基于灰色系統的企業財務風險預警研究

曲獻坤

一、引言

在我國經濟發展的進程中，市場經濟制度不斷優化和完善，對于各企業而言，其內外部的競爭壓力越來越激烈，且市場內不確定因素越來越多，一旦企業沒有對各種風險加以防范，很可能陷入財務危機，阻礙企業發展。因此，企業要想長期穩定保持住市場內的地位，長久發展下去，必須要重視企業的財務風險，加強企業的財務風險預測，及時找出企業運行過程中所存在的財務問題并加以解決，才能使其具備更強的競爭優勢。

二、企業財務風險預測中的主要指標

企業的財務風險主要是在企業經營的各項財務活動當中，由于一些不可掌控和無法預知的因素所引起的資產損失的問題。通常情況下，財務風險的預測和評價指標包括企業的資產管理能力、企業的盈利情況以及其自身的發展潛力等。在對企業財務風險預測的過程中，將短期財務指標和企業發展潛力指標相結合能夠有效對企業財務情況加以判斷。在現金流財務活動的限制下，企業的財務風險預測還需要對其現金增值情況和現金的盈利情況加以判斷，導致企業的財務風險變得更為復雜。除此之外，企業財務風險還是一個動態變化的因素，其中的各項風險預測指標都對企業本身的經營和財務活動產生一定影響。比如企業資產管理能力較差，那么意味著其資產運用效率較低，企業難以長久生存；如果企業償債能力較差，那么企業就難以按期償還債務，會面臨破產的危險。除了以上風險預測指標外，在條件允許的情況下，企業還應該考慮到影響企業各項決策或者其經營活動、融資活動的各類指標，如將管理人員風險意識、財務人員專業能力和流動情況等考慮到風險預測指標當中。

三、灰色系統在企業財務風險預測中的可行性

1982年，我國著名學者鄧聚龍教授創立了一個新興的學科即為灰色系統理論。在理論研究中，各類不確定的系統信息如小樣本、貧信息等作為主要的研究對象，且以一部分信息已知和一部分信息未知為基礎，通過對已知的部分信息進行開發和利用，從中提取對研究有效的信息，進而通過該部分信息控制整體系統的運行過程中。灰色系統理論中的信息屬于不完全系統，系統中的一部分信息是已知的，但一部分信息是未知的。在系統運行的過程中，外界因素很容易對其產生影響，進而將能夠表現系統行為特征的離散數據打亂開來，形成無規律性的離散數列。從某種程度上來講，這一無規律性離散數列蘊含著有規律序列的相關特征。也就是說，灰色系統理論認為，系統中包含著整體功能也就包含著其中的特定規律變化。因此，基于灰色系統理論，隨意一個變化的過程都可以看作為在某個特定時空范圍內所出現的灰色過程，其中變化的量就可以看作為灰色量，在某種特定的變換方式下，其中的無規律序列可以變成有規律序列。

在灰色系統當中，灰色模型是重要的基礎和核心，其在運用的過程中具有多個優勢。首先，灰色模型的建立不需要過多的信息，一般僅有4個以上的數據信息就可以完成模型的建立，相較于傳統的回歸分析模型而言，數據收集和統計過程會更加容易。其次，在建立灰色模型時，不需要強調原始數據的分布特征，即使是一些不規律、沒有任何分布特征的離散原始序列，都可以在特定的轉換下形成有規律序列，對比于回歸分析模型，對原始序列要求較低，不需要其分布具有典型規律。另外，通過所建立的灰色模型能夠有效反映出系統的實際情況，并在此基礎上保持原系統的特征，其精確度也更高，可以有效避免回歸分析模型中常出現的結果顛倒、歪曲等反常現象。

在企業財務風險預測過程中，需要考慮到多種影響因素，其內外部都有不少的不可控制因素會對預測過程產生影響，因此針對企業財務的各類風險信息很難進行快速準確地查找。并且，企業財務風險大多都是無規律變化的，所以要想統計出這些信息的分布規律也是比較難的。同時，企業財務風險預測關乎投資者的決策情況，對其經濟利益有著很大的影響，因此對預測結果的準確度要求較高。綜上分析可以看出，灰色系統對企業財務風險預測中具有較高的可行性。

四、灰色系統在企業財務風險預測中的運用

1.灰色模型的建立及檢驗

在企業財務風險預測當中，首先在灰色系統理論下建立灰色模型。通常來說，將系統中的隨機變化量看作是在一定空間范圍內在不斷變化的灰色量，且將隨機的過程看作為固定范圍、固定時間內的灰色過程。將全部無規律的數據進行相互累加，在其中找到一定的規律，形成上升形狀的數列，并在一階微分方程解的作用下對所生成的有規律數列建立微分方程模型，也就是說后續所生成的有規律的數列模型即為灰色模型。在模型建立完成后，根據灰數生成方式的不同及數據取舍情況的不同對不同級別的GM模型加以調整，不斷提高模型的精準度。一般來說，對企業財務風險預測建模通常是通過GM（1,n）的模型群實現的，在GM模型當中，只有保證數據的逆生長狀態才能將其正常應用到預測當中。在模型建立完成后，需要進行一系列的計算，對其均差和方差加以確定，保證均差比合格，證明所建立的為合格的灰色模型。

2.財務風險預測指標篩選

基于灰色系統，對企業財務風險預測指標進行選擇時，需要從多個影響因素中找到最具代表性的因素作為指標進行分析。通常來說，指標的選擇首先要能代表企業的財務狀況，反映出企業的風險情況，要與企業風險有直接的關聯。其次，要保證指標在灰色模型中的有效性，使其能夠預測出企業的財務風險。另外，所選擇的指標還需要具備可定量性，也就是能夠將該指標轉化為具體的數字信息應用到模型中進行計算。在選擇財務風險預測指標時，要確保其能夠全面判斷企業的財務情況，并避免各類指標的重復選入。一般來說，凈利潤是企業經濟收益情況最直接的體現，且能夠直接看出企業的盈利和虧損情況，所以可以將其看作為指標之一，且現金流量通常也可以作為財務風險預測指標。另外，不同的會計核算制度對指標的選擇有不同的影響，因此，投資管理、運營管理和籌資管理等多方面能否作為企業財務風險預測的指標則需要進一步計算。通常采用計算序列最大值和最小值差值的方式以及計算其絕對差值的方式確定計算序列，進而按照相關規定要求選取出風險排名前三的財務指標。如果通過計算序列所得出的指標不在《企業績效評價標準值》內容中，則需要進行相應的替換。比如在計算后得到資本固定化比率和流動比率指標，但是其不在《企業績效評價標準值》中，那么就需要使用資產負債率指標對其加以替換。

3.財務風險預警指標權重確定

由于財務風險預警指標中，各指標對風險的影響程度不同，所以還需要在指標確定的基礎上對各指標的權重加以確定，以此確定出實際的預警效果。本文以X企業的指標選擇和指標權重確定為例。假設X企業所篩選的財務風險預警指標包括財務指標和非財務指標，且這些指標相對較為復雜，難以量化確定。對于這種情況通過層次分析法進行指標權重的確定，將其分為目標層、準則層和方案層。在對財務風險預警指標權重確定時，以判斷矩陣標度作為標準對指標的權重進行確定，其中包括絕對重要、明顯重要、相當重要、略微重要等。一般來說，針對X企業的財務風險指標篩選情況，要想構建相應的判斷矩陣，判斷各指標的權重，可以通過問卷調查的方式，向企業內部的各類工作人員、相關行業的財務專家以及具備相關研究經驗的財會專業人員等進行問卷調查，請專家為各指標進行比較和評分，再通過評分結果建立相應的判斷矩陣，確定各指標的權重。

4.財務風險預警綜合計算分析

在確定了財務風險預警指標和指標的權重后，就需要對財務風險預警進行綜合計算和分析，也就是將財務指標預警值與非財務指標預警值分別與其權重相乘后，將兩者值相加得到企業綜合的財務風險預警值。一般來說，就X企業的財務指標情況，財務指標風險預警值的計算采用功效系數法計算，非財務指標風險預警值采用專家打分法進行計算。

財務指標風險預警值計算。功效系數法在改進之前只能設置指標的最高值和最低值，也就是說指標的基礎分難以進行調整，整體計算過程缺少靈活性，進而使其應用過程存在一定局限性。經過改良后的功效系數法不僅應用過程更為靈活，其計算結果的精準度也更高。一般在計算時需要同時參考《企業績效評價標準值》中的評價系數和各個企業自身的參考標準值。比如如果X企業為食品加工企業，那么在對其財務指標風險預警計算時，還需要參考其中的視頻加工業績效評價標準值。在選擇好參考標準值后，對各財務風險指標的預警值分別進行計算。

非財務指標風險預警值計算。針對非財務指標風險預警值計算時，主要還是采用專家打分的方式，將各指標量化處理。在此過程中可以再次向專家發起問卷調查，將各指標對企業財務風險的引發可能性和威脅程度作為評價標準，將其分為不同的等級，令專家按照等級給各指標進行評分。在專家打分結束后，相關財務人員需對評分結果加以分析，將各指標對企業風險的引發可能性和威脅程度分為巨警到無警的五個等級。其中巨警代表這些非財務指標會對企業引發嚴重的財務風險，不利于企業的發展，無警則代表這些非財務指標對企業基本不會產生財務風險影響，企業的發展環境較好。

企業財務風險綜合預警值計算。在財務風險預警值和非財務風險預警值分別以不同的方式進行計算完成后，按照不同指標的權重比以及所計算出的具體預警值進行求和運算，得出企業的財務風險綜合預警值并對其加以分析。在分析企業財務風險綜合預警值時，可依據《中央企業綜合績效評價管理暫行辦法》進行，根據最終求得的財務風險綜合預警值對企業風險情況加以分析，具體財務風險預警值級別劃分如下表所示：

?

5.財務風險預警值預測及檢驗

在得出了以上財務風險綜合預警值后，基本就可以確定出企業目前的財務運營狀態。通過所建立的灰色模型就可以實現對該企業的財務風險預測。在預測出企業財務風險預警值后，還需要對其加以驗證。通過對灰色模型中的平均相對模擬誤差進行計算，并與后驗差比值進行對比，能夠有效判斷出灰色模型對企業財務風險預測的精準度和適用性，進而判斷財務風險預測結果的可參考性。

灰色模型也并不是完全沒有缺陷的，在對企業財務風險預測時也會出現誤差情況，同時也會存在一定的局限性。能夠引發財務風險的原因有很多，不僅包括在模型中能夠體現出來的量化指標，還包括一些不能被量化的定性指標。因此，在利用灰色系統對企業財務風險進行預測后，還需要在此基礎上結合一些定性指標的分析和調整，比如企業的決策能力、管理者素質、產品銷售發展等，對影響財務風險的因素進行越詳細全面地分析，對財務風險的預測就會越準確，且能夠為財務有效的對策打下基礎。

五、結語

綜上所述，在企業運營和管理的過程中，財務風險預警能夠有效監測和分析企業的財務運營狀況，通過對風險預警的分析將財務危機制止在爆發之前，確保企業的正常運營。基于對灰色系統理論的特點和企業財務風險的特點進行分析，可以看出灰色系統理論與企業財務風險預測具有較強的適配度。企業的財務管理人員應加強對灰色系統的研究，并將其應用于企業財務風險預測當中，通過建立模型、選擇指標、確定指標權重、對風險預警進行綜合計算分析以及驗證預測結果等環節，能夠有效預測出企業的財務狀況，為企業財務相關管理措施提供參考依據。