基于企業財務預警模型的高校財務困境預警研究

郭銘芝

摘 要：財務預警顧名思義就是根據公司或是企業提供的財務報表、發展計劃等相關的一些資料，從財務、統計、金融、管理、營銷等幾個方面對一系列的風險因素進行分析，對可能發生的財務以及經營方面的風險給予預測，并把預測結果上報給企業管理層，讓他們提前做好準備，避免風險的發生。本文首先總結了企業財務預警模型的基本含義，闡明了研究高校財務危機的重要性，在此基礎上構建了高校財務預警指標體系，并以企業財務預警模型為基礎，從高校財務預警模式的選擇等方面對高校財務危機預警系統進行了分析。

關鍵詞：財務預警；高校；財務困境

高校財務困境預警概述

隨著我國高等教育事業的發展和改革，高校希望能不斷擴大規模并長久發展，便逐漸運用債務融資措施進行新校區建設、購買各種實驗儀器、引進人才等，以此來提高競爭力。可這種方式也有它的缺點，即容易使學校陷入財務危機之中。所以，為使高校的資產能夠穩定運行，高校可應用財務預警模型來降低財務風險。預警模型能夠及時預警高校的財務風險，確定高校財產危機的誘因，并給出防范策略，確保高校的正常運行。由于市場經濟體制的不斷發展，作為我國經濟組成部分的高校，其地位也變得越來越重要了，大多數的投資者都是直接或間接地把錢投入到高校中，而投資者投資學校的依據就是看該高校的財務運營狀況是否良好，所以，高校的財務狀況不僅影響著這個學校的未來發展，同時也左右著投資者的決定。

高校財務困境預警理論模型的構建

根據財務危機預警的理論基礎和總結，可以歸納出下面幾點共識。

其一，風險是“閑置環境”或“危機”的先導。危機是一種即將發生或正在發生的危險，將造成相當大的災難。如果能夠識別和掌握威脅主體生存的風險因素，就可以找到風險檢測指標。

其二，主體的生存受自身因素、行業特點和整體環境因素的影響。針對警源的分析可以從這三個方面入手。

其三，主體的財務困境并非一蹴而就，但最初的不平衡請求可能導致一系列后續事件，相對較小事件的消極影響最終會造成整體失去平衡，陷入困境。

其四，金融休閑環境分為不同的種類及時期，在不同的種類和時期有不一樣的標準性的財務指標。所以，監測和識別不一樣的財務指標的特點可以檢測出不一樣性質和程度的危難情況。

現金流量理論和自由現金流量假說可以幫助高校把握現金流量的趨勢，評價預算管理的標準和效果。根據現金流量掌握“警報”的分布情況，生存因素理論可以幫助我們從微觀、中觀和宏觀三個方面識別出對高校財務狀況產生影響的“警源”，而不均衡理論和期權定價理論可以指導我們分析高校不同的財務困境。會計準則是我們對財務報表月報標準和財務報表整合的依據，為我們完成財務指標、尋找“預警信號”提供了參考。國內外的生產導向指標可以幫助我們節省識別困境的成本。本研究通過對財務報表系統的重述，將傳統財務報表項目的大部分形成過程與現金流量結合起來，以期從整體上解釋操作風險、投資風險和融資風險的形成，包括它們是怎樣累積并造成財務危機的。

以企業財務預警模型為例的高校財務困境預警系統研究

企業財務預警的研究方法和種類

為了避免企業發生財務困境，國內外學者做了大量研究，希望能夠建立某種模型，對企業財務困境進行預警，為企業決策者提供強有力的決策工具，及時避免財務困境的發生。企業財務困境預測始于 20 世紀 30 年代，經過多年發展，研究方法大致可分為趨勢分析、判別分析、人工智能技術、傳統方法的改進和前沿技術的采用四個發展階段。作為方法的改進，基于聚類、粗糙集、神經網絡下的財務困境預警方法更具有科學性。

高校財務困境預警系統的分析與選擇

從財務角度來分析，導致高校財務危機的原因可分為兩種，一是資源配置效率低下，二是財務管理不足，導致了高校的競爭劣勢。有的高校為了增加競爭力，盲目擴大規模，忽視了財務管理，使高校面臨財務困境，而建立高校財務預警系統的主要功能是對高校的負債能力進行評估。針對高校財務經營的獨有性，通常將指標分為兩個方面，一是一級指標，二是二級指標。一級指標主要包括補償能力、經營能力和發展前景三個方面。補償能力指標主要有高校總資產、負債總額和其他二級指標；經營能力指標主要有自籌能力、年收支等；發展前景一般包括應收賬款、貸款、年度凈現金等。

高校財務不同于企業財務，但是又有財務的共同性。由于神經網絡具有強大的非線性系統處理能力，可以更好地提高識別精度和學習處理能力，從而突破統計學的局限，另外，對于任意足量樣本，神經網絡都可以實現任意空間非線性映射，其具有的超強容錯能力和并行處理能力也就更能適應大樣本的財務研究需求，所以神經網絡模型目前比較適合高校財務困境預警系統，并且在許多領域中得到應用。

結語

總之，要想在擴大高校規模和辦學實力的基礎上確保高校財務平穩運行，就必須更好地了解高校的財務狀況，并運用適合的財務預警模型來控制財務風險，為高校未來的財務風險運營進行正確的引導。

（作者單位：廣東工業大學）

【參考文獻】

[1]閆大波，楊彤彤，張程.基于支持向量機的高校財務困境預警模型研究[J].教育財會研究，2018，29（01）.

[2]鮑新中，何思婧.企業財務預警的研究方法及其改進——基于文獻綜述[J].南京審計學院學報，2012，9（05）.