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我国的企业在财务预警模型的运用更多的是照搬国外的研究成果及统计数据,由于运行环境的不同,使得财务预警模型根本不能适用我国企业,原因是我国企业发展晚,存在规模小、计准则尚没有与国际接轨、法人治理结构不完善等诸多问题,模型本身的发展和创新方面脆弱,而与国外成熟的金融环境区别明显。
2.企业没有财务预警模型相关的人员与技术
由于没有相关的人员与技术支持,使得企业的财务预警系统自成体系得不到及时有效的维护和更新,同时由于财务预警系统的构建及使用也非常单一,仅仅通过财务部门一个部门完成,财务预警模型不能及时与其他业务信息系统交换数据,企业的现实状况没有在第一时间表现出来,使得财务预警模型的时效性非常落后,准确性差。
3.现金流量指标少
我国企业往往没有根据自身的实际需要,灵活设计、改进、选择合适的财务指标,使得财务预警模型中少了现金流量指标这个极其重要的指标,这往往是企业能否构建合理的财务预警模型的关键所在。
二、企业在构建和使用财务预警模型中相关对策
1.扩宽数据渠道
我国企业的统计数据大都来源于证券市场上的上市公司的财务报表数据,而这些数据往往不准确,因为我国证券市场的发展比美国,还不够成熟,样本容量比较小,上市公司法人治理结构需要得到不断改善。所以对于一个企业,在构建了财务预警模型之后,企业的财务预警模型不能简单地套用国外的理论,需要不断拓宽数据渠道,从更广的范围来提高财务预警模型预测的准确性和稳定性,比如从非上市企业等方面着手进行数据收集。
2.将企业所有管理信息都纳入财务预警模型中
企业的管理应该是一个综合性的管理,财务预警模型也是基于企业管理特点,进行数据化和信息化企业的管理方式,将企业存在或将要产生的财务失败风险信息全面保存,不应由财务部门来独自完成,需要和企业的其他业务信息系统进行共同完成,包括企业内部其他的管理信息,诸如生产、销售、采购等全方位实物量信息也纳入到财务预警模型系统当中,实现企业内部的资源共享和功能的集大成者,反映企业与同行业相比的差异情况,提供有可能出现财务危机的信息,真正发挥其财务危机预警的重要作用,将其视为企业诊断的重要工具,以此为企业管理层的决策提供依据,对是对企业各方面信息的全面分析,
3.选择合适的财务指标
【关键词】财务预警财务危机财务困境
财务预警(FinancialForecast),又称为“财务危机(危机)预警”,是从财务角度对企业进行预警,通过对企业财务报表及相关经营资料的分析,利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式,预先告知企业所面临的危险情况,同时分析企业发生财务危机的原因,发现企业财务运营体系隐藏的问题,以提早做好防范措施并提出相应的排警对策的财务分析系统。
1财务预警的功能
一个有效的财务预警系统具有以下五大功能:
1.1信息收集
它通过收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场状况、竞争对手、供求信息、消费者等与企业发展有关的信息,集中精力分析处理那些对企业经营和发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息,同时结合企业自身的各类财务和生产经营状况信息,进行分析比较。
1.2预知潜在的财务危机
经过对大量信息的分析,获得财务危机的先兆信息,当出现可能危害企业财务状况的关键因素时,财务预警系统能预先发出警告,提醒经营者早作准备或采取对策以减少其给企业带来的损失。
1.3控制发生的财务危机
当企业出现财务危机时,一方面财务预警系统密切跟踪危机的进展,另一方面迅速寻找导致财务状况恶化的原因,使经营者有的放矢,对症下药,制定有效的措施,阻止财务状况的进一步恶化。
1.4提供对策
当企业出现财务危机时,能够提供有效的、便于操作的处理财务危机的基本对策和方法,起到辅助决策的作用。
1.5避免类似财务危机再次发生
财务预警系统通过详细地记录财务危机发生的原因、处理经过、解决的措施以及处理的反馈与改进意见,对企业现有财务管理及经营中存在的缺陷提出改进建议,不断增强企业的免疫能力,同时不断完善财务预警系统。
2财务预警的意义
任何企业的财务危机绝非朝夕之间突如其来,往往是企业管理者对财务风险的监测与危机前的种种征兆重视不够,未能及时采取措施,以至于财务危机不断恶化,最后引致危机爆发。因此,对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及时发现企业财务管理中存在的问题,及早察觉财务危机的信号,预测企业的财务危机,使经营者能够在财务危机出现的萌芽状态采取有效措施改善企业经营管理,预防失败,以提高管理质量。建立财务预警系统,对财务运营进行监控预警,无论从哪个立场分析都具有非常重要的现实意义。
2.1对于监控部门来说:
根据财务预警系统提供的信息,可以进行监测和预警;对于经营者来说,能够在财务危机尚未出现时或出现的萌芽阶段,采取有效措施改善企业经营,预防失败;对于上市公司,可依据此揭示财务经营中所存在的问题,及时调整公司经营策略,以避免沦入ST、PT的行列;对于准备借“壳”上市或买“壳”上市的公司来说,可以通过关注预警信息寻找到宝贵的“壳”公司;对于投资者来说,可以根据财务预测指标的动态分析进行正确的投资选择,并在发现企业的财务危机萌芽后及时处理现有投资,避免更大损失;对于银行等金融机构来说,可以利用这种预测,帮助做出贷款决策并进行贷款控制,防止坏账发生;对于审计人员、法律人员来说,可以据此更为准确地对上市公司经营情况和前景做出判断,避免因未能准确披露而招致的法律诉讼。
2.2从宏观经济运行的角度而言:
自从1997年东南亚引发金融危机并迅速波及到全球以来,人们开始反思探讨造成危机的根源,各项研究表明,除了经济、金融体制和腐败等深层次原因外,引发危机的另一个重要原因就是相关的经济信息不全,缺乏必要的监测和预警机制。因此就宏观经济运行的角度而言,建立一个功能强大的、可操作性强的危机监测预警系统十分必要。
2.3从企业所处的国际环境来看:
20世纪90年代至今,世界经济处在危机四伏、动荡不安的态势下,亚洲经济危机从本质上讲是现金流量的危机,是资金短缺的危机,造成这一危机的原因:一是公司过度负债的筹资观,二是公司盲目向高风险行业扩张和大肆推进国际化的投资观。事实上亚洲金融危机产生的经济基础是东南亚企业早已潜伏的财务风险和危机。曾经名噪一时的韩国大宇集团一夜之间神话般的破灭了,成为亚洲金融危机最迅速的牺牲品,其原因之一就是企业没有建立财务预警系统,及时发现危机并早做处理。
2.4从企业所处的国内环境来看:
随着经济体制改革的不断深化,竞争日益激烈,财务失败以及由此导致的破产清算已成为许多企业可能面临的问题,这样的例子也屡见不鲜。适时、准确地对企业财务失败进行预测分析是市场竞争体制的客观要求,也是企业生存发展的必要保障。尤其在我国加入WTO之后,面对国外企业参与国内竞争的形势,建立财务预警系统更成为企业以现今财务管理手段增强自身竞争力和应变能力的一种有效途径。
中国证券监督委员会于1998年3月16日颁布了证监交字[1998]6号文件《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》,要求当上市公司出现财务状况或其他异常,导致投资者对该公司前景难以判断,可能损害投资者权益的情形时,证券交易所应对其股票交易实行特别处理(Specialtreatment,简称ST)。特别处理的规定给上市公司带来了巨大的压力。而近年来,证监会对一批ST公司的处理也给上市公司敲响了警钟。上市公司迫切需要一个可行的财务预警系统以起到警报器的作用,提醒有关方面的注意。而对于我国企业来说,普遍存在财务结构脆弱、财务控制不健全的问题,为企业的生存埋下隐患。“生存重于利润”、“预防重于治疗”的观念越来越为企业所认同,它们也越来越清晰地认识到居安思危、安全理财的重要性,建立财务预警系统成为企业永续经营的保证。
参考文献:
[1]张鸣,张艳.财务困境预测的实证研究与评述.财经研究,2001,12.
[2]尹侠.上市公司财务预警的实证分析.网,2002,1,3.
(一)指标体系的建立。
一家企业的资金来源是公司运营的根本所在。资金来源中自有资金的多少直接影响着企业的运行是否健康。自有资金越多意味着负债所占的比例越小或者是公司的企业规模可以达到更大的程度,发展的根基也就越牢固;而负债的存在扩大了企业的规模,增大了企业发展的潜力和动力,反映了企业资本的使用效率,即一定的资本量可以带动的资产倍数。然而,仅有运营的资本还是不够的,一家逐年亏损的公司根本无法在市场上生存。收入是盈利的前提,而盈利是企业的基本目标和长期健康存活并发展的保障。这不仅关系到企业的财务管理目标,企业的价值能否实现,更是度量企业成长潜力的重要指标。每一个个体在发展的过程中的投入产出比都是不相同的,在上述两指标的限定下最终产生了怎样的化学反应,企业的状况是否在朝向完善的方向,这将是一个综合的度量指标。当企业各项指标都处于正常值时,此类指标的超标则意味着企业在不久的将来存在着一定的隐患。需要及时对这种隐患进行处理,及时偿还短期贷款加快产品周转速度,增加自己的信用水平,使其恢复到正常水平,避免在未来成为企业的恶疾。基于上述分析,选取主要财务指标如下:自有资金比率、权益资本总额、财务杠杆比率、资本负债率、固定资本比率、资产利用率、资产收益率、企业利润率、每股收益、利润获现指数、流动比率、速动比率。
(二)财务指标的均值化处理。
由于各公司间规模,行业差距等原因指标的数据可能相差较大,以致无法在模型的运行过程中加以比较分析。故此,运用均值化方法将所收集的各指标原始数据进行处理。10家公司(5家st公司,5家非st公司)的均值化处理数据如表1所示。(表1)
二、基于灰色预测模型的实证分析
(一)赋权原因。
由于GM(1,1)是用于单一时间序列的预测模型,对于财务指标体系而言无法顾及全部数据,而GM(1,n)用于对于多时间序列的状态描述一般不用于预测,为解决这一问题本文采用主成分分析法确定各指标权重Wi。再由各指标通过GM(1,1)实现的预测值乘以相应的Wi得到Yi,对Yi进行加总求和,即得到该公司的预测目标值———∑Yi。由于数据有限,对随机选取的10家st公司随机分成两份A、B,每份均为5家公司并由A与5家非st公司混合产生主成分分析的样本,而B则作为检验样本。对混合样本均值化处理后的数据进行主成分分析,最终在10家公司所得到的预测目标值∑Yi中选取最小值作为预测阈值的近似估计值。
(二)基于主成分分析的灰色预测模型及实证分析。
根据表1中经均值化处理的数据计算相关系数矩阵的特征值、贡献率及累积贡献率。同时,要使累积贡献率达到85%以上且主成分对应的特征值大于1,需要提取前三个主成分。进而求得综合成分指标为:F=-0.48194每股收益-0.44683资产负债率+0.396329净资产收益率+0.429333流动比率+0.407708速度比率+0.095155利润获现指数+0.560366企业利润率+0.379284资产利用率+0.446827自有资金比率+0.159696权益资本总额-0.43769财务杠杆比率-0.55151固定资产比率。最后,结合灰色预测模型对5家st公司和5家非st公司的综合成分进行求解。可以看出,st型公司的预测目标值大多位于区间(3.5,6.5)内。为相对精确地确定公司的财务临界状况,结合样本数据,对st公司综合指标值进行区间估计,得出预警阈值的置信度95%的置信区间为(2.95,6.08),即当某公司财务综合评定指数濒临该区间内或超过区间上限时,该上市公司财务状况异常。
三、结束语