多角度構建企業財務風險預警模型

金旗等

摘要：企業作為市場的主體，其健康發展與否不僅關乎自身命運，也關系到國民經濟命脈。如何管理企業的財務風險變得尤為重要。當下全球化背景加劇，企業財務風險壓力上行，如何規避企業由財務風險引發的危機問題，也成為風險管理的重頭戲。文章從多角度分析建立企業財務風險預警模型，并對不同模型進行比較，試圖分析企業財務問題，監控企業財務風險活動，及早發出預警減少不必要的經濟損失。

關鍵詞：企業；財務風險預警；預警模型

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2014）01-0075-02

目前企業財務風險發生原因是多樣的，諸如經營不善、管理漏洞、負債率過高、市場競爭日趨激烈以及不可抗力等因素。而上述問題中，只有不可抗力是無法預知與改變的事實，其他影響問題均可以有效地預防，及時控制。同時企業財務問題也不是突發的，而是一個日益暴露的過程，所以要建立及時有效的預警系統模型，積極有效遏制企業財務風險問題，降低其帶來的負面效應。

一、企業財務風險與經濟發展

（一）財務風險影響因素

企業財務風險的影響因素可以從宏觀和微觀兩個方面來進行論述。首先，從宏觀意義上講，全球化不斷深化，各國之間彼此依存，影響深遠。尤其是美國次貸危機引發的2008年全球股市災難和金融危機，使各國經濟發展深受其害。成為自30年代大蕭條后最嚴重的全球災難。各國企業尤其是中小型企業相繼破產、倒閉。而我國企業包括上市企業也受到此次金融危機的影響。因此宏觀環境萎靡不振使企業運營成本上升財務風險增加。其次，從微觀層面分析，企業自身對財務問題的披露也影響財務風險。早在2009年3月12日，財務部就發布了《金融危機對我國財務運行的影響及啟示》，其中提到財務預警機制是對財務數據的有效預測，是企業自身所發出的警告信息，因此，企業需從自身財務問題著手，去探索建立適于自己的一套有效的穩健性財務風險預警機制。

（二）企業財務風險與國家經濟發展

企業是市場的微觀表現，因此持續健康成長的企業，通過影響市場的整體運行來決定國家經濟發展走向。而財務風險作為衡量企業發展的重要切入點，可以有效地研究企業財務指標、運營狀況、以及其所存在的風險問題。所以，國家經濟發展所取得的成就歸根結底是企業共同發展支撐的結果。如果企業不具備競爭力，不能實現企業的做大做強，很難受實現穩定有序地經濟增長。因此企業財務風險預警對國家經濟發展具有現實的指導意義。

二、企業建立財務風險預警模型的意義

（一）對投資人的積極影響

我國政府及相關機構，尤其是針對上市公司來說，證監會和證券交易所制定了一系列預防財務風險的管理措施。目的是為保護投資者利益。在投資者決定是否進一步投資時，會參照相應的財務風險預警進行決策。又由于我國資本市場尚有待完善，財務風險預警還有助于投資者準確分析企業發展態勢，及時調整投資布局，以提高風險下的投資收益。

（二）對債權人的積極影響

企業在發展運行過程中，會遇到和資金相關的融資、借貸問題（如銀行、供應商等）。雖然一些企業，尤其是上市企業有著獨特的融資渠道，但是間接融資仍然是企業資本結構中的重要比例。那么對于金融機構或者銀行而言，根據企業財務風險預警判斷其償債能力，以及信貸風險就顯得尤為重要。

（三）對政府管理和資源配置的積極影響

企業在宏觀經濟中扮演著至關重要的角色，也推動著經濟向前發展。因此，企業不只是盈利的個體，還肩負著國民經濟發展使命。大面積的企業倒閉和破產會造成經濟動蕩，失業率上升，從而形成社會發展的不穩定因素。所以企業需要及時關注財務風險管理，對自身的財務風險預警，準確披露其發生危機的信息，使政府及早意識到危機現象，并合理調整、優化資源配置，以應對企業財務風險所帶來的負面效應。

三、多角度構建企業財務風險預警模型

財務風險預警系統是以企業信息化為基礎，對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統。它貫穿于整個企業經營活動過程中，以企業財務報表、經營計劃及其他相關的財務資料為依據，利用財會、金融、企業管理、市場營銷等理論采用比例分析法，數學模型等方法，發現企業存在的財務風險，并向經營者警示。它與財務評價系統相互依存，相互補充。其具有信息收集、預知危機以及控制危機等功能。因此，構建財務風險預警的模型也不盡相同，下面從不同角度進行介紹。

（一）單一變量預警模型

（四）人工神經網絡技術

人工神經網絡是基于生物神經網絡建立起來的理論，采用并行分散處理模式，是一種非線性映射，能夠自動適應學習且容錯性強。而BP人工神經網絡是人工神經網絡技術的典型學習算法。BP神經網絡是具有多個階層的神經網絡。各階層之間通過神經元實行權鏈接，即下層的每個單元與上層的每個單元實現全連接，然而每層神經元之間卻無連接。由此可以看出各個階層之間由若干節點組成，而節點的輸出值由輸入值、作用函數和閥值決定。因此這種復雜的網絡學習過程包括信息正向傳播和誤差反向傳播的過程。通過逐層修復來減少誤差，循環往復直至達到要求的精確度。人工神經網絡技術是一種平行的、分散的信息處理方式。具有較好的識別力并且克服了傳統方法所帶來的限制。也不要求嚴格的數據分布，能夠較好地進行自我調整，及時處理數據遺漏和資料錯誤等問題。也能夠適應復雜多變的經濟環境。因此，人工網絡神經技術可以作為企業財務風險預警模型建立的重要工具。

通過多角度構建企業財務風險模型可以得出，單一變量模型并不能很好地展現出企業財務狀況，及財務問題全貌。而多元線性回歸模型由于其先天的各種假設，其適用范圍相當局限。因此在具體財務風險預警模型建立中，要盡量適用人工網絡審計技術以及logistic模型對財務風險預警建模。努力克服模型所帶來的缺陷問題。綜上所述，財務風險預警的建立也是動態的，具有時間序列等特征，因此在具體的數據選擇時，也要合理選擇數據區間，從而提高財務風險預警模型的精度和準度。來更好地對企業財務風險進行預測分析，一旦風險發生，及時找到積極有效地應對措施。

參考文獻：

[1] 李曉奇.上市公司財務風險預警Logistic模型的研究[D].北京：北京交通大學，2011.

[2] 孫 镕.基于BP神經網絡的中小企業財務風險預警研究[D].長沙：長沙理工大學，2008.

[3] 劉齊陽.企業財務風險預警指標體系構建研究[D].長沙：湖南大學，2011.

[4] 謝維佳，干勝道.財務風險預警模型初探[J].經濟師，2006（2）：215～217.

[5] 張曉萍，胡安琴.國內外財務風險預警模型實證研究文獻綜述[J].中國證券期貨，2013（3）：109.

[責任編輯：方 曉]

摘要：企業作為市場的主體，其健康發展與否不僅關乎自身命運，也關系到國民經濟命脈。如何管理企業的財務風險變得尤為重要。當下全球化背景加劇，企業財務風險壓力上行，如何規避企業由財務風險引發的危機問題，也成為風險管理的重頭戲。文章從多角度分析建立企業財務風險預警模型，并對不同模型進行比較，試圖分析企業財務問題，監控企業財務風險活動，及早發出預警減少不必要的經濟損失。

關鍵詞：企業；財務風險預警；預警模型

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2014）01-0075-02

目前企業財務風險發生原因是多樣的，諸如經營不善、管理漏洞、負債率過高、市場競爭日趨激烈以及不可抗力等因素。而上述問題中，只有不可抗力是無法預知與改變的事實，其他影響問題均可以有效地預防，及時控制。同時企業財務問題也不是突發的，而是一個日益暴露的過程，所以要建立及時有效的預警系統模型，積極有效遏制企業財務風險問題，降低其帶來的負面效應。

一、企業財務風險與經濟發展

（一）財務風險影響因素

企業財務風險的影響因素可以從宏觀和微觀兩個方面來進行論述。首先，從宏觀意義上講，全球化不斷深化，各國之間彼此依存，影響深遠。尤其是美國次貸危機引發的2008年全球股市災難和金融危機，使各國經濟發展深受其害。成為自30年代大蕭條后最嚴重的全球災難。各國企業尤其是中小型企業相繼破產、倒閉。而我國企業包括上市企業也受到此次金融危機的影響。因此宏觀環境萎靡不振使企業運營成本上升財務風險增加。其次，從微觀層面分析，企業自身對財務問題的披露也影響財務風險。早在2009年3月12日，財務部就發布了《金融危機對我國財務運行的影響及啟示》，其中提到財務預警機制是對財務數據的有效預測，是企業自身所發出的警告信息，因此，企業需從自身財務問題著手，去探索建立適于自己的一套有效的穩健性財務風險預警機制。

（二）企業財務風險與國家經濟發展

企業是市場的微觀表現，因此持續健康成長的企業，通過影響市場的整體運行來決定國家經濟發展走向。而財務風險作為衡量企業發展的重要切入點，可以有效地研究企業財務指標、運營狀況、以及其所存在的風險問題。所以，國家經濟發展所取得的成就歸根結底是企業共同發展支撐的結果。如果企業不具備競爭力，不能實現企業的做大做強，很難受實現穩定有序地經濟增長。因此企業財務風險預警對國家經濟發展具有現實的指導意義。

二、企業建立財務風險預警模型的意義

（一）對投資人的積極影響

我國政府及相關機構，尤其是針對上市公司來說，證監會和證券交易所制定了一系列預防財務風險的管理措施。目的是為保護投資者利益。在投資者決定是否進一步投資時，會參照相應的財務風險預警進行決策。又由于我國資本市場尚有待完善，財務風險預警還有助于投資者準確分析企業發展態勢，及時調整投資布局，以提高風險下的投資收益。

（二）對債權人的積極影響

企業在發展運行過程中，會遇到和資金相關的融資、借貸問題（如銀行、供應商等）。雖然一些企業，尤其是上市企業有著獨特的融資渠道，但是間接融資仍然是企業資本結構中的重要比例。那么對于金融機構或者銀行而言，根據企業財務風險預警判斷其償債能力，以及信貸風險就顯得尤為重要。

（三）對政府管理和資源配置的積極影響

企業在宏觀經濟中扮演著至關重要的角色，也推動著經濟向前發展。因此，企業不只是盈利的個體，還肩負著國民經濟發展使命。大面積的企業倒閉和破產會造成經濟動蕩，失業率上升，從而形成社會發展的不穩定因素。所以企業需要及時關注財務風險管理，對自身的財務風險預警，準確披露其發生危機的信息，使政府及早意識到危機現象，并合理調整、優化資源配置，以應對企業財務風險所帶來的負面效應。

三、多角度構建企業財務風險預警模型

財務風險預警系統是以企業信息化為基礎，對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統。它貫穿于整個企業經營活動過程中，以企業財務報表、經營計劃及其他相關的財務資料為依據，利用財會、金融、企業管理、市場營銷等理論采用比例分析法，數學模型等方法，發現企業存在的財務風險，并向經營者警示。它與財務評價系統相互依存，相互補充。其具有信息收集、預知危機以及控制危機等功能。因此，構建財務風險預警的模型也不盡相同，下面從不同角度進行介紹。

（一）單一變量預警模型

（四）人工神經網絡技術

人工神經網絡是基于生物神經網絡建立起來的理論，采用并行分散處理模式，是一種非線性映射，能夠自動適應學習且容錯性強。而BP人工神經網絡是人工神經網絡技術的典型學習算法。BP神經網絡是具有多個階層的神經網絡。各階層之間通過神經元實行權鏈接，即下層的每個單元與上層的每個單元實現全連接，然而每層神經元之間卻無連接。由此可以看出各個階層之間由若干節點組成，而節點的輸出值由輸入值、作用函數和閥值決定。因此這種復雜的網絡學習過程包括信息正向傳播和誤差反向傳播的過程。通過逐層修復來減少誤差，循環往復直至達到要求的精確度。人工神經網絡技術是一種平行的、分散的信息處理方式。具有較好的識別力并且克服了傳統方法所帶來的限制。也不要求嚴格的數據分布，能夠較好地進行自我調整，及時處理數據遺漏和資料錯誤等問題。也能夠適應復雜多變的經濟環境。因此，人工網絡神經技術可以作為企業財務風險預警模型建立的重要工具。

通過多角度構建企業財務風險模型可以得出，單一變量模型并不能很好地展現出企業財務狀況，及財務問題全貌。而多元線性回歸模型由于其先天的各種假設，其適用范圍相當局限。因此在具體財務風險預警模型建立中，要盡量適用人工網絡審計技術以及logistic模型對財務風險預警建模。努力克服模型所帶來的缺陷問題。綜上所述，財務風險預警的建立也是動態的，具有時間序列等特征，因此在具體的數據選擇時，也要合理選擇數據區間，從而提高財務風險預警模型的精度和準度。來更好地對企業財務風險進行預測分析，一旦風險發生，及時找到積極有效地應對措施。

參考文獻：

[1] 李曉奇.上市公司財務風險預警Logistic模型的研究[D].北京：北京交通大學，2011.

[2] 孫 镕.基于BP神經網絡的中小企業財務風險預警研究[D].長沙：長沙理工大學，2008.

[3] 劉齊陽.企業財務風險預警指標體系構建研究[D].長沙：湖南大學，2011.

[4] 謝維佳，干勝道.財務風險預警模型初探[J].經濟師，2006（2）：215～217.

[5] 張曉萍，胡安琴.國內外財務風險預警模型實證研究文獻綜述[J].中國證券期貨，2013（3）：109.

[責任編輯：方 曉]

摘要：企業作為市場的主體，其健康發展與否不僅關乎自身命運，也關系到國民經濟命脈。如何管理企業的財務風險變得尤為重要。當下全球化背景加劇，企業財務風險壓力上行，如何規避企業由財務風險引發的危機問題，也成為風險管理的重頭戲。文章從多角度分析建立企業財務風險預警模型，并對不同模型進行比較，試圖分析企業財務問題，監控企業財務風險活動，及早發出預警減少不必要的經濟損失。

關鍵詞：企業；財務風險預警；預警模型

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2014）01-0075-02

目前企業財務風險發生原因是多樣的，諸如經營不善、管理漏洞、負債率過高、市場競爭日趨激烈以及不可抗力等因素。而上述問題中，只有不可抗力是無法預知與改變的事實，其他影響問題均可以有效地預防，及時控制。同時企業財務問題也不是突發的，而是一個日益暴露的過程，所以要建立及時有效的預警系統模型，積極有效遏制企業財務風險問題，降低其帶來的負面效應。

一、企業財務風險與經濟發展

（一）財務風險影響因素

企業財務風險的影響因素可以從宏觀和微觀兩個方面來進行論述。首先，從宏觀意義上講，全球化不斷深化，各國之間彼此依存，影響深遠。尤其是美國次貸危機引發的2008年全球股市災難和金融危機，使各國經濟發展深受其害。成為自30年代大蕭條后最嚴重的全球災難。各國企業尤其是中小型企業相繼破產、倒閉。而我國企業包括上市企業也受到此次金融危機的影響。因此宏觀環境萎靡不振使企業運營成本上升財務風險增加。其次，從微觀層面分析，企業自身對財務問題的披露也影響財務風險。早在2009年3月12日，財務部就發布了《金融危機對我國財務運行的影響及啟示》，其中提到財務預警機制是對財務數據的有效預測，是企業自身所發出的警告信息，因此，企業需從自身財務問題著手，去探索建立適于自己的一套有效的穩健性財務風險預警機制。

（二）企業財務風險與國家經濟發展

企業是市場的微觀表現，因此持續健康成長的企業，通過影響市場的整體運行來決定國家經濟發展走向。而財務風險作為衡量企業發展的重要切入點，可以有效地研究企業財務指標、運營狀況、以及其所存在的風險問題。所以，國家經濟發展所取得的成就歸根結底是企業共同發展支撐的結果。如果企業不具備競爭力，不能實現企業的做大做強，很難受實現穩定有序地經濟增長。因此企業財務風險預警對國家經濟發展具有現實的指導意義。

二、企業建立財務風險預警模型的意義

（一）對投資人的積極影響

我國政府及相關機構，尤其是針對上市公司來說，證監會和證券交易所制定了一系列預防財務風險的管理措施。目的是為保護投資者利益。在投資者決定是否進一步投資時，會參照相應的財務風險預警進行決策。又由于我國資本市場尚有待完善，財務風險預警還有助于投資者準確分析企業發展態勢，及時調整投資布局，以提高風險下的投資收益。

（二）對債權人的積極影響

企業在發展運行過程中，會遇到和資金相關的融資、借貸問題（如銀行、供應商等）。雖然一些企業，尤其是上市企業有著獨特的融資渠道，但是間接融資仍然是企業資本結構中的重要比例。那么對于金融機構或者銀行而言，根據企業財務風險預警判斷其償債能力，以及信貸風險就顯得尤為重要。

（三）對政府管理和資源配置的積極影響

企業在宏觀經濟中扮演著至關重要的角色，也推動著經濟向前發展。因此，企業不只是盈利的個體，還肩負著國民經濟發展使命。大面積的企業倒閉和破產會造成經濟動蕩，失業率上升，從而形成社會發展的不穩定因素。所以企業需要及時關注財務風險管理，對自身的財務風險預警，準確披露其發生危機的信息，使政府及早意識到危機現象，并合理調整、優化資源配置，以應對企業財務風險所帶來的負面效應。

三、多角度構建企業財務風險預警模型

財務風險預警系統是以企業信息化為基礎，對企業在經營管理活動中的潛在風險進行實時監控的系統。它貫穿于整個企業經營活動過程中，以企業財務報表、經營計劃及其他相關的財務資料為依據，利用財會、金融、企業管理、市場營銷等理論采用比例分析法，數學模型等方法，發現企業存在的財務風險，并向經營者警示。它與財務評價系統相互依存，相互補充。其具有信息收集、預知危機以及控制危機等功能。因此，構建財務風險預警的模型也不盡相同，下面從不同角度進行介紹。

（一）單一變量預警模型

（四）人工神經網絡技術

人工神經網絡是基于生物神經網絡建立起來的理論，采用并行分散處理模式，是一種非線性映射，能夠自動適應學習且容錯性強。而BP人工神經網絡是人工神經網絡技術的典型學習算法。BP神經網絡是具有多個階層的神經網絡。各階層之間通過神經元實行權鏈接，即下層的每個單元與上層的每個單元實現全連接，然而每層神經元之間卻無連接。由此可以看出各個階層之間由若干節點組成，而節點的輸出值由輸入值、作用函數和閥值決定。因此這種復雜的網絡學習過程包括信息正向傳播和誤差反向傳播的過程。通過逐層修復來減少誤差，循環往復直至達到要求的精確度。人工神經網絡技術是一種平行的、分散的信息處理方式。具有較好的識別力并且克服了傳統方法所帶來的限制。也不要求嚴格的數據分布，能夠較好地進行自我調整，及時處理數據遺漏和資料錯誤等問題。也能夠適應復雜多變的經濟環境。因此，人工網絡神經技術可以作為企業財務風險預警模型建立的重要工具。

通過多角度構建企業財務風險模型可以得出，單一變量模型并不能很好地展現出企業財務狀況，及財務問題全貌。而多元線性回歸模型由于其先天的各種假設，其適用范圍相當局限。因此在具體財務風險預警模型建立中，要盡量適用人工網絡審計技術以及logistic模型對財務風險預警建模。努力克服模型所帶來的缺陷問題。綜上所述，財務風險預警的建立也是動態的，具有時間序列等特征，因此在具體的數據選擇時，也要合理選擇數據區間，從而提高財務風險預警模型的精度和準度。來更好地對企業財務風險進行預測分析，一旦風險發生，及時找到積極有效地應對措施。

參考文獻：

[1] 李曉奇.上市公司財務風險預警Logistic模型的研究[D].北京：北京交通大學，2011.

[2] 孫 镕.基于BP神經網絡的中小企業財務風險預警研究[D].長沙：長沙理工大學，2008.

[3] 劉齊陽.企業財務風險預警指標體系構建研究[D].長沙：湖南大學，2011.

[4] 謝維佳，干勝道.財務風險預警模型初探[J].經濟師，2006（2）：215～217.

[5] 張曉萍，胡安琴.國內外財務風險預警模型實證研究文獻綜述[J].中國證券期貨，2013（3）：109.

[責任編輯：方 曉]