国内外企业财务风险预警探究现状研究

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1、国内外企业财务风险预警探究现状研究  【摘要】本文分析了国内外关于企业财务风险研究的现状。国外对财务风险预警系统的理论研究主要在:单变量预警研究,多变量预警模型,多元判别分析技术;国内财务风险预警的研究还仅仅处于起步阶段,基于实证研究少,理论分析多。而且大多数是针对上市公司的,对于中小企业的研究还很少。因此,针对我国企业的将理论与实证研究相结合的企业财务风险预警机制的研究,就显得颇为重要。【关键词】财务风险;预警;研究现状企业财务风险预警是企业实时监控财务风险的发生,并进行预测预警。对企业来说为了预防财务风险是非常重要,不管在国外还是国内都处在研

2、究阶段。本文主要分析我国在财务风险预警方面存在的不足和问题。一、国外专家学者财务风险预警研究现状国外许多专家和学者从不同角度对财务危机预警问题进行研究。这些研究主要集中在财务预警的方法分析。1、单变量预警研究1932年Fitzpatrick进行了单变量破产预测研究,这是最早的财务风险预警研究。样本选择了19家公司,样本通过单一财务比率分为破产和非破产两组。研究结果显示6“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个比率判别能力最高。尽管Fitzpatrick研究成果很好,但之后的30年内很少有学者进行单变量判别法的研究,这种状况持续到1966年,才

3、有人继续研究破产预测问题。Beaver在1966年发表的《财务比率与失败预测》一文中,最早运用统计法建立预警模型。他以单一财务比率指标为基本变量比较79对公司30个变量在1954-1964年间的预测能力。结果发现预测企业财务风险与财务危机最好的判别变量是“现金流量/总负债”、“总负债/总资产”和“净利润/总资产”。此后,基于单变量的专门研究很少发生。这是因为企业的财务特征,通过多个变量反映,所以大多数研究者倾向于使用多变量分析方法。2、多变量预警模型Altman在1968年最早使用了多元线性判别模型对企业财务风险进行预警。他选择了1968年仍在运

4、营的33家公司进行破产前1-5年预警分析,其精度非常满意,也促进了财务危机预警的发展。最近几年,澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本、荷兰在该模型基础上,进行了类似的研究。为了弥补这些模型的缺陷,研究人员建立了条件概率模型,引进了对数比率回归(logistic)和概率单位(probit)回归方法。Ohlson在1980年回归方法分析非配对样本中,破产概率分布使用选定的间隔,以及两种类型的分类错误和分割点的关系。1984年,Zmijewski在使用概率单位回归法建立了财务风险预警模型。6功效系数法、递归分类等随着统计学和信息技术的不断发

5、展也被应用于研究中。1992年Salchenberger等人对判别公司危机时运用了神经网络分析方法。Messier和Hansen在1988年、Fletcher和Gross在1993年也使用该办法进行公司破产分析。Tam和Kiang在1992年对德克萨斯的银行财务失败案例进行预测。Altman、Marco和Varetto在1994年对意大利企业进行分析预测。这些研究相比早期线性分析模型,取得了良好的效果。3、多元判别分析技术(MultipleDiscriminantAnalysis,MDA)自Altman的开创性工作以来,多元统计分析特别是MDA在

6、金融风险提供方面获得广泛的应用。其基本思想是,基于历史样本成立判别公式,应用于新样本的分类。多元判别分析技术的优点是简洁和更好的解释,缺陷是必须建立在大量、可靠的历史统计数据之上。国外很多专家学者针对这些缺陷对MDA进行改进后形成了统计模型和人工智能模型。6目前,国外专家学者研究者对于改进MDA还有许多不理想的地方,在实证中许多理论的优点表现的不理想也不是很稳定。Altman在1994年指出在实证中类神经网络模型、判别分析模型、分类树模型比MDA的优势不明显,在精确性等性能上稍胜MDA模型,但往往不稳定,而在计算效率、可解释性、适应性、稳定性、操

7、作性方面逊于MDA模型。因此MDA几乎是应用最广泛的模型。二、国内专家学者研究财务风险预警的现状从当前国内环境来看我国的财务预警研究还处于起步阶段,企业财务风险问题的研究大部分还在使用财务比率分析企业财务状况及管理者业绩上。比如毛定祥(1999),采用复合财务系数对上市公司的资产和盈利能力进行评价;吴少年、李小燕(2000)、张佳明、毛志忠(1997)也针对财务风险预警指标体系进行了分析。这方面研究基本上以四部委联合颁布并实施的企业绩效评价指标体系为主。我国关于企业财务风险预警的研究才刚刚起步,基本上停留在上市公司。比如陈静(1999)首次对我国

8、上市公司财务困境进行了研究,把上市公司被特别处理(ST)作为企业陷入财务危机的标志,以1998年的27家沪深两地同行业规模的ST公司和非

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