国内外财务危机预警研究综述
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作者: 刘红梅 鞠妮妮
提要 目前，国外财务风险预警模型已经在信贷风险评价与管理、企业资信评估等实务中得到广泛应用。我国财务风险预警的研究仍借鉴西方的传统模式，对我国上市公司的财务预警情况进行检验，在模型指标的选取上没有注重我国的国情，因此现阶段我国关于财务风险预警研究还有许多问题需要探讨。
关键词：财务预警；财务预警模型
中图分类号：F23 文献标识码：A
一、国外财务预警研究状况
西方经济学家早在20世纪三十年代，就有学者对公司财务风险的预警模型进行研究。Fitzpatrick最早发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司的财务比率相比，有很大不同，从而他认为财务比率能够反映企业财务状况，并对企业的未来有预测作用。
Beaver首先运用统计方法建立了单变量财务模型，提出可以用财务比率来预测公司的失败，目的是通过实证研究来检验财务比率的预测功能。他选取美国1954～1964年间资产规模相同的79家经营失败的企业和79家正常经营的企业，进行对比研究，选用30个财务比率进行分析，发现具有良好预测性的财务比率为现金流量/债务总额、资产负债率和资产收益率。在公司失败的前一年，Beaver模型的总误分率为13%，失败公司的误分率为22%,非失败公司的误分率为5%，并且时间越往前，误分率越高。他每次只运用一个比率进行破产预测，不能全面反映一个公司财务状况的各个方面，因而具有很大的局限性。
美国纽约大学商学院Altman于1968年在《金融杂志》上发表了一篇题为“财务比率、判别分析和公司破产的财务预测”的论文，首次提出了多变量预警模型的思想。他根据行业和资产规模，选择了33家破产公司和33家非破产公司作为研究样本，以误判率最小的原则确定了5个变量作为判别变量，其多元线性判定模型为：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5，判别变量分别为营运资本/总资产、留存收益/总资产、息税前收益/总资产、股票市值/债务的账面价值、销售收入/总资产，这就是著名的Z计分模型。此后，许多学者采用类似的方法进行研究，对模型加以改造，只是选取的变量指标或者指标系数不同而已。
1980年Olson第一个将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，他选择了1970～1976年间破产的105家公司和2，058家非破产公司组成的配对样本，分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到96.12%。逻辑回归分析方法使财务预警得到了重大改进，克服了传统判别分析中的许多问题，包括变量属于正态分布的假设以及破产和非破产企业具有同一协方差矩阵的假设。
1991年Tam采用人工神经网络模型进行财务预警研究，通过输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络的模拟构建模型，具有较好的模式识别能力和容错能力，适用于今日复杂多变的企业运作环境，但其理论基础比较抽象，对人体大脑神经模拟的科学性和准确性有待进一步加强，因而使用性大大降低。另外，神经网络模型虽然近几年被很多学者所使用，但其运作过程犹如黑箱，对于各财务比率的权重无法获悉，不同的样本模型其隐藏要素的个数会有所不同，影响比较的客观性，因此不适合作为比较不同样本的模型。
二、我国财务危机预警研究状况
我国市场经济体制的建立和资本市场的发展历史相对较短，证券法规体系不健全以及破产机制不完善阻碍了财务预警研究的步伐，财务预警研究的起步较晚，在研究方法上主要借鉴国外的成果利用我国的数据构建类似的模型。1986年吴世农、黄世忠曾撰文介绍企业破产的财务分析指标极其预测模型。
1996年周首华、杨济华对Z计分模型进行改造，建立了F分数模型，在该模型中加入了现金流量这一预测自变量，并且扩大了样本量。其使用了Compustat PC Plus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而Z计分数模型的样本仅为66家（33家破产公司和33家非破产公司）。
陈静于1999年利用单变量分析方法和多变量分析法，把1998年底的27家ST公司与同行业同规模的非ST公司作为样本进行研究，认为在多变量分析法中，负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率等指标构建的模型，可以在前3年较好的预测ST公司。
吴世农、卢贤义在2001年选取70家处于财务困境的公司和70家正常公司为样本，检验了Fisher线型判定模型、多元型线性回归分析和Logistic回归分析三种方法。他们的研究结果表明，在财务危机的前两年或者一年，流动比率、负债比率、总资产周转率等指标的时效性较强。Fisher线型判定模型、多元型线性回归分析和Logistic回归分析模型均能在财务危机发生前作出较为准确的判断，Logistic回归分析模型的误判最低，在财务危机发生的前1年，误判率仅为6.47%。
杨淑娥于2003年在Z计分模型的基础上，选取了67家财务失败公司（1999年的ST类公司41家和1999年的非ST公司但在2000年成为ST公司26家），同时选取了67家配对公司，运用统计学中的主成分分析法，提出了Y分数模型，并用建立模型的134个原始样本进行回代，在预测y值＝0.5时，模型的回判准确率为86%左右。
章之旺于2004年根据2003～2004年度60家财务困境样本和120家非财务困境样本，分别运用单变量和多变量logistic分析检验了现金流量信息在财务困境预测中的相对信息含量和增量信息含量，证实现金流量变量与应计会计变量相比，既具有相对信息含量也具有增量信息含量。该方法鲜明地提出了以现金流量指标构建的模型好于构成指标主要是取自资产负债表和损益表的数据的其他模型。
张友棠在2004年所著的《财务预警系统管理研究》中，针对导致财务信息失真和经营者人为操纵利润的“会计戏法”，摒弃了传统的财务指标，构建出了基于现金流量基础的全新的财务指标――现金盈利值CEV和现金增加值CAV，并在此基础上系统地构建了财务预警指数测度系统和分析系统。
三、国内外财务危机预警研究评述
从以上所述的财务危机预警研究文献中，可以看出这些学者的共同之处在于：
1、在指导思想上：过多的注重于数据的挖掘和处理，忽视了财务会计数据的滞后性，忽视了事前管理、过程控制等。
2、在体系建立上：主要局限于企业偿债能力、营运能力、盈利能力等综合能力的预警。
3、在方法应用上：过多地使用风险评价、概率分布、资金成本的计算、敏感分析等数学方法，忽视了企业实际运用。
4、在指标设置上：主要是间接的指标和数量化的指标。在企业经营实践中，更多的是直接的和非量化的指标。
5、在信息来源上：过分依赖会计报表数据。国内外普遍存在会计信息失真的问题，如过分依赖财务报表数据建立预警系统，必然导致预警指标不适用，甚至导致错误的决策。
纵观国内外研究结果，可以看出财务危机预警研究经历了一个从注重单一的比率研究到多变量比率研究的过程。对财务报表也从最初重视资产负债表、利润表转而更注重现金流量表。其共同特点是都比较注重定量分析，即财务比率的分析，通过研究一系列的财务比率是否超过事先设定的预警临界点，判断企业是否陷入财务危机。但是，由于公司财务报表自身的局限性，比如数据的滞后性、历史成本计量原则等，加上财务报表的真实性问题，处于困境的公司面对内外压力,很有可能利用各种手段粉饰财务报表,使得财务比率分析的可信性减弱。因而，财务危机预警研究不能单单注重定量分析，还应当从定性分析方面，比如企业财务报表的审计意见、公司大股东的变化、会计师事务所的变化等对其加以研究。也就是说，对公司财务危机预警的研究，应该把定性分析方法和定量分析方法结合起来。
（作者单位：1.山东三联电子信息有限公司；2.中华女子学院山东分院）
主要参考文献：
［1］Fitzapatrick.A comparison of ratios of Successful Industrial Enterprises with those of Failed Firms[M].New York:Certified Public Accountant,1932.
［2］Beaver.Financial Ratios as Predictors of Failure in Empirical Research in Accounting［J］.Supplement to the Journal of Accounting Research,1967.1.
［3］Altman E.Finance Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］.Journal of Finance,1968.9.
［4］吴世农，黄世忠.企业破产的分析指标和预测模型[J].中国经济问题,1986，6.
［5］周首华，杨济华，王平.论财务预警的模型分析－F分数模型[J].会计研究，1996.8.
［6］陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究，1999.4.
［7］吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预警模型研究[J].经济研究，2001.6.
［8］杨淑娥，徐伟刚.我国上市公司实证研究[J].中国软科学，2003.1.
［9］章之旺.现金流量信息含量与财务困境预测[J].现代财经，2004.8.
［10］张友棠.财务预警系统管理研究[M].中国人民大学出版社，2004.
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