上市公司財務困境預警研究

王盛業

摘 要：對上市公司的財務情況進行客觀的評價，特別是需要對可能出現的財務困境的公司進行準確的預測，這對及時的調整投資者的投資決策，監管層需要準確的識別盲目融資公司以及投資銀行有效開發潛在客戶都有非常重要的意義。

關鍵詞：上市公司 財務 困難 預警 評價

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）02（a）-0140-01

企業從財務狀況的正常指導企業的財務陷入到財務的困境、甚至是出現破產的情況。通常情況下來講，企業陷入財務困境時通常有兩種類型：第一種類型是突發性的，具體事例如英國巴林銀行由于交易員里森的違法操作造成銀行的破產，一般來講這種財務危機具有以下兩種特點：（1）具有突然爆發性；（2）具有不可預測性的特點。而另一種類型是漸進性的財務危機，這種財務危機的發生是一個逐步發展的過程中出現的，例如，美國東西海岸的連鎖店格蘭特公司在上世紀七十年代的破產案，在這間公司破產之前的很多年間，公司的財務情況就已經開始逐漸的發生惡化，這種類型主要具有以下兩個特點：（1）這類財務困境是逐漸發生的；（2）在公司破產前具有可預測性的特點。

1 財務困境的概念

財務困境在某些文獻中也經常被表述成財務危機或是財務失敗。在這些文獻中與財務困境相關的概念最早出現的文獻是Beaver所寫的，在他的文獻中曾這樣對公司是否陷入到財務困境進行鑒別：上市公司是否破產、是否存在拖欠優先股股利以及拖欠債務。在一段時間以后Altman在其所著的文獻中曾經這樣定義財務困境：企業進入到法定的破產程序。Deakin是這樣對財務困境進行定義的，主要就是指公司的破產，以及沒有能力償還債務或是為債權人利益已經進行清算的公司。同一年，Carmichael是這樣認為的，上市企業遇到財務困境主要是指在履行義務的時候受到阻礙，其具體表現為以下幾點：（1）缺乏流動性；（2）權益不足；（3）債務拖欠的行為；（4）缺乏流動資金等。而Ross是這樣認為的，對上市企業的財務困境進行定義主要有以下四點：（1）財務失敗，也就是說企業在清算以后也沒有能力償還債權人的債務；（2）法定的破產行為，也就是說企業以及債權人向法院提交破產申請；（3）技術破產，這主要是指企業不能按照規定的期限履行債務合約，支付利息以及本金；（4）會計破產，這種情況主要是指在企業的賬面上出現資金為負的情況，即資不抵債的情況。Altman通過對學術界對上市公司財務危機的描述總結出財務危機主要有以下四種表現：（1）上市公司經營問題；（2）上市公司無力償還債務；（3）上市公司出現違約的行為；（4）上市公司破產。通過以上的分析可以看出，這些專家對于上市公司財務困境的描述基本是統一的，從狹義的方面來說財務困境主要就是指企業的破產，同時也是企業陷入財務困境的最終形成；然而從廣義方面來講，上市公司的財務困境主要就是指企業沒有能力支付已經到期的債務和費用。

2 建設上市公司財務困境的預警系統

預警變量的選擇主要是財務困境預警研究過程中非常重要的組成，它在一定程度上對財務困境預警模型的設計、財務困境預警的性能有著一定的影響。財務困境的概念以及財務困境預警理論均為預警變量提供了一個具有較強理論性的框架。如上文所闡述的，現階段還沒有一個具有一定規范性的理論可以完全解釋、概括引起財務困境的全部因子，所以在實證研究預選變量的時候不能在理論指導上有系統性的選擇，而只能靠財務分析判斷或其它標準來選擇形形色色的變量，再在經驗數據基礎之上不斷地篩選變量。

2.1 上市公司盈利能力的指標

從長遠的情況來講，如果一個企業要想遠離財務困境，就一定要擁有非常好的盈利能力。所以，企業的盈利是企業償還債務的能力是一個企業發展信用的保障，同時也是企業長期、穩定發展所需流動資金的主要來源。通常情況下來講，一個企業的盈利能力越強，財務基礎越牢固，則這個企業對外籌資的能力以及償還債務的能力也就越強，這也就意味著企業出現財務危機的可能性就越小。所以，一個企業的盈利能力是企業財務預警分析指標的重要標準。

2.2 上市公司償還債務能力的指標

上市公司償還債務的分析能力是財務分析的一個重要方面，通過對上市公司進行償還債務能力的分析可以有效的揭示企業的財務風險，同時上市公司的財務風險與財務困境有著非常緊密的聯系，所以債務償還能力可以作為衡量財務預警分析的指標的又一標準。

2.3 上市公司營運能力的指標

上市公司的營運能力不但可以反映出上市公司的資產管理水平，而且還可以反應出資產配置組合的能力，最關鍵的是可以對企業的償還能力以及上市公司的盈利能力造成一定的影響。一個上市公司的資產組合方式越合理，資產周轉的速度越快，則說明上市公司的營運能力越強、資產運用的效率越高，企業得到的收入以及盈利就越多。這也直接表明企業的盈利能力越強，這時企業就會有足夠的資金去償還已經到期的債務。會大大的降低企業陷入財務困境的可能。所以，上市公司的營運能力是衡量分析財務預警的重要標準之一。

2.4 粗集與人工神經網絡結合

粗集理論以及神經網絡有一個共同的特點：就是在自然的環境下都可以正常的工作。但是兩者之間也有一定的差異，粗集理論可以對人類的抽象邏輯思維進行模擬，而人工神經網絡主要是模擬形象直覺思維，這也表明兩者之間存在有不同的特點。粗集理論主要是一種對模糊性以及不確定性進行處理的數學工具，在處理大量數據以及清除冗余信息等方面，粗集理論具有非常好的效果，所以這一理論被廣泛的應用在機器學習的數據處理、規則生成等方面。

神經網絡的方法也具有非常強的適應能力以及學生能力，神經網絡的方法主要應用在對數據進行分類以及預測中，并且這種應用的精度很高，相對比與經典的統計方法，主要卻別是，這種神經網絡的方法主要應用在小樣本的數據分析中，并且可以不需要滿足正太分布的要求。

3 結語

隨著時代的不斷發展與進步，企業面臨的競爭也日益激烈，面臨的生存環境也日趨復雜，所以怎樣構建財務困境預警的指標系統，對相關的信息進行匯總，同時使用與之相匹配的預警模型對企業的財務進行整體的管控，已經成為上市企業急需解決的問題。

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