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基于銅業(yè)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管控的預(yù)警模型構(gòu)建與應(yīng)用

2023-07-13 13:45:00王寧
支點 2023年7期

王寧

【摘要】本文旨在結(jié)合有色金屬制造業(yè)行業(yè)環(huán)境,采用熵值法和功效系數(shù)法構(gòu)建銅業(yè)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。為此,通過對G公司2019~2021年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行計算篩選,選取合適的風(fēng)險管控指標(biāo)設(shè)計預(yù)警模型,并將2021年相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)代入模型中檢驗?zāi)P偷挠行浴?/p>

【關(guān)鍵詞】熵值法 功效系數(shù)法 銅業(yè)企業(yè) 財務(wù)風(fēng)險管控 預(yù)警模型

有色金屬制造業(yè)作為我國重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),為我國實現(xiàn)制造強國戰(zhàn)略目標(biāo)提供了重要支撐[1]。但近年來,有色金屬制造業(yè)面臨發(fā)展緩慢、自主創(chuàng)新力不足、要素配置亟待優(yōu)化、資源環(huán)境壓力增大等問題,導(dǎo)致有色金屬制造業(yè)發(fā)展出現(xiàn)原材料價格增高、產(chǎn)能過剩等突出問題,致使行業(yè)企業(yè)面臨著較大財務(wù)風(fēng)險。為此,針對有色金屬制造業(yè)中的銅業(yè)企業(yè)而言,需要盡早發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的財務(wù)風(fēng)險,并及時有效地進行預(yù)警,有助于企業(yè)規(guī)避經(jīng)濟損失,提升市場競爭力。當(dāng)前,多數(shù)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的設(shè)計對實用性的考慮不足,模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,計算量較大,且缺少對銅業(yè)企業(yè)特性及行業(yè)環(huán)境的綜合考慮,在銅業(yè)企業(yè)中的適用性有待提升。本文選擇G銅業(yè)企業(yè)作為研究對象,G企業(yè)是一家生產(chǎn)和銷售銅及銅合金管材的現(xiàn)代化企業(yè),生產(chǎn)能力達到5000噸/年。本文采用熵值法和功效系數(shù)法構(gòu)建G企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,不僅對G企業(yè)和有色金屬行業(yè)具有重要的應(yīng)用價值,還能為其他行業(yè)構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型提供新思路。

一、財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型選擇

常見的企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型有單變量預(yù)警模型、 Logit回歸分析模型、Z模型、F模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、熵值法和功效系數(shù)法,每個預(yù)警模型的優(yōu)缺點各不相同[1]。考慮G企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警中所需用到較多的財務(wù)指標(biāo),倘若基于全部財務(wù)指標(biāo)設(shè)計預(yù)警模型,工作量極大,而熵值法可對指標(biāo)進行更客觀的賦權(quán),操作簡單;功效系數(shù)法可得到企業(yè)的綜合分?jǐn)?shù)及單項分?jǐn)?shù),可體現(xiàn)企業(yè)整體財務(wù)情況和風(fēng)險來源[2]。因此,結(jié)合G企業(yè)的實際情況,選擇熵值法及相關(guān)性分析篩選確定合適的指標(biāo),并利用功效系數(shù)法進行指標(biāo)組合計算,構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型,最終得到的計算結(jié)果則是實際財務(wù)風(fēng)險的大小。

二、銅業(yè)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)選擇

(一)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)初選

在選取財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)的過程中,為實現(xiàn)對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的全面預(yù)警,在G企業(yè)原有考核財務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上,增加指標(biāo)數(shù)量,共選取20個指標(biāo)來反映G公司的盈利能力、營運能力、償債能力及發(fā)展能力。詳細(xì)情況如表1所示。

(二)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)篩選

結(jié)合G企業(yè)實際財務(wù)數(shù)據(jù),利用熵值法先計算出各財務(wù)指標(biāo)的熵值和權(quán)重。具體的計算步驟如下:

第一步:依照實際財務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建矩陣,并對矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將各項指標(biāo)數(shù)據(jù)劃分為正向、適度和負(fù)向三類;第二步:對標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到的數(shù)據(jù)進行非負(fù)化處理;第三步:對非負(fù)化處理后得到的數(shù)據(jù)進行歸一化處理;第四步:對各指標(biāo)的熵值及權(quán)重進行計算。得到的結(jié)果如表2所示。

熵值法是通過對各指標(biāo)離散程度的計算,對指標(biāo)權(quán)重進行評價,熵值越小證明該指標(biāo)與其他指標(biāo)的相關(guān)性越小,確定性越大[3-4]。因此,在20個指標(biāo)中應(yīng)選取熵值越小的指標(biāo)確定為最終的預(yù)警指標(biāo),并在此基礎(chǔ)上對G企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型進行構(gòu)建,步驟如下:

第一步:利用SPSS軟件對篩選出的指標(biāo)進行雙側(cè)檢驗,計算相關(guān)性系數(shù);第二步:篩選出pearson相關(guān)性系數(shù)在0.9以上的指標(biāo),并重新計算熵值,選擇較大的指標(biāo)進入下一步;第三步:二次篩選pearson相關(guān)性系數(shù)小于0.9的指標(biāo),選取指標(biāo)權(quán)重比平均權(quán)重大的指標(biāo)。

通過對G企業(yè)2019~2021年財務(wù)數(shù)據(jù)的整理,展開相關(guān)性分析。以反映盈利能力5個指標(biāo)的相關(guān)性分析為例,相關(guān)性分析結(jié)果如表3所示。

由表3能夠看出,G企業(yè)盈利能力各指標(biāo)相關(guān)性均超過0.9,為此指標(biāo)選擇標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)對權(quán)重進行比較。權(quán)重最高的是資本收益率,總資產(chǎn)報酬率次之,為此將這兩個指標(biāo)確定為反映G企業(yè)盈利能力的指標(biāo)。

以此類推,篩選出反映G企業(yè)運營能力的指標(biāo)為應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;反映償債能力的指標(biāo)為速動比率;反映發(fā)展能力的指標(biāo)為銷售毛利增長率、營業(yè)利潤增長率和資本保值率。

(三)確定財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)權(quán)重

基于上述對風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)的篩選結(jié)果,利用熵值法重新計算各指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果如表4所示。

(四)構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型

因傳統(tǒng)功效系數(shù)法在預(yù)警檔次和綜合得分的分配上存在不足,只有兩個檔次,且基礎(chǔ)分和調(diào)整分的比重一成不變,導(dǎo)致預(yù)警模型的敏銳性下降。為此,作出如下處理:

首先,對評價檔次進行細(xì)化。參照《企業(yè)綜合績效評價標(biāo)準(zhǔn)值(2022年)》的評價標(biāo)準(zhǔn),在原有基礎(chǔ)上增加三個檔次,并針對各檔次設(shè)置不同的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)[5]。

其次,對基礎(chǔ)分和調(diào)整分予以改進。在原有基礎(chǔ)上新增盈利、運營、償債和發(fā)展四個指標(biāo)組得分及單項指標(biāo)得分。最終對綜合評價分?jǐn)?shù)的計算如下所示:

再次,對財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)值進行確定。計算各財務(wù)預(yù)警指標(biāo)實際值,依照所處檔次標(biāo)準(zhǔn)值計算出實際得分,以有色金屬冶煉和壓延行業(yè)的相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)作為評價標(biāo)準(zhǔn)值。

最后,劃分財務(wù)風(fēng)險預(yù)警等級,分?jǐn)?shù)在85~100分之間為無警;在70~85分之間為輕警;在50~70分之間為中警;在30~50分之間為重警;在0~30分之間為巨警。

三、銅業(yè)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的應(yīng)用

將G企業(yè)2021年相關(guān)財務(wù)指標(biāo)輸入財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型中,經(jīng)過計算,G企業(yè)2021年財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的綜合得分為53.41分,即G企業(yè)2021年的財務(wù)風(fēng)險處于中警,表明具有較大的財務(wù)風(fēng)險。為此,G企業(yè)的管理者必須加強對財務(wù)狀況的重視,需要及時針對財務(wù)情況采取相應(yīng)的風(fēng)險防范措施,避免財務(wù)風(fēng)險出現(xiàn)進一步的惡化。

結(jié)語

選擇以G銅業(yè)企業(yè)為研究對象,基于樣本數(shù)據(jù)分別從盈利、運營、償債、風(fēng)險四個方面對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險狀況進行研判,利用熵值法和功效系數(shù)法構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。模型應(yīng)用結(jié)果表明,G企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險處于中警,與G企業(yè)的實際財務(wù)狀況相符,可從加強員工財務(wù)風(fēng)險管理意識、設(shè)置財務(wù)風(fēng)險預(yù)警崗位、強化應(yīng)收賬款管理和健全財務(wù)風(fēng)險預(yù)警機制幾方面加以改善。

參考文獻:

[1]楊旭,黃雪梅.基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飼料企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建[J].中國飼料,2022(14):135-138

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[4]喬瑞玥.基于判別分析對醫(yī)藥類企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的建立[J].中國市場,2022(04):173-175

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