“一帶一路”背景下企業財務風險預警研究

張倩 劉雅楠

◆摘? 要：“一帶一路”國際合作高峰論壇在我國的召開，使得基礎設施建設成為發展的關鍵問題，房地產和物流行業的發展成為重點建設方向，而財務風險存在于所有行業，無法徹底避免，只能采取措施降低風險，構建財務風險預警系統是提前發現企業潛在的財務風險的有效措施。本文介紹了企業進行財務預警的必要性、預警的主要方法以及當前建立預警系統時還存在的缺陷，為后續的研究奠定理論基礎。

◆關鍵詞：一帶一路;財務風險;房地產;物流

1引言

“一帶一路”國際合作高峰論壇在2017年北京召開，基礎設施建設成為重點關注對象，作為國民經濟的支柱產業，房地產行業的穩定運行對于“一帶一路”的建設至關重要。首先是沿線的房地產建設，我國國內房地產產能、庫存過剩、區域資金“虹吸效應”加大去庫存壓力，加之房地產行業對我國經濟影響較大，并且該行業的發展直接帶動上下游企業的發展，房地產企業的重要性由此可見。

其次是物流行業的發展，“一帶一路”要實現國內與國外的聯系，促進發展，如何互聯、互通？物流企業將是這條經濟帶上的重要紐帶，而想要穩定這些該行業的發展，重中之重就是維持企業財務狀況的穩定，財務數據可以分析出企業發展狀況，所需要的成本，以及財務風險，傳統的單個指標分析不能全面反映企業財務風險狀況，為企業建立財務風險預警模型能夠綜合反映出企業當前發展狀況，并且從單項分值可以看出具體的財務風險，查找出真正的風險源頭，使得企業能夠穩定、長遠的發展，從而帶動整個經濟帶的發展。

2企業財務預警的必要性

財務風險存在于所有的企業、行業，而很多大型重要的行業財務風險大，財務安全等級堪憂，一旦出現重大財務問題，很可能導致企業破產。

2.1行業的政策多變

首先是政策性方面，各行各業每年都要發布各種調控政策，例如物流行業，2017年頒布《商貿物流發展“十三五規劃》，2018年頒布《關于推進電子商務與快遞物流系統發展的意見》等等，再看房地產行業就更密集了，2014年宏觀調控政策出現，例如“限售”“限購”，開始壓制該行業需求。2015年房地產行業開始強調供給側改革中提出的“去庫存”計劃。到了2017年加強了“堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位，2018年開始堅持“房住不炒”的主基調，“因城施策、一城一策”成為主流，除此之外實施差別化信貸、限購等一系列政策。在宏觀政策下，各行業不斷面臨著波動和回調，增加了企業的經營的風險。

2.2行業財務安全等級弱

例如房地產行業，是資金密集型產業，與其他行業相比，該行業具有資金需求大、建設周期長、收益回報慢等特點，如果資金鏈斷裂，很有可能面臨破產風險，所以財務風險問題尤為重要。國家統計局披露數據顯示，房地產開發投資額由2000年4984.1億元至2018年漲至120263.5億元，但是2018年房地產行業FSI指數2595.39點，整個行業財務安全性表現最差。

如果房地產企業存在財務危機，不僅會影響本行業的發展，更會使得房地產上下游產業、金融市場，乃至整個市場經濟蒙受巨大的損失，提前對企業存在的財務風險進行警示，查找到危機的源頭，加以控制，使得企業穩定的發展。因此為房地產企業的建立財務風險預警系統至關重要。

3構建財務風險預警模型的主要方法

財務風險預警模型我國主要包括單模型和多模型研究，單模型就是只使用了一種模型進行預警分析。

3.1多變量模型種類

3.1.1功效系數法構建預警模型。黃輝在2003年選取醫藥企業作為研究樣本，引用功效系數法建立財務風險預警模型，判別企業的財務風險程度。該方法設置了五個檔次（優、良、中、低、差），分別有對應的標準系數，計算財務指標單項分數和綜合分數評析具體指標風險和整體風險狀況。該方法需要確定指標的權重，確定權重的主觀方法有德爾菲法、層次分析法等，但是主觀意識多與經驗、能力等掛鉤，可能對權重結果造成影響，而熵權法是客觀賦權法，能夠彌補主觀方法的劣勢，結果更為科學、合理。

3.1.2Z計分法模型。Z計分法廣泛應用于企業財務分析中，經常用來判斷公司的經營情況和預測公司財務風險發生的可能性。根據Z值結果分析公司財務狀況，降低企業財務破產的幾率，改善整體的財務狀況。

3.1.3神經網絡模型。神經網絡方法被應用于各個領域，該模型是20世紀90年代首次應用于財務預警中，并取得了不錯的風險預測效果。但是該模型較為復雜，需要不斷地調試，耗時較長。

3.1.4Logistic回歸模型。該方法主要是利用企業的相關財務比率預測出企業可能會發生財務危機的幾率。分析投資者們的風險偏好，規定出風險警示線，根據這些對企業的財務危機進行定位進而做出精確的決策，提高在同行業中的競爭力。并且無需滿足正態分布，對企業的財務風險判定時更為準確。

3.1.5決策樹模型。決策樹方法主要是將人工智能應用在了財務風險預警構建上，主要是對訓練樣本進行學習后形成決策型知識表現，易于理解，而且預測風險的精確度較好。

3.2功效系數法與熵值法結合的優勢

構建預警模型的方法有很多，也都已經有大量的研究表明這些方法能夠應用于各行各業的財務風險預警中，其中功效系數法簡單容易實行，與其他方法相比易于實施，并且所用成本不高，精確度較好，其與熵值法相結合對選取的指標進行賦權，更具有科學性，兩者的結合也已經被應用于很多行業預測財務風險，并且取得了很好的效果。

4結論與不足

綜上所訴，企業構建財務風險預警系統能夠提前接收到財務危機的警示信號，針對危機源頭及時采取有效措施處理，降低企業發生財務危機的可能性，從而提高在整個行業中的競爭能力，同時促進經濟帶的發展。

但是當前使用的模型中，有很多模型沒有考慮到非財務指標的影響，例如國家政策、股權結構和審計意見等等，有些考慮的方法大多使用時介入了人為因素，對權重的結果影響很大，例如層次分析法、專家調查法等，這些方法在使用時大多受主觀方面的干擾，很可能影響到最后的財務風險預警等級的結果，降低預測的精確度。因此在該方面上還有待進行繼續進一步的改進。

參考文獻

[1]黃輝.功效系數法在制藥類企業財務預警中的應用[J].現代財經，2003，23（04）：40-43

[2]姚靠華，蔣艷輝.基于決策樹的財務預警[J].系統工程，2005（10）：102-106.

作者簡介

1.張倩（1993.03—），女，漢族，江蘇徐州人，會計專業，碩士研究生，西安財經大學。

2.劉雅楠（1997.05—），女，漢族，河南鄭州人，會計專業，碩士研究生，西安財經大學。

項目名稱：“一帶一路”背景下陜西省智慧物流發展路徑研究（項目編號：19YC045）。