上市公司財務風險提示及評估體系研究

萬荔

[摘要]隨著經濟的全球化，市場競爭的日益殘酷，上市公司將會面臨更大的風險，因此，對上市公司財務風險進行研究具有重要意義。基于此，本文通過構建業界普遍認可的上市公司財務風險提示及評估模型，選取相關數據進行測算和評估，給企業財務風險管理工作提供一個科學的參考依據。

[關鍵詞]財務風險；風險提示及評估模型；上市公司

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.18.005

[中圖分類號]F275 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）18-0011-02

0引言

上市企業面臨著技術和市場的雙重壓力和挑戰，企業的外部環境、內部理財決策及企業收益均具有很大的不確定性，使企業無時無刻都面臨著較大的財務風險。本文以提升企業價值為目標，通過構建財務風險提示及評估體系，認識財務風險，科學預判風險，及早識別風險，并定義、量化風險對企業的影響程度，給決策者提出風險新信號，協助決策者進行決策判斷。

1上市公司財務風險提示及評估體系的構建

上市公司財務風險提示及評估體系的構建，需要通過內外部環境共同分析，從而了解企業可能產生風險的環境因素。本文采用比例分析法、數學模型，對企業經營進行剖析，從而采用相應的管控措施和方法，對企業風險進行管理和控制。具體流程如圖l所示。

2上市公司財務風險提示及評估模型的選取

回顧中西方的財務風險提示及評估模型，其主要有以下兩大類：單因素模型和多因素模型。

單因素模型是指運用唯一變量發現財務危機。1966年，Beaver用統計方法建立了單變量財務預警模型，在排除行業因素和公司資產規模因素的前提下，通過資產負債率進行財務預測。

多變量模型是運用多個財務指標，研究企業的綜合財務狀況。目前，建立多變量模型的主要方法有：判別分析方法、回歸分析方法、神經網絡方法。

基于上面的比較分析，本文選用目前應用最為廣泛的、發展最為成熟且是判別分析中最典型、最具代表性的z模型。它最主要的特點在于所有數據均可直接根據財務報表得到，簡單易懂，計算簡便，可操作性強，且相對客觀準確，預測精度高。但它在企業財務風險第一年總體預測準確度非常高，未來幾年財務風險預測準確率下降。

3企業財務風險預警模型的應用

3.1財務風險預警模型構建

本文利用Altman在1977年后改良的ZETA模型，該模型更適合財務指標復雜、數據量大的企業特點，同時實證檢驗證明，其預測準確率較高，可達到90%左右。

修改后的ZETA模型為：

Z=6.56X₁+3.26X₂+6.72X₃+1.05X₄（1）

（1）式中：

X₁=營運資本，總資產；

X₂=留存收益，總資產；

X₃=息稅前利潤，總資產；

X₄=股東權益/總資產，測定企業的財務結構。

預警條件：

當Z<1.1時，紅色，重度警報；

當1.1

當Z>2.6時，綠色，企業處于安全狀態。

本文將引用修正后的z模型，取用某上市公司2014-2016年的財務報表數據，對公司財務風險進行測度評估，分析其經營狀況是否正常，給企業決策者一個可參考的依據。

3.2模型應用

本文取用某上市公司2014-2016年的財務報表數據，根據ZETA模型，計算結果見表1。

從表1中可以看出，該公司2014-2016年Z值均落在1.1，2.6，區間內，黃色預警信號，這表明該公司財務風險總體不高，但仍存在一定的財務風險。

4結語

通過財務風險預警體系可以識別企業的風險等級，分析企業在經營、投資、資本結構，這三個重要維度的財務狀況，從源頭上識別可能出現的風險，幫助企業管控財務風險，科學合理地控制并減少財務風險，提升企業價值。