企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計(jì) 【文獻(xiàn)綜述】

1、0畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）文獻(xiàn)綜述會計(jì)學(xué)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)—以天目山藥業(yè)股份有限公司為例1、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念目前，對于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)這一概念沒有統(tǒng)一的定義，法國科學(xué)管理大師亨利.法約爾（HenriFayol）首先在其1916年問世的著作《工業(yè)管理與一般管理》一書中，將風(fēng)險(xiǎn)思想引進(jìn)企業(yè)的管理之中。但是，學(xué)術(shù)界一直沒有提出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)這一具體概念。國內(nèi)的研究相對較晚，開始于20世紀(jì)80年代。1989年，北京商學(xué)院的劉思錄、湯谷良發(fā)表的“論財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管

2、理”一文，第一次全面論述了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的定義、特征及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的步驟和方法。但是，這一概念依然沒有確切的定義，但是這個概念有廣義和狹義之分。狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是由負(fù)債引起的，具體來說是指企業(yè)借入資金而增加的喪失償債能力或減少企業(yè)利潤的可能性，通常也被稱為籌資風(fēng)險(xiǎn)。在企業(yè)的經(jīng)營過程中，資本是必不可少的。資本的來源渠道有內(nèi)部籌集和外部借入兩個方面，即企業(yè)的所有者出資和企業(yè)向外部外界借入資本。企業(yè)在經(jīng)營的過程中，可以完全用自有資本來經(jīng)營，即

3、企業(yè)負(fù)債為零，企業(yè)就不存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。汪平（2003）認(rèn)為企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是由籌資活動引起的。企業(yè)舉債經(jīng)營，造成借錢破財(cái)?shù)暮蠊簿蜁蛊髽I(yè)面臨狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)借入資金，一要支付利息，二是存在價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)，即資金的時(shí)間價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。在償債能力不確定的情況下借入資金，企業(yè)就會存在風(fēng)險(xiǎn)。由此可見，企業(yè)的負(fù)債經(jīng)營規(guī)模的大小和企業(yè)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成正相關(guān)：企業(yè)的負(fù)債規(guī)模越大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的程度越高；沒有負(fù)債的企業(yè)，則不存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)財(cái)務(wù)風(fēng)

4、險(xiǎn)是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的貨幣化集中表現(xiàn)。一個企業(yè)的財(cái)務(wù)工作是否切實(shí)有效，都會體現(xiàn)在該企業(yè)經(jīng)營資金運(yùn)動狀況和結(jié)果上，表現(xiàn)為財(cái)務(wù)狀況的好壞和財(cái)務(wù)成果的大小。因此，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)際上就好似財(cái)務(wù)成果的風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)2大，企業(yè)發(fā)生的財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小，Z值越小，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越大。Ohison(1980)選取1970—1976年間的105家破產(chǎn)公司和2058家非破產(chǎn)公司為樣本，采用9個財(cái)務(wù)比率運(yùn)用logistic回歸方法建立了3個Iogist

5、ic預(yù)警模型，研究結(jié)果表明模型的誤判率為15％，公司規(guī)模、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營績效、流動性與財(cái)務(wù)失敗概率有密切關(guān)系。綜上所述，從20世紀(jì)30年代就開始了對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究，但專家學(xué)者從60年代開始不斷深入的研究。最早是Fitzpartrick（1932）運(yùn)用單變量進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及困境的研究。其后，以Beaver（1966）為代表的學(xué)者們運(yùn)用單變量模型對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。單變量模型雖然簡單方便，但是每次只能用一個財(cái)務(wù)變量分析，顯然不

6、能滿足企業(yè)多方面的財(cái)務(wù)狀況。由于單變量模型的局限性，就出現(xiàn)了Altman(1968)為代表的多元線性判別分析，這就克服了單變量線性模型的缺陷。他的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)了在破產(chǎn)前一年，Z值的判定模型預(yù)測準(zhǔn)確性較Beaver的單變量分析有了較大的提高，但其預(yù)測能力與時(shí)間有關(guān)，預(yù)測期越近，預(yù)測能力越強(qiáng)，所以更適合于短期。Ohlson(1980)選取了105家破產(chǎn)企業(yè)和2058家非破產(chǎn)企業(yè)運(yùn)用Logistic建立了回歸分析，研究表明概率模型在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)

7、警是的準(zhǔn)備度優(yōu)于多元線性模型。20世紀(jì)80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論開始興起，Odour和Sharda(1990)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測財(cái)務(wù)危機(jī)。他們的模型要優(yōu)于當(dāng)時(shí)的判別分析模型，能更好的解決分類問題。但他們的模型僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用的展示和A1tman(1968)研究的重復(fù)。Coats和Fant(1992)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)學(xué)習(xí)審計(jì)專家的結(jié)論來判別財(cái)務(wù)危機(jī)然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在決策方法中表現(xiàn)得像一個“黑匣子”，使得它的應(yīng)用和接受在實(shí)踐中都比較困難。所

8、以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種分類工具雖然比其他方法較具吸引力，但目前在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用還處于探索階段。根據(jù)上述的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型研究的發(fā)展，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型的運(yùn)用是不一定的，每一種模型都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，不同的使用范圍和前提假設(shè)，必須結(jié)合行業(yè)和企業(yè)的實(shí)際情況，有選擇的使用，以提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測能力。3、國內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究與國外相比，國內(nèi)對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究等相關(guān)方面研究起步比較晚。國內(nèi)學(xué)者借鑒西方較為成熟的模型理論，并且結(jié)合國情進(jìn)行了