【文章內(nèi)容簡介】 狀況應該是分散在企業(yè)正常狀況的兩邊。利用風險值的級差等級判斷，利用前一年的歷史綜合財務風險值Z的最高點和最低點距離的四等分點來評估風險狀況 (2)行業(yè)橫向數(shù)據(jù)分析法 ①采用我們的模型對行業(yè)內(nèi)所有大部分企業(yè)的財務面板數(shù)據(jù)，進行計算得到行業(yè)整體的歷史風險值，再利用3sigma檢驗法找出風險閥值，然后利用閾值對企業(yè)風險進行評估。 ②分別采用我們的模型對行業(yè)內(nèi)有典型(成功、失敗)的幾家企業(yè)的財務數(shù)據(jù)進行計算得到幾家企業(yè)歷史財務風險得平均值，然后利用3sigma或者級差等級法找出風險閾值，然后利用閥值對企業(yè)的風險狀況進行評估。 ③評估的準確性檢驗4. 財務風險預警模型 定量預警分析模型 (1)單變量模式 單變量模式是指運用單一變數(shù)、用個別財務比率來預測財務危機的模型。該模式最早是山威廉比弗(William Beaver，1966)提出的。他認為按照綜合性和預測能力的大小，預測企業(yè)財務失敗的指標主要有：債務保障率=現(xiàn)金流量/債務總額*100％ 公式(2—1) 資產(chǎn)收益率=凈資產(chǎn)/資產(chǎn)總額IOamp。A 公式(2—2)資產(chǎn)負債率=負債總額/資產(chǎn)總額*100％ 公式(2—3) 美國的威廉比弗(William Beaver)使用財務比率分別作為變量對79家經(jīng)營未失敗企業(yè)和79家經(jīng)營失敗企業(yè)進行一元判定預測，發(fā)現(xiàn)(現(xiàn)金流量/負債總額)財務預測的效果最好，(凈利潤/資產(chǎn)總額)次之，在失敗前五年可達70％以上的預測能力，失敗前一年可達87％的正確率。按照這一模型，當企業(yè)模型中所涉及的幾個財務比率趨于惡化時，通常是企業(yè)發(fā)生財務危機的先兆。(2)安全率模型 可以通過計算企業(yè)的安全率，了解企業(yè)財務經(jīng)營結構現(xiàn)狀，尋求企業(yè)財務狀況改善方向。企業(yè)安全率是由兩個因素交集而成：一是經(jīng)營安全率；一是資金安全率。安全邊際越高，企業(yè)經(jīng)營安全程度愈高。在計算資金安全率時，所謂的“資產(chǎn)變現(xiàn)金額”，就是企業(yè)立即處置其所有資產(chǎn)后可以變成現(xiàn)金的總數(shù)。在計算資產(chǎn)變現(xiàn)值之際，要以資產(chǎn)負債表所列的各項資產(chǎn)一一加以估算加總而得。例如：資產(chǎn)負債表上的現(xiàn)金和銀行存款可用賬面金額，應收款項除扣除壞賬準備外，還需要扣除一些催收賬款費用：存貨則須把賬面金額減掉一些呆滯及其他損失：房屋及土地則可用市場同類可比價格。并且，在企業(yè)的風險預警分析中，可將資金安全率與安全邊際率結合起來，判斷企業(yè)的經(jīng)營情況和財務狀況是否良好。 (3)Z分數(shù)模型 z分數(shù)模型是運用多種財務比率指標加權匯總而構成的多元線性函數(shù)公式來預測財務危機的模型。美國學者愛德華奧特曼(Altman，1968)使用了22個財務比率來分析潛在的失敗危機，利用逐步多元鑒別分析(MDA)逐步取5種最具共同預測能力的財務比率，建立起一個類似于回歸方程式的鑒別函數(shù)——z分數(shù)模型。該模型是通過五個變量(五種財務比率)將反映企業(yè)償債能力的指標、獲利能力指標和營運能力指標有機聯(lián)系起來，綜合分析預測企業(yè)財務失敗或破產(chǎn)的可能性。除了傳統(tǒng)z分數(shù)模型以外，還有奧特曼改進的第二代模型——ZETA模型，日本開發(fā)銀行的多變量預測模型，中國臺灣陳肇榮的多元預測模型，中國學者張愛民的主成分預測模型(以z分數(shù)模型的思路結合中國上市公司的具體情況后改進的z分數(shù)模型)、中國學者周首華、楊濟華的F分數(shù)模型，以及其他國外學者研究的考慮現(xiàn)金流量因素的預警模型和考慮產(chǎn)業(yè)因素的預警模型等。 (4)多元邏輯(Logic)概率模型 多元邏輯模型的口標是尋求觀察對象的條件概率，從而判斷觀察對象的財務狀況和經(jīng)營風險。這一模型建立在累計概率函數(shù)的基礎上，不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。判別方法和其他模型一樣，先是根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的z值，然后推導出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。Logic模型的最大優(yōu)點是，不需要嚴格的假設條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設約束的局限性，具有了更廣泛的適用范圍。目前，這種模型的使用較為普遍，但其計算過程比較復雜，而且在計算過程中有很多的近似處理，這不可避免地會影響到預測精度。 (5)多元概率比Probit回歸模型 Probit模型和Logic模型的思路很相似，但在具體的計算方法和假設前提上又有一定差異，主要體現(xiàn)在三個方面：一是假設前提不同，Logic不需要嚴格的假設條件，而Probi t則假設企業(yè)樣本服從標準正態(tài)分布，其概率函數(shù)的P分位數(shù)可以用財務指標線性解釋；二是參數(shù)a，b的求解方法不同，Logic采用線性回歸方法求解，而Probit采用極大似然函數(shù)求極值的方法求解：三是求破產(chǎn)概率的方法不同，Logic采用取對數(shù)方法，而Probit采用積分的方法。 (6)非統(tǒng)計方法模型 前述定量分析法模型均采用統(tǒng)計方法?；诮y(tǒng)計方法的模型具有很多缺點：第一，模式對錯誤資料的輸入不具有容錯性，無法自我學習與調(diào)整；第二，所運用的統(tǒng)計方法是靜態(tài)方法。鑒于此，有些學者提出了非統(tǒng)計方法，如遞歸分類樹、人上智能、神經(jīng)網(wǎng)絡等，其中較有代表性的是神經(jīng)網(wǎng)絡法。神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法(NN)是一種可行分散處理模式，具有動態(tài)性，它可以克服統(tǒng)計方法的限制。我國學者楊保安等(2001)將這一方法運用到銀行財務預警的分析中，最后的測試結果與實際情況基本一致。在外國，Salchenberger等(1992)使用這一方法對金融企業(yè)的財務失敗進行判斷，Altman，Marco和Varetto(1994)意大利的企業(yè)進行了財務失敗的分析預測。這些研究與以往的線性分析模型相比都取得了更好的結果。 定性預警分析模型 (1)標準化調(diào)查法 標準化調(diào)查法又稱風險分析調(diào)查法，即通過專業(yè)人員、咨詢公司、協(xié)會等，就企業(yè)可能遇到的問題加以詳細調(diào)查與分析，形成報告文件供企業(yè)經(jīng)營者參考的方法。該法優(yōu)點是它們所提出的問題對所有企業(yè)都有意義、普遍適用，缺點是無法提供特定問題的一些個性特征。 (2)四階段癥狀分析法 一般而言企業(yè)財務運營情況不佳，甚至出現(xiàn)危機有特定的癥狀，可以認為企業(yè)財務運營病癥大體可以分為四個階段，財務危機潛伏期財務危機發(fā)作期：盲目擴張無效市場營銷，疏于風險管理缺乏有效的管理制度，無視環(huán)境的重大變化財務危機惡化期經(jīng)營者無心經(jīng)營業(yè)務，專心于財務周轉。資金周轉困難。債務到期違約不支付，自有資本不足，過分依賴外部資金、利息負擔重國缺乏會計的預警作用國債務拖延償還財務危機實現(xiàn)期 (3)三個月資金周轉分析法 這種方法的判斷標準，①如果企業(yè)制訂不出三個月的資金周轉表，這本身就己經(jīng)是個問題：②倘若己經(jīng)制好了表，就要查明轉入下一個月的結轉額是否占總收入的2096以上，付款票據(jù)的支付額是否在銷售額的6096以下(批發(fā)商)或40％下(制造業(yè))。該法的實質(zhì)是企業(yè)面臨著變幻無窮的理財環(huán)境，所以要經(jīng)常準備好安全度較高的資金周轉表，假如連這都辦不到，就說明企業(yè)己經(jīng)處緊張狀態(tài)了。 (4)流程圖分析 流程圖對識別企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和財務活動的關鍵點特別有用。如果在這些關鍵點上發(fā)生故障，損失將怎么樣，有無