秦懷璐
(作者單位:山西國(guó)際商務(wù)職業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)系)
農(nóng)業(yè)企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),承擔(dān)著糧食生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)等重要職責(zé)。然而,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和外部環(huán)境的不確定性增加,農(nóng)業(yè)企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越多,嚴(yán)重影響其經(jīng)營(yíng)和發(fā)展,因此,及時(shí)識(shí)別和有效控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成為農(nóng)業(yè)企業(yè)需要解決的重要問(wèn)題。本文從不同角度對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入研究,旨在為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)受經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、市場(chǎng)環(huán)境等因素影響,在一定時(shí)期、一定范圍內(nèi)所獲取的最終財(cái)務(wù)成果與預(yù)期的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)發(fā)生偏差,從而形成的使企業(yè)蒙受經(jīng)濟(jì)損失的可能性。農(nóng)業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)。首先,資金敏感性。農(nóng)業(yè)企業(yè)在購(gòu)買(mǎi)種子、肥料、設(shè)備等方面需要大量資金,但不同季節(jié)和銷(xiāo)售周期的不平衡常導(dǎo)致資金短缺。其次,價(jià)格波動(dòng)。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格容易受市場(chǎng)供需、季節(jié)因素和政策調(diào)控的影響,導(dǎo)致難以穩(wěn)定價(jià)格,出現(xiàn)收入下降或虧本經(jīng)營(yíng)。此外,干旱、洪水、病蟲(chóng)害等自然災(zāi)害可能導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量減少、損失擴(kuò)大,進(jìn)而影響盈利能力。季節(jié)性影響也不可忽視,生產(chǎn)旺季常伴隨資金壓力,淡季可能導(dǎo)致銷(xiāo)售不暢[1]。
根據(jù)農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和來(lái)源,可將其分為內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和外部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
1.內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和管理問(wèn)題所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。常見(jiàn)的內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有資金流失風(fēng)險(xiǎn)和成本控制風(fēng)險(xiǎn)。資金流失風(fēng)險(xiǎn)可能是資金管理不善、投資決策不明智等原因造成的,而成本控制風(fēng)險(xiǎn)是由內(nèi)部成本管理缺失或不嚴(yán)格造成的。此外,管理風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及人力資源風(fēng)險(xiǎn)也是內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要體現(xiàn),這些風(fēng)險(xiǎn)可能影響企業(yè)決策、生產(chǎn)效率及運(yùn)營(yíng)的連續(xù)性。
2.外部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
外部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指農(nóng)業(yè)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中由外部環(huán)境因素引起的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),如由市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、天氣災(zāi)害、政策變化等引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格受供求關(guān)系、政策調(diào)控等多方面因素影響,價(jià)格波動(dòng)頻繁會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)收益不穩(wěn)定。自然災(zāi)害如洪澇、干旱、蟲(chóng)害等嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn),可能導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量減少,造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí),政府政策的變化也會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生影響,如農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的調(diào)整可能導(dǎo)致企業(yè)收益降低。
在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中,可以采用定性和定量分析相結(jié)合的方法。定性分析主要是通過(guò)對(duì)企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境進(jìn)行綜合評(píng)估,識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素。這不僅包括對(duì)企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)管理、治理結(jié)構(gòu)等微觀(guān)因素的評(píng)估,而且包括對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、政策法規(guī)、自然災(zāi)害等宏觀(guān)因素的分析。定性分析可以較為全面地了解企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn),但受主觀(guān)因素影響較大,可能存在判斷不準(zhǔn)確的問(wèn)題。定量分析依賴(lài)于具體的數(shù)據(jù)和指標(biāo),通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)學(xué)模型等方法,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化衡量。常用的定量指標(biāo)包括財(cái)務(wù)比率(如流動(dòng)比率、償債能力比率)、財(cái)務(wù)杠桿指標(biāo)(如資產(chǎn)負(fù)債率、權(quán)益乘數(shù))、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)(如周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù))等。定量分析可以客觀(guān)地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度進(jìn)行量化評(píng)估,有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。定性分析與定量分析結(jié)合能彌補(bǔ)各自的不足,提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和有效性。定性分析為定量分析提供重要的背景信息和判斷依據(jù),而定量分析則能為定性結(jié)論提供客觀(guān)的數(shù)據(jù)支持,使財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別更加全面和可靠。農(nóng)業(yè)企業(yè)在進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別時(shí),應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,根據(jù)定性分析和定量分析的結(jié)果,制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略,以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效控制和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展[2]。
基于指標(biāo)體系的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型是一種常用的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,通過(guò)構(gòu)建包含多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系來(lái)綜合評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況和風(fēng)險(xiǎn)程度。這些關(guān)鍵指標(biāo)應(yīng)涵蓋企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力等方面。首先,構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系需要明確各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,以確保綜合考慮不同指標(biāo)。可以通過(guò)專(zhuān)家咨詢(xún)、層次分析法、模糊綜合評(píng)判等方式確定指標(biāo)權(quán)重,以確保模型的科學(xué)性和客觀(guān)性。其次,將企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與指標(biāo)體系相對(duì)應(yīng),計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的具體數(shù)值。這些數(shù)據(jù)可以來(lái)自企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表,如資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表。對(duì)于某些無(wú)法直接獲取的指標(biāo),可以通過(guò)相應(yīng)計(jì)算得出。再次,對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,消除指標(biāo)間的量綱差異,將其轉(zhuǎn)化為相對(duì)指標(biāo),便于不同指標(biāo)之間的比較和綜合分析。最后,采用綜合評(píng)價(jià)方法(如加權(quán)求和、熵權(quán)法、模糊綜合評(píng)判等)對(duì)歸一化后的指標(biāo)進(jìn)行綜合計(jì)算,得出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。這一綜合結(jié)果可以直觀(guān)地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況和面臨的風(fēng)險(xiǎn)程度,有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)的措施[3]。
時(shí)間序列分析是一種用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法,在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用。對(duì)于農(nóng)業(yè)企業(yè)而言,時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以是歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),如每月或每年的銷(xiāo)售額、利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債等。時(shí)間序列分析的主要目標(biāo)是根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)模式和趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)。首先,時(shí)間序列分析可以用于識(shí)別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)和周期性變化。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的觀(guān)察,可以發(fā)現(xiàn)某些指標(biāo)存在周期性波動(dòng)或長(zhǎng)期趨勢(shì),這些波動(dòng)和趨勢(shì)可能與企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)。例如,銷(xiāo)售額可能會(huì)因季節(jié)性因素而波動(dòng),而成本可能會(huì)因原材料價(jià)格的波動(dòng)而發(fā)生變化。識(shí)別這些趨勢(shì)和周期性變化有助于預(yù)測(cè)未來(lái)可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。其次,時(shí)間序列分析可以用于建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型。常用的時(shí)間序列模型包括移動(dòng)平均模型(Moving average,MA)、自回歸模型(Autoregressive,AR)、自回歸移動(dòng)平均模型(Auto-Regressive Moving Average,ARMA)和季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARMA)等。通過(guò)選擇合適的模型,可以對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,從而預(yù)測(cè)未來(lái)可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
在農(nóng)業(yè)企業(yè)中,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和評(píng)估需要綜合運(yùn)用定性和定量分析方法,以全面把握潛在風(fēng)險(xiǎn)因素。以某農(nóng)業(yè)企業(yè)為例,其主要從事水果種植和銷(xiāo)售業(yè)務(wù),面臨著多種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),如季節(jié)性產(chǎn)銷(xiāo)差異、市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)和自然災(zāi)害等引起的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,該農(nóng)業(yè)企業(yè)決定將定性和定量分析相結(jié)合,全面進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在定性分析階段,該農(nóng)業(yè)企業(yè)深入研究外部環(huán)境和內(nèi)部運(yùn)營(yíng)狀況,明確各類(lèi)潛在風(fēng)險(xiǎn)因素。通過(guò)外部環(huán)境分析,企業(yè)注意到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇和氣候變化的趨勢(shì);內(nèi)部運(yùn)營(yíng)分析揭示了企業(yè)管理不善和技術(shù)更新滯后等問(wèn)題,這些因素都可能引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)專(zhuān)家訪(fǎng)談和市場(chǎng)調(diào)研,企業(yè)獲取了相關(guān)數(shù)據(jù)和信息,并構(gòu)建了初始的風(fēng)險(xiǎn)因素列表。隨后,進(jìn)入定量分析階段,企業(yè)以數(shù)據(jù)為支撐,將風(fēng)險(xiǎn)因素量化。首先,從財(cái)務(wù)報(bào)表中提取歷史數(shù)據(jù),包括銷(xiāo)售額、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等關(guān)鍵指標(biāo)。為了量化風(fēng)險(xiǎn),該農(nóng)業(yè)企業(yè)通過(guò)專(zhuān)家評(píng)分法、層次分析法等確定各指標(biāo)權(quán)重。在本案例中,假設(shè)銷(xiāo)售額被賦予較高的權(quán)重,以反映市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)的影響。其次,在數(shù)據(jù)處理與綜合分析階段,企業(yè)對(duì)提取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,以確保不同指標(biāo)具有可比性。再次,使用加權(quán)求和法得出綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。為了進(jìn)一步提高評(píng)估的準(zhǔn)確性,該農(nóng)業(yè)企業(yè)將外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)(如水果價(jià)格指數(shù))納入模型,因?yàn)槠湄?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)密切相關(guān)。最后,企業(yè)得出一個(gè)綜合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,準(zhǔn)確反映財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度。該農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、內(nèi)部管理對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有較大影響。基于這些評(píng)估結(jié)果,企業(yè)制定了應(yīng)對(duì)策略,如加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化內(nèi)部管理和提升技術(shù)創(chuàng)新。
1.案例背景
某農(nóng)業(yè)企業(yè)專(zhuān)注于畜牧業(yè),面臨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)和季節(jié)性生產(chǎn)等巨大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為深入了解風(fēng)險(xiǎn)程度并制定應(yīng)對(duì)措施,該企業(yè)建立了綜合的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,包括負(fù)債比率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量比率、利息保障倍數(shù)、盈利能力指標(biāo)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)。通過(guò)采集相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并運(yùn)用指標(biāo)體系進(jìn)行分析,企業(yè)量化評(píng)估了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度。分析結(jié)果顯示,企業(yè)面臨較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),包括較高的負(fù)債比率、較低的流動(dòng)比率和速動(dòng)比率,以及較弱的利息保障倍數(shù)和盈利能力。
2.指標(biāo)的選擇和權(quán)重確定
首先,企業(yè)選擇關(guān)鍵的財(cái)務(wù)指標(biāo),涵蓋財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、盈利能力和償債能力等方面。例如,資產(chǎn)負(fù)債率、毛利率、流動(dòng)比率等。其次,企業(yè)利用專(zhuān)家訪(fǎng)談法和層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重,確保權(quán)重的客觀(guān)性和科學(xué)性,以反映其在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的重要性[4]。
3.數(shù)據(jù)收集和處理
企業(yè)從財(cái)務(wù)報(bào)表中收集相關(guān)歷史數(shù)據(jù)(資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表),計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的具體數(shù)值。在計(jì)算過(guò)程中,對(duì)一些指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整,以確保其具有可比性。例如,將毛利率轉(zhuǎn)化為百分比形式。
4.指標(biāo)歸一化和模型構(gòu)建
企業(yè)采用線(xiàn)性變換和標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,以消除不同指標(biāo)之間的量綱差異。之后,將歸一化后的指標(biāo)代入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中,即加權(quán)求和模型。假設(shè)該企業(yè)選擇資產(chǎn)負(fù)債率、毛利率和流動(dòng)比率三個(gè)指標(biāo),并分別賦予了0.4、0.3、0.3 的權(quán)重。綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的計(jì)算公式:
綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分=0.4×歸一化后的資產(chǎn)負(fù)債率+0.3×歸一化后的毛利率+0.3×歸一化后的流動(dòng)比率 (1)
5.綜合評(píng)估結(jié)果和解讀
企業(yè)通過(guò)模型計(jì)算得出綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分為0.6,認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)程度較高。企業(yè)根據(jù)評(píng)分采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施,如優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、增加盈利能力、提高流動(dòng)性等。
時(shí)間序列分析在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面發(fā)揮著重要作用。以XYZ 農(nóng)業(yè)公司為例,其面臨市場(chǎng)供求和氣候波動(dòng)等因素帶來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。XYZ 農(nóng)業(yè)公司利用時(shí)間序列分析法預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),提前應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)。首先,XYZ 公司收集了過(guò)去五年每月的銷(xiāo)售額數(shù)據(jù),涵蓋各個(gè)水果品種。同時(shí),將這些數(shù)據(jù)繪制成折線(xiàn)圖,初步觀(guān)察是否存在季節(jié)性變化。其次,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。XYZ 農(nóng)業(yè)公司利用ADF(Augmented Dickey-Fuller)檢驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn),會(huì)進(jìn)行差分等處理。然后,根據(jù)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,選擇合適的時(shí)間序列模型,并利用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)月的銷(xiāo)售額。預(yù)測(cè)結(jié)果將為XYZ 公司提供有力的決策依據(jù),幫助企業(yè)提前制定合理的銷(xiāo)售策略、庫(kù)存管理和市場(chǎng)推廣計(jì)劃,以降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的不確定性[5]。
在不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境下,農(nóng)業(yè)企業(yè)面臨嚴(yán)峻的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。本文探討了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與控制方法,包括定性定量分析、基于指標(biāo)體系的評(píng)估模型以及時(shí)間序列分析的應(yīng)用。這些方法為農(nóng)業(yè)企業(yè)提供了全面的風(fēng)險(xiǎn)管理工具,使其能更好地預(yù)測(cè)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),并制定應(yīng)對(duì)策略,增強(qiáng)發(fā)展穩(wěn)定性與競(jìng)爭(zhēng)力。
中國(guó)農(nóng)業(yè)會(huì)計(jì)2023年24期