Logistic模型在企業財務風險預警中的應用策略

摘 要：企業財務風險問題會嚴重影響企業發展，具備風險控制能力的企業能夠消除財務風險所產生的影響。本文在企業風險預警中，使用Logistic回歸模型，用于衡量企業的財務風險嚴重程度，根據風險因子評價財務風險，根據識別結果提出企業財務風險的控制策略。將該模型應用到風險預警中，可以完善企業財務風險預警體系，提升企業財務風險控制能力，對企業長效發展有積極作用。

關鍵詞：Logistic模型；財務風險；風險預警；財務指標

一、財務風險評價模型

建立Logistic模型用于財務風險預警，模型去除初始變量共性線，使用因子分析法展開研究。模型構建從正態分布的角度著手，驗證初始變量分布的顯著性。采用降維提取公因子，計算貢獻率，進行荷載矩陣的構建。因子計算使用最大方差法，將解釋性因子確定為最終的公因子。該模型所使用的樣本數據并不需要服從正態分布，具體的模型邏輯公式如下：

公式中的X1表示因子變量，β0屬于常數，n表示因子變量的個數，p表示存在財務風險的概率。在該模型之中，利用多元邏輯進行分析，將因變量作為臨界值，判斷財務風險事件是否會產生，利用可能性概率表示財務風險出現的概率。如果概率值計算結果在0.5以上，則表明企業出現財務危機的可能性比較大，如果概率值計算結果在0.5以下，則表明企業的財務狀況比較正常。在模型構建過程中，為了避免出現原始數據丟失的情況，需要采用替代處理方法，避免因子主成分之間的相關性對結果產生影響。

二、Logistic模型在企業財務風險管理中的應用

1.企業概述

某企業從事產品設計、銷售工作，成立于2005年，發展狀態比較良好，2011年于深交所上市，積累資產規模達到上百億元，將業務拓展到了商業保理、供應鏈管理等方面。2015年，企業處于戰略轉型期，市場范圍難以進一步擴大，在并購、整合、跨界期間，形成了新的戰略布局。具體2020—2023年的營業指標如表1所示：

從表1中能夠看到企業的業務情況，企業的營業收入和營業成本整體上持續走低，凈利潤為負值。企業在戰略轉型期間產生了大量財務問題，營業規模縮減，表明企業在財務方面存在一系列的問題。

2.財務風險識別

（1） 籌資風險

籌資風險是指企業資金籌集過程中所產生的風險，其主要表現在債務、股權兩個方面。在眾多籌資方式中，權益籌資的風險相對比較低，大部分的風險來源于債務籌資。企業在需要資金拓展業務的過程中，會通過銀行貸款、發行債券等手段獲取資金，并定期償還本息。對企業的償債能力進行分析，結合企業財務數據中的速動比率、流動比率、利息保障倍數，進行指標分析，具體指標如表2所示：

企業的流動資產包括資金、存貨、應收賬款、應收票據等，分析流動比率、速動比率的變化趨勢，在近些年呈現出下降的趨勢，并低于行業均值。流動比率行業均值在1.4%上下浮動，速動比率的數值在1.2%上下浮動。兩者均占比較高，表明企業的償債能力比較弱。且在2020—2023年，資產負債率持續提升，高于行業標準的35%。

（2） 投資風險

截至2023年，企業的投資類型包括固定資產投資、在建工程投資、無形資產投資、股權投資等。企業的總投資金額不斷擴大，現金流入量呈現出先上漲、后下降的趨勢，投資現金的流出量也比較少。截至2023年，分別達到4.78億元和8.8億元。分析投資效率，2023年企業的總資產報酬率為-15.21%，銷售利潤率為-22.25%，凈資產收益率為-37.28%，均為負值。

（3） 運營風險

企業在經營發展過程中主要進行產品的銷售，利用資金驅動生產，容易產生財務風險的節點主要在銷售、收款兩個方面。存貨會占據大量的流動資金，無法回收會干擾資金流，造成財務風險。較高的應收賬款也會造成企業在資金回收方面存在困難。2020—2023年，企業的存貨周轉率從10.25%下降至3.42%，行業均值為6%左右。總資產周轉率從2.09%下降至0.78%，行業均值為0.75%左右。

3.財務風險評價指標構建

利用Logistic模型進行風險檢驗，需要結合企業的實際情況，采集大量的樣本數據，使用統計法對多變量進行驗證和分析。在行業數據庫內收集相關的樣本數據，將連續兩年以上出現虧損、每股面值大于每股凈資產的數據作為樣本，建立預測模型。財務風險預警過程中的評價指標構建，以一致性原則為基礎，進行評價指標體系構建，利用因子分析法提取主成分，將其作為自變量，將樣本數據是否屬于財務危機指標作為因變量，用于財務風險預警，進行樣本的預測，具體評價指標體系如表3所示：

在完成指標的篩選后，采用數據檢驗的方式，對數據的分布狀態、顯著性差異進行分析，提出對財務風險影響較低的指標，對因子進行降維處理。檢驗過程中使用K-S正態檢驗方法，評價ST指標與樣本之間是否存在顯著差異，對不符合正態分布的樣本數據，使用非參數檢驗方法，實施因子分析法，構建Logistic回歸模型。

4.正態性檢驗

基于變量指標的正態性檢驗，需要分析其是否滿足正態分布的狀態，使用單樣本K-S檢驗方法，對小樣本進行檢驗，將0.05作為顯示指標，雙側值超過0.05表明其符合正態分布的特點，小于0.05則表明其不符合特點。在上述的指標之中，現金凈含量的顯著性水平為0.105，并不符合正態分布的特點，其余指標符合正態分布特征。

5.U檢驗

U檢驗主要用于其他非正態分布初始變量的檢驗，對不符合正態分布的11個指標進行分析，顯著性在0.05，則可以納入財務風險預警指標體系之中，進行因子分析。最終篩選完成后，評價指標體系如表4所示：

6.財務風險預警結果

（1） 主成分析

基于Logistic模型的因子分析，采用巴特萊特檢驗法，利用SPSS軟件統計數據，根據統計結果確定檢驗值，數值超過0.56，表示樣本因子在風險預警模型中具有可行性。使用主成分分析法，提取主因子，數量為4個，計算方差、累積方差貢獻率，經過因子旋轉后分析結果，對因子進行重新解釋，具體結果如表5所示：

采用因子旋轉法，共計得到因子數量4個，使用原始指標反映實際情況，建立荷載矩陣。荷載越大，表示指標在財務風險中越具有代表性，通過對主成分的分析，將其分為盈利風險、償債風險、現金風險、營運風險。進行原始指標的表達分析。綜合評分計算方法如下：

F=0.2519F1+0.1758F2+0.1316F3+0.0967F4

公式中的F表示主成分。

（2） Logistic模型構建

在模型之中，提取大量的樣本數據，存在財務危機的企業在模型中標記為1，非財務危機企業標記為0。模型中的非財務危機企業作為因變量，提取4個公因子，將其引入到SPSS軟件中，進行回歸分析。模型中的-2對數似然為14.085a，考克斯-斯奈爾R方數值為0.576，內戈爾科R方數值為0.84。確定好模型的摘要后，進行霍斯莫-萊梅肖檢驗。卡方數值為1.9，自由度為8，顯著性為0.985.隨后進行精度分類，將樣本中的正常企業、危機企業進行分類，擬合后得到優度值。本模型中，行業內的健康企業數量為36個，存在財務危機的企業數量存在13個，在財務危機企業的模型判斷中，出現2個判錯的情況，但精度值超過90%，模型具有良好的財務風險判斷效果。具體模型輸出結果如表6所示：

根據系數，能夠得到最終風險預警模型，可將其用于財務風險指標的評價之中。

（3） 財務風險預警結果分析

采用橫向分析的方法，對比行業內財務風險的綜合得分。企業所處的行業整體平均F值為-0.0164，處于較低的水平，輸出結果小于0的企業占比為41.2%以下，財務風險的綜合得分比較低。在具體的分析過程中，F值處于0.5～1的企業占比為4.6%，處于0～0.5的占比數量為55%左右。根據輸出結果，在F值超過0～0.5，表明企業的財務風險比較適中，評價結果處于-0.5～0，表明財務風險比較高，處于-1.5至-0.5之間，表明財務風險高。采用縱向分析的方法，將本企業財務數據帶到模型之中，計算F值和P值，F值表示企業的財務風險大小，P值表示企業可能被ST的概率，數值越大，則企業發生財務風險的可能性越大。2020—2023年，模型輸出的P值分別為0.0035、0.000、0.0003、0.0012，均小于0.5，企業很大概率不會被ST，但F值的輸出結果表明，2020—2023年，企業的F值呈現出先增長、后下降的趨勢，最終從3.435下降至-5.284，表明企業存在較大的財務風險。

三、基于Logistic模型的企業財務風險控制策略

1.增強風險防范意識

利用Logistic模型建立企業的財務風險預警體系，進行因子的分析和風險概率的識別。識別結果表明企業存在較大的財務風險，需要進一步加強風險管理，做好財務風險的預控工作。企業應具備良好的財務風險防范意識，保持對財務風險的高度敏感性。在具體的風險意識提升過程中，企業應通過開展培訓、教育等方式，提升員工對財務風險的認識和理解。建立健全的內部控制機制，明確各崗位的職責和權限，加強對財務數據的監控和審計，確保信息的準確性和及時性。同時，建立風險意識教育體系，使員工在日常工作中能夠主動識別和應對潛在風險。

2.構建風險預警體系

風險預警體系構建是防范財務風險的核心關鍵，也是降低和預控企業財務風險的重要手段。以Logistic模型為基礎進行財務風險體系預警模式的構建，對企業歷史財務數據進行分析和建模，確定關鍵的風險指標和模型。在實際風險預控過程中，監測企業內部的財務指標變化，及時發現異常情況并進行預警，以便企業能夠及時采取相應的措施，降低財務風險帶來的損失。財務風險預警的核心是風險的預控，企業需要在內部組建專門的機構，配置專業的風險評估專家，細致調查行業內企業的財務數據變化，關注自身財務指標的階段性變化，從橫向、縱向兩個角度進行財務數據分析，實時對財務狀況綜合評估，實現對企業內部財務風險的預測。已經識別的財務風險應建立風險評價體系，將定量、定性的評價方法結合，預測風險發生的可能性，對可能產生的風險損失進行預估。例如，在企業內部控制機制的構建過程中，組建風險預控機構，根據風險預測部門的預測結果，制定最優的調整方案，做好風險的識別預警和實際管理工作，實現對已經產生的財務風險和未產生財務風險之間的分類，全面掌控財務風險水平。

3.完成風險控制機制

風險控制機制是在風險預警的基礎上，對不同類型的風險進行控制的過程。企業應結合模型輸出結果，確定具體的風險類型，采取適宜的風險控制策略。在風險控制過程中，企業人員應明確風險應對的責任部門和人員、制定具體的風險控制方案、制定操作流程和控制措施等，并嚴格執行風險控制措施，有效控制和降低財務風險的發生概率和影響程度。例如，本企業識別結果表明存在債務風險、融資風險，企業在有關籌資風險的控制過程中，應優化資本結構，協調分配債務資金，做好企業內部債務資金結構的優化，維持長期負債和短期負債之間的平衡。在融資方面，建立多元化的融資渠道，嘗試以公司債券、互聯網金融的融資方式，獲取企業發展所需的資金。在投資方向，為實現對風險的科學控制，應加強投資的可行性分析，適當放寬投資方向，建立標準化的投資風險管理系統，做好投資各環節的監督工作，實現對企業財務風險的預控。

4.完善風險管理制度

風險管理制度是標準化、程序化的內容，其核心是發揮制度的保障和約束作用，實現對風險的綜合管理。企業在風險預警過程中，制定詳細的風險管理流程和程序，包括風險識別、評估、控制、監測和報告等環節，確保每個步驟都能夠得到有效執行和監督。此外，在財務風險的預警過程中，應建立完善的財務管理制度。例如，企業針對內部的債務情況，建立和應用全面預算管理制度，采用更加精細化的財務管理方法，關注在建工程項目的預算變動情況，實時調整戰略計劃。針對潛在的風險，做好應急方案的編制和處理工作。例如，針對市場所導致的財務風險，企業應建立靈活的投資組合，分散投資風險，避免集中過多資金投入單一資產或市場。同時，定期進行資產負債管理和風險評估，及時調整投資策略。

四、結語

綜上所述，將Logistic模型運用到企業財務風險預警之中，采用單變量分析，對企業的財務指標值進行分析，佐證企業的財務風險情況，建立財務風險評價模型，能夠細致了解企業的財務風險程度，確保風險因子評價結果和實際風險之間的擬合程度。在了解風險類型和風險程度之后，提出財務風險的應對策略，對提高企業的財務風險控制能力，有著積極的作用。

參考文獻：

[1]盧美婧，李玉娟.ESG評級對中小企業信用風險評估的影響研究——基于因子分析法和Logistic回歸法[J].中國物價，2024（6）：40-45.

[2]屈忠鋒，吳鴻華，李凡軍.基于Logistic回歸的中小企業信貸風險評估與信貸策略優化建模[J].山東大學學報（理學版），2024（8）：94-102.

[3]段伊雪，彭雪梅，方匡南.中國財產保險公司財務預警研究——基于隨機森林財務診斷法[J].保險研究，2024（4）： 20-33.

作者簡介：張文欣（1999.11— ），女，漢族，黑龍江大興安嶺地區人，黑龍江科技大學管理學院，在讀碩士研究生，研究方向：財務會計。