財務風險預警研究文獻綜述

摘要：企業(yè)通過構建財務預警模型，對企業(yè)持續(xù)、健康發(fā)展，有效地防范和化解財務風險具有重要的作用。然而，現(xiàn)有財務預警模型難以達到實際運用標準。本文對財務預警模型進行了規(guī)范性研究。并針對模型的局限性，對如何構建切合企業(yè)實際的財務預警模型提出了建議和對策。

關鍵詞：財務預警；財務風險；模型

一、現(xiàn)有財務預警主要模型

財務預警系統(tǒng)屬于微觀經濟預警系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)。由于財務指標不需要經過主觀判斷加以量化的過程，而且可以從財務報表分析得到，因此企業(yè)財務預警研究成果比較豐富。財務預警研究主要是根據實證數(shù)據建立高效、精準的財務危機識別模型，以提高判別準確率為目標，以建模技術為主要內容的模型開發(fā)研究。現(xiàn)有財務預警模型在難以滿足實際運用中的需要，本文總結了現(xiàn)有主要財務預警模型如下：

1.多變量分析法

多元線性判定模型，又稱模型。多變量分析法有效地克服了精度不高這一重大缺陷，通過使用反映企業(yè)經營狀況的各類指標，多變量分析方法建立了非線性、綜合的非線性預警模型，而后根據所得到的結果判斷企業(yè)的財務狀況。判別方程為：。根據判別方程可以把單個企業(yè)的可以把單個企業(yè)的各種財務比率轉換成單一的判別標準，或稱為值，根據值將企業(yè)分為“破產”或“非破產”兩類。其中，、是權數(shù)，是各種財務比率。在實際運用時，得出企業(yè)值，并根據判別標準進行判定。

2.多元邏輯模型

隨著數(shù)理統(tǒng)計的發(fā)展和應用，又有一些研究者提出了回歸模型，它是一種條件概率模型，該模型是建立在累計概率函數(shù)的基礎上的，一般運用最大似然估計的方法。回歸模型假設可以用于財務比率解釋。他首先假定，然后推導出，從而計算出企業(yè)破產概率。如果，則企業(yè)破產概率較大，反之則反是。其局限性主要體現(xiàn)在：其一，由模型中對參數(shù)的估計將運用到最大似然估計法，使得計算程序相對復雜。其二，分界點的決定也會影響到模型的預測能力。其三，計算過程中有很多近似處理，所以預測精度會有所降低。

3.神經網絡法

人工神經網絡是對人類思維方式的一種模擬仿真，它本質上是一個可以自我糾正的數(shù)學模型，其可以用計算機程序來模擬，也可以用電子線路實現(xiàn)，是人工智能（ANN）研究的一種應用廣泛的方法。和人類的大腦類似，人工神經網絡的方法是由大量的、功能單一的神經元通過一定的規(guī)則互相連接成的復雜智能網絡系統(tǒng)，它可以模擬大腦的許多基本思維功能。人工神經網絡由輸入層、輸出層和隱藏層組成，它通過足夠次數(shù)網絡的學習和不斷對數(shù)據進行的修改而得到期望輸出，然后按照學習所得出的判別規(guī)律對觀測樣本進行分類。一般神經網絡模型結構如下：

（1）輸入層：維向量；

（2）權重形式：；

（3）最簡單的輸出表達形式為：。

神經網絡跟傳統(tǒng)的財務預警方法相比具有很多獨特性，如：①具有良好的非線性映射能力，而其他的模型在處理非線性問題時要么過于復雜，要么根本就不具有處理非線性映射的功能；②由于神經網絡采用的是分布式存儲結構，所以它具有很強的容錯能力，并且網絡中少量單元局部缺損不會影響網絡的功能，具有良好的處理遺漏變量問題的能力；③它具有強大的泛化功能和容錯能力，能夠很好地處理各種噪聲干擾，具有良好的穩(wěn)定性；④它大大提高了處理數(shù)據的速度和準確性，它可以不斷接受新樣本，自主調整模型，具有很強的動態(tài)特性，財務預警誤差更小，準確性更高。

但由于人工神經網絡模型運用在財務預警方面仍然有很多局限性：①模型本身較為復雜，難以推廣運用；②針對復雜的問題神經網絡模型算法過于冗余，對計算機軟硬件設備要求較高，限制其使用范圍；③模型運行時工作的隨機性較強，設置的參數(shù)穩(wěn)健性不高，參數(shù)的小幅變化可能引起結果的天差地別。

二、現(xiàn)有財務預警模型局限性分析

1.理論存在局限性

現(xiàn)有財務預警模型均缺乏系統(tǒng)的經濟理論指導，僅為“為實證而實證”，簡單分析數(shù)據間的關系?，F(xiàn)有模型以系統(tǒng)地解釋企業(yè)失敗的原因，難以準確確定財務預警模型中應包括的預測變量。

2.指標選取存在局限

財務預警模型都是采用了財務指標來反映企業(yè)的財務狀況，非財務指標往往被忽略。非財務指標在披露企業(yè)財務狀況方而要比財務指標更為可靠、有效。

3.現(xiàn)有模型穩(wěn)健性不高?，F(xiàn)有財務預警模型穩(wěn)健性普遍不高，參數(shù)的小幅變化就可能引起結果的巨大變化，難以在實際中推廣運用。

三、對構建財務預警模型的建議

一是選取敏感的指標。在進行財務預警研究時，應選取對財務危機非常敏感的會計數(shù)據和財務指標，并以適當?shù)臉藴蕘砗饬控攧瘴C。

二是單變量模型與多變量模型結合。通過對比單變量模型和多變量模型，發(fā)現(xiàn)它們各有優(yōu)勢。運用單變量模型分析比較簡單，而且可以同時選取多個適當?shù)闹笜诉M行分析。多變量模型能比較全面地反映企業(yè)的財務狀況，其預測系統(tǒng)也是建立在對統(tǒng)計學和數(shù)量經濟學運用的基礎上。因此，我們在借鑒、研究運用財務預警模型時，應該注意把單變量模型與多變量模型結合起來。

三是可建立理論可靠的預警系統(tǒng)?？蓸嬙煨碌睦碚?，探索企業(yè)發(fā)生財務危機的根源，探索企業(yè)維持一般穩(wěn)態(tài)（不破產）的機理，并探索何種沖擊以及以及什么樣的力度能導致企業(yè)破產?？赡７乱话憔饫碚摻嫿ㄆ髽I(yè)維持穩(wěn)態(tài)的模型。

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作者簡介：

涂海燕（1987- ），女，漢族，河南正陽人，貴州民族大學商學院助教，研究方向：企業(yè)財務預警。