)測(cè)能力可想而知。根據(jù)“ Z計(jì)分模型”計(jì)算出來(lái)的 Z 值走向，提前一年，二年的誤判率都達(dá)到了 %，提前三年誤判率都達(dá)到了 25%。 擴(kuò)大了財(cái)務(wù)預(yù)警研究方法的途徑。 可以很好的改善上市公司治理變量的選取片面的問(wèn)題 。 本文選取的數(shù)據(jù)是制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)于很多未上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均沒(méi)有進(jìn)行研究，研究的范圍還需要進(jìn)一步擴(kuò)大，這樣數(shù)據(jù)才會(huì)更加精確，結(jié)論也才能更加正確。 考慮現(xiàn)金流量因素。 雖然上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)后公開(kāi)的數(shù)據(jù)，但是可能由于注冊(cè)會(huì)計(jì)師的執(zhí)業(yè)水平和職業(yè)道德等因素，上市公司會(huì)計(jì)信息失真的現(xiàn)象可能依然存在。 同時(shí)還要感謝北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院的老師多年來(lái)在學(xué)習(xí)和生活上給予我的指導(dǎo)和教導(dǎo)，謝謝您們的教誨與幫助！ 感謝會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)許多同學(xué)的給予的大力 幫助，在此向他們表示最美好的祝愿；感謝各位室友和同學(xué)的幫助，祝各位前程似錦 ! 最后，再次感謝所有幫助、支持和關(guān)心我的老師、同學(xué)和親人！謝謝大家！ 北京航空航天大學(xué)北海學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文 ） 第 21 頁(yè) 參 考文 獻(xiàn) [1]王大偉 .基于 Zscore模型的我國(guó)機(jī)械類(lèi)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警分析 [D].武漢： 武漢科技大學(xué)碩士學(xué)年論文， 20xx. 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