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企业财务危机预警指标体系

发布时间:2019-02-10 15:23

金融危机的出现意味着公司基本面的根本变化将导致破产。因此,识别企业的财务危机,做出预警,不仅对于经营者及时采取措施解决危机具有重要意义,而且对投资者规避风险具有重要意义。

关键词金融危机;预先警告;指标体系

、简介

“金融危机”也被称为财务危机,最严重的金融危机是企业破产。由于金融危机,公司的最终破产实际上是违约,因此金融危机可称为“违约风险”。

目前没有关于金融危机定义的统一声明。代表性意见如下:(1)Beaver(1966)定义破产、违约红利、违约债务为金融危机。 (2)由altman(1968)定义的金融危机是一家被接管或重组为法定破产的公司、。 (3)迪肯(Deakin,1972)认为,金融危机公司只包括已经破产或破产的公司,这些公司已经破产或为了债权人的利益而被清算。 (4)Carmichael(1972)认为,当公司履行其流动性不足的义务时,金融危机就会被阻止。、是不够的。、债务违约和资金不足。 (5)wruck(1990)给出的金融危机被定义为公司的现金流量不足以支付现有债务,包括未支付的、诉讼费用、违约利息和本金。 (6)罗斯等人。 (1999; 2000)认为,公司的金融危机可以从四个方面来界定:企业的失败,即企业清算后债权人的债务;第二是合法破产,即企业和债权人上法庭。申请破产的企业;三是技术破产,即企业不能按时履行债务合同;第四是会计破产,即企业的负净资产,资产破产。 (7)李(2004)认为,金融危机可以从两个方面来界定。首先,到期贷款的本金和利息未偿还。在借款期间,有延期还款协议和减少本金和利息;第二,公司的净资产减少到其股权。不到一半。

企业财务危机预警指标体系

基于以上各种定义,无论金融危机如何界定,企业的金融危机都无法偿还到期债务。、现金流紧张可能导致操作不可持续。金融危机的出现意味着公司基本面的根本变化将导致破产。因此,识别企业的财务危机,做出预警,不仅对于经营者及时采取措施解决危机具有重要意义,而且对投资者规避风险具有重要意义。两篇、文献综述

对企业财务危机预警问题的研究引起了各方面的关注。许多经济学家和金融专家在这方面做了大量工作。他们使用相应的财务变量构建了一系列预测模型,其中代表性研究结果可分为四类。

(a)单变量模型

单变量模型是使用单个变量、个人财务比率来预测金融危机的模型。最早的金融预警研究是Fitzpatrick(1932)的一项单变量破产预测研究。从那以后,威廉·鲍弗(William Baver,1966)使用单变量分析方法和配对样本对,在公司处于财务困境之前的头1 - 5年内检验29个财务比率的预测能力。海狸发现破产前一年的预测准确率可达到87%,这是失败公司最具预测性的指标。国内学者也对单变量模型进行了深入的研究,包括陈静(1999),1998年与27家公司和27家非公司公司,使用1995-1997财务报表数据进行单变量分析。 。吴世农和卢东森游戏注册先义(2001)采用单变量分析方法研究了上市公司在70家公司和70家非公司陷入金融危机之前的五年中21项财务指标的差异。

单变量模型的优点是它只需要观察一个变量,应用程序相对简单;但是,任何财务比率都不能完全和全面地反映企业的财务特征,因此这种方法在今天的研究中很少单独使用,一般与其他方法结合使用。

(2)多变量分析模型

多变量分析模型可以进一步分为多元回归分析模型和多元判别分析模型。 Edwardaltma东森平台注册n(1968)使用多变量分析来研究公司财务危机。他从1946年到1965年对33家破产制造公司进行了抽样,并与33家正常公司进行了匹配。他将22个财务比率划分为流动性、盈利能力、财务杠杆、偿付能力和活动五类。通过多变量分析建立了着名的z得分评分模型。 Meyer和Pifer(1970)使用了一个在1948年到1965年之间失败的30个非失败银行的模型,并使用二元回归分析模型来模拟和建模9对匹配银行对。验证。此外,还有其他典型的判别分析模型,包括deakin模型、blum模型、casey模型和taffler模型。中国的相关研究有陈静(1999)利用1995-1997的财务数据对27家公司和27家非公司进行多元判别分析。张玲(2000)以120家企业为研究对象,利用60家企业的财务数据,通过多元判别方法建立了金融危机预警模型。陆守林等。 (2002)利用多元判别分析方法,基于1998 - 2000年A股市场沪深市场所有上市公司的财务数据,构建了z-分数模型。多变量分析方法弥补了单变量分析方法的不足,具有较高的准确性和稳定性。但是,有一些缺点。该方法受统计假设的限制,仅适用于自变量。状态分布和组内的协方差矩阵相等,否则预测结果可能有偏差;第二,多元判别分析要求金融危机公司与普通公司之间存在一定的匹配,匹配标准更具有主观性。

(3)多元条件概率模型

多变量条件概率模型是一种使用最大似然法估计参数的概率模型,包括逻辑模型和概率模型。 Martin(1977)首次使用logit模型来预测公司的破产和违约概率。 Ohlson(1980)从1970年到1976年从美国上市公司中排除了公用事业公司、运输公司、金融服务业。共有105家破产公司和2058家正常公司被选为样本,并使用9个财务比率建立了logit 。模型。 Huffmanward(1996)使用logit模型预测了1977 - 1991年违约的171家公司的高收益债券。国内相关研究对象,包括吴世农和陆先义(2001),使用多元判别分析和logit回归方法建立和估计预警模型。刘伟(2001)在1999年金融危机前的三年中使用了第28家公司和28家其他正常公司的数据,并通过logit回归方法建立了金融危机预警模型。蒋秀华(2002)和齐志平(2002)用logit模型分析了中国上市公司的信用风险。李梦(2005)利用不良贷款率作为信用风险度量标准,构建了商业银行信用风险评估的Logit模型。

多元条件概率模型的主要优点是自变量不需要假设多元正态分布和组内协方差矩阵相等,但因变量具有逻辑意义,计算过程更复杂,并且是很多近似值。

(4)神经网络预警模型

神经网络,也称为人工神经网络(ann),是从神经心理学和认知科学的研究成果发展而来的并行分布式模式处理系统。常见的神经网络模型具有bp神经网络模型。、mda协助神经网络模型。、id3协助神经网络模型和sofm协助神经网络模型。 Odom和sharda(1990)是将人工神经网络模型应用于破产预测模型的最具代表性的学者。 Koh和Tan(1999)使用人工神经网络模型构建了企业危机预警模型,其中1978年至1985年出现的165家破产公司作为失败样本,165家正常公司作为配对样本出现。在中国,王春风(1998)、杨宝安(2001)等学者也在这一领域进行了深入研究。杨宝安利用bp神经网络,通过对中信实业银行的分析,选取了4个类别的15个财务指标。该方法为银行建立了预警系统,用于授权评估。台湾林文秀(2000)于1992年至1996年在台湾证券交易所选出36家失败企业和64家正规企业,分为73个学习样本和27个样本。比较了多变量判别分析、logit模型。模型预测精度有四种方法,如、bp神经网络模型和进化神经网络模型。神经网络预警模型的主要优点是分析水平清晰,逻辑关系严格,根据心理学理论加入主观因素,使客观分析和主观判断得到有效整合。其缺点是规范分析的特征明显,不适合实证分析,分析模式缺乏灵活性,数据假设过于苛刻。三个、金融危机预警指标体系设计

企业财务危机预警指标体系

导致企业发生金融危机的因素很多,而且很复杂。单变量模型和多变量模型只能揭示影响的关系和程度。由于分析师的偏好,变量的选择会有所不同。它不仅缺乏统一的理论基础,还缺乏系统。性倾向往往很差。虽然多变量条件概率模型和神经网络预警模型在分析技术方面更先进,并且分析试图更精确,但他们强调分析技术,而忽略了论证的基本基础和选择变量。它通常伴有更明显的失明。因此,作为完全多元模型的系统功能,它为多元条件概率模型和神经网络预警模型的变量选择提供了依据。运用相应的金融理论构建企业财务危机预警指标体系是研究企业金融危机的基础。但是,从金融本身来看,金融危机形成的原因可归结为以下几点:(1)公司经营状况不佳,导致营业收入稳步增长,导致公司持续亏损,使金融危机的可能性增大; (2)过度的债务使公司面临更大的金融危机。虽然公司本身有盈余,但由于无法应付短期巨额利息支出,可能会破产; (3)现金流量持续净流出,企业就像流动资产的储罐,如果汇的流量变化小(减少资产),减少流入(减少现金流入),增加流出(增加现金流出) ,流入和流出之间的差异将逐渐增加,这将导致金融危机的增加。

导致金融危机的三个主要因素可用于通过应用财务指标的五个方面来描述或警告金融危机。运营能力指标、增长能力指标和盈利能力指标用于衡量或反映公司的业务状况。偿付能力指标衡量或反映企业的债务负担,并使用现金流量指标来衡量现金流量。从预警的角度来看,五个方面的财务指标可以进一步细分为20个更具体的金融变量(见表1),构成金融危机预警的指标体系。

以深圳,上海证券市场上市公司为实际对象,采用2006年1月1日至2007年12月31日深圳,上海证券市场154家上市公司的数据。不包括因以下原因而被上市的上市公司(1)在上市后两年内经过特别处理的公司; (2)因自然灾害事故特别处理的公司、重大事故。消除后,本文选择的有效样本变为80.根据、行业与、量表相同或相似的原则,根据比率选择未成为st的上市公司作为配对样本。 11.由于中国上市公司年报披露制度规定上市公司发布年度报告的截止日期为次年4月30日,是否为上市公司年报(t-1)及年度报告发生在圣。使用(t-1)年的数据来预测t年是否实际上没有意义。在本文中,(t-2)年的数据用于分析。表6是金融危机公司和普通公司在金融危机前2年的增长能力指标的统计描述,包括最大值、最小值、平均值、标准差和t值。

四个、结论

根据上述经验值的计算结果,一般来说,可以根据财务指标的实际值判断企业是否处于金融危机中,判断标准如表7所示。

结论可以从表7中的标准得出。也就是说,在金融危机的前两年,正常公司和危机公司的20个指标中的15个具有盈利能力、偿付能力、运营能力、现金流和增长能力通过置信水平为5%。 t检验,即正常公司和危机公司在上述15项财务指标的平均值上存在显着差异。因此,只需要发现企业的相应财务指标变量的一个或多个实际值落入预警间隔,这必须高度关注。

引用

[1]刘红霞。企业投资预警系统的构建与分析[J]。投资研究,2003(9)。

[2]陈静。上市公司财务状况恶化预测的实证研究[J]。会计研究,1999(4)。

[3]吴世农,吕先义。中国上市公司财务困境预测模型研究[J]。经济研究,2001(6)。

[4]陈晓,陈志宏。

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