張建芳 高玉梅 陳裕

摘 要：小微企業(yè)抗風險能力弱于大中型企業(yè)，對財務風險小微企業(yè)要做到事前防范，事中控制，事后反饋，小微企業(yè)要建立財務預警系統，根據企業(yè)自身特點，構建適合企業(yè)的財務風險預警模型。

關鍵詞：小微企業(yè);財務風險;預警

中圖分類號：F275 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1008-4428（2018）03-83 ?-02

經過調查我國較多小微企業(yè)無法支撐到第三年，有的是因為利潤率逐年下降，老板迫于企業(yè)生存壓力倒閉，有的是企業(yè)初期公司管理者重視企業(yè)規(guī)模擴大而忽略企業(yè)財務風險，導致企業(yè)無法還清短期債務，導致破產，小微企業(yè)抗風險能力弱于大中型企業(yè)，在企業(yè)成立之初，企業(yè)管理者應該就要防備各種風險，建立企業(yè)財務風險預警系統，以便能及時發(fā)現各種風險，保障企業(yè)的正常運行。小微企業(yè)財務風險主要有籌資風險、投資風險、資金收回風險等，要建立財務風險的預警系統，需要建立一系列的財務指標。

一、建立小微企業(yè)財務風險的預警系統模塊

（一）構建信息監(jiān)測模塊，財務風險預警系統主要是給決策者提供預警信息，小微企業(yè)需要建立信息監(jiān)測機制，該機制負責收集財務風險信息，及時收集企業(yè)各部門的財務信息以及非財務信息，包含市場信息等等，將收集的信息及時傳遞到財務預警系統中，及時進行信息反饋。

（二）建立財務風險分析模塊，從信息監(jiān)測模塊收集到的信息及時進行分析、分類以及評估，分析出有用信息和緊急信息以及無用信息，將可能的風險扼殺在萌芽狀態(tài)。

（三）建立報警模塊，財務風險預警機制需要把風險控制在發(fā)生之前，預警系統可以在風險發(fā)生之前給予提醒或者報警的形式，企業(yè)可以根據自身情況，對風險的程度進行分類，分嚴重、比較嚴重、一般、無風險，根據不同的程度設置不同的信號，嚴重的情況會直接出現在電腦上進行閃跳提醒，出現一個感嘆號的標志，比較嚴重可以紅字提醒，一般的可以是微笑提醒。預警信號發(fā)出尤其是感嘆號出現，企業(yè)就要及時查找問題找到相應的解決對策，紅字提醒時企業(yè)就要重視，假如繼續(xù)提前準備好解決方案。

二、小微企業(yè)財務風險預警指標體系的構建

（一）小微企業(yè)財務風險預警指標的選取原則

1.全面性

小微企業(yè)的財務狀況不是由某一方面的原因引起的，而是由多方面的因素組成的，各指標之間還存在一些關聯關系，指標選取不全面，可能會忽視到財務問題的核心，做出錯誤的決策，所以在選取指標的時候要綜合考慮，考慮全面，分析各個指標之間的關聯關系，全面系統地考慮小微企業(yè)財務狀況、經驗成果以及現金流量等情況。

2.可操作性

財務指標模型的設計要在實際操作過程能操作，要有相應的數據支撐，數據要比較容易收集和整理，最好能從企業(yè)公開披露的統計信息和財務報表中進行選擇。分析的內容能為小微企業(yè)的管理者提供決策服務，能夠指導實際工作。

3.預測性原則

預警系統要對小微企業(yè)的財務風險有一定的預知能力。選取的財務指標要有一定預測能力，可以直觀快速地反映小微企業(yè)經濟運行的情況，一旦小微企業(yè)經濟運營情況的財務指標出現不良狀況，預警系統能發(fā)出警示，提醒使用者關注加以防范。

4.科學性原則

小微企業(yè)財務風險預警系統指標的構建要充分考慮財務風險產生的原因，根據原因選取指標加以設計，選取的指標體系能夠準確和全面地對企業(yè)的財務狀況做出科學的描述和合理的解釋。

5.可比性原則

各小微企業(yè)經營的業(yè)務范圍有所不同，經營環(huán)境千差萬別，企業(yè)債務情況和利潤分配方案不盡相同，所以財務預警指標要考慮這些差異，盡可能選擇對各企業(yè)具有意義的指標。

（二）財務風險預警指標的選擇分析

企業(yè)的資金鏈出現裂痕，應收賬款金額上升，成本費用金額大幅度上升，存貨金額大量增加，以及資產負債率等出現異常，這些都會給企業(yè)帶來財務風險，企業(yè)根據小微企業(yè)財務風險預警的選取原則，根據小微企業(yè)的財務風險特點，確定盈利能力、償債能力、營運能力、發(fā)展能力和現金能力作為財務風險預警一級指標，具體指標如下表所示：

小微企業(yè)財務風險預警系統指標體系表

企業(yè)在不同的時期財務的側重點也不同，企業(yè)在四個生命周期都要關注盈利能力和償債能力，在高速發(fā)展階段還要關注企業(yè)發(fā)展能力和現金流量，成熟期和衰退期還要關注現金流量能力。

（三）預警系統模型的構建

對于財務風險的模型研究有統計類的和非統計類的，統計類的主要有單變量模型、多變量模型、logistic回歸預警模型，非統計類主要有人工神經網絡模型、熵值法、模糊綜合評價邏輯模型等，其中人工神經網絡模型較有代表性。

1.人工神經網絡模型（Artificial Neural Network，簡稱 ANN），是模仿動物神經的結構與功能進行的數學計算模型。神經元具有感知外界的輸入端，又具有向外界輸出信息的輸出端，屬于一種特定的輸出函數。如下圖所示，p是信息傳入，w是各信息輸入的權重，F（x）為傳遞函數。

2.logistic回歸預警模型，是一種線性回歸模型，都用于經濟預測領域，在財務風險研究領域被較多使用，根據財務風險預測發(fā)生的概率，自變量是財務風險的指標系數，因變量是否發(fā)生風險，通過logistic回歸分析得出自變量的權重，從而分析出財務風險發(fā)生的危險因素。

假設相關財務指標設為X，假設有N個財務指標設X1，X2……Xn自變量，財務風險設為Z，Z的取值在0與1之間，通過分析可以了解哪些財務指標是造成企業(yè)財務風險的危險因素，logistic回歸模型可以不同的企業(yè)尋找不同的財務風險因素，預測發(fā)生財務風險的概率。

當Z=0，Z=1附近，Z對X的變化并不敏感，X需要很大的變化才會引起Z較弱的變化，Z的微小變化會有 ? ?（p）較大變化，對函數進行變化

于是：

由于：

得出logistic回歸模型

3.熵值法理論，熵是對不確定性的一種度量。提供的信息量大，結果的不確定就小，熵就小，反之，提供的信息量小，結果的不確定就大，熵就大，所以可以計算熵值從而判斷財務指標的離散程度，來確定財務指標對綜合評價的影響。

熵值法的步驟：（1）選取n個企業(yè)，m個指標，則為第i個企業(yè)的第j個指標的數值。（i=1，2…，n; j=1，2，…，m）（2）對選取的指標進行標準化處理，指標同質化。（3）計算第 j 項指標下第 i 個企業(yè)占該指標的比重。（4）計算第 j 項指標的熵值。（5）計算第j項指標的差異系數。對第j項指標，指標值的差異越大，對方案評價的左右就越大，熵值就越小，定義差異系數。（6）得出權值。（7）算出各企業(yè)的指標的綜合得分。

4.模糊綜合評價邏輯模型，企業(yè)財務風險的發(fā)生受很多因素的影響，不能肯定某種因素肯定會判斷風險的發(fā)生，某種因素肯定不會造成風險的發(fā)生，所以以一個模糊集合來表示風險發(fā)生的因素。

評價步驟（1）設評判對象為P，財務指標集X={X1，X2，…Xn}，當然指標也可以設置二級或者三級指標。（2）設置Y為評語集Y={Y1，Y2，…Yn}，Y1表示正常，Y2表示關注，Y3表示次級，Y4表示較嚴重，Y5表示嚴重。（3）確定各指標的權重W={W1，W2，…Wn}。（4）確定模糊矩陣 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 。（5）形成模糊綜合評價結果。

小微企業(yè)的財務預警風險系統不僅要能在風險發(fā)生之后反饋，更要在發(fā)生之前防范風險，以及能夠控制風險的發(fā)生。各個小微企業(yè)根據企業(yè)的財務管理目標，選擇適合企業(yè)的財務風險預警模型，建立起各自的財務風險預警體系，有效地規(guī)避和降低企業(yè)的財務風險，降低企業(yè)不必要的損失和成本，實現企業(yè)的價值最大化。

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[4] 張純. 小微企業(yè)財務風險預警系統研究[D].北京化工大學，2015，（05）.

作者簡介：

張建芳，江蘇省南通人，南通理工學院副教授，研究方向：會計實務;

高玉梅，江蘇省南通人，南通理工學院副教授，研究方向：會計實務;

陳裕，江蘇省南通人，南通理工學院副教授，研究方向：數據統計。