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通過研究表明，現金流具有較強的財務風險預警能力，全面有效的現金流管理可以保證企業運營過程中的正常開銷、償還債務，有利于不斷的加速企業的整體資金的周轉，減少財務上的壓力，所以，現金流在企業的運營過程中有著重要的作用，構建基于現金流的財務風險預警體系是十分必要的。
一、現金流與財務風險的含義
（一）現金流的含義
現金流是指在一定的時期內，企業現金與現金等價物的流入與流出。比如，企業產品銷售、企業出售固定資產、企業向銀行貸款等獲取的現金，從而形成企業的現金流入，企業購買原材料、企業購買固定資產、對外投資、償還債務等支付的現金，形成企業的現金流出。現金流是企業價值的關鍵性因素，如果沒有現金流入，企業就不會有價值的存在，也可以說企業也不會有長足的發展。簡單的來說，現金流就是企業現金數量的增加或者減少。基于現金流的含義，現金流可以分為現金流入量、現金流出量、以及現金凈流量這幾種。對于企業來說，有經營活動產生的現金流、投資活動產生的現金流、以及籌資活動產生。
（二）財務風險的含義
財務風險是一種最常見的風險，是經營風險中的一個重要組成部分，財務風險針對企業在生產經營的過程中的資金流動，包括籌資活動、融資活動、投資活動、以及用資活動等中所面臨的各種風險。
二、財務風險的特征
（一）財務風險具有客觀性與必然性
在市場經濟的大背景下，財務風險是企業資金流轉的必然產物，是客觀存在的，是不以人的意志為轉移的，是每個企業都無法規避的，也無法消除，所以我們只有采取相關的措施進行防范與控制。
（二）財務風險具有雙重性
財務風險有損失方面的體現，也有價值方面的體現。通常情況下，財務風險與收益成正比關系，即高收益就要承受較高風險，反之，低收益就會承受較低的風險。這一特點讓人們對財務風險的本質認識的更加的全面。在了解財務風險的反面影響的同時，也要不斷的提高風險控制的能力，不斷的加強對財務風險的分析與研究，使企業健康、快速的發展。
（三）財務風險的范性與復雜性
廣泛性就是體現在財務風險的存在范圍較廣，影響較大，涉及到財務管理的每個過程。財務風險的復雜性體現在如下幾個方面：（1）形成財務風險的因素是多種的，如企業因素、社會因素、認為因素等等，面對這些因素的形成就需要領導者采取多種不同的措施去應對;（2）財務風險在形成階段具有的復雜性，在企業的運營過程中，財務風險可能隨時產生，但是，經營者很難判斷風險的危害性有多大，也很難對其進行預測;（3）財務風險承受度方面的復雜性，財務風險在發生以前，企業很難對風險的危害程度進行預測，因此，只能通過風險發生后對財務風險進行科學、合理的歸納、總結，只有這樣才能對企業的承受能力有進一步的了解。
（四）財務風險具有潛在性
經營管理者很難對財務風險的發生進行預測，財務風險是無意間發生的，與經營者的主觀意愿有著密切的聯系，不管企業所處的環境多么的復雜，財務風險多么的隱蔽，但是，只要經營管理層能夠正確的意識到企業所處的生存環境，積極的去應對，就會使財務風險的發生幾率大大的降低。
（五）財務風險具有相對性
財務風險的發生并不是不會改變的，財務風險是隨著一定條件的變化而變化的，或者風險程度加強，或者風險程度減弱，也可以說財務風險就是一個變數，是相對于不同的經營管理者以及不同抗衡風險的能力的角度來說的。
三、現金流對財務風險的影響
財務風險在財務管理的每個環節都存在，影響的因素也是多種多樣的，有外部因素的影響，也有內部因素的影響，同時還有內外部相結合的共同影響，最后導致財務風險問題的出現。不同的企業、不同財務風險的形成，其產生的原因也是不盡相同的。現通過現金流的流量、流速、流向、流程幾個方面因素來對財務風險的影響進行分析。
（一）現金流量
現金流量也就是現金的流入、流出量之間的差額，也就是凈流量。企業經營效益的最直接表達方式就是現金流量，現金流量是企業每項財務收支情況的整體反映，企業效益的風險大小在很大程度上也是受現金流量的影響。企業獲取的效益越大，企業的財務實力也就越強，財務風險就會越小，企業效益與企業財務實力是成比的，企業效益、企業財務實力與財務風險之間是成反比的。利潤就是收入與成本之間的差異體現，即使收入與費用之間并沒有直接現金流量的涉及，但收入主要就是對現金流入的情況，現金的流入與流出量體現了企業的實際財務實力。
（二）現金流向
現金流向也就是現金流量的趨勢，包括現金流入與現金流出方向兩個方面，流入就是現金流入量的來源，企業的競爭力水平的高低與發展趨勢都要以現金流入量來體現，現金流出主要體現在現金支付上，反映企業對未來運營策略的水平與價值創造的水平。通常情況下，現金流向在企業的內部要具備與之相適應的結構標準。在企業經營環節中產生的現金流量是現金流入的主要來源，所以現金流向對財務風險的發生有重要的影響。
（三）現金流程
現金流程也就是涉及到現金流量的每個程序，包括崗位、授權、現金收支業務的手續辦理等等。現金流量更多的是在生產運營中獲取的，但因其生產運營具有離散性的特點，也就導致了現金流量分布的分散性，從而使資金在應用的過程中會經常的出現一些責任不清楚、局面比較混亂的情況，同時，也導致了資金無法真正的發揮其作用。可見，現金流程對現金具有重要的保護作用，如若現金流量出現問題，就會導致企業遇到財務風險的現象。
（四）現金流速
對于現金業務角度來講，是支付現金到現金收回時期所經歷的時間的長短，從企業的角度來看，就是資本回收的效率，資金占用的水平與流動性的風險都要受到現金流速的制約。如若資金占用量比較大，就會影響企業的支付能力，所以，現金流速對企業的經營效率與流動資產的質量都有著重要的影響。
四、構建財務風險預警系統的思考
（一）以現金流量指標為基礎構建財務風險預警模型
現金流是企業發展的重中之重，是制約企業經營發展的關鍵因素，一些企業面臨破產的現狀都是由于現金流量不足、沒有償還能力而引起的，所以，現金流量是衡量一個企業能否償還債務能力的一個重要標準。F分數模型在建立的過程中，就充分考慮到了現金流量的變化情況，因此，在構建財務風險預警模型的時候，就需要特別注重對現金流量這一指標的引入。
（二）注重行業與規模的不同差異因素
不同行業對預警模型的需求也是不同的，即使是不同行業選擇的預警模型是相同的，但是由于不同行業、不同的企業規模、不同的財務狀況，對于同一個財務指標的重視程度也不盡相同，所以，如果對行業、規模不予考慮，那么就會使財務預警系統的準確性產生偏離的現象，直接導致了預測準確度的降低，所以，不同的行業、不同規模的企業，在選擇財務預警模型時要根據自身的特點就行選擇，以從而提高預警模型的準確度。
（三）注重對企業或有負債等賬外因素的考慮
對于一些企業或有負債的情況，雖然在財務報表中沒有體現，但是對企業財務狀況與質量的影響也是不容忽視的，此類型的負債的存在與否，取決于相關的未來事件能否發生，如若未來事件真實的發生了，那么或有負債就成為了企業的真正負債;如若未來事件沒有發生，那么或有負債對企業也就沒有影響。這些或有負債等外在因素在沒有發生的時候，對于企業的影響是很小的，但是如若企業在日常的經營過程中，不對其進行科學、合理的管理，那么就會對低估企業的總體負債，對企業的資本結構沒有一個全面、科學的認識。如若或有負債變成了真正的負債，那么企業就可能遭受意想不到的風險與損失，從而提高了財務風險。所以，對或有負債等賬外因素進行科學、合理的管理是十分必要的，對于財務風險的降低有著重要的影響。
（四）外部經濟環境變化的影響
外部經濟環境的變化主要是指經濟的周期性變化，特別是在出現經濟危機的時候。經濟危機會導致產品大量的積壓，購買能力的降低生產緊縮，對于企業在經營活動、投資活動、以及融資活動中產生風險。所以，企業在平時的生產經營過程中，要提前做好預防經濟周期性的變化的準備工作，這對于企業財務風險的防范與控制都有著重要的促進作用。
總結
現金流是企業識別財務風險的重要依據，現金流的有效控制對財務控制有一定的影響，有效的避免與財務風險的控制。對于現金流量的合理觀察與分析，可以有效的識別企業財務風險，合理的對財務風險進行防范與控制，從而可以有效的規避財務風險的發生。對于企業來說，現金流現狀的良好與充足的現金，其承受各種風險的能力也要較強，對于企業的生存、發展有著重要的保障。
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關鍵詞：國內 財務風險 預警模型
0 引言
財務風險預警是借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料，利用財會、統計、金融、企業管理、市場營銷等理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的財務風險，并在危機發生之前向企業經營者發出警告，督促企業管理當局采取有效措施，避免潛在的風險演變成損失的一種預警方式。
國內財務危機預警的研究始于20世紀80年代中后期，對財務危機預警模型的研究則一直到20世紀90年代末才開始。吳世農、黃世忠(1986)曾撰文《中國經濟問題》介紹企業破產的財務分析指標及預測模型：國家自然科學基金委員會管理科學組先后支持佘廉等人從事企業預警研究，并于1999年出版了企業預警管理叢書，之后我國學者真正開始了對財務預警的研究，并取得了一定的成果。
1 統計方法預警模型
1.1 單變量預警模型。單變量預警模型是指以某一項財務指標作為判別標準來判斷企業是否處于破產狀態的預測模型。
陳靜（1999）以27個st公司和27個非st公司為樣本，最終選定資產負債率、凈資產收益率等6個財務指標，分別以公司被st的前一年、前兩年、前三年的財務數據為基礎，運用判別分析法做了實證研究。在單變量分析中，發現在負債比率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率4個指標中，流動比率和負債比率誤判率最低。
1.2 多變量預警模型。多變量模型即運用多種財務比率指標加權匯總而構造多元線性函數公式來預測財務危機。
周首華、楊濟華和王平(1996)在z分數模型的基礎上進行改進，考慮了現金流量變動情況指標，建立了f分數模型：
f=-0.1774+1.1091x1+0.1704x2+l.9271x3+0.0302x4+0.4961x5
其中，x1、x2及x4與z計分模型中的x1、x2及x4反映的指標相同，而x3、x5與z分數模型的x3、x5不同。x3=(稅后凈收益+折舊)/平均總負債，它是一個現金流量變量，是衡量企業所產生的全部現金流量可用于償還企業債務能力的重要指標。x5=(稅后凈收益+利息+折舊)/平均總資產，測定的是企業總資產在創造現金流量方面的能力(其中的利息是指企業利息收入去利息支出后的余額)。相對于z分數模型，它可以更準確地預測出企業是否存在財務風險。
張玲(2000)以120家公司為研究對象，使用了其中60家公司的財務數據估計二元線性判別模型，并使用另外60家公司進行模型進行檢驗，發現模型具有超前四年的預測結果。此外，采用mda建模的學者還有黃巖和李元旭（2001）、尹俠等（2001）、向德偉（2002）、衛建國等（2002）、楊淑娥和徐偉剛（2003）、唐振宇等（2004）以及賁友紅（2005）。
1.3 logit。logit模型是采用了一系列的財務指標來預測財務危機發生的概率，然后根據銀行、投資者等的風險偏好程度設定風險警戒線，以此對分析對象進行風險定位與決策。
吳世農、盧賢義（2001）選取70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本，首先應用剖面分析和單變量判定分析研究財務困境出現前5年內這兩類公司每一年的21個財務指標的差異，最后選定6個財務指標作為預警指標，應用fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和logistic回歸分析三種方法分別建立了三種預警模型，并指出應用logistic回歸分析法建立的預警模型誤判率最低。
此外，姜秀華與孫錚（2001）討論了最佳分割點，認為概率0.1為最佳分割點；喬卓（2002）和齊治平（2002）引入二次項和交叉項進行建模；陳曉和陳治鴻（2000）、宋力和李晶（2004）對財務數據進行調整后建模；張鳴和程濤（2005）、梁琪（2005）、張揚（2005）通過利用主成分分析法對logistic方法進行降維、解決共線性問題后進行了建模；顧銀寬（2005）則基于jackknife檢驗進行了建模，均提高了模型預測的準確率。
1.4 核函數方法。羅幼喜等（2005）通過主成分分析法約簡建模指標后，采用核函數建模，結果表明模型的性能指標超過傳統預測方法，較好地解決了大規模樣本集應用問題。
2 智能預警模型
智能預警模型則主要是基于神經網絡分析的各類模型。神經網絡模型是一套人工智慧系統，以模擬生物神經系統的模式，利用不斷重復的訓練過程，使本身能夠透過經驗的積累達到學習的效果。
王春峰、萬海暉、張維等(1999)用神經網絡法對商業銀行財務風險進行了研究，發現神經網絡法具有很強的非線性映射能力，其學習經驗的能力強：學者楊保安等(2001)將bp神經網絡分析方法運用到銀行財務預警的分析中，構建了非線形財務預警模型。
劉洪、何光軍（2004）以728個樣本、36個財務指標進行財務危機預警研究。他們在傳統的判別分析法和邏輯回歸分析法基礎上，探索應用人工神經網絡法進行財務危機預警的研究。結果表明，人工神經網絡法的預測準確率高于前兩種方法的預測準確率。謝紀剛（2004）等人使用分類集成的方法進行財務危機預警研究，結果發現該方法的預測準確率可達到86%。
張根明、向曉驥和孫敬宜（2006）采用bp神經網絡法，以263家制造業上市公司的截面財務指標作為學習樣本，并使用76家制造業上市公司作為檢驗樣本，建立了制造業上市公司財務危機預警模型。其研究結果表明，與沒有區分行業的通用財務危機預警模型相比，分行業的bp神經網絡財務危機預警模型的預測準確率較高，能為廣大投資者和監管機構預測公司財務狀況提供更可靠的依據。
另外，張華倫、孫毅（2006）提出了一種基于粗糙-模糊神經網絡（rough-fuzzy-ann）的模型，并給出了相應的算法，通過以我國上市公司財務數據為基礎進行的實證分析表明，這種模型具有預測精度高、學習和泛化能力強、適應性廣的優點，為企業財務危機的動態預警提供了一條新的途徑。張林（2004）采用cbr技術構建了企業財務預警系統，為企業財務危機的警度測控、警兆辨識以及防警排警等提供了新的思路。
3 混合模式及其比較研究
近些年來，還出現了財務預警的混合模式。混合模式是指同時采用兩種或兩種以上的方法建立模型來進行財務預警分析。對此進行的實證研究表明，混合模型比單個方法模型相有著更高的準確型。如：徐勇（2007）以滬深兩市制造業上市公司為樣本，通過fisher線性判定分析法和logistic回歸分析法對我國制造業上市公司財務危機預警模型進行研究。該研究考慮到了財務指標行業性差異，選擇制造業上市公司作為樣本，可使研究結果更具針對性。
4 我國財務風險預警模型研究評價
通過上述對國內財務危機預警模型的研究，從單變量、多變量、logit模型這些以統計方法為基礎的研究到神經網絡模型等非統計智能模型，從單一模型的研究到混合模型及其比較研究，從以財務指標為基礎的研究到引入非財務指標的研究，財務危機預警模型的研究受到了國內實務界和學術界的高度重視且取得了重大進展。
與此同時，國內在這方面的研究仍存在不足之處。①不同的預警模型適用條件不同，必然影響到模型的正確性和預測精度。當前對財務危機預警模型的研究大多數偏重用財務指標來構建模型，而非財務因素指標不僅在數據上收集困難而且不易測評。②國內學者對這些模型的研究都是通過實證研究得到的，缺乏理論的指導，研究者在選擇變量的時候也受到自身價值判斷的影響。③在國內現有的財務預警研究中，指標的選擇往往基于一般的財務理論、風險理論和管理理論，有時甚至取決于研究者的直觀判斷以及資料的可獲得性，眾多研究者還沒有找到令人信服的財務風險和預警理論來支撐所建立的預警模型，由此造成了各種財務預警模型的預警結論不一致。
我國這方面的研究中如何考慮行業和規模的影響，樣本設計條件的變化如何影響預測精度，如何從理論上和經驗上引進更有效的預測變量，而且國內研究對現金流量指標的重視程度也不夠，這些都是我們未來需要進一步研究的方向。
參考文獻：
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關鍵詞：財務風險預警；現實問題；政策建議
企業財務風險預警是近年來企業財務管理理論和實踐中的一個熱點問題，也是一個前沿問題。企業財務風險是企業眾多風險中最重要的風險之一，企業的生存和發展受企業財務狀況好壞的影響，因此說深入的研究企業的財務風險管理具有重要的意義。本文主要從企業財務風險預警的理論內容、預警中存在的問題及其原因分析和構建有效的財務預警體系的政策建議方面進行闡述。
一、企業財務風險預警概述
1.財務風險預警的概念
預警就是根據內外部環境和條件的變化，對未來發生的一些風險和不利事件進行預測和報警。它是一種事先采取措施，減少不確定性因素或風險造成的損害的一種管理方法。
企業財務風險預警是在企業信息化的基礎上，并根據企業經營和財務目標，通過收集與企業經營相關的一些產業政策，生產經營狀況，市場競爭狀況及企業本身各類財務狀況，分析資金流動的運行規律，對企業在經營管理活動中產生的潛在財務風險進行監測、診斷與報警的一種技術。它能夠及時的對資金管理過程中的堵塞、過度滯留、浪費等信號及時發出警報，促使企業及時的采取相應措施，不斷的提高企業抵抗財務風險的能力。
2.財務風險預警的重要意義
有效的財務風險預警具有預知危機、處理信息的功能，并能控制風險避免財務危機再次發生。企業建立有效的財務風險預警機制對提高企業的抗風險能力，及時跟蹤、監控、預測企業的財務狀況有著極為重要的意義。
二、企業財務風險預警中存在的現實問題及其分析
1.籌集資金過程現實問題及原因分析
資金是企業進行生產經營活動的必要條件，如果資金出現短缺，企業就無法實現其經營目標，使其陷入困境。企業在資金管理過程中常見的現象主要表現為有錢就用，無錢就貸，沒有合理預測資金需要量及資金的投放時間。如果預測也就是眼前資金需求。不僅資金需要量預測不準，而且又不能及時的籌集貸款，導致資金緊張。其主要原因在于其預測時方法不科學.沒能把全年的資金需求量納入預測得范圍：不注意預測不同時點的資金需要量和產品的銷售趨勢；企業籌資渠道單一，籌資方式不靈活，主要以銀行信貸作為籌資渠道，這樣的籌資方式不能滿足企業籌集到足額資金之需；企業沒有選擇最佳的籌資組合和方式，只考慮了盡快的解決資金，而忽略了成本和風險。
2.銷售與收款風險現實問題及原因分析
在企業的經營業務中，銷售收入與應收賬款是衡量企業債權與經營業績的主要指標，這種指標也很容易失控，尤其是在關聯交易中，虛增虛減銷售收入現象時常發生.應收賬款不實普遍出現，給企業如實的反映其經濟狀況帶來瓶頸。主要表現為：虛增收入，利益誘惑；提前確認收入，為考核指標兌現；違規做支，債權、實物資產不實。其主要原因在于企業內部控制制度不夠健全，缺乏日常監督和專項監督機制，責任人缺乏控制意識和責任心。
3.存貨風險現實問題及原因分析
一般情況下，在企業的實物資產中所占的比重比較大的存貨，直接影響著產品成本的高低。因此在存貨運行中企業有以下現實問題值得分析：庫房運行環節不規范，職責不清；單據傳遞不到位，簽收不完整；盤點走過場，存貨霉爛、毀損無人處置，超儲短缺不過問；財務賬與庫房賬不符，造成賬實不符。其主要原因是庫房內部控制體系不健全，不到位，對存貨管理人員職責分工不明確，對實物資產缺乏嚴格控制、監督制度，沒有建立一個好的獎懲辦法，不能及時查明實物資產盤虧、毀損的原因，存貨管理者素質偏低，領導的重視程度不足。
三、構建有效的企業財務風險預警體系的政策建議
1.加強企業的財務信息化管理
企業預警需要有一定的管理功底和基礎，僅靠提高財務管理水平是遠遠不夠的。企業財務信息化的程度會直接影響財務風險預警的運行。在企業日常的監控過程中，需要用到大量的基礎數據。這就要求企業加強信息化管理，以及時提供所需要的各種數據。企業建立財務風險預警組織機構，應遵循“專人負責、職責獨立”的原則，并且該預警系統應該是開放性的，它不僅包括內部財務信息，還應當包括外部相關信息。系統信息的不斷刷新與升級較為關鍵，它能確保財務信息的及時性、有效性和準確性。
2.樹立全員的財務風險防范意識
企業財務風險預警系統得以成功建立并有效運行的前提是風險防范意識。這就要求企業全體員工，尤其是企業的領導層在思想上對潛在的危機要高度警惕和認識，企業的全體員工通過接收風險意識教育，使得他們都能充分的了解自己在整個財務風險預警管控體系中的地位和作用，從而發揮團隊防范效應，并且企業應當對員工發現的問題及提出的合理建議給予重視和采納。
3.完善企業的內部控制制度
在企業管理中，內控制度起著至關重要的作用，尤其是在市場競爭日益激烈的今天，內控制度，一方面作為企業賴以生存和發展的有效管理工具，另一方面也成為財務風險管控的有力助手。企業要想完善其內控制度，首先要建立有效的約束和激勵機制，企業可以建立一套針對財務風險防范的績效考核體系，將其落實到具體的業務部門，以此促進員工積極參與企業財務風險的防范；其次要明晰內部的各種財務關系，做到權、責、利相統一并建立和完善企業財務風險跟蹤和監控機制；最后要強化企業內部的審計監督機制，通過建立和完善企業內部審計監督機制，盡可能的將企業財務狀況的反映差錯降到最低。
參考文獻：
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高職院校是在發展教育事業過程中必不可少的環節，是適應經濟發展和社會進步要求的重要體現。高職院校為經濟發展提供專業性的人才，可以多樣化社會人才結構，充分發揮學生的個性和優勢，促進學生的多樣化發展。高職院校的發展離不開良好的財務經濟狀況作為保障，財務狀況直接影響到高職院校的日常經營管理工作。本文將對高職院校的財務風險現狀進行簡要闡述，并提出構建財務風險預警模型應該采取的措施和對策，以期為高職院校的進一步發展提供一點建議和啟示。
【關鍵詞】
高職院校;財務風險;預警模型;構建;分析
一、高職院校財務風險管理工作的現狀分析
(一)外債較多，貸款風險較高。
隨著社會不斷進步，知識在經濟發展和社會中的地位越來越高，知識經濟成為了熱門話題之一。在經濟活動中，人才資源成為企業綜合競爭力的重要組成部分，資本讓權于知識，多樣化人才的社會地位和經濟地位得到提升，因此社會和經濟發展對高職院校學生整體素質的要求也不斷提高。高職院校由于自身的特殊性，其獲得財政補助資金的數量較少，其融資渠道單一，高職院校的日常經營管理工作缺乏穩定的資金流。其次，高職院校為了獲得進一步的發展，不得不根據現代化教學的要求更新硬件基礎設施和教學模式，往往通過舉借外債等方式來滿足學校的基本資金周轉，一旦資金鏈中的某一個環節發生斷裂，高職院校的日常經營管理工作將會面臨著嚴重的財務風險，因此，高職院校的貸款風險較高。
(二)財務管理制度不完善，運營風險較高。
部分高職院校沒有完善的財務管理制度，沒有根據實際情況來制定固定資產管理機制，導致高職院校固定資產浪費和閑置等問題突出，導致高職院校的資金被占用，資金運營風險加大。其次，部分高職院校沒有開展精細化的財務管理模式，沒有重視財務管理的重要性，項目資金擠占流動資金等問題嚴重，進而加劇了資金周轉的難度。再者，部門高職院校缺乏專業性的財務管理工作人員，其工作理念仍然是固定靜態財務管理模式，沒有對資金和財務狀況進行動態跟蹤和監督，進而又提高了高職院校的日常運營風險。
二、高職院校構建財務風險預警模式應該采取的措施和對策
高職院校的財務預警模式的建立需要以現代化信息技術為基礎，并要對高職院校業務活動中的潛在風險進行實時監控，保證靜態監控和動態跟蹤兩者之間的結合。
(一)首先要根據高職院校的實際情況來設定財務風險指標。
財務風險指標的設定要重視敏感性、科學性和量化性等特征，在選取財務風險分析指標的過程中要從高職院校的實際財務狀況出發，比如多數高職院校的財務狀況不容樂觀，面臨著高額貸款風險，因此在設定財務風險分析指標時可以著重考慮資產負債比率、資產收益率、流動比率，可以從上述的財務風險分析指標中了解高職院校的財務狀況，進而對財務風險進行評估和預測。同時，在預測高職院校營運風險時，可以選取資金周轉率、應收賬款和賬齡等指標對風險進行評估和預測。
(二)完善風險預警系統，做好財務信息收集和傳遞子系統設計。
完善的財務系統包括財務信息收集、財務風險分析和財務風險處理等方面，高職院校要重視財務預警配套系統的完善。首先，應該建立信息管理平臺，保證信息收集和傳遞系統的高效運作，信息管理是財務風險預警模型建立的前提和基礎，為財務風險預警系統輸送全面、完整的實時財務信息和數據，因此高職院校要做好財務信息收集系統的設計，可以積極采用現代化的網絡技術和數據庫技術，提高信息管理工作水平，以便充分實現財務信息的共享，進而解決信息不對稱等問題帶來的財務風險。其次，高職院校應該做好財務風險分析子系統設計工作，要保證信息的時效性，做好信息的傳遞工作，提高信息傳遞速度。
(三)高職院校要做好財務風險歸因工作，完善財務風險預警模式配套系統的設計。
高職院校的財務風險預警模式的科學性和合理性直接與財務風險處理機制相關，財務風險處理工作質量越高，財務風險預警模式運作就越有效。高職院校應該對財務風險的成因進行有效的分析，做好風險歸因工作，以便針對性的采取風險防控措施，進而保證風險控制和風險轉化工作可以順利開展，消除財務風險帶來的損失。其次，高職院校應該在指標數值超出安全范圍時，應立即根據數據所代表的經濟涵義作更深層次的研究，更新財務管理觀念，建立健全風險評價系統，做好風險預控對策模擬系統，提高財政資金的使用效率，優化資金配置，改進內部資金使用制度，進而建立完備的財務制度體系，做好財務監督。再者，高職院校要做好風險預警管理部門設計，可以在審計部門設立專門的財務預警分析崗位，保證財務預警工作的獨立性，提高財務信息的真實性和完整性，進而保證財務風險預警工作的科學性。
作者：蔣瑾 單位：蘇州經貿職業技術學院
【基金項目】
“本文為江蘇省高校哲學社會科學研究項目“基于管理會計的高職院校財務風險預警研究(項目批準號:2015JA012)”階段成果”。
【參考文獻】
［1］李明偉．高職院校負債融資風險評價系統實證分析［J］．財會通訊，2013(05)
［2］景靜．基于模糊評價法的高職院校財務風險預警模型分析［J］．商業會計，2013(10)
關鍵詞 ：企業；財務風險；預警；管理
企業的財務風險主要是指在企業的各種財務活動中，因受一些不確定因素影響而使得企業實際財務收益與預期的收益產生一定的偏離，從而給企業造成蒙受損失的可能。隨著世界金融危機的不斷出現和市場競爭的日益激烈，企業必須要積極建立財務風險的預警系統，健全風險管理機制，從而確保企業的健康發展。
一、構建企業財務風險預警的相關措施
1.建立健全企業財務風險預警系統
財務風險預警系統貫穿于企業生產經營活動的整個過程，其主要是企業信息化的基礎上，依據企業自身經營計劃、財務報表和其他財務資料，利用金融、市場營銷、企業管理和財會等理論，并采用比較分析、數學模型、比例分析以及因素分析等方法而進行的示警預報。
財務風險預警系統的建立不僅可以讓企業經營者對一些潛在的財務危機做好應對的準備，及時地找出財務危機產生的根源和經過，給企業的管理經營者提供一些改善財務危機的建議和措施，從而能夠為企業未來的管理和經營提供良好的借鑒作用。
2.樹立企業的風險防范意識，做好信息管理工作
風險防范意識的樹立是保障企業內部財務風險預警系統成功建立和正常運行的前提。因此，在日常工作中企業內部的全體員工，尤其是領導管理階層要牢固樹立企業的風險防范意識，并極采納合理建議。
企業要加強財務風險預警組織機構的建立，積極遵循“職責獨立、專人負責”的原則，從而確保企業的各項風險預警工作能夠得到嚴格的落實，以避免受其他機構的影響和干擾。而在企業信息的管理上，要不斷對資料信息系統進行升級，并及時對系統信息進行刷新，以確保各項財務信息的準確性、及時性和有效性。
3.建立健全企業財務風險的分析和處理機制
對財務風險的高效分析是企業財務風險預警系統的關鍵和核心。而企業財務風險的處理則主要是一些改進方案、補救辦法和應急措施。其中，改進方案是對企業管理經營中一些薄弱環節的改進措施，目的是避免和杜絕類似財務風險事件的再次發生；而補救方案則是指當財務危機發生后要采取有效的措施來盡可能地控制損失或減少損失；應急措施是指當財務風險或財務危機出現時，要采取有效的方法和手段進行規避，以避免危機的不斷惡化。
4.將企業的財務風險預警系統和其他各項制度建設進行有效地結合
企業作為一個整體，其內部的任何活動都可能會影響到客戶對企業的滿意度，這就要求企業內部的財務管理要與其他管理活動保持良好的銜接和溝通，同時還要使企業財務風險的預警系統與其他子系統之間保持協調和一致性，并實現資料數據的共享。因此，要規避企業的財務風險，就需要將企業的財務風險預警系統與其他各項制度建設進行有效的結合。
5.遵循和堅持成本效益原則
企業內部財務風險預警系統的良好構建還需要積極遵循和堅持成本效益原則，并使實施預警信息產生的價值能夠大于實施預警信息產生的成本，以確保財務風險預警系統構建的有效性和經濟性。一般情況下，企業自身的財務風險在很大程度上取決于其內部的現金流量狀況。當前企業所面臨的財務風險主要包括投資風險、籌資風險、利益分配風險以及資本運營風險等，這些財務風險貫穿于企業財務管理的整個過程，不利于企業的協調穩健發展。因此，在新時期的發展中，企業要通過建立財務風險管理機制來防范和控制各類財務風險的出現，以最大程度地降低企業的風險損失，保障財務安全，從而實現企業運營價值的最大化。
二、企業進行財務風險管理的有效措施
1.積極建立相關的風險預警機制，提高企業應對外部經濟環境的能力
復雜多變的經濟環境是造成企業財務風險的重要原因，外部的經濟環境等因素對企業內部的財務管理有著深刻的影響。面對復雜多變的外部經濟環境，企業要加強對其變化趨勢和規律的研究，并通過建立相關的財務風險預警機制來有效地掌握外部市場環境的變化，并預測出企業所要面臨的財務風險的危機。同時，根據對外部經濟環境的預測結果，企業應積極制定相關的應變措施，加強對企業內部財務管理辦法和政策的調整，以提高企業應對外部經濟環境的能力，減少或避免因外部環境的不利變化而對企業的財務管理造成沖擊，從而到達降低企業外部財務風險的目的。
2.建立相關的財務決策機制，提高企業財務決策的科學性
當前企業財務決策中所采用的主觀決策和經驗決策在一定程度上增加了企業財務決策的失誤率，而錯誤的決策又會大大增加企業所面臨的的財務風險。面對這種情況，就需要企業在發展中建立相關的財務決策機制，提高財務決策的科學性，從而防范和減少財務風險的出現。具體來說，企業首先要明確自身的財務決策目標，并確保財務決策目標和企業總體目標的一致性，這是提高企業財務決策科學性的前提。最后，還要對財務決策實施過程進行有效的監督，從而保障企業財務決策的順利實施，降低風險所帶來的損失。
3.確定科學合理的企業資本結構
企業的理財目標和資本結構對財務風險的產生有著重要的影響，這就要求企業要確立科學合理的資本結構，以規避各種財務風險的出現。企業資本結構的合理與否主要受企業籌資決策的影響，因此，企業在進行籌資時應根據自身的實際情況，對與籌資相關的影響因素進行綜合的考慮，從而確定出合理的資本結構。
4.建立和完善企業內部的財務風險管理制度
完善管理制度能夠明確企業財務風險管理的方向和目標，也是防范和減少企業財務風險的重要措施。同時，企業要不斷強化企業自身的內部控制，加強對企業資金的有效管理，以提高其資金的利用率。并對當前的業務流程進行全面的梳理，以找出其中潛在的財務風險和相關的控制措施。另外，還要加強對當前財務控制制度的審核，對其中存在的監管漏洞要進行及時的補充和完善，從而增強其抵御各類財務風險的能力。
加強對企業財務風險的管理，提高企業財務風險預警能力是當前企業應對激烈市場競爭的有效路徑。企業要積極建立財務風險預警系統，建立健全財務風險的相關管理機制，從而確保企業的健康持續發展。
參考文獻：
[1]許璐.房地產企業財務風險預警管理研究[D].武漢理工大學，2012(11).
關鍵詞：財務預警；模型；綜述
中圖分類號：F23 文獻標識碼：A
收錄日期：2011年10月24日
一、企業財務預警的基本含義
企業財務預警，即財務失敗預警，是指借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料，利用財會、統計、金融、企業管理、市場營銷理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的經營風險和財務風險，并在危機發生之前向企業經營者發出警告，督促企業管理當局采取有效措施，避免潛在的風險演變成損失，起到未雨綢繆的作用。
二、國外專家學者對財務風險預警的研究
（一）單變量模型
1、1932年，Fitzpatrick利用單變量破產模型，選取19個樣本運用單個財務比率進行預測，結果發現判別能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債兩個比率。當時由于條件限制，主要的研究方法就是對正常企業和非正常企業進行財務比率比較和經驗分析。
2、1966年，Bwaver利用30個財務比率進行研究，發現三個比率是有效的：債務保障率（現金流量/債務總額）、資產收益率（凈收益/資產總額）、資產負債率（債務總額/資產總額），其中，債務保障率指標表現最好。這可以看作是單變量模型的開創性研究，方法簡單易行，可操作性強，在當時研究條件較差的情況下優勢很大；其局限性也較明顯，單一的財務比率不能全面反映客觀事實，有可能在編制財務報表時存在粉飾某個指標的嫌疑，影響預測的有效性。
（二）多變量模型
1、Z計分模型。20世紀六十年代，愛德華?阿爾曼對5個財務比率分別給出一定權數，計算其加權平均數值Z值：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中：X1=營運資金/資產總額；X2=留存收益/資產總額；X3=息稅前利潤/資產總額；X4=股份市值/負債賬面價值總額；X5=銷售收入/資產總額。
一般地，Z值越低，企業越有可能發生破產。若Z≥2.675，則表明企業的財務狀況良好，發生破產的可能性較小；若Z≤1.81，則企業存在很大的破產危險。
該模型實際上是通過五個變量（五種財務比率），將反映企業償債能力的指標（X1、X4）、獲利能力的指標（X2、X3）和運營能力的指標（X5）有機聯系起來，綜合分析預測企業財務失敗或破產的可能性。在企業失敗前一、二年的預測準確率很高；預測期變長，準確率有所降低，距失敗前五年的預測準確率僅為36%。1977年，愛德華又對自己的模型進行了修正，提出了ZETA模型。
Z計分模型準確率相比之前的單變量模型有很大的提高，但是未充分考慮到現金流量變動情況，而且要求變量符合正態分布的假設，降低了模型的使用范圍。
2、Logisitic回歸模型。該模型屬于線性概率模型，通過對觀察對象條件概率的觀測，來判定對象的財務狀況和經營風險。適用于因變量是非連續的且為二分類選擇模式，將違約概率限定在0和1之間，并通過函數的對數分布來計算違約的概率。在二分類判別法中假設因變量為1和0，分別對應事件發生和事件不發生。Logisitic回歸模型形式為：
Li＝ln■=?琢＋■?茁jXij+?著i
該模型使用的是最大似然估計，似然函數值越大，表明模型的模擬效果越好。其最大優點是，不需要嚴格的假設條件，能夠克服線性方程受統計假設約束的局限性，具有更廣泛的適用范圍。目前這種模型使用較為普遍，但其計算過程較復雜，需要操作者具有較高的數學基礎，同時其計算過程有近似處理，結果將會影響到預測的精確度。
3、Probit模型。假定企業的破產概率為P，樣本服從正態分布，選取的財務指標對應P的分位數，先確定企業樣本的極大似然函數，然后通過求似然函數的極大值就可以得到參數αβ，然后就可以利用公式求出企業的破產概率。P＜0.5，判別為財務正常；P＞0.5，即為破產型。
其公式為：
P＝■（1/■）e■dt
該模型和Logistic模型方法相似，但條件嚴格，計算方法相對復雜，使用面不如Logistic模型廣泛。
4、人工神經網絡理論和方法（ANN）。神經網絡模型是一種并行分布模式處理系統，是由大量的簡單處理單元相互聯結組成的復雜網絡系統，具有高度并行計算能力、自學能力和容錯能力。作為非參數的預測模型，它克服了選擇模型函數形式的困難，同時對樣本及變量的分布特征沒有限制，還能克服統計方面的限制，能夠同時處理定性變量和定量變量，具備處理資料遺漏或是錯誤的能力。然而由于理論基礎比較薄弱，模型計算量較大，辨別能力不強，人工神經網絡對人體大腦神經模擬的科學性、準確性還有待進一步提高。
5、遞歸劃分分析模型。以財務比率為判別點建立二叉分類樹，以最低誤判成本為標準對樣本企業進行分類預測。結果發現將破產企業誤判為非破產企業的概率要高于將非破產企業誤判為破產企業。可以選用非財務指標和定性指標，但復雜的分類樹結構可能引起樣本的過度適應，預測風險高。
6、支持向量機模型。該模型建立在機器學習理論基礎之上，Fan A etc采用歐氏距離方式最大化不同類的向量之間的距離、最小化同類的向量之間的距離，實現對預警指標的篩選，計算成本較低。Van Gestel T etc將其應用到財務危機預警模型中，采用最小二乘法作為支持向量機線性學習器，構建LS-SVM財務危機預警模型，判別準確率高達89.91%。
三、我國學者的主要研究
國內關于財務危機預警的研究開始于20世紀八十年代中后期，直到1996年以后，才陸續出現以企業財務數據為基礎而建立的財務危機預警模型，并逐漸發展起來。
1996年周首華、楊濟華和王平，在Z分數模型的基礎上進行改進，選取了31家破產公司和31家非破產公司作為樣本建立模型，并且用4，160家公司的數據作為檢驗樣本進行驗證，該模型充分考慮了現金流量變動情況指標，具體模型為：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1704X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
其中，X1、X2及X4與Z計分模型中的X1、X2及X4反映的指標相同，而X3、X5與Z分數模型的X3、X5不同。X3=（稅后凈收益+折舊）/平均總負債，它是一個現金流量變量，是衡量企業所產生的全部現金流量可用于償還企業債務能力的重要指標。X5=（稅后凈收益+利息+折舊）/平均總資產，測定的是企業總資產在創造現金流量方面的能力（其中的利息是指企業利息收入減去利息支出后的余額）。相對于Z分數模型，它可以更準確地預測出企業是否存在財務風險，判別臨界點為0.0274。
1999年陳靜選取1998年27家ST公司和同行業、同規模27家非ST公司作為樣本分析。在單變量分析中，選取了資產負債率、凈資產收益率、總資產收益率、流動比率4個指標。發現流動比率和負債比率的誤判率最低。在多元判別中選取負債比率、凈資產收益率、流動比率、營運資本/總資產、總資產周轉率等財務指標構建的模型，在公司ST發生前三年能夠較好地對財務危機進行預測。
2001年吳世農、盧賢義采用剖面分析法、單變量判定分析方法、多元線性判定方法進行財務危機預警研究，得出結論：多變量優于單變量，且Logit回歸模型的判定準確性最高。選取的預測變量有盈利增長指數、資產報酬率、流動比率、存取負債股東權益比率、營運資本/總資產、資產周轉率。同年，楊保安引入神經網絡分析方法并應用于企業財務危機判定與預測，選用BP神經網絡法構建模型，結果顯示判別正確率高達95%。
2003年，楊淑娥、徐偉剛在借鑒美國學者Altman的Z分數模型基礎上，在變量選取方面考慮到反映現金流量方面的比率指標和累計盈利能力的比率指標，具體共12個指標：速動比率、權益比率、利息保障倍數、債務保障率、來自經營活動的現金流量總額、總資產報酬率、銷售成本利潤率、應收賬款周轉率、存貨周轉率、主營業務增長率、資本保值率、累積盈利能力，形成了Y模型。
四、各種模型評述
單變量分析模型相對簡單直觀，但不能夠反映企業綜合財務狀況，同時使用幾個單變量，有可能出現矛盾情況。多元線性判別模型能夠較全面反映企業財務狀況，提高判別和預測的準確度，變量之間需要滿足不同的假設前提，且需要大量的樣本作為支撐，計算相對復雜。ANN模型具有較好的模式識別能力，并且具有學習能力，無需考慮變量之間的統計關系，能同時處理定性和定量變量，也同時存在結構確定困難性、不具解釋性、操作性差及訓練效率低的缺陷。支持向量機模型是一種新型的模式，無需特殊假設，針對小樣本具有較廣的推廣空間。
每種分析方法均有其適用條件及優缺點，企業應根據行業特點選擇操作性強的財務預警模型，建立財務預警系統，及時預測財務狀況，提高自身競爭能力。
主要參考文獻：
[1]張春蓮，張淑琴.財務危機預警模型綜述及其啟示[J].中國高新技術企業，2009.11.
關鍵詞：中小企業 財務風險 預警機制 預警系統 預警指標
中小企業對我國國民經濟發展和解決就業問題，促進社會穩定起著舉足輕重的促進作用，是國民經濟的重要組成部分。在我國，中小企業占企業總數達到99%，改革開放30 多年來，中小企業對我國GDP 貢獻超過了60%，提供稅收超過了50%， 70% 的進出口貿易和80% 的城鎮就業崗位，以及66% 的專利發明和82% 的新產品開發是由中小企業提供的。中小企業是繁榮經濟、擴大就業、調整結構、推動創新和形成新的產業的重要的推動力量。但中小企業規模小、資本和技術構成較低、經營風險意識淡薄，面對風險往往無法有效規避，破產風險巨大。為了促進我國中小企業的健康發展，加強中小企業防范財務風險的能力，有必要分析和建立一套適用于中小企業的財務風險預警機制和體系，為中小企業可持續發展提供必要的技術保障。
一、中小企業財務風險的類型及基本特征
財務風險是指在企業財務活動中由于各種不確定因素的影響，使企業財務收益與預期收益發生偏離，因而給企業經營與管理帶來的困難和損失。財務風險主要體現在公司資產和現金流的充足性是否有保障，即公司是否有充分的資產償還債務，是否有足夠的現金流量來滿足它的操作費用。
1.財務風險的類型
企業的財務風險貫穿于中小企業生產經營的整個過程中，主要包括籌資風險、投資風險和收益分配風險三個方面。
1.1籌資風險
指由于資金供需市場、宏觀經濟環境的變化，企業籌集資金給財務成果帶來的不確定。主要包括利率風險、再融資風險、財務杠桿效應、匯率風險、購買力風險等。
1.2投資風險
指企業投入一定資金后，因市場需求變化而影響最終收益與預期收益偏離的風險。主要包括利率風險、再投資風險、匯率風險、通貨膨脹風險、金融衍生工具風險、道德風險、違約風險等。
1.3收益分配風險
即因收益所得和分配而對資本價值及今后生產經營活動產生一定影響的可能性。主要包括留存收益、分配股息兩個內容，其中留存收益在于擴大規模來源，分配股息則為了滿足股東擴大財產的要求，此兩方面相互矛盾又相互聯系。
2.財務風險的基本特征
2.1客觀性
即風險處處存在，時時存在。也就是說，財務風險不以人的意志為轉移，人們無法回避它，也無法消除它，只能通過各種技術手段來應對風險，進而避免風險。
2.2全面性
全面性即財務風險存在于企業財務管理工作的各個環節，在資金籌集、資金運用、資金積累、分配等財務活動中均會產生財務風險。
2.3不確定性
不確定性即財務風險在一定條件下、一定時期內有可能發生，也有可能不發生。
2.4收益與損失共存性
收益與損失共存性即風險與收益成正比，風險越大收益越高，反之收益就越低。
二、構建中小企業財務風險預警機制和預警系統的意義
財務預警能監測企業經營，有別于傳統的、滯后的會計核算反映。在制定管理舉措時還可完善現有模型，建立實時、動態的信息系統。財務預警系統具有以下作用：一是預測性。預測的任務有兩個：（1）過程監視，即對預測對象的活動過程進行全過程監視，對預測對象同企業其他活動環節（包括外部環境）的關系狀態進行監測；（2）對大量的預測信息進行處理。建立信息檔案，進行歷史的和社會的比較。可以實現對企業的經營過程和日常財務狀況進行跟蹤。二是參照性。企業能依據財務運行特點和相關規律，從大量信息中篩選出能及時、準確反映財務狀況變化的指標，并通過財務數量分析法對各個指標的重要性進行測算，使其成為對企業業績進行判斷的參照標準。三是靈敏性。企業各財務因素之間有著很大的關聯性，一個因素的變動往往會在另一因素上敏銳地反映出來，從而提供相關預警信息。企業可以通過警示信息對客戶管理和交易政策等問題進行分析，從而進一步解決企業財務的安全性問題。
三、我國中小企業財務風險預警系統的主要問題
1.我國企業在使用預警系統模型中存在的問題
簡單借鑒國外成果與統計數據導致財務預警模型不能完全適用我國企業。目前，國內企業對財務預警模型的運用仍處于不成熟階段，大多照搬國外的研究成果，導致模型本身的發展和創新方面比較弱。超過一半的企業采用了多元線性判別模型，其中近40%直接采用了Z 值模型及ZETA模型。企業的財務預警系統自成體系不能得到及時維護與更新，導致財務預警模型的時效性較差，準確性不高。雖然企業已經逐步認識了構建和使用財務預警模型可以成為防控財務危機的有效手段，但是作為直面市場風險的企業，由于人員和技術缺乏等原因，導致已經建立的財務預警系統常常因為沒有及時得到維護與更新而成為一個不起作用的空架子。另一方面，很多企業將財務預警系統作為獨立的財務子系統，將構建和使用財務預警系統的任務交由財務部門單獨完成，這導致財務預警模型不能及時與其他業務信息系統交換數據，無法在第一時間反映企業的現實狀況導致預警信號時效性差、準確性也不高。
2.忽視與管理信息系統的有序整合
財務信息是企業管理信息的綜合反映，企業在經營過程中形成的經營危機、管理漏洞、發展隱患等危險信號首先表現在企業的日常經營、投資行為、管理活動等諸多環節，然后通過企業的信息傳導機制反映到財務預警系統中，這就是所謂的先有業務預警，后有財務預警。目前，為數較多的企業建立了自己的管理信息系統（MIS），通過現代信息技術將企業的會計信息、管理信息、銷售信息、資金信息、商品信息等實現了資源共享功能集成，這為財務預警系統的數據采集拓寬了渠道，預警功能的發揮提供了可能性。但是，傳統財務預警系統往往“自成體系”，作為會計信息系統的（AIS）一個子系統，僅僅利用會計信息而較少利用其他管理信息，這種脫離業務信息而發出的財務預警信號往往不夠準確，其時效性也差。
四、財務危機預警體系中關鍵的指標體系
1.資本金結構預警指標
企業的資金來源基本上是投資者投入及負債經營，所以，有必要對資本金結構進行分析。其主要預警指標有：
自有資本比率= 權益資本總額/ 資產總額×100% （1）
其中：權益資本總額= 實收資本+ 資本公積+ 留存收益
該指標表明企業自有資本對其總資產的覆蓋程度。它能反映企業獨立性的大小，又能反映其承擔風險的能力。該比率越高，說明企業抵御風險能力越強。
財務杠桿比率= 資產總額/ 所有者權益總額×100% （2）
該指標能夠反映企業資本的使用效率，即一定的資本量可以推動多少的資產。杠桿率越高，資本的使用效率也就越高，盈利可能就越多。該指標是評估企業經營效率和盈利潛力以及風險程度的重要指標。
資本負債率= 負債總額/ 所有者權益總額×100% （3）
由此指標可測知企業的長期償債能力的大小，即所有者權益對債權人權益的保障程度。資本負債率越高，表明企業對外負債越多，資本使用效率越高，但財務風險也越大。
固定資本比率= 固定資產凈值/ 權益資本總額×100% （4）
該指標是指企業自用固定資產凈值占資本金的比重。若企業若投入固定資產的資金過多，將會大大降低企業資金的安全性和盈利性，據現行財務制度規定，該比率應不超過30%。
財務杠桿系數=（1+ 長期債務/ 所有者權益）×（1- 利息/ 息稅前利潤） （5）
該指標是衡量資本構成風險的指標，若系數大于1，則說明企業通過債務融資可以提高權益資本的收益水平，即財務杠桿發生正效應；反之，就會降低企業的盈利能力，產生負效應。
2.資金運用效率預警指標
企業通過各種渠道籌集的資金能否有效的運用，不僅關系到企業的財務管理目標、企業價值能否得以實現，也關系到企業的成長潛力，建立的監測指標有：
資產利用率= 營業收入/ 平均總資產×100% （6）
它直接反映了企業資產收入水平的指標，表明管理者利用資產獲取營業收入的能力。比率越大，資產的利用度越高，盈利能力也就越高。
資產收益率= 實際利潤/ 平均總資產×100% （7）
該指標是綜合反映企業總體盈利水平的一組總量指標，它體現了企業的經營業績和資產管理效果。
資本收益率= 凈利潤/ 平均總資產×100% （8）
該指標反映了投資者投入資本的運用效率。
3.償債能力預警指標
分析企業的償債能力，是為了了解企業經營的可靠程度和判斷其信用狀況。預警指標包括：
流動比率= 流動資產/ 流動負債×100% （9）
該指標衡量的是企業能夠在一個月內對銀行借款的隨時償付能力。很顯然，該比率越高，償付能力越高。賺取債務本息倍數= 經營活動現金凈流量/ （本期應償付的本金+ 利息） （10）
該指標能夠反映企業有多大的現金能力還本付息。比率越大，說明企業償付到期債務的能力越強。
資本負債比率= 負債總額/ 所有者權益總額×100% （11）
4.盈利能力預警指標
企業的盈利能力是指企業獲得凈收益的能力。它包括收入盈利能力、資產盈利能力、凈資產盈利能力。
企業利潤率= 實際利潤/ 總營業收入×100% （12）
指標越高，說明收入結構中成本的比重越低；反之，則說明收入結構中成本比重較高。
資產收益率= 凈利潤/ 平均總資產×100% （13）
該比率在1～2%時為良好；0.5～1%時為中等；大于2%為很高，此時需要注意過度風險。
資本收益率= 凈利潤/ 平均總資本×100% （14）
該指標不僅反映了從盈利中增加資本的潛力及資本運用效率的大小，而且決定了股東收益的多少并影響股價和股市行情。
每股收益= 凈利潤/ 普通股股數 （15）
利潤獲現指數= 營業活動現金流量凈額/ 凈利潤×100% （16）
該指標反映本期的凈利潤中收回現金的比例，能衡量企業利潤質量的高低。該指數越高，利潤質量越好；反之則較差。
五、構建中小企業財務危機預警系統的途徑
建立財務風險預警機制，就是把風險預警機制引入企業內部各個層次、各個環節，尤其是財務管理的始終，讓企業的決策者、經營管理者及全體員工共同承擔風險責任，使責、權、利三者真正成為一個有機整體。
1.建立預警分析的組織機構
企業可專設風險控制機構，專門承擔財務風險預警職能；預警組織機構的成員可以是兼職的，由企業責任人、企業內部具有相應管理素質的管理人員，以及一定數量的企業外部財務、審計和管理咨詢專家組成。預警組織機構的日常工作可由現有的某些職能部門來承擔，如財務部、審計部、監察部等。
2.加強財務信息的全面收集
財務信息的收集是財務風險預警系統分析良性循環的基礎。財務資料和信息主要包括企業內部相關數據及資料和外部市場、行業等相關數據及資料。這里的財務信息系統不僅是指一般意義上的企業會計核算報告系統，還包括對會計資料的認真閱讀、分析和評價結論，以及發現的財務風險和防范、化解財務風險的對策。
3.切實提高財務風險的分析能力
這主要是指分析企業財務風險出現點、出現原因，風險的大小、類型，風險可能造成的損失大小及相應對策的體系。高效的風險分析機制非常關鍵，通過分析可以迅速排除掉次要風險，而將關注點放在有可能造成重大影響的風險上。當風險的成因分析清楚后，便可以有效制定相應的措施。
4.及時對財務風險進行處理
查明財務風險點，企業管理者應立即制定相應的預防措施，盡可能減少損失。當有超出或低于指標數據的情形發生時，就表示企業財務狀況產生異常，管理者應盡早依數據所代表的經營內涵做進一步深入研判，找出存在問題，分析成因，對癥下藥，避免財務危機。同時，企業要通過不斷地完善和實施企業內控制度，擬定科學的控制指標，抓好各個控制點。
5.注重定量方法與定性方法相結合
在財務風險預警分析中定量預測確實十分必要，但是不能過分強調定量模型的重要性。有時財務風險的發生不能僅通過財務報表上的數據表現出來。所以，在預測過程中，中小企業財務人員在對量化的模型和指標進行分析的同時，還應結合諸如客戶滿意度等非量化因素，來作定性的分析評價，比如當企業出現過度依賴貸款、過度大規模擴張、總資產和收益急劇下降、企業股價急劇下降等情況，則預示著企業存在發生財務風險的可能性。只有將定量分析與定性分析相結合，才能準確地預報財務風險，把風險控制在萌芽階段。結合對預警后評價的結果進行分析，企業對財務風險管理過程中行之有效的方法和措施予以保留，對不合理的指標、方法、決策程序和措施等提出改進方案，并反饋給相關的部門，以不斷完善企業的財務風險預警模型。
參考文獻
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本文選取我國軍工類上市企業作為研究對象，在對軍工上市企業進行特性及財務風險分析的基礎上結合文獻研究，提出了軍工企業財務風險預警指標體系，并進一步運用統計分析方法建立了上市軍工企業財務風險預警模型。
一、上市軍工企業財務風險預警指標體系建立
為了能使構建的財務風險預警模型能更符合上市軍工企業的實際，在指標選取上盡可能地考慮上市軍工企業的特征，并融入了部分非財務指標作為最終的財務風險預警指標體系。
在財務指標方面，根據財務管理的有關理論，為了盡可能全面地反映研究對象的財務狀況，首先確定了償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力、現金流量能力五大類指標。另外由于軍工企業具有明顯的特殊性，因此在財務比率指標的選取上也應體現行業特點，對不能明顯反映軍工企業經營狀況的財務指標進行了剔除。經過對各類財務指標進行選擇和細分，最終確定了26個指標建立起財務風險預警的財務指標體系。見表1。
在非財務指標確定的過程中，從股權構成方面、軍品業務方面、關聯交易三個方面考慮，在文獻研究的基礎上提出了以下假設：
假設l：國有股比例與企業的財務狀況呈負相關關系；
假設2：法人股比例與企業的財務狀況呈正相關關系；
假設3：軍品收入比例與企業的財務狀況呈正相關關系；
假設4：關聯交易額比例與公司財務狀況呈負相關關系；
假設5：上市公司擔保率與公司財務狀況呈負相關關系。
上市軍工企業財務風險預警指標體系的各財務指標與非財務指標及其計算公式如表1所示。
二、上市軍工企業財務風險等級評價指標篩選
采用前文所建立的財務指標體系，以我國軍工上市企業的26項財務指標作為樣本變量。根據主成分分析法的原理，利用統計分析軟件SPSS11.5對原始指標進行篩選。
從分析結果中的總方差解釋表中可以得出，第一主成份（Component）的特征值為8.478，它解釋了31.4%的方差；“Cumulative%”表示累計的方差解釋程度或累計方差貢獻，26個變量解釋了全部的方差，累計數為100%。
從主成份的特征值表中，根據特征值大于1及方差累計貢獻率大于85%的原則，從26個變量中提取前6個主成份，這6個主成份析方差累計貢獻率達到86.33%，也就是說這6個主成份可以解釋大部份方差，利用所提取的主成份可以反映樣本86.33%的變量信息，這樣便使26個指標簡化為6個主成份而不損失大部分信息。為了進一步理解公共因子的實際意義，本研究中使用了正交旋轉中的方差最大法進行轉換。
因子1主要由X12、X13、X14、X15、X16解釋，基本上反映了我國上市軍工企業盈利能力；
因子2主要由X1、X2、X3、X4、X3解釋，基本上反映了該類企業的償債能力；
因子3主要由X19、X21、X22解釋，反映了企業的成長能力；
因子4主要由X7、X9、X10解釋，反映了企業的資產管理能力；
因子5主要由X24、X25、X26解釋，反映了企業的現金流量情況。為了方便建立模型，在此把選出來的6個主成分進行重新命名，分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6。
三、上市軍工企業非財務類指標驗證與篩選
在前文的分析中，依據對前人的文獻研究以及上市軍工企業特征選出了三大類共5個非財務類指標，但是這些指標都是依據文獻研究所提的假設，在具體的研究中還需要對各個指標進行相關性分析，以驗證各指標與財務狀況之間的關系是否顯著。
首先選取研究變量。本研究中的變量包括了因變量和自變量兩個變量，其中因變量企業財務狀況由企業的經營績效來表示，在量化分析中一般選取凈資產收益率代表這一變量，用Y代表；自變量則由本研究所選取的5個非財務類指標組成，即國有股比例、法人股比例、軍品收入比例、關聯交易比、上市公司擔保率，分別用N1、N2、N3、N4、N5表示。
根據SPSS11.5統計軟件中的二元變量相關性分析，初步得到軍工上市企業財務狀況與其假設提出變量之間的關系。從各變量之間的相關系數可看出，國有股比例、軍品銷售額占主營業務收入的比率、上市公司擔保率三個變量與凈資產收益率都有著較高的相關度，而且支持上文的假設情況，可以作為入選的非財務指標。其他指標與因變量也有一定的相關度，但相關程度比較低，因此認為這些變量與反映企業經營績效進而代表財務狀況的凈資產收益率之間沒有顯著相關關系。
因此，經過對53家軍工上市企業數據進行的相關性分析，提取出國有股比例、軍品銷售額占主營業務收入的比率、上市公司擔保率這三個指標作為建立上市軍工企業財務風險預警模型的非財務變量。
四、基于判別分析法上市軍工企業財務風險預警模型構建與驗證
基于判別分析法，對上市軍工企業財務風險預警模型進行如下構建與驗證：
第一，對樣本企業進行聚類分析。本文選取了聚類分析來對我國上市軍工企業進行分類，盡量消除主觀因素的影響，提高分類的科學性，考慮到實際情況中有些公司的財務狀況處于中間狀態，將我國上市軍工公司分為三類即財務危機公司、非財務危機公司（不會發生財務危機公司）和中間狀態公司（財務狀況一般公司），以更好地反映整個行業的財務狀況。
本次研究選取前文中用主成分分析方法提出的6個財務指標以及經過相關性分析的3個非財務指標總共9個因子做為變量，用SPSS軟件中的聚類分析模塊進行分析。考慮到現實中存在部分企業的財務狀況居于中間位置的情況，本文認為把我國上市軍工企業的財務風險類型分為三類（3 Clusters）更為合理。接下來選取聚類分析法中的完全連接法（Furthest neighbor）做為具體的聚類方法，在輸出的結果中選擇聚類歸屬表，直觀地表示本次聚類分析的結果。如表2所示。
第二，上市軍工企業財務風險預警模型構建。在模型構建之前，通過對我國上市軍工企業財務風險預警的判別函數進行的有效性檢驗、協方差相等的Box檢驗以及函數的擬合優度檢驗，表明該判別函數是有效的。在這些檢驗分析的基礎上結合結構矩陣，就可以得到非標準化判別函數，如下表給出了標準化和非標準化的典則（Canonical）判定函數系數值，據此可構造標準化和非標準化的典則判定函數，系數值如表3所示，用以計算每一條記錄在領域圖（Territorialmap）中的坐標值。
其中的標準化是指原始變量的標準化，使用典則函數需要先計算出坐標值，然后查領域圖或者計算該點離各點心的距離，在設定判別規則時還要考慮如何確定閾值點，較為繁瑣。而采用Bayes準則構造出的Fisher判別函數就可以用原始變量直接進行判別，簡便又不失判別的準確性。
表4即是所得到的費歇（Fisher）線性判別函數的系數，從而就可以得出包含9個變量的判別分析的Fisher線性判別函數模型，由于本文是將樣本分為三類，在判別分析中需對這三組進行兩兩對比分析，故判別模型函數為三個。
依據上表中的判別函數系數數據，這三個函數的表達式為：
Y1=0.477X1+0.106X2+0.457X3+0.433X4+0.916X5-0.743X6+ 0.811X7-0.647X8+0.792X9-1.417
Y2=-0.259X1+0.773X2-2.627X3-3.754X4-4.683X5+1.853X6-
6.130X7+2.376X8+0.593X9-11.057
Y3=-13.003X1-7.042X2-0.579X3+5.777X4-4.053X5+13.025
X6+6.309X7+0.925X8-8.734X9-57.362
其中，Y1，Y2，Y3分別表示無警類、輕警類、巨警類企業的函數判別值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9分別代表我國上市軍工企業盈利能力、償債能力、成長能力、現金流量情況、資產管理能力（由X5、X6共同反映）、國有股比例、軍品銷售占主營業務收入的比例、上市公司擔保率。
在判別模型建立以后，為了更直觀地確定企業的財務風險類別，還需要確定模型的判別規則。本文建立的我國上市軍工企業財務風險預警模型實質上是采用貝葉斯準則構造出的費歇判別函數，因此本文所采用的判別準則也是貝葉斯判別準則，具體是將每一家企業的9個因子值分別代入模型的三個判別函數中，計算每個企業的三個判別函數值，以這三個函數值最大的一個做為分類標準，即得分最高的一類就是該企業所屬的類別。利用這樣的判別準則就可以把每家企業的數據代入模型進行具體的判別分析了。
第三，上市軍工企業財務風險預警判別模型的判別效果檢驗。對于建立的財務風險預警模型，模型本身是一方面，其實最關鍵的還是要看該模型的判別效果如何，準確度有多大。因此，就有必要對模型的判別效果進行分析檢驗。本文選取交互驗證法對模型2008年的判別效果進行驗證，并引入模型外部數據進行檢驗，即將2007年和2006年我國上市軍工企業的財務指標代入模型中進行驗證。從2008年、2007年、2006年的預測效果看來，如表5所示模型對3年的預測準確率逐漸呈下降趨勢，離建立模型年度越近，預測的精度越高，這也符合一般模型離預測期限越近，預測效果越好的客觀規律。
通過以上研究表明，該模型的預測效果是可觀的，可以作為上市軍工企業避免財務危機發生的有效措施。如果上市軍工企業采用本文所構建的模型進行預警管理，就可在財務風險惡化的前一年或前兩年對企業所存在的財務風險采取針對性的管理措施，從而有效地防范財務危機的發生。
參考文獻：
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