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后危机时代企业财务危机预警相关问题的探讨 　　中图分类号：F275 文献标识：A 文章编号：1009-4202（2013）05-000-01 　　摘 要 随着区域经济的发展和全球经济的一体化，后危机时代我国企业的发展既面临机遇又存在挑战。本文从财务预警的涵义出发，分析了企业财务危机预警模型的种类、预警体系的构建，最后提出企业财务危机化解的几点措施。 　　关键词 财务危机 财务预警 财务指标 措施 　　一、财务预警的涵义 　　后危机时代站在企业财务的角度看，进行企业财务预警分析，企业建立财务预警系统、强化财务管理、避免财务失败和破产具有深远而又重要的意义。企业财务预警是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理当局采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨绸缪的作用。 　　二、财务预警体系的构建 　　（一）财务预警方法 　　1.Z-score辨别模式 　　Z模型的研究步骤是首先选定企业的样本，最初的样本由66个企业组成，分成两组每组各33个企业。 [1]其模型的具体形式如下： 　　Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5式中，X1=营运资本/总资产，反映资产的流动性与规模特征；X2=留存收益/总资产，反映企业累计盈利状况；X3=息税前收益/总资产，反映企业资产的获利能力；X4=权益的市场价值/总债务的账面值，反映企业的偿债能力；X5=销售总额/总资产。反映企业的营运能力。 　　2. Logistic模型 　　Logistic回归模型以其假设前提少，判别精度高，成为目前应用最为广泛的模型之一。其提出的理论依据是在财务危机预警模型中应用了二元概率函数，来计算危机事件发生地概率。在企业的财务危机预警中，logistic模型如下： 　　Yi=β0+β1x1i+……+βkxki 　　Pi=l/（1+e-yi） 式中，Yi代表第i家企业是否发生财务危机，i=O或l，O代表正常企业。l代表财务危机企业，xki代表第i家企业的第k个财务比率，Pi代表根据Logistic模型所估计出来的第i家企业可能发生财务危机的概率。 　　3.BP人工神经网络 　　BP人工神经网络（Back Propagation Artificial Neural Network）是Rmealhart和Mclelland等研究并设计的、基于误差反向传播算法的一种多层前向神经网络”，其结构主要由一个输入层、一个或多个隐含层、一个输出层组成，各层由若干个神经元（节点）构成，每一个节点的输出值由输入值、作用函数和阈值决定。[2]网络的学习过程包括信息正向传播和误差反向传播两个过程。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层传到输出层，经作用函数运算后得到输出值与期望值比较，若有误差，则误差反向传播，沿原先的连接通路返回，通过逐层修改各层神经元的权值，减少误差。如此循环直到输出的结果符合精度要求为止。 　　（二）财务指标体系的构建 　　根据现代管理学理论研究，对于制造型企业的财务指标的选择，应着重考虑以下五个财务指标： 　　1.常用财务预警指标体系 　　（1）企业偿债能力指标 　　流动比率=流动资产/流动负债 　　速动比率=速动资产/流动负债 　　负债保障倍数=总资产/负债总额 　　（2）负债水平指标 　　净权益负债率=负债/净权益 　　利息保障倍数=息税钱利润 /利息费用 　　=（净利润+利息费用+所得税费用）/利息费用 　　DFL=（△EPS/EPS）/（△EBIT/EBIT） 　　式中：DFL为财务杠杆系数；△EPS为普通股每股利润变动额；EPS为变动前的普通股每股利润；△EBIT为息税前利润变动额；EBIT为变动前的息税前利润。 　　财务杠杆系数=息税前利润/税前利润（西方财务理论认为这是第二阶段杠杆效应） 　　（3）盈利能力指标 　　企业盈利能力的好坏直接影响到企业的偿债能力。 　　销售利润率=（净利润/销售收入）*100% 　　净权益收益率=净利润/平均净权益 　　=总资产收益率*资产净权益倍数 　　总资产净收益率=净利润/平均总资产 　　资产净利润率=净收益比率*财务杠杆系数*资产利润率 　　资产利润率=营业收入利润率*总资产周转率 　　营业收入利润率=利润总额/[收入总额*（1-折扣率-退货率-折让率）] 　　净权益周转率=营业收入/净权益平均值 　　（4）资产营运能力指标 　　企业资产运营能力的高低，即各项资产是否得到充分有效