财务危机预警体系的构建【文献综述】

毕业论文文献综述

会计学

财务危机预警体系的构建

财务预警体系是指以公司信息化为基础，运用财务指标和非财务指标，并以此为核心组成的信息反馈网络，以加强财务监控和控制，从而确保生产经营良性循环运作的管理体系。财务预警体系的建立能防范和化解风险，避免损失发生，保护广大投资者的利益。近年来，随着不少上市公司出现财务危机的状况，学术界对财务危机预警体系的研究逐渐成为热点。

1财务危机定义的研究综述

财务危机（Financial Distress）又译为“财务困境”或“财务困难”，但财务危机的定义在国内外学术研究领域中还缺乏一个明确的判断标准，学术界有不同的观点。

1.1国外对财务危机定义的研究综述

Wi11ian Beavor（1966）认为财务危机包括破产、拖欠优先股股利、拖欠债务等。他以59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司为研究对象。

Altman（1968）等人认为进入法定破产的企业是财务危机企业。

Deakin（1972）认为财务危机包括无偿债能力、倒闭或者为了债权人利益而清算。

Carmiehae1（1972）认为财务危机是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及流动资金不足四种形式。

Foster（1986）认为财务危机是“除非对经济实体的经营或结构实行大规模重组否则就无法解决严重变现问题”。

Ross（2000）等人从四个方面概括了企业财务危机：（l）技术失败，即企业无法按期履行债务合约；（2）会计失败，即企业账面净资产出现负数，资不抵债；（3）企业失败，即企业清算后仍无力偿付到期债务；（4）法定破产，即企业或者债权人由于债务人无法到期履行债务合同，并成持续状态时，向法院申请破产。

由此可见，国外关于财务危机的定义有很多，主要有四种：已经破产的企

业；进入破产程序的企业；无力还本付息的企业；资不抵债的企业。但较为公认的是把财务危机定义为企业偿付能力的丧失，即丧失偿还到期债务的能力。这就使得财务危机具有可观测性，又包含了更宽的内涵。

1.2国内对财务危机定义的研究综述

仝玲认为财务危机是指企业无力支付到期债务与费用的一种经济现象，包括资金管理技术性失败导致破产，前者是财务危机的一种现象和根本原因，后者是财务危机的极端形式。

陈晓认为，将“特别处理”（ST公司）界定为发生了财务困境，其理由：（l）“特别处理”有很高的度量性，（2）从现实看，要摆脱“特别处理”一般需要通过大规模的资产重组，可见特别处理在一定程度上反映了企业的财务危机。

高民杰、袁兴林总结归纳多名学者的观点认为，常见的财务危机定义如下：（1）净值为负、现金流量为负、当年度运营资金为负、破产前三年有营运损失、负的净利、负的保留盈余；（2）目前现金净流量不足以支付目前的债务；（3）公司资产不足以应付目前与未来的债务；（4）违约公司，既没有能力偿付债务和利息的公司；（5）正在进行债务重组的公司。

对我国上市公司财务危机的界定，国内学者主要是依据证监会定义“特别处理”（ST）企业的前两条标准，即出现下列情况之一的企业：最近两个会计年度的审结果显示的净利润均为负值；最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本，即每股净资产低于股票面值。

2财务危机预警体系的研究综述

“财务危机预警体系”起源于20世纪初，当时主要集中在宏观经济监测领域，对微观领域即企业预警管理的研究始于20世纪80年代中期美国企业的危机管理和策略震撼管理研究。而对财务危机预警的研究可以追溯到20世纪30年代，其研究主要集中在财务预警模型的构建，如今这些研究成果已经比较成熟，并且在实际中得到广泛应用。

2.1单变量预警模型

最早的财务危机预测研究是Fitzpatrikc（1932）所做的单变量破产预测模型，他发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司的财务比率相比有显著的

不同，从而认为企业的财务比率能够反应企业财务状况，对企业未来具有预测作用。

Beaver（1966）则首先运用统计方法建立了单变量财务预警模型。他选取美国1954—1964年间资产规模相同的79家经营失败企业和79家正常经营的企业，进行对比研究，发现具有良好预测性的财务比率为“现金流量/负债总额”、“资产收益率”（净收益/资产总额）和“资产负债率”（债务总额/资产总额）。Beaver的研究开创了建立财务预警模型的先河。

2.2多元线性判别模型

2.2.1 Z计分模型

这种模型以美国Altman教授的研究最具有代表性。Altman（1968）利用多元判别分析法对美国机械行业33家破产企业和33家正常经营的企业于1945—1965年间的情况进行了研究。其研究结论形成了著名的Z值模型。此模型分为在上市公司和非上市公司两种情况。上市公司的Z值模型和判别规则如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5，其中：X1=净营运成本/资产总额，X2=留存收益/资产总额，X3=息税前利润/资产总额，X4=普通股和优先股市场价值总额/债务账面价值总额，X5=本期销售收入/资产总额。该模型是通过五个变量，将反映企业偿债能力、获利能力和营运能力有机地结合在一起、一般，Z 值越低的企业越有可能发生破产。

非上市公司的Z值模型和判别规则：

Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5，其中X4为股东权益/总负债，其余和上市公司的相同。

与Altman建立的Z模型相类似的还有Deakin（1972）提出的概率模型和Ddmisterd在同年提出的小企业研究模型等线性模型，但这些模型均存在假设上的局限性（要求自变量成正态分布，并满足两组变量的协方差矩阵相等）。

此后，多变量分析方法被广泛采用，比较典型的有Edmisterd（1972），提出的专门针对小企业的财务预警模型、英国的Taffler（1977）的多变量模式、日本开发银行建立的多变量预测模型（20世纪70年代）、Altman、Haldeman、Harayanan（1977）对z-seore模型进行修正和补充的zeta模型等。

陈静（1999）第一个对我国上市公司的财务困境预测进行。她使用27家ST和非ST公司作为对比样本，进行了单变量分析，结果发现资产负债率和流动比率的误判率最低；在多元判别分析中，构建了多元线性判别函数，在ST 发生的前3年有较好的预测能力。