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财务风险建模范文第1篇
摘 要：财务风险预警模型的建立与应用，可以帮助企业管理者密切关注有关财务指标的变动趋势和影响企业环境因素的变化，努力降低财务风险。
关键词：财务风险、财务风险预警模型、建立、应用
一、财务预警模型
财务预警模型因选用变量多少不同分为单变量预警模型和多变量预警模型。现阶段主要存在以下单变量和多变量两种财务风险预警方法，企业集团可以根据集团的特征和各种方法的适用范围来进行方法的选择。
1.单变量模型
单变量预警方法通过寻找最佳预警指标，使用单一变量对企业财务风险进行预警。最早通过单变量模型研究公司失败问题的是美国比佛(Beaver,1968)。他通过对美国1954年至1964年间79家失败企业和79家成功企业的比较研究，发现现金流量与债务总额的比率对财务危机预测的效果最好，其次是资产负债率。单变量分析法计算简单，但却因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距，有时会产生对同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象，而且不能全面反映企业的风险。
2.多变量模型
多变量预警方法通过多个变量的组合来综合确定企业发生财务风险的可能性。其从企业集团的宏观角度出发运用多个财务指标衡量企业风险，为管理决策提供帮助，进而规避风险或延缓危机的发生。相对于单变量模型而言，多变量模型预警财务指标能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，适合企业集团的财务预警系统的要求。
二、财务预警系统设计
1.财务危机的原因
(1)无法偿还到期债务本息。财务风险的最根本表现都是不能偿还到期债务的可能性。因此，在构建财务风险预警指标体系中应选取较多的偿债能力指标。可以选择流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数、借款依存度等常见指标；同时考虑到企业集团固定资产和长期投资规模较大可以增加长期资产适合率指标。
(2)企业获利能力持续降低导致财务风险发生。这由获利能力指标进行预警。净资产收益率指标是反映企业获利能力的综合指标；考虑到集团所属行业特点还应该包括主营业务利润率指标。
企业财务预警指标的设计应该根据企业的具体情况进行，以保证其准确性和实用性。企业财务预警指标包括现金状况、流动比率、债务状况、经营状况、信用状况、周转状况和投资状况等七个方面。其中，现金状况是最敏感的指标，它直接关系到企业财务危机的状况和程度；流动比率是说明企业一定时期各类资产的变现能力和短期偿债能力的指标；债务状况的好坏是直接导致财务危机出现的根源；经营状况如果长期不良甚至逐步恶化，那么企业出现财务危机只是时间问题；信用状况说明社会金融机构和企业的客户对本企业经营和财务状况的评价；周转状况则直接说明了企业资金的利用水平和企业资产的运作能力以及说明企业的经营状况是否良好；投资状况对企业财务危机的形成具有潜在的重要影响。企业在设置所有预警指标时，要对企业的历史数据、市场的平均数据和同行业的先进数据等作深入和仔细的研究分析，适度稳健地建立企业财务预警的控制指标。
财务风险建模范文第8篇
(8)成本费用状况预警指标。企业一定时期成本费用的控制水平，往往是体现企业管理水平的重要标志。企业成本费用的浪费，实际就是资金的浪费，最终导致企业的效率低下和资金被蚕食，最终直接面临财务危机。
一、全面财务风险管理模型构建
关键词：全面财务风险管理；模型；构建；企业
构建全面财务风险管理模型既是企业财务风险管理实践的内在要求，也是财务风险管理理论发展的需要。构建全面财务风险管理模型的基本思路：以全过程的财务风险管理为基础，主要由预警系统、防范与控制系统和反馈系统组成。模型中还包含了全面财务风险管理的全方位、全程序、全企业的各种内在要求和财务风险管理的多种基本方法。
二、企业全面财务风险管理预警系统的构建
企业财务风险预警系统，是指为了防止企业财务系统运行偏离预期目标而建立的报警系统。财务风险预警系统使企业可以利用该模型或管理活动提高自身防范风险的能力，及早发现财务恶化征兆，采取有效措施避开或化解可能出现的财务危机，同时也可以使企业获得更多的有预测性、能反映企业真实价值的信息，为企业的经营管理服务。
三、具体指标体系的构建
1. 变现能力指标体系：包括流动比率、速动比率等。
2. 资产管理能力指标体系：包括营业周期、存货周转天数、应收帐款周转天数、流动资产周转率、总资产周转率等。
3. 负债指标体系：包括产权比率、已获利息倍数、资产负债率、有形净值负债率等。
4. 赢利能力指标体系：包括销售净利率、销售毛利率、净资产受益率、资产净利率等。
四、财务风险预警模型的建立
1. 单变量模型：运用单一的财务比率来预测财务风险，如债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率等。当这些指标出现恶化，以至于达到警戒值时，就必须要注意公司是否会出现财务危机。
多元判别模型。多元判别模型的思路是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值来预测财务危机风险。多元判别模型认为，公司是一个综合体，各个财务指标之间存在某种相互联系，对公司整体的风险影响作用也是不一样的。多元判别模型最早由奥特曼提出，奥特曼模型如下：
$Z=1.2X_1+1.4X_2+3.3X_3+0.6X_4+X_5$
其中：
$X_1=\frac{(期末流动资产-期末流动负债)}{期末总资产}$
$X_2=\frac{期末留存收益}{期末总资产}$
$X_3=\frac{息税前利润}{总资产}$
$X_4=\frac{期末股东权益的市场价值}{期末总负债}$
$X_5=\frac{本期销售收入}{平均总资产}$
该模型是以5个财务比率，将反映企业偿债能力的指标($X_1$, $X_4$)、获利能力指标($X_2$, $X_3$)和营运能力指标($X_5$)有机联系起来，一般认为$Z$值大于2.675时，表明公司财务状况良好，无财务风险可言，相当安全；当$Z$小于1.81时，表明公司财务状况堪优，面临破产的危机；在2.675和1.81之间，说明公司财务状况不稳定，需要企业及时找出对策防范风险。奥特曼模型的预测能力也是很高的，预测准确性达到90%左右。
2企业全面财务风险管理防范与控制系统的构建
(1)筹资风险及其防范与控制。
1筹资风险的识别。
筹资风险，指由于资金供需市场、宏观经济环境的变化，企业筹集资金给财务成果带来的不确定性。企业筹集资金的方式主要有两种：自有资金和借入资金。自有资金是所有者投入的资金，不存在还本付息的问题，其风险只存在于其使用效益的不确定上。借入资金是引发筹资风险的主要原因。借入资金严格规定了借款人的还款方式、还款期限和利息率，其特点之一是定期支付固定利息，当企业资金收益率高于负债利率时，企业通过负债筹资经营获得收益，除了支付固定利息外剩余的收益，全部归投资者所有，使投资者实际收益率高于企业资金收益率。负债筹资的这个作用称为财务杠杆作用。
2筹资风险的衡量。
评价企业筹资风险程度的指标有多种，其中自有资金收益率和资金成本率指标分别从效益和成本二个不同角度反映企业筹资风险程度，具有计算简单且准确性高的特点，是较为实用的筹资风险评价指标。
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财务风险建模是指通过对企业的财务状况进行分析，建立财务风险评估模型，以便对企业的财务风险进行预测、评估和管理。财务风险建模的方法有很多种，如主成分分析法、回归分析法、模糊综合评价法等。其中，主成分分析法是一种常用的方法，它可以将多个指标转化为少数几个主成分，从而简化数据的处理和分析。
在财务风险建模中，需要先确定评估指标，包括企业的财务结构、经营能力、盈利能力、偿债能力等方面。然后，通过收集和整理企业相关数据，运用统计学方法对数据进行处理和分析，最终建立出适合企业实际情况的财务风险评估模型 。
您好，公立医院财务风险预警模型的构建方法有很多种，其中一种是主成分分析法。主成分分析法通常是指对多个数值或定量变量之间的相关性进行考察的多元统计方式。其主要借用多变量方差来对少数的几个主成份、即所谓的原始数据线形组合进行研究解释，即协方差结构。通俗而言，即通过相应主成分的导出，使得原始变量的相关信息能够尽量多的保留下来，并且原始变量之间的线性彼此无关 。
您好！根据我所查到的资料，主成分分析法是一种常用的财务风险预警模型构建方法之一。该方法可以将多个指标进行综合，从而简化评价指标的数量和复杂度，提高模型的可操作性和实用性。在公立医院财务危机预警中，主成分分析法可以有效地提取出影响公立医院财务风险的相关指标，并进行处理，构建出适用于公立医院的财务风险预警综合评价模型 。
Z评分模型也是一种常用的财务危机预警模型之一。该模型通过对财务数据进行时间序列分析，计算出每个时间点的风险指数，并将这些指数与历史数据进行比较，以预测未来的风险状况。在公立医院财务危机预警中，Z评分模型也可以用于提取影响公立医院财务风险的相关指标，并进行处理，构建出适用于公立医院的财务风险预警综合评价模型 。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的方法，它不需要对时间序列的发展模式作先验的假设，而且可以反复修改与识别，直到获得较为理想的模型。因此，将ARIMA模型应用于企业的Z评分非平稳时间序列，预测企业未来的Z评分数值，可以认为是一种大胆的尝试。
一、ARIMA模型的基本思想
ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列。以时间序列的自相关分析为基础，运用一定的数学模型来近似描述这个序列。
二、ARIMA模型预测的基本程序
1. 根据序列图对平稳性进行识别。如果时间序列不是平稳序列，则需对非平稳序列进行平稳化处理。
2. 模型的识别和定阶。根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。
3. 进行参数估计，检验是否具有统计意义。
4. 进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。自噪声说明一个时问序列中有用的信息已经被提取完毕了，剩下的全是随机扰动，是无法预测和使用的。如果残差序列通过了白噪声检验，则建模就可以终止了，因为没有信息可以继续提取，否则就需要修改模型或者进一步提取。
5. 利用已通过检验的模型进行预测分析。
三、数据来源
本文所有数据来自中石油集团的官方统计年报、半年报和季报。由于中石油是2007年11月5日在上海证券交易所上市，计算各季度Z分值的原始数据见表1所示。
四、ARIMA模型对中石油Z分值的建模分析
1. 数据预处理
通过图1可以看出：2007年至2011年个季度中石油集团的Z分值的时间序列图。通过对时间序列图进行观察，发现中石油的Z分值有非常明显的线性下降趋势，则可初步判断它是一个非平稳的时间序列。对于含有线性下降趋势的时间序列，一般都是通过取一阶差分来消除线性趋势使其平稳化。一阶差分后发现在1%的置信水平下能够通过单位根检验，所以一阶差分可以使其平稳。这意味着对中石油的Z分值经过一次差分后可以建立ARMA(p,q)模型。
2. 模型识别和定阶
模型识别就是确定时间序列分析时应用AR(p)模型、MA(q)模型还是ARMA(p,q)模型。Box-Jenkins的模型识别方法，是根据自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来确定模型的形式，其识别标准见表2。根据一阶差分序列自相关、偏自相关图3所示，结合图3可知取p=1,q=1时对应的AIC值最小，故最终确定p=1,q=1。由此，ARIMA(p,d,q)可确定为ARIMA(1,1,1)。
你好，根据你提供的信息，我找到了一篇关于创业板公司财务风险建模的论文。该论文使用了Z-Score模型对创业板上市公司的风险进行实证分析，结果表明：Z-Score模型对创业板上市公司的风险评估有一定的指导作用，如能进一步考虑宏观经济状况、行业特点、股本规模等因素，这一模型将具有更广泛的适用性。此外，该论文还提到了其他一些财务比率和指标可以用于企业信用程度的评估。
您好，财务风险预警研究的假设前提和样本选取是财务风险预警研究的基本前提。样本选取研究分为如下三类： (1)选取上市公司中正常公司与财务危机公司作为对比样本；(2)选取具有相似财务特征的公司作为对比样本；(3)选取具有相似经济环境的公司作为对比样本。
财务风险预警研究的假设前提是：第一，财务风险的定义假设。本文将Z评分模型评分值小于3,且成长性大幅降低，净资产收益率低于资本成本的上市公司定义为财务风险公司，最终确定为风险组创业板上市公司。第二，假设上市公司的会计报表是基本真实的。第三，财务风险类上市公司与财务正常类上市公司在某些财务指标上是具有差异的，一个财务正常的公司在转变为财务风险公司时，某些财务指标会发生变化。
本文结合Z评分模型相关理论及应用，对创业板上市公司的财务风险进行分析。其中Z评分模型及系数定义如下：
Z= 1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.999*X5 (1)
其中X1:流动资本/总资产(WC/TA),X2:留存收益/总资产(RE/TA),X3:息前、税前收益/总资产(EBIT/TA),X4:股权市值/总负债账面值(MVE/TL),X5:销售收入/总资产(S/TA)。
风险的临界值Z=2.675,如果Z
>2.675则为风险公司；否则为非风险公司。本文通过Z分数模型分析计算出国内创业板上市公司分值并排序，结合成长性、净资产收益率与资本成本等指标，从277家2创业板企业中筛选出财务风险企业26家。
由于本文主要通过将风险公司与非风险公司相比较来探讨危机公司的困境特征，因此与财务风险企业相对的非财务风险样本选取采用配对样本设计方法，共选出26家非风险公司。配对原则如下：
同行业。对每个风险公司选择一个行业相近的非风险公司，主要是为了消除行业因素对研究结论的影响。因为一些统计资料以及研究结论表明，不同行业的财务指标有很大的差异。规模相似。对每个风险公司选择一个资产规模相近的非风险公司(差异在10%之内),主要是为了增强非资产财务项目在风险公司与非风险公司之间的可比性。一般来说，资产规模不同，公司财务项目及现金流量项目都会不同，在这种情况下就无法比较其财务项目及现金流量项目。依据以上原则选取创业板上市公司财务风险组和非风险组样本如表1。
三、创业板上市公司财务风险评价指标体系构建
一、财务评价指标的选取原则
(1)相关性。从评价内容来看，该指标确实能反映有关的内容，不将与评价指标对象、评价内容无关的指标选择进来。
(2)全面性。即选择的指标要尽可能覆盖评价的内容，如果有所遗漏，评价就会失去偏差。所选的指标要确实能反映要评价的内容，虽然不是全部，但代表了某一个侧面。
(3)可操作性。有些指标虽然很合适，但无法得到，就不切合实际，缺乏可操作性。评价在一定的意义下就是凭借一些可以直接观察、测量的指标去推断不可观察、测量的性能。
二、创业板上市公司财务风险评价指标体系的构建
根据以上对主板某些财务指标的分析以及创业板市场所具有的独特性，本文初步拟建了一个适合创业板的财务风险评价指标体系，指标汇总如表2。
三、建立模型
(1)独立样本T检验。首先分组并利用模型组公司的11个财务指标在财务危机发生前的第1年到第2年的平均值和标准差等描述性统计变量，比较财务风险公司和非财务风险公司在这两组的11个财务指标在各年的平均值是否具有显著性差异，采用SPSS软件中的独立样本T检验方法来分析。建模组如表3,结果如表4所示。
统计方法如下：针对同一财务指标变量而言，当两组样本具备方差齐性时，采用的T统计量是：$t=\dfrac{n\overline{X_1}-\overline{X_2}}{s_1/s_2}$,其中$n=a\times b$,$\overline{X_1}=a\times X_1+b$,$\overline{X_2}=a\times X_2+b$,$s_1=s_{X_1}^{2}$,$s_2=s_{X_2}^{2}$。
根据上述统计方法，经过SPSS软件分析，结果总结如表4所示。
(2)建立Logistic模型。Logistic回归方法主要是用来预测二值响应变量或者次序变量的值，其回归结果不是连续变量，本文所运用的是对二分类因变量进行回归建模的Logistic回归模型，即“非0即1”。例如本文中，如果定义为财务风险企业$\Upsilon =1$,非财务风险企业$\Upsilon =0$。$\Upsilon$ 在特定的情况下(例如$\Upsilon =1$)发生的概率大小用P表示，$P=\dfrac{P(\Upsilon =1)}{P(\Upsilon =0)}$,P可以由以下Logistic回归方程4式得到：$\dfrac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4}}=P$。其中$X$表示一组自变量，$\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4=\ln (\dfrac{1}{P})$,$\beta_i=(\ln (\dfrac{1}{P}))'/(i-1)$,$\alpha=(\ln (\dfrac{1}{P}))/n$,其中$n=a\times b$,$\overline{X}_i=a\times X_i+b$,$s^2_{X}_i=s_{X}_i^2$,$s^2_{Y}=(\ln (\dfrac{1}{P}))^2/(n-2)$。
本文基于上市公司的财务风险研究，通过分析企业的二元逻辑值数据并使用SPSS软件进行t-2年指标的二元逻辑值回归分析。在对t-3年模型的效果分析后，本文提出了五部分的内容：模型检验、模型检验结果分析、结论分析以及参考文献。
首先是模型检验部分，文章采用了表7中的样本数据，将各个上市公司的相关数据分别代入t-1年和t-2年的Logistic回归模型公式6和公式7中进行计算P值。通过检验，本文得出了在t-1年，对非风险企业的正确判断率为92.308%,而对于风险企业的正确判断率仅为84.615%。在t-2年，对非风险企业的正确判断率为84.615%,而对于风险企业的正确判断率仅为76.923%。
接下来是模型检验结果分析部分，本文建立了t-2年的Logistic回归模型，该模型对非风险企业的正确判断率为84.615%,对风险企业的正确判断率为76.923%,相较于t-1年的模型，风险企业的正确判断率有所下降，但随着风险发生的临近，风险的识别能力加强，正确判断率提高。因此，尽管模型对风险企业的判断力相对较弱，但仍具有一定的有效性。
然后是结论分析部分，根据模型检验结果和实际数据检测，本文认为与对非风险企业的正确判断率相比，模型对风险企业的判断力相对较弱。但是随着风险发生的临近，风险的识别能力会加强，从而提高正确判断率。综合考虑后，本文认为所建立的模型是有效的。
最后是参考文献部分，本文引用了两篇相关研究论文。第一篇文章为《From Listing to Delisting:Foreign Firms'Entry and Exit from the US》，作者为Chaplinsky S和Ramchand L;第二篇文章为《Small business growth:Recent evidence and new directions》，作者为Dobbs M和Hamilton R。这些文献为本文提供了理论依据和实证参考。
[3] Kwangmin Park, Soo-Cheong (Shawn) Jang.
Finn Growth Patterns: Examining the Associations with Firm Size and Internationalization.
International Journal of Hospitality Management, 29(3), 2010.
pp. 368～377.
