公司财务预警

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公司财务预警范文第1篇

张睿（1991-），女，汉族，江苏盐城人，硕士研究生，单位：中央财经大学会计学院，研究方向：财务管理。

摘 要：本文围绕财务危机预警的目的，在现有基础上对财务预警的概念进行了深入剖析，并在详细分析现有预警研究中存在的主要问题，提出财务预警框架重构的改进意见。

关键词：财务危机；财务预警；框架重构

一、概念解析

财务危机是指企业反映在财务报表中的，因为经营管理不善、无法适应外部环境发生的各种变化而导致的，使企业的生产经营活动陷入一种危及企业生存发展的严重困境。它会呈现出长时间的亏损而且无法扭转的状态，甚至会导致资不抵债甚至面临破产倒闭的危险。

财务危机预警，是我们利用企业的相关资料，通过数学模型的建立和分析来预测发生危机的可能性。财务危机预警系统，则是通过企业的经营计划、财务报表还有其他来自企业内部外部的资料为依据建立的组织体系。在这个过程中，企业采用各种分析方法，将其面临的经营中的波动情况和危险情况预先告知企业各个利益相关者。接着，企业从自身角度出发，分析其发生经财务危机的原因，找出企业财务运营体系中隐藏的问题，从而督促企业管理层提早做好防范措施，提供企业预测决策的组织手段。综合看来，财务危机预警是一种综合的分析系统。

二、建立高效、实用、全面的财务危机预警系统的必要性

1986年，美国危机管理专家菲克在其所著的《危机管理》中，将危机发展分为了四个阶段：潜伏期、爆发期、成长期和解决期。

要想维护公司利益相关者的利益，我们就需要及时预测并发现潜伏期现有的财务危机状况。如果企业的经营管理者能够在财务危机出现的萌芽阶段就采取防御措施，就能够极大程度上改善企业的经营状况和财务状况，从而预防财务失败。同时，当投资者得到了企业的财务危机预报，就可及时对现有投资进行决策处理，避免更大程度的损失。对债权人来说，他们可以利用企业的预报信息，做出对自己有利的贷款决策，控制贷款的发放额度和频率。对供应商来说，在这种预报的帮助下，供应商能够根据现有的情况进行信用决策，并管理应收账款。

三、现有财务危机预警研究存在的问题

（一）研究设计问题

在现有的关于财务危机预警的研究文献中，绝大多数都是运用计量经济方法，计量经济方法产生结果的可靠性很大程度上取决于总体回归模型的正确设定和样本选择。清华大学教授李子奈（2008）认为， “经济主体与其身处的环境之间的动力学过程，是真正的数据生成过程。”但在实际中，大部分财务危机预警研究设计中的模型没有按照动力学过程去设定，而样本选择也存在严重问题。

（二）应用问题

1、缺乏整体性

在企业的财务管理活动中，财务预警体系只是企业财务体系的一个组成部分。而在现有企业管理中，财务预警体系与其他财务体系缺乏有效的连接，形成断层致使公司的高级管理人员难以充分利用整个财务体系对企业现状进行分析和判断。

2、缺乏分析能力，反应不够灵敏

现有的财务危机预警体系主要包括两种：单一财务指标法和多指标法。它们都是以财务指标为核心，由此导致两种模型都缺乏分析能力，不能够提供企业财务危机或潜在财务危机的“病因”，这显然不能满足企业管理的需要。

3、预警模型缺乏实用性

在目前的财务预警研究中，国内外学者提出了不同的方法和模型，他们应用不同时点、不同规模、不同地区乃至不同行业的样本数据研究出来各种结果，虽然具有很高的研究价值，但都很少关注其实用性。

四、财务危机预警框架重构

（一）研究设计方面

新框架与现有框架在建模方面的最大不同在于自变量的选择。新的框架下变量的选择将不再局限于依赖数据的相关关系，而是通过对经济现象的动力学过程进行分析后，选择与动力学过程相关的、对财务危机产生有直接或间接影响的变量。所以在新的框架中自变量不再以财务指标为主，而是以代表两种力量的变量为主。在实际运用中，注意以下问题：一是定性分析和定量分析相结合。二是要考虑多方面因素。

（二）应用方面

1.增强会计信息时效性

会计信息具有时效性。为了及早发现问题，会计信息应当及时灵敏。只有这样，才能有效防发现问题，治理问题，规避财务危机。

2.增强系统分析能力

财务预警最重要的环节就是预警指标的选取。不同行业不同企业有其不同的特点，选取财务预警指标时也要综合考虑。

3.建立财务危机预警综合运行机制

建立财务危机预警机制，要从组织机制，信息机制，分析机制，管理机制几个角度综合入手，全面分析。

五、结束语

综上所述，现有财务危机预警研究存在多方面的问题，包括研究设计问题和应用问题，这些问题导致现有财务危机预警理论研究和实际应用的脱节，即理论不能有效服务于实践，进而制约了理论的突破与发展。对此，在今后的财务预警研究中，必须着重解决以上问题，在对现有研究成果进行反思的基础上，综合考虑各种对企业财务危机有直接或间接动力性影响的因素，不断进行框架重构。只有这样，才能增强企业财务危机预警系统的准确性和针对性，使企业更加有效的防范和化解危机。

参考文献：

[1] 吴星泽.《财务危机预警研究：存在问题与框架重构》[J]；会计研究，2011，（2）：59-66.

公司财务预警范文第2篇

1.1财务危机的表现形式企业财务风险的表现形式共有五种:营业额或利润明显下降;资产质芷不高，运营效率低下，利息负担过重，到期偿债能力弱;应收账款大幅增长，经营活动现金流入量低，大幅小于现金总流出量，企业盲目扩张，投资不当，效益低下。上述财务风险现象明显时，企业很可能已经出现了财务危机，亡羊补牢己经不能挽救企业。只有在财务危机发生前，建立财务预警分析系统，针对可能造成财务危机的因素采取有效的监测和预防措施，才能控制财务风险，防范财务危机的发生。

1.2财务预警分析的概念财务预辈子分析是指企业利用数据化管理方式对经营资料和财务资料进行分析，得出关于企业可能发生财务危机的原因，以及企业财务、经营体系巾隐藏问题的结论，并将结论预先告知经营者和企业其他利益相关者，以提前做好相关的防范措施的管理手段。财务预警分析系统是企业经营预警系统的子系统，它为企业纠正经营决策、有效配置资源、强化财务管理、避免财产损失提供有效的依据，是现代化企业财务管理的重要内容之一。1.3财务预警分析系统的作用

1.3.1参照、作用财务风险预警系统依据相关的经营和1财务特点，从若干信息中筛选中能及时、准确反映财务风险的指标，并用具体的数量方法测试出指标的相对重要性，使其成为分析财务风险的判断依据。

1.3.2预测作用财务预警分析系统根据企业的经营信息和财务信息，及时发现财务危机的信号，根据信号预测可能发生的危机，并财务适当的措施。

2财务预警分析的方法

企业财务预警的基本方法有定量分析、法和定性分析法，定量分析的主要依据是企业的经营利财务资料以及一定的数学段，型或数理统计方法，边过模型对数据进行分析，而定性分析法的主要依据则是由分析者的主观判断进行预警分析。

2.1定量分析法

2.1.1单变盘分析法

单变量财务预警棋型选取了美国1954-1964年间资产规棋模相同的79家经营失败企业和79家正常经营的企业作为研究对象，运用统计方法对多个财务比率指标进行分析，得出具有良好预测性的两个财务指标依次为:债务保障率(现金流量/负1;1总额〉、资产收益率(泞’资产/资产总额)和资产负债率(负债总额/资产总额)。单变量分析实施简单，但由于有时会出现对同一企业运用不同指标测试约果不同的现象，逐渐被多变量分析法取代。

2.1.2多变是分析法

Z值脱型是具有代表性的多变盘分析法。该模型对33家经营失败企业和33家正常经营的企业进行研究。最终选择对5个指标加权汇总对财务信息、进行预测，研究结论就是著名的Z指模型型。该模型如下:Z=1.2Xl+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，其中，X1=营运资金/总资产;X2=商存收益/总资产:X3=息税前利润/总资产;X4=股东权益市场价值/总负债;X5=销售收入/总资产。根据得到Z值的不同对财务情况进行判断，当Z<1.81财务危机发生的可能性极大。Z值模型从企业多方而的综合信息指标考核企业财务状况，是具有代表性的多变芷分析方法。

2.2定性分析法

2.2.1标准化检查法

该方法又称为风险分析调查法，是通过专业的风险分析咨询公司、人员等对企业可能迎到的财务危机进行调查与分析。这种方法的缺点在于提出的方法普遍适应于大部分组织或企业，缺乏对企业个性特征的分析，都某些存在财务危机隐忠的问题无法进行识别。

2.2.2不同阶段症状分析法

该方法认为企业的财务危机可以分为四个阶段:潜伏期、发作期、恶化期、实现期。在四个阶段会呈现出不同的运营特点。因此，分析人员需要及时将企业现有的经营状况与各阶段经营特点对照，及时发现财务危机发生的可能性，保证财务的正常运在企业实施财务预警一般采用定量分析与定性分析相约合的方法，对于各种内外部因素产生的财务影响运用定性分析进行分析，当出现财务危机的可能现象时运用定量分析法进行分析，当指标偏离正常范围内，分析原因并及时发出预警信号，及时遏制财务危机发生的可能性。此外，针对不同行业、不同规模的企业，财务指标的选取应当不同。企业应当根据历史信息建立适应于本公司的财务指标以及预警临界值。

3企业实施财务预警分析的措施

从企业发展的历史可以发现，多数企业破产倒闭的原因都是因为出现财务危机，现金断裂，而引发财务危机的原囚则扑不相同，外部原因主要政治原因、经济原因、社会囚素和技术环挠等原因，而内部原因主要是由于经营决策不当引起。为了保证企业长期健康的发展，建立有效的财务预警分析系统，实施财务预警具有重要的意义。

3.1建立企业现金流量的分析

财务预警系统中必须包含企业的现金流量，企业的现金流量能够在一定程度上反映应收、应付账款以及存货的机关信息，是企业短期内能否正常经营的一个重要指标。正常经营企业的现金流量应该能够保持正的现金流量。当企业的现金流量出现异常现象时，企业往往已经陷入危机当中。准确的现金流量信息，可以为企业提供财务危机预警信号，使经营者和管理者及时采取应对措施。

3.2选取适合与企业的长期指标与短期指标建立

正确的财务预警分析指标，可以从长期期指标和短期指标两个方而进行选取，其中，短期指标主要与企业的现金流量与负债情况有关，常用指标有现金流量、营运资金等，而长期指标主要与企业的未来发展趋势与发展潜力有关，主要有企业的资产负债率、业务收入增长率和资本收益率等相关指标，为企业设计合理的指标系统，并分别设定指标的上下线值，企业实施财务预警分析研究的限制性越来越大，处于滞后状态，然而作业成本法（ABC）这一高效的成本核算方法在大量中小型物流企业中广泛运用[3]。作业成本法异于传统成本法在于它更加重视成本核算的精确度，尤其是更加合理化地分配各项间接费用，作业成本法主要按照“作业”为根据，把整个物流运行程序划分为很多作业，从而明确物流成本的核算方法。根据大量调查研究发现，与传统成本核算方法相比较下来，作业成本法更有利于中小型物流企业的发展。

1、作业成本核算对象更加精确，另外在实际操作中使用多标准分配间接费用，提升了间接费用分配的准确性；

公司财务预警范文第3篇

关键词：上市公司；财务危机预警指数；编制；原则

中图分类号：F23 文献标识码：A

原标题：上市公司财务危机预警指数编制的意义及遵循原则

收录日期：2014年2月11日

一、财务预警指数编制的意义

（一）理论意义

1、简化复杂问题。上市公司的财务报告及其附注等会计资料为会计信息使用者提供了大量的财务和非财务信息，但是面对包罗万象的海量信息，很多信息使用者尤其是非专业人士会无所适从。通过编制财务危机预警指数对这些海量信息加以相应整理，将庞大的数据内容和非财务信息标准化后的结果归纳总结为一个简明的财务危机预警指数，从而有助于外部投资者、债权人，尤其是公司管理者更快捷、更深入地掌握上市公司的财务状况，及时预知财务危机的征兆，做出科学有效的财务决策。

2、拓展会计信息。理论来源于实践并服务于实践，但是会计理论研究注重研究会计信息的生成，忽视会计信息使用；会计实务中注重单纯地提供会计信息，忽视会计信息的再加工及其分析使用。使用会计信息是会计信息生成的最终目的，在使用会计信息的过程中又可以发现会计信息生成的不足，从而有的放矢对会计信息进行再加工和分析使用，以便进一步增强会计信息的有用性，这样又有利于会计信息的合理使用与准确分析。财务危机预警指数是对不同公司、不同时间、不同指标的三维信息的汇总加工，是为了预防财务危机、控制财务风险而对使用会计信息的进一步拓展深化。

3、丰富危机管理理论。危机管理产生于上世纪八十年代初，主要研究公司对于各种危机事件的事前、事中和事后的应对措施及其管理，以避免和减少危机产生带来的危害，努力将损失降到最低。目前，许多公司已经在内部推行了危机管理，财务危机预警正是对公司财务危机的预测和监控，是危机管理的重要措施之一。财务危机追根溯源因财务风险所引发，因此正确识别公司所面临的财务风险并加以防范和控制是进行财务危机预警研究需要考虑的根本问题。财务危机预警将公司内的各种逆境现象，作为一个相对独立的活动过程来考察，在分析财务逆境与财务危机现象的形成机理与内在特性的基础上，提出提前预报与预控的原理与方法，建立用于监测、评价、预报公司财务逆境现象与危机现象的预警指标体系，努力做到有效预测和监控财务风险，减少或避免财务危机的发生。因此，可以说财务危机预警理论丰富了危机管理理论。

（二）实践意义。上市公司财务危机预警指数的最基本功能不容置疑是实时预警，即根据财务危机预警指数反映的公司财务危机信息，对未来财务状况的发展趋势进行预测并适时发出预警信号。尤其是在瞬息骤变的激烈竞争环境中，现代上市公司若想生存、发展和获利，势必实时关注财务状况，预防财务危机的发生。因而，财务危机预警指数体系可以被广泛应用于政府及相关部门宏观层面以及上市公司本身及其利益相关者微观层面，在不同领域发挥作用。

1、有利于宏观经济政策的制定及实施。财务危机预警不仅直接或间接影响到企业是否能得以持续生存、发展和获利，而且波及社会稳定、经济发展、产业结构升级等方方面面。通过财务危机预警指数，政府及相关部门可以明确我国不同行业、不同地区的上市公司是否存在财务风险及财务危机发生的可能性，据此制定相应政策协调各方关系，减少或避免财务危机带来的直接和间接损失，维护社会稳定、优化资源配置、调整产业结构；另一方面，财务危机预警指数体系也是政府宏观经济政策实施的反馈体系，财务危机预警指数的灵敏变动能够及时反映政府及相关部门制定的财政金融等宏观经济政策对上市公司整体和各行业、各地区所造成的影响，从而为政府及相关部门及时了解政策执行情况提供了路径。

2、有利于上市公司自我诊断。上市公司根据编制的财务危机预警指数综合排名，或者通过横向比较某一时期的财务危机预警指数，找寻自身与上市公司之间的差距，了解在各行业、各地区中的竞争地位，做好客观有效的定位。上市公司也可以依据财务危机预警指数，持续跟踪、监控公司的财务活动全过程，比较不同时期本公司财务活动运行轨迹，分析自身财务安全并预警潜在风险，找出危机源头，有针对性地采取措施以减少或避免损失，以更好地实现可持续发展。

3、有利于投资者和债权人等利益相关者做出财务决策。通过对综合财务危机预警指数的动态分析，投资者和债权人能更有效地判断上市公司的财务状况与潜在投资价值。而对个股的财务危机预警指数横向比较分析，又有助于其做出理性的投资决策；投资者理性投资，又会促使整个股票市场走势趋于理性，降低股市的非理性波动。一套高效的财务危机预警体系，可以为投资者及债权人等利益相关者提供多维度的财务信息，提供一种间接评价公司经营业绩的尺度，有助于投资者和债权人等利益相关者树立正确的理财理念，做出科学的财务决策。事实上，正是投资者、债权人等利益相关者对公司财务危机预警的强烈要求推动了该项研究的飞速发展。

二、编制财务危机预警指数应的遵循原则

编制财务危机预警指数必须明确引发财务危机的财务风险的特征：全过程性、系统性和连续性等，因此有必要对财务风险进行持续、全面的多层次多角度的监控，在构建财务危机预警指数时必须坚持和遵循一定的原则。

（一）科学性原则。科学选取预警指标是编制财务危机预警指数的重要环节。科学性原则主要体现在理论依据的正确性、指标体系的完备性和可信度、权重确定的准确性和预警模型的逻辑严密性等方面，将理论与实践有机结合，在理论上要站得住脚，同时又能反映预警对象的客观实际情况，抓住最重要的、最本质的和最有代表性的东西。对客观实际抽象描述得越清楚、越简练、越实际，科学性就越强。

（二）可预测性原则。在财务危机预警指数的构建过程中，通常是在传统的以面向过去为主体的财务报告等财务信息中，增加对未来期间财务信息的加工统计和总结归纳，使政府及相关部门、上市公司本身以及以投资者、债权人为主导的利益相关者能够通过深入分析财务危机预警指数，对未来上市公司财务状况的发展趋势以及面临财务危机的可能性做出相应的判断。

（三）现金流量至上原则。现金流是公司发展的血液，决定公司的兴衰存亡，是制约公司财务活动的首要因素，是政府及相关部门、经营管理者、投资者和债权人等关注的焦点，更重要的是现金流量难受“会计戏法”的影响，难以人为操纵，能够更客观更权威地反映公司财务状况，因此现金流量原则对于预警财务危机而言具有“至高无上”的重要性。

（四）系统性原则。系统性原则首先要求明确编制财务危机预警指数的目标导向——预测和监控财务危机；其次要求指数体系将全面性和独立性相结合，构成一个有序的整体，既要反映引发财务危机的源头——财务风险整体在不同层次、不同维度的表现，又要尽量避免不同类别预警指标之间的高度相关性，杜绝多重共线性的存在；最后，系统性原则要求财务危机预警指数体系必须考虑财务危机起因的开放性。财务危机是公司内部条件与外部环境相互联系、交互作用的综合结果，而且可能表现为循序渐进的一个过程，既取决于公司内部财务活动情况，又受制于外部环境影响，理应是开放的，在指标选取时要注意选择动态的指标来进行预警，以维护其动态性和开放性。

主要参考文献：

[1]赵德武，马永强，黎春.中国上市公司财务指数编制：意义、思路与实现路径[J].会计研究，2012.12.

[2]吴应宇，蔡秋萍，吴芃.基于神经网络技术的企业财务危机预警研究[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2008.1.

公司财务预警范文第4篇

（一）国内外一元判定模型研究国外学者对财务预警的研究主要从Fitzpatrick（1932）开展的一元判定研究开始的，他发现判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。之后，Beaver（1966）发现最好的判别变量是现金流量/负债和净利润/总资产。国内采用一元判定模型进行财务预警研究的不多。其中，陈静（1999）的研究影响比较大。她研究发现：资产负债率和流动比率在宣布ST前一年的误判率最低，而在宣布前两年、前三年时，总资产收益率的误判率较低。

（二）国内外多元线性判定模型研究具体如下：

Altman（1968）首先使用了多元线性判定模型来研究公司财务预警问题，得出了著名的Z Score模型，他还提出了判断企业破产的临界值。后来，Haldeman和Narayanan（1977），Collins（1980），Platt and Platt（1991）也采用类似的方法进行了研究。之后有些学者对Z分数模式加以改造，并建立其财务危机预测的新模式――F分数模式。

国内的多元线性判定的研究相对较多，其中有代表性的研究包括张玲（2000）和高培业、张道奎（2000），他们分别选取深沪交易所120家上市公司和深圳市国有企业作为样本，使用多元判定技术得出最终判定规则和判定模型。杨淑娥、徐伟刚（2003）认为运用主成份分析法，研究发现Y分数模型在预测上市公司财务危机方面具备了较强的可信度。吕峻（2006）认为国内外对财务预警的研究在变量类型和统计方法方面取得了很大的进步。然而，预测变量的基础仍然是财务比率，而有效的财务比率则是以较高质量的会计信息为基础的。

综合上述国内外关于财务预警的研究，学者们提出的各种财务预测模型都有其特定的适用范围，并不是万能的，不能用于所有企业。本文选取我国农业类上市公司的财务指标，结合农业类企业的特点，对其进行财务预警研究。

二、农业类上市公司财务预警模型建立

（一）样本选取截止2009年底，我国农业类上市公司共有48家，剔除财务资料不全的16家，本文的研究样本为32家农业类上市公司，其中5家为ST公司，27家为正常公司。

（二）模型自变量选取本文借鉴前人的研究成果，结合农业类企业的特点，初步选取了10个财务比率作为模型自变量：

（1）反映公司财务结构的指标:资产负债率X1。

（2）反映公司偿债能力的指标：流动比率X2、营运资本/总资产X3。

（3）反映公司经营能力的指标：营业收入/总资产X4、存货周转率X5。

（4）反映公司经营效率的指标：净利润/总资产X6、每股收益X7。

（5）反映公司成长基础和能力的指标：每股未分配利润X8、留存收益/总资产X9、总资产增长率X10。

（三）原始变量相关性分析在多元判别分析时，如果指标之间高度相关，那么就会使某些特征重复计算，引起夸大的危害，不利于做出正确的决策。

由表1知，X1和X8、X9之间存在高度的相关性，故本文剔除X8和X9两个指标，并对余下的指标进行因子分析。

（四）剩余指标因子分析法因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

表2为8个原始变量的变量共同度。变量共同度反映每个变量对提取出的所有公共因子的依赖度。从表2中可以得出，几乎所有的变量共同度都在85％以上，其中X2、X3、X4、X5、X10达到了90％以上，说明提取的因子已经包含了原始变量的绝大部分信息，因子提取的效果比较理想。

表3为因子分析各个阶段的特征根与方差贡献表，百分率栏为提取出的各个因子的方差贡献率，自上而下按降序排列。由表3可知，前五个因子的累计方差贡献率为92.34497%，已经包含了大部分的原始指标信息，因此选取前五个因子作为本文的公共因子。

表4给出了旋转前的因子载荷阵，从表中可看出各个因子在不同原始变量上的载荷并没有明显的差别。即初始因子载荷矩阵不满足“简单结构准则”，各因子的典型变量的代表性也不很突出，因而容易使因子含义模糊不清，不便于对因子进行解释。因此本文对因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转。

表5为旋转后的因子载荷阵，由表5可知因子1为反映负债/总资产、营运资本/总资产和存货周转率的财务结构指标，因子2为反映营业收入/总资产的经营能力指标，因子3为反映净利润/总资产和每股收益的经营效率指标，因子4为反映流动比例的偿债能力指标，因子5为反映总资产增长率的成长基础和能力的指标。由回归法中的最小二乘估计求出各单因子的得分函数：

F1＝-0.45539X1-0.20903X2+0.23573X3+0.01771X4-0.56079

X5-0.04222X6-0.02397X7-0.03516X10

F2＝-0.10078X1-0.10616X2+0.22304X3+0.90112X4+0.26685

X5+0.04612X6-0.0826X7-0.27033X10

F3=0.12145X1-0.02696X2+0.12674X3-0.01842X4+0.00237X5

+0.55136X6+0.54348X7+0.01383X10

F4=0.07669X1+0.86902X2+0.29048X3-0.09097X4+0.30365X5

+0.01836X6-0.02125X7-0.00341X10

F5＝-0.07628X1+0.02813X2-0.03551X3-0.28955X4+0.11806

X5-0.26773X6+0.30361X7+0.88368X10

由旋转后的因子方差贡献率得出综合因子得分公式：

Y=0.24645F1+0.15907F2+0.19983F3+0.15994F4+0.15816F5

Y值的判别标准为：Y>0为财务状况正常区域，Y

三、农业类上市公司财务预警模型检验及结论

（一）模型检验将选取的32家农业类上市公司（5家ST公司、27家正常公司）作为检验样本，利用本文构建的企业发生财务失败前两年的财务预警模型对他们进行财务预警检验，得到错判矩阵如表6所示。通过对模型的检验，在ST公司的前两年，其判别正确率达到80%，而非ST公司的判别正确率达到了81.4815%，说明模型误判率很小，可以作为对我国农业类上市公司进行预警分析的模型。投资者利用此模型可以较容易的判断出某农业类企业的财务状况是否处于健康区域，从而为其选择投资企业提供参考。

（二）研究结论本文以我国农业类上市公司为研究对象，采用因子分析方法，从基础指标中选取了10个财务比率自变量，通过相关性分析筛选出8个财务比率自变量，将剩余的8个财务比率自变量进行因子分析，基于DPS分析平台导出财务失败预测模型，最后对抽取的我国农业类上市公司样本进行测试，测试结果为ST企业正确预测率为80％，财务正常企业正确预测率为81.4815%。本文建立的财务预警模型无论对农业类上市公司本身还是潜在投资者都有较高的借鉴参考价值。

对于企业本身而言，可利用本文建立的模型对企业财务状况进行预测，若预测结果为财务失败，则应该立即分析导致其两年后发生财务失败的潜在因素，从现在开始优化企业资产结构及改善经营管理，从而避免两年后被ST情况的发生。

对投资者及金融机构而言，本文建立的模型有助于潜在投资者对被投资企业的财务状况及财务风险进行正确的分析和预测，从而帮助潜在投资者做出理性的投资决策并降低投资风险。

参考文献：

公司财务预警范文第5篇

【摘要】当今，越来越多的投资者通过证券公司对上市公司进行投资。但如果上市公司出现财务危机而投资者不能及时掌握相关信息，将会面临很大的风险，造成很大的经济损失，甚至会影响整个社会的稳定。随着市场经济的发展，日益复杂的国内外环境使得企业出现财务危机的情况时有发生。财务危机预警是为了预测财务危机、减少其损失而建立的，有着较大的学术价值和实用性。近年来，我国煤炭业企业纷纷上市，但当下煤炭价格内外倒挂，消费比例降低，需求持续不足，因此迫切需要增强预警意识和加强相应的财务预警研究。

关键词 煤炭行业；财务危机；财务预警；Logistic回归

【作者简介】张紫娟，新疆财经大学统计与信息学院硕士研究生，研究方向：市场调查。

目前，财务危机的问题越来越普遍化。随着经济一体化的发展，市场竞争激烈，企业的经营风险日益加大，如果事态发展对公司不利且成为一种趋势而得不到及时挽救，危机会不可避免地发生。从上世纪80年代开始，我国就开始了对财务危机的预警模型研究，但针对煤炭业的研究很少。现在，我国煤炭行业上市公司中只有一家被ST，任何一家企业的财务困境由萌生到恶化以致到无法挽救都是一个逐渐积累与转化的过程，这一过程就成为本文研究的重点。在这一过程中，各种危机因素会通过敏感性指标反映出来，通过观测这些指标，对此进行有效分析，及时诊断，就可以分析警情，制定预警、排警政策，帮助公司化解财务危机。

一、研究设计

（一） 研究变量的删选

1.财务指标体系的基本说明。财务指标是用来反映企业财务信息数据之间的比率，我们可以通过财务指标更好、更全面地了解企业的财务状况和经营成果。不同种类的财务指标从不同的角度反映着企业的财务状况，这些指标之间不是孤立的，它们有着内在联系。应根据煤炭行业自身的特点来选取一系列指标，建立一套符合煤炭行业特殊性的财务风险预警指标体系。

财务管理理论认为，企业的财务状况主要取决于企业的盈利能力、经营能力、偿债能力、成长能力。盈利能力指标包括每股收益、总资产收益率、净资产收益率、销售毛利率和销售净利率。经营能力指标包括存货周转率、固定资产周转率、流动资产周转率、总资产周转率、应收账款周转率。偿债能力指标包括流动比率、速动比率、产权比率、利息保障倍数、资产负债率。成长能力指标包括营业收入增长率、营业利润增长率、总资产增长率、固定资产增长率、股东权益增长率和净利润增长率。考虑到资本结构对煤炭业具有至关重要的作用，本文增加了资本构成中的股东权益比率、固定资产比率和流动资产比率，使预测变量的选择范围更广泛、更全面。

2.主成分分析法的实证分析。对39家公司的数据进行主成分分析，根据累计方差贡献率大于80%的原则，选取6个主成分，这6个主成分累计贡献率为81.97%，包含了原来81.97%的信息量，结合主成分的载荷可以得出6个主成分的因子表达式：

C1=-0.134X1-0.16X2-0.124X3+……-0.197X24

C2=-0.257X1-0.326X2-0.313X3+……+0.117X24

……

C6=0.12X1+0.419X6-0.273X3+……-0.249X24

其中，C1、C2、……、C6 分别代表6 个主成分；X1、X2、……、X24分别代表同趋化、标准化后的各个指标（并非原始指标）。

3.主成分分析法的分析总结。主成分C1 在销售净利率、总资产周转率、固定资产增长率上的载荷值都很大，可视为盈利能力、偿债能力、增长能力的主成分；主成分C2在总资产收益率、销售毛利率、净利润增长率上的载荷比较大，可视为盈利能力的主成分；主成分C3在流动比率、产权比率-1 上载荷较高， 可视为偿债能力的主成分；主成分C4 在存货周转率、流动资产周转率、固定资产周转率的载荷较大，可视为营运能力的主成分。根据主成分的方差贡献率及主成分的负荷，最终选取的指标为：X4为销售毛利率、X7为固定资产周转率、X8为流动资产周转率、X11为流动比率、X19 为固定资产增长率、X23 为固定资产比率-1。

（二） 样本选取及财务状况分组

本文选取了2014年沪市和深市中行业定位为煤炭业的39家上市公司为样本对象进行分析，这些财务数据均来自于其公开的定期报告资料。

1.样本分组的基本说明。要进行财务危机预警模型的构建，需要将39家样本公司分为两组，一组是财务状况较好，不会发生财务危机；另一组财务状况不好，发生财务危机可能较大。目前，国内的大多研究者都依据人为的主观经验，将研究对象分为财务危机公司和非财务危机公司，将ST 公司认定为财务危机公司，而非ST 公司被认定为非财务危机公司。但有些企业的财务状况出现了问题，却没达到被特别处理的程度，容易被忽略。我们必须根据上市公司财务数据的内在关系来进行科学的分类，本文通过kmean聚类方法对预警样本进行初步聚类，然后通过主成分综合得分，对预警样本进行再次的财务状况分析，最后确定39家公司的分组，这样就可以尽量消除主观性、任意性，提高分类的科学性。

2.实证分析。

（1） Kmeans聚类法初步分类。聚类分析有效地解决了多因素、多指标的分类问题，它将分类对象按一定规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的内在联系确定的。在同一类中，这些对象在某种意义上趋向于彼此相似；而在不同类中，对象趋向于不相似。本文对数据进行处理后，将企业分为两类：①财务危机公司：神火股份、煤气化、黑化股份、*ST 贤成、安泰集团、爱使股份、百花村、云维股份、国投新集共9家。②非财务危机公司：靖远煤电、新大洲A、美锦能源、平庄能源、冀中能源、西山煤电、露天煤业、郑州煤电、兰花科创、永泰能源、兖州煤业、阳泉煤业、盘江股份、安源煤业、大有能源、上海能源、金瑞矿业、云煤能源、恒源煤电、开滦股份、大同煤业、宝泰隆、中国神华、昊华能源、陕西煤业、平煤股份、潞安环能、中煤能源、山煤国际、山西焦化共30家。

（2） 主成分综合得分及排名。通过前文中计算出的主成分得分，再以各主成分的方差贡献率作为权数，构造综合得分模型函数：

T=0.2487C1 + 0.4825C2 + 0.6127C3 + 0.7008C4 +0.7643C5+0.8197C6

由于根据各指标的内在关系计算得出各主成分的方差贡献率并作为权数，这就克服了人为赋权的主观性，充分反映了综合得分与各指标的真实关系，因而具有较强的科学性。根据综合得分函数，即可得到39 家公司的综合财务实力评分。

3.样本分组的分析总结。根据各主成分的解释，再结合各家上市公司在6 个主成分上的得分、综合得分，就可以对各公司的财务状况进行评价。通常情况下，主成分得分的大小无绝对的实际意义，但是其相对大小有意义，所以本文根据各公司综合得分的大小对39家煤炭公司进行排序，从而确定相对警情，并根据警情分析警源，制定排警对策。

由综合得分的排名和聚类结果可以看出，被聚为财务危机组的公司排名都靠前，集中在前端。其中，煤气化、神火股份在聚类时被分到了可能发生财务危机的一组；在主成分综合得分中，得分比山煤国际、安源煤业稍低，所以排名靠前。这是由于煤气化、神火股份在第三主成分上得分低，所以在一定程度上拉低了总得分。而安源煤业、山煤国际在第四主成分上得分高，使总的排名靠后。第三主成分反映了偿债能力，第四主成分反映了营运能力。也就是说，煤气化和神火股份两家公司偿债能力比较好，但是其营运能力却很差，周转的周期长，存货转化为现金、应收账款的速度慢，企业变现能力较差，这样会加大企业的财务风险，陷入财务危机的可能性会比较大。所以，在构建模型时，还是将煤气化、神火股份划分为财务状况不好的一组。

二、预警模型构建

Logistic回归方法以极大似然原理为基础，是通过似然函数极大化求得总体参数估计量的一种参数估计方法。在Logistic模型中，被解释变量只取0 和1 两个值。本文预测财务危机能够发生只有两种情况，发生为“1”，不发生为“0”。

根据上述统计，本文得到煤炭业上市公司的财务危机预警模型：

In(p/(1-p))=9.186307-0.457378X4-4.169787X7-7.396862X11+0.060018X19+178.9797(X23)-1

从入选的5个指标来看，销售毛利率、固定资产周转率、流动比率与财务危机的发生成负相关关系：当比率越大时，财务状况较好，发生财务困境的可能较小。而固定资产比率-1、固定资产增长率则与财务危机的发生成正相关关系。

固定资产比率取值为0到1，鉴于煤炭行业的特殊性，这个行业需要很多设备，所以在一定范围内，固定资产比率越大，财务风险会相对小，拥有大量固定资产的企业可以通过长期负债和发行股票筹集资金，所以固定资产比率-1 与财务危机的发生成正相关关系。而从增长率的角度上看，如果煤炭行业固定资产投资过猛，也就是说企业进行固定资产投资的现金流支出占投资活动现金流支出的绝大比重，会导致资产不能合理利用，固定资产投资与回报比例不匹配，这样会加大财务风险。所以，对于煤炭行业的固定资产投资规模需要严加审视，加强固定资产的经营能力。

本文的财务危机分析是建立在我国煤炭业上市公司的财务数据基础之上的，这些数据能真实反映企业的经营业绩、财务状况，有较强的预测能力。通过对有效财务指标的分析，能够预测未来企业财务失败的可能性。也就是说，依据企业的财务数据，了解其经营情况，通过对有效指标的科学分析做出财务危机预警，可为隐性的财务危机做好预防工作。

三、结语

本文的创新点在于尝试根据聚类方法和主成分综合得分的情况对39家上市公司的样本进行财务状况的分组，然后通过主成分分析及载荷对指标进行客观删选，确定变量。最后实证部分用Logit回归构建了煤炭业财务危机预警模型。Logit模型拟合优度70.82%，p 值为0.000016，所以模型对于未来的预测能力还是比较理想的。本文的不足在于未在分析中纳入非财务指标，例如管理水平指标、企业生命周期、宏观经济指标等，虽然如此，我们不能否定非财务指标的重要性。而且本文用的是截面数据，一般的ST公司是指连续两年出现亏损，所以采取连续三年的财务数据会更加有说服力。本文构建的财务危机模型必须在合理范围内使用，对于不同时间，由于数据的时效性，模型本身应处于不断完善的发展过程中。在实际运用中，应将模型预测结果与日常综合评价分析相结合，将财务预测与经营活动中相关分析预测相结合，确保预测的准确性。

参考文献

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