我国财务风险预警模型研究文献综述

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1、我国财务风险预警模型研究文献综述摘要：本文通过对国内财务风险预警模型的研究的介绍，对已有的研究成果及文献进行总结归纳，最后结合国内研究的进展，对我国财务风险预警模型的研究做出了评价。关键词：国内财务风险　预警模型0引言财务风险预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销等理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理当局采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失的一种预警方式。国内财务危机预警的研究始

2、于20世纪80年代中后期，对财务危机预警模型的研究则一直到20世纪90年代末才开始。吴世农、黄世忠(1986)曾撰文《中国经济问题》介绍企业破产的财务分析指标及预测模型：国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究，并于1999年出版了企业预警管理丛书，之后我国学者真正开始了对财务预警的研究，并取得了一定的成果。1统计方法预警模型1.1单变量预警模型。单变量预警模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。陈静（1999）以27个ST公司和27个非ST公司为样本，最终选定资产负债率、净资产收益率等6个财务指标，分别以公司被ST的前一年、前两年

3、、前三年的财务数据为基础，运用判别分析法做了实证研究。在单变量分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个指标中，流动比率和负债比率误判率最低。1.2多变量预警模型。多变量模型即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。周首华、杨济华和王平(1996)在Z分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了F分数模型：F=-0.1774+1.1091X1+0.1704X2+l.9271X3+0.0302X4+0.4961X5其中，X1、X2及X4与Z计分模型中的X1、X2及X4反映的指标相同，而X3、X5与Z分数模型的X3、X5不同。X3

4、=(税后净收益+折旧)/平均总负债，它是一个现金流量变量，是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务能力的重要指标。X5=(税后净收益+利息+折旧)/平均总资产，测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力(其中的利息是指企业利息收入去利息支出后的余额)。相对于Z分数模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务风险。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用了其中60家公司的财务数据估计二元线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型进行检验，发现模型具有超前四年的预测结果。此外，采用MDA建模的学者还有黄岩和李元旭（2001）、尹侠等（2001）、向德伟（2002）、卫建国等（200

5、2）、杨淑娥和徐伟刚（2003）、唐振宇等（2004）以及贲友红（2005）。1.3Logit。Logit模型是采用了一系列的财务指标来预测财务危机发生的概率，然后根据银行、投资者等的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位与决策。吴世农、卢贤义（2001）选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析研究财务困境出现前5年内这两类公司每一年的21个财务指标的差异，最后选定6个财务指标作为预警指标，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了三种预警模型，并指出应用Logistic回归分

6、析法建立的预警模型误判率最低。此外，姜秀华与孙铮（2001）讨论了最佳分割点，认为概率0.1为最佳分割点；乔卓（2002）和齐治平（2002）引入二次项和交叉项进行建模；陈晓和陈治鸿（2000）、宋力和李晶（2004）对财务数据进行调整后建模；张鸣和程涛（2005）、梁琪（2005）、张扬（2005）通过利用主成分分析法对logistic方法进行降维、解决共线性问题后进行了建模；顾银宽（2005）则基于Jackknife检验进行了建模，均提高了模型预测的准确率。1.4核函数方法。罗幼喜等（2005）通过主成分分析法约简建模指标后，采用核函数建模，结果表明模型的性能指标超过传统预测方法，较好

7、地解决了大规模样本集应用问题。2智能预警模型智能预警模型则主要是基于神经网络分析的各类模型。神经网络模型是一套人工智慧系统，以模拟生物神经系统的模式，利用不断重复的训练过程，使本身能够透过经验的积累达到学习的效果。王春峰、万海晖、张维等(1999)用神经网络法对商业银行财务风险进行了研究，发现神经网络法具有很强的非线性映射能力，其学习经验的能力强：学者杨保安等(2001)将BP神经网络分析方法运用到银行财务预警的分析中，