基于風險預警模型的高校財務問題分析及對策研究

　　 【摘要】 本文利用風險預警模型分析導致高校財務危機的關鍵因素，在此基礎上，應用財務控制方法對關鍵性因素進行重點調控，降低高校財務風險，以期為高校提供一個更為良性的發(fā)展環(huán)境。
　　 【關鍵詞】 高校財務；風險預警模型； 財務控制方法
　　
　　前言
　　
　　在市場經濟下，我國高等教育也正在經歷著深層次的改革。高校財務在享有越來越多的獨立和自我管理權利的同時必須承擔起自身的財務風險。面對高校擴張和激烈的行業(yè)競爭，為了保證學校在高速發(fā)展和重新組合中取得競爭優(yōu)勢，高校紛紛投入巨款建立新校區(qū)，出現(xiàn)了許多學校舉債辦學的現(xiàn)象，導致高校財務運行風險增加，財務危機突出。
　　在此環(huán)境下，全面、系統(tǒng)、有效地分析高校財力資源配置情況，建立專門的指標體系和預警機制，分析判斷自身的財務風險情況，了解內部財務運行中隱藏的問題，及時準確檢查、檢測、預測、控制高校財務管理所面臨的風險，并利用財務控制方法加以防范、控制，不僅是高校財務工作者的緊迫任務，也是決策管理層的需要。
　　
　　一、財務風險預警模型的文獻回顧
　　
　　財務風險的概念最先定位于企業(yè)，是指企業(yè)經營活動中由于不確定因素的影響，使企業(yè)財務收入和預期收益發(fā)生了偏離，因此造成蒙受損失的機會和可能。高校財務風險是指高校在運營過程中，由于難以預測和控制的因素作用，使高校發(fā)生財務成果和預期成果產生的差距。高校作為非營利組織，所面臨的財務風險主要表現(xiàn)為高校在事業(yè)發(fā)展過程中因資金籌集、投資、使用及日常運營所導致的某種不利事件發(fā)生的可能性及后果，而財務風險預警模型是指借助高校財務指標和非財務指標體系來識別高校財務狀況的判別模型。目前國內外的財務風險預警模型主要分為以下三大類：
　　（一）單因素風險模型
　　它是利用單一變量、個別變量來判斷財務風險的。單因素模型研究起源于1932年，美國的Fitzpatrick教授以38家破產和非破產公司為樣本，對比進行了單個變量的破產預測研究，他采用一項財務指標進行比較分析，找出了最具判別能力的單個財務指標及其臨界值，提出了單因素風險模型。
　?。ǘ┒嘣€性風險模型
　　該模型運用多個變量、多個財務指標來判斷財務風險。屬于這一類的有Z計分模型，它是由美國奧特曼（1968年）提出來的。他認為，企業(yè)是一個綜合體，各個財務指標之間存在著某種相互聯(lián)系，對企業(yè)整體風險影響作用也不一樣。他在該模型中以5個財務比率為代表，將反映企業(yè)償債能力的指標、獲利能力和運營能力指標有機結合起來，表現(xiàn)為
　　Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5（其中X1=(流動資產-流動負債)/總資產；X2=留存收益/總資產；X3=息稅前收益/總資產；X4=股東權益市場價值/負債總額的賬面價值；X5=資產周轉率=銷售收入/總資產。該模型主要應用于企業(yè)財務風險預警的分析，在我國也有學者將其相關指標進行修改，應用于我國高校財務預警分析中，借鑒企業(yè)的標準，一般認為Z值大于2.675時，表明高校財務狀況良好，無風險；Z值小于1.81時，表明高校財務狀況堪憂；介于兩者之間，則說明高校財務狀況不穩(wěn)定，需要高校及時找出對策加以防范。Z值判斷綜合考慮了高校的資產規(guī)模、變現(xiàn)能力、獲利能力、財務結構、償債能力、資產利用效率等方面，但是該模型并沒有考慮到現(xiàn)金流量變化對其他方面的影響。運用于商業(yè)的Zeta模型和Z計分模型對于企業(yè)破產前一年的財務風險識別的準確率很高，可達95%，應用廣泛，但不足之處是這種方法進行橫向比較效果較差。而且，企業(yè)破產前兩年內利用該模型準確率較高，超出兩年準確率較低。同時，要求選擇的樣本空間以及財務指標變量服從正態(tài)分布。F值判斷模型是我國學者（周首華，1996）對Z值判斷模型加以改進的基礎上提出來的。F值模型顯著的一個變化是加入了部分現(xiàn)金流量預測變量，彌補Z分值的不足。
　?。ㄈ┒嘣壿嫺怕暑A警模型
　　這種模型利用多元統(tǒng)計數(shù)學的方法和原理，預先設立判斷標準，根據(jù)已知因素的實際數(shù)據(jù)計算事件概率，再對樣本數(shù)據(jù)進行分析，識別其屬于哪一類。多元邏輯概率預警模型最大的優(yōu)點就是綜合了其他類預警模型的優(yōu)點，并具有在復雜環(huán)境中判別的準確性。
　　
　　二、 多元邏輯概率預警模型理論
　　
　　多元邏輯概率預警模型是通過判斷準則和建立已知分類的判斷函數(shù)，將未知分類的函數(shù)值帶入相應的變量，再根據(jù)判斷準則與臨界值進行比較，判斷未知分類的個體屬于已知分類的哪一種的方法。
　　（一）判斷的函數(shù)和流程
　　多元預警函數(shù)組表達式為：
　　
　　式中：n為預警函數(shù)的個數(shù)；bin是第i個個體對應的第n個預警函數(shù)；amn是第n個預警函數(shù)的第m個系數(shù)；xim是第m個自變量在第i個個體的取值。
　　識別一個新的函數(shù)屬于哪個預警標準，就要依次比較每個預警函數(shù)計算出來的臨界值的大小，哪個大，就屬于哪個預警標準。其流程見圖1。
　　
　?。ǘ?Fisher預警模型
　　Fisher預警模型是按照各類中方差盡可能小、不同類中的均值盡可能大的原則獲得預警標準函數(shù)。兩個組的基本函數(shù)表達式為：
　　F（X）=S（W1+W2）-1（X1-X2）
　　判別標準：F（X）≥d存在財務風險；F（X）?仔d不存在財務風險。
　　其中：d=［F（X1）+F（X2）］/2；X1，X2為兩組的均值向量