财务比率论文范文
时间：2023-03-17 18:13:55
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篇1
[关键词]个人理财业务法律风险成因
随着中国经济的高速发展，我国居民个人财富急剧累积，个人理财意识也逐步增强。居民个人的理财服务需求呈现不断上升的趋势。面对这样强大的市场，证券公司、基金管理公司、信托投资公司、保险公司等都已开展相关理财业务，而各家商业银行更是利用自己得天独厚的优势纷纷进入这块领域，推出各自的个人理财品牌。个人理财业务已经成为我国商业银行新的利润增长点。然而，巨大的市场潜力给商业银行带来重大发展机遇的同时也必然伴随一定的风险，而其中法律风险是制约商业银行个人理财业务发展的主要瓶颈。因此认清法律风险并且采取有效措施加以控制，是商业银行个人理财业务发展中的关键问题。
一、商业银行个人理财业务的法律界定
我国商业银行的个人理财业务起步较晚，在实际操作中出现诸多不规范的现象，有些银行甚至以个人理财业务之名行高息揽储之实。有鉴于此，2005年11月1日我国正式施行由中国银行业监督管理委员会颁布的《商业银行个人理财业务监督管理暂行办法》（以下简称办法）和《商业银行个人理财业务风险管理指引》（以下简称指引）。办法和指引秉着“规范与发展并重，创新与完善并举”的监管原则，对商业银行个人理财业务进行了系统的界定和规范。此外，2006年4月18日中国人民银行、中国银行业监督管理委员会和国家外汇管理局联合了《商业银行开办代客境外理财业务管理暂行办法》，该暂行办法对商业银行代居民个人进行境外理财的活动给予了规范。至此，我国商业银行个人理财业务有了比较清晰的规范依据和保障。
（一）商业银行个人理财业务的内涵和分类。根据《办法》，个人理财业务是指商业银行为客户提供的财务分析、财务规划、投资顾问、资产管理等专业化的服务活动。按照管理运作方式的不同，个人理财业务可分为理财顾问服务和综合理财服务。前者指商业银行向客户提供财务分析与规划、投资建议、个人投资产品推介等专业化服务，客户根据商业银行提供的理财顾问服务管理和运用资金，并承担由此产生的收益和风险。后者指商业银行在向客户提供理财顾问服务的基础上，接受客户的委托和授权，按照与客户事先约定的投资计划和方式进行投资和资产管理，风险与收益由客户或客户与银行按照约定的方式承担。而按照客户获取收益方式的不同，理财计划分为保证收益理财计划和非保证收益理财计划，后者又可进一步分为保本浮动收益理财计划和非保本浮动收益理财计划。
（二）保证收益理财计划的严格限定。在《办法》出台之前，关于是否允许商业银行提供保证收益理财计划一直是争论的焦点。很多人担心商业银行会利用保证收益理财计划，把它作为一种高息揽储和规模扩张的工具，变相突破国家利率管制，进行不公平竞争。《办法》对保证收益理财计划给予了承认，但为防止利用保证收益理财计划变相高息揽储，《办法》明确规定保证收益理财计划或相关产品中高于同期储蓄存款利率的保证收益应当是对客户有附加条件的保证收益；商业银行不得承诺或变相承诺除保证收益以外的任何可获得利益；商业银行使用保证收益理财计划附加条件所产生的投资风险由客户承担。此外，银监会对保证收益理财产品实行严格的审批制。
（三）综合理财服务的准入起点。为保证投资者的抗风险能力，《指引》规定商业银行应综合分析所销售的投资产品可能对客户产生的影响，确定不同投资产品或理财计划的销售起点。保证收益理财计划的起点金额，人民币应在5万元以上，外币应在5千美元（或等值外币）以上；其他理财计划和投资产品的销售起点金额应不低于保证收益理财计划的起点金额，并依据潜在客户群的风险认识和承受能力确定。由此可知，《指引》提高了理财业务准入的门槛，这将使很大一部分中小投资者退出该市场，而拥有大量闲置资金的投资者将会成为购买个人理财产品的主力军。由此，个人理财产品结构也就随之发生了变化。
二、商业银行个人理财业务的法律风险
商业银行经营面临多重风险，而其中法律风险造成的损失很可能是无法估量的，因此新巴塞尔资本协议把法律风险单独列为银行所面临的风险之一。对于个人理财业务法律风险的防范，我国《办法》和《指引》也给予了高度重视，将其列为我国商业银行个人理财业务的风险管理内容之一。如《办法》三十六条规定“商业银行开展个人理财业务，应进行严格的合规性审查，准确界定个人理财业务所包含的各种法律关系，明确可能涉及的法律和政策问题，研究制定相应的解决办法，切实防范法律风险。”
具体来说，我国商业银行在开展个人理财业务过程中可能会面临如下的法律风险：
1未按规定进行风险揭示和信息披露的法律风险。为了保护投资者的合法权益，《办法》和《指引》分别规定了商业银行在开展个人理财顾问服务和综合理财服务时必须履行相应的风险揭示和信息披露义务，否则将可能会遭到客户的索赔请求并受到银监会的处罚。如商业银行利用理财顾问服务向客户推介投资产品时，理财计划的宣传和介绍材料应包含对产品风险的揭示，用通俗易懂的语言向客户揭示相关风险，说明最不利的投资情形和投资结果；按照要求对客户进行风险提示，如个人理财顾问服务中风险提示应设计客户确认栏和签字栏，由客户抄录确认栏的语句进而签名；保证收益理财计划和保本浮动收益理财计划，风险提示的内容至少包括语句“本理财计划有投资风险，您只能获得合同明确承诺的收益，您应充分认识投资风险，谨慎投资。”非保本浮动收益理财计划，风险提示内容至少包括语句“本理财计划是高风险投资产品，您的本金可能会因市场变动而蒙受重大损失，您应充分认识投资风险，谨慎投资。”
2宣传和销售中的法律风险。我国对商业银行宣传和销售理财计划或产品的活动提出了一定要求，商业银行必须予以遵守，否则将承担相应的后果和责任。如商业银行不得销售未经批准的理财计划或产品，也不得将一般储蓄存款产品单独当作理财计划销售或者将理财计划与本行储蓄存款进行强制性搭配销售；理财业务人员和一般产品的销售和服务人员的工作范围应有明确的界限；对于市场风险较大的投资产品，特别是与衍生交易相关的投资产品，商业银行不得主动向无相关交易经验或经评估不宜购买该产品的客户推介或销售。
3证据保留的法律风险。《办法》第十五条规定：“商业银行未保存有关客户评估记录和相关资料的，不能证明理财计划或产品的销售符合客户利益原则，给客户造成经济损失的，应按法律规定或合同的约定承担责任”，从中我们可以看出一旦出现诉讼情形，商业银行应当承担举证的责任来证明自身理财计划或产品销售的正确性。因此，商业银行应妥善保存完备的个人理财业务服务记录，为以后可能产生的诉讼提供全面有力的证据。此外，商业银行开展个人理财业务，应当与客户签订书面合同，明确双方的权利义务或根据业务需要签署客户授权委托书和其他必须的法律文件，并妥善保管相关合同和各类授权文件，使合同文本能够齐全。
4金融分业格局下的法律风险。虽然我国现行法律对混业经营已显现出认可的趋向，但实际上仍然实行分业经营、分业监管的政策，商业银行不得开展证券、保险等金融业务。由此，我国商业银行个人理财业务往往也只能将客户的资金投向国债、金融债、央行票据等融资工具。然而，成熟的理财产品无一不和资本市场相连，随着我国个人理财业务的发展，商业银行为了能够获得比较优势，必然会积极为客户的资金寻找更多利于保值增值的投资渠道，这会导致商业银行在现行分业格局下面临一定的法律风险和政策风险。
5代客境外理财违反投资所在地法律法规的风险。取得代客境外理财业务资格的商业银行，受境内居民个人的委托可以以客户的资金在境外进行规定的金融产品投资的经营活动。这要求商业银行在开展境外理财业务时不仅应该遵守我国的法律法规、国家外汇管理及行业规定，而且还必须知晓且严格依照投资所在地的法律法规来开展投资活动，否则将会面临违反投资所在地规范的法律风险。
三、商业银行个人理财业务法律风险的成因分析
个人理财业务作为我国商业银行的一项新业务，其法律风险的产生必然会有一定的端由，只有认清成因，追根溯源，才能真正找到解决此问题的良策。
（一）相关法律法规不健全。我国针对商业银行个人理财业务的现有规定虽然出台的比较及时，但随着商业银行个人理财业务的进一步发展，势必将涌现许多新的问题需要法律法规来加以明确。且仅就我国目前的规定来看，还存在许多不完善之处，有些问题仍处于法律规制的空白状态。例如我国现将个人理财业务的法律性质界定为委托关系，但这种界定十分牵强，模糊和回避了商业银行个人理财业务属于信托范畴的实质，这种法律界定和现实业务运作的冲突必将难免法律风险的发生。再有，我国虽然对保证收益理财计划给予了认可，但商业银行一旦破产，在破产清算中个人理财产品将处于何种清偿顺序，《办法》和《指引》都没有予以提及。另外，个人理财业务在商业银行获得资格的情况下可以涉及金融衍生品交易，且实际中复杂的银行个人理财业务一般也都会涉及该类交易，而金融衍生品往往具备“理财”的内涵，因为它也承担类似规避风险和保值增值的功能，由此导致的情形是个人理财业务和金融衍生品交易出现监管法规上的“交集”，商业银行对在判断适用何种法规及相应程序上存在困难。
（二）金融分业体制滞后于金融业务创新的整体趋势。国外个人理财业务的繁荣是以其本国金融混业的现实背景作为支撑的。由于西方国家放宽金融管制、实行混业经营，他们在个人理财业务中推出的理财产品可谓花样繁多，无论是证券交易、外汇交易、黄金交易还是保险业务、基金业务，只要客户有需求，银行统统可以代为，可以说西方国家商业银行实现了个人理财业务投资领域多元化和服务全能化，体现出“理财”的真正要旨。相比之下，我国长期以来一直实行的是分业经营、分业监管的基本原则，这种分业经营的格局使金融机构之间缺乏足够的竞争和效率，商业银行个人理财业务的拓展也因此受到一定限制，许多与资本市场相结合的理财品种无法开办，最终导致银行个人理财业务理财品种和服务手段的创新受到制约和束缚。
（三）银行法律风险内部控制机制不够完善。银行内部控制机制的完善对法律风险的防范可以说是起到根本性的作用，由于我国个人理财业务兴起较晚，商业银行对个人理财业务可以说是在摸索中前进，所以其相应的风险管理和内部控制机制尚没有得到系统完善的建立。例如商业银行制定的业务制度、管理规章、操作依据等不够完备、存在疏漏，有些甚至与国家现行的法律、法规相冲突和矛盾；银行法律部门的工作职责没有得到充分发挥，其地位和功能往往被定位于事后风险化解上，事前防范风险的作用被忽视；银行高层领导的法律风险防范意识比较淡薄，对个人理财业务法律风险一旦发生将造成的严重后果没有给予重视；业务人员的法律素质低下，为了稳住客户，有些业务人员往往明知道应该办理哪些法律手续，却为了行客户“方便”而使银行承担法律手续不健全的危险等等。
四、商业银行个人理财业务法律风险的防控对策
关于商业银行个人理财业务法律风险的防控，我们认为可以从其外部法制环境和银行内部控制机制建设两个方面予以解决：
（一）完善相关法律法规，改善商业银行个人理财业务外部法制环境
完善个人理财业务的相关法律规定、填补其存在的法律空白是商业银行个人理财业务法律风险控制的基本前提。一方面，对于个人理财业务法律关系的定位问题，法律法规需要进一步明确；在注重对个人理财业务监管的基础上重视商业银行与客户之间关系的调整，明确双方的权利义务。另一方面，面对商业银行竞相开展个人理财产品的创新和积极拓宽投资渠道的现实发展趋势，我国应加紧立法，扫清“灰色区域”，进而构建出个人理财业务完整的外部法制框架。
（二）加强商业银行个人理财业务法律风险内控机制建设
内控机制的完善与否对于商业银行的发展来说至关重要，倘若商业银行不自我约束，那么再完善的法律都将失去应有之意，商业银行个人理财业务的法律风险防范更是无从谈起。
1制定和完善商业银行个人理财业务的内部规章制度。商业银行应当针对个人理财业务的法律风险点制定详细的规章和制度，尤其是对容易出现风险的环节重点防范。并且，针对个人理财业务发展的实际还要不断完善业务规章、健全操作程序。当然，一个重要的前提是银行内部的业务制度、管理规章等首先应当符合国家法律法规的规定，并且结合国家法律的调整对已有的业务制度、管理规章等进行必要的修改。
2提高工作人员的法律意识。首先从银行高层管理者就要树立把法律风险控制放在第一位的管理态度，将依法经营、依法管理放在第一位，坚持“标本兼治，重在治本”的原则，确保个人理财业务的安全性和效益性。对个人理财业务人员定期法律培训，并且以一定的考核机制和惩戒机制来加以保障，使其树立起“法律至上”“依法操作”的工作理念。
3重视银行法律部门“事前防范”职能的发挥。应正视法律部门在银行经营中的重要性，将法律部门的工作重心由风险的“事后救济”向“事前防范”过渡，使法律部门的工作与业务部门的经营紧密结合，从而为管理者的经营决策提供依据，为个人理财业务部门的经营管理活动提供支持和保障。具体到法律部门应着力开展以下几方面的个人理财业务法律风险防范工作：首先，订立个人理财业务合同、文书范本。合同和文书范本可以使业务操作规范进行，从而最大限度的降低风险，提高工作效率。商业银行要建立个人理财业务的合同文本管理制度，其法律部门应在遵守国家法律和本行规章的前提下，通过梳理和研究个人理财业务的常用合同，订立、完善并推广使用标准的合同文本，同时适应个人理财业务的发展和相关法律法规的更新来进行调整和修订。其次，加大审查力度。法律部门应严格根据已有的法律事务审查制度，认真完成行内个人理财业务的法律事务审查工作。法律部门在审查中如果发现风险点，应及时进行研究，有针对性地为个人理财业务部门提供内容具体、操作性强的法律指导意见。第三，建立个人理财业务法律档案。建立个人理财业务法律风险防范档案库，积累业务开展中遇到的问题和解决方法，为今后类似问题的解决提供范例，同时也可以从中梳理出一些今后需要个人理财业务人员加强关注的问题。
参考文献：
[1]张炜个人金融业务与法律风险控制[M]北京：法律出版社，2004
[2]贺坤关于商业银行个人理财业务的几个问题[J]北京：中国金融，2005，（24）
篇2
论文摘要：本文以公开发行教材中的现金流量比率为研究对象，分析了现金流量比率设置中存在的主要不足，提出了包含现金流量项目在内的新的财务比率体系。
一、当前使用现金
流量财务比率的基本状况在我国作者编写或编著的、于2002年到2005的年之间版的《财务管理》教材中．笔者搜集到32本(因篇幅限制未列明)。完全未提及现金流量指标的有8本，占25％：在余下的涉及现金流量指标的24本教材(以下称可比样本)中，将现金流量分析独立于传统的资产负债表和损益表分析的有9本．占可比样本的37．5％。无论是单独对现金流量进行分析还是将现金流量分析与传统财务评价结合一起．这24本教材都主张按不同的分析目的来设置指标：全数表示现金流量表项目可用于偿债能力评价．但其中有6本教材仅仅设置“现金比率”这一个指标：有12本教材设置了获现能力或叫获利能力分析的指标．占可比样本的50％；有9本设置了盈利质量分析指标．占可比样本的37．5％；还有6本写明了要进行财务弹性分析．占可比样本的25％
仔细分析教材中使用的评价指标，大致可以归纳为27个．分属四种分析目的。偿债能力分析指标最为大家认可，其出现的频率达N44％，其次是获现能力指标，频率为36％，财务弹性指标占l1％．盈利质量指标占9％。具体到各财务比率．公认程度最高的是经营现金净流入／流动负债．其出现的频数达到19％经营活动现金流量／N期债务本息、经营活动现金流量／到期债务、现金及现金等价物／流动资产、经营活动现金流量／全部债务、经营活动现金流量／平均总资产等五项财务比率的认同程度也较高．均达9％。
二、现行教材中现金流量指标设置存在的问题
(一)夸大现金流量表的作用
如前文所示．约四成的教材将现金流量分析独立于传统的资产负债表和损益表分析之外．说明仍有不少人将现金流量分析视为与传统财务分析并列的～部分事实上，现金流量表作为传统两表的桥梁．其作用不可能超越他们。其次．现金流量表的编制基础与传统两表不同．它不可能取代后者．因而不可能独立存在。而且．现金流量表也存在人为操纵的可能。比如：年末时大量回收货款或大量借款、有意调整“现金”概念．将本来就是现金范围的现金归口为非现金项目以增加现金流量、将现金流量表的各项数据同时调增或同时调减．以达到调节表内各项目数据的目的。
(二)指标名目繁多，未能突出现金流量表的作用
1．将结构比率、趋势比率等不属于财务比率的指标吸纳进来财务比率是将企业某个时期财务报表中不同类但具有一定关系的项目进行对比而形成的比率．其数据均来自一个会计期间．不同于趋势比率：这些数据属于不同类项目，因而有别于结构比率：2．纳入了非现金流量指标。如：现金及现金等价物之和／流动资产．数据可以从资产负债表中获取而不必从金流量表中获取：3．将非财务指标纳入体系。如：最大负债能力——经营活动现金流量与市场利率之比中．市场利率在财务报表中不能获取．超出了财务比率的范畴。
(三)指标命名欠规范，容易混淆
1．同一指标．名称不同“经营活动现金净流量／流动负债”这～比率就有现金偿债比率、现金流动负债比率、现金流量比率、短期债务现金流量比率、现金流量负债比等7种名称：2．有的指标“名不符实”，如：利润变现比率；经营活动净现金流量／营业利润．公式中分母仅限于营业利润，而指标名称却叫“利润”变现比率，外延大多了；而且，利润与现金的关系并不是变现的过程，这与传统的资产“变现”概念相背，不利于对指标的理解。
(四)指标的计算公式有争议甚至有错误
1．现金比率一般是指现金及现金等价物之和与流动资产的比值，有学者将计算式的分母取作总资产。还有人取作流动负债：2．经营活动现金净流量／流动负债，也有人将分子取作“经营现金流入”：3．现金利息保障倍数有(经营活动净现金流量+利息支出+所得税付现)／现金利息支出及(利润总额+利息支出)／N息支出两种计算公式：后者更粗略一些，因为利润总额未考虑到非付现费用及非经营所收或所付的现金；，分子分母显然口径不一．会导致错误计算。
三、包含现金流量项目的财务比率体系
鉴于现金流量表与传统资产负债表和损益表之间存在紧密联系．重构的财务比率体系是以同一时期三张报表的相关项目计算而成的比值为主体，剔除所有的结构比率、趋势比率．按不同报表使用者分为四个方面——传统的偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析和增设的财务弹性分析，不再对现金流量进行单独评价
(一)偿债能力分析
现金是偿还债务最直接的工具．也是最终的偿债手段。在传统的速动比率、资产负债率等指标的基础上，补充以下包含现金流量信息的财务比率：1．短期偿债能力指标现金流量比率=经营活动现金流量／流动负债．该指标反映企业在经营活动中获得现金偿还短期债务的能力。其值越高．对短期债权人的本金保障程度越高但由于现金的流动性最强．其盈利能力也最差．该比率值过高．说明企业没有充分利用现金造成资源浪费按速动比率的经验值来推断．现金流量比率值在l左右属于理想范围：2．长期偿债能力指标：现金流量保障倍数=(经营活动现金净流量+所得税付现)／[现金利息支出+优先股股利／(1一T)+到期债务本金／新思考(1一I’)]
利息费用是可抵税费用．满足一元的这些债务只要求有1元的税前现金流量．但优先股股息和债务本金偿还须从税后现金流量中支付．除以(1一T)得到相当于满足它们的税前现金流量
该比率值大于1．说明企业利用税前经营活动现金净流入量可以偿还到期债务并支付利息、优先股股息．无需另行筹资来履行固定义务：反之，该比率值小于1．表明企业履行这些义务时．不但耗尽了同期经营活动产生的税前现金流量．还动用了前期的现金及现金等价物．企业资产的流动性将受到不利影响．
(二)盈利能力分析
传统的盈利能力分析主要都是依据权责发生制下的利润。但利润是否有实实在在的现金净流入作为保障．还需要将现金流量与利润额对比，判断盈利的质量．作为传统盈利能力分析的补充。可设置如下盈利质量分析指标：
营运指数=经营活动现金流量／(净收益一非经营收益+非付现费用)
非经营收益主要是指投资收益、财务费用、公允价值变动损益、营业外收支净额．而非付现成本包括计提的资产损失准备、提取的固定资产折旧、无形资产和长期待摊费用的摊销、待摊费用的减少等。上式中的分母，常被称为经营所得现金。该指标反映经营活动净现金流量与调整后经营利润的差异程度。该比率大于1．说明经营活动现金流量高于营业活动应得现金．主营业务创造的利润具有更多的现金作为保证，该比率小于1。说明一部分收益尚没有取得现金．原因是应收账款的增加、应付账款的减少或存货增加．使得实际得到的经营现金减少。而存货有贬值的风险．应收账款有形成呆、坏账的风险，因此。未收现的收益质量不如已收现的收益：即使不出现上述风险．存货和应收账款占用的资金也是有机会成本的．那么．企业取得同样的净收益要付出更大的代价，实际的业绩水平下降，营业利润的质量下滑。
(三)营运能力分析
在传统财务分析中．销售收入与投入资源或业务相比较．获得的存货周转率、总资产周转率等被归纳为营运能力分析指标。而获现能力指标一般也是将企业经营活动现金流量与投入资源和相关业务相比较．如．将企业经营活动现金流量与资产平均余额相比较．将经营活动现金流量与销售额相比较可见．营运能力评价指标和获现能力评价指标都反映企业利用资源获取经营成果的能力．不过．前者反映的是权责发生制下的经营成果．后者反映收付实现制下的经营成果从这个角度出发．可把获现能力评价视为营运能力评价的补充可设置如下指标：1．反映销售业务获现能力指标销售现金流量比率=经营现金净流量／销售额．该指标可以衡量销货收入在当年收现的程度．用以评价销货工作的质量。该比率值越高．说明企业积压在应收账款上的资金越少，企业的经营成本越低．管理效率越高：2．反映总资产获现能力的指标资产现金流量回报率=(经营现金流量+利息支出+所得税付现)，平均总资产．该指标更全面反映资产的获现能力，用以衡量企业运用全部资产进行经营创造现金的能力．反映企业资产利用的综合效果。其值越大．说明企业资产的利用效率越高。
(四)财务弹性分析
企业财务弹性是指企业应付各种挑战、适应经济环境变化的能力．具体表现为企业能否灵活筹集资金应付偶发性支出、股利支出以及捕捉投资机会的能力。将现金流量表与资产负债表、损益表相结合，能获取现金流量和支付现金需要两方面信息．用以判断企业可稳定获得的现金是否充足．
篇3
随着我国市场经济体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。近年来，除了沿用传统的经验判别与定性分析方法外。企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
一、单变量预警模型
单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的，这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。
beaver最先在企业危机预警研究中使用非参数统计的二分类检验方法来确定分割点。使其错误分类率降至最低，这一方法为以后的企业财务危机预警研究者广泛采用。此外，beaver还首创配对抽样的技术以控制因产业类别和企业资产规模不同而引起的混淆。但单变量预警模型只是利用个别财务比率预测企业财务危机。因此其有效性受到一定的限制。一般来说。企业的生产经营状况受到许多因素的影响，各种因素之间既有联系又有区别，单个比率反映的内容往往有限，无法全面解释企业的财务状况。
二、多元判别分析模型
多元判别分析模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。altman(1968)在其“财务比率、判别分析和公司破产预测”一文中认为，企业是一个综合体，各个财务指标之间存在某种相互联系。各个财务指标对企业整体风险的影响和作用也是不一样的。他通过把传统的财务比率和多元判别分析方法结合在一起，发展了一种财务危机预警模型，即z计分模型。该模型的具体形式如下：
z=0.012x1+0.014x2+0.033x3+0.006x4+0.999x5
式中，x1=营运资本/总资产，反映资产的流动性与规模特征；x2=留存收益/总资产，反映企业累计盈利状况；x3=息税前收益/总资产，反映企业资产的获利能力；x4=权益的市场价值/总债务的账面值，反映企业的偿债能力；x5=销售总额/总资产，反映企业的营运能力。
通过统计分析，altman认为z值应在1.81-2.99之间，等于2.675时居中。如果企业的z值大于2.675，表明企业的财务状况良好；如果z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险；如果z值处于1.81-2.675之间，称为“灰色地带”，处在这个区间，则企业财务状况是极不稳定的。
z计分模型的变量是从资产流动性、获利能力、偿债能力和营运能力等指标中各选择一两个最具代表性的指标。模型中的系数则是根据统计结果得到的各指标相对重要性的量度。实证表明该模型对企业财务危机有很好的预警功能。但其预测效果也因时间的长短而不一样，预测期越短，预测能力越强，因此该模型较适合企业短期风险的判断。
z计分模型在企业破产前超过3年的预测正确率大大降低，而且随着时间的推移，经济环境也将出现重大变化，特别是进入20世纪70年代以后，企业财务危机的平均规模急剧增大，原有的z计分模型已无法解释当时的企业财务危机现象。于是，altman等人于1977年又提出了一种能更准确地预测企业财务危机的新模型——zeta模型。在该模型中，altman等人利用27个初始财务比率进行区别分析，最后选取了7个解释变量，即资产报酬率(息税前利润/总资产)、盈余稳定性(息税前利润，总资产的10年标准误差)、利息保障倍数(息税前利润/利息支出总额)、累计盈余(留存收益/总资产)、流动性(流动比率)、资本比率(5年普通股平均市值/总资本)和资本规模(普通股权益/总资产)。该模型存在的不足是选择比率没有理论可依，选择同一行业中相匹配的危机公司和正常公司也是困难的，而且观察的总是历史事件。但由于该模型简单明了。以后对企业财务危机预警模型的研究都是沿着这一思路进行的。
20世纪70年代，日本开发银行调查部选择了东京证券交易所310家上市公司作为研究对象，使用与altman相同的研究方法，建立了“利用经营指标进行企业风险评价的破产模型”，进行财务危机预测。其判别函数为：
z=2.1x1+1.6x2-1.7x3-x4+2.6x5+2.5x6
式中，x1表示销售额增长率；x2表示总资本利润率；x3表示他人资本分配率；x4表示资产负债率；x5表示流动比率；x6表示粗附加值生产率(为折旧费、人工成本、利息及利税之和与销售额之比)。模型中和的系数是负数，表明他人资本分配率和资产负债率越小，风险也越小。该模型z值的判断标准是：如果z值大于10，则企业财务状况良好：如果z值小于0，则企业存在严重的财务危机，破产的概率极大；如果z值在0与10之间。则表明企业处于“灰色区域”，存在财务隐患。
陈肇荣应用中国台湾地区的企业财务资料建立了多元判别函数，但未给出临界值及警度区间。该模型如下：
z=0.35x1+0.67x2-0.57x3+0.39x4+0.55x5
式中，x1=速动资产/流动负债；x2=营运资金/资产总额；x3=固定资产/资本净值；x4=应收账款/销售净额；x5=现金流入量/现金流出量。
由于z计分模型在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。为此，中国学者周首华等对z计分模型加以改造，并建立其财务危机预测的新模型——f分数模式。f分数模式的主要特点是：(1)f分数模型中加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而弥补了z计分模型的不足。(2)考虑了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。(3)使用的样本更加扩大。其使用了compustat pc plus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而z计分模型的样本仅为66家(33家破产公司和33家非破产公司)。
f分数模式如下：
z=0.1774+1.1091x1+1.1074x2+1.9271x3+0.0302x4+0.4961x5+0，496 1x5
式中，x1、x2及x4与z计分模型中的x1，x2及x4相同，这里不再进行分析；x3=(税后纯收益+折旧)/平均总负债；x3=(税后纯收益+利息+折旧)/平均总资产。
f分数模式与z计分数模型中各比率的区别就在于其x3，x5的比率不同。x3是一个现金流量变量，它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。一般来讲，企业提取的折旧费用，也是企业创造的现金流入，必要时可将这部分资金用来偿还债务。x5测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力。相对于z计分模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务危机。f分数模式的f分数临界点为0.0274；若某一特定的f分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若f分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。
多元判别分析模型是根据特定样本建立起来的判别模型，因而根据一个地区(或时期)样本企业建立的判别分析模型可能无法有效地对另一个地区(或时期)的企业进行预测。此外，多元判别分析模型的有用性差，导致理论研究热而实际应用冷的尴尬局面。
三、线性概率模型
线性概率模型是多元判别分析模型的一种替代选择。该模型为：
p=c0+c1x1+c2x2+…+cnxn
该模型可以解释为，在给定财务比率xn的情况下，p为该企业发生财务危机的概率的估计值。该模型计算虽然简单，但存在明显的缺陷：(1)该模型表示企业发生财务危机的可能性，则p值只能在(0，1)区间之中，然而线性回归方程无法做到这一点，采用该模型进行预测时，p值可能在(0，1)区间之外；(2)线性概率的假设往往与实际情况不吻合。现实生活中的经济变量是不确定的，而在该模型中，自变量c却是一个常数。基于以上原因，该模型在企业财务危机预测的实际研究中鲜有采用。
四、logistic模型
尽管多元判别分析模型有较好的预测性，但存在假设上的局限性，即要求各自变量(财务比率)服从多元正态分布的假设和两组变量(发生财务危机与未发生财务危机企业)具有同样方差一协方差矩阵的假设，显然，这些假设与现实相去甚远。此外。样本的抽取往往也会影响评价模型的预测准确性。因此。为服务于对定性因变量的多元非线性分析，ohlson率先在财务危机预警研究中应用了二元概率函数来计算危机事件发生的概率，由此产生了logistic模型。在企业财务危机判定与预测中，logistic模型如下：
yi=β0+β1xli+…+βkxki
pi=1/(1+e-yx)
式中，yi代表第i家企业是否发生财务危机，i=0或1，0代表正常企业，1代表财务危机企业，xki代表第i家企业的第k个财务比率，pi代表根据logistic模型所估计出来的第i家企业可能发生财务危机的概率。
该模型是一个用来测度企业是否会发生财务危机的二元选择模型。对这个模型的参数估计只能采用最大似然估计法。logistic模型的一个重要优点是它把在(0，1)区间预测一个企业是否发生财务危机的概率的问题转化为在实数轴上预测一个企业是否发生财务危机的机会比的问题，这与线性概率有着本质上的不同和进步。
五、人工神经网络分析模型
篇4
随着我国市场经济体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。近年来，除了沿用传统的经验判别与定性分析方法外。企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
一、单变量预警模型
单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的，这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。
Beaver最先在企业危机预警研究中使用非参数统计的二分类检验方法来确定分割点。使其错误分类率降至最低，这一方法为以后的企业财务危机预警研究者广泛采用。此外，Beaver还首创配对抽样的技术以控制因产业类别和企业资产规模不同而引起的混淆。但单变量预警模型只是利用个别财务比率预测企业财务危机。因此其有效性受到一定的限制。一般来说。企业的生产经营状况受到许多因素的影响，各种因素之间既有联系又有区别，单个比率反映的内容往往有限，无法全面解释企业的财务状况。
二、多元判别分析模型
多元判别分析模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。Altman(1968)在其“财务比率、判别分析和公司破产预测”一文中认为，企业是一个综合体，各个财务指标之间存在某种相互联系。各个财务指标对企业整体风险的影响和作用也是不一样的。他通过把传统的财务比率和多元判别分析方法结合在一起，发展了一种财务危机预警模型，即Z计分模型。该模型的具体形式如下：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
式中，X1=营运资本/总资产，反映资产的流动性与规模特征；X2=留存收益/总资产，反映企业累计盈利状况；X3=息税前收益/总资产，反映企业资产的获利能力；X4=权益的市场价值/总债务的账面值，反映企业的偿债能力；X5=销售总额/总资产，反映企业的营运能力。
通过统计分析，Altman认为Z值应在1.81-2.99之间，等于2.675时居中。如果企业的Z值大于2.675，表明企业的财务状况良好；如果Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险；如果Z值处于1.81-2.675之间，称为“灰色地带”，处在这个区间，则企业财务状况是极不稳定的。
Z计分模型的变量是从资产流动性、获利能力、偿债能力和营运能力等指标中各选择一两个最具代表性的指标。模型中的系数则是根据统计结果得到的各指标相对重要性的量度。实证表明该模型对企业财务危机有很好的预警功能。但其预测效果也因时间的长短而不一样，预测期越短，预测能力越强，因此该模型较适合企业短期风险的判断。
Z计分模型在企业破产前超过3年的预测正确率大大降低，而且随着时间的推移，经济环境也将出现重大变化，特别是进入20世纪70年代以后，企业财务危机的平均规模急剧增大，原有的Z计分模型已无法解释当时的企业财务危机现象。于是，Altman等人于1977年又提出了一种能更准确地预测企业财务危机的新模型——ZETA模型。在该模型中，Altman等人利用27个初始财务比率进行区别分析，最后选取了7个解释变量，即资产报酬率(息税前利润/总资产)、盈余稳定性(息税前利润，总资产的10年标准误差)、利息保障倍数(息税前利润/利息支出总额)、累计盈余(留存收益/总资产)、流动性(流动比率)、资本比率(5年普通股平均市值/总资本)和资本规模(普通股权益/总资产)。该模型存在的不足是选择比率没有理论可依，选择同一行业中相匹配的危机公司和正常公司也是困难的，而且观察的总是历史事件。但由于该模型简单明了。以后对企业财务危机预警模型的研究都是沿着这一思路进行的。
20世纪70年代，日本开发银行调查部选择了东京证券交易所310家上市公司作为研究对象，使用与Altman相同的研究方法，建立了“利用经营指标进行企业风险评价的破产模型”，进行财务危机预测。其判别函数为：
Z=2.1X1+1.6X2-1.7X3-X4+2.6X5+2.5X6
式中，X1表示销售额增长率；X2表示总资本利润率；X3表示他人资本分配率；X4表示资产负债率；X5表示流动比率；X6表示粗附加值生产率(为折旧费、人工成本、利息及利税之和与销售额之比)。模型中和的系数是负数，表明他人资本分配率和资产负债率越小，风险也越小。该模型Z值的判断标准是：如果Z值大于10，则企业财务状况良好：如果Z值小于0，则企业存在严重的财务危机，破产的概率极大；如果Z值在0与10之间。则表明企业处于“灰色区域”，存在财务隐患。
陈肇荣应用中国台湾地区的企业财务资料建立了多元判别函数，但未给出临界值及警度区间。该模型如下：
Z=0.35X1+0.67X2-0.57X3+0.39X4+0.55X5
式中，X1=速动资产/流动负债；X2=营运资金/资产总额；X3=固定资产/资本净值；X4=应收账款/销售净额；X5=现金流入量/现金流出量。
由于Z计分模型在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。为此，中国学者周首华等对Z计分模型加以改造，并建立其财务危机预测的新模型——F分数模式。F分数模式的主要特点是：(1)F分数模型中加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而弥补了Z计分模型的不足。(2)考虑了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。(3)使用的样本更加扩大。其使用了CompustatPCPlus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而Z计分模型的样本仅为66家(33家破产公司和33家非破产公司)。
F分数模式如下：
Z=0.1774+1.1091X1+1.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5+0，4961X5
式中，X1、X2及X4与Z计分模型中的X1，X2及X4相同，这里不再进行分析；X3=(税后纯收益+折旧)/平均总负债；X3=(税后纯收益+利息+折旧)/平均总资产。F分数模式与Z计分数模型中各比率的区别就在于其X3，X5的比率不同。X3是一个现金流量变量，它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。一般来讲，企业提取的折旧费用，也是企业创造的现金流入，必要时可将这部分资金用来偿还债务。X5测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力。相对于Z计分模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务危机。F分数模式的F分数临界点为0.0274；若某一特定的F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。
多元判别分析模型是根据特定样本建立起来的判别模型，因而根据一个地区(或时期)样本企业建立的判别分析模型可能无法有效地对另一个地区(或时期)的企业进行预测。此外，多元判别分析模型的有用性差，导致理论研究热而实际应用冷的尴尬局面。
三、线性概率模型
线性概率模型是多元判别分析模型的一种替代选择。该模型为：
P=c0+c1x1+c2x2+…+cnxn
该模型可以解释为，在给定财务比率xn的情况下，P为该企业发生财务危机的概率的估计值。该模型计算虽然简单，但存在明显的缺陷：(1)该模型表示企业发生财务危机的可能性，则P值只能在(0，1)区间之中，然而线性回归方程无法做到这一点，采用该模型进行预测时，P值可能在(0，1)区间之外；(2)线性概率的假设往往与实际情况不吻合。现实生活中的经济变量是不确定的，而在该模型中，自变量c却是一个常数。基于以上原因，该模型在企业财务危机预测的实际研究中鲜有采用。
四、Logistic模型
尽管多元判别分析模型有较好的预测性，但存在假设上的局限性，即要求各自变量(财务比率)服从多元正态分布的假设和两组变量(发生财务危机与未发生财务危机企业)具有同样方差一协方差矩阵的假设，显然，这些假设与现实相去甚远。此外。样本的抽取往往也会影响评价模型的预测准确性。因此。为服务于对定性因变量的多元非线性分析，Ohlson率先在财务危机预警研究中应用了二元概率函数来计算危机事件发生的概率，由此产生了Logistic模型。在企业财务危机判定与预测中，Logistic模型如下：
Yi=β0+β1xli+…+βkxki
Pi=1/(1+e-yx)
式中，Yi代表第i家企业是否发生财务危机，i=0或1，0代表正常企业，1代表财务危机企业，xki代表第i家企业的第k个财务比率，Pi代表根据Logistic模型所估计出来的第i家企业可能发生财务危机的概率。
该模型是一个用来测度企业是否会发生财务危机的二元选择模型。对这个模型的参数估计只能采用最大似然估计法。Logistic模型的一个重要优点是它把在(0，1)区间预测一个企业是否发生财务危机的概率的问题转化为在实数轴上预测一个企业是否发生财务危机的机会比的问题，这与线性概率有着本质上的不同和进步。
五、人工神经网络分析模型
篇5
一、绪论
随着我国经济市场化程度的增高，企业参与市场程度的加深，企业必须面对市场带来的风险。在财务控制方面，国外财务风险研究起步早，理论体系完善，美国数学家诺伯特?维纳创立的控制论，Altman创立的zeta模型。在我国， 郭敏在“人本风险”的防范进行了较为详细的研究，赵斯秋从制度上进行探讨，通过建立各种控制制度达到防范财务风险的目的，王继华从内部控制的角度探讨企业的内部财务风险。
本文运用流动性、经营效率、长期偿债能力三方面对某企业进行财务风险分析。通过对该企业近3年来的财务数据进行分析，从而判断出该企业的财务风险，并找出相应的风险防范措施。
二、风险管理理论综述
1、风险管理
风险管理就是管理者采用合理的管理手段，避免风险的发生或者减少损失。风险控制的目的在于改变公司所承受的风险程度，尽可能降低风险对公司所带来的不良影响。风险管理理论把风险管理分为风险确认、风险评估以及风险控制三个部分。
2、 流动性分析
企业资金的周转和循环，反映了企业各经营环节的运行效率，效率高，资金周转快、效益好，反之亦然。速动比率是企业速动资产与流动负债的比值，速动比率衡量企业在某一时点动用随时可变现资产立即偿还到期债务的能力，速动比率一般为1，小于l则说明企业不能抵挡可能出现的债务危机，存在着财务风险。
3、长期偿债能力分析
长期偿债能力是指企业对债务的承担能力，资产负债率是企业负债总额与资产总额的比率。已获利息倍数，是税前利润加利息费用之和与利息费用的比值，反映了企业的经营所得支付债务利息的能力。企业的利息保障倍数至少要大于1，否则，就难以偿付债务及利息。
4、经营效率分析
企业的经营效率是企业利用资产的效率，应收账款周转率是企业一定时期赊销收入净额与应收账款平均余额的比率。用于衡量企业应收账款周转的快慢，该指标越大企业财务越安全，反之就越危险。
三、 某企业财务风险分析
A企业近3年来，资产总计分别为38千万元，37千万元，33千万元。负债总计分别为24千万元，20千万元，16千万元。所有者权益分别为14千万元，17千万元，17千万元。
A企业三年经营业绩及财务数据：企业总资产规模自2009年以来连续下降，特别是2011年的总资产比2010年下降了11.76%，比2009年下降了13.22%，变动幅度较大。从数据可以初步判断某企业经常性损益方面收益虽然减少，但是比非经常性损益下降幅度小，企业盈利主要还是来源于经常性损益。
流动性分析可细分为短期偿债能力分析和短期资产流动性分析。短期资产流动性中周转效率越低，变现风险越大。从数据表可以看出，A公司的短期偿债能力这三年中整体上呈上升趋势。债务意味着风险，其不利之处是为了是公司持续经营，必须履行固定的承诺。从数据表分析2009年的1.53在2010年大幅增长至9.12，而2010年又下降至3.35.说明企业在偿债方面有风险。公司的应收账款在11年周转率有了一定幅度的下降，如果企业的应收账款周转率较低，说明企业信用政策过于宽松。
四、某企业存在的主要问题
财务风险存在于财务管理工作的各个环节， 某企业财务风险是由财务管理因管理不善造成的，具体表现在以下几方面：
1、某企业的资金结构是合理的，资产负债比率较高，资金结构的合理比率应为流动比率2：1、产权比率6：4。资产负债率越高意味着企业面临的财务风险越大，如果企业到期债务无法偿还，会立即陷入严重的财务危机。
2、A公司的应收账款周转率在11年应收账款周转率有一定幅度的下降，说明企业回收应收账款的效率较低，有相当比例的应收账款长期无法收回，由此形成了企业的财务风险。
3、某企业存货周转率在11年又有了回落，存货周转率不高将导致资金积压在存货上，企业还必须为此支付大量存货保管费，又要承担市价下跌的损失，从而形成财务负险。
五、企业财务风险的成因
财务风险存在于企业生产活动中的每个环节中，影响因素诸多，既有外部原因也有内部原因。下面分析财务风险的成因：
1、企业财务人员的风险意识浅薄，没有意识到财务风险是客观存在的。
2、企业为增加产品的市场占有率，常常采用应收账款方式销售产品，影响本企业资金的流动性。
3、企业存货管理机制不健全，目前企业的流动资产比例普遍较低，由于存货的变现能力较低，存货又增加了企业管理费用。
4、企业财务管理内部控制制度不健全，内部控制制度形同虚设，造成风险的加剧成为必然。
5、经济、法律、社会文化等复杂多变的外界环境是企业产生财务风险的外部原因。如果企业财务管理系统不能适应，必然会给企业带来财务风险。
六、企业财务风险的防范措施
在市场条件下，财务风险是客观存在的，企业应本着成本效益原则把财务风险控制在一个合理的范围之内。要加强企业财务风险防范，化解财务风险，现从以下几点来谈谈：
1、树立风险意识，建立防范处理机制。
2、加强资金管理，企业在赊销商品之前应该确立信用政策，同时加强对应收账款的追踪分析。
3、合理安排资本结构，企业在制定负债计划时，要具有一定的还款保证，企业负债好的流动资产与流动负债的流动比最好保持在2：1的安全区域。
4、建立财务风险识别预警系统，企业各个部门定期根据企业报告制度；另外，企业内部应当建立一个财务预警机制，防止财务恶化。
5、利用投资组合来分散风险，在资产组合中资产数目较低时，增加资产的个数，分散风险的效应会比较明显。
七、结论
本文介绍风险管理的理论概述和三种财务比率分析法，以及常见的三种风险识别方法。对某企业进行了财务比率指标分析。对某企业从现金比率，存货周转率，应收账款周转率等比例进行分析，对该公司财务风险状况作出了评价，提出了适合的风险防范措施。希望通过本论文给其他企业以借鉴。
篇6
一、研究背景及意义
伴随着我国社会主义市场经济体制改革的不断深化，激烈的市场竞争不仅给我国上市公司带来了磨练的机遇，也带来了诸多新的挑战。由于存在这种激烈的市场竞争氛围，不可避免地会使一批实力不够强大的上市公司陷入财务危机，这就会给与该上市公司有利益关联的投资者、债权人、其他企业以及国家造成不利的影响。所以，构造财务危机预警模型已成为世界各国学者争相研究的热门课题。由于所有预警模型的预测效果均受来自样本容量和误差的影响，而且在现实的经济世界中总会发生这样或那样的对上市公司生产经营造成不利影响的偶然事件，因此人们建立的财务危机预警模型不是百分之百的准确。但是，一个判断准确率较高的预警模型还是很有价值的，这对于保护与该上市公司有利益关联的投资者、债权人、其他企业以及国家的利益具有重大意义。
二、关于财务危机含义的界定
财务危机（Financial Crisis）又称财务困境（Financial Distress），破产是最为严重的财务危机，大多数国外学者的研究着眼点都是从企业破产着手的。在Beaver（1966）的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司。由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman（1968）定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin（1972）则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。Carmichael（1972）认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。国内学者对财务危机的界定并多不，一般认为“财务危机是指企业因财务运作不善而导致财务状况恶化的一系列动态结果”，将被ST的上市公司定义为陷入财务危机。
三、文献回顾
（一）国外文献回顾
最早进行财务预警模型研究的是Fitzpatrick（1932）所做的单变量破产预测模型，他以19家企业为样本，运用单个财务比率将样本分为破产和非破产两组，结果发现判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率，而且在经营失败之前三年这些比率呈现出显著差异。
Beaver（1966）选取了30个财务比率进行研究，在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下，通过对30个比率进行单个检验，研究发现现金流量/债务总额，净收益/资产总额，债务总额/资产总额对预测财务危机是有效的，其中现金流量/债务总额指标表现最好。
Altman（1968）提出的了多元判别模型—Z-score判别模型。他以1946年至1965年期间提出破产申请的33家公司和相对应的33家非破产公司作为样本，运用逐步多元区别分析法提炼最具有代表性的财务比率，通过统计技术筛选出在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。用其财务比率拟合出一个多元线性函数方程，求出Z值，对其经营状况进行预测或判断，发现模型的预测力在破产前一年的成功率明显超过了一元判定模型。
Ohlson（1980）采用Logistic回归方法建立财务预警模型，分析样本公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系。Logistic回归模型对于变量的分布不再有具体要求，而且在回归时通过概率值进行预测，具有较好的实用性。
Coats和Fant（1993）使用BP神经网络理论，以Altman构建的5个财务比率为研究变量建立财务预警模型，对财务失败公司进行判别分析，结果表明Z值模型对破产当年具有很好的判断效果，但不具有很好的提前预测效果，而神经网络模型能够较好解决这一问题。
（二）国内文献回顾
受证券市场发展的影响，国内对财务预警的研究起步较晚。吴世农和黄世忠（1986）首次介绍了企业破产的分析指标和预测模型。周首华等（1996）选用1977-1990年31家国外破产公司和另外相对应的同一行业、同一年度及相近净销售额的31家非破产公司作为研究样本，提出了F分数模型，在充分考虑了企业现金流量的变动等方面的情况后，通过调整和更新指标对Z值模型进行修正。
我国直到1999年4月才真正开始了以我国企业数据为基础，建立适合我国国情的预警模型的实证研究。陈静（1999）以1998年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、总资产报酬率等6个财务指标，分别以公司被ST的前1年、前2年、前3年的财务数据为基础，用判别分析方法做了实证分析。在单变量判定分析中，选取了资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率4个财务指标进行了研究，发现在这4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低；在多元判别分析中，选取了负债比率、净资产收益率、净利润/年末总资产、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率6个财务指标，构建了Fisher判别分析模型，发现这个模型在ST发生的前3年能较好地预测ST。
张玲（2000）以120家公司为研究对象，使用其中60家公司（其中有30家1998或1999年戴帽的ST公司，30家绩优公司）的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司（其中有21家ST公司和随机选择的39家非ST公司）进行模型检验，经过判别分析过程，从原来的15个特征财务比率变量中最后推导出只有4个变量：资产负债比率、营运资金与总资产比率、总资产利润率、留成收益与资产总额的判别函数，发现判别模型具有超前4年的预测结果。
吴世农、卢贤义（2001）分别采用了剖面分析法、单变量判定分析方法、多变量判定方法进行财务危机预警研究。通过验证比较最终得出结论：多变量判定模型优于单变量模型，并且三种多变量判定模型的效果表明，Logit回归模型的判定准确性最高。Logit回归模型选取的预测变量有盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债股东权益比率、营运资本/总资产、资产周转率。
张爱民等（2001）在借鉴奥特曼（Altman）的多元Z值判定模型的基础上，采用主成分分析方法，建立了一种新的预测企业财务失败的模型——主成分预测模型，并把沪深两地证券市场的ST公司界定为“财务失败企业”，选取40家ST公司及与之相对应的40家非ST公司共80家企业作为研究样本，对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。5个提取的主成分分别为：成长能力、偿债能力、收益能力之总资产报酬率、收益能力之销售（营业）利润率、收益能力之净资产收益率。检测结果显示：特别处理前一、二、三年40家测试企业分别有37、35、31家判断正确，正确率分别达92.5%、87.5%、77.5%。
随着统计技术和计算机技术的不断发展，人工智能及人工神经元网络等技术也逐渐被引入到财务危机预警模型中，刘洪、何光辉（2004）选取每股净资产、净资产收益率、每股经营现金流量、现金获利指数、主营业务净收益率、利息保障倍数、应收账款周转率、流动资产周转率、主营业务收人增长率、净资产增长率10个财务指标，在用传统的判别分析方法和逻辑回归分析方法对公司经营失败建立预警模型的基础上，探索应用人工神经网络方法对该问题进行了比较研究。结果表明，人工神经网络方法的预测精度远高于两种传统的统计方法。
四、BP人工神经网络技术的简介
人工神经网络是一种平行分散处理模式，其构建理念基于人类大脑神经运作的模拟。人工神经网络除具有较好的模式识别能力外，还可以克服传统统计方法的局限，因它具有容错能力，对数据的分布要求不严格，具备处理资料遗漏或是错误的能力。最可贵的一点是人工神经网络具有学习能力，可随时依据新准备的数据资料进行自我学习、训练，调整其内部的储存权重参数以对应多变的企业运作环境。前向三层BP神经网络方法被认为是最适用于模拟输入、输出的近似关系，它是在人工神经网络中算法最成熟、应用最广泛的一种。BP神经网络方法摆脱了一般回归方法的局限，突破了依赖线性函数来建立统计模型的限制，用非线性函数更好地拟合实际资料数据，实现了方法上的创新。
（一）BP神经网络的基本结构
典型的BP神经网络模型是一个由输入层、隐含层和输出层组成的阶层型神经网络。层间神经元实现全连接，层内神经元无连接，其中隐含层可以是一层，也可以是多层。BP神经网络构架如图1所示。
BP网络的产生归功于BP算法的获得。BP算法属于δ算法，是一种监督式的学习算法。其主要思想为：对于q个输入学习样本P1，P2，…，Pq，已知对应的输出样本为T1，T2，…，Tq。学习的目的是用网络的实际输出A1，A2，…，Aq与目标矢量T1，T2，…，Tq之间的误差来修改其权值，使Al（l=1，2，…q）与期望的Tl尽可能的接近，即使网络输出层的误差平方和最小。它是通过连续地在相对误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。
（二）MATLAB中的BP网络的结构设计和编程
我们假定一个7-15-1结构的神经网络预测模型。其中7-15-1表示7个输入节点、15个隐层神经元、1个输出节点（定义：输出1为有财务危机，输出0为无财务危机，即矩阵[y]）。输入层到隐含层的传递函数确定tansig型传递函数，隐含层到输出层之间的传递函数都确定为logsig型传递函数，目标误差为0.00000001，学习速率为0.09，训练循环次数10000次。使用MATLAB编程语言，建立了一个前向三层BP网络，并运用若干个训练样本作为学习集进行训练。再将另外若干个个测试样本的7个同样指标的原始数据代入网络进行预测。则MATLAB编程语言如下：
通过运行上述程序，即可得出预测的矩阵[y]。将其与真实值进行对比，便可以求出预测的精确度。
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篇7
关键词：现金流量比率，利润比率，比率分析法
The contrast of the cash flow ratio and the profit ratio
Abstract
Along with the development of the economy， the use of analysis of the financial report become more and more important. Because the ration analysis apporach is one of the basic apppraches of the financial analysis， this dissertation chooses some ratio to build two sets of ratio system:One is made up of cash flow ratio， and the other is composed by the profit ratio. Studying the differences of the two sets of ratio system is the duty of this essay. Through accounting the ratio of four corporations which are marketable company in Shanghai Stock Exchange in the automobile industry with their three year’s statistics， contrast the different conclusions between the two sets of the ratio system. Then combine the two conclusions，make the financial performance of the company more clearly and more correctly.
The dissertation tries to explain the significance of the cash flow ratio，while the local analyst did not care it. Although the cash flow ratio can not take the profit ratio’s place ，it can be the vital compementarity. If combine the profit ratio and the cash flow ratio， the conclusion may make the decision-maker know the working conditions and the activity of the company better ， then make the better decision for the company.
Key words: cash flow ratio， profit ratio， ration analysis apporach
目 录
一、序言1
（一）．研究的背景与意义1
（二）．研究的内容与方法1
（三）．文章的结构1
二、文献回顾1
（一）．财务比率分析的起源1
（二）．财务比率分析的现状2
三、比率分析理论阐述2
（一）．以利润为中心的比率分析体系3
（二）．以现金流量为中心的比率分析体系4
四、案例分析5
（一）．星马汽车比率分析6
（二）．上海汽车财务分析8
（三）．福田汽车财务分析10
（四）．宇通客车财务分析12
（五）．分析结果对比13
五、结论15
资料来源及参考文献16
致谢16
译文及其原文17
一、序言
（一）．研究的背景与意义
财务报表分析对报表信息的使用者至关重要，它可以使信息使用者更好地理解公司的业务、经营状况及财务状况，为决策做好准备。在财务报表分析方法之中，由于比率分析法计算简易，可以显示出企业财务发展趋势和偏离程度，容易发现存在显著问题的项目，另外还能揭示各个财务比率的内在联系以更好地评估公司的财务状况和经营结果，所以在实际分析中，比率分析法运用居多。目前，绝大部分财务报告分析中的比率都侧重于资产负债表和利润表的比率，很少选用现金流量表比率。但是，现金作为企业的血液，是掌握企业脉搏的关键。在目前的经济状况下，公司的现金流量很大程度影响着企业的生存和发展能力。虽然现金不能作为确定收入和费用的依据，但现金可以体现收益质量，使分析更保守、更稳健，风险更小。而且在权责发生制及实质重于形式的原则下，净利润可能存在纵的现象，另外一些会计处理方法的选择也可能导致资产和权益的信息失真。此时，采用现金流量比率进行补充分析有助于决策分析者对企业活动的理解。
（二）．研究的内容与方法
本文以财务报表分析中的比率分析为主要研究对象。主要研究以“会计利润”为核心的比率分析与以“现金流量”为核心的比率分析之间的比较，并在上海证券交易所的上市公司中，选取四家属于汽车行业的公司，对其近三年的年度财务报告进行比率分析，并将两种分析体系得出的结果进行对比。用事实来说明现金流比率虽然不能代替非现金流比率分析，但却是利润比率的的重要补充。当两者结合起来时，分析结论能够更好地帮助决策者理解企业的各项经营活动。
（三）．文章的结构
第一章介绍文章研究的背景与意义、主要内容以及脉络结构。第二章简要概述财务报表比率分析的起源及现状。第三章分别选取适当的比率构成以“会计利润”为核心的比率分析体系及以“现金流量”为核心的比率分析体系，并在理论上对其进行阐述。第四章分析案例，在上海证券交易所上市的公司中，选取属于汽车行业的四家公司——星马汽车、上海汽车、福田汽车和宇通客车近三年的年度财务报告，分别采用这两种体系进行分析，比较结果，并将这两种结果相结合。第五章是本文的结论部分。
二、文献回顾
（一）．财务比率分析的起源与现状
财务报表分析起源于19世纪末20世纪初，最早的财务报表分析主要是为银行信用分析服务的。1895年，纽约州银行协会的经理委员要求他们的机构贷款人提交书面的、有其签字的资产负债表，自此，财务报表开始大量使用于信贷目的。不久后，银行经理就认为必须对扩大贷款额度的贷款人预测偿债能力，于是产生了流动比率和速动比率。
1919年，亚历山大沃尔建立了比率分析的体系，即著名的沃尔比重评分体系。他认为：为取得对公司全面的认识，必须考虑财务报表间的各种关系，而不仅仅是流动资产和流动负债之间的关系。为了综合评价企业的信用水平，他选用了7个财务比率，并对每一个财务比率给定一个权重，评出企业财务状况的综合得分。
同年，美国杜邦公司的财务经理唐纳得森创造性的发明了杜邦分析体系，该体系以净资产收益率为核心，围绕该核心选择其他财务比率，以观察各比率彼此之间依存制约的关系，揭示企业经营成果的来源及影响因素，综合反映企业的财务状况和经营成果，着重突出对企业持续发展能力的分析。从那时起，通过计算比率进行财务分析的方式迅速流行起来。
1923年，James H.Bliss提出：在每一个行业，都有以行业活动为基础并反映行业特点的财务与经营比率。这些比率可通过行业平均比率来确定，通过该比率与个别公司财务比率的比较，发现个别公司与行业水平之间的差距和存在的问题。从此，标准比率的观点开始流行。
（二）．财务比率分析的现状
目前，比率分析已经不仅仅局限于资产负债表和利润表及利润分配表的数据，自开始编制现金流量表后，现金流量已成为信息使用者另一个关注的对象。美国学者查尔斯吉布森在《财务报告分析——利用财务会计信息》（第八版）中，主要探讨了相关的现金流量财务比率：营业现金流量/本期到期的长期债务和本期应付票据；营业现金流量/债务总量；每股营业现金流量；营业现金流量/现金股利。美国教授Franklin J.Plewa， George T.Friedlob在其所著的《全面理解现金流》中，主要对现金流量的比较分析和比率分析进行了研究。
我国上市公司的财务分析体系以比率分析为基础，以企业的资产负债表和利润表及利润分配表为主要依据，根据表内比率值之间的关系，考核、评价企业的偿债能力、盈利能力、营运能力和上市公司的市场表现能力，借以反映企业的财务经营情况，评价该企业的财务经营业绩，满足财务信息使用者的需求。
我国在1998年3月颁布了《企业会计准则——现金流量表》，自此开始出现对现金流量表分析的研究。对于现金流量结构和趋势分析，现在不存在较大的差异与分歧，但现金流量的相关比率和效率比率分析争论颇多。在实务中，大部分财务报表分析不对现金流量表进行分析，或只是进行现金流量的结构和趋势分析，很少使用比率分析法。但笔者以为要想更深刻地了解公司现金流量的全貌、做出更有利于公司的决策，就应重视企业现金流量的比率分析。
三、比率分析理论阐述
按照信息分析者分析目的的不同，一般财务分析分为偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析、成长能力分析及企业市场表现能力分析等五项，但说法及分发可能略有不同。其中，前四种分析是最重要、最基础的，企业市场表现能力是股份制公司所特有的，一般仅针对股份制公司。企业市场表现能力通常为前四种能力的衍生，特别是对企业盈利能力的表现，股份制公司就是依靠这种表现能力来吸引投资者。从某种程度上讲，企业的市场表现能力更突出“表现”二字，往往与企业的实际情况有一定的差距。
比率分析法是财务分析中最重要、最基本的方法之一，该方法将影响财务状况的两个相关因素联系起来，通过计算比率，反映他们之间的关系，借以评价企业财务状况和经营状况的一种财务分析方法。
按照比率的组成数据关系来分，比率可分为三类：相关比率，是以某个项目和其它有关但又不同的项目加以对比所得到的比率，反映有关经济活动的相互关系，利用此种比率可以分析出企业的相关业务是否安排合理、营运是否正常；效率比率，是指某项经济活动中费用与收入的比率，反映了投入与产出的关系；结构比率，又称构成比率，是指某个经济项目的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系，着重分析相对于整体非常重要和关键的项目在总体中所占比重。
为了突出以利润为中心的比率分析和以现金流为中心的比率分析之间的比较，本章在比率分析体系当中挑选了一些重要比率，构造了两个体系。本文主要以效率比率和相关比率为研究对象，构建的比率体系主要分析企业的偿债能力、盈利能力和营运能力。因为成长能力分析主要采用剩余收益分析和增长率分析，因此本文没有涉及此方面的指标。另外，本文将企业的市场表现能力作为盈利能力的衍生在盈利能力分析中进行分析。
（一）．以利润为中心的比率分析体系
1．偿债能力分析比率
偿债能力是企业偿还各种债务的能力，是企业经营者、投资人和债权人等十分关心的重要问题。对企业经营者而言，企业必须持有一定的现金或可以随时变现的流动资产以偿还各种到期债务。如果偿债能力不佳，甚至出现资不抵债的情况，那么企业就很可能破产。对投资人而言，如果企业的偿债能力发生问题，那么投资人就要花费大量的时间和精力去偿还债务，影响正常的经营活动，致使企业的盈利能力下降，最终影响到投资者的利益。对债权人而言，拥有较强的偿债能力的企业才能保证他们利益：及时收回本金，按期收回利息。
企业的偿债能力分为短期偿债能力和长期偿债能力。短期偿债能力主要是指企业以流动资产支付流动负债的能力，分析比率主要包括以下几种：
（1）．流动比率=流动资产/流动负债
流动比率又称为银行家比率，是银行发放贷款的主要参考指标，它表示每一元的流动负债有多少流动资产作为偿还保证。当流动比率大于1时，说明企业的流动资产从物资保证性上和偿还可能性上能保证流动负债的偿还；当流动比率小于1时，则为短期偿债能力不良的信号；一般认为该比率为2比较适宜。
（2）．速动比率=速动资产/流动负债
速动资产是扣除存货的流动资产。速动比率又称为酸性测试比率，它剔除了变现能力弱且变现金额不稳定的存货的影响，能够更好地反映出企业的偿债能力。按照传统经验，该比率为1比较合理。
长期偿债能力是指企业偿还长期债务的能力。从长期来看，它主要依靠企业的获利能力，其分析比率主要包括：
（1）．资产负债率=负债总额/资产总额
该比率综合表现企业的偿债能力，反映出在企业的总资产中有多少是通过举债获得的，反映了债权人债权的保障程度，同时反映出企业进行负债经营的能力。资产负债率越高，说明企业的债务负担越重，企业的偿债能力可能越低，财务风险越高。一般资产负债率为50%比较合理。
（2）．产权比率=负债总额/净资产
该比率反映债务负担与偿债保证程度的相对关系，直观地表示出债权受到股东权益的保护程度。产权比率越高，企业的偿债能力就可能越低，财务风险越高。一般认为该比率为1比较合适。
（3）．利息保障倍数=（税前利润+利息费用）/利息费用
该比率说明了企业经营活动所获得的收益与企业所需支付利息费用的倍数关系，反映了企业偿付债务利息的能力。倍数越高，说明企业偿还利息的能力可能越高，债务的安全性越高，当倍数大于1时，则说明企业具有偿付当期利息的能力。
2．盈利能力分析比率
盈利能力通常是指企业在一定时期内获取利润的能力。作为一个企业，经营目的就是获取最大利润，使所有者权益或股东权益最大化。企业的盈利能力是企业营运能力的结果，它代表了企业维持持续经营和发展的能力，是企业所有利益相关者共同关注的问题。研究企业的盈利能力不仅能够衡量企业的经营业绩，还可以发现企业经营管理中存在的问题。另外，盈利能力是一个相对的概念，因此通过比较能够更好地反映企业的盈利能力。
（1）．净资产收益率=净利润/所有者权益
该比率是反映盈利能力的核心比率，综合体现了企业的盈利能力，它既直接反映资产的增值能力，又反映出资产的使用效率。净资产收益率越高，企业的盈利能力和经营管理水平可能就越好。
（2）．主营业务毛利率=主营业务利润/主营业务收入净额
主营业务利润是主营业务收入和主营业务成本之差，该比率反映了主营业务的盈利能力和获利水平，体现了企业最基本的业务的获利能力。
（3）．主营业务净利率=净利润/主营业务收入净额
该比率反映每一元主营业务收入带来多少净利润，评价企业通过主营业务赚取利润的能力，同时从侧面反映出企业的经营管理能力。主营业务净利率与主营业务毛利率的差异越大，则说明企业的费用消耗越大，经营管理效率就越低。
（4）．每股利润率=本年净利润/年末普通股总股数
该比率表示股份制企业每一股普通股在一定会计期间内赚取的净利润，反映了普通股的获利水平。
（5）．每股净资产=净资产/年末普通股总股数
该比率又称普通股每股账面价值，反映了每一股普通股所拥有的净资产，是普通股获利的基本保证，该比率越高，说明企业的内部积累可能越雄厚。
盈利能力分析比率中，每股利润率和每股净资产是盈利能力的衍生比率，是股份制公司特有的，又称为股份制公司的市场表现能力比率。绝大部分股票投资者很看重这一类比率，因此，这类比率的好坏，会在股票市场上影响企业股票价值升降以及企业股票的热度。
3．营运能力分析比率
营运能力又称资产管理能力，主要是指企业资产的使用效率。企业营运能力分析主要是通过分析评价企业的资金、资产周转速度，评价判断企业资产的存量是否合理及其流动性和利用效率的高低，以充分挖掘资产利用的潜力。分析企业营运能力的比率主要有：
（1）．存货周转率=主营业务成本/存货平均占用额
该比率反映了企业存货规模是否合理，周转速度如何，同时反映了企业销售实现的快慢，是衡量评价存货的综合性比率。存货周转率越高，存货占用的资金就越少，存货流动性就越强，即销售速度越快。
（2）．应收账款周转率=主营业务收入净额/应收账款平均占用额
该比率反映应收账款的流动速度。一般应收账款在流动资产中占较大金额，应收账款的及时收回，有助于提高企业资金的利用效率。该比率越高，说明企业客户的质量越高，应收账款的回收速度越快，企业资产流动性越强。
同时，以上两个比率还体现了短期偿债能力的质量，比率越高，企业的流动资产质量越高。
（二）．以现金流量为中心的比率分析体系
1．偿付能力分析比率
与偿债能力比率相对应的现金流比率是偿付能力比率，又称为流动性比率。这类比率将企业本期经营活动所获取的现金收入和企业本期所偿还的债务、企业经营活动发生的各项支出进行对比，确定企业用于投资和发放股利的现金。衡量企业偿付能力的现金流比率主要有：
（1）．现金流动负债比=经营活动产生的现金净流量/流动负债
该比率表示企业偿还到期债务的能力，是衡量企业短期偿债能力的动态指标。它反映了生产经营活动对流动负债偿还的保障能力。如果比率大于或等于1，则企业有能力以生产经营活动产生的现金来偿还到期短期债务。
（2）．现金负债总额比=经营活动产生的现金净流量/负债总额
该比率反映企业的付息能力，只要该值大于同期的市场利率，说明公司有充足的付息能力。该比率越高，企业能够负担的利息就可能越高，承担债务的能力可能就越强。
（3）．现金利息保障倍数=（经营现金净流量+所得税付现+现金利息支出）/实际支付的利息
该比率剔除了利息保障倍数中的非现金项目，更好地体现了企业实际支付利息的能力，有助于投资者和债权人在不能收回利息之前作出判断。一般情况下，该倍数越高，企业偿还利息的保障程度越高，企业的偿债能力越强，财务风险越小。
（4）．现金股利支付率=经营活动产生的现金净流量/派发的股利
该比率反映了企业实际用经营活动产生的现金流支付股利的能力，主要衡量企业是否有足够的现金分发本年度的现金股利。这个比率也是体现上市公司市场表现能力的比率。一般进行长期股票投资的投资者喜欢现金股利支付率较高的企业。
2．盈利质量分析比率
基于现金流量的盈利能力分析比率主要衡量企业的盈利质量，即反映企业所获得收益中的多少有现金保障。对于一个企业而言，持续而又稳定的现金流入才是高质量的现金流量。
（1）．净资产现金收益率=经营活动产生的现金净流量/净资产
该比率反映企业所有者拥有的每一元净资产能够赚得的现金流量，揭示了企业运用资产获取现金的能力，从现金流量的角度反映了企业的盈利能力。该比率越高，企业净资产获得的现金流量的能力就越高，企业的盈利能力就可能越强。该比率与净资产收益率差异越大，则企业的收现能力就可能越差。
（2）．现金流量净利率=经营活动产生的现金净流量/净利率
该比率反映净利润中的每一元所能够获得的现金金额，反映了企业的净利润中的多少有现金保障，剔除了收益中非货币的部分，即存货、应收账款以及一些人为意愿不同带来的影响。一般来说，该比率越高，说明企业利润中真正实现的部分可能越大，即企业当期的收益质量越高。
（3）．主营业务收现能力比率=主营业务产生的现金流入量/主营业务收入
该比率反映了企业每实现一元主营业务收入所能够获得的现金流入，用来评价企业主营业务的收现能力。这个比率较低，则说明企业的获利质量不高，存在不正常的赊销行为，更有甚者是严重的虚盈实亏。
（4）．每股经营现金净流量=经营活动产生的现金净流量/流通在外的普通股股数
该比率显示了企业在一定时期内发行在外的每一股普通股所带来的现金流量，揭示为每股盈利提供支付保障的现金流量。这个比率是盈利能力的衍生比率，它是上市公司的市场表现能力比率之一，反映了企业支付股利的最高可能性。一般，每股的现金流量越多，其支付股利的能力就越高、越稳定，该企业的股票就越受股东们的欢迎。
3．营运能力分析比率
（1）．现金周转率=经营活动产生的现金流入量/年现金平均持有额
该比率是考核现金利用情况的一个重要指标，它反映一定时期内企业现金周转速度的快慢。一般，该比率越高，则说明企业的现金周转速度越快，即企业运用现金的能力越强。该比率若配合存货周转率及应收账款周转率分析，就可以全面地评价企业资产的管理能力及运用效率。
（2）．资产现金收益率=经营活动产生的现金流量净额/资产平均余额
该比率表明企业每一元资产通过经营活动形成的现金净流入，反映资产的经营收现水平，一般来说，该比率越高，企业的资产利用效率就越高。
以上则为本文选用的分析体系，这两个体系主要侧重于对偿债能力和盈利能力的分析。在实际运用当中，这几种能力的分析并不能很清楚的划分界限，而是一种穿插式的相互表现：盈利能力是偿债能力的保证，又是营运能力的结果。企业成长能力则是企业偿债能力、盈利能力、营运能力的综合。
四、案例分析
理论的灵魂在于应用，财务分析只有在配以实例的时候才能充分发挥他们的作用。为更好地了解以上两种分析体系的运用和差异，本章利用上一章构建的财务比率分析体系，对汽车行业的四家上市公司近三年的年度财务报告分别进行分析。
选择上市公司，是因为我国企业现金流量表的编制到现在为止还不是很完善，上市公司在多方的监管下，其现金流量表最可能真实、完整地反映企业财务中的现金流入、流出情况。而且上市公司的数据容易收集，其年度报告是公开、透明的。
选择汽车行业，是因为汽车产业具有较高的影响力和感应度，是国民经济的重要组成部分，是体现一国工业发展水平的主要标志。目前，我国的汽车产业已经成为我国国民经济的主导产业，它带动着我国新一轮经济的快度增长。汽车产业是知识、技术、资金高度密集和高度集中化的专业化、现代化产业，它覆盖面广，拥有大量先进制造技术，在一定程度上标志着一个国家的装备发展水平和经济发展水平。
我国自改革开放以来，围绕汽车工业现代化建设这个中心加快了发展速度，经过多年的建设与发展，我国已建成了大量的整车和零配件生产厂家，并实现了与国际知名汽车企业的跨国联合，一定程度上具备了改革我国汽车工业和发展汽车工业的条件和能力。汽车业的发展，对推动我国技术进步，解放生产力，提高经营管理水平，促进工业企业的发展，增加社会就业都有着极其重要的意义。现在，由于宏观经济形势的影响，多种矛盾的制约，汽车行业经济运行速度持续趋缓。至2005年，我国共有汽车业上市公司32家，其中上海证券交易所有21家，深圳证券交易所有11家 。本文从上海证券交易所的上市公司中选取四家有代表性的、有特点的、值得关注的公司——星马汽车、上海汽车、福田汽车和宇通客车，进行比率分析。
（一）．星马汽车比率分析
1．星马汽车简介
星马汽车在近几年行业综合竞争力排名中，名次波动很大，短短两年时间内，就经历了最强和最弱的排名名次，故选择它为分析案例之一。
安徽星马汽车股份有限公司（以下简称星马汽车）是1999年12月12日由始建于1970年的安徽星马专用汽车有限公司改制成立的股份有限公司。2003年4月，星马汽车在上海证券交易所上市，向社会公众发行3000万股人民币普通股。2004年又以原股本为基数，每10股转增5股的比例转增股本，使股本转增至12498.75万股，注册资本变更为12498.75万元 。公司的主导产品为散装水泥汽车、混凝土搅拌车、混凝土泵车、压缩式垃圾运输车、重型自卸车等专用汽车，另外公司还生产销售汽车配件、建材、建筑机械和金属材料。
2．星马汽车财务分析
表1-1 星马汽车利润中心比率分析表
指标名称
2003
2004
2005
偿债能力指标
流动比率
1.75
1.39
1.34
速动比率
1.33
0.96
0.95
资产负债率
50.39%
63.82%
61.48%
产权比率
1.02
1.76
1.60
利息保障倍数
23.79
3.45
2.28
盈利能力指标
净资产收益率
19.42%
2.75%
4.80%
主营业务毛利率
7.77%
5.70%
7.94%
主营业务净利率
3.68%
0.96%
1.85%
每股利润率
74.71%
10.43%
17.32%
每股净资产
5.88
3.65
3.57
营运能力指标
存货周转率
4.74
2.56
1.86
应收账款周转率
31.04
9.44
5.70
表1-2 星马汽车现金流比率分析表
指标名称
2003
2004
2005
偿付能力指标
现金流动负债比
-29.89%
-20.65%
26.70%
现金负债总额比
-25.69%
-18.85%
25.21%
现金利息保障倍数
-17.94
-10.24
9.43
现金股利支付率
-19.99
-5.20
7.18
盈利质量指标
净资产现金收益率
-26.09%
-33.25%
40.23%
现金流量净利率
-205.46%
-1163.58%
829.42%
主营业务收现能力比率
106.86%
118.08%
86.68%
每股经营现金净流量
-1.53
-1.21
1.44
营运能力指标
现金周转率
-112.10%
-72.93%
77.74%
资产现金收益率
-17.59%
-13.49%
14.85%
（以上表格数据均以星马汽车
2003—2005年年度报告中财务数据为依据计算得出）
（1）．偿债能力分析
从以利润为中心的比率来看，流动比率在这三年间有下降趋势，其最低水平为2005年数据，但对于正常企业，1.34属于正常范围，且在汽车行业中该比率属于中等水平。与流动比率相同，速动比率也有下降趋势，但同样其最低水平0.95依然属于正常水平，在同行业中属于中等地位。说明星马汽车的短期偿债能力较好，属于行业的中等水平。但是由于存货周转率和应收账款周转率较低，影响了公司的短期偿债能力质量。资产负债率在三年内均处于行业的较好水平，产权比例均大于1，说明负债有足够的所有者权益保护。利息保障倍数在2003年竟达到23.79之高，而在2004年急速下降，可见公司中的借款有所增加，但利息保障倍数始终大于1，且保持在3左右，说明星马汽车具有相当的还息能力。可以得出，星马汽车具有较好的长期偿债能力。
从以现金流量为中心的比率来看，2003年到2004年的比率数值均为负值，说明星马汽车在2003和2004年中，经营活动产生的现金流量为净流出，即星马汽车无法为债务提供现金保证。反映出星马汽车的偿债能力很差，盈利质量存在问题。2005年，星马汽车现金流量为正值，各项比率有所好转，现金流入使其具有一定的偿债能力。但鉴于星马汽车现金流量不稳定，现金流质量不高，无法有效地进行预测，因此还要对其以后的数据进行观察才能确定其偿债能力是否真正提高。
（2）．盈利能力分析
从以利润为中心的比率来看，净资产收益率、主营业务毛利率、主营业务净利率都经历了先下降后上升的过程。其中，净资产收益率的最低值仍然高于汽车行业的平均值，可以说星马汽车具有正常的盈利能力。但星马汽车的主营业务毛利率却明显低于行业的平均值，说明星马汽车的成本在行业中偏高。主营业务净利率明显低于主营业务毛利率，说明星马汽车的经营管理水平较差。由于股数的增加，星马汽车的每股净利率骤降，每股净资产依然保持正常的水平。总体来看，星马汽车的盈利能力处于行业的中下水平。
从以现金流量为中心的比率来看，由于2003年和2004年经营产生的现金流量为负数，星马汽车的盈利质量很低。但主营业务的收现比率属于正常情况，可以断定星马汽车以前年度的应收账款数额可能较大，且主营业务成本占用了大量资金，经营管理中的耗用也偏高。2005年由于正的现金流量，比率表现较好。星马汽车现金流量的不稳定严重影响了盈利质量，虽然盈利能力有所回升，但很难预测以后的情况。
（3）．营运能力分析
从以利润为中心的比率来看，星马汽车的存货周转率和应收账款周转率都远低于行业的平均水平，即企业存在存货积压和应收账款收现能力低下的情况，即其营运能力不高；从以现金流量为中心的比率来看，星马汽车的营运能力在2003年和2004年很差，但在2005年有所上升。
（二）．上海汽车财务分析
1．上海汽车简介
上海汽车2004年的行业综合竞争力排名为第8位，在轿车业白热化的竞争中，上海汽车的业绩仍在以缓慢的速度提高，故选择它为分析案例之一。
上海汽车股份有限公司（以下简称上海汽车）于1997年8月由上海汽车工业（集团）总公司独家发起，在上海汽车工业有限公司资产重组的基础上，以上海汽车齿轮总厂的资产为主体，采用社会募集方式设立。1997年11月，上海汽车在上海证券交易所上市，向公众发行普通股755，999，790股。截至2005年12月31日，上海汽车持有的有限售条件的流通股股数为2，216，519，456股，其他社会公众股为1，059，479，634股 。上海汽车的经营范围主要是汽车、摩托车、拖拉机等各种机动车整车，总成及零部件、物业管理、咨询服务等。
2．上海汽车财务分析
表2-1 上海汽车利润中心比率分析表
比率名称
2003
2004
2005
偿债能力比率
流动比率
2.22
2.43
2.45
速动比率
1.60
1.76
1.92
资产负债率
18.47%
18.08%
19.60%
产权比率
0.23
0.22
0.25
利息保障倍数
126.08
94.14
28.28
盈利能力比率
净资产收益率
15.98%
18.68%
9.59%
主营业务毛利率
23.93%
25.67%
18.45%
主营业务净利率
22.01%
26.41%
17.29%
每股利润率
60.19%
60.38%
33.72%
每股净资产
3.89
3.47
3.56
营运能力比率
存货周转率
5.33
3.84
3.43
应收账款周转率
30.42
18.69
9.72
表2-2 上海汽车现金流比率分析表
比率名称
2003
2004
2005
偿付能力比率
现金流动负债比
19.09%
11.75%
24.36%
现金负债总额比
17.54%
11.34%
22.66%
现金利息保障倍数
41.23
18.09
18.09
现金股利支付率
0.43
0.64
0.73
盈利质量比率
净资产现金收益率
4.00%
2.52%
5.56%
现金流量净利率
25.82%
14.52%
58.67%
主营业务收现能力比率
118.82%
110.47%
107.67%
每股经营现金净流量
0.16
0.09
0.20
营运能力比率
现金周转率
21.77%
18.54%
34.86%
资产现金收益率
3.44%
2.20%
4.53%
以上表格数据均以上海汽车
2003—2005年年度报告中财务数据为依据计算得出）
（1）．偿债能力分析
从以利润为中心的比率来看，近三年内，上海汽车的流动比率和速动比率都十分稳定，且微有上升趋势，从比率的数值上看，这两个比率都高于正常数值，且比行业的平均值要高，说明上海汽车的短期偿债能力很强。但是，尽管上海汽车的存货周转率和应收账款周转率都比星马汽车高，却仍然低于行业的平均水平，这在一定程度上影响了上海汽车的短期偿债能力。上海汽车的资产负债率、产权比率波动不大，且数值较低，说明其负债金额不大，提高了企业还债的安全性。另外，上海汽车的利息保障倍数有明显的下降趋势，但在数值上却是惊人的高，由此观之，上海汽车的长期还债能力很强。
从以现金流量为中心的比率来看，现金流动负债小于1，上海汽车没有足够的现金去偿还流动负债。而现金负债总额比与现金流动负债比相差不多，说明上海汽车的长期负债不多，大部分为流动负债。由现金利息保障倍数来看，上海汽车有足够的现金偿还利息。但是上海汽车的现金股利支付率还不到1，虽然有上升的趋势，目前也仅有0.73，股利支付没有现金保证。综上所述，上海汽车短期偿还能力较弱，但由于长期债务很少而使企业足以保证对长期债务的偿还。
（2）．盈利能力分析
从以利润为中心的比率来看，上海汽车的净资产收益率、主营业务毛利率、主营业务净利率都高于行业的均值水平，即具有良好的盈利能力。且其主营业务毛利率和主营业务净利率的差额很小，说明上海汽车具有较强的经营管理能力。上海汽车的每股利润率远高于星马汽车，但每股净资产与星马汽车相似，由此可见上海汽车的资产获利能力远高于星马汽车。
从以现金流量为中心的比率来看，净资产现金收益率与净资产收益率有一定差距，且现金流量净利率不到1，说明企业的回款存在一些问题。而上海汽车的主营业务收现比率数值良好，那么其以前年度的应收账款的金额可能很大、其他业务的收款可能存在不良问题，这一点与星马汽车相似。当然，这样的结果并不排除公司的数据存在虚假、粉饰行为。总体观之，上海汽车的盈利质量不是很好。
（3）．营运能力分析
从以利润为中心的比率来看，上海汽车的存货周转率和应收账款周转率不高，低于行业平均水平，这与星马汽车情况相似，说明上海汽车营运能力不高；从以现金流量为中心的比率来看，现金周转率和资产现金收益率均不高，说明企业的资产运用效率存在问题。
（三）．福田汽车财务分析
1．福田汽车简介
福田汽车是一个商用车强势企业，其2004年的行业综合竞争力排名也很靠前。但是福田汽车的盈利能力远低于汽车行业的平均水平，故选择它为分析案例之一。
北京福田汽车股份有限公司（以下简称福田汽车）于1996年8月28日由北京汽车摩托车联合制造公司、常柴股份有限公司等100家法人单位共同发起，设立的股份有限公司，注册资本为14，412万元。福田汽车于1998年5月11日向社会公众公开发行人民币普通股5000万股，并于1998年6月在上海证券交易所上市交易。截至2005年12月31日，福田汽车上市流通股合计为300，699，000股，已上市流通股合计为156，000，000，股份总数为456，699，000 。福田汽车属于汽车行业，主要产品包括：轻型载货汽车、中重型载货汽车、轻型客车等。
2．福田汽车财务分析
表3-1 福田汽车利润中心比率分析表
指标名称
2003
2004
2005
偿债能力指标
流动比率
0.96
0.83
0.75
速动比率
0.38
0.30
0.29
资产负债率
62.39%
68.24%
73.20%
产权比率
1.66
2.15
2.74
利息保障倍数
11.74
15.35
-3.15
盈利能力指标
净资产收益率
16.77%
13.16%
-18.59%
主营业务毛利率
8.65%
7.78%
6.82%
主营业务净利率
1.64%
1.22%
-2.02%
每股利润率
49.81%
47.59%
-64.98%
每股净资产
3.42
3.81
3.18
营运能力指标
存货周转率
11.57
10.65
8.17
应收账款周转率
115.58
138.87
75.95
表3-2 福田汽车现金流比率分析表
比率名称
2003
2004
2005
偿付能力比率
现金流动负债比
23.90%
8.63%
-2.48%
现金负债总额比
20.41%
7.81%
-2.09%
现金利息保障倍数
21.87
18.67
0.03
现金股利支付率
32.76
5.77
-1.81
盈利质量比率
净资产现金收益率
33.92%
16.81%
-5.71%
现金流量净利率
233.16%
134.56%
27.93%
主营业务收现能力比率
75.55%
73.44%
77.22%
每股经营现金净流量
1.16
0.64
-0.18
营运能力比率
现金周转率
265.21%
147.29%
-38.01%
资产现金收益率
14.17%
6.06%
-1.52%
（以上表格数据均以福田汽车
2003—2005年年度报告中财务数据为依据计算得出）
（1）．偿债能力分析
从以利润为中心的比率来看，福田汽车的流动比率和速动比率都很低，明显低于正常标准，说明其短期偿债能力低。但其资产负债率、产权比率均属于正常范围，说明其长期债务金额较小，偿还有一定保证。另外，其存货周转率和应收账款周转率都很高，高于行业平均水平，这说明虽然福田汽车流动资产不多，但存货和应收账款的质量都很高。但是，在2005年，福田汽车的净利润为负数，降低了它的偿债能力。
从以现金流量为中心的比率来看，现金流动负债比和现金负债总额比逐年下降，2005年随着经营的现金流量为负值使这两个比率降为负值，且数值均很低，说明现金流入的情况越来越糟糕，而应收账款情况良好，说明销售环节出现问题，即可能是销售量无法满足其成本和费用的花费。但它的现金利息保障倍数和现金股利支付率在2003年和2004年表现均良好。这都说明福田汽车的短期偿债能力不高，但长期偿债能力较好，这一点与上海汽车相似。
（2）．盈利能力分析
从以利润为中心的比率来看，福田汽车排在星马汽车和上海汽车的中间，净资产收益率和主营业务毛利率都略高于行业平均水平（除2005年外）。但由主营业务毛利率的下降，说明随价格战的深入，福田汽车的销售收入已经无法满足销售成本及费用的消耗。而且，主营业务净利率远低于主营业务毛利率，说明福田汽车的经营管理存在很大问题。并且在2005年，销售收入进一步减少、各项费用增多使福田汽车利润为负值。在市场表现能力上，每股利润率较为正常，每股净资产与前两家公司相似。综上所述，福田汽车的盈利能力属于中等偏下。
从以现金流量为中心的比率来看，2003年和2004年的表现较好，虽然主营业务收入的收现并不是百分之百，但收现很稳定，且净资产现金收益率高于净资产收益率，说明净利润有现金作为保障。但2005年，现金流量情况恶化，经营现金流量的负值使盈利能力的质量下降，这主要还是由销售量的减少造成的。
（3）．营运能力分析
从以利润为中心的比率来看，存货周转率和应收账款周转率很高，但在逐年下降，说明福田汽车的资产运用情况在恶化，虽然资产使用效率较好，但趋势不容乐观；从以现金流量为中心的比率来看，现金周转率和资产现金收益率也在逐年下降，2003年和2004年的数值还保持较高水平。但在2005年，因为净利润、净现金流量的下降，比率均为负值，说明营运能力出现问题。
（四）．宇通客车财务分析
1．宇通客车简介
宇通客车是国内大中型客车行业的龙头企业，并且公司在确保公路客车市场优势的同时，开始切入公交和旅游市场。由于价格战和关税降低对客车的影响较小，公司处于一个良好的态势，故选择它为分析案例之一。
郑州宇通客车股份有限公司（以下简称宇通客车）是1993年经河南省体改委豫改字（1993）第29号文批准设立的股份有限公司。公司的注册资本为136，723，661.00元，于1997年5月在上海证券交易所上市交易，发行流通股93，723，141股。截至2005年12月31日，宇通客车的总股数为266，611，140股，其中上市流通股合计182，760，126股，尚未流通股合计83，851，014股 。宇通客车属于汽车工业客车整车生产企业，主要业务为大中型客车的生产和销售。
2．宇通客车财务分析
表4-1 宇通客车利润中心比率分析表
指标名称
2003
2004
2005
偿债能力指标
流动比率
1.43
1.44
1.50
速动比率
0.96
0.80
0.98
资产负债率
52.64%
50.47%
50.94%
产权比率
1.11
1.10
1.11
利息保障倍数
42.80
22.75
234.83
盈利能力指标
净资产收益率
12.44%
12.50%
15.01%
主营业务毛利率
18.29%
17.03%
18.49%
主营业务净利率
3.94%
3.64%
4.06%
每股利润率
93.81%
70.06%
69.64%
每股净资产
8.07
5.83
4.80
营运能力指标
存货周转率
4.77
4.70
4.78
应收账款周转率
29.21
21.19
17.95
表4-2 宇通客车现金流比率分析表
指标名称
2003
2004
2005
偿付能力指标
现金流动负债比
11.13%
33.33%
36.26%
现金负债总额比
10.66%
33.28%
35.65%
现金利息保障倍数
43.62
77.57
502.44
现金股利支付率
-
7.78
4.94
盈利质量指标
净资产现金收益率
11.88%
36.53%
39.58%
现金流量净利率
102.20%
303.96%
272.61%
主营业务收现能力比率
107.53%
130.91%
122.61%
每股经营现金净流量
0.96
2.13
1.90
营运能力指标
现金周转率
28.12%
81.56%
74.84%
资产现金收益率
6.44%
17.70%
18.79%
（以上表格数据均以宇通客车
2003—2005年年度报告中财务数据为依据计算得出）
（1）．偿债能力分析
从以利润为中心的比率来看，宇通客车的流动比率和速动比率都不高，但都属于正常范围，处于行业的平均水平，且三年中并没有太大的波动，说明宇通客车的短期偿债能力虽然不强，但尚可以满足偿还债务的需求。其资产负债率、产权比率也没有较大波动，且处于较好水平。宇通客车拥有较高的利息保障倍数，特别是在2005年，由于利息费用的减少，利息保障倍数竟高达234.83，说明它具有较强的还息能力。
从以现金流为中心的比率来看，宇通客车的现金流动负债比和现金负债总额比逐年上升，且相差不多，说明宇通客车的短期偿债能力有所改善，虽然仍然无法利用经营产生的现金流偿还流动负债，但对利息的保证程度很高。宇通客车长期债务较小，使其具有较好的长期偿债能力。另外，宇通客车具有充足的现金为其支付利息作保证，特别是2005年。企业的现金股利支付率较高，企业有充足的现金为股东发放股利，这点会吸引大量的投资者。
（2）．盈利能力分析
从以利润为中心的比率来看，宇通汽车排在福田汽车和上海汽车中间，净资产收益率和主营业务毛利率均高于行业的平均水平。但是，与福田汽车相似，其主营业务净利率远低于主营业务毛利率，说明宇通客车的经营管理水平很低，费用耗用过多，影响了企业的盈利能力。在上市场表现能力上，宇通汽车的每股利润率和每股净资产都较高，但逐年有下降的趋势，这主要是由近两年内其配股造成的。总体观之，宇通客车具有中等偏上的盈利能力。
从以现金流为中心的比率来看，宇通客车的各项比率数值都很高，说明其的盈利质量较好，赚取的收益基本上都有现金作为保障。
（3）．营运能力分析
从以利润为中心的比率来看，存货周转率和应收账款周转率一般，略低于行业的平均水平。其中，应收账款周转率逐年下降，说明应收账款的回收能力有所下降。总体来看，企业的营运能力中等偏下；从以现金流为中心的比率来看，现金周转率和资产现金收益率的总趋势是上升的，说明企业资产的使用效率在不断地提高。
（五）．分析结果对比
表格5 比率分析结果对照表
利润比率
现金流量比率
2003
2004
2005
2003
2004
2005
星马汽车
偿债能力
较高
较高
较高
很低
很低
较高
盈利能力
较高
较低
一般
很低
很低
较高
营运能力
一般
较低
较低
很低
很低
较高
上海汽车
偿债能力
很高
很高
很高
较低
较低
较低
盈利能力
很高
很高
很高
一般
较低
一般
营运能力
一般
较低
较低
一般
一般
一般
福田汽车
偿债能力
很低
很低
很低
一般
较低
很低
盈利能力
一般
一般
很低
较高
一般
很低
营运能力
很高
很高
较高
较高
一般
较低
宇通客车
偿债能力
一般
一般
较高
较低
较低
一般
盈利能力
较高
较高
较高
较高
较高
较高
营运能力
一般
一般
较低
一般
较高
较高
（评价等级分为五档：很高、较高、一般、较低、很低）
在两种比率的结论中，有27.78%（36项中的10项，表格5中粗体的部分）的结论是截然相反的，这些差异主要体现在偿债能力分析上，因为偿债能力主要是由现金提供保证的，所以现金流比率的分析结果能更客观、更稳健、更可靠的体现公司的偿债能力；有25%（36项中的9项，表格5中斜体的部分）的结论是相同的，其余均有一些细小差别。而且，一旦公司现金流和利润表现不一致，会使整个分析结论的性质改变。
若综合两种比率进行分析，则可以得出以下的结论：
1．星马汽车
由于前两年的经营活动产生的现金流量为负值，严重影响了星马汽车的偿债能力，加剧了公司的财务风险，若处理不妥很可能造成公司破产。2005年，由于主营业务成本的降低使星马汽车的现金流入增加，缓和了偿还流动负债的危机。在盈利能力方面，由于收现问题星马汽车的盈利质量不能确定，而且经营管理水平较低，使星马汽车消耗了大量的资金，影响了它的盈利能力。另外、星马汽车的资产使用效率欠佳，其营运能力不强。
2．上海汽车
上海汽车的负债总额不大，但其中绝大部分为流动负债，上海汽车流动资产虽多，但存货和应收账款流动性差，且经营活动产生的净现金流不足为流动负债提供完全的保障，因此其短期偿债能力不强。由于收现问题，上海汽车的盈利质量不高，其盈利能力没有足够的现金作保障。不过，上海汽车的经营管理效率较高，费用消耗较少。在营运能力上，存货和应收账款的使用效率不高，现金的使用效率一般，总体看来营运能力一般偏下。
3．福田汽车
福田汽车的流动负债相对其流动资产金额较大，增大了财务风险，加重了财务负担，其偿债能力——尤其是短期偿债能力很低。2003年与2004年的净利润收现能力较好，盈利质量较高。但由于这几年轿车竞争愈演愈烈，价格战的上演使福田汽车定价较低，而成本却居高不下，经营管理效率又不高，费用消耗过大，以至2005年经营现金流量为负值且公司亏损。说明它的盈利能力不高，波动较大。福田汽车存货和应收账款的周转效率较高，但现金的运用效率不稳定，整体资产的经营效率不高。
4．宇通客车
宇通客车的负债金额不少，其中大部分为流动负债，尽管其经营活动产生的净现金流在逐年增加，但仍然无法为它的流动负债提供完全的保障，因此其短期偿债能力不强。但由于长期负债金额小，企业的长期偿债能力较好。宇通客车的盈利能力及盈利质量均较好，且有继续上升的趋势，但是其经营管理水平较低，有较高的费用消耗，影响了它的盈利能力。宇通客车的存货和应收账款周转速度较快，而且现金具有较好的使用效率，整体资产的经营效率较高。
五、结论
通过对前一章数据的分析，可以发现以利润为中心的比率分析和以现金流量为中心的比率分析在分析相同公司的能力时，结果相差较大，有时甚至是截然相反的。这主要是因为现金流量表和利润表的计量标准有很大区别，现金流量表以现金的流进、流出作为计量依据，而利润表以权责发生制为计量依据。只考虑利润表时，会忽略各项收入的收现情况；只考虑现金流量表时，会忽略收入真正实现的截止日期，因此，在单独使用这两套比率时会产生很大差异，并在一定程度上误导财务报表的信息使用者。
现金作为企业的血液，是每个企业都不可或缺的。当然，正是因为以现金为中心会误导投资者，会计选用了权责发生制。虽然权责发生制在相应的会计处理上有很多优势，但是也不可避免地出现一些不足。首先，权责发生制下的利润可能会受到会计准则的不完全性、会计政策的变更及可选择性、会计方法的可选择性、在会计估计上财务人员的主观意愿等影响，都为利润操纵者提供了可行性。其次，当今社会上，人们越来越重视金钱物质，以高度“诚信”为基础的市场已不再存在，这样就为操纵账面利润带来可能性。如此，会计报表中又增加了现金流量表以弥补其不足。
但是，由于长期的习惯，以及目前大部分人仍然认为中国的现金流量表的编制存在很大问题，致使我国目前对上市公司的财务比率分析仍然以资产负债表和利润表及利润分配表为主要依据，而忽略了现金流量表的信息。实际上，随着会计、审计的发展，我国的现金流量表也在不断的改进，有不少已经可以完整、准确地描述企业的财务状况。而且现在各国的会计正走向趋同，我国的现金流量表也将会逐步走向完善，如果只是制表而不进行分析，将会造成一种资源浪费。
综上所述，以现金流量为中心的财务比率是现代财务报表比率分析不可或缺的组成部分。在利用比率对企业的相关能力进行分析时，应当重视对以现金流量为中心的比率分析，虽然这一套比率不能替代以利润为中心的比率，但毫无疑问它是组成财务比率分析体系的重要组成部分，只有将两者有机地结合起来，才能得出更有效的结论。
另外，在对比率的选择方面也应当慎重。可选用的比率数目很多，如果全部选用会花费很大的时间和精力，还不一定可以得到可靠的结论，不符合成本效益原则。应根据分析目的合理地选择比率。
比率分析只是众多财务分析中的一种方式，得出的结果仅从历史数据的角度反映企业财务状况及经营情况。随着经济的发展，非财务因素对企业生存和发展的影响越来越大，应当受到人们的重视。尽管非财务因素的计量和评价有很大难度，但它可以弥补财务因素所固有的局限性，如滞后性等等。因此，用现金流比率和利润比率结合的体系分析企业的财务状况时，配以其它财务分析方法及非财务信息，可以使分析者对企业活动有更深的理解，做出更有利于企业的决策。
资料来源和参考文献
本文的财务报告数据均来自上海证券交易所的官方网站
[0]免费100paper.com
[1]上海世纪联融企业咨询有限公司，《企业竞争力排行》，中国金融出版社，2005年版，P63-85
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篇8
下面，我将从：课题研究的目的和意义、论文研究的思路与方法、论文的优缺点以及写作论文的体会四个方面作具体地介绍，恳请各位老师批评指导。
首先，我想谈谈我写这篇毕业论文的目的及意义。
繁盛的市场经济推动了企业所有权与经营权的分离，利益主体也出现了多元化的发展趋势。在当今，权益投资者与中介机构、债权人、治理层和管理层、雇员、顾客、政府及相关监管机关、注册会计师等都主要依据有业务往来的企业的详尽的财务报表，判断这些企业的财务状况和前景，并据以做出各种各样的决策。而财务报告是一种非常专业的信息披露方式，一般的投资者面对深奥的、专业的财务报告有时如坠雾中不知所云，所以需要我们进行更深入地、相比较的分析。
由于受财务分析主体利益的制约，不同的财务分析主体进行财务分析的目的是不同的。但上市公司公开披露的财务数据有很多，唯有正确使用财务比率才能从中挑选出对投资决策有用的信息。财务报表的分析不仅是评价财务状况、衡量经营业绩的重要依据，挖掘潜力、改进工作、实现理财目标的重要手段，而且是投资者合理实施投资决策的重要步骤。
其次，我想谈谈我这篇论文研究的主要思路与方法。
本文首先在文章开头简单阐述了对上市公司报表进行财务分析的目的和意义，在目的中，我谈到：不同的财务分析主体进行财务分析的目的是不同的。在文中，我通过投资大师巴菲特的几句话主要介绍了财务分析对投资者的重要性。
接着我便以2008和2009中国企业500强之首的中国石油化工股份有限公司为例做出具体的财务分析。在做具体的案例分析之前，我先从宏观方面综述了2008年世界和中国的石化工业状况，并简要介绍了中石化在2008年的经营概况。我之所以要对这部分做介绍，是因为金融危机对企业经营活动、投资活动 、筹资活动有着不同程度的财务影响。面对金融危机 ，企业在经营活动中要减少库存 、降低人工成本、加强应收账款管理;在投资活动中要减少投资支出提高资金使用效率、抓住投资机会提高权益性投资;在筹资活动中要提高借款比重、充分利用应付账款。通过对这些宏观背景的介绍，可以得出一些后面对三大报表的分析中具体项目变化的原因。
开展财务分析需要依据一定的财务数据和其他信息，这些数据和信息除了公开披露的财务报表外，还包括财务报表附注、管理层的解释和讨论、审计师意见、其他公告、社会责任报告、媒体和专家评论，以及监督部门处理公告等。由于分析的主体不同，获得信息的数量和难度也不尽相同，因此，我们应尽可能地搜集可能获得的各种信息，防止片面性。
财务报表是财务分析最直接、最主要的依据。财务报表最主要的有资产负债表、利润表和现金流量表。
正因为如此，我对中石化07、08年三大报表做出具体分析，对于资产负债表，我选取的是中石化母公司的”资产负债表”而不是集团公司的”合并资产负债表”作分析，因为这部分的内容基本一致，除了在股东权益部分分了归属于母公司和少数股东的权益。而其他两张报表—利润表和现金流量表，我则是分析的集团公司的”合并利润表”和”合并现金流量表”。分析报表后，我还在一定程度上分析了具体的变动原因，并做出对投资者的建议。在分析原因和得出结论时，我主要结合国内外的宏观经济背景和公司内部的变化进行了分析，同时，充分利用了财务报表的附注进行分析。
在进行三大报表分析时，我充分利用了财务分析方法中的趋势分析法，也就是：通过对比中石化07、08两期财务报告中的相同指标进行定基对比和环比对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示中石化的财务状况和经营成果的变化趋势。其中，我具体主要运用有两种方式：财务报表的比较和财务报表项目构成的比较。
接着，我对偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力四个主要的财务指标进行了分析。具体做法是将08年与07年的各个相应指标做出对比，并分析引起指标变动的具体原因。财务指标有很多，因此，在选取指标时，我只选取了部分有代表意义和对我分析有利得指标。在进行各项财务指标分析时，我充分利用了财务分析方法中的比率分析法，也就是：通过计算各种比率指标来确定经济活动的变动程序，有构成比率，有效率比率，也有相关比率。
对中石化进行财务分析时，我也选用了一定的评价标准与之对比，以便对企业的财务状况做出评价。这其中有历史标准、行业标准、也有经验标准。
论文的最后一部分主要论述现行财务分析的局限性及其产生原因以及相关弥补措施，对于这部分，我主要是通过阅读几本报表分析的电子书对这部分的介绍，综合它们的观点，并结合一定的实际，分析而得出的观点，所以，更偏向于“文献综述”。同时我对财务分析面临的挑战及财务分析的发展方向做了一定的介绍。虽然这部分参考价值并不大，且很多方面已体现出来或已开始改革，但由于并未完全变革，所以，我也就顺便提了一下。
再次，我想谈谈我这篇论文的优缺点。
优点：
1：结构
2：格式
3：分析
4：重点
。。。。。
缺陷：
1.删除、剪切内容不完全：从初稿的56页到最终定稿时的47页，这篇论文在最后阶段进行了大量的“瘦身”，但在瘦身过程中，存在一些删除不完全的内容，比如：第5页的表头。而有些地方应该有的，在截图时又截掉了，比如：第22页合并资产负债表的非流动负债的部分项目以及第24页股东权益的部分项目。
2.还存在一定的错别字或语句不是很通顺的地方。
3.对某些概念和方法的理解还不是很深刻。比如因素分析法和某些比率计算
4.分析三大报表的具体变动原因还不够透彻、全面，多数地方只做了客观的分析，对投资者的主观建议偏少，对其他报表使用者的决策建议也不够突出、具体。
5.计算有部分错误，在计算指标时，出现了一定的错误。例如：第9页净利润的计算，第16页的发展能力指标的部分计算。
6.没有进行综合分析，本来是打算利用改进的杜邦财务分析体系进行综合分析的，但由于在最终定稿时，内容过多，有56页的内容，且由于改进的杜邦财务分析体系图做的不够好，所以在X老师的建议下进行了删除，回避了这部分我认为相对重要的部分。
篇9
中图分类号:F830.91 文献标识码:A
文章编号:1004-4914（2011）08-068-02
一、汾酒集团经营状况及相关行业背景的简述和评价
汾酒集团为国有独资公司，是全国最大的名优白酒生产基地之一，是我国知名的白酒生产企业。对于汾酒集团所处的中国白酒行业则有如下的几点特点：首先，由于白酒行业消费升级前提下的产品结构调整，及其中低档酒市场萎缩让位于中高档白酒产品的趋势较为明显。近几年白酒行业销售收入和利润率大幅增长；其次，我国目前的白酒行业集中度提高，两极分化日趋严重。形成了不同程度的寡占市场结构；再次，在产品差异化上，除一些诸如：汾酒集团等的大型企业在培养自己的特色产品外，市场中的众多中小厂商未能突破产品差别化，没有有效建立自己的消费群。这使得白酒行业整体差异化水平较低。最后，高档化趋势明显，随着经济的增长，高档白酒消费将表现出比普通白酒更快的增长速度，并将替代部分中低档产品。总体来讲，这样的行业背景对于处于行业前列的汾酒集团，不管是现在的经营还是未来的发展都是利大于弊的。然而，虽然中国白酒行业总体趋于寡占，但处于行业顶端的各公司间的竞争依然是非常激烈的。加之随着中国市场的进一步开放，对于传统白酒行业的冲击是不可小觑的。
二、相关财务分析方法的介绍
企业财务分析的方法是由财务信息的使用者对财务分析的要求所决定的。尽管各个不同的分析主体进行财务分析的侧重点不同，但都要求通过财务分析来揭示企业的经营趋势、公司盈利等方面的情况。具体的财务分析方法主要包括：基础财务分析和综合财务分析。
（一）基础财务分析
基础财务分析举例主要有：趋势分析、比率分析等。
1.趋势分析法。趋势分析法是将企业连续几个时期的同类指标数字两两相除，求出趋势比率，以确定分析其各有关项目的变动情况和趋势的一种财务分析方法。
2.比率分析。财务比率是根据财务报表数据计算而来的反映财务报表各项目之间相互关系的比值。具体包括：衡量企业短期偿债能力的流动比率、速动比率、现金比率，衡量企业资本结构（长期偿债能力）的资产负债率、产权比率，衡量企业盈利能力的营业毛利率、资产净利率、净资产收益率等财务比率。
（二）杜邦财务分析体系
杜邦财务分析体系，是利用各主要财务比率的内在联系，把反映企业偿债能力、营运能力和盈利能力等单方面的指标结合起来，形成一套财务分析指标体系。
三、对汾酒集团的财务分析
会计人员的一个重要目的就是以有利于决策的形式向使用者报告财务信息。而这些看上去单调的财务报表和冗繁的财务数据，就成为了在企业之内和之外沟通财务信息的主要手段。下面我们就对汾酒集团相关财务报表、财务数据进行加工处理，以及在此基础上做进一步的思考与分析。
（一）短期偿债能力分析
短期偿债能力主要是指企业流动资产及时足额偿付流动负债的能力。具体到相关的财务指标主要包括：流动比率、速动比率、现金比率、流动负债经营活动净现金流比等。
1.汾酒集团2006-2009年短期偿债能力指标情况。从表1中，我们可以直观的看出汾酒集团的各项短期偿债能力指标总体上讲是比较稳定的，从2006到2009年的四年间基本没有较大的波动，尤其是速动比率几乎没有什么变化。至于现金比率和经营活动净现金流比除了2007年的小幅下挫，也基本维持在0.6左右。而流动比率还有逐年上升之势。所以，总的来讲近几年汾酒集团的短期偿债能力维持在一个较稳的水平。然而，当我们的目光移出汾酒集团，投入到2006到2009年的整个宏观经济环境时，我们就会发现情况远没有我们在图表中看到的那样乐观和平稳。在2008年金融危机中，很多的中国企业都受到严重的影响，有的甚至濒临破产甚至倒闭。而汾酒集团，最起码从短期偿债能力指标上来看，不但没有受到金融危机的影响，而且除速动比率外的各项指标都比2007年有明显的上扬。所以，进一步总结，汾酒集团的短期偿债能力不但是稳定的而且是趋好的。
另外，我们还要指出的一点是：不要认为这样好的短期偿债能力对于公司就是绝对有利的。从另一个方面，它也说明了企业把很大一部分经营所得以低收益资产，甚至是以现金的形式保留，这也表明公司缺乏较好的长期投资机会和较成熟的短期投资管理。
2.汾酒集团短期偿债能力指标与贵州茅台相关指标的比较。当我们单独考察汾酒集团的短期偿债能力指标时，我们或许会为其短期偿债能力如此之好而感叹。但当我们将贵州茅台，这个中国白酒行业的龙头老大的数据至于其下进行比较时，我们就不再那么惊讶了。贵州茅台的各相关比率除了经营活动净现金流比都要高于汾酒集团，有的甚至高出数倍。虽然没有更多的数据佐证，但白酒行业惯常的高短期偿债能力应该是该行业的一个特点，这可能与它们较高的毛利率相关。
而另一方面，贵州茅台的财务数据明显要比汾酒集团有着更大的波动性，尤其是经营活动净现金流比，就会发现贵州茅台财务数据的波动主要是源于2008年数据的突然下挫，显然贵州茅台比汾酒集团更大的受到了全球经济危机的影响。
（二）长期偿债能力分析
长期偿债能力分析，是指企业偿还长期负债的能力，它不仅取决于企业在长期内的盈利能力，还取决于企业的资本结构。具体到相关的财务指标主要包括：资产负债率、产权比率、现金负债比。
1.汾酒集团长期偿债能力分析。
从绝对上的数字来看，汾酒集团的资产负债率和产权比率，负债只占公司账面价值的20%左右，股东权益的比重将近是负债的四倍左右。这表明汾酒集团对债务的依赖程度是很低的，也即企业的长期债务较少。当然这从一个方面就表明汾酒集团的长期偿债能力是较强的。另外，从另一个方面，企业的现金偿债总额比是比较高的，除2007年外，基本维持在0.6左右，这表明企业将近60%的长期债务是可以直接用现金偿付的，这显然是汾酒集团的长期偿债能力较强的又一个佐证。
其次，从趋势分析上来看，汾酒集团的资产债务率和产权比率在过去的四年里是相当平稳的，波动率最高也只到25%左右，总的来讲沿袭了我们在短期偿债能力分析之中对公司经营稳定性的结论。
2.汾酒集团长期偿债能力指标与贵州茅台的比较。
比较了汾酒集团和贵州茅台的数据，我们略去过多的赘余，直接得出结论：首先贵州茅台的资本结构中债务的比重（最高是15%）比汾酒集团（最低也有18%）低很多。看来低的债务依赖度，进而强的长期偿债能力和低的经营风险是白酒行业的一个特点，所以我们或许可以少一些对汾酒集团的苛责；其次考查汾酒集团与贵州茅台的数据比较，汾酒集团的各项长期偿债能力的财务指标，尤其是现金负债比，还是比贵州茅台稳定些。这也表明了汾酒集团的经营是较为稳定的。
四、对汾酒集团的财务状况作出最终的评价
首先，从短期偿债能力来讲，总的来讲汾酒集团的短期偿债能力很好的，这一点对于债权人是有利的。而且从趋势上，汾酒集团的短期偿债能力是比较稳定的，各相关指标的数据一直维持在一个较稳定的水平上。不过，这对于公司而言，不见得就全是好的。过高的短期偿债能力指标表明企业在短期投资，也即短期财务计划和管理上缺乏效率，甚至非常薄弱。另外它从侧面也表明企业长期投资的缺乏。具体而言：企业握有大量低收益的现金而不去做一些短期上的证券投资（交易性金融资产的数额多年来一直为0），长期上的投资也几乎没有（除了为数不多的长期股权投资，企业的持有至到期投资和可出售金融资产也是一直为0）。所以汾酒集团在日后应将手里握有的巨大的现金财富更好的利用起来，而不是像现在这样只是简单的存入银行中以使自己的财务费用多年保持负值。当然，如果我们考虑了贵州茅台的相关数据，或许这一点是整个白酒行业需要注意改进的。
其次，在长期偿债能力上，汾酒集团的长期债务管理能力是很好的，债务依存度也较低，这也是贵州茅台的特点。故此就行业背景而言，高的长期偿债能力及低的债务依存度应该是白酒行业的普遍特点。另外，在趋势上讲，汾酒集团的长期偿债能力是很稳定的。
再次，在盈利能力上，汾酒集团的表现依然是较为平稳的。但它与白酒行业的龙头老大贵州茅台的差距依然是明显的。这表明汾酒集团在今后的经营中应加强盈利能力的提高，在之后的杜邦财务分析体系中，我们又进一步分析到：提高盈利能力的症结是对成本控制水平的提高。另外，在发展趋势上，汾酒集团在销售规模和资产规模上都有稳步的提升，这表明汾酒集团的发展前景还是乐观的。
最后，就营运能力而言，不论是汾酒集团还是贵州茅台其存货周转率都很低，这表明白酒行业的平均存货管理能力不强。在应收账款周转率方面，汾酒集团则表现了较高的水平，体现了其应收账款管理能力的出众。至于流动资产周转率和总资产周转率，汾酒集团在数值上表现的较为稳定，也即至少在过去的三年里其资本结构没有较大的变化。
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篇10
一、引言
会计的职能仅为对企业已经发生的经济活动进行货币计量的一个过程，其主要内容是对过去经济活动的核算和计量，是对企业过去的经济活动较客观的记录。而财务管理则是基于会计活动的结果，结合企业内外部信息，对企业将来的经济活动的决策，以使企业正常且更高效地运行。各种决策行为都离不开对未来的预测，而财务预警就是财务管理中对企业将来运行是否会恶化的预测范畴。企业利益相关者如内部员工、银行、股东等都对企业的财务恶化信息十分敏感。这种客观事实奠定了财务预警在财务管理中的独特地位。
作为能够识别、预测公司财务危机并为公司投资人和管理者提供预警信号的风险管理工具，财务预警模型倍受关注，并逐渐成为公司财务管理领域中的热点问题之一。依赖历史会计数据建立的模式识别类的传统预警模型，由于方法中存在固有缺陷，难以在公司财务管理中推广应用；而考虑微观与宏观因素之间联系的预警模型目前仍处在实验室阶段，尚未发展到能实际应用的程度。
二、相关文献评述
自国外学者Beaver（1966）用单变量分析预测公司破产并取得一定成果，Altman（1968）利用多元线性判别构建了著名的Z分数模型之后，一场财务预警研究的浪潮便在世界范围内掀起。
国内对财务预警的研究起于1986年吴世农、黄世忠介绍企业的破产分析指标和预测模型，经历25年。其中前12年，即1986—1998年为萌芽期，此期间的较少，研究处于基本认识阶段。这一阶段比较漫长的一个重要原因在于我国的两大证券交易所在1990年11月前尚未成立，实证数据十分不完善，并且各种指标界定都处于模糊阶段，因此，在次阶段，研究者们不得不只关注国外的研究理论与研究方法。在经过大量基础理论的积累以及国内的证券市场日趋成长，1999—2003年，国内财务预警研究转入了正式导入期，此阶段的主要研究成果与后期相比较少（这与萌芽期的实际情况是相吻合的）第三阶段即2004年至今，为国内财务预警研究的大发展时期。在这一阶段，尤其是2004年，有一个井喷式发展。这一时期的研究成果有以下飞跃：不仅每年的优质成果数量明显增多，且研究内涵、外延都有较大的突破。从内涵上看，首先，在研究层面上，不再是单一研究一种方法，而是将前人的方法进行综合比较，然后结合我国国情，建立一个符合我国实际情况的新模型。其次，在研究对象上，不再仅仅依靠传统的财务指标，而是加入各种其他影响因素进行综合考虑，例如经济附加值、现金流量指标、自由现金指标以及其他非财务指标，以提高模型的准确性。再次。在研究方法上，也不仅仅限于传统的计量经济方法，引入了多种在理工科方面有重大意义的研究方法，如人工智能方法、模糊数学方法以及灰色系统理论等。从外延上看，一些学者不仅讨论企业遇到财务困境时一系列指标的客观规律，也开始探讨财务危机与企业增长的关系。
除了灰色系统模型，其他模型大都以大量实证数据为基础，只是证明了财务预警领域的一些客观规律的存在，其应用仅局限于信用等级的评价，但是财务预警的意义并不尽在于此。人们需要通过模型来预测企业是否将会遇到财务危机，在企业遭受困难之前发现这冰山一角，然后采取行动来抑制这种趋势，防止财务危机的形成。由于宏观环境的不断变动，模型需要新的数据来加以修正，但其样本之庞大决定了巨大的工作量，因此不利于新模型的建立，因而对模型的推广应用树立了一个明显的障碍。以上为过去研究在财务预警实用性方面的不足。
另一方面，研究者们几乎都不约而同地选取同一时间截面的数据来建立模型，这种没有经过科学论证的做法是有缺陷的。由于各种指标的独特性质，它们可能对未来产生影响的滞后性不是那么一致，所以应该先论证是否有这种滞后性的存在，然后再采取相应的措施。
前人在将灰色系统理论应用到财务预警领域时候没有考虑到指标的合理性、序列的平滑性以及权重计算的科学性。因此这些因素也就成为将灰色系统应用于财务预警研究需要特别注意的方面。
三、研究设计
（一）指标选取
在指标选取上，本文参考前人的研究成果，将2000年到2012年中所有发表的国家级基金项目论文进行统计，取被选用次数最多的前12个财务比率指标如表1：
其中，资产负债率X1、流动比率X2、速动比率X5体现了企业的偿债能力；总资产周转率X8、应收账款周转率X4、存货周转率X11、营运资金与总资产比率X12体现了企业的营运能力；总资产利润率X6、净资产利润率X7体现了企业的盈利能力；总资产增长率X3、主营业务收入增长率X9、净利润增长率X10体现了企业的成长能力。
（二）指标滞后性考察
四、实证研究
（一）样本选取
统计数据显示，2012年共有38家公司仅由于连续2年亏损而被退市预警，也就是*ST。为了使实证结果更加明显，本文选取了被*ST比例最高的行业——化学纤维制造业为主要实证对象。剔除数据不全的样本后，纳入实验的训练样本共10家公司，其中2家为*ST公司。①
（二）指标滞后性考察结果
根据上述实验设计，得出的滞后性结果为，除了X11存货周转率滞后期为1外，其他指标滞后期均为2。这种结果足以证明，各财务比率对系统影响的滞后期是存在的。这也是对上市规则中规定的连续3年财务异常给予退市的实证支持。
（三）灰色聚类分析结果
实验结果显示，X1、X2、X4为一类，其代表指标为X1；X6、X8、X10为第二类，其代表指标为X8；X7、X12为第三类，代表指标为X12；X9，X11为第四类指标，以X9为代表指标；X3与X5分别为最后两类指标。这样的结果有点令人咋舌，得出的分类结果并没有按照传统的偿债能力、运营能力、盈利能力以及发展能力来划分。
（四）线性回归结果
经过逐步回归后，得出以下回归结果（表2）。
表2很清楚地展现该模型的拟合优度极高。首先R2=0.94602，已很接近其最大值1，其实际意义是该模型对因变量的解释力已达到94.60%；其次该模型的P值为0.0433，小于0.05，表明各自变量对因变量的影响很显著。
（五）模型的应用
1.行业内应用
以上模型是基于t=2012，用以往的数据来预测化学纤维制造业2011年年报中的公司财务情况。模型得出的预测值越大，说明该公司的财务状况越不乐观。取t=2011，运用以上模型来预测化学纤维制造业2010年的财务状况，预测值结果如表3。其残差平方和仅为0.05394，并且预测值连续两年最高者均在2012年被*ST。
2.行业外应用
将此模型应用到其他行业。这里笔者选取另外一个与2012年被*ST公司比例较高的行业——有色金属冶炼及压延加工业，取t=2012，得到以下预测结果（表4）。
其残差平方和为8.647474，远远大于该模型在化学纤维制造业的应用结果。该结果表明，对财务预警模型的研究，分行业是更加科学的。
五、总结与展望
（一）总结
1.结论
（1）在概念识别上，以往文献均以百度中公布的过期知识“ST指连续亏损2年的公司，*ST指连续亏损3年的公司”为基础进行研究。而以上规定于2002年就已废除。本文则依据《深证证券交易所股票上市规则（2008年修订）》以及《上海证券交易所股票上市规则（2008年修订）》中的相关规定“连续亏损2年的上市公司会被*ST即退市预警，而如果在之后的那一年仍然有财务异常状况，则暂停上市”进行研究。
（2）在指标选取上，本研究仅参考前人对财务比率的大多数选择。而在近年的相关研究中，非财务指标在财务预警研究中也起到了一定作用，并且各研究者都纷纷寻找其他更加显著的新指标（如EVA双基点距离等）。但笔者认为，应该回归经典，在最初的财务预警研究中，均只采用了财务比率指标，奠定了财务预警的坚实基础。其有待丰富的理论基础以及有待提高的预警精度，正是后来者的追随方向。本文正是以经典为基础，融合了灰色理论的先进思想，对仅有财务数据的深度挖掘，并与统计学中的多元回归模型相结合。
（3）在指标处理上，以往研究都选取同一时间点的数据作为截面数据，而本研究突破性地提出滞后性概念，认为不同指标对系统影响的区别既体现在程度上，也体现在滞后性上。实证研究的结果显然证明了这一点是正确的。
（4）在样本选取上，对行业的细分也是以往研究中没有做到的。在财务管理的理论基础中，行业因素对财务数据是有很大影响的。以往的研究中，为了获取大量的样本数据，不得不忽略部分行业因素，而灰色系统理论的特殊性，即适用于小样本分析，这样就可以在将行业分得足够细致的前提下进行财务预警研究。实证结果表明，在不同行业中，各指标对系统的影响程度是不一样的，正因为如此，分行业研究显得尤为重要。
2.不足
（1）在指标的选取上同样有所不足，因为时间精力有限，没有对其他的指标进行探索。
（2）在财务预警的界定上，没有统一的既定的标准，仅仅是在该行业内按照预测值进行排序，认为排名靠后的即存在财务危机。
（3）在对灰色系统理论的应用上，仅仅应用了较浅显的理论，即利用灰色关联度来删选指标。灰色系统理论的内容甚是丰富，将灰色系统模型引入财务预警是非常好的一个研究方向，由于笔者能力尚且不足，未曾找到一个合适的结合点。
（二）展望
一是在此基础上进一步研究财务危机企业到底是如何形成的，该如何防范以及如何逆转现有危机状况。
二是寻找其他对系统有显著影响的新指标。
三是将灰色模型合理应用于财务预警研究。
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篇11
一、财务困境研究的背景
财务困境（Financial distress）又称财务危机(Financial crisis)。最严重的财务困境是企业破产（Bankruptcy）。自从二战以来，国际兼的兼并与购并不断增加。出现了许多巨型跨国集团，而这些庞然大物却在常常突然死亡，让人十分不解。在蹊跷的背后是企业财务困境问题在作祟。近几十年来，财务管理变得日益突出和重要。抗风险能力强的大型企业尚且如此，规模小，资金少的中小企业又应该如何避免陷入财务困境呢？企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”（Default risk）。企业在经营中由于多种原因常常会陷入财务困境，面临破产压力。如何预防，摆脱财务困境，使企业能良好发展是经济界近几十年来探究的问题。
二、国外学者的实证理论研究
国外的不少学者试图用实证模型来预测和预防企业财务困境的发生。他们应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境前5年内，出现了财务困境的公司和没有财务困境的公司的10~20多个财务指标的差异，最后选定几个或全选作为预测指标，应用Fisher线性判定分析，多元线性回归分析和Logistic回归分析等方法，分别建立了几种预测财务困境的模型：
1.单变量分析法
最早运用统计方法研究公司失败问题的是美国的比佛（Beaver，1966），对于财务失败，他不仅仅狭义地界定为破产，还包括“债券拖欠不履行、银行超支、不能支付优先股股利等”。他首先以单变量分析法发展出财务危机预测模型，使用5个财务比率分别作为变量对79家经营未失败公司和79家经营失败公司进行一元判定预测，发现（现金流量／总负债）财务预测的效果最好，（净利润／总资产）次之，在失败前5年可达70％以上的预测能力，失败前1年更可达87％的正确区别率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的三种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，是考虑到长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素，因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的。这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。单变量分析法虽然简单，但却因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距，有时会产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象，因此招致了许多批评，而逐渐被多变量方法所替代。
2.Z分数模型
最早运用多变量区别分析法探讨公司财务危机预测问题的是另一类美国学者奥曼（Altlan，1968）。他将若干变量合并入一个函数方程：
Z＝0.012X1＋0.014X2＋0.033X3＋0 006X4＋0.999X5
X1＝（期末流动资产－期末流动负债）／期末总资产
X2＝期末留存收益／期末总资产
X3＝息税前利润／期末总资产
X4＝期末股东权益的市场价值／期末总负债
X5＝本期销售收入／总资产
其中：
X1为营运资本／资产总额，反映了企业资产的折现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象，具有周转速度快，变现能力强，项目繁多，性质复杂，获利能力高，投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。
X2反映了企业的累积获利能力。期末留存收益是由企业累积税后利润而成，对于上市公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。一般说来，新企业资产与收益较少，因此相对于老企业X2较小，而财务失败的风险较大。
X3即EBIT／资产总额，可称为总资产息税前利润率，而我们通常所用的总资产息税前利润率为EBIT／平均资产总额，分母间的区别在于平均资产总额避免了期末大量购进资产时使X3降低，不能客观反映一年中资产的获利能力。EBIT是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润（包括对外投资收益），不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。原因在于：由负债与资本支持的项目一般属于正常业务范围，因此，计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础，有利于考核债权人及所有者投入企业资本的使用效益。该指标主要是从企业各种资金来源（包括所有者权益和负债）的角度对企业资产的使用效益进行评价的，通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。
X4测定的是财务结构，分母为流动负债、长期负债的账面价值之和；分子以股东权益的市场价值取代了贴面价值，因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正，使分子能客观地反映公司价值的大小。对于上市公司，分子应该是：“末流通的股票账面价值＋流通股票期末市价。股份数”。X4的分子是一个较难确定的参数，尤其对于股权结构较复杂的企业。而目前及在今后相当长的时间内，非上市公司仍占我国公司总数的大部分，要确定非上市公司所有者权益市价，我们可以采用资产评估方法中的预期收益法，具体表示为：企业资产市价＝企业预期实现的年利润额／行业平均资金利润率
X4＝（企业资产的市价／负债总额）－1
但此法仍有缺陷，因为我国宏观价格体系尚未完全理顺，行业资金利润率受客观因素影响而有波动，难以完全符合实际。
X5为总资产周转率，企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上，因此，总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。如果企业总资产周转率高，说明企业利用全部资产进行经营的成果好，效率高；反之，如果总资产周转率低，则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差，效率低，最终将影响企业的获利能力。如果总资产周转率长期处于较低的状态，企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度，对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理，加速资产周转速度。X5的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额，指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。
Z分数模型从企业的资产规模、折现力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况，进一步推动了财务预警的发展。奥曼教授通过对Z分数模型的研究分析得出：Z值越小，该企业遭受财务失败的可能性就越大。美国企业的Z值的临界值为1.8，具体判断标准如下表所示：
表1Z分数模型具体判断标准
Z≥3.0 财务失败的可能性很小财务不失败组
2.8≤Z≤2.9 有财务失败可能
1.81≤Z≤2.7 财务失败可能性很大
Z≤1.8 财务失败可能性非常大财务失败组
奥曼教授选择了1968年尚在持续经营的33家美国企业进行预测，其准确率令人满意，而且分析根据的资料越新，准确率越高。如依据临近财务失败的报表资料预测其准确率为96％，依据财务失败前一年的报表预翻难确率为72％。但无论怎样，都必须以财务报表的真实性、准确性、完整性为前提。近年来，澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰都进行了类似的分析。尽管Z值的判断标准在各国间有相当的差异，但各国“财务失败组”的Z值的平均值都低于临界值1.8。
3.F分数模型由于Z分数模式在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的的局限性。为此，有学者拟对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（Failure Score Model）。F分数模式的主要特点是：
（1）F分数模式加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而它弥补了Z分数模式的不足。
（2）本模式考虑到了现代化司财务状况的发展及其有关标准的更新。比如公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。
（3）本模式使用的样本更加扩大。其使用了Compustat PC Plus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而Z分数模型的样本仅为66家（3家破产公司及33家非破产公司）。三.我国的相关研究：
上述模型中所用的流动比率、总资产周转率、资产利润率等评价指标都是根据公开的财务报告信息计算出来的。但是，我国目前企业及上市公司的财务报表的编制具有相当的弹性，往往不能真正准确地反映公司的经营业绩。只有根据中国证券市场和中国企业经营的实际情况才能完善财务预警模型。现有的预警模型都是外国学者根据本国上市公司的资料进行统计计算得出的，虽然在许多国家也同样具有一定的有效性，但仍存在种种局限。随着市场上功能日益增强的统计软件的开发与会计资料库的建立，财务管理决策或监测当局可以建立更适用于本公司或本行业的财务预警模型，并根据自身情况对评价指标加以改进，及时预测反映公司的财务状况，推动我国企业的健康发展。
在国内的研究中，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型；陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995~1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本／总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。这些研究在吸收国外理论的基础上对预测模型作出了改进和创新，使之更符合中国企业的情况，更能准确的预测中国企业的财务经营状况。
四、研究财务困境与财务稳健模式的目的和意义
光靠预警，而不能提出解决实际办法是没有实际意义的。财务预警只能被动地解决企业将要出现的财务困境或危机，这样往往会给企业带来不必要的损失。再好的预警系统也只能是减少企业的损失，或是降低企业财务风险。要是能防患于未然岂不更有利于企业的发展？因此研究财务困境与财务稳健模式对于我国企业尤其是较为弱小的中小企业来说显得尤为重要，这些研究对中小企业的生存，壮大有着莫大的利益。
五、研究思路
作者借《中小企业财务困境与财务稳健》一文中提出不能光靠财务预警预测来被动地摆脱企业财务困境，而应主动地实施企业经营，财务运营的稳健模式，使企业的利益得到最好的保障。该文先对中小企业财务困境的定义及发生的原因做了详细的分析和叙述，并介绍了国内外一些财务困境预测预警的方法及后果，从而提出财务稳健模式的可行性和必要性及实施方法，并进一步说明了财务稳健模式的实施有一定的必要环境。在这特定的环境支持下企业的财务稳健模式才能有效地发挥作用。本文为解决企业财务困境，健康发展提出了一条重要思路。
参 考 文 献
[1][英] P.S.萨德沙纳姆著,兼并与收购 ,中信出版社 ,1998.7, 24~26.
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[3]中国工业科技管理大连培训中心编 ,高级财务 ,企业管理出版社 ,1993.11, 79~81.
[4]丁振华著 ,论现代企业的财务分析 ,中央广播电视大学出版社 ,2002.7, 47.
[5]胡玉明编著,西方财务会计 ,中国物价出版社 ,1992.6, 3~4.
[6]徐渚缨等著 ,企业理财学 ,辽宁人民出版社 ,1995.8, 217.
[7]夏新平著,公司财务管理,华中理工大学出版社, 1996.7, 173.
篇12
一．国外研究
在进行财务困境预测时首先需要解决的是其概念的界定问题。从经济学的角度出发，企业陷入财务困境是一个逐步的连续过程，通常从财务正常渐渐发展到财务困境，不存在一个明确的分界点将企业分为陷入财务困境和没有陷入财务困境两类，因此国内外专家学者对财务困境有多种不同的定义方法，对财务困境也有不同的判断标准。
在Beaver(1966)的研究中，他把财务困境定义为破产、拖欠优先股股息、银行透支和债券不能偿付。Deakin(1972)认为财务困境包括已经破产、无力偿债或为债权人利益而已经清算的公司。Carmichael (1972)认为财务困境是企业履行业务受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、资金不足和债务拖欠。George Foster(1986) 在他的《Financial Statement Analysis》中指出：所谓财务困境，就是指公司出现了严重的资产折现问题，而且这种问题的解决必须要依赖于公司的经营方式或存在形式的转变。Morris（1997） 列出了严重程度依次递减的12条企业陷入财务困境的标志：（1）债权人申请破产清算，企业自愿申请破产清算，或者被指定接收者完全接收；（2）公司股票在交易所被停止交易；（3）被会计师出具对持续经营的保留意见；（4）与债权人发生债务重组；（5）债权人寻求资产保全；（6）违反债券契约，公司债券评级或信用评级下降，或发生对针对公司财产或董事的诉讼；（7）公司进行重组；（8）重新指定董事，或者公司聘请公司诊断师对企业进行诊断；（9）被接管（但不是所有被接管都预示企业陷入财务困境）；（10）公司关闭或出售其部分产业；（11）减少或未能分配股利，或者报告损失；（12）报告比市场预期或可接受水平低的利润，或者公司股票的相对市场价格出现下降。
Ross (1999)认为应从以下四个方面定义财务困境: （1）企业失败，即企业清算后仍不能支付债权人的债务；（2）法定破产，即企业和债权人向法院申请破产；（3）技术破产，即企业无法按期履行债务合同还本付息；（4）会计破产，即企业账面净资产出现负数，资不抵债。
美国教授查尔斯・吉布森在经过长期的实践考察与分析之后，将财务困境总结为以下五种表现：（1）企业被迫清算，他认为清算是企业在解散或者依法破产过程中，为了终结企业现存的各种法律关系，而由专门的工作机构对企业的资产、债权、债务关系进行全面清查、作价及处理的一项财务工作。如果企业不是因为企业的法定营业期届满而开展这项工作，企业清算则属被迫进行。因此，企业被迫清算既是企业财务失败的直接表现，也是财务困境无法扭转的结局；（2）企业对短期债权人被迫实行延期付款。毫无疑义，延期付款破坏了企业与短期债权人的事先约定，降低了企业的商业信誉，从而给企业价值带来负面影响。这是与企业价值最大化的财务管理目标相悖的，是财务困境的表现；（3）企业延期偿还债券利息，企业债券是反映债权债务关系的有价证券，当发行企业不能按期履行支付利息的法定责任时，这种有价证券就会贬值, 负债企业价值将会明显下降，从而形成财务困境；（4）企业延期偿还债券本金，当企业延期偿还债券本金成为社会公众所瞩目的现实时，发行企业的资本实力和支付保障就成为虚构成分。于是，该债券的市场价值与发行企业的价值则同时下降，形成财务困境现象；（5）企业无力支付优先股股利，当企业无力支付应当定期支付的优先股股利时，企业价值将会受到市场投资者的重新确认，使企业价值贬值等等。
二．国内研究
由于在实际的实证研究中，往往需要用客观的，可以观察到的标志来确定研究样本，因此研究人员将企业是否申请破产作为企业是否陷入财务困境的标志。但是破产是一个法律行为, 除了受经济因素影响外，还受政治和其他非市场因素影响；另外陷入财务困境与企业是否破产并无确定的一一对应关系，在我国这一情况尤为突出。因此，无法明确有效地定义财务困境，而只能根据实证研究的具体内容确定。
在我国，暂时没有对财务困境进行深入研究及下一个准确的定义，只是在《中华人民共和国破产法(试行)》第一章第三条对破产提出了一种定义，即定义为企业因经营管理不善造成严重亏损，不能清偿到期债务。
由于国内财务困境预测的研究对象主要针对上市公司,故一般将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”。1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时,对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其他状况异常”,其中因“其他状况异常”而被特别处理具有很大的不确定性,难以从财务角度进行有效预测,而对“财务状况异常”情况的界定符合一般认为企业财务状况不健康的判断。所以国内研究人员一般将陷入财务困境的公司定义为因财务状况异常而被特别处理的公司。在陈静(1999)的研究中考虑到这个问题,但由于样本量的限制,在实际样本确定中未对被特别处理的原因加以区分。在陈晓和陈治鸿(2000)的同类研究中则界定了其研究对象是因财务状况异常而被特别处理的公司。
财务困境预测
一．国外研究成果
财务困境预测在西方又普遍被称为破产预测，西方的研究人员从20世纪40年代开始研究这一问题，取得了相对比较成熟的研究成果。
1．判别分析法（Discriminant Analysis，DA）
（1)单变量判别分析法（Univariate Discriminant Approach，UDA）
最早的财务困境预测研究是Fitzpatrick(1932)开展的单变量破产预测研究。1932年Fitzpatrick的相关文章“AComparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms”。他发现在所有指标中判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债这两个指标。由于当时缺乏先进的统计和计算工具，因此主要的研究方法是对失败企业和正常企业的一系列财务比率进行经验分析和比较。这种状况一直延续到1960年代初期，之后财务风险判别研究才真正进入系统化阶段。
1966年，William Beaver(1966)在其论文“Financial Ratios as Predictors of Failure”中率先提出了单变量分析法，提出了单一比率模型，即利用单一的财务比率来预测企业的财务困境。他发现最好的判别变量是营运资本流/负债(在公司破产的前一年成功地判别了90%的破产公司)和净利润/总资产(在同一阶段的判别成功率是88%)。
(2)多变量判别分析法（Multivariate Discriminant Approach，MDA）
美国财务专家Altman(1968) 首先使用了多元线性判别模型研究公司的破产问题。他根据行业和资产规模，为33家破产公司选择了33家非破产配对公司，确定了资产营运资本率、资产留存收益率、资产报酬率、债务权益市价率和总资产周转率这5个变量作为判别变量，产生了一个总的判别企业财务状况恶化程度的概率值即Z值。之后，Altman等(1977)又提出了一种能更准确预测企业财务困境的新模型-ZETA模型，由于向企业提供这项服务是有偿的，他们并没详细介绍这一模型的具体操作方法。
2．逻辑(1ogit)和概率比(probit)回归分析
多元判别分析模型存在严格的假设条件：如多元变量多元正态分布、多元变量的等协方差以及多元指标变量的平均向量、协方差、先验概率及错分成本必须为已知。但实证发现大多数财务比率并不满足这一要求。且一旦出现虚拟变量，联合正态分布的假设就完全不成立，而且产生的Z值没有明确的含义。为克服这些局限性，自20世纪70年代末以来，财务困境研究人员引进了逻辑(1ogit)和概率比(probit)回归方法。从而将问题简化为已知一个公司具有某些性质(由财务比率指标加以呈现),计算它在一段时间里陷入财务困境的条件概率有多大。如果算出的概率大于设定的分割点,则判定该公司在这段时间内会陷入财务困境。
Ohlson(1980)使用logit方法分析了选用的非配对样本在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系,认为以前根据行业和资产规模来进行样本配对的选样方法过于武断,将资产规模变量直接放入模型中。用1970-1976年间105家破产公司及2058家正常公司为研究对象。采取9个财务变量来估计模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性，依次是规模（总资产/GNP物价指数后取对数）；资本结构（总负债/总资产）；资产报酬率或来自经营的资金/总负债；短期流动性（营运资金/总资产、流动负债/流动资产），判别正确率也高达92%以上。他构造了两个虚拟变量,OPNEG和INTWO,前者当企业总资产超过总负债时值为1,否则为0;后者当企业破产前两年的净利润负时值为1,否则为0。其研究结果表明这两个虚拟变量对模型的解释能力甚至不低于某些常用的财务比率。他指出采用破产之后获得的信息来预测破产会高估破产模型的预测能力。
1984年Zmijewski 使用probit分析模型，用逻辑比分析的方法对财务困境的预测进行了新的探索。他研究了两组间样本个体数量分配的问题,认为一一配对会使样本中两类公司的比例严重偏离两类公司在实际总体中的比例,从而高估模型的预测能力,特别会高估对破产公司的预测能力。他的研究结果表明这种过度选样所带来的模型偏差的确存在,但并未显著影响统计参数和模型的总体预测精度。
3．现代分析方法
随着近年来计算机技术和信息技术的发展, 西方研究人员还将人工神经元网络、专家系统、遗传算法等技术引入对财务困境的预测研究。
（1）人工神经网络分析方法（ANN）
在1980年代末期，神经网络理论（NN）开始兴起，其影响也及于财务危机预测研究领域。虽然神经网络判别模型可谓是研究方法上的重大创新，但实际效果却很不稳定。例如，Coats 和Fant（1991）对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时，对财务危机公司的预测准确率达到了91%，明显高于多元判别法72%的准确率。然而，Back等人在1994年所做的一项研究却并不认为神经网络模型具有比多元判别分析（MDA）和Logistic分析明显更佳的预测效果。Altman, Marco和Varetto(1995)对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats, Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)采用了神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。
（2）期权定价理论
Charitou 和Trigeorgis（2000）使用B-S期权定价模型中的相关变量构建了财务危机判别模型，对1983年到1994年期间的139对美国企业进行了对比检验，结果发现到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面作用显著。不过，该研究的基础方法仍然建立于Logistic回归检验之上，仅仅在变量设计方面引入了期权因子，因此实际的理论贡献不大。
（3）专家系统方法应用（ES）
1988年Messier和Hansen将专家系统首次引入到财务困境预测领域，他们从知识获取角度探讨比较了专家系统(Expert System, ES)在信用分析领域的应用。通过对71家公司的数据条件下将该方法与线性判别分析（LDA）、群决策等方法加以比较，结果证明专家系统分类效果最好，ES对检验样本的正确分类率为87.5，而DA为57，并且比群决策的正确率稳定。
二．国内研究现状
回顾有关文献，我国学者在这方面的研究主要有：
周首华等利用Compustat Pc Plus会计数据库中1990年以来4160家公司，使用Spss-X统计软件建立了F分数模式(周首华等，1996)。但他们的研究对象却不是中国的证券市场。
1999年陈静以1998年27家ST公司和27家非ST公司为对象，使用1995～1997年的财务报表数据，进行了单变量和二类线性判别分析，总体正确率为92.6%（陈静，1999）。但是由于文章用于检验模型判别正确率的样本就是用于估计模型参数的样本，所以上述的判别正确率有高估的倾向。而且，根据我国上市公司的年报披露制度，上市公司t－1年度的财务报表的公开披露和上市公司在t年是否会被特别处理这两个信息几乎是同时得到的，因此，使用1997年度报表数据来预测1998年上市公司是否会被ST，就预测目的而言没有太多的实际意义。
2000年张玲以120家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。2000年陈晓等将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务困境预测。2001年黄岩等则采用了费歇尔判别分析建立了我国工业类上市公司财务困境预测模型，并给出了所研究上市公司的Z值范围。2001年吴世农等则以140家上市公司为样本比较了费歇尔判别、多元线性回归分析和多元逻辑回归分析的预测效果，发现多元逻辑回归模型的判定能力最好。杨保安（2001）薛锋（2002）探讨了基于BP算法和LM算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。
小结
