以現金流量為基礎的企業財務預警體系分析

陽葵蘭 吳窮

摘要：上市企業陷入困境是一個循序漸進的過程，在實際企業經營管理過程中會呈現出不同的特征。為了解以現金流量為基礎的企業財務預警體系運作效果，本文以2017年某地A股消費業行業上市企業財務現金流量為研究對象。從現金流量指標體系、現金流量困境特征分析、現金流量信息、現金流量財務預警對策等幾個模塊進行了財務預警體系構建。并對企業現金流量財務預警價值導向進行了簡單的探究，以期為構建以現金流量管理為核心的管理信息系統優化完善提供有效的參考。

關鍵詞：現金流量;企業;財務預警體系

企業現金流量主要是在一定時間內，企業現金、及現金等價物流入或流出的數量。主要包括投資活動現金流量、經營活動現金流量、籌資活動現金流量三大模塊。企業現金流量與企業償債能力、發展能力、籌資能力及盈利能力具有緊密的聯系。而通過構建以現金流量為核心的企業財務預警體系，可以及時精確的預先報道企業財務不穩定風險信息，便于企業財務運營風險的及時防控。因此，構建以現金流量為基礎的企業財務預警體系具有非常重要的意義。

一、以現金流量為基礎的企業財務預警體系研究背景

在市場機制改革優化的進程中，我國企業所處環境復雜程度也不斷增加，諸多不穩定管理風險的出現，導致危機管理成為企業管理的重點。在21世紀初期，相關專業學者對財務困境、財務危機進行了研究。如在1999年，陳靜在《上市公司財務惡化預測的實證分析》中，通過實證財務報表數據二類線性判定分析，構建了財務預警系統初期模型。

二、以現金流量為基礎的企業財務預警體系構建

（一）企業財務先進流量預警體系總體框架

為了保證以現金流量為基礎的企業財務預警體系穩定運行，在前期系統機制設計過程中，相關人員需綜合考慮診斷、評價、監測、處理等性能，從現金流量財務預警基礎機制、現金流量財務預警運行機制兩個層面進行合理設置。其中現金流量財務預警基礎機制主要包括財務預警組織機制、現金流量財務信息收集及傳遞機制;現金流量財務預警運行機制則由財務風險責任機制、財務風險處理機制、財務風險分析機制幾個模塊構成。從物流邏輯層面進行分析，以現金流量為基礎的企業財務預警體系主要包括企業現金流量信息模塊、企業現金流量預警指標設定模塊、企業現金流量困境特征分析模塊、企業現金流量財務困境解決方案運行模塊。

（二）企業現金流量信息模塊設置

企業現金流量信息模塊是以現金流量為基礎的企業財務預警體系穩定運行的依據。在企業現金流量信息模塊設置過程中，相關人員需要全面收集企業內部財務數據、外部市場數據、整體行業數據，通過系統開放性現金流量數據資料庫的設置，結合相關數據庫的定期更新完善，可保證財務信息預警的效力。

在具體信息流量資料收集管理時，相關人員需要對宏觀經濟狀況、行業及企業基本狀況、企業內部財務狀況進行預估分析。如利用國家宏觀經濟發展情況及市場利率變化趨勢，對同行業企業財務狀況進行預測分析，以此為依據進行企業經營目標的合理調整，結合企業現金流量、資產運營能力、應收賬款等指標的實時監測跟蹤，避免不良財務影響因素的出現。

（三）企業現金流量預警指標設定

根據行業企業類型的區別，在企業現金流量預警指標設定過程中也需要選擇不同的側重點。即在實際企業現金流量指標體系設置過程中，可在確定重點預警指標、高敏感度指標的基礎上，依據有效性、簡明性、系統性、相關性原則，綜合分析相應企業償債能力、盈利能力、發展能力及變現能力，避免財務危機源頭監測盲點對整體財務評測效果的影響[1]。

（四）企業現金流量困境特征分析

企業現金流量財務困境特征分析模塊，主要依據前期收集財務運行數據，以企業現金流量預警指標為基準，對相應企業經營、籌資或投資活動中所表現出的財務能力進行分析。如財務彈性能力、財務變現能力、償債能力、盈利能力等[2]。在企業現金流量困境特征分析模塊具體運行過程中，不僅需要從理論層面對相應企業財務情況進行分析，而且需要依據具體企業現金流量活動，對其經營活動、籌資活動或投資活動中現金流量質量進行全面評測。以經營活動現金流量分析為例，在實際現金流量分析過程中，經營活動現金流量分析主要包括現金流量資本支出比率、現金流量比率、到期賬務償付比率、先進流量結構比率、現金銷售比率幾個方面。通過現金流量充足性、穩定性分析，可準確了解企業經營活動中財務狀況。

（五）企業現金流量財務困境解決方案編制

企業現金流量財務困境解決方案編制模塊主要通過將數據庫中各種不穩定風險環境中應急對策進行有機整合。在企業現金流量預警信息模塊發出警報信息后，綜合分析預警信息類型、警告程度、財務困境性質等因素，結合企業實際現金流量數據，制定最佳現金流量財務困境解決方案。

三、以現金流量為基礎的企業財務預警體系運行效益分析

（一）預警對象選擇

從中國證券之星網站選擇50家消費行業樣本企業2016-2017年度財務報表，其中30家用于建模，20家用于檢測。通過對財務困境企業、非財務困境企業各年度財務預警指標均值的計算，選擇具有顯著差異的預警指標進行企業現金流量預警模塊的構建。

（二）預警模型構建

首先，對于選出的2017年被認定為財務困境的企業及非財務困境企業進行指標測試，隨后對相應企業在2016年財務表現情況進行檢測。利用SPSS20.0在軟件“Analyze”欄啟動“獨立樣本檢驗”模塊。將所選擇的30家模本企業的測試指標變量選中，并設定陷入財務困境企業組別值為0，而沒有陷入財務困境企業組別值為1，隨后對相應企業在2016年現金流量指標均值進行計算。

其次，對所選擇的30家樣本企業2016年、2017年現金流量指標均值進行對比分析，并利用SPSS20.0軟件計算相應指標標準差。

最后，依據陷入財務困境企業、沒有陷入財務困境企業在相應年度現金流量指標均值差異，選擇均值差異較為突出的現金流量指標。并對相應指標在2015-2017年均值差異變化程度進行進一步分析[3]。在具體均值判定差異程度計算過程中，可采用“Mean”數學之差表示對應現金流量指標表現情況。即現金流量“Mean”數學之差與兩類企業間財務狀況差異程度呈正相關。

（三）預警效益分析

通過樣本分析，可出陷入財務困境企業被判定為財務危機前獨立樣本檢驗結果，即在2017年判定為財務危機企業2016年財務預警指標分析數據。如表1所示：

由表1可知，在陷入財務困境企業經營活動開展過程中，其現金流量指標均出現突出變化，且相應企業顯著性水平Sig下降到0.10以下。表明以現金流量為基礎的財務預警體系可以有效預測企業財務風險。在確定現金流量預警指標之后，為了進一步提高企業現金流量財務預警能力，考慮到單變量模型財務預警方法的局限性，如易受到金融危機的干擾、單一假財務指標影響等。在實際預警分析過程中，可采用多變量預警模型對企業財務預警體制進行進一步優化完善。多變量預警模型主要利用多個現金流量指標，通過多元線性回歸或者邏輯分析的方法，選擇典型兩類企業差異變量指標作為模型模量。隨后對相應指標進行F值檢驗，通過對其顯著性水平Sig變化幅度的觀測，可確定具體模型指標影響程度。

四、總結

綜上所述，在市場競爭體制的改革優化進程中，對企業財務預警已成為企業經營發展的重要保障。因此，為了有效了解現階段企業財務困境，企業管理人員應以現金流量為視角，借鑒其他企業財務預警經驗，通過現階段企業現金流量特征分析，設定明確的銜接流量特征指標，構建與自身生存發展需求相符合的財務現金流量預警體系。為企業財務困境的及時發現、處理提供充足的保障。

參考文獻：

[1]郭晶.基于現金流的企業財務預警指標體系的構建[J].中國集體經濟，2014 （28）：126-127.

[2]邢東升.基于現金流量的企業財務預警系統研究[J].現代商業，2014 （5）：205-205.

[3]秦瑩，劉冰.基于現金流量的企業財務預警[J].統計與決策，2013 （7）：173-176.