财务数据预警分析范文1
第一，对风险体系进行系统研究和分析，确立风险预警目标，确定所应对的风险分类和结构，建立明确的控制与管理对象。第二，选择适用的风险测评模式，确定风险预警子系统和中间控制过程，组建风险管理组织框架，选定测评专业人员。第三，建立风险控制指令和对风险处置的行为标准，建立风险预警信号采集和对应的测评体系，保证风险管理的连续性。第四，保证风险预警调节传导的有效运行，控制各个风险管理工具和手段的应用效果，建立一系列管理方案，提高风险防御能力。
二、财务风险预警机制的分析方法
企业在财务预警分析的时候，一般采用两种常用的分析方法。一是定性分析。它通过对企业的经济环境、经营状况和财务状况的判断和分析，预测企业发生财务危机的可能性，而这主要是靠分析人员的工作经验和判断力，很大程度上存在主观臆断性。二是定量分析。它通过将实际值与目标值进行对比，根据其差距发出不同程度的预警信息，或通过运用相应的数据图表分析来判断一些定量指标的变动趋势。定量预警分析法所得结论较精确，但可能不完整。它又包括单变量预警分析模型和多变量预警分析模型。
1.单变量预警分析模型
通过单个财务比率指标的走势变化来预测企业财务危机。但是由于任何一个企业的财务状况都是由多方面的财务指标来反映的，没有哪一个比率能概括企业的全貌，并且不同的企业的选取的数据不同，预测指标亦就不相同，得出的结论更是会千差万别。单变量预测模型最早是由威廉•比弗（William.Beaver）提出的债务保障率能够最好地判定企业的财务状况（误判率最低），其次是资产收益率和资产负债率，并且离经营失败日越近，误判率越低，预见性越强。后来经过众多学者、实务专家的研究，认为资金安全率也是一个非常实用的单变量指标。计算如下：债务保障率＝现金流量／债务总额；资产收益率＝净收益／资产总额；资产负债率＝负债总额／资产总额；资产安全率＝资产变现率－资产负债。
2.多变量预警模型
通过运用多种财务比率加权汇总而构成线性函数公式来预测财务危机的一种模型。相对于单变量模型而言，多变量预警模型运用多个财务指标衡量企业风险，多方位反映企业经营状态，揭示企业产、供、销各环节可能存在的风险，为管理决策提供帮助，能更全面，更系统反映集团财务风险。
三、构建财务风险预警机制的具体措施
财务数据预警分析范文2
关键词：财务预警 探索性因子分析 财务指标
着经济全球化的发展，经济环境中的复杂性、模糊性日益明显，企业运营过程中面临的风险变幻莫测，及时有效的财务预警体系成为企业经营的迫切需求。在以往的研究中，大多数预警模型是为企业投资者、债权人服务的，判别结果也只局限于被预测企业被ST或未被ST两种。而企业内部的预警体系，应该更加及时、详细，这样才能给企业的管理者带来有价值的信息，从而有助于企业管理者进行下一步的营运决策。所以，这样一个财务预警体系的指标必须有代表性，能对企业运营现状进行全面有效的反映。
一、传统财务预警体系指标选取的缺陷
（一）指标预警功能单一。传统的财务预警体系主要是通过对期末会计报表中的会计数据进行提取形成财务指标，利用财务指标对企业财务状况进行预测。把财务指标输入设计好的模型中，通过模型运行结果判断企业财务状况。理论上这种方法行得通，可以为企业相关利益者提供一些信息，但是，随着现代信息技术的发展，这些指标已经不能反映预警体系的全部功能。
（二）指标数量繁多。综合考虑前人研究的财务预警体系，选取的指标一般大约为三十个。因此数据的获取和处理是一个复杂的过程，会耗费大量的时间，输出结果出现警情的信号时再对企业的经营进行改进已经为时过晚；另外繁多的预警指标也会影响预警系统的效果。
（三）指标的选取忽略了与管理系统的有序结合。企业的财务信息是对企业营运状况的综合反映，企业的管理漏洞、决策失误、经营异常以财务报表的形式输入到财务预警系统中，把财务风险的踪迹反映给企业管理者，达到企业内部财务预警的目的。但传统的财务预警往往自成体系，把财务预警系统作为会计系统的一个子系统，仅仅通过会计信息进行财务预警往往难以全面、系统。而在现代信息化的环境中，企业建立的后台管理系统可以通过信息技术将企业的经营信息、管理信息、会计信息、资金信息进行集成与共享，为财务数据扩宽了范围，完善了财务预警指标体系，随着指标数量的增加，预警前的指标分类成为了财务预警的必经过程，先把指标进行归类，确认每个指标反映的问题方面，便于解决警情。可见，将财务指标与管理系统进行融合才是未来发展的方向和研究的重点。
二、动态财务预警体系的特征要求
通过以上分析可以得出，企业财务预警体系作为企业经营运行的检测器，应该能实时观测企业动态，及时发现警情，以便企业经营者做出决策。所以，企业财务预警体系选取的指标必须具有及时性、简练性、灵敏性。
（一）及时性。所谓及时性实际上是指指标获取的及时性。作为预测性系统，必然要具有前瞻性，而满足前瞻性的首要条件是及时性，如何及时、有效地获取预警指标是构建财务预警体系的重要环节。传统的财务预警体系主要是根据期末财务报表获取数据处理来进行预警，由于当今信息技术的迅猛发展，会计处理受到了冲击，网络会计应运而生。这种模式下会计处理不仅可以提高会计核算效率，还可以产生实时的财务报表，对财务预警体系指标获取速度有很大帮助。
（二）简练性。企业内动态财务预警体系，供企业管理人员使用，在实际应用中要比供企业投资者、债务人所使用的预警体系频繁的多，甚至会达到每月一预测的频率，因此，具有这样特点的财务预警体系必须容易运行，预警指标必须简练容易获取。简练的指标不但节约了企业的预警成本又能及时发出警情信号，可谓是两全其美。
（三）灵敏性。构建财务预警体系属于事前预测行为，其目的是及时发现问题，避免不必要的损失。作为预警体系的指标，必须具有灵敏性，在出现警兆的情况下，发现警情的蛛丝马迹，发出信号，为信息使用者提供警情信息。
（四）成本效益性。成本效益是构建财务预警体系必须考虑的问题。在指标体系中有许多指标的确能反映企业财务状况，有很大利用价值，但如果预计获取该指标的成本过大，大于其预警带来的收益，那么应该放弃选取该指标，转而用与之相关的且获取成本较低的指标代替。
三、基于探索性因子分析的财务预警指标选取
数据挖掘技术发展迅速，日益成为各个研究领域的应用技术。数据挖掘技术的不断涌现，给企业财务管理带来了新思路，给传统的财务管理活动带来冲击。其中，探索性因子分析法就是数据挖掘技术中的一种多元统计分析方法。探索性因子分析的基本思路是，每一个输入变量的变异性都可以归结于少数潜在的公共因子和一个与这些公共因子无关而只与该变量有关的特殊因子，它的主要目的就是数据缩减。本文拟用探索性因子分析法对原始的财务指标进行简化的主要原因有：（1）因子分析不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，对信息反映全面，即使对结果影响不大的因素也不会丢失；（2）因子分析通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高，便于使用；（3）因子分析可以通过SPSS软件实现，便于操作。
（一）样本选取与数据来源。本文样本来自于我国三十家上市公司的财务数据，在样本选取的过程中，本文剔除了ST公司的财务数据。
（二）财务指标的选取与变量设计。本文选取了反映企业偿债能力、盈利能力、资产运营能力、增长能力四个方面共19个指标，变量设计见表1。
因子分析是简化指标的过程，通过寻找各指标间的潜在公共因子实现变量的降维。所以，在进行因子分析之前，首先要对观测变量进行检验，确定变量间确实有相关关系。本文通过KMO检验和Bartlett检验，分析对指标进行因子分析的适合性。检验结果见表2。
通过检验结果可知，KMO值为0.66，结果大于界定值0.6，表明观测变量适合进行因子分析。Bartlett球形检验的显著性水平为0，小于界定值0.05，原假设被拒绝，表明原观测数据适合因子分析。提取公因子。运用SPSS对数据进行标准化处理，得出共同度分析结果显示，流动比率、资产报酬率等6个指标的共同度均超过了0.9，表明公因子对这6个指标的方差做出90%以上的贡献。共同度超过0.7的指标共9个，可见，公因子提供的信息量较大。运用SPSS计算公因子特征值、贡献率、累计贡献率，结果见表3。
根据解释的总方差结果显示，选取7个公因子的因子成分对所选取的公因子进行因子解释，作为选取公因子与原指标间的系数。因子成分矩阵见下页表4。
通过上表可以得出各变量的因子表达式：
X6=0.792F1+0.47F2-0.29F3-0.108F4-0.119F5+0.031F6+0.104F7
X4=0.681F1+0.052F2+0.544F3-0.144F4-0.299F5-0.223F6-0.8F7
……
X5=-0.125F1-0.22F2+0.068F3-0.225F4+0.109F5-0.39F6+0.778F7
下页表5是经过正交旋转后的成分矩阵，通过这个矩阵我们可以得出旋转后的各成分表达式：
X7=0.927F1+0.02F2+0.118F3+0.017F4+0.077F5+0.059F6+0.016F7
X9=0.735F1-0.008F2-0.005F3+0.354F4+0.109F5-0.165F6-0.16F7
……
X5=-0.093F1-0，05F2-0.102F3+0.014F4+0.042F5-0.004F6+0.918F7
公共因子命名如表6所示。表7是成分转换矩阵，成分矩阵乘以成分转换矩阵就得到旋转后的成分矩阵。根据成分得分系数矩阵，可以得到因子得分表达式，成分得分系数矩阵见表8。由此得出因子得分表达式：
F1=0.086X1-0.045X2-0.09X3-0.017X4+0.05X5+0.213X6+0.345X7+0.111X8+0.249X9+0.046X10+0.131X11-0.029X12+0.164X13+0.014X14+0.245X15-0.032X16-0.003X17-0.08X18+0.017X19
……
F7=0.093X1+0.002X2+0.12X3+0.006X4+0.787X5+0.045X6+0.099X7-0.063X8-0.084X9+0.374X10-0.02X11-0.12X12+0.086X13+0.026X14-0.013X15-0.041X16+0.067X17-0.127X18-0.158X19
以上是因子得分表达式，即利用原有指标与指标得分作为系数，得出公因子表达式。上市公司可以通过因子得分对企业财务状况进行估计预测，找出企业弱势方面进行改进调整，制定解决警情的对策。
表9是成分得分协方差矩阵，该矩阵是单位矩阵，可以证明，提取的七个公因子之间是不相关的。
四、结论
本文选取三十家上市公司的财务数据作为研究样本，选取反映企业营运状况几方面的指标先进行归类，然后对归类后的财务指标进行因子分析发现：（1）企业各个财务指标之间确实存在潜在关系，找出潜在公因子加以分析处理可以简化财务预警指标体系，提高财务预警效率并且使预警结果更加直观。（2）寻找预警指标间潜在关系的结果表明，某些财务指标与其他类别财务指标存在相关性，也就是说，企业某一方面的疏忽产生的异常可以影响到企业其他方面的运营，因此，企业管理者在进行经营决策时应该考虑多方面因素的影响。（3）通过因子分析得出了因子得分矩阵，通过得分矩阵可以体现企业经营各个方面的状态，但因子分析更多的是作为达到一些目的的中间手段，实现一些模型运行的中间步骤，在对数据进行降维简化后继续采用其他的统计方法进行处理来解决问题。
参考文献：
财务数据预警分析范文3
摘要：企业集团预算预警系统的建立与实践应用要考虑到重视预算管理，完善经营状态；合理配置资源，加强信息沟通；开展数据评价，全面推行激励，确保集团企业的可持续性发展。本文分析了企业集团预算预警系统的建立途径，提出了具体实践应用过程中需要注意的问题，为集团企业的财务内控提供了宝贵建议。
关键词 ：企业集团；预算预警；建立；应用
一、企业集团预算预警系统的建立
1.建立短期预算预警系统
首先，要建立现金流预警系统。传统企业财务管理过程中，针对现金流的预警管理内容只是泛泛的介绍现金预算、日常流量、流程、流速和风险预警等战术，这些内容只是常规管理，起不到全面的预算预警管理作用。企业财务管理人员必须要通过对宏观经济数据和企业内部数据的分析评价,利用评价指标和发展趋势来预测未来的企业发展状况、度量未来的风险程度,帮助企业管理人员及时预知风险并采取应对措施来规避风险,减少损失。预警则侧重于利用评价结果,及时预知企业有可能面临的经营风险。评价功能和预警功能相辅相成、相互促进。
其次，要建立收益预算体系。企业预算对于预期收益的全面预测是确保企业资金流量、投入量，现金支出平衡问题的关键，具体做法要强化财务分析岗位，及时提供财务数据决策支持，并建立分析反馈机制，加强财务分析岗位、财务部门和其他部门的及时联动性。通过设立财务分析岗位，对异常指标和重大影响财务科目进行及时分析和预警，并形成各预警相关事项各部门的反馈和应对，是建立集团财务预警体系的组织基础和机制要求。
2.确立长期财务预算预警系统对企业而言，在建立短期财务预警系统的同时，还要建立长期财务预警系统。其中获利能力、偿债能力、经济效率、发展潜力指标最具有代表性。在长期财务预算预警过程中，要重视总资产利润率。总资产利润率指标反映企业总资产能够获得利润的能力，是反映企业资产综合利用效果的指标。然后要对盈利能力进行全面分析：第一步进行资本保值增值率分析，主要考虑剔除投资者再投入引起的所有者权益增加部分；考虑通货膨胀因素；考虑资金时间价值。第二步，进行企业联动发展分析。集团企业多方面的企业联合是避免不了的，长期财务预算预警系统的建立要考虑到整体的联动发展情况，做出长远的资金预算，确保企业长远的发展。例如：钢铁企业如果把自身的精力放到每一个物流环节上,必然会降低或者削弱企业的竞争力。因此,为了加强自身的竞争力,钢铁企业应该主抓其优势业务,而把物流等辅助功能交由专业化的物流公司来处理,和物流业建立良好的战略合作伙伴关系,充分利用其产业优势来提高自身的运行效率和效益。在两者的发展过程中钢铁企业的发展与物流企业的发展就是联动发展，要考虑到双方共同的发展利益，做出资金预算，避免纠纷问题。
长远财务预算预警系统的构建还需要针对企业的发展潜力指标进行全面预警。对企业发展潜力进行科学正确的评价，对内可以为企业制定可持续发展战略提供科学的依据，对外可以为政府和投资者提供正确的投资导向。具体做法：财务管理人员要考虑到对产品的详细分析，可以联合产品开发部门的人员进行综合性的财务分析。因为集团企业的发展潜力会体现在企业的产品特征和行业特性上。企业发展潜力可以通过企业发展过程来获得的,要深入到生产产品和服务的特殊过程中来显现企业的发展潜力,并不断提升企业的发展潜力。
二、企业集团预算预警系统实践应用中需要注意的问题
1.增加业务预警，完善经营状态
通过预算，公司战略、年度经营计划都可以达到统一的认识，避免遭受不必要的经营与财务风险。首先，增加业务预警要面对每年工作的繁忙期间进行深入的预测，并及时的积极采取行动，根据各个集团企业的实际情况及往年业务高峰期的工作经验，做好业务预警工作，并形成机制，有效应对各项突发事件。尤其是对于各个子公司，要针对具体的工作情况，结合预测数据，做出及时地企业管理工作的调控。其次，企业预算管理化，必须编制责任预算。企业实施预算管理，不仅要编制企业的全面预算，而且还要编制各个部门的责任预算，形成责任预算管理体系。再次，为了保证预算工作的顺利开展，要重视预算计划的执行监督，建立起全面的奖励惩罚体系，确保企业集团内部预算监督工作的顺利开展。另外，为了能够适时地掌握和控制整个企业预算执行的情况和各个责任单位的责任预算的履行情况，就需要建立及时、高效的有关预算执行情况的信息反馈系统。信息的及时反馈是对预算内容调整的重要依据，也是集团企业针对子公司管理工作不出现偏颇是主要手段。
2.合理配置资源，加强信息沟通
预算使企业的高层管理者全盘考虑企业整个价值链之间的相互关系，明确各部门的责任，便于各部门之间相互协调。首先，要尽快建立财务共享机制，确保财务管理的内容能够在企业集团内部共享，要实现财务人员智慧共享，建立起总公司对子公司的财务运营服务，管理方面进行统一制度化管理。其次，要加强企业集团各方财务信息沟通,做到双向反馈双向反馈是指现代企业集团财务运行模式各环节之间,以及财务运行模式和财务权责模式各层次之间的信息传递。反馈功能的建立对于更好地配置财务资金十分有利，能够从整体的角度实现资金预警管理，确保集团企业的整体发展，共同进步。
3.开展数据评价，全面推行激励
财务数据评价对各部门实施量化的业绩考核和奖惩制度提供了依据。其实集团企业内部的预算预警系统的构建就是依靠财务数据进行分析，最终影响企业的经营方向和投资战略，在开展数据评价的过程中要注意重视数据的意义，不要一意孤行地完成企业战略投资决议，必须要重视管理会计和整体财务工作人员的建议。其次，为了更好地完成数据评价工作，要依靠财务数据来制定奖励措施，实现全面激励，其一重视财务人员的企业经营建议就是最佳的精神奖励，是对财务工作的最大认可。其二，要考虑到物质激励，考虑到激励的公平性，应该对财务部门予以奖励。由于财务人员的贡献没有可计量的依据，这给奖金数额的确定带来了困难。一个折衷的方法是取经营管理者的平均奖金数额作为整个会计部门的奖励。在部门内部，根据提供合理化建议的数量与质量确定每个会计人员的奖金分配比例。
综上所述，企业集团预算预警系统的建立与实践应用要考虑到重视预算管理，完善经营状态；合理配置资源，加强信息沟通；开展数据评价，全面推行激励，确保集团企业的可持续性发展。
参考文献：
[1]方志英.论预算管理失效原因分析及对策[J].现代商业，2009(06).
[2]韩倩倩,潘爱玲.企业集团预算管理系统要素的层次结构分析[J].经济与管理，2010(02) .
财务数据预警分析范文4
关键词：工程集团；财务预警体系
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-02
一、建立某工程集团财务预警体系概述
目前建立企业财务风险预警体系有两种思路：一种是采取总、分部门的模式，按照企业的各个不同的部门或分部分别建立各自的预警体系，再综合各部门或分部的指标体系建立综合的预警体系。另一种是按照企业的业务流程来设置预警体系，即对企业的经营业务流程进行划分，然后根据各环节关键点设置预警指标，分析每个环节的预警指标预警权重，得出企业整体的预警指标。实际应用中两种思路可相互补充。
从财务预警的角度，财务指标体系应能全面的反映企业的财务状况。从不同的角度及侧面反映财务状况，通过观测各指标的异动或异动的强弱，发现潜在的财务风险及危机。财务比率指标的设计和选择是建立财务预警系统的重要前提。构建财务预警系统，首先在分析系统的环境、目标、结构、功能与整个监测和预警系统之间关系的基础上，通过严格的理论和实证分析，科学的设计和选择财务指标，构建财务预警系统的指标体系。根据财务管理理论，这些指标应能够反映企业的资产和负债结构、偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力等方面。
取得以上财务指标，应对企业的财务报表数据进行加工、整理和分析。企业的财务管理活动，经会计确认、计量记录、归类汇总，最终形成的财务报表。企业财务报表主要有资产负债表、利润表、现金流量表和其他辅助报表，通过分析，可以系统评价企业过去财务管理整体效果和变动趋势，通过预警可以把握财务状况的变动方向。一般情况下，企业应当结合财务环境、行业因素和本企业其他相关财务管理活动信息，经过调查研究，分析原因，提出对策。
在指标体系的建设中，还须考虑企业的现金流量。因为从一定的意义上，企业的财务危机实质就是现金流的短缺，现金流量的分析主要关注现金流量的结构、现金的流动性、获取现金的能力分析和收益质量分析等方面。
二、某工程集团的财务风险预警的指标体系
某工程集团的财务风险预警的指标体系包括反映资产和负债结构的指标、偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标和发展能力指标等几个方面。
（一）资产和负债结构主要预警指标
资产和负债结构反映了企业的资产及其来源的基本构成情况。每个行业对资产和负债的构成比例都有一定要求，良好的资产和负债结构反映企业有良好的财务控制能力。
从现金流量的角度，还需分析企业的现金结构，从经营活动、筹资活动和投资活动的现金流入、流出和流入流出比来分析。一个成长良好的企业，经营活动的现金流量是正数 ，投资活动现金流量是负数，筹资活动的现金流量是正负相间的。某工程集团资产和负债结构主要预警指标如下：
1.资产结构指标
①固定资产和总资产比率
根据结构分析法、趋势法、比较分析法确定，与行业平均水平比较。
②应收账款占流动资产比率
根据行业特点，采取趋势分析法、结构分析法，与行业平均水平比较。
2.负债结构指标
①短期负债与总负债比率
根据经营特点和发展阶段，按照趋势分析，对比分析等，与行业平均水平比较。
②单笔负债与总负债比率（一般确定为10%）。
（二）偿债能力预警指标
企业的财务失败有两种原因，一是企业资不抵债，净资产为负数；二是企业过度举债，造成企业资金周转困难，资金连断裂，不能清偿到期债务。经调查，大多企业破产是因为丧失了偿还到期债务的能力。因此，偿债能力指标是构建财务危机预警系统的指标体系的首要因素。
从现金流量的角度，偿债能力的预警分析采用现金到期债务比、现金流动负债比、现金债务总额比三个指标。计算方法如下：
现金到期债务比=经营性现金净流入/本期到期债务
现金流动负债比=经营现金净流入/流动负债
现金债务总额比=经营现金净流入/负债总额
某工程集团主要的偿债能力预警指标如下：
1.短期偿债能力
①流动比率
根据行业特点，采取趋势分析法，一般为2。
②速动比率
根据行业特点，结合资产结构，采用趋势分析法。一般为1。
2.长期偿债能力
①资产负债率
根据行业特点，采用比较分析法、趋势分析法、专家调查法。
②已获利息倍数
E某IT/I比较分析法、以最近几年的最低指标为依据确定。一般接近1或小于1需预警。
③现金流动负债比
根据行业水平确定。
（三）盈利能力预警指标
企业的盈利能力一般只涉及正常的营业状况。少数非正常的营业状况为企业带来盈利只是特殊情况下的个别结果，不代表企业真正的盈利能力。
从现金流量的角度，企业的盈利能力还要分析企业获取先进的能力，通常用经营现金净流入和投入资源的比值来分析。一般用销售收入、总资产等来比。指标的计算如下：
销售现金比率=经营现金净流入/销售额
总资产现金回收率=经营现金净流入/全部资产
某工程集团主要的盈利能力预警指标如下：
1.正向预警指标
①销售毛利率 ，指标大幅度下降或接近0需预警。
②销售净利率，指标大幅度下降或接近0需预警
③净资产收益率，指标大幅度下降或接近0需预警。
2.负向预警指标
销售管理费用率，大幅度提高则需预警。
（四）营运能力预警指标
企业的最终目的是获利，获利的关键是合理地使用企业的有效资金。企业的资金是按资金运动规律运动的，因此资金运动速度是判断是否合理使用资金的唯一标准。营运能力指标是用来衡量企业资金使用效率的财务比率。
根据工程集团的实际情况，为评价企业的营运能力，选择应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率等。
从现金流量的角度，可以结合净收益营运指数和现金营运指数来分析。
净收益营运指数=经营净收益/净收益
现金营运指数=经营现金净流量/经营现金流量
这两个指标可说明企业的现金营运能力，也可以反映企业的收益质量。主要运营能力预警指标如下：
1.总资产周转率
根据行业特点，采用趋势分析法，对比分析法。
2.应收账款周转率
结合销售政策和信用政策分析。
3.存货周转率
4.净收益营运指数
根据行业特点、企业规模、对比分析。
（五）发展能力预警指标
发展能力是企业在生存的基础上，扩大规模，壮大实力，利润增长的潜在能力。是企业未来发展趋势的体现。某工程集团发展能力预警指标如下：
1.销售收入增长率
根据趋势分析，出现异动则需预警。
2.固定资产增长率
应与销售增长、生产能力增长匹配。
3.净资产增长率
根据行业合理的资产结构，若大幅度下降则需预警。
4.实际增长率/可持续增长率
一般来说，约等于1，或根据行业平均水平比较。
通过对工程集团以上各指标进行分析，采用综合评分的方法对各指标进行综合的预警评估。综合评估的步骤如下：
1.计算预警评估得分。评估总分为100分。根据各指标在预警中的重要性对资产负债结构预警指标、偿债能力预警指标、盈利能力预警指标、营运能力预警指标和发展能力预警指标分别赋予20：26：20：18 ：16权重。在财务预警中偿债能力是最重要的，因此其比重设计成最高。各项能力指标内部指标根据减少重复性的原则赋予权重。
2.确定行业风险基本水平。以行业各项预警指标的平均值为基础，进行一定的理论修正，得出行业的基本风险标准比率。
3.确定最高得分和最低得分。每个指标评分时，规定上限和下限，减少个别指标异动对总分的不合理影响。上限为标准值的1.5倍，下限为标准值的1/2。如果实际计算的结果高于上线或低于下限，则取其指标的上限或下限值。
4.计算每比率分差。计算方法为：
（行业最高比率-标准比率）/（行业最高得分-评分值）
另外，在计算实际增长率/可持续增长指标时，由于其指标是一个区间，故计算每分差时要进行调整。例如行业平均是5，合理的区间是4～6，如果企业的实际指标值在4～6，则该指标取满分，不在这个区间则扣除合理区间的取值后再根据上式计算。
5.根据综合得分的多少确定预警的级别。100分以上为正常；90～100为关注；80～90轻度预警；70～80中度预警；70以下高度预警。
财务数据预警分析范文5
【关键词】 财务风险； Logistic回归分析； 预警模型
一、文献回顾
风险预警及控制实施是一种复杂和综合性的管理活动，其理论和实践涉及自然科学、社会科学、工程技术、系统科学、管理科学等多种学科，是一门新的应用经济学理论。最早研究财务风险预警的论文首推Beaver（1966），其选取了几个财务变量针对158个研究样本做出预测，并利用单变量统计模型构建出预警模型。接下来的学者包括Altlnan（1968）、Blum（1974）等用多变量分析模型来建立财务风险预警模型。而后的Ohlson（1950）、zmijewski（1954）开始采用Logistic模型构建财务预警模型。由于受证券市场发展的影响，国内对财务风险预警的研究起步较晚。陈静（1999）使用了27家ST公司与同行业、同规模的非ST公司作为研究样本。研究发现：资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。其中资产负债率和流动比率在宣布ST前一年的误判率最低，而在宣布前两年、前三年时，总资产收益率的误判率较低。张玲（2000）选取深、沪两市14个行业的120家上市公司作为样本，认为二分类线性判定模型具有超前四年的预测结果。吴世农、卢贤义（2001）建立了单变量判定模型和线性判定模型、线性概率模型、Logistic回归等三种多变量判定模型，比较各种模型在财务困境预测中的效率，认为Logistic回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最高。同美日等发达国家相比，我国在学校风险管理方面的研究还非常薄弱。杨周复、施建军等（2000）对高校财务风险的评价理论及方法进行了定性的分析介绍，对高校财务风险预警指标体系进行了设计，并没有做实证研究。许道银（2003）针对高校自身的特点，对高校建立财务风险预警系统做了简单的初步设想。谢立本（2005）则通过构建高校贷款额度与风险评价模型来计算现有高校贷款风险指数以确定高校贷款风险所在的风险区间，并引入当量系数的概念对该模型做进一步的调整。财务预警作为经济运行的晴雨表和经营管理的指示灯，对其进行研究不仅具有较高的学术价值，而且有着巨大的应用价值。任何高校的财务风险由初步萌芽到程度恶化，通常都是经历了一个逐渐积累和转化的过程。在这一过程中，各种风险的因素，都将直接或间接地反映在资金运动的“晴雨表”——一些敏感性财务指标值的不断变化上。本文研究的主要目标在于探讨建立高校财务风险预警的理论依据，并利用已在企业中引入使用的财务风险预警分析这一财务诊断工具。在真实可靠的会计基础信息上，设立高校财务预警机制，构建财务分析预警的分析方法、指标体系和模型，通过一系列的财务风险指标的数据监测，为高校的财务风险提供有效的预警信号，为防范风险提供重要参考，对于增强高校的经营管理水平和预测能力具有重要意义。
二、研究设计
（一）设计思路
本文采用实证研究的方法，以高校的财务报表数据为基础，构建高校财务风险预警的指标体系，借助多元统计分析方法来评价财务风险状况。运用SPSS软件进行分析运算：一是以因子分析法和相关性分析对指标体系进行结构化处理，保证信息含量的同时降低观测维度；二是利用逻辑回归分析拟合风险预警的回归模型；三是利用检验样本对模型进行一次检验，对模型的预测效果给予评价。
（二）样本和数据的选择
本文选取了70所高校的财务数据作为建模样本，进行财务风险预警的指标研究。为了现实直观地反映高校财务预警模型的实际价值，选取了X高校2000年至2009年的财务数据作为预测样本进行测试分析。
（三）指标选择
高校财务风险预警指标体系中最关键的是选择高敏感性的重点预警指标，以便预警指标体系能够全面、真实地反映高校所面临的财务风险状况。根据高校财务活动的特点，其指标体系一般可分为四类：偿债能力指标、运行绩效指标、收益能力指标和发展潜力指标。具体指标详见表1。
偿债能力是指高校偿还到期债务的能力。能否及时偿还到期债务，是高校能否健康生存和发展的关键。运行绩效是指高等学校有效、合理利用教育资源完成预期目标的能力。这一类指标反映了高等学校的日常管理水平和管理能力。收益能力是指高校的资金或资本增值能力。一个学校收益能力的大小，将直接影响到其发展的速度和竞争能力。发展潜力反映了高等学校可持续性发展的能力，高校不能只局限于当前，还应面向未来，为长期的办学规模扩大和经济效益增长储蓄良好支撑条件。
本文运用SPSS对影响高校财务风险的16个比率指标进行相关分析，找出相关性较弱的对高校财务状况反映最敏感的财务指标。根据相关系数大小及其显著性检验结果，最终选取X1、X3、X8、X9、X11、X13作为建模变量。
（四）Logistic回归分析的基本原理
吴世农、卢贤义（2001）分别用Fisher线性判定分析、多元线性回归和Logistic回归分析三种方法建立预测财务困境的模型，得到的结论为Logistic预测模型的准确性最高。
实证逻辑回归模型是解决0-1回归问题行之有效的方法。假设Xi为第i个发生财务危机的预警变量矩阵，那么其发生财务危机的概率Pi和Xi之间有如下关系：
Pi=■
Yi=b1x1+b2x2+…+bkxk+a=a+■bixi
上式中：Yi值为总判别分，它反映的是第i项在总体中某一上市公司综合财务状况的数量特征；bi为权数，表示对有关自变量Xi的重视程度；Xi是与财务预警有关的变量；a为随机干扰项。所以：
■
逻辑回归模型的曲线为S型，且其预警的最大值趋近1，其预警的最小值趋近0。逻辑回归模型一般选择0.5作为分割点。假定财务危机公司为0，财务正常公司为1，即如果判别概率值大于0.5，则表明财务正常的可能性比较大，判定为财务正常；如果判别概率值小于0.5，则表明发生财务危机的可能性比较大，那么判定为财务危机公司。
三、实证研究与结果分析
（一）结果分析
假定因变量0为“有风险”，1为“无风险”，在进行Logistic回归分析前，在70个研究样本中，有43个样本进入风险组，27个样本进入正常组。
表2所示是模型参数的检验结果，系数为-0.465。由于此时模型中只有常数项，有无统计学意义关系不大，Sig.值越大重要性越小，Wald值越大该自变量的重要性也越大。由表2可知常数项的重要性显著。
表3所示是一个预分析的过程。即假设将未纳入模型的变量分别或一起纳入模型之后模型是否有统计学意义。从表格中Sig.取值可知，除了自筹收入能力比率、资产收入比率和投资收益比率的模型没有统计学意义之外，其余模型都有显著的统计学意义。
表4所示是全局检验结果。共用了3种检验方法。由于只有一个自变量组且采取的是强行进入法将所有变量纳入模型，所以3种检验方法的结果是一致的。模型具有显著的统计学意义。
表5给出了评价模型拟合优度的几个统计量，-2Loglikelihood为对数似然函数值的-2倍，该值越小表明模型的拟合优度越高，本例中该值为0结果属于比较理想的值；另外，Cox&Snell R Square和Nagelkerke R Square统计量分别为0.736和1.000，意味着模型解释了被解释变量100%的变动，说明该模型拟合优度还是较高的。
表6是最终观测量分类表，这是包含常数项与6个变量的模型，它是以概率值0.5作为有风险和无风险的分界点得出的预测值和实际数据的比较表。这里的预测效果很好，有风险高校和无风险高校的预测准确率都达到100%，总的正确判断率也达到100%，所以在实际应用中完全可以使用该回归方程进行预测。
表7是Logistic模型的拟合结果。Wald检验的Sig.可知，各变量及常数项的系数都没有显著的统计学意义。
根据表7的二元Logistic回归结果，可以建立下列财务预警模型：即：
P=■
此模型以0.5为判别分界点，P值范围为[0，1]，当P值小于0.5时，判别为财务风险型高校，数值越小，该高校未来发生财务困境的可能性就越大；当P值大于0.5时，判别为非财务风险型高校，数值越大，该高校未来的财务状况越好，越安全。
（二）模型检验
为检验模型的预测效果和适用性，将样本的指标值回代得出所有样本的预测值，然后根据模型的准确率或误判率检验模型的预测效果。检验结果如表8所示，无风险组共有数据27个，判断正确26个，正确率为96.29%；风险组共有数据43个，判断正确43个，正确率为100%。对检验样本的分类都相当令人满意，基本判断准确。
（三）模型预测
为了现实直观地反映这一高校财务预警模型的实际价值，我们选取了X高校的财务数据进行测试分析，如表9所示。
运用Excel软件进行计算，Logistic模型对样本的预测结果如表10所示，该校2000—2004年有关综合财务风险指标处于无财务风险状况。从2005年开始大面积建设新校区，新校区运行费用开始大幅度增加，负债建设格局形成，财务风险凸现。
四、结束语
高校陷入财务风险是一个逐步的过程，并且一旦出现财务风险，在管理活动中是有征兆的，可以利用一些方法进行预测，这也使得建立高等学校的财务危机预警系统成为可能。上述两个案例，一个是测试同一时期不同高校情况，另一个是测试一个高校不同阶段的财务风险状况。从测试结果看，Logistic模型能够较为确切地反映不同高校不同财务风险状况。通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供了有效的预警信号，有利于各利益相关者做出正确的决策，为防范风险提供了重要参考。但是，财务预测模型不是万能的，正确的预测是要建立在理论分析、实证研究综合基础之上，需要借助各方信息进行综合评判。
【参考文献】
[1] 刘艳华.高校财务风险预警管理系统研究[J].事业会计，2008（2）：2-4.
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[3] 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001（6）：46-55.
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[5] 许道银.试论高校财务危机预警系统[J].徐州师范大学学报：自然科学版，2003，21（4）：19-21.
[6] 刘英姿.高校财务风险管理的问题与对策[D].厦门大学，2007.
财务数据预警分析范文6
关键词：企业；财务预警；预警模型
加入WTO以后，我国企业面对经济全球化浪潮的冲击，企业之间竞争日益激烈，面临的不确定性日益增大。企业因财务危机导致经营陷入困境，甚至宣告破产的例子屡见不鲜。要保持持续、健康、稳定的发展，在激烈的国际竞争中立于不败之地，就需要建立完善的财务预警系统来应对各方面的危机与风险。但是企业应该建立什么样的财务危机预警系统才能够有效的发挥预警作用呢?这是值得我们深入思考的问题。
财务预警的基本方法有定性分析法与定量分析法。定性分析法是依靠人们的主观分析判断进行财务预警分析的方法。主要有四阶段症状分析法、管理评分法等方法。由于定性分析具有较强的主观性，很多学者开始进行定量财务预警的研究。定量分析方法是根据企业的财务资料，应用一定的数学模型或数理统计方法对各种数据资料进行科学的加工处理。比较有代表性的预警模型有单变量预警模型、多变量预警模型。
美国的威廉·比弗(willlam 8eaven运用统计方法建立了单变量财务预警模型。他选取美国1954～1964年间资产规模相同的79家经营失败企业和79家正常经营的企业进行对比研究。使用30个财务比率进行分析，发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量／负债总额、资产收益率和资产负债率。单变量分析方法虽然简单，但却因有时会产生对于同一企业使用不同比率预测得出不同结果的现象，因此招致了许多批评，而逐渐被多变量方法所取代。
多变量预警模型以美国Aitman教授的研究最具有代表性。Aitman利用多元判别分析法对1945～1965年间的33家破产企业和33家正常经营的企业进行了研究。这些企业集中分布于美国的机械行业，企业规模在70万美元到2590万美元之间。在经过大量的实证考察和分析的基础上，从最初的22个财务比率中选择了5个进行加权汇总来对企业的财务状况进行预测，准确程度达95％左右，其研究结论形成了著名的z值模型该模型如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=(期末流动资产－期末流动负债)，期末总资产；X2=期末磐存收益／期束总资产：X2=息税前利润／期末总资产；X4=期束股东权益的市场价侧期末总负债；×。=本期销售收入／总资产。z值模型的具体判断标准如下：
Z＞2.675财务状况良好，发生破产的概率很小；1.81≤Z≤2.675财务状况不稳定，为灰色地带，Z＜1.81财务失败可能性非常大。Z值模型从企业的资产流动性、获利能力、偿债能力、资产利用效率等方面综合分析预测企业的财务状况，进一步推动了财务预警的发展。
由于Z分数模式在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，1996年，周首华、杨济华、王平对Z分数模式加以改造，建立财务危机预测的新模式——F分数模式(FailureScoreModel)：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+00302X4+0.4961X6
其中：F为判别值；X1=(期末流动资产-期末流动负债)/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=(税后纯利-折旧)/平均总负债；X4=期末股东权益的市场价值，期末总债务；Xs=(税后纯利+利息+折旧)/平均总资产。 转贴于
F数模式以00274为临界点来预测公司是破产还是可以继续生存。若某一特定的F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。通过检验，该模型的准确率高达近70％。这是我国学者首次提出的财务危机预测模型。
目前常用的财务预警模型有一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑模型、多元概率比回归模型、人工神经网络模型等。除一元判定模型外，其他各种财务预警模型的共性是根据所选取的财务指标值乘以各自的权重加和得出一个财务预警临界值。
在实务工作中，针对具体的企业应该如何进行财务预警呢?是使用定性分析，还是定量分析?各自又该用哪种具体的分析方法呢?
定性分析具有主观性强的不足。定量分析在实际应用时比较简单，把相关的财务比率等带入模型进行计算，把得出的结果与临界值进行比较即可，但是定量分析也有许多不足。首先它是根据几个财务变量的加权之和来进行判定的，如果企业的某方面的财务比率不佳但其他的财务比率很好，通过加权求和就很可能掩盖企业某方面的隐患而得出比较理想的最终结果。另外，这些模型都是通过实证分析得出的，具有一定的误判率，例如：我国学者研究出的有代表性的F分数模型，通过验证准确率达到70％，就是说在研究时对于30％的样本企业这个模型是不能发挥作用的。那么，哪个企业又敢保证这个模型对本企业一定管用呢?财务危机预警是根据谨慎性原则建立的，应该起到来雨绸缪的作用，相信企业的管理者是不会只根据某个学者研究的通用的预警模型来完成本企业的财务预警工作。
企业进行财务危机预警应采用定量分析与定性分析相结合的预警方法，充分发挥各种方法各自的优点。例如要充分关注企业的外部环境变化对企业财务状况可能产生的影口自，这是定性分析的应用；对于定量分析部分，应该针对具体的单个财务指标进行预警，当任何一个财务指标偏离正常区域时，都应该发出预警信号，引起警觉，分析原因，这样才能达到真正的未雨绸缪。
