企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的分析—基于制造業(yè)數(shù)據(jù)

肖鳳美

摘要：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生難以預(yù)料，一旦出現(xiàn)，很有可能影響到企業(yè)經(jīng)營(yíng)，不僅阻礙企業(yè)發(fā)展，甚至造成企業(yè)破產(chǎn)。基于此，本文先是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行了研究，然后研究了制造業(yè)企業(yè)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型；制造業(yè)企業(yè)

在企業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)管理是直接影響企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的重要部分，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制的核心，占據(jù)重要地位。制造業(yè)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主干支撐產(chǎn)業(yè)，直接關(guān)系到民生發(fā)展。隨著我國(guó)市場(chǎng)的轉(zhuǎn)型，很多制造企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)中，甚至導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)倒閉。因此，必須要加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的管理。

一、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

（一）單變量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型

對(duì)于制造業(yè)企業(yè)的預(yù)警模型主要有三種，一種是單變量預(yù)測(cè)模型，這種模型通過(guò)現(xiàn)金流量和負(fù)債總額比值進(jìn)行財(cái)務(wù)情況的判斷，然后能夠得出資產(chǎn)負(fù)債率，和經(jīng)營(yíng)失敗日期距離越近，準(zhǔn)確率越高[1]。這種模型要將樣本分成破產(chǎn)組和非破產(chǎn)組，進(jìn)行財(cái)務(wù)比率的分析比較，這種方法屬于描述性分析，缺少現(xiàn)代先進(jìn)的計(jì)算工具。因此這種模型計(jì)算工具不符合現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的要求，準(zhǔn)確性也不能保證，在今天已經(jīng)不再適用。

（二）多變量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型

另一種是多變量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，在這類模型中主要存在兩種，分別是Z模型和Logistic回歸模型。Z模型是利用財(cái)務(wù)比率計(jì)算加權(quán)平均數(shù)，得到Z值，也就是風(fēng)險(xiǎn)度量值。如果Z值越大，那么企業(yè)面對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率也就越小。這種模型最大的局限就是忽視了現(xiàn)金流量變化的影響。而Logistic回歸模型使用多元非線性分析，使用統(tǒng)計(jì)軟件讓計(jì)算量降低，通過(guò)建立簡(jiǎn)化的指標(biāo)體系，能夠提高模型的實(shí)用性和科學(xué)性。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

最后一種是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。相比于前幾種模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在檢驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到82%，但是Z模型的準(zhǔn)確率只能達(dá)到74%。經(jīng)過(guò)和多個(gè)模型的對(duì)比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所達(dá)到的預(yù)測(cè)精度是最高的，但是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中包含多種遺傳的算法，對(duì)于模型使用人員有很高的要求，因此這種模型的普遍使用受到一定限制。

二、制造業(yè)企業(yè)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

（一）模型設(shè)計(jì)

1.選取樣本

本文從我國(guó)的制造業(yè)上市公司中選擇了100家企業(yè)作為樣本作為研究，將2014、2015、2016三年的數(shù)據(jù)作為資料，這樣也就建立了數(shù)據(jù)模型對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。在本文建立模型之后，隨機(jī)選取十家企業(yè)作為驗(yàn)證的數(shù)據(jù)樣本，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。（數(shù)據(jù)來(lái)源鳳凰財(cái)經(jīng)網(wǎng)）

2.選取指標(biāo)

以相關(guān)性、普遍性作為原則，從企業(yè)的真實(shí)情況出發(fā)，在指標(biāo)的選擇上著重分析了下面的因素：首先是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為企業(yè)沒(méi)有辦法償還債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)，本文需要對(duì)企業(yè)償債能力展開(kāi)研究。其次財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)難免受到盈利和營(yíng)運(yùn)能力的影響，造成財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的加大或縮小，本文也需要根據(jù)企業(yè)盈利和營(yíng)運(yùn)能力選取指標(biāo)。再次企業(yè)若陷入財(cái)務(wù)危機(jī)必然會(huì)造成發(fā)展緩慢，本文還需要選擇代表企業(yè)發(fā)展能力的部分指標(biāo)。最后現(xiàn)金流量的指標(biāo)是在現(xiàn)金制基礎(chǔ)之上，能夠直接體現(xiàn)出企業(yè)償債能力，財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在一定的數(shù)據(jù)相關(guān)性，選取指標(biāo)也需要注意指標(biāo)關(guān)聯(lián)性[2]。因此指標(biāo)的選擇需要從盈利、營(yíng)運(yùn)、償債、現(xiàn)金流量以及發(fā)展這五個(gè)方面來(lái)選取，本文選擇了11個(gè)指標(biāo)作為初始財(cái)務(wù)指標(biāo)，根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建立預(yù)警指標(biāo)。

選取的指標(biāo)如下：針對(duì)盈利能力選取的指標(biāo)包括銷售凈利率、總資產(chǎn)報(bào)酬率；針對(duì)償債能力選取的指標(biāo)包括速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率；針對(duì)現(xiàn)金流量選取的指標(biāo)包括流動(dòng)負(fù)債比率和現(xiàn)金流量；針對(duì)運(yùn)營(yíng)能力選取的指標(biāo)包括總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率以及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；針對(duì)成長(zhǎng)能力選取的指標(biāo)包括總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。

（二）數(shù)據(jù)處理

1.正態(tài)性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

首先需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)正態(tài)性，使用SPSS18.0軟件檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)能否和正態(tài)分布相吻合，如果數(shù)據(jù)并不符合正態(tài)分布，那么需要使用Logistic回歸法，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，2015年和2014年的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流量服從正態(tài)分布之外，其他的指標(biāo)都不服從，那么樣本整體并不符合正態(tài)分布，需要使用Logistic回歸法進(jìn)行分析。

2.差異性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性檢驗(yàn)最主要的目的是從指標(biāo)中選取能夠確定企業(yè)差異的指標(biāo)，若指標(biāo)并不具備明顯的差異，也就說(shuō)明指標(biāo)說(shuō)服力比較差，需要將指標(biāo)去除掉。這種檢驗(yàn)方法還需要根據(jù)數(shù)據(jù)特征，如果樣本都是取自正態(tài)分布數(shù)據(jù)，那么使用t進(jìn)行檢驗(yàn)，相反則使用非參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。針對(duì)本文的數(shù)據(jù)需要使用非參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)?zāi)軌蛄私獾綐颖緮?shù)據(jù)中應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率的顯著性水平達(dá)到了0.05，企業(yè)在這兩個(gè)指標(biāo)顯示出的差異性不夠顯著，要想保證模型統(tǒng)一性，需要剔除掉這兩個(gè)指標(biāo)，最后剩下九個(gè)指標(biāo)。

3.共線性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

使用Logistic回歸法需要自變量之間不具備多重共線性，最終需要得到隨機(jī)的指標(biāo)體系，指標(biāo)中如果存在重疊情況或者冗余的指標(biāo)，很容易造成錯(cuò)誤的判斷[3]。因此需要建立更加科學(xué)合理的預(yù)警模型，對(duì)變量多重共線性進(jìn)行考察。本研究使用成分分析的方法消除共線性，先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)處理，讓主分量之間互不相關(guān)，這樣能夠更好的滿足Logistic回歸法的要求，提高預(yù)警模型的合理性，提高預(yù)警判斷的準(zhǔn)確率。根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)三年數(shù)據(jù)KMO取值都能達(dá)到0.5以上，說(shuō)明樣本適合運(yùn)用主成分分析的方法。經(jīng)過(guò)分析得出可以使用五個(gè)成分取代九個(gè)指標(biāo)。

（三）建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

在 Logistic回歸分析模型中，將五個(gè)成分和因變量當(dāng)做是建模變量進(jìn)行擬合，也就得到了概率的表達(dá)式。如表1所示，概率代表著企業(yè)面對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生概率，當(dāng)概率超過(guò)0.5的時(shí)候，因變量的值為1，也就說(shuō)明企業(yè)面臨財(cái)務(wù)危機(jī)；當(dāng)概率小于0.5的時(shí)候，因變量的值為0，就說(shuō)明企業(yè)并不存在財(cái)務(wù)危機(jī)。2016年在本文研究的企業(yè)中，有50家正常狀態(tài)的企業(yè)，有50家正在財(cái)務(wù)危機(jī)中的企業(yè)，其中44家正常狀態(tài)企業(yè)和模型的結(jié)果顯示一致，有41家危機(jī)中的企業(yè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果保持一致。存在15家企業(yè)和模型預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。因此，本研究模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，其中正常狀態(tài)下的準(zhǔn)確率達(dá)到了88%，財(cái)務(wù)危機(jī)狀態(tài)下的準(zhǔn)確率達(dá)到了82%。

最后重新選擇二十家制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行研究分析，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理指標(biāo)數(shù)據(jù)之后，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果進(jìn)行矩陣計(jì)算，從而得到企業(yè)主成分的得分。如表2所示，將主成分得分融入到預(yù)警模型中，將0.5作為臨界點(diǎn)，如果概率的值不小于0.5，那么企業(yè)就面臨著財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，若概率值小于0.5，那么模型無(wú)法判斷財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，得到企業(yè)前幾年的預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)警模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上。這也說(shuō)明預(yù)警模型在預(yù)測(cè)其他企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的時(shí)候有著較高的準(zhǔn)確率。

三、結(jié)論

綜上所述，經(jīng)過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的分類進(jìn)行研究，提出了制造業(yè)企業(yè)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，首先需要在模型設(shè)計(jì)中，選取樣本和指標(biāo)；其次進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，通過(guò)正態(tài)性、差異性以及共線性檢驗(yàn)，是數(shù)據(jù)得到標(biāo)準(zhǔn)處理；最后需要建立Logistic財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

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