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摘要：財務預警相關研究是企業(yè)財務管理中不可或缺的一部分，本文對財務預警研究中存在的概念內(nèi)涵問題、指標體系構(gòu)建問題以及預警模型設計問題進行分析探討，并提出相關建議。

關鍵詞：財務危機；財務預警；問題探討

一、財務預警研究綜述

從20世紀30年代開始，諸多專家學者對財務預警開展了研究，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，相關理論也逐漸成熟。最早研究財務預警的學者是Fitzpatrick，其在1932年發(fā)表的一篇論文中首次運用單一財務比率指標進行判別分析。之后，Beaver(1966)使用單變量判別模型對企業(yè)財務預警進行的研究最具影響力，該方法的提出為財務預警的定量研究起到了奠基性作用。鑒于單變量判別模型存在的種種缺陷，20世紀60年代起多變量判別模型便得到了迅猛發(fā)展。Altman(1968)基于差異分析方法，建立了5個變量的多變量財務預警模型，模型表達式為z=1.2x1+1.4x2+3.3x3+0.6x4+0.999x5，這就是著名的Z計分模型。為了擴展Z計分模型的應用領域，Altman(1977)基于Z計分模型先后提出了針對非上市公司的Z'財務預警模型和跨行業(yè)的ZETA財務預警模型。周首華等(1996)考慮到Z計分模型沒有充分考慮現(xiàn)金流量變動等情況，提出了F分數(shù)模型。楊淑娥等(2003)則提出了適用于我國企業(yè)的財務預警模型Y分數(shù)模型。

到了20世紀80年代，條件概率模型成為主流模型。Martin(1997)首次在財務危機研究領域引進Logistic回歸模型，研究發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型比Z計分模型和ZETA模型預警性能更好。1980年由Ohlson提出的Logistic回歸財務預警模型引用最為廣泛，Zmijewski(1984)則首次將Probit回歸模型應用到企業(yè)財務危機預測研究中。蔣亞奇(2014)構(gòu)建了最有效的多元Probit回歸模型對旅游行業(yè)上市公司財務預警進行分析，結(jié)果表明預警模型的正確有效性。目前，越來越多的研究不再局限于傳統(tǒng)方法，而紛紛引進人工模型用于風險預警預測研究。Odom于1990年首次將BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用到財務預警中，仿真結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的精準度優(yōu)于判別分析模型。Bryant(1997)對案例推理模型在財務預警中的應用進行了介紹。劉新允(2007)將財務指標作為模型的條件屬性，企業(yè)狀態(tài)作為模型決策屬性，構(gòu)建了基于粗糙集的財務預警模型。綜上所述，國內(nèi)外關于財務預警的研究在不斷完善，模型方法也逐漸豐富。但是由于我國市場經(jīng)濟體制的特殊性，關于財務預警的研究歷史并不長，現(xiàn)階段關于財務預警的研究還存在一定的問題。

二、財務預警概念內(nèi)涵問題

對研究對象的概念進行界定是開展科學研究的首要條件，不能夠明確概念內(nèi)涵也就無法準確地搜集和分析對象的研究資料，進行科學的推理論證也就無從說起了。對企業(yè)財務預警進行研究，那首先需要明確財務危機的概念，而目前相關研究對其概念內(nèi)涵的認知還存在問題。關于財務危機的概念，國內(nèi)外研究中均沒有一個統(tǒng)一的界定，這可能就會導致學術理論研究與實務應用時概念不匹配的問題，造成理論并不能夠很好的服務于實踐。在一些經(jīng)典的財務預警研究文獻中，關于財務危機的定義就多種多樣。Beaver(1966)的研究中使用企業(yè)失敗界定財務危機，指企業(yè)出現(xiàn)債務違約、拖欠優(yōu)先股股利、破產(chǎn)等情況；Altman(1968)則使用公司破產(chǎn)來衡量財務危機，指的是一些根據(jù)公司法進入法定破產(chǎn)程序的公司。Foster(1986)認為出現(xiàn)財務危機即企業(yè)不得不進入大規(guī)模重整以解決存在的問題；Ross(1999)從無法支付債務、無法如期履行債務、加入申請企業(yè)破產(chǎn)程序、賬面凈資產(chǎn)資不抵債四個方面界定財務危機。周首華等(1996)在構(gòu)建的新財務預警模型中使用的是宣告破產(chǎn)重組的公司；吳世農(nóng)(2001)認為企業(yè)嚴重虧損即陷入財務危機；呂長江等(2004)則認為財務危機應該是流動比率小于1且該狀態(tài)持續(xù)較長時間的一個過程。在國內(nèi)財務危機研究中，大部分都是將ST(SpecialTreatment)公司作為企業(yè)發(fā)生財務危機的標志。國內(nèi)外學者普遍認為，企業(yè)出現(xiàn)財務危機的主要表現(xiàn)特征是喪失償債能力或破產(chǎn)，但是將財務危機的概念等同于財務破產(chǎn)是不合適的。對于一個企業(yè)而言，其財務狀況是一直處于變化的過程中，而財務危機和財務破產(chǎn)在這個變化過程中所出現(xiàn)的時刻是不一樣的。財務風險具有持續(xù)性的特點，這個過程中企業(yè)可能會化解危機也可能會繼續(xù)惡化，如果出現(xiàn)財務破產(chǎn)，則是該企業(yè)的消亡方式。對于大多數(shù)企業(yè)而言，發(fā)展過程中可能會面臨財務危機，但不一定會財務破產(chǎn)；而財務破產(chǎn)的企業(yè)，其之前一般會發(fā)生嚴重的財務危機，這是需要我們引起注意的問題。因此，在進行財務預警實證時，對財務危機的概念需要明確并加以理解。

三、指標體系構(gòu)建問題

為了對企業(yè)的財務預警進行系統(tǒng)分析，第一步就需要構(gòu)建合適的財務預警指標體系。目前，財務預警指標的體系大多數(shù)是基于財務報表分析框架的，因此指標體系中以“會計利潤”為核心的財務比率指標最為常見。例如，Altman(1968)建立的Z計分模型中，選取的財務指標比率依次代表企業(yè)的流動能力(營運資本/總資產(chǎn))、獲利能力(留存收益/總資產(chǎn))、財務杠桿(息稅前利潤/總資產(chǎn))、償債能力(權益市場價值/總債務)和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)能力(銷售收入/總資產(chǎn))，之后的諸多研究都是延續(xù)這個思路進行指標體系的選擇。但是，Altman在選擇這些財務比率指標的時候僅僅根據(jù)通用性及主觀認為，并不是在充分的科學理論下完成的。

許多的財務預警實證研究中，由于財務指標具有量化性、易得性，同時也易于改善模型表面的預測性能的特點而得到大量使用。但是關鍵問題在于，在沒有理論依據(jù)的情況下僅僅選擇財務指標，而忽略其他因素對財務危機的影響，這種情況下模型的有效性是值得商榷的。筆者認為，單純地使用企業(yè)財務指標數(shù)據(jù)建立預警模型會存在很大的局限性。主要觀點如下：第一，財務指標數(shù)據(jù)的易操控性。公司的管理層如果想讓企業(yè)對外展現(xiàn)其較好的財務狀況，就可能存在會計人員人為主觀地操控財務數(shù)據(jù)并起到裝潢粉飾的作用。因此，在這種情況下根據(jù)財務報表數(shù)據(jù)并不能反映出企業(yè)的真實財務狀況，財務預警分析也會存在較大問題。

第二，財務指標數(shù)據(jù)的滯后性。根據(jù)我國證券法規(guī)規(guī)定，年度財務報表的披露時間為會計年度結(jié)束起四個月內(nèi)，那么，這樣會使得實際披露結(jié)果相比于財務危機預測存在一定的滯后性，影響模型的時效性。

第三，財務指標數(shù)據(jù)的非全面性。財務指標數(shù)據(jù)能夠較為全面的反映公司的經(jīng)營狀況，但是并不是公司整體情況的全部反映，財務危機不僅僅是財務指標就能夠反映出來的。比如，治理結(jié)構(gòu)因素等非財務因素也可能會顯著影響財務危機，忽略這些重要非財務因素可能導致預測結(jié)果的失真性?？傮w來說，財務預警研究不能僅僅局限于使用財務指標，應該引入適量的非財務、非量化的指標，使指標體系得能從不同角度全面識別出財務危機。同時，許多研究在選擇指標體系的時候，不具體考慮研究對象的屬性進而選擇合適的指標，而僅僅直接運用相關研究已經(jīng)建立的指標，或者只為了迎合模型效果而選擇特意選擇指標，這些問題同樣都會很大程度上使得研究結(jié)論與實際情況產(chǎn)生偏差。

四、預警模型設計問題

在深刻理解財務預警概念內(nèi)涵并構(gòu)建出合適的預警指標體系后，最主要的在于設計出科學有效的預測模型。目前基本上都是利用定量模型方法進行實證分析，模型結(jié)果的可靠性很大程度上取決于樣本的選擇以及模型的本身特點。對于財務預警模型，從統(tǒng)計學意義來看即為判斷企業(yè)是否出現(xiàn)財務危機的一個二分類問題，而選取有效樣本數(shù)據(jù)是建立起財務危機預警模型的基礎。

Beaver(1966)在建立的單變量財務危機預警模型中，首先隨機選取了1954年至1964年間的79家破產(chǎn)公司，然后運用配對樣本法挑選行業(yè)及規(guī)模類似的79家正常企業(yè)進行研究，目前這種1：1的配對法是預警模型選取樣本的主流方法。國內(nèi)研究主要是以財務狀況正常的企業(yè)與“ST”企業(yè)進行1：1配對，但是“ST”企業(yè)是上市公司中非常特殊的一小部分，其實際數(shù)據(jù)的應用會存在明顯的不平衡性特征，并且采用的抽取方法并非都是隨機的，而是為了模型效果而有選擇性的抽取樣本。筆者認為，對于樣本數(shù)量的選擇，采用1：1配對選擇樣本是沒有理論依據(jù)的，應該針對不同的行業(yè)建立多種比例進行對比分析，從而找到最為合理的樣本抽取比例進行研究。另外，當前財務預警一般選取前一年或者前兩年的數(shù)據(jù)對當年進行預測，但是財務危機的發(fā)生是一個動態(tài)的過程，預警研究時應該考慮從更遠的時點進行分析。

財務預警模型的研究經(jīng)歷了單一變量模型、多元變量模型、條件概率模型、人工智能模型的發(fā)展過程，各類模型均有優(yōu)缺點，前提條件要求也不同。判別分析模型計算簡便易操作，但是對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布要求嚴格；條件概率模型雖然對數(shù)據(jù)分布不再有要求，不過模型對指標的多重共線性頗為敏感；人工智能模型對數(shù)據(jù)分布無要求且模型容錯性好，但也存在樣本量不足、泛化能力差等問題。筆者發(fā)現(xiàn)，在實際財務預警研究中，許多研究建立的模型是并沒有嚴格遵守模型所要求的前提條件，這樣得到的實證結(jié)果可能精度較高，但是并不具有實際意義。同時，鑒于單一模型應用上的局限性，可以考慮綜合多種模型方法的優(yōu)勢，組成新的預測效果更好、性能更優(yōu)的財務預警組合模型。

五、總結(jié)

本文對財務預警研究的若干問題進行了探討，研究總結(jié)如下。首先針對財務預警概念內(nèi)涵問題，文章提出，在進行財務預警實證時，需要對財務危機的概念進行明確并理解。然后針對指標體系構(gòu)建問題，文章指出，財務預警研究不能僅僅局限于使用財務指標，應該引入適量的非財務、非量化指標；同時，應該具體考慮研究對象的屬性進而選擇合適的指標。最后針對預警模型設計問題，文章認為，對于樣本數(shù)量的選擇，應該針對不同的行業(yè)找到最為合理的樣本抽取比例，同時，預警研究應該考慮從更遠的時點進行分析。對于預警模型的特點，應該嚴格遵守模型所要求的前提條件；另外，可以考慮綜合多種模型方法的優(yōu)勢，組成更優(yōu)的組合預警模型用于研究。

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作者:李莉 單位:深圳市土地房產(chǎn)交易中心