摘要：隨著世界經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，要想在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地，企業(yè)必須采取科學(xué)有效的措施加強(qiáng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警。而在這個(gè)以現(xiàn)金為王的時(shí)代，現(xiàn)金是企業(yè)賴以生存發(fā)展的基礎(chǔ)，在評(píng)價(jià)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)在眾多評(píng)價(jià)方法中最具參考價(jià)值。本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）對(duì)財(cái)務(wù)狀況的影響因素進(jìn)行分析，并根據(jù)Logistic回歸分析建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。實(shí)證研究結(jié)果顯示該模型預(yù)測(cè)效果良好，能對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效預(yù)警防范。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)金流量;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;結(jié)構(gòu)方程模型;Logistic回歸模型

中圖分類號(hào)：F275 ??文獻(xiàn)識(shí)別碼：A??文章編號(hào)：

2096-3157（2020）08-0036-03

隨著世界經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，企業(yè)在其中尋得了眾多機(jī)遇，但在這其中也隱藏著許多的危機(jī)，若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)，這些危機(jī)將演變?yōu)樨?cái)務(wù)危機(jī)，最終導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)作為預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的工具，能根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)判斷當(dāng)前企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決企業(yè)存在的管理漏洞以及經(jīng)營(yíng)缺陷，減少財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率。而現(xiàn)金流量是企業(yè)經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)狀況的核心，是企業(yè)賴以生存發(fā)展的基礎(chǔ)，其在經(jīng)營(yíng)、投資、籌資等多方面活動(dòng)中的數(shù)值均能反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)劣，在評(píng)價(jià)企業(yè)價(jià)值時(shí)基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)在眾多價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)中最具參考價(jià)值。在這個(gè)以現(xiàn)金為王的時(shí)代[1]，如何通過(guò)有效的現(xiàn)金流量指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)確保企業(yè)能正常高效的開(kāi)展日常經(jīng)營(yíng)，對(duì)企業(yè)管理者來(lái)說(shuō)有著重要的意義。

一、研究設(shè)計(jì)

1指標(biāo)選取

本文選取的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)主要為現(xiàn)金流量指標(biāo)?；诋?dāng)前國(guó)內(nèi)外經(jīng)典文獻(xiàn)中采用廣泛、且對(duì)最終預(yù)警模型有顯著貢獻(xiàn)的指標(biāo)，并結(jié)合我國(guó)上市公司的特點(diǎn)和實(shí)際情況，本文將財(cái)務(wù)狀況（W）分為償債能力（Z1）、獲現(xiàn)能力（Z2）、盈利能力（Z3）和可持續(xù)發(fā)展能力（Z4）四個(gè)維度。其中，償債能力分為現(xiàn)金債務(wù)保障率（X1）和現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比（X2）;獲現(xiàn)能力分為銷售現(xiàn)金比率（X3）、每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量（X4）和總資產(chǎn)收現(xiàn)比率（X5）;盈利能力分為凈利潤(rùn)現(xiàn)金含量（X6）和每股收益（X7）;可持續(xù)發(fā)展能力分為營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（X8）、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X9）和股東權(quán)益增長(zhǎng)率（X10）。

2樣本公司設(shè)計(jì)

基于對(duì)國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)的考察和分析，再結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，本文選取截至2016年5月31日全行業(yè)所有A股ST公司，并為每家ST公司配對(duì)一家財(cái)務(wù)正常公司。選擇配對(duì)的非ST公司主要遵循如下原則：第一，財(cái)務(wù)危機(jī)公司與財(cái)務(wù)正常公司之間應(yīng)處于相同或相近的行業(yè)，且兩者的資產(chǎn)規(guī)模應(yīng)當(dāng)接近。若在相同或相近行業(yè)中不能找到資產(chǎn)規(guī)模接近的正常公司，則可以考慮擁有相同風(fēng)險(xiǎn)的其他行業(yè)公司;第二，研究期間相同，即研究時(shí)間均為2013年～2015年;第三，采用1∶1的配比原則，ST公司與非ST公司的樣本數(shù)量應(yīng)該相等。

本文在數(shù)據(jù)的選取上選用2013年～2015年這三年的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析，這是因?yàn)楣鞠萑胴?cái)務(wù)困境并非突然發(fā)生，而是經(jīng)歷了一個(gè)連續(xù)漫長(zhǎng)的過(guò)程，而最近兩年的連續(xù)虧損是公司被ST的主要原因。ST公司在t-3年的年度報(bào)表上雖然數(shù)值上保持著獲利的水平，但是在接下來(lái)的幾年中卻出現(xiàn)不停虧損，由此可見(jiàn)ST公司與非ST公司的差異應(yīng)在t-3年（即本文中的2013年）中體現(xiàn)出來(lái)，因此本文選取t-3年及之后兩年的相關(guān)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

經(jīng)過(guò)篩選，并刪除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整的公司，剩余共有59家，分別為其配對(duì)了非ST公司，總共118家，即59組公司。其中，選擇前49組公司作為研究樣本，其余10組公司作為檢驗(yàn)樣本。本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于和訊網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)和國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫(kù)。

二、結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型是一種建立變量之間因果關(guān)系的方法，它包括易得的觀測(cè)變量與難以測(cè)量的潛在變量[2][3]。在當(dāng)今的各個(gè)研究領(lǐng)域中，大多數(shù)采用因子分析、主成分析等探索性因子分析來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，而這類分析有一定局限性：第一，這類分析假定所有的因子都會(huì)影響測(cè)度項(xiàng)，然而在實(shí)際研究中可能存在某些因子不會(huì)影響測(cè)度項(xiàng)的情況;第二，這類分析假定測(cè)度項(xiàng)的殘差之間相互獨(dú)立，然而實(shí)際研究中殘差之間或多或少存在一定的相關(guān)性，而結(jié)構(gòu)方程模型卻可以排除殘差對(duì)結(jié)果的影響;第三，這類分析規(guī)定所有的因子之間相互獨(dú)立，但實(shí)際上變量之間應(yīng)該是相關(guān)的，而結(jié)構(gòu)方程模型就能夠處理多個(gè)原因、結(jié)果之間的關(guān)系。因此本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)探尋變量之間的相互關(guān)系。

結(jié)構(gòu)方程模型由以下兩種模型構(gòu)成。一是測(cè)量模型。它反映潛在變量與測(cè)量變量之間的關(guān)系。

Y=λYη+ε

X=λXξ+σ

其中，Y和X分別為內(nèi)生和外生觀測(cè)變量;η和ξ分別為內(nèi)生和外生潛在變量;λY和λX為系數(shù)，它反映觀測(cè)變量與潛在變量之間的關(guān)系;ε和σ為殘差矩陣。

二是結(jié)構(gòu)模型。它反映潛在變量之間的關(guān)系。

η=Bη+γξ+ζ

其中，B和γ為系數(shù)矩陣，它分別反映了內(nèi)生和外生潛在變量的構(gòu)成因素之間的關(guān)系;ζ為殘差矩陣。

1模型擬合

首先，為消除量綱影響和變量自身的影響，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將全部數(shù)據(jù)統(tǒng)一為無(wú)量綱數(shù)據(jù)。其次，通過(guò)計(jì)算得到Cronbach's Alpha系數(shù)為0657，在可接受范圍內(nèi)，表明樣本數(shù)據(jù)的可信度較好。最后，運(yùn)用Amos240軟件對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行運(yùn)算。采用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行模型擬合，建立的模型如圖所示。

2效度分析

效度分析反映指標(biāo)變量對(duì)于其想要測(cè)量的潛在特質(zhì)，即實(shí)際測(cè)量的程度。經(jīng)過(guò)計(jì)算，卡方值為40938，自由度為31，卡方/自由度=1321。綜合模型主要擬合指標(biāo)（見(jiàn)表），各項(xiàng)絕對(duì)擬合指數(shù)、相對(duì)擬合指數(shù)及簡(jiǎn)約擬合指數(shù)的數(shù)值均在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，且大多都接近理論期望值，說(shuō)明模型擬合度高、整體適配度良好。

3信度分析

信度分析采用組合信度（CR）和平均方差抽取量（AVE）這兩項(xiàng)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行描述。組合信度（CR）反映了潛在變量所屬的各個(gè)觀測(cè)變量之間的內(nèi)在相似程度。相似程度越大，表明觀測(cè)指標(biāo)一致性高。一般認(rèn)為，潛在變量的組合信度應(yīng)大于06。平均方差提取值（AVE）則反映結(jié)構(gòu)變量的內(nèi)部一致性，AVE值一般而言應(yīng)大于05。通過(guò)計(jì)算可得，Z3未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)水平，這是因?yàn)樵趯?shí)踐中很難得到所有指標(biāo)均達(dá)到要求的模型，但從其他的潛在變量來(lái)看，P、Z1、Z2、Z4的組合信度和平均方差抽取量基本達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)水平，可見(jiàn)該模型基本擁有較好的可信度。

4評(píng)價(jià)結(jié)果

結(jié)構(gòu)方程模型擬合后，可根據(jù)輸出結(jié)果確定觀測(cè)變量與潛在變量之間的權(quán)重值，由此得到的各項(xiàng)潛在變量的表達(dá)式如下：

Z1=0966*X1+0.961*X2

Z2=0643*X3+0.721*X4+1056X5

Z3=0275*X6+0.85*X7

Z4=0841*X8+0.997*X9+0989X10

在結(jié)構(gòu)方程模型的處理下，可以清晰得到潛在變量下的各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系，但從中并不能分析得到ST公司與正常公司之間指標(biāo)數(shù)值的差異性。因此對(duì)由結(jié)構(gòu)方程模型處理、計(jì)算下得到的各潛在變量進(jìn)行Logistic回歸分析，以確定各個(gè)公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，由此建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

三、Logistic回歸分析

Logistic回歸分析將預(yù)測(cè)公司是否即將陷入財(cái)務(wù)困境的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為計(jì)算企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。假設(shè)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的概率為P，P的取值范圍為0～1。當(dāng)P大于某一設(shè)定值時(shí)，則該公司將陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。其函數(shù)如下：

Logti（P）=lnP1-P=a0+a1Z1+a2Z2+…+anZn

化簡(jiǎn)可得：

P=e（a0+a1Z1+a2Z2+…+anZn）

1+e（a0+a1Z1+a2Z2+…+anZn）

其中：X1、X2…Xn為自變量，a0為常數(shù)項(xiàng)，a1、a2…an為回歸系數(shù)。

將上一步驟所得的潛在變量作為自變量帶入公式，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行Logistic回歸。對(duì)于陷入財(cái)務(wù)困境的公司，P取1，否則取0。根據(jù)所得到的方程式，選擇05作為財(cái)務(wù)危機(jī)的臨界值，若P值>05，則將樣本視為已陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的公司，若P值<05則認(rèn)為該公司經(jīng)營(yíng)良好，并未有過(guò)大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。由上文計(jì)算得到的四項(xiàng)潛在變量指標(biāo)進(jìn)行Logistic回歸，由此可得陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率值計(jì)算方程如下：

P=e-0.052-0.02*Z1+0.016*Z2-1.122*Z3-0.448*Z4）

1+e-0.052-0.02*Z1+0.016*Z2-1.122*Z3-0.448*Z4）

四、模型檢驗(yàn)

根據(jù)上述得到的方程建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，用10組檢驗(yàn)樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。從模型預(yù)測(cè)的效果來(lái)看，在對(duì)危機(jī)企業(yè)的判別上，30個(gè)樣本有22個(gè)被模型檢驗(yàn)出，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為7333%，說(shuō)明該模型檢驗(yàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的能力較強(qiáng)。8個(gè)未被檢驗(yàn)出的樣本均來(lái)自2013年和2014年，其中有5個(gè)樣本的概率值處于04～05的水平，基本接近財(cái)務(wù)危機(jī)的臨界值。且隨著時(shí)間推移，概率值逐年提升，并在2015年時(shí)全部達(dá)到了臨界值以上。此外，對(duì)正常企業(yè)的判別上，30個(gè)樣本僅有3個(gè)被判定為陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，誤判率為10%，且陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的時(shí)間均發(fā)生在2013年和2014年，說(shuō)明該模型能夠通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)公司的實(shí)際情況做出較為準(zhǔn)確的判斷，并促使企業(yè)管理者運(yùn)用各項(xiàng)戰(zhàn)略決策抵御企業(yè)存在的風(fēng)險(xiǎn)，最終使得企業(yè)在2015年時(shí)全部達(dá)到正常水平。

五、研究結(jié)論和建議

1研究結(jié)論

本文通過(guò)實(shí)證研究得到了一個(gè)具有良好擬合效果的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，它能夠?qū)?jīng)營(yíng)過(guò)程中存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警防范，降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能，使企業(yè)保持良好的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)。一個(gè)企業(yè)的良好運(yùn)營(yíng)離不開(kāi)對(duì)財(cái)務(wù)狀況的監(jiān)控，尤其是現(xiàn)金流量方面。陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)，顯著的標(biāo)志就是現(xiàn)金及容易變現(xiàn)的資產(chǎn)的短缺，且伴隨著大量的債務(wù)需要清償，而這些標(biāo)志都將通過(guò)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型反映出來(lái)。

2相關(guān)對(duì)策建議

財(cái)務(wù)危機(jī)并不等于破產(chǎn)，只要管理當(dāng)局以及利益相關(guān)者能及時(shí)發(fā)現(xiàn)危機(jī)并采取必要措施，就能有效防范風(fēng)險(xiǎn)，即便真正陷入財(cái)務(wù)危機(jī)也能將損失降至最低。因此，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，需進(jìn)行科學(xué)化決策，加強(qiáng)現(xiàn)金流預(yù)算管理，控制現(xiàn)金流入流出，實(shí)現(xiàn)資金有效運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)加強(qiáng)內(nèi)部控制，樹(shù)立風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)意識(shí)。此外，政府應(yīng)當(dāng)重視存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，根據(jù)這些財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)所反映的信息制定更加完善合理的政策，創(chuàng)造良好的市場(chǎng)環(huán)境，對(duì)處于財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)給予更多的條件來(lái)力求挽回財(cái)務(wù)困境。

參考文獻(xiàn)：

[1]張學(xué)民現(xiàn)金為王——中小企業(yè)賴以生存的法寶[J].行政事業(yè)資產(chǎn)與財(cái)務(wù)，2012，（18）：108～108

[2]劉戈，尤濤基于結(jié)構(gòu)方程的城市生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展水平評(píng)價(jià)[J].城市發(fā)展研究，2013，（1）：108～112

[3]吳明隆結(jié)構(gòu)方程模型-AMOS的操作與應(yīng)用[M].重慶大學(xué)出版社，2010

作者簡(jiǎn)介：

劉菡菁，四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生;研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析。