基于流程的企业财务预警系统构建
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作者: 董发国,周伟
摘要：在充满竞争的市场条件下，企业如何通过财务预警来规避风险是所有企业应该关注的问题。从财务预警系统指标的建立，模型的选择，报警及排警等方面详细阐述了企业财务预警系统的构建过程。
关键词：财务预警指标体系；财务报警；排警对策
中图分类号：F275 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2010）25-0095-02
引言
财务预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。财务预警系统则是从财务角度对企业进行预警，通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，依托建立的组织体系，采用各种分析方法，预先告知企业所面临的危险情况，同时分析企业发生财务危机的原因，发现企业财务运营体系隐藏的问题，以提早做好防范措施并提出相应排警对策的财务分析系统。其构建流程主要包括财务预警指标体系的构建，财务预警模型的构建，财务报警体系的构建以及财务排警对策的制定。
一、企业财务预警指标体系构建
企业财务预警指标是建立在企业财务分析指标基础上的。财务分析是以企业的会计核算资料为基础，通过对会计所提供的核算资料进行加工整理，得出一系列科学、系统的财务指标，以便进行比较、分析和评价。通过对资产负债表、利润表、现金流量表、其他附表以及财务状况说明书的分析和概括，集中反映企业的财务状况、经营成果和现金流量等财务信息，从而系统的揭示企业的偿债能力、资金运营能力、获利能力等财务状况。
本文在获利能力指标中采用了EVA指标，作为获利能力的核心指标，起到总揽全局的作用。因为EVA主要受税后净利润和资本成本的影响，而税后净利润又与企业的营运能力和获利能力相联系，资本成本主要和企业的偿债能力相联系，所以我们通过这种联系，把EVA指标和传统财务预警指标结合在一起。另外还可以采用其他分析法来判断所选择的指标之间是否具有相关性，具有明显相关性的指标可以取其一，没有明显相关性的指标都列明，从而确定最终指标体系。
财务预警指标体系是企业财务预警的重要内容，建立科学有效的财务预警指标体系的关键在于财务预警指标选择是否恰当，企业设计财务预警指标体系应遵循以下原则：（1）预测性原则：企业财务预警指标必须能准确地预测企业财务状况变动的趋势，通过分析财务预警指标，可以预先诊断企业财务危机征兆，从而制定相应的对策来保证企业生产经营处于稳定发展态势的合理界限。（2）系统性原则：为保证财务预警指标体系具有系统性和完整性，在建立财务预警指标体系时应尽可能从不同角度选取可以反映企业财务状况的指标，以便最终确保财务预警指标体系能够客观反映企业财务状况。（3）可比性原则：选取财务预警指标时，应使财务预警指标具有纵向可比性和横向可比性，即对某一企业在不同时期的预警指标应具有纵向可比性，而对同一行业不同企业之间预警指标具有横向可比性以及同一时期不同企业的主要预警指标也具有可比性。（4）灵敏性原则：财务预警指标应该能够灵敏的反映企业财务状况，达到企业财务预警的目的。
二、企业财务预警系统模型构建
财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，常用的是以下几种：
1.一元判别模型是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的一种预测模型。在一元判定模型中，最为关键的一点就是寻找判别阀值。一元判定模型方法简单，但是总体判别精度不高，并且只重视一个指标的判别能力，但是仅用一个财务指标是不能充分反映企业的整体财务特征的；如果多个指标共同判断，又可能会呈现矛盾的结果。因此运用单变量模型，指标的选择至关重要。目前，多变量财务危机判别模型已经是财务预警模型中的主流。
2.多元线性判定模型是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值来预测财务风险的一种预测模型。多元线性判定模型以Z-Score模型为例，其判别方程的形式为Z=V1X1+V2X2
+V3X3+…VnXn。它可以将企业的多种财务指标转换成单一的判别标准，或称Z值，以此来判断企业是否存在危机。多元线性判定模型相对于一元判别模型具有较高的判别精度，但其预测精度只是在短期内较为准确，超过一年其精确度将大大下降。
3.多元逻辑（Logit）模型是通过寻求观察对象的条件概率来判断企业的财务状况和经营风险的一种预测模型。该模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，适用范围更广泛，但计算过程较复杂，且计算过程中的近似处理也影响了其预测精度。
4.多元概率比(Probit)回归模型与多元逻辑（Logit）模型类似，但其假设条件不同。多元概率比模型假设样本服从标准正态分布，而多元逻辑模型不需要严格的假设条件。
5.人工神经网络模型是将神经网络的分类方法应用于财务预警。人工神经网络模型通常由输入层、输出层和隐藏层组成，其信息处理分为前向传播和后向学习两步进行。神经网络具有非线性映射和较强容错性的特点，特别是它的自学习能力，可随时依据新的数据资料进行自我学习，调整其内部的储存权重参数，更好的逼近期望输出。近年来，神经网络在模式识别、风险评价、证券分级等方面得到了广泛的应用。神经网络作为非统计类方法，没有严格的前提条件，可以实现任意形式的映射，为财务预警提供了一种新的思路。
三、企业财务预警系统报警体系构建
企业财务预警集预测、警示、报警等功能于一身。首先，它能够预测到财务危机可能的风险，然后将其以特别的方式警示利益相关者，并提出具体的建议帮助他们规避风险。显而易见，预警和警示只是手段，报警才是目的。
建立财务预警系统的一般程序：警源分析，警兆分析与识别，警度设置和排警四个步骤。警源指警情产生的根源，警源分析就是根据警源全面分析企业所面临的风险；警兆分析与识别就是分析和识别各种风险作用到企业上的征兆表现，是财务预警系统的关键环节。从警源到警兆有一个发展过程：警源孕育警情―警情发展扩大―警情爆发前的警兆出现。财务预警排警的过程就是通过预警模型预报警度，力争在警情爆发前，分析警兆，控制警源，从而规避风险。
警度的设置，可以采用不同的符号、颜色和程度标志等等，来表示企业当时的财务危机已达到相应的程度。在实际应用中，这种信号类型可以设计得非常细致，如可分为“很危险”、“危险”、“较危险”、“低危险”、“无危险”等等，也可以设计得较为粗略，如“很危险”、“危险”、“无危险”三档等等。
当然，这种风险信号设置的详细程度，主要取决于企业财务危机预警的要求和目的。在国际上通用的是用颜色来表示危机的程度。通常预警信号或者说财务指示灯的颜色主要表现为以下几种：红色、黄色、绿色，一般红色表示高度警戒，黄色表示提请充分关注，绿色表示财务状况基本正常。
四、制定企业财务预警系统的排警对策
有效的财务预警只是企业风险预防和控制的一种手段，并非最终目的，预警的只是企业风险控制机制的一个重要环节，更重要的是在财务预警的同时，要对造成企业各种财务危机的原因作深入的分析和说明，并详细剖析根源，寻找治理对策。
从财务分析的过程中，我们可以看出，出现警情的环节主要在筹资环节和投资环节。分析财务警兆和监测财务警度后，我们应依据出现警情的不同环节制定相应的排警对策。
1.在筹资环节，企业必须从长期发展和经营目标出发，对其筹资活动进行分析，从筹资活动状态及其结果评价筹资风险存在及其强弱，同时根据对筹资风险的评价结果，有针对性的提出筹资风险的管理对策。（1）寻找新的抵押和担保贷款。通过资产的抵押和质押，或寻找相应的担保，千方百计取得经营资金。（2）寻求并获得新的投资。包括所有者追加投资或增资扩股，获取新的投资方式，以形成大额的现金流入，缓解资金紧张的状况。（3）处置资产。为了偿还债务或将呆滞资产变现以缓解资金紧张的局面，企业会处置资产，处置的手段通常包括折价变卖等。（4）售后回租资产。采取这种措施能缓解短期内资金紧张的状况，同时满足生产、经营需要。如将企业的部分固定资产出售，然后再向买方租用该固定资产，因租金远远小于其售价款，因而能起到缓解资金紧张局面的作用。
2.在投资环节，企业的投资包括直接投资和间接投资。由于直接投资具有对企业生产经营活动影响重大，实施后难以改变，所需资金巨大等特点使得若直接投资出现风险将给企业带来非常重大的损失。在这种情况下可以采取消减和压缩资本性支出的办法。即延缓非生产性支出，在降低生产经营成本的同时，压缩日常经费开支，推迟和延缓固定资产建造及改造项目。
综上所述，企业在进行财务预警时应根据企业内外具体情况制定相应的指标体系，选取适合本企业的预警模型，以及预警体系和排警对策，从而使财务预警在企业管理中发挥更大的作用。另外，企业财务预警系统目前来说主要还是在理论层面上的研究，真正应用到实践中的寥寥无几，这就决定了企业财务预警未来的发展方向是理论与实践结合，真正应用到企业的危机预警中去。
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