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1、第四章風險識別,第三節(jié)企業(yè)財務風險的識別,財務風險的識別,定性識別,定量識別,財務風險結構性質識別矩陣 “四階段癥狀”分析法 專家調查法,定性財務風險識別方法評析,單變量模型判定法 多元線性判別法 多元非線性回歸模型 綜合評價法 神經網絡分析模型 灰色系統(tǒng)理論的應用 模糊層次分析法 其他分析方法,定量財務風險識別方法比較分析,一、財務風險結構性質識別矩陣,影響程度,風險程度,發(fā)生概率,輕微,較小,中等,較大,概率,危機性,風險1,風險3,風險2,風險4,風險6,風險5,風險7,風險9,風險8,可能性小,中等概率,很有可能,基本上肯定,企業(yè)財務風險發(fā)生概率和影響程度的二維平面圖,1 10 mat

2、rix,星海公司的風險坐標圖,星海公司決定： 承擔A區(qū)域中的各項風險且不再增加控制措施； 嚴格控制B區(qū)域中的各項風險且專門補充制定各項控制措施； 確保規(guī)避和轉移C區(qū)域中的各項風險且優(yōu)先安排實施各項防范措施。,二、“四階段癥狀”分析法,三、專家調查法,又稱為特爾斐法（Delp Method），是由美國蘭德公司的達爾基（N.Dalkey）和赫爾默（O.Helmer）于1964年正式提出的。 專家調查法就是企業(yè)組織專家對內外環(huán)境進行分析，辨明企業(yè)是否存在引起財務風險發(fā)生的因素，發(fā)現財務風險的征兆，以此預測財務風險發(fā)生的可能性。在財務風險定性分析中，一般采用標準調查法，即通過專家對導致某個企業(yè)財務風險

3、的形成，同時對所有企業(yè)都有意義、普遍適用的原因和問題進行分析。,定性財務風險識別方法評析,定性財務風險分析方法的特點是，通過分析企業(yè)是否存在導致企業(yè)發(fā)生財務風險的原因以及是否出現了財務風險征兆財務風險分析方法，來判斷未來財務風險發(fā)生的可能性。 優(yōu)點： 定性分析考慮的問題可能更加全面，進行判斷的基礎更加扎實；依賴人的經驗判斷來作出預測，而人的判斷可以將企業(yè)面臨的復雜的內外環(huán)境因素考慮進去 。,定性財務風險識別方法評析（續(xù)）,缺點： 分析成本較高； 定性分析依靠人的經驗進行判斷，從而使得判斷結果的主觀色彩較強 。,（四）單變量模型,單變量（Univariate）分析通常指用單一的財務比率值或者趨勢來預測或判定企業(yè)

4、財務風險發(fā)生的可能性。 Fitzpatrick（1932）最早以19家企業(yè)為樣本，運用單個財務比率，將樣本劃分為破產與非破產兩組。研究發(fā)現：出現財務困境的企業(yè)其財務比率和正常企業(yè)的財務比率有顯著差別；,1966年，美國的Beaver運用統(tǒng)計方法建立了單變量模型，Beaver認為比較重要的財務比率是：現金流量/負債總額、資產收益率、資產負債率。 他首先以單變量分析法提出財務風險預測模型。他使用5個財務比率分別作為變量對79家經營未失敗公司和79家經營失敗公司破產前1-5年的情況進行一元判定預測，結果發(fā)現最好的判別變量是營運資本流/負債（債務保障率）和凈利潤/總資產，并且發(fā)現離經營失敗日越近，誤判

5、率越低，預測能力越強。,單變量判定分析法的一般步驟,1）搜集發(fā)生財務風險的企業(yè)作樣本； 2）按相同產業(yè)、資產規(guī)模相近及時間窗一致等標準選取正常企業(yè)作為配對樣本； 3）計算發(fā)生風險的企業(yè)與正常企業(yè)的財務比率； 4）找出使分類誤判率最小的分割點； 5）對保留樣本作預測分析，驗證分割點的預測能力； 6）以所選財務比率及分割點值對樣本外企業(yè)進行預測。,五、多元線性判別分析,是一種進行統(tǒng)計鑒別和分析的技術手段。它可以就一定數量案例的一個分組變量和相應的其他多元變量的已知信息，確定分組與其他多元變量之間的數量關系，建立判別函數，然后便利用這一數量關系對其已知多元變量信息、但未知分組類型所屬的案例進行判別分

6、析。,Z一Score模型,Altman(1968)提出了著名的5變量Z值判定模型。他從流動性（Liquidity） 、獲利能力（Profitability） 、財務杠桿（Leverage） 、償債能力（Solvency）和活動性（即發(fā)展能力Activity） 五個方面選用了22個變量作為預測備選變量，通過對1946-1965年間33家破產制造企業(yè)和33家非破產配對企業(yè)的研究分析，根據誤判率最小的原則，最終5個變量作為判別變量，構建了Z一Score模型。,Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 式中，Z表示判別函數值； X1營運資金/資產總額； X2留

7、存收益/資產總額； X3息稅前利潤/資產總額； X4股東權益市場價值/總負債賬面價值總額； X5銷售收入/資產總額。 Z值財務風險分析方法，Z2. 675時，表明企業(yè)財務狀況良好；Z1.81，企業(yè)存在較大的破產風險；Z值處于1.81-2. 675 之間，稱為“灰色地帶”，這個區(qū)間的企業(yè)財務極不穩(wěn)定。,Z計分模型發(fā)展,多元線性判別法的缺點,1）多元線性判定模型一般都是建立在自變量服從多元正態(tài)分布的假設之上，但這一點并不總是成立。 2）這類模型實際上都是建立在一個隱含前提的基礎上，即假定有關變量都有一個理想值，并以此為標準對公司狀況進行評估。 3）在實證研究的樣本方面，無法真正滿足隨機選擇以及數據之間方差和協(xié)方差

8、的要求。齊治平等（2002）亦認為，線性判別函數存在兩個無法克服的邏輯問題：固定影響假設和完全線性補償假設。,六、多元非線性回歸模型Logistic回歸模型,二元Logistic概率函數的表達式為： 計算的結果P是事件發(fā)生的概率，即回歸因變量的值域定義在0，1上。,定量財務風險識別方法的比較分析,單變量模型與多變量模型的比較 財務風險識別模型準確率比較 財務風險識別模型效果比較,財務風險識別準確率比較,綜合準確率是判定或識別準確的企業(yè)數（包括正常企業(yè)與危機企業(yè)）占樣本企業(yè)總數的比重，它是衡量模型效果的最重要指標。 綜合準確率包括綜合判別準確率與綜合預測準確率兩指標。模型的綜合判別準確率是相對于

9、開發(fā)樣本而言，相當于用模型給開發(fā)樣本作分類，因而，有時也稱之為“回判”。 綜合預測準確率是針對保留樣本或者其他需要驗證的樣本而言，它是用樣本來測試模型的效果。,模型的綜合判別準確率高并不代表其有較高的綜合預測準確率，兩者不能相互替代。綜合判別準確率高的模型可能存在對樣本數據過渡模擬的風險，使模型在實際應用中退化很快，失去健壯性（Robust）。 實踐應用者最關心的是綜合預測準確率，通常綜合判別準確率低的模型不可能有較高的綜合預測準確率，只有綜合判別準確率與綜合預測準確率相對較高的模型在實踐應用中才有利用價值。,財務風險識別準確率研究情況,定量財務風險識別方法評析,定量風險識別方法的主要特點是根

10、據數據進行判斷。 優(yōu)點是：由于定量財務風險識別方法是根據數據進行決策，不同的人根據相同的信息一般能得出相同的判斷結論，因此決策的客觀性比較強。由于定量分析是根據數據進行決策，因此只需要收集被決策企業(yè)的有關數據，進行計算，然后與標準值相比較，就可以對企業(yè)的財務狀況進行判斷。顯然，這種決策程序簡單，決策成本低。,缺點是：定量財務風險識別是根據一個或數個變量來作出決策，由于一個或數個變量只能反映問題的某一方面，根據不同的變量進行的判斷可能會得出不同的結論，這樣使人不得不懷疑定量財務風險識別結果的科學性。 例如，如果某企業(yè)的流動比率以及速動比率很低，如果不考慮其他變量，就很可能會得出該企業(yè)將陷入財務困境的結論，但是，事實上如果該企業(yè)有很強的盈利能力，則未必一定會陷入財務困境。,

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