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1、财务预警模型的分类企业财务预警模型的比拟分析财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。本文试图对目前国外多种财务预警模型进行比拟分析，以为构建合适我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。一、财务预警模型的分类简介一单变量模型单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来预测财务危机的方法。Fitzpatrick最早研究发现，出现财务窘境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，进而以为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业将来具有预测作用。Beaver在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率
2、对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。另外，日本的田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判定企业正常与否，进而可以对企业起预测作用。二多变量模型多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预测。按所建模型能否具有动态预警能力、财务预警系统能否易于修改和扩大，多变量模型又能够分为静态统计模型和动态非统计模型。1.静态统计模型。线性判别模型。多元线性判别模型是运用多元统计分析方法中的判别分析建立起来的,它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定断定区域，以对企业财务状况进
3、行预测。这种模型以美国Atlman教授的Z模型最具代表性。主成分预测模型。该模型也构成一个线性断定函数式，其形式类似判别分析模型。不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子构成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者爱民、淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。简单线性概率模型。该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：y=c+B1x1+B2x2+Bkxk。其中：c、B1、B2、Bk为系数；x1、x2、xk为k个预测变量，即财务指标；y为企业财务失败的概率。该模型以0.5为危机分界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于
4、0,讲明企业财务越安全。logit模型和probit模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克制简单的线性概率模型的基础上并分别用logit和probit概率函数建立起来的。1ogit模型的形式为：1np*(lp)=aO+Blxl+B2x2+?+Bkxk。其中：p取值为0、l；p为概率；xl,x2,，xk为k个预测变量，即财务指标；a0、Bl、B2、Bk为系数probit概率模型的预测效果一般与1ogit模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。2.动态非统计模型。动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳式学习的方法应用于财务危机预测。目前，这种方法中最常用的是神经网
5、络预测模型。在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会以目前的权重计算出相对应的预测值以及误差，而再将误差值回馈到网络中调整权重，经过不断地重复调整，进而使预测值渐渐地逼近真实值。当应用此网络到新的案例时，只要输入新案例的相关数值，神经网络就能够根据当时的权重得出输出值即预测值。神经网络分析是一种并行分布形式处理系统，具有高度的计算能力、自学能力和容错能力。该模型由一个输入层、若干个中间层和一个输出层构成。案例推理法是近年来才被尝试应用于财务危机预测上的一种动态非统计模型方法。它是一种依循经历来推理的方法，就是以过去发生的案例为主要的经历根据来判定将来可能发生的问题，是一种典型的“上一次当，学
6、一次乖的推理方法。当输入一个新的问题到案例推理法系统，该系统会在从现有的案例库中搜索类似的案例，判定新案例的类型。案例推理法的关键步骤就是根据类似性演算法测算出案例之间距离，再转变为案例之间的类似度，由类似度选取最相近的案例，据此进行推理判定。二、各类财务预警模型的比拟单变量模型和多变量模型的比拟1.单变量模型方法简单，多变量模型方法较为复杂。单变量模型只对单个财务比率进行分析考察，观察企业发展变化趋势，据此来判定企业财务状况，不需要进行复杂的计算。而多变量模型均同时选取多个财务指标或现金流量指标,再通过一定的方法进行综合分析，模型的构建涉及多种方法和理论，操作比拟复杂。2.和多变量模型相比，
7、单变量模型分析存在较多的局限性。不同的财务比率的预测目的和能力经常有较大的差距,容易产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象。单个指标分析得出的结论可能会遭到一些客观因素的影响，如通货膨胀等的影响。它只重视对个别指标影响力的分析，容易受管理人员粉饰会计报表、修饰财务指标、掩盖财务危机的主观行为的影响，以致模型判定失效。而多变量模型由于综合考虑了反映公司财务环境包括财务危机状况的多个方面的因素，反映的是基本的和整体、全局的状况，因而能比单变量模型更好地避免上述情况的发生。二静态统计模型和动态非统计模型的比拟1.建立模型的方法。两者在建立模型的方法上存在着显著的差异。静态统计模型均是在利用
8、统计数理和分析的基础上建立起来，如多元统计分析方法中的判别分析、主成分分析以及计量经济中的回归分析等。这些模型的建立均有一定的统计理论根据，均涉及到断定区间确实定和误判率的估计问题，并且建立的一般是线性模型。而动态非统计模型不是根据统计理论，而是利用人工智能中归纳式学习的方法建立起来的，整个分析及预测经过就好似是人类学习及考虑一样。它是一种自然的非线性模型。2.模型建立的假定条件。静态统计模型的建立一般都对样本数据的分布作一定的假设，并以假设作为前提条件。如，多元统计分析中的数据正态分布假设、协方差矩阵相等假设、简单线性概率模型的二项分布假设等。一般来讲，只要在这些假设条件基本得到知足的情况下
9、，才能保证静态统计模型预测的准确性。另外，静态统计模型的建立是以对数据之间的关系已有清醒的认识为基础的,一般假定各变量之间为简单的线性关系,并且比拟注重数据本身的完好性及一致性。而动态非统计模型一般没有数据的分布、构造等方面的要求，适用于非线性关系的数据并对数据的缺失具有相当的容许性，基本上能处理任意类型的数据。3.能否具有动态预警功能和容错性。静态统计模型只是根据以前的样本资料建立起来的，样本资料一旦确定，便难以再予调整，除非重新建立模型。随着财务状况的发展和财务标准的更新，这种按照以前的资料、标准建立起来的模型难以对已经变化了的财务状况作出准确的预测和判定，即这种模型不具有动态预警能力，不
10、易修改和扩大。并且，静态统计模型对错误资料的输入不具有容错性，无法自我学习和调整。而动态非统计模型具备随着不断变化的环境进行自我学习的能力，随着样本资料的积累，能够定期更新知识，进而实现对企业危机的动态预警。并且，由于动态预警模型具有高度的自我学习能力，对错误资料的输入具有很强的容错性，因此更具有实用价值。4.实际应用。动态模型如神经网络模型等的分布是自由的，当变量从未知分布取出和协方差构造不相等(企业失败样本中的常态)时，神经网络能够提供准确的分类。但是，它在实际运用中还存在一些问题，如模型的拓扑定义、网络架构的决定、学习参数以及转换公式的选择等比拟复杂和难以确定，其工作的随机性较强，非常消
11、耗人力与时间，而且其在决策方法中表现得像一个黑匣子，以致对它的接受和应用都较困难。另外，这种模型要求拥有大量的学习训练样本以供分析，假如样本数量积累得缺乏、没有足够的代表性和广泛的覆盖面，贝U会大影响系统的分析和预测的结果an(1995)在对神经网络法和判别分析法的比拟研究中得出结论：“神经网络分析方法在风险识别和预测中的应用并没有本质性地优于线性判别模型。而传统的统计模型发展得比拟成熟，计算也相对简单，应用也较为广泛。并且某些统计方法，如：10gitprobit模型对数据能否具备正态分布、两组协方差能否相等也没有要求,常用的判别分析中的距离判别方法可以以在两总体协方差矩阵不相等的情况下使用。
12、因而，目前在财务预警模型方面仍然以传统的统计方法为主，而动态模型尚不够成熟，对它的应用仍处于探索、实验阶段。三各种统计模型之间的比拟1.各种统计方法本身功能的比拟。判别分析和主成分分析方法属于多元统计分析，其中，判别分析方法主要研究在已知研究对象分成若干类型并已获得各类样品观测数据的基础上，怎样判别一个新样品的归类问题，即判别分析的宗旨就是判定新的案例的类别。主成分分析方法的主要功能是为了解决样本数据中指标个数过多以及指标间信息存在重复的问题，其作用有两个：一是降维，二是减少信息的重复，进而使分析简化。简单的线性概率模型和1ogit概率模型都属于回归分析方法，其目的是研究模型中各解释变量与被解
13、释变量之间的特定的关系，尤其是数值关系。所以，若只从各种方法的主要功能来讲，利用判别分析方法建立财务预警模型是最适当的，由于这种方法就是研究类别归属问题。2.各种统计方法建立财务预警模型的比拟。判别分析方法的核心就是根据距离的远近来判定样品的归属，通常构成一个线性断定函数式，据此判定待判企业的归属。一般要求数据服从正态分布和两组总体间协方差矩阵相等。主成分分析方法主要是对多维财务指标进行综合、降维，然后给各综合指标赋予一定的权值再进行综合分析，构成一个判分式，根据财务正常企业和财务失败企业各自得分情况构成断定区间，计算出待判企业的得分，据此加以判定。利用主成分分析方法建立财务预警模型有一个明显的缺陷：即综合评分式权重确实定以及断定区间确实定都具有较大的主观性和不准确