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财务预警方法

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财务预警方法

财务预警方法范文第1篇

【关键词】 企业财务危机; 预警方法; 预警模型

一、引言

企业财务危机预警是指依据企业财务会计资料,运用科学的方法,对企业财务系统和财务活动中存在的问题进行分析和诊断,及时发现企业的潜在危机,进而提出解决措施。财务危机预警的方法有很多,如果根据不同方法所使用的资料情况分类,可以简单地将其分为静态方法和动态方法。静态方法包括:财务指标分析法、单变模型分析法、多元线性模型分析法、多元逻辑回归模型分析法等;动态方法是指人工神经网络模型分析等方法。企业财务危机预警属于微观经济预警范畴,比之宏观经济预警而言,其在理论上和方法上都相对滞后。因此,研究和设计企业财务危机预警方法体系是一个正在探索的课题。

二、企业财务危机预警的主要方法及其优缺点

(一)单变模型分析法

单变模型分析法是通过单个财务比率走势的恶化程度来预测财务危机。常用的财务比率主要有:债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率、应收账款周转率、存货周转率、流动资金周转率等。企业良好的现金流量、收益能力和债务状况应表现为企业长期稳定的发展态势。在跟踪考察时,当这些财务比率达到经营者设立的警戒线时,就需特别注意防范财务危机。

单变模型分析法的优点是理解容易,计算简便;缺点是这种方法仅能反映企业财务恶化的趋势,无法进行风险大小的准确度量。而且,企业风险是各项目风险的综合,单变模型分析法并不能揭示不同财务比率因素对整体风险的作用大小,也不能反映各财务比率之间的相互影响作用。相反,对同一公司采用不同的财务比率进行预测,还可能出现结果不同的现象。

(二)多元线性模型分析法

近年来,多元线性模型分析法在财务危机预警中得到了广泛的应用。多元线性模型分析法最常见的是“Z计分模型”法,它是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值(Z值)来预测财务危机。其函数模型为:

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

该模型以5个财务比率,将反映企业偿债能力的指标(X1,X4)、获利能力指标(X2,X3)和营运能力指标(X5)有机地联系起来,综合分析和预测企业风险。在这三类指标中,最重要的指标是营运能力指标。一般认为,Z值越低企业越有可能发生破产。

“Z计分模型”是比较成熟的一种财务危机预警方法。该模型从总体角度给了企业一个定量标准,以检查企业的财务状况,有利于不同时期的比较。但由于企业规模、行业、地域等诸多差异,使Z值并不具有横向可比性。同时,由于这种线性判别函数存在两个无法克服的逻辑缺陷:固定影响假设和完全线性补偿假设。而这两个缺陷更是极大地限制了模型的分类和预测能力。

(三)多元逻辑(Logit)回归模型分析法

多元逻辑回归模型的目标是寻求观察对象的条件概率,从而据此判断观察对象的财务状况和经营风险。这一模型建立在累计概率函数的基础上,不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。

近年来,多元逻辑回归预警研究在我国发展较快。如:吴世农、卢贤义以我国上市公司为研究对象,选取了70家处于财务危机的公司和70家财务正常的公司为样本,应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法,分别建立三种预测财务危机的模型。研究结果表明:三种模型都能在财务困境发生前发出相对准确的预测。而相对同一信息集,Logistic预测模型的判定准确率最高,财务危机发生前第1年的判定准确率为93.53%。陈晓、陈治鸿以截至1999年7月1日的38家因“财务状况异常”而被特别处理的ST公司为研究对象,运用多元Logit回归进行研究。研究结果表明,用负债权益比率、应收账款周转率、主营业务利润/总资产和留存收益/总资产构建的多元逻辑回归具有较强的预测能力。姜秀华于2001年在其出版的博士论文中运用逻辑回归方法构建的预警模型,其在企业财务危机发生前第1年的判定准确率为95.45%。陈洪波(2003)根据理论和实证研究结论,考虑对融资结构产生影响的种种因素,选择资产负债率、调整后的速动比率、EBIT/总利息支付、销售净利率和主营收入利润率的增长率前N年的变化平均值5个财务指标作为变量构建了一个财务危机预警的多变模型。吴世珍、柯大钢从“应收款”视角构建了一个我国上市公司的财务危机预警模型,并对模型的有效性进行了检验。

Logit模型的最大优点是不需要严格的假设条件,克服了线性方程受统计假设约束的局限性,具有更广泛的应用范围;其缺点是使用该方法时收集信息和计算的过程较为复杂,不易掌握,从而又限制了模型在实践中的应用和推广。

(四)人工神经网络(ANN)分析法

近年来,人工神经网络(ANN)技术的发展,给企业财务预测提供了新的工具,应用新的研究方法提高预测准确度逐渐成为该领域的重要发展方向。ANN作为一种平行分散处理模式,是对人类大脑神经运作的模拟。ANN除具有较好的模式识别能力外,还可以克服统计方法的局限,因为它具有容错能力和处理资料遗漏或错误的能力。

人工神经网络具有较好的纠错能力,从而能够更好地进行预测。如:1991年,Coats和Fant论述了神经网络模型可正确预测公司的财务危机的观点,并用了47家财务危机公司和47家健康公司检测模型的预测效果,拟和度达100%。模型用于预测财务危机公司准确率达91%,而采用多元判别法的预测精度仅为72%。又如:杨保安等(2001)采用ANN模型进行财务危机预警,结果表明:样本的实际输出与期望输出比较接近,显示出ANN是进行企业财务危机预警的一种很好的应用工具等等。然而,由于该方法理论基础比较薄弱,ANN对人体大脑神经模拟的科学性、准确性还有待进一步提高,且其计算也有较大难度,因此ANN模型的适用性也就大打折扣。

(五)其他方法

其他财务危机预警方法主要是指一些非统计类预警方法,包括案例研究法、专家系统法、实验法、灾害理论、混沌系统理论、期权定价理论等等。由于这些方法在理论上还不够成熟,在实务中应用也较少,本文不一一赘述。

三、思考

尽管目前财务危机预警研究取得了重大进展,财务危机预测方法层出不穷,但主流分析方法只有单变模型分析法、多元线性模型分析法和多元逻辑回归模型分析法三大类。其他研究方法虽然也作出了有益的尝试,但是要么由于预警方法考虑的因素单一,方法过于简单,其预测准确率较低;要么由于模型开发历史较短,研究不够成熟,模型的稳定性有待进一步检验。

基于财务危机预警方法研究的现状,笔者认为,财务危机预警方法的研究还应在以下两个方面进行突破:首先,应在分行业的企业财务危机预警研究方面进行突破。由于每个行业的状况不同,影响财务危机的因素自然不同,我们很难构建一个能适合所有行业的企业财务危机预警系统。国外理论界在分行业的财务危机预警研究中发现,由于行业的不同,同一预警变量包含的信息量有所不同,其预测效果有很大差别。因此,分行业研究可能更有价值。其次,国内财务危机预警方法绝大多数只限于预测被“特别处理”(ST)的上市公司,且模型的敏感性较低(多数只能提前1-2年进行较为准确的预测),其研究成果主要为投资者买卖股票提供一些投资依据,对企业自身的财务预警作用并不明显。另外,各种预警方法对非上市公司研究很少,因此,在财务危机预警研究的范围方面还应进行拓展和突破。

【参考文献】

[1] 齐治平,余妙志. Logistic模型在上市公司财务状况评价中的运用[J].东北财经大学学报,2002,1:60-61.

[2] 吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究,1998,6:18-20.

[3] 陈晓,陈治鸿.中国上市公司的财务困境预测[J].中国会计与财务研究,2000,9:55-72.

[4] 姜秀华.治理内核与综合业绩的相关性研究[M].上海:上海财经大学出版社,2003年版.

[5] 陈洪波.中国上市公司财务危机判别模型[J].四川会计,2003,1:23.

[6] 吴世珍,柯大钢.我国上市公司财务危机预警研究[J].财会月刊,2007,3:16-19.

财务预警方法范文第2篇

[关键词] 出版企业 财务风险 预警机制

[中图分类号] G231 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 (2017) 03-0037-04

Research on the Financial Risk Early Warning Mechanism of Publishing Enterprises

Feng Zhaojun

(Chongqing College of Electronic Engineering,Chongqing,401331)

[Abstract] With the gradual deepening of structural reform of China’s supply side,all kinds of publishing houses have been successfully transformed under the guidance of government policies,and have been transformed from institutions to enterprises. In the fierce market competition,China’s publishing industry is undergoing tremendous changes,publishing enterprises in the market economy tide slightly inadvertently may be caught in the plight of financial crisis. The accurate identification of financial risk management,the establishment of early warning mechanism of enterprise financial risk effectively,to prevent and resolve risks,improve the financial management level of enterprises,is the only way which must be passed enterprises to maintain long-term sustainable development.

[Key words] Publishing enterprises Financial risk Early warning mechanism

1 引 言

M入新世纪以来,随着人民群众文化程度的普遍提高和对精神生活需求的不断增长,我国的出版产业得到蓬勃的发展,多年来各类出版物的发行量始终居高不下。据国家新闻出版广电总局的数据显示,2015年年底我国共有图书出版社584家,全年出版的图书、期刊、报纸和音像产品等出版物达到550.6亿册(份、张),其中图书出版数量为86.6亿册,占总数的15.7%;各类期刊28.8亿册,占比5.2%;报纸为430.1亿份,占比78.1%,全国出版行业总营业收入达到21655.9亿元,较2014增长8.5%[1]。在此背景下,伴随着我国供给侧结构性改革逐步走向深入,在市场经济的大潮中,各类出版社在政府政策的指引下纷纷实现成功转型,由事业单位转为企业化运营,并且随着国外资本和民营资本的大量涌入,各类新兴媒体也粉墨登场,国内的出版行业正经历着巨大的变革[2]。在经济体制改革的推动下,我国出版企业面临的市场竞争也日趋激烈,经营风险愈加突出,稍有不慎就有可能陷入财务危机的困境,作为出版企业的管理者,必须清醒地识别企业的财务风险,运营过程中有效化解财务风险,才能实现企业长期的稳定发展[3]。因此,管理者增强风险防范意识,建立有效的企业财务风险预警机制,提高企业财务管理水平,是企业保持长期可持续发展的必经之路。

2 出版企业的财务风险分析

财务风险是指企业的财务活动在无法预料或者难以控制的因素影响下,使得企业的实际收益和预期收益发生偏离,从而发生损失的可能性[4]。出版企业的财务风险是由于出版企业在各种不可预期的因素作用下,企业收益偏离预期,并对出版企业未来的盈利能力和生存发展将会产生不利影响的可能性[5]。出版行业具有自身的特殊性,在市场经济的环境下除了要追求自身的经济利益最大化,还承载着文化传播功能的社会义务,在追求盈利和履行社会义务的过程中,面临着各种各样的财务风险和经营危机。企业要有效地预防和控制财务风险,就必须首先对出版企业的财务风险进行分类识别,分析各类财务风险的特点,最大限度地降低企业发生损失的可能性。根据出版企业日常的财务活动,可以将财务风险分为筹资风险、投资风险、债务风险、现金流量风险、资金回收风险和收益分配风险等[6]。

2.1 出版企业的筹资风险

筹资风险是指由于外部经济环境或者市场供需结构发生了变化,在企业筹集资金过程中所发生的财务成果的不确定性[7]。我国出版企业的显著优势在于拥有优越的人力资源和智力因素,劣势在于一般的企业规模较小,自有资金不足,在筹资环节可用于抵押固定资产数量较少,由此可能导致在企业运营或新增项目的关键时期,企业无法筹集到足够的资金而导致运营受阻或者项目失败。此外,企业的资金结构不合理,资产负债率过高,严格的还款期限和高额的利息支出等因素也会导致企业陷入经常性的财务危机,影响企业外在形象和财务信誉。

2.2 出版企业的投资风险

投资风险是由于企业内外各种不确定因素所导致企业的投资报酬率未能达到预期目标,从而进一步影响企业偿债能力和盈利水平的务风险[8]。在日常运营过程中,出版企业为了使资本得到保值增值,将暂时闲置的资金进行投资,对投资项目的论证不充分或者决策不科学,国家政策法规等外在因素影响将导致投资项目不能按时投产,致使投入资金和收益不能按时收回,由此影响出版企业的正常运营和偿债能力。

2.3 出版企业的债务风险

债务风险是指由于企业不合理的负债规模和不合适的债务产生方式所引起企业的收益偏离预期结果的可能性[9]。出版企业筹集的资金主要来源于两个渠道,一个是企业自有资金或盈余资本,另一个是从银行或其他债权人借来的信用贷款或从其他债权人借来的外债。适度的负债经营可以通过财务杠杆作用提高企业的资产利润率,同时可以起到抵税作用,但是一旦企业的资产负债率超出正常范围,就会导致企业的财务状况恶化,固定的利息支出就会降低企业的利润,减少企业所有者的收益。尤其是困境中的企业将面临破产的风险。

2.4 出版企业的现金流量风险

现金流量风险是指企业的相关资产不能够正常地按照需要转化为现金,从而进一步导致企业无法履行偿债义务的可能性[10]。在出版企业的正常经营状况下,需要留存一定数量的流动现金用以支出正常的资料采购、人员工资以及各项办公和管理费用,但是在生产经营过程中,由于市场上的各种不确定因素,可能会出现纸张等原材料占用资金较大,或者图书存货周转过慢造成资金时滞,将影响企业的日常业务开支和偿还债务,企业将面临入不敷出的财务危机。

2.5 出版企业的资金回收风险

资金回收风险是指企业产品售出之后能否从成品资金转化为货币资金在金额和时间上的不确定性[11]。目前我国的一些出版企业为了提高自己产品的市场占有率,在缺乏对新客户的信用评定的前提下,大量采取赊销的方式抢占市场,尤其是部分企业简单地以职工图书的发行数量作为业绩考核的主要指标,使得市场销售人员为了追求自身利益,只顾图书或报刊产品的销售数量而忽视客户的资信状况,这样造成大量的应收账款不能按时收回,形成企业的资金回收风险。另外,大量的坏账死账,也是诱发企业现金流量风险的重要因素。

2.6 出版企业的收益分配风险

收益分配风险是指企业的收益分配可能给未来的生产经营和发展业务带来的不确定性影响[12]。出版企业的收益分配是企业财务收益在不同主体之间的分配,但如果收益的确认或分配时间不当,则很容易产生分配风险。在收益的确认方面,如果出版企业出于短期的利益考虑,在账面上虚增收益或者虚增成本,则可能一方面带来当期的可分配利润增加或者少交营业税费,另一方面导致企业资金的提前流出而引起财务风险。如果收益的分配与企业发展阶段不相适应,在企业的困难时期,多分收益将影响企业的偿债能力;少分或不分利润则可能挫伤企业所有者的投资积极性,容易引发新一轮的筹资困难和财务危机。

3 出版企业财务风险预警机制的构建

建立出版企业财务风险预警机制,必须首先建立以信息化为基础的企业财务预警系统,对企业在经营过程中的各个环节所潜在的风险进行实时监控,在系统中设定资产负债率、资产利润率等财务指标的预警区间来观测和识别风险,然后通过定性或定量的方法来分析风险大小,最后再进一步采取有效措施减少风险损失。

3.1 财务风险预警系统的指标体系

在建立预警机制过程中,首先需要设定能够反映出企业的盈利水平、偿债能力、运营水平以及发展能力等方面信息的风险预警指标体系,然后再根据每项指标在出版企业中的重要程度分配权重。结合我国现阶段出版企业的特点,在专家访谈和文献调研的基础上,本文拟定出如下财务风险预警指标。

3.1.1 资产利润率

出版企业的资产利润率是指企业在一段时间内所实现的利润在当期的平均资产占用额中所占的比率。计算公式为:

资产利润率=(利润总额/资产平均占有额)×100%

该项指标数值越大,表明企业的资产运营效率越好,管理水平越高,抵御财务风险的能力就越强。

3.1.2 资产负债率

资产负债率是指企业期末的负债总额占资产总额的百分比,表示企业总资产中通过负债筹集的比例,该指标可以反映出版企业负债水平以及债权人发放贷款的安全程度。其计算公式为:

资产负债率=(负债总额/资产总额)×100%

该项比值越小(一般达到50%以下),表明企业的偿债能力就越强,但考虑到出版行业特点,该项指标的正常区间范围是40%―60%。

3.1.3 现金流量债务比率

现金流量债务比率是指企业日常经营中的现金流量与债务总额的比值,反映出版企业当期可以使用现金清偿债务的程度。其计算公式为:

现金流量债务比率=经营现金流量/债务总额

一般情况下,该项比率越高,企业承担债务的能力就越强,同时反映出版企业目前的最大付息能力。

3.1.4 应收账款周转率

应收账款周转率是指企业在一段时间内(通常是一个会计年度)的应收账款可以转化为现金的平均次数,该项指标可以用来衡量出版企业应收账款的流动程度。其计算公式为:

应收账款周转率=(赊销收入净额/应收账款平均余额)×100%

通常情况下,出版企业的应收账款周转率越高,表明收账速度越快, 资产流动性和短期偿债能力就越强。

3.1.5 存货周转率

存货周转率是企业在一段时期主营业务成本占平均存货余额的比率,该指标可以反映出版企业存货的周转速度,其计算公式为:

存货周转率=销售(营业)成本/平均存货

该项指标数值越大,表明出版企业存货周转速度越快,存货的资金占用水平越低,资金的流动性就越强。

3.1.6 主营业务收入增长率

主营业务收入增长率是指企业一段时期主营业务收入和上期主营业务收入之间的差值与上期主营业务收入的比值,该项指标可以反映企业销售额的增长幅度,其计算公式为:

主营业务收入增长率=(本期主营业务收入-上期主要业务收入)/上期主营业务收入×100%。

一般情况下该项指标数值越高,表明出版企业的增长势头越旺,考虑到行业特点,如果企业主营业务收入的增长率在低于-30%,就表明公司的主营业务已经出现大幅下滑,随之产生财务预警信号。

3.1.7 成本费用利润率

成本费用利润率是指企业在一定时期内的利润总额与成本费用总额之间的比率,该项指标反映出版企业每花费一元的成本费用所获得利润的数额,体现出版企业的日常经营耗费所对应的经营成果。其计算公式为:

成本费用利润率=(利润总额/成本费用总额)×100%

依据出版行业特点,通常情况下该项指标数值越大,表明企业利润越高,体现企业的经济效益就越好。

3.1.8 净资产收益率

净资产收益率是指企业的利润总额与企业平均股东权益的比值,该指标可以用来衡量上市公司的盈利能力和企业自有资本的获利能力。其计算公式为:

净资产收益率=(衾润/平均净资产)×100%

通常情况下,出版企业的该指标数值越大,表明企业通过投资所带来的经济收益越高;反之,出版企业所有者权益的获利能力就越弱。

3.2 企业财务风险预警的应对策略

出版企业的财务预警指标体系建立之后,主要工作就是要对整个指标体系进行综合监控,根据每个财务指标的数值表现,实时地采取措施来应对风险。在具体的操作过程中可运用定性和定量两种手段进行监控和应对,实践中也经常是两种方法结合使用。

3.2.1 定性预警监测方法

定性预警方法是分析监测人员主要凭借自身经验对财务指标进行分析判断的财务预警方法,在现实中常用的方法有标准化调查法、四阶段症状分析法、三个月资金周转表法和流程图法等等。定性预警分析法主要是通过分析者个人的主观经验对企业的财务状况进行判断和预测,可以更加直观地描述具体财务指标的经营状况和发展趋势。如果监测到企业连续几个周期出现资不抵债、经营亏损或者存货及应收账款周转率明显放慢,就可发出企业将发生财务危机的预警信号。

3.2.2 定量预警监测方法

定量预警方法是根据财务预警指标体系的数据表现,通过收集样本数据进行具体的统计分析,并在此基础上建立数量分析模型进行量化预警,在具体实践中又可分为单变量模型和多变量模型[13]。

单变量模型是根据单项指标的财务数据变化情况对企业的财务状况进行预测,该方法优点是易于观测、操作简单,但缺点也非常突出,主要表现为单项财务指标所反映的财务状况比较片面,在同一时期运用不同的指标监测数据,可能会得出相反的结论。企业的管理层也容易避重就轻传递虚假信息等等。

多变量模型是将多项财务指标通过加权汇总构造线性函数公式的形式来预测和评价企业的财务风险的一种量化分析模型,模型建立起来之后,在实践中只需将选定的多项财务比率输入模型中的变量,该模型就会计算出一个数据结果,分析者根据输出结果即可判断企业面临的财务风险大小。比较典型的是1968 年美国学者爱德华・阿特曼(Edward Altman)教授的“Z计分模型”,该模型的表达式为:Z= 0.012X1+ 0.014X2+ 0.033X3+0.006X4+ 0.999X5 其中变量X1表示一段时期新增流动负债与期末总资产的比值,X2 表示期末留存收益与期末总资产的比值,X3表示税息前的利润与期末总资产的比值,X4表示期末股东权益的市值与期末总负债的比值,X5表示本期销售收入与期末总资产的比值。如果计算结果Z>2. 675,表明企业的财务状况良好;1.81≤Z≤2.675,说明企业财务状况不够稳定;如果出现Z

4 结 语

出版业是个特殊的行业,在经济社会发展过程中承载着独特的社会功能、经济功能和文化功能,在多元化的社会发展过程和激烈的市场竞争中,书报刊等出版物市场价格折扣不断下降,市场推广难度日趋加大,应收账款数额也持续走高,大量的存货严重影响着企业资金的周转速度,带给企业前所未有的财务风险和经营危机。建立和完善切实可行的出版企业财务风险预警机制,不仅要考虑企业自身的经营特点,还应结合当前的政治、法律和经济环境等各种因素,需要综合运用定性和定量两种方法来预测企业的财务风险。通过建立企业的财务风险预警机制,可以在风险问题尚未真正发生之前及时获取预警信息,然后有针对性地分析预警结果产生的原因,再采取有效措施来防范和化解风险,将可能发生的企业损失降到最低限度,促进出版企业长期稳定地健康发展。

注 释

[1]国家新闻出版广电总局. 2015年全国新闻出版业基本情况 [EB/OL]. [2016-02-20].http:///sapprft/govpublic/6677/875.shtml

[2]杨秀端,卢月根,贾强. 出版企业财务风险预警系统的建立[J]. 财务与会计,2015 (10): 71-73

[3]李团结. 出版企业上市公司财务风险分析[J]. 经营管理者,2013(8): 205-206

[4]侯岩梅. 对建立财务风险预警机制的思考[J]. 冶金财会,2009,28(11): 42-43

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[6]赵珍良. 警惕出版社在发展中的财务风险[J]. 科技与出版,2007(5): 29-30

[7]金旗,柴永来,陈艳红,等. 刍议中小企业财务风险[J]. 北方经贸,2014(4): 85-85

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[10]胡秀霞. 浅谈中小企业财务风险的防范与控制[J]. 中国市场,2012(14): 104-105

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财务预警方法范文第3篇

【关键词】色彩静物 默写 临摹 步骤 构图 色调

色彩训练的基本方法是遵循由浅入深,一般先从静物开始,刚开始学习色彩,一般先进行临摹学习找到适合自己这个阶段学习的作品,研究色彩的大关系,边临摹边思考和分析别人为什么要这样去处理画面。然后对着实物和场景写生,能够从容地研究物像的色彩变化规律,对物象所包含的诸如光线、构图、色彩、空间、调子、质感、量感等等色彩的训练与素描造型因素去反复推敲、提炼、表现。最后再到野外去研究大自然的外光变化。然而即便构图选取的再好、色彩关系多么准确、色调多么和谐这些过程也只能说是对既有物品的再现。结果就是现代的设计艺术教育培养出来的大部分学生都会临摹,但却只有很少的学生能够进行设计。毕加索曾经说过:“给我十多年的时间我可以学会像拉斐尔一样画画,但我却用了一辈子的时间去学习像儿童一样画画。”他的这句话提示我们那些约定俗成的技术性的东西每个人经过一定的时间训练几乎都可以掌握,但是要达到艺术的高度自由却不容易,必须穷其一生而为之。因此色彩静物默写这种只给几个静物名称或者命题而没有实物的绘画方式,使绘画者从组织画面构图、确定物品的色彩及色彩的搭配、到整体色调设定等方面开始独立设计,从而高度展现绘画者个人审美情趣,有利于总结上阶段的学习成果并启发设计思维以利于今后设计专的学习。下面和大家分享一些我在这门课程教学中的经验心得以利交流。

一、确定主题和风格

画什么东西、怎样画,必须先有构思。一幅静止的艺术作品之所以能与观者产生交流,是因为它所传达出来的感情。它所传达的也许是高雅恬静、也许是颓废疑问总之它能与观者产生情感交流那么他就是成功的艺术作品。下笔之前要知道我要表现什么主题,需要什么样的静物,达到什么样的效果在选择静物前应先构思,不要盲人瞎马乱走一气,盲目拼凑一堆静物。用这些想法指导接下来的默写会起到事半功倍的作用。

二、构图

常用构图形式有斜三角、立三角等,选择符合主题内容的物体然后进行构图的设计。面对着空白的纸张应该先确定符合主题风格的主体物,主体物的位置要放得适当,既不要放得靠边,也不能放在画面的正中。然后根据整体构图关系选择符合风格的配件比如同样是玻璃杯,可以是普通的直筒茶杯,也可以是大腹便便的啤酒杯,还可以是瘦脚伶仃的高脚杯,其大小、深浅是否得当,是否拥有不同的质感,是否适于构图上的横竖变化,物品放置的疏密及前后层次关系,环境或背景配置都应从整体考虑。

三、起稿

作画先打稿这是常例。准确的画好轮廓。轮廓准确与否,直接影响以后对形象的描绘。水粉起稿以铅笔为好,在素描稿中不必画详细的细部和涂上明暗,但要设定一个统一的光源方向,避免画面常出现投影凌乱、光线不统一的感觉严格分析对象的结构,使之有一定的体积感。熟练的画家往往直接用色打稿、挥笔而就,但对于初学者不能提倡。尤其在默写中素描稿除肯定构图外,还便于修改。这主要是因为失去了实物对照,默写的第一道难关是要想象默写静物的生动姿态,静物与静物之间的情感联系。大部分的默写作品透视关系、空间感塑造都很准确,但是却很难引起观者的共鸣,概因画面呆板无趣所致。绘画时做到你中有我、我中有你相映成趣才能赋予画面生动的灵魂。熟话说好的开始是成功的一半。

四、铺大体色

铺大体色主要是为了确立整体画面的色彩基调、明暗关系。例如整体是暖色调还是冷色调,重颜色在画面中的比例,不同色彩产生的明度、纯度差异给画面带来的黑白灰层次影响。有时还要布置小面积静物跳脱出主色调的色彩以丰富画面。要将复杂的色彩关系简略,一般可先画出主体物周围的背景色彩,然后再画出主体物的大色彩关系。背景衬布用色纯度不宜过高如果觉得灰,可以在后期添加条格和花纹。默写中设色是一幅作品成功的关键,要打破思维的局限,比如一说要默画玻璃杯总是反射性的认为是透明的。总之要时刻在默写中保持画面的生动灵活。

五、深入刻画、调整统一

刻画时从某个重要的部位开始进行,要注意物体的明暗转折,要始终保持画面的黑白对比。逐渐丰富中间色调和亮部的细节,对投影和不同物体的暗部、反光要有深浅和虚实变化。还要注意局部的细节刻画要服从整体的大色彩关系,要求用笔、用色准确,色彩层次要衔接自然,质感的表现也要充分。写生的时候大多只靠感觉作画。因为光的作用,物体发生了环境色的相互散射的影响,不同的物体固有色互相辉映与影响而产生出五彩缤纷的丰富色彩。默写中排除了固有色、光源色、环境色等因素的束缚反而不知道怎么画了。在默写中离开了视觉上的感性认识,在描绘物体时往往只注意了其固有色,忽视了条件色对它的影响,给人的感觉好像此物体不是放在这个特定环境中的物体,使画面变得僵硬。我们在默写和创作中应占有主动权,免于被动地模仿对象的颜色,依靠理性的分析和判断按照客观对象在一定的条件下所形成的色彩关系进行描绘,也就是我们常说的画画是画关系,而不是画东西。因此,这就需要我们努力锻炼并培养自己准确判断这种色彩相互影响程度的能力。

调整统一要从画面的黑白灰关系、形体结构关系、色彩的相互关系出发,而整体观察应始终贯穿在整个作画过程之中。要从色彩诸因素的相互联系中观察色彩。从相互比较中找出色彩变化关系,在变化中找出主调色彩,要敏锐地捕捉色彩总的倾向,确定基调,然后再进一步分析研究局部的色彩关系。但又不能陷入局部孤立地观察色彩,还要回到整体以观察色彩。从整体到局部,又从局部回到整体上来,即把画面上的各种东西统一起来,这时会感到,一幅画的色彩漂亮与否,是由比较得来的。一幅画全用漂亮色,会出现支离破碎感,大部分用灰色,小部分用明快色而易突出。改画时有的使明度、纯度减弱,有的要加强,把主次调整好。调整,实际上是对画面的进一步丰富、充实和统一,应在不破坏大色彩关系的前提下进行。一幅画的整理,是在感情的基础上加以理性处理。

参考文献:

[1]金纬,袁珑著,《色彩写生的画理与画法》,中国建筑工业出版社,2005

[2]刘胜著,《色彩静物写生与默写》,江西美术出版社,2008

[3]丁聪伟著,《色彩静物写生》,中央广播电视大学出版社,2009

财务预警方法范文第4篇

房地产行业属于典型的资金密集型行业,而其最大的风险来自于自身的资金管理。目前有相当多的房地产企业都十分重视打造自身资金管理能力,以使企业的资金链安全。房地产开发企业的显著特点是建设周期特别长,投入资金特别多,投资风险非常大,因此就必须在项目的初步规划阶段,对具体每一个开发项目进行投资与成本费用准确的估算,做出投资决策、经济效益评价,这就是财务预算管理在房地产开发企业中的应用。

2 房地产开发经营中财务预算管理的内容

2.1 编制资金预算

在项目拓展阶段的可行性论证分析环节中,项目拓展部门应积极组织研发、财务、策划、工程等部门,测算开发项目的投资总额、定位、分期投入资金的时间、投资金额等,并在此基础上编制《项目启动资金预算》及《项目投资匡算》,从而根据项目需要投入的启动资金,以及企业可动用的资金存量来决定投资该项目是否合理、是否有利润。

2.2 执行与控制资金预算

编制完成资金预算特别是执行预算后,各部门在进行具体的资金收付时,应以预算作为实施的依据。财务部门在进行资金的审核支付时,除了对凭据是否规范、是否符合合同约定付款条件进行审核外,还应该依据资金预算,审核该笔款项支付是否在资金预算范围内。如是,应该及时安排支付;如不是,或者实际支付款项大于预算的金额款项,都应先和承办部门沟通,确定是否能延期支付、部分支付或者不予以支付。但若确需支付,那么应该作为预算外支出,将履行特殊审批程序后予以支付。

2.3 分析调整预算

房地产开发企业要建立健全资金预算执行情况动态反映体系,定期(一般为每季或每半年)对预算执行情况进行分析与调整,及时发现资金预算与执行过程中出现的差异,分析原因并调整后续资金预算,为下一步预算控制提供准确的基础性的信息。

2.4 预算考评

要想提高资金预算的执行率,发挥预算的控制作用,企业就必须将绩效考核与资金预算执行的情况进行挂钩。确定相关部门关键绩效考核指标时,应该将预算执行指标作为关键绩效考核指标之一,通常可作为部门关键绩效考核指标的预算考核的指标有“预算执行率”、“超资金预算率”等。

在企业预算准确度很低的阶段,也可将“超资金预算率”这项指标作为考核指标。财务部门要对各个部门发生的预算外支出进行统计,对考核期内的“超资金预算率”进行计算,并提交人力资源部门作为考核依据。对非部门原因导致的各项超预算性支出,如宏观政策变化、公司因开发计划调整等导致的超预算性支出,可不纳入部门的考核。对于因部门自身原因而导致的超预算支出,例如工作计划性不够、不准确的预算编制等发生的支出,都应作为该部门的超预算支出,列入部门考核范围。

3 目前房地产开发经营中财务预算管理存在的问题

3.1 缺乏行之有效的考核激励机制

在财务预算执行中,企业通常没有签定预算指标责任合同,且未建立预算奖惩制度。所以当没完成预算任务时,在对被考核负责人和单位进行奖惩时,被考核的单位和其负责人通常强调各种客观因素和外部环境因素对考核结果产生的影响,而往往选择回避主观原因及个人自身原因。因此,很多房地产开发企业都存在考核与激励机制落实不到位、不明确的问题,这成为财务影响预算管理目标不能如期实现的最主要问题。同时,考核方也往往在一定程度上附带个人情感来对被考核方进行评价,从而使整个考核的过程不能按照先前制定的原则进行,或者考核结果缺乏激励作用,没有建立起配套的考核激励制度,使整个考核工作过程流于形式。

3.2 缺乏财务预算的有效执行和有力监控

有些房地产开发企业虽然很重视财务预算的编制,并成立了财务预算职能部门来进行预算编制,可是财务预算职能部门却很少参与预算的执行和监督。并且他们都不够重视预算的执行和监督,企业的管理制度没能跟上经营活动,且没有建立起行之有效、有力的预算反馈机制,企业的预算会计和管理核算系统没有紧密配合。

3.3 缺乏健全的财务预算管理机制

有些房地产开发企业虽然对财务预算进行了编制,但是却没有建立起一套相应的组织管理机构,没有具体的部门对财务预算进行决策和协调、监督和执行,没有把财务预算管理权限下放给财务部门,从而没有健全企业财务预算的管理机制。没有一套完善的法人治理机构,对财务预算管理的认识度不高,从而导致这些企业没有健全的预算管理机制。

3.4 缺乏财务预算的全员意识与战略意识

企业相关负责人在进行财务管理时,通常忽视了对其他相关部门的管理,混淆了预算和计划,将预算当成财务报表。并且其他部门很少能够直接参到与预算编制工作中来,而通常只是对财务提交的具体预算结果进行简单确认。同时,在年度经营计划指导下,财务预算重年度、轻项目开发,这样导致使预算缺乏可操作性,导致财务预算与企业的战略目标缺乏联系。

3.5 缺乏完整的预算标准与合理的预算数据

由于房地产企业产品类型的多样性以及同类产品品质随潮流变化的多变性,加之多数房地产企业长期对财务预算缺乏足够的重视,使房地产企业真的要实施财务预算时缺乏相应完整的预算标准,而在开发经营过程中,赶工抢进度导致设计修改频繁,使财务预算缺乏合理的数据。

4 房地产开发经营中财务预算管理存在问题的解决与应用

4.1 对各项指标细致分解,确定财务预算管理责任

通过对预算进行管理,对房地产开发企业内部管理进行强化,把企业整个的经济活动全部纳入到预算管理的各个环节中,把指标进行自上而下的细致分解,层层落实,做到全员配合与参与,确定各管理人员的管理权限、职责范围以及采取的相应的奖励惩罚制度,使各个部门管理责权清晰、方向明确。同时,通过建立缜密的预算管理机构,对各部门预算执行过程中的监督、控制、管理和考评进行强化,避免因控制薄弱、内部管理不善而造成不必要的损失。

4.2 强化资金的集中管理

通过资金预算来加强企业的财务管理,更加有效地防范财务风险,确保企业资金链的安全。资金是企业财务管理的核心,是企业的血液。在进行企业财务预算时,应妥善处理资产结构中的流动性与盈利性的关系、风险与成本的关系,更加合理地控制规划企业现金的流量,回避因丧失偿债能力而导致的资金链断裂等经营风险。

4.3 建立财务预算的预警机制,健全预算管理体系,为财务预算管理提供支持

搞好房地产企业财务预算管理,就必须充分利用计算机这一科学技术,做好相关的分析、核算、反馈与预警,建立起健全的预算管理体系,健全组织网络,严格执行预算,强化预算外资金支出的例外管理,对预算出现偏差后的后续预算定期调整,以便能为财务预算管理提供完整准确的信息。

财务预警方法范文第5篇

关键词:财务困境;预测;参数方法;非参数方法

中图分类号:F275 文献标识码:A 文章编号:1005-0892(2007)07-0113-05

一、引言

财务困境预测是以企业相关信息为基础,通过设置并观察一些敏感性财务预测指标的变化,对企业可能面临的财务危机实施预测。精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人和监管层等企业利益相关者有着重要的意义。对于“财务困境”的定义,Altman综合了学术界对财务困境的理解,将其分为四种情形:失败、无偿付能力、违约、破产。财务困境预测本质,在Altman,West和Becerra等的研究中,被描述为一个模式识别问题,即根据相关变量对企业进行分类:一类是财务健康的“好”企业;一类为即将陷入困境的“坏”企业。自从Fitzpatriek在1932年最早提出单变量财务困境预测模型以来,各种各样的相关数学模型纷纷出现。根据预测方法对总体的分布限制可以将预测方法分为两类:参数方法和非参数方法。本文聚焦于各类预测模型的原理及优缺点,并探讨财务困境预测的发展方向,旨在为学术界以及实业界提供一个有益的参考。

二、财务困境预测的参数方法

财务困境预测的参数方法假定总体的理论分布类型是已知的,而分布中的若干参数是未知的,于是通过抽出的样本来估计这些参数。参数方法大都要求总体或预测变量服从正态分布或其他特定分布。具体而言,参数方法主要有单变量分析、多元判别分析和多元条件概率模型。

(一)单变量分析

单变量分析以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于财务困境状态,是最早运用于财务困境预测的方法。单变量分析通过比较财务困境企业和非财务困境企业之间各个财务指标的显著差异,确定最佳判定点,从而实现对财务困境企业和财务健康企业进行分类。最早的单变量分析是Fitzpatrick完成的。Fitzpatrick以19家企业作为样本,运用单个财务指标进行预测。结果发现,净利润/股东权益、股东权益/负债这两个财务指标的判别能力最高。多年后,Beaver运用统计方法建立了单变量财务困境预测模型,发现判别能力最高的财务指标分别是现金流/总负债指标。

单变量分析开创了财务困境预测实证研究的先河,但是其预测精度低,并且单个变量所包含的信息不能反映企业的整个财务状况,因而它是一种简单的定量分析的方法。

(二)多元判别分析

为了克服单变量分析预测不精确,反映信息不全面的局限性,Ahman首次将多元判别分析(Muhip|e Discriminant Analysis,MDA)方法引入到财务困境预测领域。此后,这种方法在企业财务困境预测的实践和研究中都得到了广泛的应用。多元线性判别分析在财务困境预测研究中的基本思想是:根据已知观察的两个不同的总体,即一组陷入财务困境的公司和一组非财务困境公司,和若干个反映观察对象特征差异的随机变量(财务指标),并根据历史资料,采用一定的统计方法筛选出具有显著差异的指标体系,拟合一个最优的线性判定模型用于对不同财务状况的企业进行分类。判别函数的一般形式是:

其中,Zi是企业i的Z分值,Xy是企业i的k个财务变量。根据组内企业数目和错误分类成本的先验概率计算出临界值。通过将各企业计算出的Z值和临界值进行比较,可以知道企业属于财务困境或是财务健康企业。

在国内,张玲以及吴世农和卢贤义运用MDA方法,建立了符合中国上市公司特点的Z模型,实证结果表明Z值模型预测精度较高,有较大的实用价值。

(三)多元条件概率模型

Martin首次运用Logistic模型来进行银行破产预测,后来,Ohlson将Logistic模型用于一般企业的财务困境预测。多元条件概率模型寻求观察对象的条件概率,在统计假设上较MDA方法有所放松,并不要求自变量服从正态分布和两组之间的协方差相等。多元条件概率模型包括Logistic模型和Probit模型。在给定一家企业属于某个特定的总体情况下,多元条件概率模型能够求出在某一特定期间内企业破产的概率。

Logistic模型的预测思路如下:设企业i在给定判别体系各变量Xi之后,企业发生财务困境的概率为P,Logistic模型具有如下形式:

采用最大似然估计法可估计式(2)中的参数a和b,从而算出企业破产的概率P。如果p大于0.5,表明企业破产概率大,处于财务非健康状态;如果P小于0.5,则表明企业破产概率小,处于财务健康状态。

三、财务困境预测的非参数方法

财务困境预测的非参数方法不涉及总体参数或者说不依赖对总体分布的严格假定,即使样本或预测变量不服从特定分布也不影响预测效果。非参数方法主要包括神经网络模型、生存分析、基于案例推理、DEA模型、决策树分析和粗糙集分析等。

(一)神经网络模型

神经网络方法是最近兴起的非参数方法之一,Tang和Kiang较早地运用神经网络方法对企业财务状况进行预测。神经网络模型是对人脑神经网络系统的模拟,由大量的简单处理单元相互联结组成的复杂网络系统,建模是一种自然的非线性过程,也被称为人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)。常用的神经网络拥有输入层、隐含层、输出层组成,这三者的关系为:其中,f为神经元的激励函数,wy,wjk分别为输入层神经元i与输出层神经元j、隐含层神经元i与输出层神经元k之间的连接权重,其值可以通过神经网络的训练算法获得。

神经网络应用于财务状况的评判包括学习和预测两个过程。用训练集的数据(即建模样本)训练这个神经网络,输入神经元接受外界样本财务变量信息,输出层将经过神经网络处理后的信息送到外界,隐含层则处于前两种神经元之间,不直接与外界环境发生联系,它接受输入的财务信息。经过多层次的网络内部运算,当误差降到一个指定的范围内时,神经网络所持有的那组权数值就是网络通过自学习得到的权数值,即完成了神经网络的自学习过程。然后输入测试样本的数据,让训练好的神经网络输出企业财务状况的标志(0或1),即实现神经网络的财务困境预测操作。

(二)生存分析

参数方法和神经网络方法等其他非参数方法不能预测出企业陷入财务困境的确切时间,Lane等提出的生存分析将事件的结果(终点事件)和出现这一结果所经历的时间结合起来分析,能预测企业陷入财务困境的时间。生存分析假定财务健康和财务困境的企业都来自同样的总体,假设T时间后企业会破产,那么生存函数S(t)就代表T>t的概率,企业在t时间前破产的概率可以用F(t)表示:

并且,h(t\x)=hoexp(x'b)。其中,X代表企业一系列财务比率的向量,卢代表系数向量。可用最大似然法进行估计,令x=0可以计算出h0。

由此,可以求出生存函数:s(t/x)=S0xp(B'z)。其中,

由于没有限制h0(t)的分布,因此生存分析是一种半参数的方法。因为生存分析能分析出企业陷入财务困境的时间,所以能够给企业管理层提供重要的决策支持。

(三)基于案例推理

基于案例推理(case-Based Reasoning,CBR)是模拟人类类比思维的一种推理方法,Bryant首次将CBR运用于企业破产预测。CBR预测财务困境的基本思路是:当判别企业是否为困境企业时,系统根据关键的特征在原始的案例库中进行检索,找出一个与预测对象最相近的候选案例。如果对此候选案例的解决方法不满意,可以对它进行修改以适应待求问题,然后把修改过的案例作为一个新的案例保存在库中,以便下次遇到类似的状况时作为参考。

CBR运用于财务困境预测的求解过程基本步骤可以归纳为:(1)案例检索(Retrieve);(2)案例重用(Reuse);(3)案例修改(Revise);(4)案例保留(Retain)。

Bryant(1997)的CBR虽然能提高模型的预测精度,但是在减少第一类错误方面,CBR并没有显示出比Logistic模型更好的效果。因此,Chuna设计RCBR(Regression Case Based Reasonin以求降低第一类错误,RCBR在找寻类似的案例前对自变量赋予不同的权重,其结果证明RCBR的能减少第一类错误㈣,但其中的机理在此文中并未探询,因此仍有待进一步研究。

(四)数据包络分析

Barr.Seiford和Siems以及Paradi,Asmild和Simak等运用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)预测企业破产的发生。数据包络分析的基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DecisionMaking Units,DMU),再由众多DMU构成被评价群体,通过对投入和产出比率的综合分析,以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算,确定有效生产前沿面,并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况,确定各DMU是否DEA有效。在企业财务困境预测研究中,DEA通过衡量企业财务状况好的程度来评价其破产风险。经过考察,越是DEA有效的DMU,表明该企业的财务状况越健康,风险较小;越是DEA无效的DMU,表明该企业财务状况越差,风险较大。

企业财务困境预测的DEA模型的基本模型可表述为:

其中,Xy为第j个评价单元第i种输入量的值;vi为第i种输入量的权重;yη为第j个评价单元第r种输出量的值;μr为第r种输出量的权重。

(五)决策树

Frydman首次将决策树(Decision Trees)运用到企业破产预测,认为这种基于模式识别的非参数方法优于传统的MDA方法。所谓决策树,就是在对数据进行决策分类时利用树的结构将数据记录进行分类,其中树的一个叶结点就代表符合某个条件的属性集。根据属性的不同取值建立决策树的各个分支,随后递归的构造每个子节点的子树。决策树训练数据时使用“if-then”的规则,而财务困境预测分为两个步骤:第一步是构建预期误判成本较小的树;第二步是通过检验来选择树合理的复杂度。通常决策树的算法有以下几种:ID3算法(Iterative Dicho to mizer3),C4.5算法,SLIQ算法(supervised Learning in Quest),SPRINT算法,RainForest算法。

(六)粗糙集分析

Dimitras收集希腊公司的数据,提出财务困境预侧的粗糙集分析,后来,Greco进行了类似的研究㈣。用粗糙集分析(Rough Sets)对企业财务困境实施预测的思路如下:(1)当对给定的n个企业进行分类时,可以从p个属性(或特征)来分析研究它们。例如,用盈利能力指标、偿债能力指标和成长能力指标等财务比率变量来表现对象“人”。这种数据结构是关系表的形式,或者看成n×p(n个对象×p个属性)的矩阵;(2)按照信息表属性约简方法把对分类不起作用的属性删去,只保留对分类起作用的属性。由于以上矩阵反映的是n个对象最原始的特征,而这里的p个属性对于n个对象分类作用又是不相同的,所以可以删去不起作用的属性;(3)按保留的属性对矩阵求元素的等价类,每一个等价类就是分类的一个类。这样就可以将企业按照财务健康程度分类,实现财务困境预测功能。

四、参数方法与非参数方法的比较分析

参数方法和非参数方法在对样本的假设前提、反映变量间的非线性关系、推广能力以及对结果的解释能力等方面有所差异,不同的方法对应不同的特点。

(1)在假设前提方面,参数方法大都要求样本服从特定的分布。单变量分析和MDA要求样本服从正态分布,而且MDA方法对变量的分布有更加严格的统计限制,对于破产组和非破产组,预测变量的方差一协方差矩阵必须相等。多元条件概率模型虽然解除了样本呈正态分布的限制,但也要求服从某一特定分布。非参数方法和参数方法在样本假设前提方面有显著不同,非参数方法能够从样本数据中提取规律,并不要求样本服从某一特定分布,而解除分布限制更符合实际经济情况。Tam和Kiang详细地比较神经网络和传统参数方法,认为当样本分布不确定时,以神经网络为代表的非参数方法对样本有着更高的预测能力。

(2)在非线性建模方面,参数方法假定自变量与因变量之间的关系是线性的,建立的模型是线性系统模型。而在实际经济中,企业的相关财务变量或其他反映企业特征的变量与财务困境之间往往是非线性关系的,线性系统模型难以取得较高的精度,而神经网络模型、生存分析、基于案例推理、DEA模型、决策树分析和粗糙集分析等非参数方法则能反映非线性关系。在实证研究方面,Yip运用非参数方法对澳大利亚企业

进行破产预测,结果表明在拟合样本数据方面非参数方法具有较大优势。当然,非线性模型比线性模型存在更多的问题,但它确实是财务困境预测必须跨越的一条分界线。

(3)财务困境预测方法的优越性往往要通过推广能力体现出来,推广能力即方法在建模样本以外的预测能力。即使对建模样本有较高的拟合精度,如果推广能力不佳,则该方法的适用性能也会大打折扣。参数方法虽然预测的精度不高,但是对建模样本与预测样本之间的预测精度并没有显著差异,而非参数方法的推广能力普遍不强,其原因是建模时往往伴随着对数据的过度拟合。最典型的是神经网络方法,Tam和Kiang比较了MDA,Logistic和BPNN的预测效果,结果发现在建模样本的拟合上,BPNN优于其它方法,而样本外的预测MDA优于BPNN和Logistic模型。BPNN的推广能力因此得到质疑,导致这一结果的原因是神经网络在训练样本的时候产生了过度拟合。Jo和Indrani的实证结果表明,CBR、粗糙集理论等非参数方法的推广能力并不具备明显优势,推广能力的缺乏是制约当今非参数方法的瓶颈之一。

(4)在结果的解释方面,参数方法的结果更容易形成合理的经济解释,单变量分析本身就是从财务变量推导财务健康状况。MDA和多元条件概率分析也能通过系数反映有价值的预测变量,结果易解释是参数方法仍能广泛应用的原因之一。非参数方法的解释能力不如参数方法,但不同非参数方法的解释能力也有差别,神经网络方法没有变量识别功能,因此不相关变量也可能纳入到模型中来。另外,神经网络系统的结构无法表示,其数据处理的“黑箱”也导致其较低的经济解释能力。生存分析能给出函数表达式,因此具有一定的解释能力。DEA方法和CBR无法进行灵敏度分析和边际分析,很难对模型做出合理有效的经济解释。决策树方法具有很多非参数方法不具备的解释能力:首先,由于它可以生成可以理解的规则,因而具有较大的实际价值;其次,决策树可以清晰地显示哪些变量比较重要,从而可以为决策者提供重要的信息支持。Indrani发现,通过增加或减少属性,可以为决策者找到判别困境企业与健康企业的最优属性,因此粗糙集理论也具备一定的解释能力。提高非参数方法的解释能力是一个值得研究的课题,

各类不同的方法各有优点与缺点,为了充分利用各类方法的特点,不同学者做出了有益的尝试。Russell提出的ensemble分类器,综合各类模型的结果,通过设置权重,计算加权平均数的方式来预测;Tung认为用一种方法提取变量特征,而用另外一种方法将这些特征变量用于困境预测,这样既可以提高模型的可解释性,又可提高模型的预测精度。此外,高度整合的模型系统也是发展的方向,例如用遗传算法训练神经网络,将神经网络和粗糙集的算法相结合等,如何利用各方法的优点创建更有效率的模型仍然处在探索阶段,有待进一步研究。

五、结论