企业财务预警理论模型回顾

企业财务预警模型：理论回顾及其评论

自二十世纪三十年代以来至今，企业财务预警模型经历了从单一变量模型到神经网络分析模型的演进轨迹，按照其演进的轨迹可以划分为三个代际：如下图所示：

财务预警模型研究涉及的模型类型极为丰富，包括：单一变量模型和多元变量模型、Logistic 回归模型、逻辑回归和多元概率化回归模型、人工神经网络模型方法、Fisher 多类线性判定模型；财务预警模型研究涉及的模型对象包括两大类：在上市公司与非上市公司之间多涉及上市公司，而且国内学者大都将沪深股市特别处理（ST ）的上市公司 A 股为样本作为存在财务危机的公司来研究，如陈静、李华中、姜秀华等；在盈利组织和非盈利组织之间多涉及盈利企业，但目前也有向非盈利组织应用的趋向：如高校、医院等；在模型涉及的指标选择上前期几乎都是财务指标，近年来多有涉及非财务指标，与此同时在财务指标的选择上也出现了现金流量指标、经济附加值指标。

单一变量模型及其述评

早在 1932 年，Fitzpatrick 就指出：从财务比率的分析中可以看出：出现财务危机的企业和正常经营企业相比较，其财务比率有显著不同。Fitzpatrick 还进一步指出：企业财务比率不仅能够反映企业财务状况与经营成果，更重要的是它对企业的未来具有预测功能。此后，William Beaver 首开先河运用统计方法来建立单一变量财务预警模型：1966年，Beaver 以 1954-1964年度的市场数据为分析基础，指出财务比率在预测企业偿付能力方面是有用的，这些比率可用于区分企业有无偿付能力，其正确程度要比任意的预测高得多。1968 年 10 月，Beaver 又抽出 1954-1964 年间 79 家破产企业与 79 家非破产企业的两组财务数据样本进行分析，也即对于每一个破产企业均从其所属行业中选择一个具有相同资产规模的成功企业进行比较分析。当一个企业出现下述事项时均可认定为出现了财务危机：①破产；②拖欠偿还债券；③透支银行帐户；④无力支付优先股股利。 Beaver 进一步指出：下述四个财务比率是预测企业财务危机的最好指标：

（1）债务现金保障率=现金流量/债务总额

（2）资产收益率=净收益/资产总额

（3）资产负债率=负债总额/资产总额

（4）资产安全率=资产变现率－资产负债率（其中：资产变现率=资产变现金额/资产账面金额）

在这篇文章中，Beaver 通过计算79 家发生财务危机企业以前各年13 个财务项目的平均值，得出了下述

三个重要结论：

（1）出现财务危机的企业现金较少，应收账款较多；

（2）当现金和应收账款加在一起列为速动资产和流动资产时，财务危机企业与成功企业的差别就被掩盖住了。因为现金和应收账款两个项目具有完全不同的性质；

（3）财务危机企业的存货一般较少。

依据上述三个重要结论，在进行企业财务预警分析时应特别注意现金、应收账款、存货等三个流动资产项目，尤其是现金、存货较少而应收账款较多的企业更应引起警觉。

William Beaver 作为先行者首创单一变量财务预警模型，其主要的贡献在于：（1）在财务预警模型的建立过程中运用了立面分析方法。Beaver 以1954 年- 1964 年期间的79 家破产企业和相对应（同行业、等规模）79 家成功企业为样本，对其二者间前 5 年的财务比率等权均值逐年进行比较，发现两组财务比率均值均有明显差异，而且离失败日越近，其差距越明显。Beaver所采用的这种立面分析方法对于财务预警的后续研究者有重要的参考价值，Beaver以后的研究人员大多沿袭了这种分析方法。

（2）在财务预警模型的建立过程中采用了两分法检验。通过两分法检验，Beaver 发现离企业破产的日期越近，财务比率预测错误分类率越低。Beaver 所运用的这种两分法检验手段保证了财务预警模型的科学性，也为运用财务预警模型对企业进行财务预警的可靠性、准确性奠定了科学有效的基准。

（3）Beaver 首创了财务预警单一变量模型。Beaver 应用二分类检验法进行的单变量分析说明了可以应用一个简单的模型来获得较高的预测力，而且也为后来的实证研究提供了理论基础，为后续财务预警的研究开拓出了新的方法与思路，其在财务预警研究中作为开拓者地位功不可没。

不过客观地看，Beaver 所创建的单一变量模型也存在一些明显的不足：

一是单一变量模型的财务预警分析较为简单，没有区别不同因素对整体的作用，故而难以准确地描述企业财务危机的整体状况，且不便于企业间的相互比较；二是单一变量模型不能很好地反映企业财务比率正反交替变化情况，对于同一企业运用不同财务指标可能得出不同乃至相互矛盾的评价结论；

三是单一变量模型的财务评价标准的确定主观意味较浓，难以形成统一客观的财务评价标准。为了解决上述Beaver 财务预警单一变量模型的缺陷，在Beaver 之后，还出现了另外两类重要的财务预警单一变量模型：一是资产负债的分解模型，该模型强调企业外部的不稳定冲击导致企业破产前资产负债结构（如流动资产与固定资产的比率）发生显著变化；二是赌徒理论模型，该模型强调对于企业破产前连续地出现负现金流量的关注。但是尽管这样，作为财务预警单一变量模型致命的缺陷：单一变量指标无法全面反映企业财务预警状况的局面不能够根本性的改变。

多元变量模型及其述评

多元变量模型是将选定的多个财务指标赋以不同参数，将其纳入同一线性组合中的一种财务预警模型，其通用表达式如下：

∑==+++=n

i i i N N X W X W X W X W Z 12211Z 或

其中：Z ：判别企业财务危机的标准分数

I W ：各个选定的财务指标参数

I X ：各个选定的财务指标

多元变量模型的首创者为美国纽约大学教授 Edward I ． Altman 。Altman 教授通过对 1946-1965 年间申请美国《破产法》第10章保护的 33 家破产企业和 33 家正常经营企业的财务数据采用配对抽样法，建立了一个以财务比率为基础的预测企业破产的多元变量财务预警模型。该模型运用了五种基本财务比率，通过对这五种财务比率的加权计算，该模型能得出预测企业破产的总的判别分数，称为 Z 值或 Z 分数（Z-Score ），这就是著名的 Z 分数模型或 Z 值模型。其表达式为：

54321999.06.03.34.12.1X X X X X Z ++++=

其中：1X =营运资本/总资本

2X =留存收益/总资本

3X =息税前利润/总资产

4X =股票市价/负债总额

5X =销售收入/负债总额

根据Z 值模型，Z 值越低，企业发生破产的可能性就越大。通过计算同一企业连续多年的 Z 值就能帮助判断该企业是否破产。具体地，Altman 教授在 Z 值模型中提出了判断企业财务失败或企业破产的临界值或切割值：

（1）Z ≤1.81：企业已濒临破产边缘，企业财务状况堪忧；

（2）1.81＜Z ＜2.675：企业财务状况及不稳定，处于“灰色地带”，出现破产的可能性较大；

（3）2.675＜Z ＜2.99：企业有可能发生财务困难；

（4）Z ≥2.99：企业暂无财务困难

在此文中，Altman 还得出两个重要结论：

①企业越接近破产，其可观察到的财务比率越恶化；

②绝大部分财务比率恶化的严重程度出现在企业破产前两年到三年里。

Z 值模型由于是针对上市公司的研究，故而其适用范围仅局限在上市公司的范畴内。不仅如此，Altman 教授所选择的 66 家企业样本均集中分布于美国的机械行业，因而该模型还具有行业局限性。为了弥补 Z 值模型的这种不足，Altman 教授对 Z 值模型先后进行了两次修正，形成了针对非上市公司 Z ′值模型和跨行业的 ZETA 模型（Z ″值模型），这样其与前述的 Z 值模型就构成了 Z 值模型系列，使得 Z 值模型的适用范围得到了极大的扩展。对于非上市公司 Z ′值

模型，其表达式如下：

54321998.0420.0107.3847.0717.0'X X X X X Z ++++=

上述模型中，除了4X 的计算公式中分子用企业账面价值代替股票市价之外，其余指标均与 Z 值模型相同。其财务预警标准判定分数的临界值范围为：

（1）Z ′≤1.1：企业已濒临破产边缘，企业财务状况堪忧；

（2）1.1＜Z ′＜2.6：企业处于“灰色地带”（Gray Area ），财务状况极不稳定，

出现破产的可能性较大；

（3）Z ′≥2.6：企业暂无财务困难。

对于跨行业的 ZETA 模型（Z ″值模型），1977 年 Altman 等在美国《金融与财务月刊》第六期上发表了题为《ZETA 分析：判定企业破产风险的新模型》的文章，在这其中，Altman 等人提出了著名的 ZETA 模型，即 Z ″值模型： 432105.172.626.356.6"X X X X Z +++=

在 ZETA 模型中，Altman 去掉了原来 Z 值模型中带有行业色彩影响因素的 X 5，其余指标均同于 Z 值模型。其财务预警标准判定分数的临界值范围为：

（1）Z ″≤1.23：企业已濒临破产边缘，企业财务状况堪忧；

（2）1.23＜Z ″＜2.9：企业处于“灰色地带”（Gray Area ），财务状况极不稳定，出现破产的可能性较大；

（3）Z ″≥2.9：企业暂无财务困难。

继 Altman 等人之后，Richard. Toferler 、Howard. Dishard 、Alexander. Bsharle 进一步发展了 Z 值模型。其中，Toferler 模型采用的五项财务比率为：1X =EBT/平均流动负债；2X =流动资产/总负债；3X =流动负债/总资产；4X =现款交易间隔期；5X =存货周转率；Dishard 模型采用的五项财务比率为：1X =EBIT/负债总额；2X =销售利润率；3X =营运资本净额/负债净额；4X =（流动资产-存货）/营运资本净额；5X =速动比率；Bsharle 模型采用的五项财务比率为：1X =（EAT+折旧）/流动负债；2X =EBT/营运资本；3X =股东效益/流动负债；4X =有形资产净值/负债总额；5X =营运资本/总资产。

在日本，日本开发银行调查部在《利用经营指标进行企业风险评价的新尝试——利用多变量分析的探索》一文中提出了另一多元变量模型：

6543215.23.27.16.11.2X X X X X X Z ++--+=

其中：1X ：销售增长率；2X ：总资产增长率；3X ：盈利分配率；

4X ：资产负债率；5X ：流动比率；

6X ：粗附加值生产率=（折旧+人工成本+利息+EBT ）/销售收入。

其 Z 值的判定规则为：①Z 值越大，企业财务风险越小；②Z ＞10：企业财务状况良好；Z ＜0：企业存在严重财务危机；0＜Z ＜10：企业财务状况处于灰色地带。周首华、杨济华、王平使用 SPSS-X 统计软件多维差异分析方法,从《华尔街杂志索引》选取 31 家破产公司和与之相对应的从 Compustat 会计数据库同一年度、同一行业的 31 家非破产公司两组相关的财务数据，在 Altman 教授所创立的 Z 值模型上建立了一个新的多元变量模型——F 分数模型，该模型的表达式如下：

543214961.00302.09271.01074.01091.11174.0X X X X X Z +++++-= 其中：1X ：（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产

2X ：期末留存收益/期末总资产

3X ：

（EAT+折旧）/平均总负债 4X ：期末股东权益市场价值/期末总负债

5X ：

（EAT+利息+折旧）/平均总资产 F 分数模型的特点在于：

（1）五个自变量的选定大多依据 Donalson 的财务理论选定，而不像其它多元变量模型依据试误选定方法选定。

（2）F 分数模型以 0.0274 为临界值：若 F ＜0.0274，企业将被预测为破产企业；若 F ＞0.0274，则将预测企业会继续经营下去。

（3）F 分数模型中加入了现金流量预测自变量，弥补了 Z 值模型的不足。3X 、5X 的涵义与前述的 Z-Score 模型中的3X 、5X 涵义不同：F 分数模型中的3X 作为一个现金流变量，它是反映企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务的能力； 5X 作为一个现金流变量，它是反映企业总资产在创造现金流方面的能力，其相对于总资产周转率指标而言，可以更为准确的说明企业是否存在财务危机。

（4）F 分数模型财务预警的准确性较高。周首华教授等人通过对 Compustat PC PLUS 会计资料库中 1990年以来的 4160 家公司数据作为检验样本进行验证，其验证结果的准确率高达近 70%。

香港理工大学的陈洪波以中国上市公司中的 ST 类公司为样本，在 Z 值模型的基础上，构建了中国上市公司财务危机预警模型，其表达式如下：

54321431.0358.0652.0064.0494.0X X X X X Z +++--=

其中：1X ：资产负债率

2X ：调整后的速动比率=（货币资金+短期投资+应收账款）/流动负债

3X ：EBIT/总利息支付

4X ：销售净利率=净利润/销售收入

5X ：主营收入利润率的增长率前 N 年变化平均值

其中：主营收入利润率=主营业务利润/主营业务收入；主营收入利润率的增长率=（本期主营收入利润率-前期主营收入利润率）/前期主营收入利润率该模型的临界值为－43.43，若 Z ＜－43.43，企业被判定为财务危机企业；若 Z ＞－43.43，企业被判定为非财务危机企业。该模型通过对中国 ST 类公司和非 ST 公司的实证检验，其总准确率为 79.3%。综观上述各类多元变量财务预警模型，其优点在于以下三个方面：一是由于多元变量模型采用数理统计方法和实证研究方法，其于企业的财务预警结论较之于单一变量模型更为准确、科学，避免了主观性；二是多元变量模型于财务指标的选取较为客观，所选定的指标均具有较强的判别能力、财务预警能力，指标间系统性较强；三是多元变量模型的评价标准以临界值为唯一客观、统一的判别标准，因而其客观性、综合性较强。不过需要指出的是，即便如此，多元变量模型仍然存在诸多不足：首先，建立多元变量模型所依据的数理统计方法和实证研究方法均有其方法论的假设前提：即设定样本中破产企业和非破产企业两组财务指标数据均呈正态分布，且两组数据的均方差矩阵相等。这样，依据上述假设所构建的多变量模型的有效性、实用性就会受到质疑，并且其预警结论的准确性就会大打折扣；其次，多元变量模型在选取基本财务指标时，往往过于注重其在模型中预警的准确性，忽视了其内在根本的经济意义和财务意义，从而使得模型本身缺乏内在的理论逻辑；最后，多元变量模型预警结论时效过短。有实证研究表明，多元变量模型对临近破产企业预警准确能力为 96%，而对破产企业前一年的企业预警准确能力就下降至 70%，对破产企业前四年的企业预警准确能力仅为30%，对破产企业前五年的企业预警准确能力甚至还不如 Beaver 的单一变量模型。

条件概率分析模型及其述评

条件概率分析模型包括逻辑回归模型（Logistic Model ）和概率回归模型。以逻辑回归模型为例，其表达式如下：

)

()(221101111n n X W X W X W W z e e P ++--+=+= 对上述等式进行等量变换就有：

∑∑==?=++++=-n i I n i I n n W W X W X W X W W P P 1

022110)1ln( 其中： P ：逻辑变量，表示企业可能破产的概率

I W ：各个选定的财务指标参数

I X ：各个选定的财务指标

一方面，Logistic 模型假设了企业破产的概率 P （破产取 1，非破产取 0），并假设 ln[P （/1-P ）]可以用财务比率线性解释。假定 ln[P （/1-P ）]＝a+bx ，推

导可以得出 P ＝exp （a+bx ）/[1+exp （a+bx ）]从而计算出企业破产的概率。另一方面，Logistic 模型又假设：第一，因变量为二分变量；第二，模型应用数据必须来自随机样本；第三，因变量被假定为 K 个自变量的函数，因变量与自变量之间是非线性关系；第四，自变量之间不存在多重共线性。

Logistic 模型基本的判别方法是首先根据多元线性判定模型确定企业破产的 Z 值，然后推导出企业破产的条件概率。如果 P 值大于 0.5，表明企业破产的概率比较大，可判定企业即将破产：如果 P 值低于 0.5，表明企业财务正常的概率较大，可判定企业财务正常。

在逻辑回归模型中，由于要求计算的是事件发生的概率，这样就能将回归因变量的值域有效地控制在 0-1之间，并使得其随自变量组合值 Z 的变化而连续变化。从这亦可看出，条件概率分析模型的特点在于：①从其结论的可靠性看，它不像多元变量模型以最后的 Z 值来判定企业为破产企业或非破产企业，而是利用概率的形式对企业的破产风险进行定量性的描述，使得其于企业的财务预警结论更为直接、可靠、准确。一个典型的实证研究证明了这一点：为了验证 Logistic 模型的预测精度，我国学者吴世农、卢贤义在 2001 年对经过严格检验的同一套样本指标分别用多元判别分析模型和 Logistic 模型进行财务预测，结果发现 Logistic 模型的预测精度为 93.6％，其精度要明显优于多元变量模型的预测精度 89.9％；②从其应用的随机性看，Logistic 模型克服了多元变量模型存在的方法论上的前提性缺陷，模型本身不再受数理统计方法和实证研究方法的假设的约束，提高了该模型内在理论的逻辑性，不仅更大程度上保证了模型运用的精确性，而且极大地扩张了 Logistic 模型在财务预警模型应用环境中的随机适用性；③从其适用范围的广泛性看，多元逻辑模型由于建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有更广泛的适用范围。进而实现多元逻辑回归模型的运用的先定目标：寻求观察对象的条件概率，据此判断观察对象的财务状况和经营风险。

人工神经网络分析模型及其述评

人工神经网络分析模型简称为 ANNA 模型，它是以数理统计方法和计算机技术为依托，采用并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和纠错能力，科学性、准确性程度更高的新一代财务预警模型。ANNA 模型始于二十世纪九十年代，目前它还在随着计算机技术和网络技术的不断发展在进一步发展和完善之中，可以肯定的讲，ANNA 模型代表着财务预警模型发展的方向，在未来的企业财务预警分析中将会发挥越来越重要的作用。ANNA 模型的一般结构如下：

（1）输入层：n 维矢量〔n x x x x ,,,,321 〕T

（2）权重形式：i i T X nW I S W X W ≤≤+=)(10

其中：[][]T W W W W W T x x x x X n n ,,,,,321321 =++++=

（3）最简单的输出表达式为：)sgn(X W Y T =

人工神经网络分析模型的最大特点在于由于其高度发达的并行计算能力、自

我学习能力和超强的纠错能力，随着财务预警分析样本数的不断积累，该模型可以随时累积与更新，从而可以对企业可能出现的财务危机及其征兆进行即时预警，进而实现企业财务危机动态预警的功能；同时，人工神经网络分析模型不需要主观定性判断企业财务危机状态，且不受变量特征影响，因而于企业财务预警判定的准确性方面比多元变量模型和条件概率分析模型更为有效。但是由于人工神经网络分析模型在运用时受到下述因素的影响，限制了该模型的高效运行：①模型本身结构的复杂性和难于理解性；②模型建模方法的专业性和模型调试的复杂性；③模型运用时要求较高的网络设备硬件技术条件；④模型运行时工作的随机性较强，动态把握难度较大，因而对于参加财务预警的工作人员的专业技术背景和专业技术水平要求较高，并且特别强调其学科交叉的专业技术水平。

基本结论

综上所述，有以下基本结论：一是企业财务预警模型是随着企业财务预警理论的不断完善，以及定量预警技术手段的不断发展而不断变化的；二是以单变量模型为基准，三代财务预警模型在今天均有其不同的应用环境，在运用财务预警模型的过程中，强调各类模型适用的前提；三是财务预警模型还处于不断的发展变化之中，应该不断探求新形势下、新环境中的模型的调整、完善、发展与创新，不存在一成不变的财务预警模型；四是在财务预警模型的运用过程中，应该注意：（1）数据的时效性问题；（2）中国企业与发达国家企业之间的差异性；（3）对于中国上市公司而言，由于中国资本市场的非开放性，于模型应用结论准确性有极大影响。

企业财务预警管理实务

序言 世界经济一体化步伐正在加快，随着我国加入WTO和社会主义市场经济体系的逐步建立和完善，企业所面对的国内外竞争日趋激烈，面临的内外部环境更加复杂。如何适应环境的变化，提高抗风险能力成为摆在企业治理者面前的一个现实而严峻的问题，传统的治理理论和方法遇到了挑战，要想在竞争中立于不败之地，我们必须不断进行治理创新。在这种形势下，预警治理作为一种解决上述问题的创新理论，它的重要性日益突现出来，而国内外有关人士的探究和当代信息技术的进展为我们对建立企业预警体系的研究提供了理论和技术上的支持。 企业是一个复杂的系统，由许多子系统构成，包括研发、供应、生产、营销、人力资源、战略治理、财务治理和后勤治理等众多子系统，每个子系统既相对独立又相互联系。建立企业预警体系如何找准切入点，由此洞察其他各个子系统，最终把握企业整体，决定着研究的成败。综观国内外研究成果，其研究的切入点往往是企业营销和财务治理。通过深入研究和考虑，我们认为预警的最大特点是事前操纵和量化治理，而从量化治理的角度考虑，财务治理最为可行，因而选择了财务预警为突破口。

本报告的研究要紧有如下特点： （1）在研究宗旨上，强调了理论与实践的紧密结合。 以往国内外有关人士的研究更多局限于理论上的探讨，而如何具体应用到企业治理实践则涉及不多。本次研究紧密结合企业实际，对预警理论如何应用于企业治理做出了许多有益的探究。 （2）在研究方法上，强调了实证调查和逻辑分析。 进行了大量的现场调研，所涉及的企业涵盖机械、交通、轻工、冶金、汽车和煤炭等行业，从中收集了大量的一手资料。关于收集到的资料采纳了一系列系统的研究方法，包括流程分析法、结构分析法、比率分析法、趋势分析法、现场调查法和专家咨询法，以支持研究结论。 （3）在研究成果上，搭建起了财务预警体系的框架。 研究报告共分三大部分，其中第一部分属于绪论，介绍了企业预警和企业财务预警的差不多理论和方法；第二部分为财务预警实务，介绍了财务预警体系各个子系统的预警方法和差不多要求，其中包括企业营销、生产、采购供应、基础治理、投资、筹资、资金打算和财务报表分析等；第三部分为财务危机治理，是财务预警体系的后期保障。毫无疑问，同任何先进的治理理论一样，企业要实施财务预警治理体系必须具备一定的基础，包括扎

企业财务预警模型的比较分析

企业财务预警模型的比较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。本文试图对目前国内外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合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，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认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未来具有预测作用。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断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。 （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。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。 １．静态统计模型。①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、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。这种模型以美国Ａｔｌｍａｎ教授的Ｚ模型最具代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，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，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者张爱民、杨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。③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＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。其中：ｃ、β１、β２、…、βｋ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０，说明企业财务越安全。④ｌｏｇｉｔ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，是在克服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。ｌｏｇｉｔ模型的形式为：ｌｎ［ｐ÷（１－ｐ）］＝α０＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。其中：ｐ取值为０、１；ｐ为概率；ｘ１，ｘ２，…，ｘｋ为ｋ个预测变量，即财务指标；α０、β１、β２、…、βｋ为系数。ｐｒｏｂｉｔ概率模型的预测效果一般与ｌｏｇｉｔ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

一个经典的公司财务报表分析案例,很详细

一个经典的公司财务报表分析案例，很详细！ 会计教科书上的东西太多，而结合企业战略、市场的变化、同行情况、内部管理、制度以及会计政策等方面，分析的太少。本文适用于财务经理级别以下的人员，看完是有用的，也可以上转给财务经理，供其进一步分析和提炼。 案例分析 中色股份有限公司概况 中国有色金属建设股份有限公司主要从事国际工程承包和有色金属矿产资源开发。1997年4月16日进行资产重组，剥离优质资产改制组建中色股份，并在深圳证券交易所挂牌上市。 目前，中色股份旗下控股多个公司，涉及矿业、冶炼、稀土、能源电力等领域；同时，通过入股民生人寿等稳健的实业投资，增强企业的抗风险能力，实现稳定发展。 资产负债增减变动趋势表： 01、增减变动分析 从上表可以清楚看到，中色股份有限公司的资产规模是呈逐年上升趋势的。从负债率及股东权益的变化可以看出虽然所有者权益的绝对数额每年都在增长，但是其增长幅度明显没有负债增长幅度大，该公司负债累计增长了%，而股东权益仅仅增长了%，这说明该公司资金实力的增长依靠了较多的负债增长，说明该公司一直采用相对高风险、高回报的财务政策，一方面利用负债扩大企业资产规模，另一方面增大了该企业的风险。 （1）资产的变化分析 08年度比上年度增长了8%，09年度较上年度增长了%；该公司的固定资产投资在09年有了巨大增长，说明09年度有更大的建设发展项目。总体来看，该公司的资产是在增长的，说明该企业的未来前景很好。

（2）负债的变化分析 从上表可以清楚的看到，该公司的负债总额也是呈逐年上升趋势的，08年度比07年度增长了%，09年度较上年度增长了%；从以上数据对比可以看到，当金融危机来到的08年，该公司的负债率有明显上升趋势，09年度公司有了好转迹象，负债率有所回落。我们也可以看到，08年当资产减少的同时负债却在增加，09年正好是相反的现象，说明公司意识到负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 （3）股东权益的变化分析 该公司08年与09年都有不同程度的上升，所不同的是，09年有了更大的增幅。而这个增幅主要是由于负债的减少，说明股东也意识到了负债带来的企业风险，也关注自己的权益，怕影响到自己的权益。 02、短期偿债能力分析 （1）流动比率 该公司07年的流动比率为，08年为，09年为，相对来说还比较稳健，只是08年度略有降低。1元的负债约有元的资产作保障，说明企业的短期偿债能力相对比较平稳。 （2）速动比率

财务报表分析试题及标准答案

财务报表分析-0083 客观题 单选题（共20题，共60分） 1. 在资产负债表中，为了保证生产和销售的连续性而投资的资产项目是（B） A 货币资金 B 存货 C 长期股权投资 D 固定资产 2. 下列关于营运资金周转率的表述错误的是（B） A 营运资金周转天数越短，表明企业运用较少的营运资金可获得较多的销售收入 B 营运资金周转率越高越好，说明营运资金的运用效果越显著 C 若营运资金周转率过低，表明营运资金不能有效发挥其效率 D 分析营运资金周转率的时候，要在综合考虑多种因素的基础上，决定企业的营运资金数量 3. 下列表述中，关于“资产负债表结构分析”的理解不正确的是（A） A 资产负债表结构分析主要用于对报表结构的解析，以反映企业经营利润的状况 B 资产负债表结构分析通常采用的方法是将企业的资产负债表转化为结构百分比形式的资产负债表 C 通过资产负债表的结构分析，可以揭示企业资产运营和资金筹集情况 D 资产负债表的结构分析也应结合报表中各项目的绝对数额 4. 下列项目中不属于投资活动产生的现金流量是（D） A 购置设备支付的现金 B 取得投资收益收到的现金 C 处置无形资产收到的现金 D 发行债券收到的现金 5. 下列不属于财务报表分析对象的是（D） A 筹资活动 B 经营活动 C 投资活动 D 管理活动 6. 下列项目中，不属于现金收益比率的是（D） A 每元销售现金净流入 B 每股经营现金流量 C 全部资产现金回收率 D 经营收益指数 7. 下列各项中属于投资活动产生的现金流量是（B） A 购买商品、接受劳务支付的现金 B 取得子公司及其他营业单位支付的现金 C 吸收投资收到的现金 D 收到的利息、手续费及佣金 8. 杜邦分析体系中的基本指标不包括（D） A 总资产周转率 B 销售净利率 C 资产负债率 D 流动比率 9. 关于利息费用保障倍数的局限性，下列各种理解中错误的是（D） A 该指标是从利润额与固定性利息支出之间的比例关系来衡量企业的偿债能力的

中小企业财务预警系统探讨

中小企业财务预警系统探讨 摘要：本文对如何构建适合我国中小企业自身特点的财务预警系统进行了探索，提出了构建财务预警系统的基本思路，并有针对性地指出财务预警中应注意的问题。 关键词：财务预警；F分数模型；预警指标；预警系统 一、问题的提出 近年来的发展表明，中小企业无论是在数量上还是在质量上，都已经成为国民经济的重要组成部分。中小企业具有建设资金少，建成周期短，决策机制灵活，管理成本低廉，能够适应市场多样性的需求等特点，特别是在创新机制和创新效率方面具有其它企业无法比拟的优势。但是目前，我国中小企业中，有相当一部分单纯追求销量和市场份额，忽视了财务管理的核心地位，管理思想僵化落后，使企业管理局限于生产经营型管理格局之中，企业财务管理和风险控制的作用没有得到充分发挥。另一方面，由于受宏观经济环境变化和体制的影响，中小企业在加强财务管理方面遇到了阻碍。例如，政策的、'歧视、'使中小企业和大型企业不能公平竞争；地方政府行业管理部门大量的干预，使中小企业的财务管理目标短期化，财务管理受企业经营者的影响过大等。其中在财务上突出表现在以下方面：（一）财务控制薄弱 一是对现金管理不严，造成资金闲置或不足。有些中小企业认为

现金越多越好，造成现金闲置，未参加生产周转；有些企业的资金使用缺少计划安排，片面考虑到季节价格波动，过量购置不动产，无法应付经营急需的资金，陷入财务困境。 二是应收账款周转缓慢，造成资金回收困难。原因是没有建立严格的赊销政策，缺乏有力的催收措施，应收账款不能兑现或形成呆账。 三是存货控制薄弱，造成资金呆滞。很多中小企业月末存货占用资金往往超过其营业额的两倍以上，造成资金呆滞，周转失灵。四是重钱不重物，资产流失浪费严重。不少中小企业的管理者，对原材料、半成品、固定资产等的管理不到位，财务管理职责不明，资产浪费严重。 （二）难于规避财务负债的陷阱 过度负债可说是高速度成长企业的典型通病，也是财务危机的根源。战略需求效应由企业的战略布局驱动，或表现为现有业务的发展，或表现为新业务的开拓，规模和数量的扩张经常明显快于内涵质量的扩张，在高成长阶段都将出现某种程度的资金短缺。因此，高成长企业为达到快速扩张的目的，普遍采取负债经营策略。但是由于组织放大效应（组织放大效应是由许多企业在快速扩张中倾向于采取企业集团或控股公司模式。但这类模式债务放大效应也十分明显：一方面母、子公司都会从各自立场出发追求数量扩张；另一方面，子公司除保留原有业务联系和资金融通渠道外，还可能获得母公司再分配的业务或资金和内部担保则加剧债务水平，造成负债过度）在过度负债的情况下，企业经营成本和财务压力加大，支付能力日渐脆弱，短债长用则

上市公司财务风险预警模型分析

上市公司财务风险预警模型分析 摘要:文章在简要介绍企业财务风险及上市公司风险预警系统的含义和功能的基础上,重点介绍上市公司风险预警模型,并用奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用进行分析,最后针对我国的具体情况提出关于奥特曼模型修正意见。 关键词:财务风险预警系统;单变量模型;奥特曼模型 企业财务风险是指企业丧失偿债能力的可能与股东收益的不确定性。通常用财务杠杆衡量财务风险的大小。在激烈的市场竞争中,上市公司始终处在生存与倒闭、发展与萎缩的矛盾中。上市公司必须生存下去才有可能获利,只有不断发展才能求得生存,对上市公司来说,生存是其核心目标。而影响上市公司生存的主要威胁来自上市公司面临的风险和财务危机。因此,建立一个科学合理的财务风险系统,可以为上市公司的生存提供重要的信息,对上市公司可能发生的财务危机加以防范,减少财务危机的出现。 一、企业财务风险预警系统的含义及功能 财务风险预警系统主要是以财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比例分析数学模型等方法,确定预警指标和预警指标的相应标准,以发现企业存在的风险,并向经营者示警一个有效的财务预警系统。从1998年我国对上市公司实行“特别处理”(简称ST)制度以来,2001年、2002年、2003年、2004年分别有144家、135家、113家和123家上市公司被特别处理。有鉴于此,迫切需要建立一个能预先发出财务危机警报的财务分析系统,以帮助上市公司管理者及早取得财务状况恶化的信号,避免可能出现的财务危机。具体说来,财务风险预警系统主要具有以下三方面的功能:

(一)信息收集 它通过收集与企业经营相关的产业政策、企业本身的各类财务和生产经营状况信息,进行分析比较,判断是否应该发生警告。 (二)预知危机 经过对大量信息的分析,当出现可能危害企业财务状况的关键因素时,财务预警系统 能预先发出警告,提醒经营者采取对策,避免潜在的风险演变成现实的损失。 (三)控制危机 当财务发生潜在的危机时,财务预警系统还能及时寻找导致财务状况恶化的根源使经营者有的放矢,阻止财务状况的进一步恶化。 二、企业财务风险的预警模型 (一)建立财务风险预警模型的必要性 财务预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论,采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险,并在危机发生之前向企业经营者发出警告,督促企业管理当局采取有 效措施,避免潜在的风险演变成损失,起到未雨绸缪的作用;而且,作为企业经营预警系统 的重要子系统,也可为企业纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。进行财务预警分析,建立企业财务预警模型已成为现代企业财务管理的重要内容之一。上市公司的财务信息对多方利益相关者都有着重要影响,建立财务预警系统、强化财务管理、避免财务失败和破产,具有重要意义。目前我国上市公司的财务状况不容乐观,普遍存在着财务状况不稳定的情况。在激烈的市场竞争中,这意味着企业风险极高,破产随时可能发生。国内外的大量实例表明,陷入破产境地的企业几乎毫无例外地都是以出现财务危机为

企业财务报表分析范例——两公司对比分析

企业财务报表分析 本报告选取的 2 家上市公司的2009年12月31 日会计报表，仅对当年的财务状况进行分析，相关分析结论仅为学习讨论使用。 一、财务指标分析 现根据两个公司的会计报表从基本的财务数据与指标对2009 年的财务状况进行分析，并结合两公司各自的情况进行对比。 表1 2009 年12 月31 日A 公司和 B 公司重要财务指标（单位：人民币万元） 指标/ 公司 A B 营业收入72971.20 416606.00 资产总额133744.00 620905.00 负债总额41272.00 193616.00 股东权益92472.20 427289.00 （一）偿债能力指标分析 两公司近期偿债能力如表 2 所示： 表2 偿债能力指标 指标/ 公司 A B 流动比率 2.6364 2.1950 速动比率 1.8011 1.9372 现金比率 1.3801 1.2461 1、流动比率分析。流动比率可以反映短期偿债能力，企业能否偿还短期债务， 要看有多少短期债务，以及有多少可变现偿债的流动资产。如果用流动资产偿还全 部流动负债，企业剩余的是营运资金，营运资金越多，说明不能偿还短期债务的风 险越小。一般认为上市公司合适的流动比率是2，A 公司和 B 公司流动比率分别是2.6364 和 2.1950，均大于2。 2、速动比率分析。速动比例是对流动比率的补充。一般认为上市公司合理的速 动比率为1，A公司和B公司的速动比率分别为 1.8011 和1.9372，均大于1。 3、现金比率分析。现金比率显示公司立即偿还到期债务的能力，一般来说现金 比率越高说明资产的流动性越强，短期偿债能力越强，反之则越弱。 A 公司和 B 公司的现金比率分别为 1.3801 和1.2461，均高于一般认为的合理比率0.4 ～0.8 。

企业财务报表分析指标大全

财务分析指标大全 一、变现能力比率 1、流动比率=流动资产÷流动负债 2、速动比率=（流动资产－存货）÷流动负债 3、营运资本=流动资产－流动负债 二、资产管理比率 1、存货周转率（次数）=主营业务成本÷平均存货 2、应收账款周转率=主营业务收入÷平均应收账款 3、营业周期=存货周转天数+应收账款周转天数 三、负债比率 1、产权比率=负债总额÷股东权益 2、已获利息倍数=息税前利润÷利息费用=EBIT/I 四、盈利能力比率 1、净资产收益率=净利润÷平均净资产 五、杜邦财务分析体系所用指标 1、权益净利率=资产净利率×权益乘数=销售净利率×总资产周转率×权益乘数 2、权益乘数=资产总额/股东权益总额=1+（负债总额/股东权益总额）=1/（1－资产负债率） 六、上市公司财务报告分析所用指标 1、每股收益（EPS）=（EBIT－I）（1－T）/普通股总股数=每股净资产×净资产收益率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适用） 2、市盈率=普通股每股市价/普通股每股收益 3、每股股利=股利总额/年末普通股股份总数 4、股利支付率=股利总额/净利润总额=市盈率×股票获利率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适用） 5、股票获利率=普通股每股股利/普通股每股市价（又叫：当期收益率、本期收益率） 6、股利保障倍数=每股收益/每股股利 7、每股净资产=年度末股东权益/年度末普通股数 8、市净率=每股市价/每股净资产 9、净资产收益率=净利润/年末净资产 七、现金流量分析指标 （一）现金流量的结构分析 1、经营活动流量=经营活动流入－经营活动流出 （二）流动性分析（反映偿债能力） 1、现金到期债务比=经营现金流量净额/本期到期债务

财务预警系统

财务预警系统的概念 财务预警系统是以企业信息化为基础，对企业在经营管理活动中的潜在风险进行实时监控的系统。它贯穿于企业经营活动的全过程，以企业的财务报表、经营计划及其他相，关的财务资料为依据，利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论，采用比例分析，数学模型等方法，发现企业存在的风险，并向经营者示警。它与财务评价系统相互依赖，互为补充。 [编辑] 财务预警系统的功能 财务预警系统具有以下功能： ①信息收集。它通过收集与企业经营相关的产业政策、市场竞争状况、企业本身的各类财务和生产经营状况信息，进行分析比较，判断是否预警。 ②预知危机。经过对大量信息的分析，当出现可能危害企业财务状况的关键因素时，财务预警系统能预先发出警告，提醒经营者早作准备或采取对策，避免潜在的风险演变成现实的损失，起到末雨绸缪、防患于未然的作用。 ③控制危机。当财务发生潜在的危机时，财务预警系统还能及时寻找导致财务状况恶化的根源，使经营者有的放矢，对症下药，制定有效的措施，阻止财务状况的进一步恶化。 [编辑] 财务危机预警指标的基本特征 财务危机预警指标必须同时具备三个基本的特征： （1）必须具有高度的敏感性，即危机因素一旦萌生，能够在指标值上迅速反映出来； （2）一旦指标值趋于恶化，往往意味着危机可能发生或将要发生，亦即应当属于危机初步产生时的先兆性指标，而非业已陷入严重危机状态时的结果性指标。 （3）就财务层面上看，诱发财务危机最为直接的原因，或是由于资源配置缺乏效率，或是由于对竞争应对不当及功能乏力，由此而导致了企业集团竞争的劣势地位，未来现金流入能力低下；或是企业集团一味地追求销售数额的增长，却忽略了对销售质量----现金流入的有效支持程度及其稳定可靠性与时间分布结构等的关注，由此导致企业集团陷入了过度经营状态与现金支付能力匮乏的困境。这就要求企业集团的财务危机预警指标应当依托这一基点加以把握。 [编辑]

财务预警模型

财务预警模型 一、单变量模型 单变量模型是指使用单一财务变量对企业财务失败分险进行预测的模型。主要有威廉·比弗(William Beaver)于1966年提出的单变量预警模型。他通过对1954～1964年期间的大量失败企业和成功企业比较研究，对14种财务比率进行取舍，最终得出可以有效预测财务失败的比率依次为： 1.债务保障率=现金流量÷债务总额 2.资产负债率=负债总额÷资产总额 3.资产收益率=净收益÷资产总额 4.资产安全率=资产变现率-资产负债率Beaver认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况（误判率最低）；其次是资产负债率，且离失败日越近，误判率越低。但各比率判断准确率在不同的情况下会有所差异，所以在实际应用中往往使用一组财务比率，而不是一个比率，这样才能取得良好的预测效果。 二、多变量模型 多变量模型是指使用多个变量组成的鉴别函数来预测企业财务失败的模型。较早使用多变量预测的是美国纽约大学的教授爱德华·阿尔曼(Edwardi.altman)，他是第一个使用鉴别分析（discriminant analysis）研究企业失败预警的人。他选取了1946～1965年间的33家破产的和正常经营的公司，使用了22个财务比率来分析公司潜在的失败危机。他利用逐步多元鉴别分析（MDA）逐步粹取5种最具共同预测能力的财务比率，建立起了一个类似回归方程式的鉴别函数——Z计分法模式。该模型是通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。表达式如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中：Z 为判别函数值X1=（营运资金÷资产总额）×100 X2=（留存收益÷资产总额）×100 X3=（息税前利润÷资产总额）×100 X4=（普通股及优先股市场价值总额÷负债账面价值总额）×100 X5=销售收入÷资产总额一般地，Z值越低，企业越有可能发生破产。爱德华·阿尔曼还提出了判断企业破产的临界值：若Z≥2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较小；若Z≤1.81，则企业存在很大的破产危险；该模型实际上是通过五个变量（五种财务比率），将反映企业偿债能力的指标（X1、X4）、获利能力的指标（X2、X3）和运营能力的指标（X5）有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。在企业失败前一、二年的预测准确率很高；预测期变长，准确率有所降低，距失败前五年的预测准确率仅为36%. 多变量模型除了以上介绍的Z计分法模型以外，还有日本开发银行的多变量预测模型，中国台湾陈肇荣的多元预测模型，以及中国学者周首华、杨济华F分数模型等。但是，这几种模型在实际中的应用并不广泛。就目前为止，Z计分法模型仍然占据着主导地位。 出现财务舞弊时的财务预警 在企业出现财务舞弊情况时，虽然上述这些财务失败预警方法可以定量地描述企业，但仍不能就此作出企业财务失败的结论，仍然需要投资者的主观判断。 1、望 望主要是看行业背景：看行业是处在朝阳行业还是夕阳行业，是处在竞争充分还是保护垄断的行业，是成熟规范的行业还是缺少必要监管的行业，是新业务层出不穷还是业务相对简单的行业，因为行业风险是企业无法回避的风险。一般而言，朝阳行业、保护垄断行业、缺少必要监管的行业、新业务层出不穷的行业出现财务舞弊的风险较高。所以应特别注意行业的风险。如果行业出现危机，企业也必然受累。古语说得好：“覆巢之下，焉有完卵？” 2、闻 闻主要是看企业实力：企业处在行业中的地位如何，企业产品是成熟产品还是刚研制出来的新产品，企业在消费者中的口碑如何，企业的内部管理是否完善，企业的产品受市场欢

企业财务报表分析的基本内容

企业财务报表分析的基本内容 财务报表分析通过分析资产负债表、损益表、现金流量表和内部报表等，揭示企业财务状况和财务成果变动的情况及其原因；偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析，构成了财务报表分析的大致框架。 对财务报表的解读与分析 资产负债表分析 资产结构分析 资产结构的弹性分析 资产结构的弹性分析，就是要比较报告期和基期的资产结构，从中判断金融资产比重的变化情况，以确定企业资产结构的弹性水平。资产结构的弹性，就是资产总量随时调整的可能性及资产内部结构可随时调整的可能性，这取决于弹性资产，即金融资产在总资产中所占的比重。金融资产，具体指货币资金、短期投资、应收票据、一年内到期的长期债权投资、长期投资中的股票和债券投资。 保持一定数量的金融资产，可以降低企业的财务风险和资产风险，但金融资产的机会成本较高，过量的金融资产会导致企业效率和效益的下降。因此，金融资产的持有量应根据企业自身经营特点和宏观经济等因素合理确定。资产结构的收益性分析 将资产划分为收益性资产、保值性资产和支出性资产。为了提高盈利水平，应尽可能直接增加形成企业收益资产的比重，减少其他两类资产的

比重。 资产结构的风险性分析 实践中，存在着三种资产风险结构类型：保守性资产结构、中庸性资产结构和风险性资产结构。三种风险结构的差别在于使流动资产保持在什么水平以及维持什么水平的金融资产、存货资产和信用资产。一般来说，流动资产的风险比较小。 企业应尽力构建一种既能满足生产经营对不同资产的要求，又使经营风险最小的资产结构。 融资结构分析 融资结构包括：a.融资的期限结构：按时间长短，分为长期融资和短期融资，长期融资包括所有者权益和长期负债，短期融资包括短期负债；b.融资的流动性结构：流动性，主要是由于到期偿还约束性的高低而引起的；融资的方式结构：c.融资方式即企业获得资金的手段，负债和所有者权益各项目的划分，实际上已反映出了各自的融资方式。 不同的融资结构，其成本和风险是各不相同的。最佳的融资结构应是成本最低而风险最小的融资结构。 企业要得以正常生存和发展，其资金来源必须可靠而又稳定，资金运用必须有效而又合理，企业流动负债、长期负债与所有者权益之间，以及各项 资产之间，必须保持一个较为合理的比例关系。 利润表和利润分配表分析 通过利润表和利润分配表，可以考察企业投入的资本是否完整、判断企业盈利能力大小或经营效益好坏、评价利润分配是否合理。利润表的项目

企业财务报表分析指标大全

. 财务分析指标大全一、变现能力比率流动负债流动资产÷1、流动比率= ÷流动负债2、速动比率=（流动资产－存货）=流动资产－流动负债3、营运资本二、资产管理比率÷平均 存货存货周转率（次数）=主营业务成本1、 ÷平均应收账款应收账款周转率=主营业务收入2、 +应收账款周转天数营业周期=存货周转天数3、 三、负债比率÷股东权益产权比率=负债总额1、 =EBIT/I ÷利息费用已获利息倍数=息税前利润2、 四、盈利能力比率平均净资产=净利润÷1、净资产收益率五、杜邦财务分析体系所用指标 权益乘数×总资产周转率×资产净利率×权益乘数=销售净利率1、权益净利率= －资产负债率）（1=1+（负债总额/股东权益总额）=1/2、权益乘数=资产总额/股东权益总额六、上市公 司财务报告分析所用指标净资产收益率（当年股数没有每股净资产×）/普通股总股数=）（=（EBIT －I1－T每股收益（1、EPS）发生增减变动时，后者也适用）/普通股每股收益市盈率=普 通股每股市价2、 /年末普通股股份总数每股股利=股利总额3、 股票获利率（当年股数没有发生增减变动时，后者也适×净利润总额=市盈率股利支付率=股 利总额/4、用）（又叫：当期收益率、本期收益率）=普通股每股股利/普通股每股市价5、股票获利率/每股股利股利保障倍数=每股收益6、/年度末普通股数每股净资产=年度末股东 权益7、 每股净资产=每股市价/8、市净率/年末净资产净资产收益率=净利润9、七、现金流量 分析指标（一）现金流量的结构分析=经营活动流量经营活动流入－经营活动流出、1 （二）流动性分析（反映偿债能力）/= 、1 现金到期债务比经营现金流量净额本期到期债务. . 流动负债（反映短期偿债能力）=经营现金流量净额/ 2、现金流动负债比（重点）债务总额= 经营现金流量净额/3、现金债务总额比（重点）（三）获取现金能力分析销售额=经营现金 流量净额/1、销售现金比率普通股股数经营现金流量净额/ 2、每股营业现金流量（重点）=100% ×/全部资产全部资产现金回收率=经营现金流量净额3、（四）财务弹性分析现金满足投资 比率1、/每股现金股利每股经营现金流量净额现金股利保险倍数（重点）=2、（五）收益 质量分析/经营现金毛流量2、现金营运指数=经营现金的净流量9日刘正兵课堂小记）几个重 要的财务指标的关系（1月 四个常用比率的关系：④= 1－1/①……= 1－②= 资产负债率资产/ 负债 ④= 1/……②= 1－①资产资产权益率= 所有者权益/ ×④1= ①= 所有者权益……③④－负债产权比率= / 1－①）③=1/（=1+ 所有者权益= 权益乘数资产/ ……④= 1/② 三个指标= EBIT 1、息税前利润）－= EBIT（1T 2、息前税后利润净利润 = 3、息税后利润 .

财务报表分析主要的包括四方面内容分析

财务报表分析主要的包括四方面内容分析 1、盈利能力分析 比较常用的指标有: 净资产收益率=净利润/平均净资产 总资产收益率=净利润/平均总资产 营业收入利润率=利润总额/营业收入净额 以上三个指标值越大，盈利能力越强。 2、偿债能力分析 流动比率=流动资产/流动负债，该指标应大于1，否则企业短期偿债能力有问题，最佳值为2以上。 速动比率=速动资产/流动负债，其中速动资产=流动资产-存货-待摊费用，该指标大于1较好。 资产负债率=负债总额/资产总额，可与行业平均值比较。 3、资产营运能力分析 总资产周转率=营业收入/平均总资产，相似可以计算流动资产周转率、固定资产周转率、净资产周转率等。 存货周转率=销货成本/存货平均余额 应收账款周转率=赊销净额/应收账款平均余额，其中赊销净额常用主营业务收入代替。 周转率指标越大，说明资产周转越快，利用效率越高，营运能力越强。 4、成长能力分析 总资产增长率=本年资产增长额/年初资产总额 营业收入增长率=本期营业收入增长额/上期营业收入 注：以上指标公式中，有“平均”二字的，都是用期初数与期末数平均计算而来的。 . 财务分析常用指标 1、变现能力比率 .变现能力是企业产生现金的能力，它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多少。 （1）流动比率

公式：流动比率=流动资产合计/流动负债合计 企业设置的标准值：2 意义：体现企业的偿还短期债务的能力。流动资产越多，短期债务越少，则流动比率越大，企业的短期偿债能力越强。 分析提示：低于正常值，企业的短期偿债风险较大。一般情况下，营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。 （2）速动比率 公式：速动比率=（流动资产合计-存货）/流动负债合计 保守速动比率=0.8（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/流动负债 企业设置的标准值：1 意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中，尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货，因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比，以衡量企业的短期偿债能力。 分析提示：低于1的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。 变现能力分析总提示： （1）增加变现能力的因素：可以动用的银行贷款指标；准备很快变现的长期资产；偿债能力的声誉。 （2）减弱变现能力的因素：未作记录的或有负债；担保责任引起的或有负债。 2、资产管理比率 （1）存货周转率 公式：存货周转率=产品销售成本/[（期初存货+期末存货）/2] 企业设置的标准值：3 意义：存货的周转率是存货周转速度的主要指标。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。 分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转率越高，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。 （2）存货周转天数

企业财务预警模型的比较研究

企业财务预警模型的比较研究 采用实证和规范相结合的研究方法，以我国制造业A股上市公司因“财务状况异常”而被特别处理的公司作为研究对象，选择2003-2005年65家财务危机公司，同时采用配对的方法逐年选择65家财务健康公司；初步选定53个变量指标并通过柯尔莫哥洛夫-米诺夫检验、曼-惠特尼-威尔科克森检验逐步判别分析进行筛选，建立和检验了Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型，并对其进行了比较研究。 标签：财务预警模型；Fisher二类判别模型；Logistic回归模型；BP网络模型；比较研究 1 研究样本的设计 财务预警模型的研究样本设计过程，主要包括如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。 （1）样本组的选择。 在选择样本组时，需要考虑以下几个因素的影响： ①考虑样本个体所处的行业。纵观陷入财务危机的公司所处行业，发现制造业公司占大多数。为了消除行业因素的影响，在具体的环境下对财务预警模型进行比较研究，把研究对象局限于制造业。 ②确定陷入财务危机公司的一定研究期间。均衡地考虑样本规模的大小和时间跨度的影响，选取了2003-2005年因“财务状况异常”被ST的65家公司及65家财务健康公司作为配对样本。同时，采用了Altman的研究方法，控制进入样本的个体，使其在三年的分布大致平均。其中，2003年24家财务危机公司和24家财务健康公司，2004年18家财务危机公司和18家财务健康公司，2005年23家财务危机公司和23家财务健康公司。 ③考虑公司规模。样本公司的规模虽然都在亿元以上，但是没有资产超过百亿元的超大型公司，规模配合比较适中。 ④对样本数据完整性的要求。Zmijewski（1984）检验了由于选样时所持的数据完整性标准所带来的模型偏差。他认为前人的研究都将数据完整性作为选样的标准，实际破坏了建立预测模型过程中所采用统计技术的应用前提——随机选样的要求，而且一般陷入财务危机的公司更可能提供不完整的数据。建立在完整数据基础上的模型忽视这一信息，无疑会使模型低估了公司破产的概率。他的研究表明这种偏差的确存在，但经他修正以后的模型却未在参数的统计显著性和总体预测精度上有显著提高。因此，本文并没有按照随机选样的要求来选择样本，

企业财务报表分析报告

附件二： 企业财务报表分析报告 （参考格式） 提纲 一、集团公司概况 二、集团公司经营的基本情况 （一）经营主要政策。 （二）主要经营业绩。 （三）完成主要经济指标，并对主要指标进行分析说明。 三、集团公司经营成果分析 （一）主营业务收入情况 （二）成本费用变动情况 （三）其他业务利润 （四）营业外收支 (五)投资收益 （六）所得税 （七）净利润实现情况

（八）利润分配情况 （九）亏损企业情况 四、集团公司财务状况分析 （一）资产情况 （二）负债情况 （三）资产质量及财务风险情况分析 （四）国有资本保值增值情况 五、现金流量分析 六、重大事项影响 七、经营风险因素、发展规划及经营战略 八、本年度企业经营管理中存在问题，下年度改进管理和提高经营业绩拟采取的措施等。 ▲集团公司对所属境外企业的经营成果和财务状况分析参照上述指标及分析方法。 ▲集体企业的财务报表分析报告参照上述指标及分析方法。 ▲金融企业的财务报表分析报告参照上述指标及分析方法。 企业财务报表分析报告

（参考格式） 一、集团公司概况 （一）公司成立时间及批准文号、改制（重组、收购、兼并）情况、企业法人营业执照、注册资本及其变更情况。 （二）公司的经营范围、法定代表人、公司的法定地址等。 （三）集团及所属子公司户数（含境外企业，下同），本年所属企业隶属关系变动情况，合并报表的编制原则等。 集团公司年度全资、控股或参股的子公司情况表: 单位：万元 （四）截止年末，集团拥有从业人员人数及素质情况。 二、集团公司经营的基本情况 （一）经营主要政策。包括：企业改革、产业结构优化、市场开拓、资本运营等方面。 （二）主要经营业绩。 （三）年完成主要经济指标，并对主要指标进行分析说明。

企业财务报表分析与风险识别(企业版)

企业财务报表阅读与分析 您是否对财务报表的数据头痛？您是否拿到财务报表却不知从何看起？你是否只是关注企业利润而不会分析利润从何而来？你是否清楚企业存在哪些风险？财务报表就是企业的“听诊器”,在密密麻麻的数据背后所包含的是企业经营状况与潜在的风险。那该如何从这些大量的财务数据中发掘出企业的秘密?如何透视三大报表来直视企业所隐藏的玄机？各种财务分析方法要怎样融入日常实战之中？债权人、投资人要如何明察秋毫报表中存在的盈利预测陷阱？本课程旨在让参与培训人员掌握会计三大报表的阅读和分析，理解隐藏在数据背后的企业财务信息,建立清晰的经营与风险意识，从财务角度出发,为债权人和投资人提供信息支持,迅速识别财务数据中可能存在的粉饰和舞弊成份，运用财务报表来分析企业的经营现状与未来发展，并做出正确的决策。 ①了解财务报表是如何制作的？建立财务报表分析与风险识别模型 ②预测企业经营趋势及现金流风险的能力 ③掌握压力测试报表预测及风险分析能力 ④建立企业经营风险预警体系 ⑤识别企业财务报表常见舞弊手段 天6小时/天 +讨论分享+讲师深度点评+现场咨询、辅导，互动分享及讲师点评时间超过40%。 导言案例：一个董事长的绝笔信 第一讲：财务报表是如何炼成的 一、财务报表体系的整体构造 1、资产负债表 2、利润表 3、现金流量表 二、财务报表制作举例及会计准则介绍 案例:国内领先家用电器制造企业 1、股东投入 2、固定资产购置、折旧与减值损失

3、应收应付与商业信用 4、存货与减值损失 5、收入确认与权责发生制 6、企业成本费用与资本性支出、配比性 7、开发支出与资本化 8、待摊、预提费用与权责发生制 9、金融资产与公允价值计量 10、资本并购与商誉 11、长期股权投资与投资收益 12、投资性房地产与公允价值变动 13、现金流 14、所得税费用 15、合并报表与少数股东权益 三、财务报表制作实操 案例：某制造企业 第二讲：财务报表分析、预测与风险识别行业一案例：某制造企业 行业二案例：某房地产企业 行业三案例：某零售企业 行业四案例：某交通运输企业 行业五案例：某建筑企业 行业六案例：某餐饮企业 一、行业成长性与盈利性分析 1、行业市场容量 2、行业增长率 3、行业所处生命阶段 4、行业竞争及盈利性 二、企业经营现状及风险分析 1、企业规模分析 1）规模增加经营稳定，降低风险 2）企业收入规模与市场占有率 3）品牌知名度与市场排名 4）企业总资产 5）企业净资产 2、企业经营现状及风险分析

财务预警模型的分类

企业财务预警模型的比较分析 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较分析，以为构建适合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，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认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未来具有预测作用。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断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。 （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。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。 1.静态统计模型。①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、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。 这种模型以美国Atlman教授的Z模型最具代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，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，通过提炼综合因子形成主成分，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。 ③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、x 2、…、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0,说明企业财务越安全。④lo git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，是在克服简单的线性概率模型的

浅谈对企业财务报表的分析

浅谈对企业财务报表的分析

浅谈对企业财务报表的分析 2009-11-26 清华领导力培训尹怡敏 企业财务报表分析产生于20世纪初期。最初，财务报表分析主要是为银行服务的信用分析，进而为适应投资者的需要，提供有关企业盈利能力和整体财务状况的分析信息。 1.财务报表分析的作用和目的 企业财务报表分析产生于20世纪初期。最初，财务报表分析主要是为银行服务的信用分析，进而为适应投资者的需要，提供有关企业盈利能力和整体财务状况的分析信息。今天，财务报表分析不仅要满足企业外部和相关利益集团的决策需要，而且还要满足企业内部管理决策的需要。 所谓企业财务报表分析，是指运用一定的方法和手段，对财务报表及相关资料提供的数据进行系统和深入的分析研究，揭示有关指标之间的关系及变化趋势，以便对企业的财务活动和有关经济活动做出评价和预测，从而为企业管理者进行相关经济决策提供直接、相关的信息，给予具体、有效的帮助，从而对管理者做出正确的财务政策和经营决策起到重要作用。通过报表分析，使企业财务工作真正融合进企业管理之中，而不仅仅局限于记账核算。 2.企业财务报表分析的基本方法

财务报表分析的方法是实现财务报表分析的手段。由于分析目标不同，在实际分析时必然要适应不同目标的要求，采用多种多样的分析方法，包括评价的标准、方法和预测方法，几种常用的方法有比较分析法、比率分析法、因素分析法。 2.1比较分析法。 2.1.1比较分析法的含义。比较分析法是财务报表分析中最常用的一种方法，也是一种基本方法。他是指将实际达到的数据同特定的各种标准想比较，从数量上确定其差异，并进行差异分析和趋势分析的一种分析方法。所谓差异分析，是指通过差异揭示成绩活差距，做出评价，并找出产生差异的原因及对差异的影响程度，为今后企业的经营管理指引方向的一种分析方法。所谓趋势分析是指将实际达到的结果，同不同时期财务报表种同类指标的历史数据进行比较，从而确定财务状况、经营状况和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。 2.1.2比较标准。在企业财务报表https://www.wendangku.net/doc/8011026754.html,分析中经常使用的比较标准有以下几种： 2.1.2.1本期实际与预定目标、计划或定额比较。这种比较可以