基于Z模型的财务风险预警模型运用

　　一、引论 　　

     “危机预警”一词最早起源于20世纪初。90年代后，欧美国家由于企业危机频发，企业开始逐渐重视危机预警管理。在危机预警管理的研究中，财务风险预警作为危机预警的一个重要部分也受到了学术界的广泛重视。财务风险预警研究分为定性和定量研究。其中定量研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型、回归模型、神经网络模型等阶段并不断完善。我国学者对企业风险预警研究起步较晚，开始于20世纪八十年代中后期。其中有代表性的成果有周首华、杨济华和王平的《论财务危机的预警分析——F分数模式》，陈静的《上市公司财务恶化预测的实证分析》等成果。笔者认为现有研究中，迫切需要解决的问题是根据我国实际来创造性地运用国外已经成型的财务风险预警模型，但相应成果并不多见。本文试对财务风险预警模型的运用进行初步的分析和探讨。

　　二、相关文献综述

　　财务风险预警模型的研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型并不断完善。最早的财务预警定量研究开始于1932年的Fitzpatrick的单变量破产预测研究。Fitzpatrick取19家企业进行研究，发现出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著不同，从而得出企业的财务比率能够反应企业财务状况，并对企业未来具有预测作用。他进行了实证研究，结果表明判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。1966年美国的Beaver最早运用统计方法研究了公司财务失败问题，提出了较为成熟的单变量判定模型。Beaver发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量/债务总额、净收益/资产总额、债务总额/资产总额。这些研究发现了失败的企业与正常企业在财务指标方面不同，为多变量模型研究奠定了基础。但是这些研究样本量较少，指标单一，因此结论比较粗糙。

　　多变量模型是目前企业财务风险预警的主流，主要包括Z模型、Logisitic回归模型、人工神经网络模型等。在多变量模型中被广泛接受的就是Altman的Z模型。Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他选取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标，通过多元差别模型产生了一个总的判别分，称为Z值，并依据Z值进行判断。该模型的预测精度高达94%，至今各银行及金融机构仍在使用该模型。

　　以欧尔森(Ohlson，1980)为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机的预警能力。欧尔森以1970年至1976年间105家失败公司为样本，运用了条件逻辑模型建立财务预警模型。其研究成果表明，企业的规模大小、财务结构、经营绩效以及流动性等4个因素与企业发生财务危机的概率具有高度的相关性。

　　Logisitic回归模型使用极大似然估计的方法建模，通过对观察企业条件概率的观测，来判定该企业的财务和经营风险。该方法适用范围虽广，但计算复杂，中间计算的各种近似处理会影响结果的准确性。

　　人工神经网络是一种模拟人的神经网络的一种计算方法。它由大量简单处理单元相互联结组成复杂网络系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布没有要求，还克服了统计方面的限制，能同时处理定性变量和定量变量，容错性较好，但是因其理论基础较弱准确性不强，所以现在使用不多。

　　多变量模型相对单变量模型考虑的因素更为全面，因此更为广泛地被社会接受。特别是Altman的Z模型，广泛应用于银行等金融机构，作为评价企业财务风险的重要指标，因此本文采用该方法进行研究。

　　三、实证研究

　　(一)Z模型算法 Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标：

　　X1：营运资本/资产总额，反映资产的变现能力和规模特征;

　　X2：留存收益/资产总额，反映公司的累积获利能力;

　　X3：息税前利润/资产总额，反映资产获利情况;

　　X4：所有者权益市价/负债总额，反映企业在财务风险来临时的衰弱程度;

　　X5：总销售额/资产总额，反映企业资产周转情况，用以衡量企业资产的利用效率。

　　Altman采用统计学中的判别分析法构造线性判定模型，用这五项指标的加权平均数计算Z值。并依据Z值进行企业财务风险的判断。他的研究表明：息税前利润/资产总额、销售额/资产总额和所有者权益市价/负债总额三个财务指标预测能力比较强，模型的预测精度高达94%。后来尽管Altman又修正过Z模型，提出了ZETA模型。新的ZETA模型较Z模型精确度有所提高，但修正后的ZETA模型对样本的限制条件较为苛刻，因此Altman1968年提出的Z模型依然被广泛地应用于银行、金融等机构，作为衡量企业财务风险的重要指标。本文选用Altman1968年提出的Z模型进行实证研究。

　　该模型公式如下：

　　Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

　　X1：营运资本/资产总额;

　　X2：留存收益/资产总额;

　　X3：息税前利润/资产总额;

　　X4：所有者权益市价/负债总额;

　　X5：总销售额/资产总额。

　　根据计算的Z值来判断企业破产的可能，Z值大小与企业破产的可能性成反比即：Z值越小，企业破产的可能性越大。当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z 　　企业财务风险较高时能及时地识别风险对银行等金融机构减少坏账以及企业自身扭转命运是重要的，比如20**年的ST企业如果在之前2009、2010、2011能够从企业的财务指标发现异常，这将对银行等金融机构审核贷款额度以及企业自身及时采取措施是有利的。为了验证Z模型是否能较早地识别出我国企业的财务风险，本文选取了2009～20**年在沪深股市交易的A股上市的在20**年ST的84家企业作为研究对象。具体样本如表1所示。

　　(三)研究假设 具体如下：

　　假设一：假设20**年ST的企业如果在前几年就能发现财务风险对及时采取措施是有利的，因此进行这项研究;

　　假设二：假设模型可以提前三年较好识别出20**年ST企业的风险;

　　假设三：假设模型对风险的识别随着时间的临近越来越准确;

　　假设四：假设我国资本市场在2009-20**年发育并不完全，市场资金配置功能尚未健全，因此我们认为所有者权益市价/负债总额这个指标中的所有者权益市价不及所有者权益账面价值可靠，因此针对我国实际，对该指标进行微调后可提高模型预测的准确性。

　　(四)数据分析 Altman的Z模型研究的数据取自于资本市场完善，资源配置功能健全的国外。而我国市场经济相对于国外时间尚短，资本市场还未完善，股市的投机性还很强，因此原模型X4中的“所有者权益市价”不能较好地反映所有者权益的真实价值，换成“所有者权益账面价值”更为符合我国实际。为了验证Altman的Z模型是否适用于我国数据，将样本2009～20**年的数据代入原模型和调整后的模型计算Z值，发现调整后的模型更能有效地识别企业的财务风险，2009～20**年这三年的数据的准确性都较高且逐年提高，能够较好地预测企业的财务困境。

　　(1)Z值计算结果分布情况。根据Altman的Z模型，可知当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z

　　本文是一篇财务管理论文，本文以财务风险预警理论为依据，围绕 Z 模型财务预警模型，选取XXX房地产 A 企业的财务风险预警作为案例分析的对象。首先，梳理财务风险预警的理论基础，重点介绍 Z模型财务风险预警模型，为后续的财务预警系统的建立打下理论基础;其次，在介绍 A 企业财务状况的基础上，重点分析案例 A 企业目前财务预警的现状，并指出该企业目前所实施的财务风险预警方法存在的问题。接下来，针对 A 企业财务预警存在的问题，提出构建具体的财务风险预警系统，即以 Z 模型为基础的定量财务风险预警模式，并根据房地产企业的特点，对 Z 模型的应用提出改进的建议;同时，引入非财务指标的定性财务风险预警方法作为补充，全面完善企业的财务风险预警系统。最后，基于该企业的隐性风险源分析财务风险预警系统构建时应注意的问题，从而全面完善企业的财务风险预警系统，提高预警系统的实用性。

　　1 绪论

　　1.1 选题背景及意义

　　1.1.1 选题背景

　　金融危机爆发前，随着房地产行业的蓬勃发展，其销售和投资的增速远远超于国内生产总值的增速，是我国国民经济的重点产业。但发生金融危机以后，随着经济走势、国家的宏观政策、供需失衡以及居民收入等因素的影响，近些年房地产行业发展不容乐观，加上房地产行业高投资、高负债、长周期的特点，使得该行业的财务风险不断攀升。因此在此背景下进行房地产企业财务风险的预警研究具有客观的必要性及重大意义。

　　自 2010 年实施深化国资管理体制改革以来，XXX市属国有企业实力迅速增长，促投资作用显著发挥，为推动XXX经济社会发展做出了重要的贡献。在规模和作用迅速放大的同时，近年来市属国有企业利润逐年下滑，债务风险逐步显现，投资能力有所下降，企业可持续发展能力不容乐观。A 企业是XXX当地的一家国有房地产企业，作为XXX城市建设的主力军，尤其是在旧城改造方面曾经发挥了巨大作用，从规划、拆迁、建设、安置几乎是包揽了所有的职能，为XXX的城市改造做出了巨大贡献。A 企业于 2012 年挂牌成立，注册资本金 500000 万元，是一家国有独资公司。2010 年，XXX市城建体制改革，撤销多家事业性指挥部单位，成立一家集团企业和一家事业单位。2012 年，XXX市第二轮城建体制改革，撤销该事业单位，并划转该集团企业的部分城建资产和二级企业，组建了该企业。通过划转或新建，该企业下设 6 家二级公司，经营开发区域范围依托XXX老城区辐射周边区域，经营业务以城市基础工程和配套设施、保障房建设、历史文化街区保护开发为主业，

　　同时大力拓展工程项目代建、物业管理、城建资产营运、城建产业投资等相关业务种类。

　　在经历 2009 年金融危机以来，XXX房价大幅下跌，同时XXX大面积的旧城改造几乎已经宣告结束，原有的一体化城建体系发生了巨大变动，该企业面临着项目大幅减少、房价下跌、存货周转率及资产收益率下降的困局，且因房地产企业的前期投资高、建设期长、资金回笼缓慢等特点，历史遗留问题及现实发展的困境使得该企业呈现高负债的特点，且负债率逐年攀升，企业面临的财务风险呈现逐渐扩张、增大的趋势。企业及政府监管部门虽然已经意识到控制财务风险的重要性，但是历史遗留问题过多，并且尚未有明确的应对措施，仅仅依靠政府对企业的监管以及企业的内部控制无法有效地预防及控制财务风险。

　　..........................

　　1.2 研究对象的界定

　　1.2.1 研究对象的定义

　　顾小安(2000)指出财务危机预警系统是通过事先选取并设置较为敏感的财务指标，并实时监测这些指标的变化，从而提前预测企业将面临的财务风险，剖析财务风险产生的内在原因，使得管理者能够提早做好防范措施的财务分析系统。简单的来说，就是通过设置一系列对企业相对重要且敏感的财务指标，通过数据的变动来反映企业的财务状况的定量研究方法。

　　但是随着会计造假等财务信息失真等现象的出现，单纯依靠财务指标预警显得捉襟见肘。通过查找文献发现关于运用非财务指标预警的研究越来越多。非财务指标是指无法从企业财务报表中获取，不能定量衡量，只能从企业的非财务信息也称外部信息体现出来的指标。(杨轶，

　　2008)

　　1.2.2 研究对象的实施程序

　　(1)明确预警模型，构建预警指标体系。

　　明确财务预警模型是企业识别财务风险的前提，也是财务风险的研究工具。而财务风险是通过企业的财务指标来量化反映的，因此应该根据企业的行业特征及经营业务构建具体的财务指标体系，明确系统重点关注的指标及程度。

　　(2)获取数据源。

　　在成本可控的前提下，企业应该尽量拓宽信息收集的渠道，包括宏观环境因素收集以及微观环境因素收集，并对收集的数据进行编辑整理，以提高数据源的准确性和全面性，保证财务预警系统后续实施的可靠性。

　　(3)分析预警信号。

　　预警信号是财务风险的外化表现，也是财务危机发生的先兆导向，因此分析预警信号在财务预警系统中是不可或缺的关键环节。企业应分析预警信号的类型、特征、形成原因、严重程度以及发展趋势，为管理者防控风险提供依据。

　　...........................

　　2 理论分析

　　2.1 企业财务风险预警的概念

　　预警，就是通过设立期望值，并度量现实状态偏离期望的程度，提前发出警报的过程。企业通过构建财务预警系统，输入基础数据信息，建立预警的指标体系并搭建预警模型，依靠科学的预警模型对财务风险进行实时监控。一个有效的财务风险预警系统能够实时监控到企业资金的沉淀及不足的状态，及时发现经营过程中潜在的风险，并向经营者发出信号，从而使得其能够预先想好应对措施，科学决策，将风险控制在萌芽阶段，避免风险演化为实际危机，起到未雨绸缪的作用。

　　建立有效的财务预警系统对于企业来说具有多方面的意义，具体如下：

　　(1)提高企业防范风险的能力

　　房地产作为一个资金周转较慢、投资大、工期长的行业，决定其内在的高风险。况且，我国房地产市场并不如西方发展的成熟，大部分的企业依靠负债融资开发项目，自有资金投入较少，一旦项目建设周期拉长等任何一个环节脱离预期，将会影响下一环节的正常运行，继而资金周转无法顺利进行。最终的结果就是企业无法到期还本付息，引发财务危机。因此，对于房地产企业而言，如何提高自身的抗风险能力显得至关重要。建立有效的财务风险预警系统，对企业日常经营运作中的潜在风险进行实时监测，一旦财务指标出现偏离预期的情况，系统将发出警报，提示管理层应提前采取相应的措施，在财务风险演化为财务危机之前将其控制在萌芽阶段，保障企业的资金链安全。

　　(2)保障资金提供者的权益

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