隨著我國改革開發的進一步擴大,市場的規模不斷增大,競爭環境的不斷規范化,也對企業提出了更高的要求。除了資金、盈利模式等,財務管理無疑成為中國現階段大多數企業發展的瓶頸之一。其中,企業財務預警機制的建立無疑是擺在許多中國企業面前的重要課題。一套完整的科學的財務預警機制,可以有效地幫助企業規避財務風險,為企業自身長期的健康穩定發展保駕護航。
放眼世界,我國經濟社會的發展歷程不同于其他國家,自上個世紀七十年代末我國經濟社會才步入發展正軌,經過三十余年的高速發展,取得了令人矚目的成就,但高速的發展也帶來了許多發展中的問題,特別是我國企業在財務管理、監管制度等軟件建設方面普遍存在不足。在當今這個競爭全球化的世界中,要想取得競爭優勢,特別是涉及到資本結構合理性等關乎企業發展全局的問題,必須要倚仗完整而科學的財務預警機制。本文將結合筆者多年工作經驗,簡要探討企業財務預警機制,并就如何構建更合理的財務預警機制,提高其性能,提出一些切實可行的辦法。
一、企業發生財務困境的原因分析
財務預警機制的目的是幫助企業有效規避財務風險,為企業長期健康穩定發展保駕護航。企業的財務困境不是突然出現的,都是經歷了前期的資金周轉困難,繼而由于管理層處置不當,引發連鎖反應,是企業最終深陷財務危機中。雖然企業類型不同,處置方式不同,都會導致企業以不同的形式陷入財政危機中,但通過仔細的觀察和思考,我們不難發現其中的一些共同點。
(一)資金回收引起的財務危機。由于我國市場發展的十分迅速,搶占市場份額成為許多企業的短期目標。因此出現了許多賒銷現象,賒銷必然會產生壞賬現象,即資金無法回收現象。當這個數額超出企業可承受限度時,就會引發財務危機。
(二)融資引起的財務危機。融資引起的財務危機是由于企業利用負債籌資而引起到期不能償還債務本息的可能性。
(三)投資引起的財務危機。投資引起的財務危機是企業在擴張階段經常出現的財務危機。當企業抽調大量資金進行對外投資時,由于一些不可預測的因素,導致資金未能按照預期期限收回,甚至出現壞賬現象,導致自身資金鏈斷裂,使自身陷入發展困境中。
(四)資產跌價引起的財務危機。資產跌價引起的財務危機通常是由于宏觀方面各種不確定的因素,如通貨膨脹、政策變化、法律約束及科學技術發展等原因,使投資者投入的資產遭受跌價、貶值的損失,從而導致資不抵債。
(五)利潤分配引起的財務危機。利潤分配引起的財務危機是由于企業決策者制定分配政策不當,給企業未來生產經營活動帶來不利的影響。
二、財務預警模型分析綜述
隨著財務制度的不斷規范化,企業財務的規避財務風險的預警機制也相對成熟,常見的有效的預警機制模型有以下幾種:
(一)一元判別模型。一元判別模型是最基礎的一種預警機制,其參考指標也十分簡單,即選中某一項財務指標作為預警指標,通過設置的臨界值判斷企業是否處于破產狀態。這種模型提出的很早,指標的選取也根據不同行業,不同時期有所有不同,優點在于模型簡單,但該種模型的短板也十分明顯,特別是在當今這樣一個企業財務體系越來越龐大的大環境下,通過一項指標進行判斷很容易出現以一代全的現象,不能精確地判斷出企業當前狀態。因此這種模型的應用日益減少。
(二)多元線型判斷模型。多元線性模型是在一元判斷模型基礎上改進的。多元線性模型需要對比多個指標,將企業償債能力、獲利能力、運營能力作為一個系統有機結合起來進行考慮。多元線性判斷模型中應用最為廣泛,開發程度最為成熟的就是Z-score模型。一般地, Z值越低,企業越有可能發生破產。
(三)多元邏輯回歸模型。多元邏輯回歸模型的目標在于尋求觀察對象的條件概率,從而據以判斷觀察對象的財務狀況和經營風險。它是建立在累計概率函數的基礎上,不需要自變量服從多元正態分布和兩組間協方差相等的假設條件。
(四)多元概率比回歸模型。多元概率比回歸模型是建立在概率數學基礎上的科學分析模型。它假定企業破產的概率為P,并認為所有的企業基本服從標準正態分布,其概率函數的P分位數可以用財務指標線性解釋。
(五)人工神經網絡模型。人工神經網絡模型是近幾年興起的一種預警模型。它是將神經網絡模型的平行分散處理模式在財務預警上的應用。因為其識別能力要好于傳統的幾種模型,同時不必像概率比回歸模型那樣依賴于大量的數據,不需要做出諸如企業樣本符合標準正態分布等假設,因此更加接近真實情況等諸多優點,而逐漸成為主流模型。
三、企業財務預警機制建議
通過上述對已經存在的模型的分析和對比,我們不難發現,比較成熟的財務預警模型的選擇余地并不大,如何提高企業財務預警機制的效應,考慮更多的應該是怎樣根據自身發展現狀,選擇適合自己的模型,并進行相應的細節修改。
(一)模型沒有好壞之分,選擇模型要根據自身情況。不同行業、不同發展階段、不同的階段發展目標,都可以導致模型的不同。在選擇模型時要十分清楚自身發展現狀,并在明確的發展規劃的指導下,才能選擇出一個符合企業發展預期的可靠的財務預警模型。同時,市場是日新月異的,模型應該適應環境,適當做出調整,才能實現為企業長期健康發展保駕護航的作用。
(二)模型的選擇上,除了考慮自身發展特性外,還要考慮數據的獲取。有些數據對于特定企業并不容易獲取,即使可以獲取,數據的可靠性也不高,這樣的數據帶入模型中,即使模型再科學,也會因為數據的不可靠導致最終預警效果很差。
(三)企業應當注意定性分析和定量分析的結合。預警模型只是數據模型,參數有限。面對每時每刻都在變化的市場環境,想要依靠一個固定的數據模型完全做出預測,顯然并不可取。因此,除了定量分析外,還應引入模糊分析等定量分析手段,這也是符合模型建立趨勢的科學的手段。定量與定性分析相結合,可以更好的提高模型的可靠性。
(四)財務預警機制的后續管理。后續管理工作可以保證預警機制的正常運行和預警功能的充分發揮,主要包括正常監管和維護,保證預警機制與其他管理系統之間數據接口通暢、數據共享充分;保障各項數據庫的安全和完整,加強數據庫的防病毒入侵、防黑客盜取、防非法操作等。
(五)健全企業內部控制制度,提高會計信息質量,增強財務預警效果。內部控制制度健全與否直接關系到財務預警機制中各種指標、財務比率計算的真實性。因此,建立財務預警機制的前提是上市公司要有一個健全、有效的內部控制制度,并且可以得到一貫執行。良好的內部控制制度,是保證會計信息質量不可缺少的一部分。(作者單位為七臺河市吉偉煤焦有限公司)