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基于Z模型的财务预警分析随着经济的不断发展，财务预警分析在企业管理中变得越来越重要。
财务预警分析可以帮助企业及时发现财务风险，及时采取相应的措施，避免财务危机的发生。
基于Z模型的财务预警分析是一种较为常用的方法，下面我们来详细介绍一下基于Z模型的财务预警分析。
一、Z模型的概念Z模型是一种用于企业财务状况评估的方法，它通过分析企业的资产状况、盈利能力和偿付能力来判断企业的财务风险。
Z模型是由美国学者爱德华·奥尔图西（Edward I. Altman）在1968年提出的，是一种用于判断企业破产风险的模型。
Z模型通过计算企业的Z值来判断企业的财务状况，从而提前预警可能出现的危机。
二、Z值的计算方法Z值的计算方法一般包括资产状况比率、盈利能力比率和偿付能力比率这三个方面。
具体的计算公式如下：1.资产状况比率资产状况比率主要包括流动资产比率、资产负债比率和权益比率。
流动资产比率=流动资产/流动负债，资产负债比率=负债总额/总资产，权益比率=净资产/总资产。
通过计算这三个比率可以评估企业的资产状况。
2.盈利能力比率盈利能力比率主要包括毛利率、净利率和营业利润率。
毛利率=营业收入-营业成本/营业收入，净利率=净利润/营业收入，营业利润率=营业利润/营业收入。
通过计算这三个比率可以评估企业的盈利能力。
3.偿付能力比率偿付能力比率主要包括经营现金流比率、速动比率和利息保障倍数。
经营现金流比率=经营活动产生的现金流量/流动负债，速动比率=流动资产-存货/流动负债，利息保障倍数=税前利润/利息支出。
通过计算这三个比率可以评估企业的偿付能力。
三、Z值的解释和判断通过计算上述的资产状况比率、盈利能力比率和偿付能力比率，可以得到企业的Z值。
根据Z值的大小可以判断企业的财务状况，一般来说，Z值在1.8以下表示企业处于破产的边缘，1.8到3.0之间表示企业处于财务困难的边缘，3.0以上表示企业的财务状况比较良好。
通过计算Z值可以及时发现企业的财务风险，并及时采取相应的措施。
财务危机预警分析的Z分数模型和F分数模型的研究对于经营者来讲，通过对财务风险的分析，可以发现企业经营管理环节出现的问题。
本文阐述了财务危机预警分析中的Z分数模型和F分数模型，在此基础上，以一家颇具代表性的上市公司福建福日电子股份有限公司为例，运用Z 分数模型和F分数模型进行了分析，分析结果表明两种模型都具有较强的预测效果。
标签：Z分数模型；F分数模型；财务危机一、引言激烈的市场竞争，虽然可以给企业提供广阔的经营舞台，但同时也带来了无数的市场风险，这些风险会使企业面临生存危机甚至倒闭。
财务风险会使企业陷入困境，甚至破产。
然而，企业的财务危机是一个循序渐进的过程，通过财务危机预警分析可以及时发现企业财务管理中存在的问题。
因此，及早地察觉财务风险的信号，对企业的经营管理具有重要的作用。
本文以福建福日电子股份有限公司为例，研究了财务危机预警分析的Z分数模型和F分数模型，分析结果表明两种模型都具有较强的预测效果。
二、Z分数模型Z分数（Z score）模型，又称多变量模型，是由美国纽约大学斯特商学院教授Altman在前人研究的基础上，于1968年提出的。
1977年又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型ZETA模型（廖珍珍和应益华，2011）。
Z分数模型主要对上市公司在银行贷款方面的信用进行评价，分析上市公司是否存在违约情况。
首先，选取最能反映上市公司的财务状况、还本付息的能力的财务比率。
其次，从贷款资料中分类收集样本，根据所处行业的实际情况，确定每一比率的权重，将比率乘以相应权重，然后相加，得到Z。
最后，对Z进行分析，得到一个衡量上市公司贷款风险度的Z值或值域。
Z评分模型所得出的结果高于或大于某一预先确定的Z值或值域，就可以判定这家公司的财务状况或其信用水平还尚可；否则，该上市公司可能存在信用风险。
根据Altman对Z分数模型的理论，流动性、盈利性、杠杆比率、偿债能力以及活跃性是影响借款人违约概率的五个因素。
财务预警模型方法(一)财务预警模型1. 什么是财务预警模型？财务预警模型是一种利用数据分析和统计算法的方法，用于预测和识别企业或个人的财务问题。
通过对各种财务指标的监测和分析，可以帮助创作者及时发现潜在的财务风险，并采取相应的措施来避免或减少损失。
2. 财务预警模型的常用方法财务预警模型有许多不同的方法和技术，下面列举了一些常用的方法：•趋势分析：通过分析财务数据的趋势，预测未来的财务状况。
例如，可以根据过去几年的销售额数据，预测未来销售额的增长趋势。
•比率分析：通过计算和分析一些关键的财务比率，如资产负债比率、流动比率、偿债能力比率等，来评估企业的财务健康状况。
如果这些比率超过了某个阈值，就可能表示财务有风险。
•财务模型建立：通过建立一个包含各种财务指标的数学模型，来预测企业未来的财务走势。
这种方法可以根据不同的业务场景和需求，灵活地调整模型的参数和指标。
•机器学习方法：利用机器学习算法对大量的财务数据进行训练和学习，从而识别和预测财务风险。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
•异常检测：通过检测财务数据中的异常值和异常模式，来发现潜在的财务风险。
例如，如果某个月份的利润率显著下降，可能表示财务运营存在问题。
•行为预测：通过分析企业的财务行为和决策，预测未来的财务状况。
例如，可以通过分析企业的投资决策和财务政策，预测未来的盈利能力和偿债能力。
3. 如何选择适合的财务预警模型？选择适合的财务预警模型需要考虑以下几个因素：•数据可用性：模型需要根据可用的财务数据进行训练和预测，因此需要确保数据的完整性和准确性。
•业务需求：不同的业务场景和需求可能需要不同的预警模型。
例如，一些模型适用于大规模企业，而另一些模型适用于个人或小型企业。
•算法效果：选择一个能够准确预测和识别财务风险的算法是关键。
可以根据实际情况进行验证和比较，选择表现最佳的算法。
•模型可解释性：对于一些模型来说，能够理解模型是如何进行预测的是很重要的。
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，从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，神经网络就可以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模式处理系统，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。
它是一种依循经验来推理的方法，就是以过去发生的案例为主要的经验依据来判断未来可能发生的问题，是一种典型的“上一次当，学一次乖”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寻相似的案例，判断新案例的类型。
案例推理法的关键步骤就是根据相似性演算法测算出案例之间距离，再转变为案例之间的相似度，由相似度选取最相近的案例，据此进行推理判断。
二、各类财务预警模型的比较（一）单变量模型和多变量模型的比较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，据此来判断企业财务状况，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，操作比较复杂。
２．和多变量模型相比，单变量模型分析存在较多的局限性。
①不同的财务比率的预测目标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。
②单个指标分析得出的结论可能会受到一些客观因素的影响，如通货膨胀等的影响。
③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，以致模型判断失效。
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，因此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较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别。
静态统计模型均是在利用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依据，均涉及到判定区间的确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依据统计理论，而是利用人工智能中归纳式学习的方法建立起来的，整个分析及预测过程就好像是人类学习及思考一样。
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。
一般来说，只有在这些假设条件基本得到满足的情况下，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，并且比较注重数据本身的完整性及一致性。
而动态非统计模型一般没有数据的分布、结构等方面的要求，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．是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断，即这种模型不具有动态预警能力，不易修改和扩充。
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，可以定期更新知识，从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，因而更具有实用价值。
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结构不相等（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较复杂和难以确定，其工作的随机性较强，非常耗费人力与时间，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，如果样本数量积累得不足、没有足够的代表性和广泛的覆盖面，则会大大地影响系统的分析和预测的结果。
Ａｌｔｍａｎ（１９９５）在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：“神经网络分析方法在风险识别和预测中的应用并没有实质性地优于线性判别模型”。
而传统的统计模型发展得比较成熟，计算也相对简单，应用也较为广泛。
并且某些统计方法，如：ｌｏｇｉｔ、ｐｒｏｂｉｔ模型对数据是否具备正态分布、两组协方差是否相等也没有要求，常用的判别分析中的距离判别方法也可以在两总体协方差矩阵不相等的情况下使用。
因此，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较１．各种统计方法本身功能的比较。
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取得各类样品观测数据的基础上，如何判别一个新样品的归类问题，即判别分析的宗旨就是判断新的案例的类别。
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太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，从而使分析简化。
简单的线性概率模型和ｌｏｇｉｔ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说，利用判别分析方法建立财务预警模型是最适当的，因为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较。
判别分析方法的核心就是根据距离的远近来判断样品的归属，通常形成一个线性判定函数式，据此判断待判企业的归属。
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，形成一个判分式，根据财务正常企业和财务失败企业各自得分情况形成判定区间，计算出待判企业的得分，据此加以判断。
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：即综合评分式权重的确定以及判定区间的确定都具有较大的主观性和不准确性，尤其是后者受样本数据分布的影响很大。
简单线性概率模型就是以各财务指标作为解释变量，以财务状况作为被解释变量，将财务状况分为正常和失败，分别取０和１，利用样本资料建立回归方程，把待判企业财务指标数据代入方程，求得的值即为预测值，代表该企业发生财务失败的可能性。
简单线性概率模型有四个缺陷：①残差不满足正态分布，而是二项分布；②具有异方差；③一般样本决定系数太小，回归方程拟合程度低；④难以保证回归值在［０，１］区间，因此，用此方法建立的财务预警模型，其预警判别能力不如其他方法。
Ｌｏｇｉｔ和ｐｒｏｂｉｔ模型均是为了克服简单的线性概率模型的缺陷而建立起来的，一般采用最大似然估计方法进行估计，不需要满足正态分布和两组协方差矩阵相等的条件，得出的结果直接表示企业发生财务失败的可能性大小，操作简单，结果明了。
此方法目前被广泛运用。
根据有关学者对多种统计模型判别准确率的比较研究，得知判别分析方法是２０世纪８０年代以前主要的建模方法，其预测的准确率一直较高，并且是到目前为止被运用的主要方法之一。
