财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较-文档资料

第1篇一、引言随着市场竞争的加剧和全球经济形势的变化，企业面临着前所未有的财务压力。

财务困难已成为许多企业发展的瓶颈，甚至导致企业破产。

为了帮助企业更好地应对财务困难，本文通过对财务困难模型的分析，探讨企业财务困难的原因、表现及应对策略。

二、财务困难模型概述1. 财务困难模型定义财务困难模型是指对企业财务状况进行系统分析的一种方法，旨在揭示企业财务困难的原因、表现和应对策略。

该模型以财务指标为依据，通过对企业财务数据的深入挖掘，为企业提供财务困境预警和解决方案。

2. 财务困难模型构成财务困难模型主要由以下几个部分构成：（1）财务指标体系：包括偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力等指标。

（2）财务困难原因分析：从内部因素和外部因素两个方面分析企业财务困难的原因。

（3）财务困难表现分析：从财务指标变化、经营状况、市场表现等方面分析企业财务困难的表现。

（4）应对策略：针对企业财务困难的原因和表现，提出相应的解决方案。

三、财务困难原因分析1. 内部因素（1）经营决策失误：企业领导层在经营决策上缺乏远见，导致投资失误、市场定位错误等。

（2）管理不善：企业内部管理混乱，效率低下，成本控制不力。

（3）技术创新不足：企业缺乏技术创新，产品竞争力下降，市场份额减少。

（4）人才流失：企业人才流失严重，导致企业核心竞争力下降。

2. 外部因素（1）市场竞争加剧：市场竞争日益激烈，企业面临巨大的生存压力。

（2）宏观经济波动：宏观经济波动导致市场需求变化，企业难以适应。

（3）政策法规变化：政策法规变化对企业经营产生不利影响。

（4）金融环境变化：金融环境变化导致企业融资困难，资金链断裂。

四、财务困难表现分析1. 财务指标变化（1）偿债能力下降：流动比率、速动比率等指标下降，表明企业短期偿债能力不足。

（2）营运能力下降：应收账款周转率、存货周转率等指标下降，表明企业资产运营效率降低。

（3）盈利能力下降：毛利率、净利率等指标下降，表明企业盈利能力减弱。

经典参考资料中国上市公司财务困境预测模型比较研究—来自中国上市公司的阅历证据徐广成〔商学院，财务管理，2007000567〕内容摘要财务风险预警是金融范围一个重要的研讨课题。

自上世纪60年代以来，随着企业破产效果的日益严重，各国学者纷繁试图经过定量剖析对企业破产提早作出预测。

近五十年来，从多元判别剖析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的研讨效果层出不穷。

但是，在国际对公司财务风险预警的研讨才刚刚起步，其主要缘由是1993年7月1日之前我国并没有实施一致的会计准那么，缺乏牢靠的规范的研讨数据。

因此，研讨如何应用国外现有的研讨效果，结合中国的实践对企业破产作出准确的预测，是摆在我们面前迫切需求处置的效果。

中国证券市场历经十三年的开展，规模日益壮大。

面对这么庞大的市场，假设能借助财务风险预警模型对上市公司的财务危机提早作出预测，不论关于监管者、银行、上市公司或许投资者来说，都具有重要的意义。

本文以中国上市公司作为研讨对象，将公司因财务状况异常而被特别处置〔ST〕作为企业堕入财务困境的标志，采用逐渐判别剖析方法挑选自变量，并应用多元判别剖析〔MDA〕、Logistic回归和BP神经网络三种方法停止财务风险预警，比拟其预测结果。

研讨发现，速动比率、营运资本/活动资产、利息保证倍数、总资产周转率、营业支出净利润率、活动资产净利润率和主营业务利润/利润总额等财务目的具有较强的预测才干；比拟三种方法，发现BP神经网络的预测才干最强，Logistic回归模型的预测才干次之，多元判别剖析的预测效果最弱；采用BP神经网络模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的准确率预测出企业行将堕入财务困境。

本文共分四章，引言局部引见研讨背景和研讨意义；第一章是国际外财务风险预警研讨概述；第二章引见本文的主要设计，包括研讨样本、财务目的的选取和模型的构建；第三章对实证研讨的结果停止剖析，比拟了多元判别剖析、Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果；第四章是研讨结论。

财务困境预测模型比较研究
摘要
企业财务困境预测作为一个重要的管理课题，近期引起了国内外学者及企业界热议。

本文就目前比较流行的财务困境预测模型（即多元线性回归模型、Logit模型、Cox模型和决策树模型）的研究进行梳理，对各模型特点、特征及其实用性进行讨论。

分别从模型的定义、拟合方法以及优势和劣势等几个方面，对这四种模型进行了详细介绍和对比分析。

结果表明，多元线性回归模型在建模准确性方面具有优势，Logit模型具有改变变量指标的灵活性，Cox模型在考虑时间因素方面有更好的表现，而决策树模型在处理复杂问题以及解释结果方面有更大的作用。

从而提出了不同预测模型应用在企业财务困境预测过程中综合参考的建议，以便为企业的财务风险控制提供建议。

关键词：企业财务困境；财务困境预测；多元线性回归模型；Logit 模型；Cox模型；决策树模型
1绪论
企业财务困境预测是检测企业长期经营的风险，及时调整经营方式，有效防范财务风险的一项重要管理课题。

财务困境预测模型综述【摘要】财务困境预测一直是财务界的研究热点。

文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络，对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述，并对未来财务困境预测的研究作了展望。

【关键词】财务管理；财务困境；预测模型一、引言财务困境预测是财务管理活动的重要环节，目的是找出财务困境的作用机理，以预测公司的财务状况。

财务困境预测模型的研究一直是财务困境研究的重点内容。

目前，单变量模型、多元线性判别分析、LOGIT模型、人工神经网络、支持向量机等已成功应用于财务困境的研究。

二、财务困境的定义关于财务困境（或财务危机），由于其引致变量的复杂性，对其定义还没有一个普遍的共识，大多数学者都是从自身研究取样的角度，来定义财务困境的相关内涵。

早期对财务困境的定义即为企业破产（Fitzpatrick，Winakor，smith，Foulke，Merwin），随着研究的进展，Beaver（1966）在研究财务困境模型时加入了拖欠债务的公司和拖欠优先股股利的公司，丰富了财务困境的内涵。

Amy Hing-Ling lau（1987）将企业财务状况划分成不同的阶段，将取消或减少股利到破产清算划分为困境期。

在国内，财务困境公司一般是被ST的公司（陈静，1999；吴世农、卢贤义，2001等）。

彭韶兵、邢精平（2005）把从资金管理技术性失败到大规模重组作为财务困境的阶段。

吴星泽（2011）在加入了利益相关者的前提下，将危机力量导致的支付能力不足视为财务困境。

虽然该定义考虑了利益相关者，但仍局限在现金流层面考虑财务困境。

笔者认为，企业出现下列事项就应当视为发生财务困境：税息折旧及摊销前利润（EBITDA）小于利息费用、存量破产、流量破产、债务违约、财务异常和其他异常等。

三、预测变量的选择（一）变量的分类财务类指标是最常用的一类衡量财务困境的指标，它是将财务指标作为预测模型的解释变量进行预测（Fitzpatrick，Altamn，Olhson，Odom et al.）。

财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。

企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。

事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。

实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。

因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。

正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。

纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：•1、财务困境的定义；•2、预测变量或判定指标的选择；•3、计量方法的选择。

[编辑]财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。

1、财务指标信息类模型Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。

尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。

Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。

Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。

但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。

2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。

我国上市公司财务困境的预测模型研究引言在经济发展的过程中，上市公司扮演着重要的角色。

然而，在经济不稳定的时期，许多上市公司陷入了财务困境，给经济带来了一定的压力。

因此，预测上市公司财务困境成为了一个重要的研究领域。

本文将重点探讨我国上市公司财务困境的预测模型研究。

1. 财务困境的定义在开始研究之前，我们首先需要对财务困境进行明确定义。

财务困境是指公司面临严重的财务问题，可能导致其无法按时偿还债务或者继续运营的状态。

常见的财务困境指标包括债务水平、流动性问题、利润下降等。

2. 财务困境预测模型的背景财务困境预测模型的研究背景主要有以下几个方面：•经济不稳定因素：经济周期波动、利率变化等因素都会对公司的经营状况产生重要影响，从而可能导致财务困境的发生。

•公司特征因素：不同行业、不同规模的公司面临的风险和机遇不同，因此财务困境的预测模型需要考虑公司的特征因素。

•监管政策因素：监管政策对上市公司的经营活动起到了重要的调控作用，因此财务困境预测模型需要考虑监管政策因素。

在上述背景下，建立财务困境预测模型可以帮助投资者、管理者等利益相关者更好地理解和应对财务困境。

3. 财务困境预测模型的方法3.1 基于财务指标的模型基于财务指标的模型是应用最广泛的预测财务困境的方法之一。

该方法通过分析公司的财务数据，如利润表、资产负债表和现金流量表等，来预测财务困境的可能性。

基于财务指标的模型主要包括以下几种方法：•评分卡模型：通过构建评分卡，根据公司的财务指标给予不同权重和分数，从而计算出财务困境的可能性。

•多元判别分析模型：将财务指标作为自变量，财务困境作为因变量，通过建立判别函数来判断公司是否面临财务困境。

3.2 基于市场数据的模型除了基于财务指标的模型外，还可以基于市场数据来预测财务困境。

市场数据包括股票价格、交易量、市盈率等信息，可以反映市场对公司的看法和预期。

基于市场数据的模型主要包括以下几种方法：•破产模型：通过分析股票价格的变动和交易量的波动，来预测公司是否面临破产风险。

两种财务危机预警模型比较及预测分析两种财务危机预警模型比较及预测分析作者：王艳沙威来源：《财会通讯》2013年第11期建立一套有效的财务危机预警系统，对企业的财务和经营状况进行预警和监督，为管理层提供决策支持，是十分必要的，而企业要建立财务危机预警系统的关键是选择合适的财务预警模型。

在众多的财务危机预警模型中，运用比较广泛的是Z计分模型和F分数模型。

一、两种财务危机预警模型概述（一）Z计分模型 Z计分模型Altman以美国公司作为研究样本建立的：Altman先后提出过两个模型，一个适用于上市公司，一个适用于非上市公司。

本文只研究适用于上市公司的模型，即：（二）F分数模型F分数模型是周首华、王平和杨济华（1996）在Altman研究的基础上，考虑了现金流量对企业破产的影响，对Z记分模型进行改造而建立的。

模型如下：（三）两种模型比较分析Z计分模型强调企业的经营绩效和资产的利用效率，模型中的系数是根据统计结果得到的各指标的权重。

从现有的实证结果来看，该模型对企业财务危机具有良好的预警功能，但模型对企业出现困境的前几年预测效果较为准确，预测期越短，预测能力越强。

因此，该模型比较适合企业短期风险的判断，对企业破产前一年的财务风险判别准确率很高。

同时，模型没有考虑较为客观的现金流量指标，往往不能准确地反映企业实际的偿债能力。

F分数模型增加了现金流量指标，使得预测具有可靠性，它比Z计分模型更具适用性。

在现实情况下，企业一旦陷入偿债危机，就有为了增加现金流、提高偿债能力、摆脱困境，而不惜损害长期经济效益，如果企业不能尽快解决经营上的困境，企业最终会面临破产。

此外，F 模型没有考虑到不同行业之间指标差异，财务模型的具体运用上仍需改进。

二、两种模型在财务危机预测中的检验及应用（一）样本选取及数据来源本文选取2008～2010年通信及相关设备制造业8家ST公司及相对应的41家非ST公司共49家企业作为研究样本，样本数据来自国泰安数据库（CSMAR）。

企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——财务困境(Financial Distress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(Financial Failure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。

企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(Default Risk) （吴世农和卢贤义，2001）。

自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。

当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，Correin McNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。

目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman (1968) 的Z-Score 模型为代表；基于未定权益分析(Contingent Claims Analysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如Vassalou Xing(2004)的研究；风险模型(Hazard model)，这种模型同时使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shumway(2001)的研究为代表。

这些模型的判别能力常通过以下3 个维度来衡量(Agarwal Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。

现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。

一、基于会计信息的传统模型基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。