定量预警分析的发展，单变量分析方法

(一)定量预警分析的发展

利用公司的财务报告数据来评价公司的业绩和财务状况有着久远的历史。Fitzpartrick于1932年进行了一项单变量的破产预测研究，他以19对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净资产收益率与股东权益除以负债这两个比率。但一直到1966年才有人沿着他的这条思路继续研究财务危机的预测问题。Beaver在1966年发表的论文里首先使用5个财务比率作为变量，分别对79家经营失败和79家经营成功的公司进行了一元判定预测，发现债务保障率(现金流量/负债总额)能够最好地判定公司的财务状况(误判率最低)，其次是资产负债率，并且离经营失败日越近，误判率越低，预见性越强。

由于采用不同比率预测同一公司可能会得出不同的结果，1968年，Altman提出了多变量模型即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分(称为Z值)来预测财务危机。由于该模型是以制造行业中等资产规模(70万～2590万美元)的企业为样本，对小企业适用性不大。1972年，Edmister专门针对小企业建立了小企业财务危机预警分析模型。此后回归分析、聚类分析、数学规划等方法陆续应用在财务危机预测中。进入20世纪90年代，西方的理论界及企业界对上述的线性方法提出了质疑，因为它们的有效性依赖于严格的假设条件，如变量的多元正态分布、独立性及协方差矩阵等。只有当这些假设条件得到满足，这些方法才有很好的效果。因此，财务预警方法的发展正在经历巨变，进入21世纪以来对人工神经网络的研究表明，由于它的非线性、非参数、自适应学习等特征，可作为模式识别的一个强有力的工具。

(二)单变量分析方法

单变量分析指的是运用单一变数、用个别财务比率来预测财务危机的方法。

(1)财务比率法。财务比率法是William Beaver在比较研究了79个失败企业和相同数量、相同资产规模的成功企业后提出的，他在计算了各财务报表项目的平均值之后，对流动资产项目中的重要项目作了如下说明：①失败企业有较少的现金而有较多的应收账款；②当把现金和应收账款加在一起列在速动资产和流动资产之中时，失败企业与成功企业之间的不同就被掩盖住了，因为现金和应收账款不同，它们是向相反的方向起作用的；③失败企业的存货一般较少。

William Beaver的这些结果说明，在预测企业的财务危机时，应特别关注现金、应收账款和存货三个流动资产项目，对于现金和应收账款较少，而存货较多的企业，分析时应特别警觉。此外，财务比率法也可以根据企业所处的阶段、行业及其特点，选用其他的财务指标，包括速动比率、流动比率、资本结构比率、存货周转率、收入结构比率、资本回报率、利润边际率、资产周转率等，并且在静态指标的基础上，还可引入动态指标，如销售变动率(应收账款变动率/销售变动率)等。目前通常用来作为企业发生财务危机征兆的指标有债务保障率、资产收益率、资产负债率等。

企业的现金流量、净收益和债务状况不能改变，并且表现为企业长期的状况，而非短期因素。根据这一方法，跟踪考察企业时，应对上述比率的变化趋势予以特别注意。

(2)“利息及票据贴现费用”判别分析法。日本经营咨询诊断专家田边升一，在其所著《企业经营弊病的诊治》一书中，提出了检查企业“血液”即资金的秘诀之一是“利息及票据贴现费用”判别分析法。

“利息及票据贴现费”判别分析法，即用企业贷款利息、票据贴现费占其销售额的百分比来判断企业正常(健康)与否。制造业中，如果这种百分比的数值为3%，则属情况一般，如果是5%，就表明资金周转较困难；到了7%，就会发生拖欠职工工资的现象；而这个百分比的数值上升到10%时，则企业势必要倒闭了(如表9-4所示)。

表9-4　利息及票据贴现费用判别法的标准值%

(3)企业股市跟踪法。这种方法适用于上市公司。一般而言，企业的外部相关利益主体无法像企业内部经营者一样熟知企业的全部真实情况，仅通过企业对外报送的财务报告或临时公告等方式来了解企业的变化。由于很可能发生会计信息失真，相关利益主体更愿意以企业发行的股票价格为分析因素，尤其对于小股东或小债权人，在考虑监督成本必须小于收益的原则下，可以简单地认为企业股票价格的持续下降是企业经营失败的前兆。

虽然这种方法具有简单易行的优点，其缺点也是显而易见的，首先，它只适用于上市公司，不具普遍性；其次，股票价格波动的影响因素太多，经营状况的好坏只是其中的一个主导因素，如果市场有效性较弱，股票价格就更加不能反映企业的真实财务状况和经营成果。

(三)多变量分析方法

(1)企业安全率模式

通过计算企业的安全率，可以了解企业财务经营结构现状，并寻求企业财务状况改善方向。企业安全率是由两个因素交集而成：一是经营安全率；二是资金安全率。

①经营安全率。经营安全率用安全边际率表示(见式9-1)。

例如，ABC公司明年预计销售额2500万元，变动成本率60%，固定成本800万元，则：

保本销售额＝800÷(1-60%)＝2000万元

安全边际率＝(2500-2000)÷2500＝20%

②资金安全率。资金安全率的计算方法是资金安全率＝资产变现率-资产负债率，其中资产变现率＝资产变现金额/资产账面金额，资产负债率＝负债总额/资产总额，这样可以得到公式

在计算资金安全率时，所谓的“资产变现金额”，就是企业立即处置其所有资产后可以变成现金的总数。在计算资产变现值之际，要以资产负债表所列的各项资产一一加以估算加总而得。通常来看，资产负债表上的现金和银行存款可用账面金额；应收款项除扣除呆账准备外，还需要扣除一些催收账款费用；存货则需把账面金额减掉一些呆账及其他损失；房屋及土地则可用市场同类可比价格。

仍以ABC公司为例，公司资产账面价值为1000万元，经仔细核定确认将企业资产按变现价值估算约为900万元；他人资本600万元，自有资本400万元，合计为1000万元，则资产变现率＝900/1000＝90%，资产负债率＝600/1000＝60%，资金安全率＝90%-60%＝30%。

③两比率结合的预警分析。企业进行财务预警分析时，可将资金安全率与安全边际率结合起来判断企业的经营情况和财务状况是否良好(如图9-4所示)。

当两个指标共同确定的经营安全率落在第Ⅰ象限时，表示企业经营状况良好，应该采取有计划经营扩张策略。经营安全率落在第Ⅱ象限时，表示企业经营财务状况尚好，但是市场销售能力明显不足，应全盘研究对策，以加强企业总体销售实力，创造企业应有利润。经营安全率落在第Ⅲ象限时，表示企业经营已陷入经营不善的境地，随时有关门的危机，经营者应下决心立即采取措施，进行有效的重整。经营安全率落在第Ⅳ象限时，表示企业财务状况已露出险兆，经营者应将改善财务结构列为首要任务，要求企业全员有总体现金观念、自有资金比例提高，并积极进行开源节流。此时对市场营销应采用适度的成长策略，并且要求营销部门对顾客做必要的筛选，提高信用政策的标准，以防止不良销售损失加速企业财务状况的恶化。

图9-4　企业安全率分析模式

继续关注上例ABC公司，公司安全边际率为20%，资金安全率为30%，其代表的经营安全率落在第Ⅰ象限，表示ABC公司经营状况良好。一般来说，当两个安全率指标均大于零时，企业经营状况良好，可以适当采取扩张的策略；当资金安全率为正，而安全边际率小于零时，表示企业财务状况良好，但营销能力不足，应加强营销管理，增加企业利润的创造能力；当企业的安全边际率大于零，而资金安全率为负时，表明企业财务状况已露出险兆，积极创造自有资金、进行开源节流、改善企业的财务结构成为企业的首要任务；当企业的两个安全率指标均小于零时，则表明企业的经营已陷入危险的境地，随时有爆发财务危机的可能。

(2)多元线型函数模式

此方式是从总体宏观角度检查企业财务状况有无呈现不稳定的现象，及早未雨绸缪，做好财务危机的规避或延缓危机的发生。多元线型函数模式在财务管理文献上主要有以下几种。

①Altman的Z计分模型。该模型是运用五种财务比率，进行加权汇总产生的总判别分(称为Z值)来预测财务危机的模型。1968年，Altman发表了一篇使用Z计分模型来预测财务危机的模型，此后该模型也被作为一种方便的综合经营业绩的评价方法普遍使用，其计算公式为式中，Z值为判别分；

X 1为营运资金/资产总额，用于衡量企业流动资产净额相对于资产总额的比例；(www.xing528.com)

X 2为留存收益/资产总额，用于衡量企业一段时间内的累计获利能力，其中“留存收益”数字来自资产负债表；

X 3为息税前收益/资产总额，该比率剔除了税收和杠杆因素影响，用于衡量企业资产的生产能力；

X 4为股东的权益资产/负债总额，用于衡量企业在负债超过资产，企业无偿债能力之前其资产可能的跌价的程度；

X 5为销售额/资产总额，用于衡量企业资产取得销售收入的能力。

Z计分模型中的财务比率X 1、X 2、X 3、X 4和X 5以绝对百分率表示，比如，当“营运资金/资产总额”为30%时，X 1则表示为30。按照这一模式，Z值越低，企业就越可能破产。通过计算某个企业连续若干年的Z就能发现企业发生财务危机的先兆。回归分析结果表明：当Z＜1.20时，企业属于破产之列；当Z＞2.90时，企业属于不会破产之列；当1.2＜Z＜2.90时，企业属于“灰色区域”或“未知域”之列，也就是说难以简单地得出是否肯定破产的结论。

下面给出甲公司、乙公司2016年度财务报表相关数据，依据模型(表9-5)计算Z值如下。

表9-5　甲公司、乙公司2016年度相关财务数据　 单位：万元

(续表)

根据以上资料，可以计算得之：

按照计算结果，Z甲＞2.9＞Z乙甲企业应该很安全，但是乙企业存在风险隐患。虽然Z计分模型存在种种缺陷，如果运用得当，它仍然是一个有效的管理工具。在美国，Altman模型作为预防破产的工具得到很高的评价，在短期预测中具有很高的准确度。

②日本开发银行的“利用经营指标进行企业风险评价的新尝试”。20世纪70年代，日本也利用与Altman模型相类似的分析方法，致力于研究开发企业业绩评价、风险估计的方法。日本开发银行调查部发表的“利用经营指标进行企业风险评价的新尝试——利用多变量分析的探索”虽然没有Altman的名字，但分析方法却与他的思路如出一辙，所不同的只是构成Z的各独立变量的选择有明显的差异。他们选择了东京证券交易所310家上市公司作为研究对象，分成优良企业和不良企业两组，进行了财务困境预测，建立了破产模型计算公式为

式中，X 1为销售额增长率；X 2为总资本利润率；X 3为利息率；X 4为资产负债率；X 5为流动比率；X 6为粗附加值生产率(为折旧费、人工成本、利息与利税之和与销售额之比)。

模型中X 3和X 4的系数是负数，表明他人资本分配率和资产负债率越小，风险越小。判别函数的Z值越大，企业越是“优秀”，相反，则是“不良”的象征，并认为Z处在0～10的数值里，定为可疑地带，即是灰色区域。

③模糊综合评判法。从上面的各种分析法可以看到，财务风险的分析预测是一个多因素的过程，其反映本质特性的指标很多，除了有直接可以量化的指标外，也有大量的难以用数值确切表达的指标。如信用风险“很大”，领导者“有才能”，员工的素质“较高”，规章制度“比较”完善等模糊概念。同时在指标体系或变量模型中，还存在特征、口径不一致的问题，缺乏可比性。因而我们利用模糊数学的方法来解决这个问题。但是，使用该方法的计算量较大，为了快捷处理数据信息，需利用计算机来完成该项预测过程。

模糊综合评判法步骤如下所述。

Ⅰ.确定评判因素(评价指标)集。设定企业财务预警指标体系为评价指标集合。记为：

S＝{S 1，S 2，S 3，…，S n}

Ⅱ.确定评价指标的权重集：根据各个指标因素的重要程度对各指标赋予相应的权数，其大小应与影响因素对总体影响程度大小相一致，从而组成评价指标因素的权重集合。记为：A＝{a 1，a 2，a 3，…，a n}且∑a i，a i＞0。具体可根据专家评定或管理者、财务经理的职业判断或实际经验来确定。

Ⅲ.设定评价结论，并确定各个评价结论的数值区域。在模糊集合中，其中的元素与模糊集合存在一定的隶属程度，即隶属度。100%的隶属关系则记为隶属度V＝1，100%不存在隶属关系则记为V＝0，隶属度的取值区间为V∈[0，1]，在财务风险预警管理中，指标体系中的各指标与风险之间的关系用隶属度来表示。隶属度的取值集即为各指标的风险等级档次集。记为：V＝{V 1，V 2，V 3，…V m}，V j∈＝[0，1]，j＝(1，2，3，…，m)。

式中V j可视为S中各指标对不同级别风险档次的隶属度，m的值可根据实际情况而定。

Ⅳ.对预警指标评价结论值进行模糊统一。某个指标的评价结论值是该指标在某一时期内各个月(年)的结果在这个评价结论的数值区域内所出现的比例。其计算方法是先统计某个指标在某个时期内各个月(年)的结果在各个评价结论数值区域的次数，然后用该次数去除以该时期所包含的总月数(年数)，所得的值即为该指标的各个评价结论值。同一指标的结论值之和等于1。

Ⅴ.模糊综合评判决策。其方法是进行模糊变换，做出综合评价结论。也就是按照模糊数学中的最大隶属度原则，分析综合评价结论值，选取评价结论值最大的评价结论作为标准进行报警，并据以决策。

我们从模糊矩阵评判中得到结果，取其最大值所对应的风险等级状态，各种风险状态发出不同程度的警报来报警。警报的发出可采取计算机“亮灯”的方式，例如，当企业的财务状况发生变化，计算机自动进行模糊运算，当最大值对应的风险状态为正常状态时亮“绿灯”，低度风险状态时亮“蓝灯”，高度风险状态时亮“黄灯”，处于危机状态时亮“红灯”。这样财务预警系统与计算机结合，可以随时警示风险状态，促使管理者及时调整策略，减少损失或危机发生的可能性。

(四)风险阈值的边界预警

这个预警分析系统一般有两个要素：先行指标和扳机点。先行指标是用于早期评测运营不佳状况的变动指标。扳机点是指控制先行指标的临界点，也就是预先所准备的应急计划必须开始起动之点，一旦评测指标超过预定的界限点，则应急计划便随之而动。例如，根据应收账款周转率太低的信息，可以让经营者了解企业信用交易政策及顾客管理已经存在问题，应设法改善；进一步再用应收账款账龄分析法可以了解哪些顾客账款回收有困难，应全力催收以保全企业债权的安全性。

扳机点的敏感度强弱取决于所选指标是否能对企业的资产安全性、投资回报率、盈利稳定性或其他一些风险关注点产生先兆性及决定性影响。监控指标应针对企业的各主要经营业务和重要风险事项设立。具体监控措施如下：若监控指标发出的预警信号是“黄灯”，即5%＜监控指标实际值高于(或低于)监控值的幅度≤15%，表示有可能发生风险，内部审计部门应严密监控；若监控指标发出的预警信号是“红灯”，即监控指标实际值高于(或低于)监控值的幅度＞15%，表示监控指标已处于风险状况，极有可能发生风险，风险管理部门在严密监控的同时，应及时向责任主体负责人质询，并判断是否有必要进行干涉，查明或证实波动的原因。风险管理部门对确证的问题写出专项报告上报董事会风险管理委员会和其他相关高级管理人员，风险委员会在评估确认后，督促企业管理层落实与整改。

随着管理进一步精细化和信息系统的应用，监控指标可考虑实时(real time)开展，风险管理部门应分析监控指标值变动的原因，分析是由哪些因素造成的。其主要分析方法有以下几种。①纵向趋势分析：对监控指标实际值的本期数据与上期、年初、同期及标准值比较。②横向对比分析：对监控指标实际值进行与同业同等规模企业的排序比较。③关联关系分析：对监控指标实际值的相互关系、动(静)态的变化进行分析。

下面的预警标准出自一家A股上市公司，该公司推行曲线管理制度。

(1)曲线管理的比较标准：上年同期实际情况、当期预算标准、历史最好水平。当期预算标准为确保目标，历史最好水平为赶超标准。

(2)在曲线管理中，针对实际运行曲线与目标曲线之间的偏差，设置两大控制线：预警控制线和调整控制线。其中，预警控制线：与目标曲线相差5%。整改控制线：与目标曲线相差10%。

在曲线控制中，对分、子公司、事业部目标指标曲线按月做出评价：偶然落到预警控制线之外，应向公司做出说明；连续两次落到预警控制线之外，公司将发出警告(或亮黄灯)；连续三次落到预警控制线之外，公司将发出严重警告(或亮红灯)，并限期达到要求。

(3)在曲线控制中，对分、子公司、事业部目标指标曲线严重偏离目标落到调整控制线之外的处理：偶然落到调整控制线之外，应向公司做出专题报告，公司将发出警告(或亮黄灯)；连续两次落到调整控制线之外，又无正当理由，公司将发出严重警告(或亮红灯)，并限期达到要求。连续三次落到调整控制线之外，公司将派出工作队帮助分、子公司、事业部进行整改。如果分、子公司、事业部目标指标严重偏离实际情况(包括正方向和负方向偏离)，由公司做出调整决议。