基于流程的企業財務預警系統構建

摘要：在充滿競爭的市場條件下，企業如何通過財務預警來規避風險是所有企業應該關注的問題。從財務預警系統指標的建立，模型的選擇，報警及排警等方面詳細闡述了企業財務預警系統的構建過程。

關鍵詞：財務預警指標體系；財務報警；排警對策

中圖分類號：F275 文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2010）25-0095-02

引言

財務預警是以財務會計信息為基礎，通過設置并觀察一些敏感性預警指標的變化，對企業可能或者將要面臨的財務危機所實施的實時監控和預測警報。財務預警系統則是從財務角度對企業進行預警，通過對企業財務報表及相關經營資料的分析，依托建立的組織體系，采用各種分析方法，預先告知企業所面臨的危險情況，同時分析企業發生財務危機的原因，發現企業財務運營體系隱藏的問題，以提早做好防范措施并提出相應排警對策的財務分析系統。其構建流程主要包括財務預警指標體系的構建，財務預警模型的構建，財務報警體系的構建以及財務排警對策的制定。

一、企業財務預警指標體系構建

企業財務預警指標是建立在企業財務分析指標基礎上的。財務分析是以企業的會計核算資料為基礎，通過對會計所提供的核算資料進行加工整理，得出一系列科學、系統的財務指標，以便進行比較、分析和評價。通過對資產負債表、利潤表、現金流量表、其他附表以及財務狀況說明書的分析和概括，集中反映企業的財務狀況、經營成果和現金流量等財務信息，從而系統的揭示企業的償債能力、資金運營能力、獲利能力等財務狀況。

本文在獲利能力指標中采用了EVA指標，作為獲利能力的核心指標，起到總攬全局的作用。因為EVA主要受稅后凈利潤和資本成本的影響，而稅后凈利潤又與企業的營運能力和獲利能力相聯系，資本成本主要和企業的償債能力相聯系，所以我們通過這種聯系，把EVA指標和傳統財務預警指標結合在一起。另外還可以采用其他分析法來判斷所選擇的指標之間是否具有相關性，具有明顯相關性的指標可以取其一，沒有明顯相關性的指標都列明，從而確定最終指標體系。

財務預警指標體系是企業財務預警的重要內容，建立科學有效的財務預警指標體系的關鍵在于財務預警指標選擇是否恰當，企業設計財務預警指標體系應遵循以下原則：（1）預測性原則：企業財務預警指標必須能準確地預測企業財務狀況變動的趨勢，通過分析財務預警指標，可以預先診斷企業財務危機征兆，從而制定相應的對策來保證企業生產經營處于穩定發展態勢的合理界限。（2）系統性原則：為保證財務預警指標體系具有系統性和完整性，在建立財務預警指標體系時應盡可能從不同角度選取可以反映企業財務狀況的指標，以便最終確保財務預警指標體系能夠客觀反映企業財務狀況。（3）可比性原則：選取財務預警指標時，應使財務預警指標具有縱向可比性和橫向可比性，即對某一企業在不同時期的預警指標應具有縱向可比性，而對同一行業不同企業之間預警指標具有橫向可比性以及同一時期不同企業的主要預警指標也具有可比性。（4）靈敏性原則：財務預警指標應該能夠靈敏的反映企業財務狀況，達到企業財務預警的目的。

二、企業財務預警系統模型構建

財務預警模型是診斷企業財務狀況、提供財務危機信號的得力幫手，常用的是以下幾種：

1.一元判別模型是指將某一項財務指標作為判別標準來判斷企業是否處于破產狀態的一種預測模型。在一元判定模型中，最為關鍵的一點就是尋找判別閥值。一元判定模型方法簡單，但是總體判別精度不高，并且只重視一個指標的判別能力，但是僅用一個財務指標是不能充分反映企業的整體財務特征的；如果多個指標共同判斷，又可能會呈現矛盾的結果。因此運用單變量模型，指標的選擇至關重要。目前，多變量財務危機判別模型已經是財務預警模型中的主流。

2.多元線性判定模型是運用多種財務指標加權匯總產生的總判別值來預測財務風險的一種預測模型。多元線性判定模型以Z-Score模型為例，其判別方程的形式為Z=V1X1+V2X2

+V3X3+…VnXn。它可以將企業的多種財務指標轉換成單一的判別標準，或稱Z值，以此來判斷企業是否存在危機。多元線性判定模型相對于一元判別模型具有較高的判別精度，但其預測精度只是在短期內較為準確，超過一年其精確度將大大下降。

3.多元邏輯（Logit）模型是通過尋求觀察對象的條件概率來判斷企業的財務狀況和經營風險的一種預測模型。該模型建立在累計概率函數的基礎上，不需要自變量服從多元正態分布和兩組間協方差相等的條件，克服了線性方程受統計假設約束的局限性，適用范圍更廣泛，但計算過程較復雜，且計算過程中的近似處理也影響了其預測精度。

4.多元概率比(Probit)回歸模型與多元邏輯（Logit）模型類似，但其假設條件不同。多元概率比模型假設樣本服從標準正態分布，而多元邏輯模型不需要嚴格的假設條件。

5.人工神經網絡模型是將神經網絡的分類方法應用于財務預警。人工神經網絡模型通常由輸入層、輸出層和隱藏層組成，其信息處理分為前向傳播和后向學習兩步進行。神經網絡具有非線性映射和較強容錯性的特點，特別是它的自學習能力，可隨時依據新的數據資料進行自我學習，調整其內部的儲存權重參數，更好的逼近期望輸出。近年來，神經網絡在模式識別、風險評價、證券分級等方面得到了廣泛的應用。神經網絡作為非統計類方法，沒有嚴格的前提條件，可以實現任意形式的映射，為財務預警提供了一種新的思路。

三、企業財務預警系統報警體系構建

企業財務預警集預測、警示、報警等功能于一身。首先，它能夠預測到財務危機可能的風險，然后將其以特別的方式警示利益相關者，并提出具體的建議幫助他們規避風險。顯而易見，預警和警示只是手段，報警才是目的。

建立財務預警系統的一般程序：警源分析，警兆分析與識別，警度設置和排警四個步驟。警源指警情產生的根源，警源分析就是根據警源全面分析企業所面臨的風險；警兆分析與識別就是分析和識別各種風險作用到企業上的征兆表現，是財務預警系統的關鍵環節。從警源到警兆有一個發展過程：警源孕育警情—警情發展擴大—警情爆發前的警兆出現。財務預警排警的過程就是通過預警模型預報警度，力爭在警情爆發前，分析警兆，控制警源，從而規避風險。

警度的設置，可以采用不同的符號、顏色和程度標志等等，來表示企業當時的財務危機已達到相應的程度。在實際應用中，這種信號類型可以設計得非常細致，如可分為“很危險”、“危險”、“較危險”、“低危險”、“無危險”等等，也可以設計得較為粗略，如“很危險”、“危險”、“無危險”三檔等等。

當然，這種風險信號設置的詳細程度，主要取決于企業財務危機預警的要求和目的。在國際上通用的是用顏色來表示危機的程度。通常預警信號或者說財務指示燈的顏色主要表現為以下幾種：紅色、黃色、綠色，一般紅色表示高度警戒，黃色表示提請充分關注，綠色表示財務狀況基本正常。

四、制定企業財務預警系統的排警對策

有效的財務預警只是企業風險預防和控制的一種手段，并非最終目的，預警的只是企業風險控制機制的一個重要環節，更重要的是在財務預警的同時，要對造成企業各種財務危機的原因作深入的分析和說明，并詳細剖析根源，尋找治理對策。

從財務分析的過程中，我們可以看出，出現警情的環節主要在籌資環節和投資環節。分析財務警兆和監測財務警度后，我們應依據出現警情的不同環節制定相應的排警對策。

1.在籌資環節，企業必須從長期發展和經營目標出發，對其籌資活動進行分析，從籌資活動狀態及其結果評價籌資風險存在及其強弱，同時根據對籌資風險的評價結果，有針對性的提出籌資風險的管理對策。（1）尋找新的抵押和擔保貸款。通過資產的抵押和質押，或尋找相應的擔保，千方百計取得經營資金。（2）尋求并獲得新的投資。包括所有者追加投資或增資擴股，獲取新的投資方式，以形成大額的現金流入，緩解資金緊張的狀況。（3）處置資產。為了償還債務或將呆滯資產變現以緩解資金緊張的局面，企業會處置資產，處置的手段通常包括折價變賣等。（4）售后回租資產。采取這種措施能緩解短期內資金緊張的狀況，同時滿足生產、經營需要。如將企業的部分固定資產出售，然后再向買方租用該固定資產，因租金遠遠小于其售價款，因而能起到緩解資金緊張局面的作用。

2.在投資環節，企業的投資包括直接投資和間接投資。由于直接投資具有對企業生產經營活動影響重大，實施后難以改變，所需資金巨大等特點使得若直接投資出現風險將給企業帶來非常重大的損失。在這種情況下可以采取消減和壓縮資本性支出的辦法。即延緩非生產性支出，在降低生產經營成本的同時，壓縮日常經費開支，推遲和延緩固定資產建造及改造項目。

綜上所述，企業在進行財務預警時應根據企業內外具體情況制定相應的指標體系，選取適合本企業的預警模型，以及預警體系和排警對策，從而使財務預警在企業管理中發揮更大的作用。另外，企業財務預警系統目前來說主要還是在理論層面上的研究，真正應用到實踐中的寥寥無幾，這就決定了企業財務預警未來的發展方向是理論與實踐結合，真正應用到企業的危機預警中去。

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