企業財務危機預警研究

魏樂

摘 要：文章首先對財務危機的定義及危害作簡要概述。其次，對國外主要的財務危機預警模型中的單變量預警模型和Z變量預警模型進行描述和分析，并分別結合*ST博元這一典型上市公司來分析上述兩種預警模型在中國企業之間應用的可能性，得出“單變量模型、Z變量模型適應于我國企業，可以作為我國企業預測財務危機的重要手段”這一重要結論。文章的創新之處在于，選擇最新一家被上海證券勒令終止上市的*ST博元，即首個因重大信息披露違法而被退市的企業，具有較大的典型性。

關鍵詞：財務危機；單變量模型；Z變量模型；*ST博元

隨著經濟全球化的深入發展，面臨著國內、國外的雙重因素影響，企業也將無法避免地面臨著各種因素形成的企業財務危機。企業財務危機不僅影響企業的財務狀況、經營成果，影響企業的資金周轉，而且從大的方面來看，財務危機會影響企業所處行業經濟運行的穩定，造成國家經濟的下滑。因此，進行企業財務危機預警至關重要。

一、企業財務危機預警概述

1.財務危機的定義及危害

財務危機是指企業在日常經營活動中不能產生充足的現金流量來滿足資本所有者的要求（包括債權人的償還要求和投資者的報酬要求），而引起的財務緊張和財務困難。并且財務危機會引發各種不良影響，諸如企業虧損、經營利潤下降、重要合同違約、股價暴跌，甚至會面臨破產清算。

企業為了獲得長遠發展，防止財務危機帶來的上述危害，關鍵在于制定財務危機預警措施。為此，我們需要用定量的方法客觀清晰地度量財務危機。

2.財務危機預警定量研究的方法

定量模型分析主要是指通過計算具體的財務指標來構造企業財務危機的預警模型，在實際應用中具有很高的參考價值。本文主要選取單變量模型和Z變量模型兩種定量分析方法及其應用分別進行詳細闡述。

二、預警模型理論分析

1.單變量預警模型理論分析

單變量模型預警是指采用單個特定財務指標對企業出現財務危機的可能性進行預測，從而達到預警的目的。美國學者比弗（1966）在其“Financial ratios and failure prediction”一文中，為了探究對企業財務危機的預警，他利用單個特定的財務比率，采取對樣本企業進行配對的方式。結合美國當時79家處于危機中的企業進行研究，發現債務保障率（現金流量/債務總額）、資產收益率（凈收益/資產總額）、資產負債率（負債總額/資產總額）等指標能夠很好的預測公司的經營狀況，由此拉開單變量模型預測企業財務危機的序幕。

但是，隨著時代的進步、經濟的發展，1964年的單變量模型難以有效預測當今時代的企業所面臨的財務危機。因此，單變量預警模型經過不斷地完善后，現在主要分為以下八種指標：

2.Z變量預警模型理論分析

Z變量模型由五個指標作基準變量，乘以固定的系數并相加得出Z值，充分考慮了企業在經營過程中可能出現的各種危機信號。

通過計算，觀察企業近幾年Z值大小，與上述表格中已知的判斷標準作比較，從而判斷企業是否出現財務危機，出現財務危機的可能性有多大。

三、財務危機預警模型的應用--*ST博元投資公司財務危機預警分析

本文以上海證券交易所掛牌上市交易的“*ST博元”這家公司為例來進行實證分析，分析財務危機預警模型在中國企業之應用的可能性。

1.研究對象的選擇依據

珠海市博元投資股份有限公司是我國有名的“老八股”之一。上市幾年后，業績逐年下滑，公司股權幾經易手。最終于2016年3月29日進入退市整理期。選擇“*ST博元”公司，主要出于三個方面的考慮：一是因為博元公司出現財務危機的情況比較典型，代表了我國發生財務危機的企業的普遍現象；二是因為它是上市公司，資料比較容易搜集；三是因為研究“*ST博元”公司的財務信息，不但可以驗證財務預警模型的有效性及其利弊，還可以驗證目前在中國特色社會主義市場經濟的大背景下，什么樣的預警方法效果更好。

2.單變量預警模型應用分析

根據同花順上市公司數據，本文收集到2012-2014年財務數據，并從現金狀況、短期償債能力、長期償債能力和周轉狀況四個方面中八個財務比率對*ST博元公司的財務危機進行單變量模型預警。具體情況如下（表2）：

單變量模型分析表明，*ST博元2012年到2014年期間，現金狀況預警指標中，只有經營現金比率和2013年的現金比率在合理范圍內，但是在2012年和2014年現金比率遠小于警戒值，說明*ST博元企業的現金流量缺乏，很容易產生債務危機，必須得到極大的重視。該公司三年期間的流動比率均小于警戒值，且企業的速動比率呈現逐年遞減的趨勢，尤其是2014年嚴重低于警戒值，很有可能面臨破產的危險。資產負債率同樣如此，均超過警戒值60%，資本結構不合理。已獲利息倍數均小于警戒值1，說明企業的獲利能力若不足以彌補債務利息，極容易出現財務危機。存貨周轉率和應收賬款周轉率均小于行業平均水平。綜上，預警指標顯示*ST博元極可能面臨嚴重財務危機。在2016年3月末，*ST博元成為首個因信息披露違法被終止上市的企業，也恰好印證了該企業發生財務危機的可能。

3.Z變量預警模型應用分析

對*ST博元的財務狀況，運用Z變量預警模型進行分析，具體結果如下表所示（表3）：

由上述表中數據，我們可以看出博元公司2012年～2014年連續三年的Z值分別為-1.5141，-1.0675，-14.196，遠遠小于Z變量模型的警戒值1.81，而且出現負數的情況，表明企業很可能出現財務危機。判斷結果與*ST博元公司的實際情況吻合，預警正確。這說明Z變量預警模型擁有較廣的適應范圍，完全可以對我國上市公司進行財務危機預警。同時，表3-2的數據也體現博元公司經營狀況惡化嚴重，很容易會出現財務危機，面臨破產。由此可以看出判別結果的準確性。

四、單變量預警模型與Z變量預警模型分析比較

通過對兩種財務危機預警模型的理論知識和應用進行較為詳細的敘述，得出他們的共同點是：單變量模型與Z變量模型都是在財務報表數據的基礎上進行計算，都能較為準確地對企業財務危機進行預警。

那么，他們之間的優劣如何，哪一種更適應中國企業呢，下文進行了詳細闡述。

1.單變量預警模型與Z變量預警模型的理論比較

（1）單變量預警模型的優、缺點

優點：單變量預警模型的分析方法簡明單一，各種數據可以直接從財務報表中獲得，有利于信息使用者的理解和使用。

缺點：各類預警指標的計算較為繁雜。并且，不同財務比率預測出的數據可能會出現不同的判斷結果，產生矛盾，不利于企業經營管理者做出最恰當的判斷。

（2）Z變量預警模型的優、缺點

優點：計算簡便，易于理解，判斷結果明確，不會出現單變量預警模型中判斷結果矛盾的情況，且準確率高。因此，目前已廣泛應用在國外許多諸多類型的企業，如銀行、證券機構、制造企業等。

缺點：眾所周知，現金流量是預測企業財務危機的有效指標，但是在Z計分模型中卻并未使用該變量，存在一定的局限性。

2.單變量預警模型與Z變量預警模型的應用比較

但是哪一種預警模型的應用更適合我國國情呢？Z變量模型。本文通過每年預警值隨著年份的靠近所發生的變化來加以分析，以此來證明上述結論。具體比較如下表所示（表4）：

由上表我們可以看到，隨著年份的靠近，兩種預警模型的預測結果基本一致。但是從準確的預測效果來看，該公司的Z值與相對應的Z計分模型警戒值相差更大，預測效果更明顯。而單變量模型在2013年的預測中，現金比率為0.2247在合理范圍內，與其他指標之間的預測結果出現了矛盾。因此，從上述方面來看，Z計分模型更適合我國企業。

參考文獻：

[1]張洪亮.企業財務危機研究[J].經濟師，2012（3）.

[2]教鳳新.企業財務危機預警系統研究[D].大連：東北財經大學會計學院，2005.

[3]王萌.明天*ST博元步入退市整理期，想重新上市需滿足3大條件[N].證券時報，2016-3-18.

[4]劉宏洲.財務危機預警的Z計分模型實證研究[J].會計之友，2011（10）：83.