时间：2023-07-05 16:19:17
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一、引言
经济全球化的发展，使得企业在获得发展机遇的同时，也面临着更加激烈的市场竞争，从而面临更大的风险。面对激励的市场竞争，如何适应环境的改变，增强抵抗财务风险的能力，对于企业的来说是一个现实而严峻的挑战。面对严峻的财务风险问题，企业应根据实际情况构建财务风险预警系统，采取各种措施建立完善的、全面的风险抵御系统，从而控制和避免财务风险的发生。
二、财务风险预警系统的概述
（一）财务风险预警系统的含义
财务风险预警系统以企业信息为基础，利用企业的财务会计资料，通过比较分析、比率分析、因素分析等方法，对企业的经营活动进行分析与监督，及时发现企业经营管理活动中存在的风险，从而采取有效的措施，避免企业经营管理活动偏失所带来的损失。利用财务风险预警分析，企业可以了解经营活动所面临的财务状况，从而有效地避免和防止财务风险的发生。
（二）财务风险预警系统的构建
1.确定财务风险预警系统建立的原则
①相关性原则。财务风险预警系统所选择的指标体系必须能够反映企业内部经营活动。②重要性原则，根据企业管理的特点，重点选择可以揭示企业财务风险的主要指标。③预测原则。财务风险预警系统的目的是可以及时检测到引起财务风险的隐性因素。④动态性原则。财务风险预警系统不但要满足静态的剖析，还要随时监控财务运行的情况。
2.构建财务风险预警系统的指标体系
财务风险预警系统的核心是预警指标体系，预警指标体系的建立要注意预警指标选择的科学性及针对性。企业可以选择财务分析中有代表性的指标，如偿债能力、盈利能力、发展能力和操作能力等，通过预警指标监测和控制财务风险。
3.构建财务风险预警模型
财务风险预警模型包括静态和动态两种。静态模型包括单变量判断模型、多元化线性判定模型和派生模型、概率模型。动态预警模型包括时间序列分析模型、神经网络模型等。不同的模型具有各个不同的特点，企业应该根据实际情况，选择预测模型来提高预测的准确度。
4.制定有效的风险预警机制
财务风险预警机制一般包括两个要素：预防措施和应急处理措施。预防措施是在财务危机潜伏期内，发现企业经营管理的弱点，避免财务危机的爆发。在财务危机爆发时应采取应急处理措施，控制局势的进一步恶化。
三、财务风险预警系统存在的问题
（一）忽略定性方法在财务风险评估中的作用
企业建立的财务风险模型大多侧重于对财务指标的定量分析，评价标准主要取决于经验数据。而现代企业的管理同时关注非量化因素的影响，如企业文化，治理结构等非量化因素也将对企业财务风险产生影响。因此，忽略定性方法和非财务指标，可能造成不准确和不完整的财务风险评估结果。但定量分析方法由于受到企业之间的差异、评价的主观性及数据获取的难度等限制而难以实际应用。
（二）忽略现金流量指标的作用
企业的财务环境一般包括企业的盈利能力、规模状况、现金流量和资产结构等。当前财务风险预警系统在指标选择上，使用最多的是资产负债率、流动比率、净资产收益率销售净利率等指标，来评估企业的资产结构与质量以及盈利状况。从指标选择上可以看出，企业的风险预警系统忽视了现金流量的影响，从而降低了财务风险预警模型的预测结果。
四、政策建议
（一）健全财务风险预警系统的组织机构
财务风险预警系统的工作量比较大，企业应建全财务风险预警组织机构。财务风险预警组织机构主要有基础数据采集层、风险分析层和领导层。基础数据采集层的职责是收集财务风险预警需要的基础数据，收集有关企业外部的财务风险预警信息。风险分析层主要负责对基层所上报的基础数据进行分析，确定财务风险预警对象的程度，根据分析的结果，提出解决方案和措施，向领导层汇报。领导层常设立在公司的董事会或企业决策机构的下属组织，主要是负责对重大的风险进行决策和考核。
（二）积极探索和运用新的财务风险分析方法
运用财务指标对财务风险进行分析时，企业不仅要注重定量指标的分析，还要考虑到定性分析和非财务指标的分析，实现对企业经营活动的全面分析。例如，可以将企业采购、生产、销售等环节的信息纳入到预警模型中来，实现资源共享和功能集成。同时，企业应根据市场情况及自身发展情况，适时改变财务风险预警模型，从而避免分析结果存在的偏差。相关人员应该积极探索和运用新的财务风险分析方法，不断完善企业财务风险预警系统。
参考文献：
[1]蔡莉莉.浅析企业财务分险预警系统的完善.财会研究，2010.
[2]钱光明.浅论现代企业财务预警系统构建.财会通讯，2010.
关键词：国内 财务风险 预警模型
0 引言
财务风险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、市场营销等理论，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的一种预警方式。
国内财务危机预警的研究始于20世纪80年代中后期，对财务危机预警模型的研究则一直到20世纪90年代末才开始。吴世农、黄世忠(1986)曾撰文《中国经济问题》介绍企业破产的财务分析指标及预测模型：国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究，并于1999年出版了企业预警管理丛书，之后我国学者真正开始了对财务预警的研究，并取得了一定的成果。
1 统计方法预警模型
1.1 单变量预警模型。单变量预警模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。
陈静（1999）以27个st公司和27个非st公司为样本，最终选定资产负债率、净资产收益率等6个财务指标，分别以公司被st的前一年、前两年、前三年的财务数据为基础，运用判别分析法做了实证研究。在单变量分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个指标中，流动比率和负债比率误判率最低。
1.2 多变量预警模型。多变量模型即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。
周首华、杨济华和王平(1996)在z分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了f分数模型：
f=-0.1774+1.1091x1+0.1704x2+l.9271x3+0.0302x4+0.4961x5
其中，x1、x2及x4与z计分模型中的x1、x2及x4反映的指标相同，而x3、x5与z分数模型的x3、x5不同。x3=(税后净收益+折旧)/平均总负债，它是一个现金流量变量，是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务能力的重要指标。x5=(税后净收益+利息+折旧)/平均总资产，测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力(其中的利息是指企业利息收入去利息支出后的余额)。相对于z分数模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务风险。
张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用了其中60家公司的财务数据估计二元线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型进行检验，发现模型具有超前四年的预测结果。此外，采用mda建模的学者还有黄岩和李元旭（2001）、尹侠等（2001）、向德伟（2002）、卫建国等（2002）、杨淑娥和徐伟刚（2003）、唐振宇等（2004）以及贲友红（2005）。
1.3 logit。logit模型是采用了一系列的财务指标来预测财务危机发生的概率，然后根据银行、投资者等的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位与决策。
吴世农、卢贤义（2001）选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析研究财务困境出现前5年内这两类公司每一年的21个财务指标的差异，最后选定6个财务指标作为预警指标，应用fisher线性判定分析、多元线性回归分析和logistic回归分析三种方法分别建立了三种预警模型，并指出应用logistic回归分析法建立的预警模型误判率最低。
此外，姜秀华与孙铮（2001）讨论了最佳分割点，认为概率0.1为最佳分割点；乔卓（2002）和齐治平（2002）引入二次项和交叉项进行建模；陈晓和陈治鸿（2000）、宋力和李晶（2004）对财务数据进行调整后建模；张鸣和程涛（2005）、梁琪（2005）、张扬（2005）通过利用主成分分析法对logistic方法进行降维、解决共线性问题后进行了建模；顾银宽（2005）则基于jackknife检验进行了建模，均提高了模型预测的准确率。
1.4 核函数方法。罗幼喜等（2005）通过主成分分析法约简建模指标后，采用核函数建模，结果表明模型的性能指标超过传统预测方法，较好地解决了大规模样本集应用问题。
2 智能预警模型
智能预警模型则主要是基于神经网络分析的各类模型。神经网络模型是一套人工智慧系统，以模拟生物神经系统的模式，利用不断重复的训练过程，使本身能够透过经验的积累达到学习的效果。
王春峰、万海晖、张维等(1999)用神经网络法对商业银行财务风险进行了研究，发现神经网络法具有很强的非线性映射能力，其学习经验的能力强：学者杨保安等(2001)将bp神经网络分析方法运用到银行财务预警的分析中，构建了非线形财务预警模型。
刘洪、何光军（2004）以728个样本、36个财务指标进行财务危机预警研究。他们在传统的判别分析法和逻辑回归分析法基础上，探索应用人工神经网络法进行财务危机预警的研究。结果表明，人工神经网络法的预测准确率高于前两种方法的预测准确率。谢纪刚（2004）等人使用分类集成的方法进行财务危机预警研究，结果发现该方法的预测准确率可达到86%。
张根明、向晓骥和孙敬宜（2006）采用bp神经网络法，以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本，并使用76家制造业上市公司作为检验样本，建立了制造业上市公司财务危机预警模型。其研究结果表明，与没有区分行业的通用财务危机预警模型相比，分行业的bp神经网络财务危机预警模型的预测准确率较高，能为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供更可靠的依据。
另外，张华伦、孙毅（2006）提出了一种基于粗糙-模糊神经网络（rough-fuzzy-ann）的模型，并给出了相应的算法，通过以我国上市公司财务数据为基础进行的实证分析表明，这种模型具有预测精度高、学习和泛化能力强、适应性广的优点，为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径。张林（2004）采用cbr技术构建了企业财务预警系统，为企业财务危机的警度测控、警兆辨识以及防警排警等提供了新的思路。
3 混合模式及其比较研究
近些年来，还出现了财务预警的混合模式。混合模式是指同时采用两种或两种以上的方法建立模型来进行财务预警分析。对此进行的实证研究表明，混合模型比单个方法模型相有着更高的准确型。如：徐勇（2007）以沪深两市制造业上市公司为样本，通过fisher线性判定分析法和logistic回归分析法对我国制造业上市公司财务危机预警模型进行研究。该研究考虑到了财务指标行业性差异，选择制造业上市公司作为样本，可使研究结果更具针对性。
4 我国财务风险预警模型研究评价
通过上述对国内财务危机预警模型的研究，从单变量、多变量、logit模型这些以统计方法为基础的研究到神经网络模型等非统计智能模型，从单一模型的研究到混合模型及其比较研究，从以财务指标为基础的研究到引入非财务指标的研究，财务危机预警模型的研究受到了国内实务界和学术界的高度重视且取得了重大进展。
与此同时，国内在这方面的研究仍存在不足之处。①不同的预警模型适用条件不同，必然影响到模型的正确性和预测精度。当前对财务危机预警模型的研究大多数偏重用财务指标来构建模型，而非财务因素指标不仅在数据上收集困难而且不易测评。②国内学者对这些模型的研究都是通过实证研究得到的，缺乏理论的指导，研究者在选择变量的时候也受到自身价值判断的影响。③在国内现有的财务预警研究中，指标的选择往往基于一般的财务理论、风险理论和管理理论，有时甚至取决于研究者的直观判断以及资料的可获得性，众多研究者还没有找到令人信服的财务风险和预警理论来支撑所建立的预警模型，由此造成了各种财务预警模型的预警结论不一致。
我国这方面的研究中如何考虑行业和规模的影响，样本设计条件的变化如何影响预测精度，如何从理论上和经验上引进更有效的预测变量，而且国内研究对现金流量指标的重视程度也不够，这些都是我们未来需要进一步研究的方向。
参考文献：
[1]姜秀华，任强，孙铮.上市公司财务危机预警模型研究[j].预测.2002.3.
[2]张鸣.企业财务预警研究前沿.北京.中国财政经济出版设.2004.
[3]赵莹.财务预警模型及其在中国的应用综述.特区经济.2005
一、物流企业财务风险表现分析
（一）融资风险截止到2012年，我国上市的物流企业共63家，对于上市公司而言，虽然融资渠道相对畅通，但是融资方式主要是银行借款加发行股票，融资方式较单一。从2010年起，我国进入新一轮的货币政策调整周期，央行在一年中6次提高存款准备金率，借此收缩流动性，这种紧缩性的政策使得商业银行等金融机构可供用于发放贷款的金额受到压缩，这就使得物流企业要获取银行等金融机构的贷款难度加大，成本增加。通常情况下发行股票所筹集的资金数额比银行借款的数额要大一些，但是物流企业的市盈率在A股市场中普遍较低，投资者的追捧程度不高，所以也难以获得资本市场的融资支持。众所周知，股权资本的融资成本普遍高于债务资金的融资成本，而且公司在发行股票时出于保护控制权不被稀释的目的，会考虑发行规模的相关问题，这也增大了物流类上市公司的融资成本。
（二）投资风险物流企业的资金主要投向物流基地的建设及运输设备的购置上。随着社会经济对物流业需求的逐步增加，物流企业纷纷投入巨资兴建物流基地以此扩大市场份额。同时，国家也在大力加强物流基础设施的建设，这样一来，二者会在物流基地的建设时间、选址区域等方面产生冲突。运输设备的购置本身会消耗掉企业大量的现金类资产，与之相伴随产生的设备维护维修费、人工培训服务费、各种管理费用、折旧费以及高昂的油价、过高过多的路桥费、名目繁多的罚款都会给物流企业造成投资收益的不确定性。与此同时，物流企业为提高投资收益率可能会在资金流相对充裕的情况下投资于金融市场，受到投资规模、投资技术、投机方向等因素的影响，企业要承担一定的金融风险，这样更加大了物流企业的投资风险。
（三）运营风险2012年社会物流总费用9.4万亿元，同比增长11.4%，我国物流企业总体经营成本仍然较高。随着物流行业竞争的日渐加剧，为了抢得市场份额，物流企业承接超出自身服务水平的货物运输，致使货物受损，运输的安全性，及时性、可靠性得不到保证，导致物流企业口碑下降，业绩评价降低，客户流失。运输合同条款约定的权利义务不对等，导致承运人承受不合理的风险,还有延迟交付的违约风险等。除此之外，物流企业还与一些客户尤其是有着长期合作关系的客户签订时间不等的定期结算合同，长则一年，短则半年或几个月，物流企业在结算期内为维持正常的经营必须垫支资金。但是，许多物流企业没有科学合理的制定适合本企业的信用政策，还有一些物流企业刻意降低信用标准，这无疑减缓了资金的回收速度，增加了企业的资金周转压力。另外，物流配送需要多个环节，多人经手，存在与合同约定不符、配送时间长、损耗与遗失等情况造成客户拒付，无论是定期付款还是先服务后付款物流企业都需要承担违约风险，这些都会给物流企业的日常运营带来较大的财务风险。
二、物流企业财务风险预警模型构建
本文选取在A股市场中63家物流类上市公司作为研究样本。需要特别说明的是文章并没有把西方学术界普遍认为的破产状态作为财务危机发生的标志，而是把ST公司作为财务危机发生的标志主要基于以下两个原因：一是把破产作为财务危机发生的标志并不适合我国的具体情况。在实务中尽管我国上市公司也面临破产的风险，但由于我国特殊的历史原因出现这种情况的时候，大都采用了其他公司接管或者资产重组等方式来避免其破产。二是在我国被特别处理的公司大都是由于连续两年亏损或最近一年的每股净资产低于每股面值，或者同时出现以上两种情况，如果上市公司发生以上情况，说明其已经进入了财务危机状态。在我国上市公司中很少是因为“其他状况异常”即因自然灾害、重大事故导致公司的生产经营活动基本停止，或者公司面临赔偿金额可能超过净资产额的诉讼而被特别处理，其退市机制主要是针对连续亏损的公司。
（一）财务指标选取根据《企业绩效评价操作细则》，结合物流类上市公司的特点，本着完整性、及时性、可操作性的原则构建如表1所示的财务风险预警指标体系。
（二）主成分分析运用SPSS16.0软件，对2011年数据进行主成分分析。求出各主成分的特征值、贡献度和累积贡献度。由表2可知，前七个个主成分累积贡献率已达91%，所以选取前七个个主成分即可。样本的前七个主成分分别用F1、F2、F3、F4、F5、F6和F7表示。
为了更清楚地分析各变量在主成分上的负载，对因子负载做方差最大化旋转，得旋转后的因子负载矩阵，各主成分与原始指标的具体关系如表3。
（三）判别分析判别分析就是希望利用已经测得的变量数据，找出一种判别函数，这种函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能区别开来。通过判别分析，得到fisher判别函数模型：Y=0.113F1+0.282F2+0.776F3+0.277F4+0.518F5+0.455F6+0.08F7
如表4所示，实际这个函数式计算的是各观测值在各个维度上的坐标，这样就可以通过这个函数式计算出各样品观测值的具体空间位置。把63个检测样本的财务指标数据代入判别函数，得出F值见表5，即可得知检测样本的分类了，若企业的F值>0.569，则企业为非ST公司，若企业的F值
三、结论
本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、股东获利能力、现金流、成长能力六个方面选取28个财务指标，全面反映了公司的生产经营过程，且这28个财务指标具有较好的代表性。63家公司的财务指标数据都是从公司的对外财务报告中分析计算获得，易于获取，具有较强实际操作性。本文运用主成分分析和判别分析进行财务风险预警分析都具有较高的检验准确性。从本文的分析结果可以看出：对公司财务风险状况起关键作用的是公司的偿债能力和盈利能力，因为在主成分分析中公司的偿债能力和盈利能力都有较大的贡献率，且具有良好的解释能力。因此公司在经营运作中无论何时都应当重视公司的盈利能力和偿债能力，时刻关注它们的变化。
参考文献：
［1］陈工孟、芮萌、许庆胜：《现代企业财务困境预测》，上海财经大学出版社2006年版。
［2］田芬、吕永波、刘凌、陈立：《物流企业财务风险综合预警研究》，《物流技术》2009年第11期。
摘 要：自党的十以来，我国经济社会形态呈现出“增长速度放缓，增长质量更上台阶”的发展状况。基于新常态视角下，如何全面提升企业财务风险预警能力，提升预警灵活性是十分重要的课题。本文结合企业内部财务风险因素以及财务状况，并根据财务风险以及财务预警方面的基本理论，建立有效的财务风险预警模型和优化财务风险预警流程。财务风险模型建立后，能够对风险因素及时预警，化解财务风险的产生，提升企业财务质量，为现代企业发展提供良好的财务环境。
关键词 ：新常态视角 财务风险 预警机制 预警模型
一、引言
自党的十以来，我国经济社会形态呈现出与以往不同的发展状况。即增长速度放缓，增长质量更上台阶，基于这个新常态，企业财务风险预警能力面临严重挑战，企业财务风险预警，主要是企业通过监控有段实时监控内部财务风险，并对存在的财务风险因素进行预警。基于企业的角度而言，财务风险有效控制异常重要。在新常态的视角下，分析国内预警方面的不足以及存在的问题，在现阶段经济发展角度制定财务风险预警机制，具有一定实用价值。
二、新常态下的财务分析
（一）新常态概述
新常态，是指中国经济发展到一个新的阶段，增长速度放缓，增长质量更上台阶。经济进入新常态后应具有以下特点：一是经济增速是适度的，与潜在经济增长率相适应，具有可持续性；二是经济结构是优化的，第三产业、高附加值产业、绿色低碳产业比重稳步提高；三是经济质量是较高的，经济动力主要来自生产率的提高；四是经济制度环境是有利的，市场在资源配置中日益发挥决定性作用。
（二）新常态下突出的财务风险
新常态下企业面临着运行成本上升，投资政策改变，贸易环境变化，市场需求疲软等一系列新问题。整个市场需求变缓，产品质量要求增高，财务风险大大提高，如何应对财务风险将是中小企业能否在新常态下生存下去的关键。
三、新常态下财务风险定性、定量分析
（一）财务风险预警定性分析
定性分析，主要是依靠主观分析与判断，进而对财务风险预警因素进行分析的手段。与传统分析方法相比较而言，定性分析因素在企业阶段性发展中占据重要地位。下面对定性分析各项方法进行分析：
1、表征观察法
该方法主要是对企业自身的整体运营情况进行观察，通过对企业异常特征进行分析，判定企业可能发生的财务风险。如企业资产负债率明显高于同期水平，资产结构方面发生异常状况，财务内部控制恶化；企业盈利来源非经常性的损益，则可能是主营业务已经发生重大问题。表征观察法对企业财务出现的显性因素进行特征分析，对财务风险因素进行识别，适用于较为明显的财务异常变化。
2、“四阶段症状”分析法
此种评价方法是一种拟人化的分析方式，企业运行状况不佳，所体现出的状况与人病危状况相类似，如表1所示：
该分析方法，具备简单明了效果，较为适合企业自身财务风险预警的诊断。但此种分析方法的应用，存在一定难度。财务预警的过程中，各项因素的清晰程度，很难想表中表现的至关状况。因此，要求财务预警分析这具备良好的工作素质。
3、管理评分法
管理评分法最先由美国财务学家提出，将破产企业作为研究对象，基于内部财务状况进行加权处理，通过评分判定企业安全性。该方法的具体评分表如表2所示：
在进行评分的过程中，需要充分的结合企业发展实际状况，最终得分分值越高，则说明企业处境较差，财务风险较为严重。该方法在企业当中的应用，具备简单易懂等特点，但由于各项内在因素需结合企业发展实际状况，工作量较大。只有在掌握内部财务状况各项因素的同时，才能够发挥此种方法的实效。
（二）财务风险预警定量分析
与财务风险预警定性分析而言，定量分析所采用的方法更加便捷，并且判定效果良好，使得定量分析方法在企业财务风险预警方面被广泛应用。特别是基于新常态视角下，定量分析更能够体现出财务风险预警的准确性。下面进行详细分析：
1、单变量判定模型
单变量判定模型，又被称之为单变量分析法，主要是对企业单一财务指标进而评估企业整体财务状况。该评定模型在分析过程中，评定方法较为简单快捷，便于运用。但该方法在运用方面，由于是针对企业财务指标进行单一分析，造成分析结果缺乏系统性，预警能力严重不足。
2、多变量判定模型
多变量判定模型与单变量判定模型存在一定区别，可以将该模型称之为Z计分法模型，是由爱德华·阿尔曼（Edward·altman）在1968年提出。该模型当中的线性函数公式主要是通过多种财务指标加权汇总而成，通过企业内部财务多个财务指标进而建立。多变量判定模型内容当中经常运用的Z分数预警模型与F分数预警模型，经典模型表示如下：
其中，X1为营运资金/资产总额；X2为留存收益/资产总额；X3为息税前利润/资产总额；X4为普通股以及优先股市场价值总额/负债账面价值总额；X5为销售收入/资产总额。
由于Z模型的建立当中，并没有将企业当中的现金流量进行充分的考虑。因此，对于此种问题很多相关方面的学者进行了改进，建立了F分数模型：
其中，X1为营运资金/资产总额；X2为留存收益/资产总额；X3为（净利润+折旧费）/平均负债率；X4权益总值/负债总额；X5为（净利润+折旧+利息）/资产总额。
多变量判定模型分析较为准确，并且模型精度分析较高，需要大量的参数内容提供支撑，工作量较大。但此种方法在企业当中的应用，应对财务风险的准确性较高，并且被应用在本次研究当中，对规避风险及分析财务风险具有其他方法不具备的优势。
3、联合预警模型分析方法
由于财务指标通常只是反映企业生产经营过程中的实际财务状况，基于企业的发展战略、企业文化、区域位置等各项非财务信息指标进行分析。因此，产生了联合预警模型。该模型能够对企业经营现状进行模拟，反应企业生产经营过程中各项因素，确定理论框架以及行业特征，克服财务指标的片面性。
四、新常态下构建企业财务风险预警模型
（一）企业财务风险预警准备工作
企业财务风险预警是一项系统性工程，需要企业内部各个组成部分之间的协同合作。确保企业制定详细的工作计划，对各项流程进行充分规范。在新常态视角下，分析企业发展问题需要基于个层面进行分析，细致化诠释各项内容。因此，在准备工作方面主要分为以下几项内容：一是统一思想。只有将企业内部员工以及管理者对于风险预警思想进行统一，才能够积极构建财务风险预警机制，强化风险预警意识；二是制定工作方案。将财务风险预警各项内容细致化划分，健全工作计划的向西行，提升操作型；三是做好信息收集与管理。将财务信息指标进行收集，保证信息来源与内部与外部。同时，对各项内容进行积极评价，为信息利用奠定基础。
（二）财务风险预警F模型
选用F模型作为本选题研究的财务风险预警模型，即：
其中，X1为营运资金/资产总额；X2为留存收益/资产总额；X3为（净利润+折旧费）/平均负债率；X4权益总值/负债总额；X5为（净利润+折旧+利息）/资产总额。
在该模型当中，选择五个自变量内容，具体临界点为0.0274；如果低于0.0274，则说明公司财务风险状况不容乐观，可能面临破产；一旦高于0.0274，则预测公司经营状况良好，可继续生产运营。
（三）财务风险预案
企业内在的财务风险因素被实质化之后，形成财务危机，一旦危机出现，企业则需要制定具体的管理预案进行危机方面的处理。
本文选定企业深圳某机械有限公司处理程序如下：
对深圳某机械有限公司内部的财务危机状况进行登记的评判，重新评估可能被隐瞒的财务数据内容，明确内部债券债务是否符合发展状况，积极探寻有利因素并寻找对策。
启动预案。根据财务状况以及危险程度，判定危机信号具体数值，对危机预案进行拟定，实施方案预算体系，确保数据内容处于可控范围。
保证信息畅通。危机预案处理过程中，需要保证领导机构以及执行操作内容信息方面的流通度，为处理新情况以及预案有效执行奠定基础。
总结。当危机处理完成之后，应该尽心总结与分析，将财务风险当中的具体风险指标进行筛选，确保预案执行效果得到提升。
五、新常态企业财务风险预警模型实证分析
（一）企业概况
深圳某机械有限公司成立于中国广东省深圳市，厂房占地10000平方米，拥有自己规划建设的现代化厂房，拥有雄厚的技术研发能力和先进的生产制造硬件设施。公司多年来专注于高品质模具加工机床、机械加工专用机床设备的技术研发、生产制造、经营销售，并为客户提供全方位的售前、售中、售后技术服务。目前产品规模、研发实力、市场占有率、以及企业管理综合实力已位居华南地区行业前列。
（二）该公司财务风险预警存在的问题
1、财务状况总体失衡
2012年，该企业资产总额为165284万元，与上一年同比增长25639万元。其中负债总额为112123万元，与上一年同比增长12058万元。主业务收入为568496万元，与去年增长14.81%，实现净利润3447万元，增长692万元，为年度预算3200万元的107.72%。基于该公司的实际发展状况分析，主营业务收入较大，并且应收账款占总资产比重较高，未来收益内容不够明确，造成公司资产缩水。公司具体财务状况如下表3所示：
2、缺乏评估机制
该公司大多数管理人员并未对内部控制提升自身的认识程度，造成内部控制不够明确，严重的影响企业整体运行状况。同时，对财务与法律意识相对淡薄，严重影响内部控制质量，企业财务运作效率低下。并且在企业生产经营环节，各项不确定环节财务风险控制不能够准确预测，传统的表征观察法风险预警不能够体现出现代企业的发展要求，致使企业产生或陷入风险。
3、缺乏有效的资金管理
基于该企业财务报表而言，发现其现金金额较大，高达2亿元，并且流动负债也处于较高水平，充分的说明该企业资金应用效率低下。通过进一步分析可以发现，该企业各个生产经营环节处于分散状况，资金流动性未能够得到体现，知识资金管理手段落后。在应对财务风险方面，方法单一，管理不能够满足企业自身要求。
（三）财务指标预警分析
选定深圳某机械有限公司作为研究对象，在对该企业财务状况以及财务数据分析之后，得出深圳某机械有限公司在生产运营过程中财务风险预警模型进行实证分析。对预警评估得分进行计算，将总分设定为100分。按照优先级分别对资产负债结构、偿债能力、营运能力、盈利能力以及发展能力预警指标赋予20:20:26:18:16的比重。在最高分与最低分方面设定上限与下限数值，保证上限标准值为1.5倍，下限标准值为0.5倍。具体公式按照（行业最佳比率-标准比率）/（行业最高得分-评分值），得出评估表当中的预警得分，具体如下表4所示：
根据企业风险预警评估表当中的计算，深圳某机械有限公司在2012年财务风险预警的总得分为118.23分，并且在2013与2014年，通过同样的方法进行计算，得出深圳某机械有限公司财务风险预警得分分别为112.87与119.66分，得出均超过100，位于正常区间范围内。即企业财务状况较为安全，财务风险不至于影响企业的正常生产运营。
（四）F模型深圳某机械有限公司财务风险预警评估
运用F模型对深圳某机械有限公司财务风险进行验证，旨在评价2012年风险预警结果，并通过相同的模型计算，得出2013年具体数据。具体数据如下表5所示：
基于上表当中的各项数值，能够计算出F模型各项指标，具体计算过程如下所示：
其中，X1为营运资金/资产总额；X2为留存收益/资产总额；X3为（净利润+折旧费）/平均负债率；X4权益总值/负债总额；X5为（净利润+折旧+利息）/资产总额。
2012年：
X1=营运资金/资产总额=0.205
X2=留存收益/资产总额=0.017
X3=（净利润+折旧费）/平均负债率=0.025
X4=权益总值/负债总额=0.085
X5=（净利润+折旧+利息）/资产总额=0.022
=-0.1744+1.1091×0.205+0.1704×0.017+1.9271×0.025+ 0.0302×0.085+0.4961×0.022
=0.1175
2013：
X1=营运资金/资产总额=0.152
X2=留存收益/资产总额=0.019
X3=（净利润+折旧费）/平均负债率=0.026
X4=权益总值/负债总额=0.066
X5=（净利润+折旧+利息）/资产总额=0.031
=-0.1744+1.1091×0.152+0.1704×0.019+1.9271×0.026+ 0.0302×0.066+0.4961×0.031
=0.065
（五）实证检验
经过具体计算得知，2012年F值为0.1175＞0.0274；2013年F指为0.065＞0.0274，并且根据该模型进行判定，深圳某机械有限公司在近期内，生产经营过程中不会发生财务危机，与上述财务风险预警评估验证结果基本一致。新型财务风险预警模型在公司具有一定的效果，能够及时发现公司内部财务风险因素，并加以控制。首先，针对财务总体失衡的状况，需要对公司生产经营进行实时分析，通过经济活动分析等手段，由市场调研作为基础，找出问题所在与差距因素，加强内部控制。进一步完善公司资产质量、营运能力、发展能力、盈利水平等方面预警监控机制。
其次，F 财务风险预测机制，能够对各项财务风险进行有效控制与计算，在公司发展方面具有推动意义，实现企业各项财务状况满足企业发展需求。并且该模型凭借对企业多项风险因素进行计算，准确提供风险预警，为企业发展提供准确预算结果。
最后，推行全面预算管理。预算并不是针对财务部分的工作内容，更是整个企业财务的工作内容。但全面预算管理内容，在一定程度上决定着企业财务风险因素的产生，有效控制成本管理，值得推广应用。
六、结论
综上所述，基于新常态视角下，企业正在面临着新的市场经济环境，如何保证企业在现代的市场竞争中，控制财务风险因素显然已经成为企业具备市场竞争力的关键因素。该企业在应用传统的定性风险预警方面，并未适应现代企业财务特点，造成风险预警能力低下，严重影响预警效果。F 财务风险预警模型的应用，有效的改善了内部财务状况，为现代企业经营发展提供良好基础，提升财务风险预警能力，准确预测风险因素。对财务风险预警的研究，能够在一定程度上提升企业对抗风险的能力，为企业健康发展提供基础保障，推动我国综合经济实力的不断提升。
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作者简介：
关键词 ：企业；财务风险；预警；管理
企业的财务风险主要是指在企业的各种财务活动中，因受一些不确定因素影响而使得企业实际财务收益与预期的收益产生一定的偏离，从而给企业造成蒙受损失的可能。随着世界金融危机的不断出现和市场竞争的日益激烈，企业必须要积极建立财务风险的预警系统，健全风险管理机制，从而确保企业的健康发展。
一、构建企业财务风险预警的相关措施
1.建立健全企业财务风险预警系统
财务风险预警系统贯穿于企业生产经营活动的整个过程，其主要是企业信息化的基础上，依据企业自身经营计划、财务报表和其他财务资料，利用金融、市场营销、企业管理和财会等理论，并采用比较分析、数学模型、比例分析以及因素分析等方法而进行的示警预报。
财务风险预警系统的建立不仅可以让企业经营者对一些潜在的财务危机做好应对的准备，及时地找出财务危机产生的根源和经过，给企业的管理经营者提供一些改善财务危机的建议和措施，从而能够为企业未来的管理和经营提供良好的借鉴作用。
2.树立企业的风险防范意识，做好信息管理工作
风险防范意识的树立是保障企业内部财务风险预警系统成功建立和正常运行的前提。因此，在日常工作中企业内部的全体员工，尤其是领导管理阶层要牢固树立企业的风险防范意识，并极采纳合理建议。
企业要加强财务风险预警组织机构的建立，积极遵循“职责独立、专人负责”的原则，从而确保企业的各项风险预警工作能够得到严格的落实，以避免受其他机构的影响和干扰。而在企业信息的管理上，要不断对资料信息系统进行升级，并及时对系统信息进行刷新，以确保各项财务信息的准确性、及时性和有效性。
3.建立健全企业财务风险的分析和处理机制
对财务风险的高效分析是企业财务风险预警系统的关键和核心。而企业财务风险的处理则主要是一些改进方案、补救办法和应急措施。其中，改进方案是对企业管理经营中一些薄弱环节的改进措施，目的是避免和杜绝类似财务风险事件的再次发生；而补救方案则是指当财务危机发生后要采取有效的措施来尽可能地控制损失或减少损失；应急措施是指当财务风险或财务危机出现时，要采取有效的方法和手段进行规避，以避免危机的不断恶化。
4.将企业的财务风险预警系统和其他各项制度建设进行有效地结合
企业作为一个整体，其内部的任何活动都可能会影响到客户对企业的满意度，这就要求企业内部的财务管理要与其他管理活动保持良好的衔接和沟通，同时还要使企业财务风险的预警系统与其他子系统之间保持协调和一致性，并实现资料数据的共享。因此，要规避企业的财务风险，就需要将企业的财务风险预警系统与其他各项制度建设进行有效的结合。
5.遵循和坚持成本效益原则
企业内部财务风险预警系统的良好构建还需要积极遵循和坚持成本效益原则，并使实施预警信息产生的价值能够大于实施预警信息产生的成本，以确保财务风险预警系统构建的有效性和经济性。一般情况下，企业自身的财务风险在很大程度上取决于其内部的现金流量状况。当前企业所面临的财务风险主要包括投资风险、筹资风险、利益分配风险以及资本运营风险等，这些财务风险贯穿于企业财务管理的整个过程，不利于企业的协调稳健发展。因此，在新时期的发展中，企业要通过建立财务风险管理机制来防范和控制各类财务风险的出现，以最大程度地降低企业的风险损失，保障财务安全，从而实现企业运营价值的最大化。
二、企业进行财务风险管理的有效措施
1.积极建立相关的风险预警机制，提高企业应对外部经济环境的能力
复杂多变的经济环境是造成企业财务风险的重要原因，外部的经济环境等因素对企业内部的财务管理有着深刻的影响。面对复杂多变的外部经济环境，企业要加强对其变化趋势和规律的研究，并通过建立相关的财务风险预警机制来有效地掌握外部市场环境的变化，并预测出企业所要面临的财务风险的危机。同时，根据对外部经济环境的预测结果，企业应积极制定相关的应变措施，加强对企业内部财务管理办法和政策的调整，以提高企业应对外部经济环境的能力，减少或避免因外部环境的不利变化而对企业的财务管理造成冲击，从而到达降低企业外部财务风险的目的。
2.建立相关的财务决策机制，提高企业财务决策的科学性
当前企业财务决策中所采用的主观决策和经验决策在一定程度上增加了企业财务决策的失误率，而错误的决策又会大大增加企业所面临的的财务风险。面对这种情况，就需要企业在发展中建立相关的财务决策机制，提高财务决策的科学性，从而防范和减少财务风险的出现。具体来说，企业首先要明确自身的财务决策目标，并确保财务决策目标和企业总体目标的一致性，这是提高企业财务决策科学性的前提。最后，还要对财务决策实施过程进行有效的监督，从而保障企业财务决策的顺利实施，降低风险所带来的损失。
3.确定科学合理的企业资本结构
企业的理财目标和资本结构对财务风险的产生有着重要的影响，这就要求企业要确立科学合理的资本结构，以规避各种财务风险的出现。企业资本结构的合理与否主要受企业筹资决策的影响，因此，企业在进行筹资时应根据自身的实际情况，对与筹资相关的影响因素进行综合的考虑，从而确定出合理的资本结构。
4.建立和完善企业内部的财务风险管理制度
完善管理制度能够明确企业财务风险管理的方向和目标，也是防范和减少企业财务风险的重要措施。同时，企业要不断强化企业自身的内部控制，加强对企业资金的有效管理，以提高其资金的利用率。并对当前的业务流程进行全面的梳理，以找出其中潜在的财务风险和相关的控制措施。另外，还要加强对当前财务控制制度的审核，对其中存在的监管漏洞要进行及时的补充和完善，从而增强其抵御各类财务风险的能力。
加强对企业财务风险的管理，提高企业财务风险预警能力是当前企业应对激烈市场竞争的有效路径。企业要积极建立财务风险预警系统，建立健全财务风险的相关管理机制，从而确保企业的健康持续发展。
参考文献：
[1]许璐.房地产企业财务风险预警管理研究[D].武汉理工大学，2012(11).
关键词：光伏；财务；预警
中图分类号：F426.6 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）17-0038-01
随着我国人口的不断增多，能源危机逐渐加剧，加上能源消费过程中所带来的诸多环境问题，使得传统以煤炭、石油、天然气为主能源结构迫切需要革新和改变，因此，在全球范围内兴起了可再生资源太阳能应用的相关研究，以实现低碳可持续发展。近年来我国也出台了许多良好的政策大力支持可再生能源产业的发展，迅速使得我国形成了专业化、规模化、国际化的太阳能光伏产业链，涌现诸多知名的光伏生产企业，当然这些光伏生产企业快速的壮大的同时，不可避免面临着技术、竞争、汇兑、利率、资本结构、经营决策等方面的风险，特别是伴随着欧美对我国光伏生产企业诸多贸易保护政策的实施，光伏企业所面临的财务压力更大，因此，对光伏企业财风险预警机制研究具有一定的实际意义，以便建立一个较为完善和有效的财务风险预警系统，避免光伏企业财务风险扩大所带来不良影响。
1 光伏企业财务风险预警存在问题
企业财务风险预警无论是在理论还是实践方面都不是一个新兴话题，发展至今，在各个行业已经取得了长足的进步，当然也在光伏企业得到了应用，但国内部分多晶硅及光伏制造业，受地方政府主导实现了规模投资型超越式发展，未能及时控制好发展与经营风险，最终经营风险转化为支付不能的财务风险，甚至步入债务重组式的破产整合，因此，生搬硬套其它行业较为成熟的企业预警机制出现一些问题，主要表现在以下几个方面。
①科学财务风险预警方法的缺乏。科学财务风险预警方法是财务风险预警工作有效开展的重要前提。目前，多数光伏企业缺乏对财务风险预警机制的系统性和整体性认识，导致财务预警体系存在诸多漏洞。特别是在财务风险预警方法的应用方面，以传统的定性分析方法为主，缺少较为先进的以计算机为手段的模糊数学、AHP、蒙特卡罗模拟等方法。另外在预警指标的选择方面也缺乏全面性、客观性的考虑，自然也就造成了财务风险分析有失科学性和严谨性。
②合理财务风险预警组织机构的缺乏。目前光伏企业还没有设置职能分明、系统完整的风险管理组织机构，即便设置了相关部门，在工作职责落实方面也有所欠缺，一旦风险发生，形同虚设，便无计可施。
③规范财务风险管理信息系统的缺乏。据笔者调查，整个光伏企业缺乏功能齐全的财务风险管理信息系统，导致财务风险分析没有完整、可靠的数据，无法科学评估企业生产经营中存在的财务风险因子，当风险发生时也就无法有效的加以应对，风险预警机制的效应自然难以发挥。
2 光伏企业财务风险预警机制建立
从以上分析可以看出，光伏企业还未建立完善、有效的财务风险预警机制，需要针对性的从以下几个方面加以健全和优化。
2.1 财务预警指标的选择
财务预警指标选择是财务风险分析和财务预警建立的前提，本文在满足有效性、客观性、针对性、敏感性、逻辑性、特殊性等原则的基础上，参阅大量文献，结合光伏企业行情，确定了以反映企业偿债能力、盈利能力、管理能力、发展能力的财务指标和反映企业行业影响力、节能环保能力等的非财务指标。并通过AHP财务风险分析方法，得出目前光伏企业的财务状况存在着较大的风险，主要体现于较低的盈利能力和偿债能力。第一，受前期国际金融危机的影响，各国降低对光伏产业的政策补贴，致使光伏产品价格下降，净利润减少，进而造成光伏企业利息保障倍数、资产周转率、主营业务利润率的大幅下降，甚至主营业务收入增长率、主营业务利润增长率出现负增长。第二，国际运输费用上涨增加了销售费用，研发投入加大、管理机构扩大、雇员增多等都增加了光伏企业成本费用，利润自然出现下滑，导致成本费用利润率的下降。第三，受欧元贬值的影响，外币债务利息增加和外币收入汇兑造成了利息费用大幅上升。可以看出，这些客观存在的财务风险使得光伏企业财务风险预警机制建立更加迫在眉睫。
2.2 预警组织机构的设立
财务风险预警的重要性和专业性决定其实施必须有专业组织机构和人员来完成，因此，文章认为光伏企业应建立专门的财务风险预警组织结构，即在企业中设立独立于其他部门的财务处风险预警部，将财务风险预警纳入正常的工作范畴中，并明确预警部门的权责。预警部在享有与企业其他部门同等权利的基础上，担负着风险控制目标确定、风险信息搜集、风险预防与控制策略制定等职责。预警部需定期利用专业知识和相关技能对企业财务数据和其他信息进行整理、对比和分析，并以书面报告反映企业目前的财务状况，发现存在的财务风险，预测未来可能面临的风险。若发现风险，需要及时制定风险控制方案并落实风险的降低和消除。
2.3 内部控制制度的健全
内部控制制度的健全作为财务治理的最根本措施对财务风险的预防至关重要。我国目前大部分光伏企业都在美国上市，因此面临着《萨班斯法案》的严厉监管，这就要求光伏企业在健全内部控制制度时满足《萨班斯法案》监管要求，需要从以下几个方面加以完善。
①内部控制环境的营造。光伏企业需建立反舞弊机制和规范财务人员职业道德行为，以防止由于个人经济利益驱使而出现虚假财务报告。并培养全体员工的财务风险识别和控制能力，整体性提高企业的风险应对系数。
②风险评估机制的建立。组织专业评估队伍定期对现有风险管理状况进行评估，并根据评估结果加以改进和完善，对控制措施的落实和实施加以监督。
③从上到下风险管理的实施。光伏企业为了加强内部控制，一般会对所有财务科目、财务的业务流程进行检查。但按照《萨班斯法案》对上市公司的要求，需要采取从上至下的风险管理策略，对不重要系统、内部流程、财务报告系统等作适当筛选，以减轻内控工作量。
2.4 财务信息化管理的完善
企业财务信息的及时准确取得是财务风险预警的关键，要实现这一目标其关键是财务信息化管理的完善。光伏企业应全面推广ERP系统的应用，通过一套完整的ERP项目，不仅方便财务信息的收集和管理，更有利于企业其它信息的整合。ERP系统可彻底改变“财务”仅仅只与财务部门相关的观点，事实上，采购、物流、销售等非财务部门在系统中的数据己关联到财务销售成本、销售价格、库存价值等方面的计算、结转，成为财务数据的一部分，这正是ERP系统的真正价值，对财务报表和财务分析都会产生影响。
2.5 财务预警应急系统的构建
应急系统是财务风险预防的一个重要组成部分，正确的财务危机处理措施能保证光伏企业财务预警系统的顺利运行。为此，本文设计了光伏企业的财务预警应急系统程序。首先，企业财务状况异常发现后，立即组建专业应急处理机构。主要包括预警员、信息员及相关负责人，必要时可聘请有经验专业人事联合处理。然后，启动事前建立的应急预案。完善的财务危机应对预案的来源包括公司以前对失误的控制与矫正方案、企业长期使用且行之有效的抵御风险的经验、同行业相关企业财务风险应对的案例等。应急预案内容应与公司经营特点相关，一般应包括处置风险的原则、目标、与债权人的谈判策略、可信任的供应商和经销商、可供咨询的专业机构等。
3 结 语
财务风险预警机制的建设是一个系统性的过程，特别是对于光伏企业而言，更需要从各个环节进一步深化和健全财务风险预警体系，以保证光伏企业在严峻的市场行情中持续稳定的发展。
参考文献：
[1] 邵鹏.我国太阳能光伏企业的财务风险预警与防范研究[D].石家庄：河北大学，2011.
关键词:高校;财务风险;指标体系
引言
高等教育已由精英式教育转变为大众化教育。高校招生规模不断扩大，办学配套设施迅速提高的同时，我们更应关注高校运营质量及财务管理的有序进展。随着我国高等教育体制改革，高校筹资渠道呈现多元化趋势，高校正面临前所未有的机遇与挑战。全面有效地分析高校财务状况，通过建立专门的预警指标体系，及时监测、评价和控制高校运营过程中面临的风险，是高校当前财务管理的重要内容。复杂的经济形势使得高校财务管理正面临多方面风险，包括筹资风险、投资风险和日常运营风险等。高校管理者若不能像企业管理者一样重视风险并力求规避风险，必将给高校可持续发展带来巨大的冲击。目前，国内学者对于高校财务风险的形成原因暂还缺乏系统性的分析，且针对高校财务风险的预警指标体系并没有形成统一标准，因此，对高校财务风险的系统性研究已成为各大高校迫切需要攻克的课题，同时科学合理地构建一套完整的财务风险预警指标体系，具有非常重要的意义和价值。
1高校财务风险的涵义
高校财务风险是指由于各种不确定因素的影响而使高校在资金运动过程中发生实际财务状况与财务目标负面偏离的可能性。高校财务状况恶化是一个逐渐形成的过程，并不会瞬间产生。由此可见，构建高校财务风险的预警指标体系，有助于高校提前洞悉财务状况，及时发现高校财务管理漏洞及薄弱环节，进一步提升高校的综合财务管理水平。
2高校财务风险预警指标体系的构建原则
2.1重要性原则
财务风险预警指标体系的重要性体现于所选的指标能突出反映高校在筹资、投资和日常营运过程中的主要矛盾现象。此外，还应注意成本效益原则，预警指标不宜过多。
2.2横向可比原则
横向可比原则强调指标体系的建立应有助于各高校之间进行横向财务风险的可比性。因此，应根据我国目前通用的财务报表为基础设立指标，建立统一的核算范围，促进指标体系的量化及比较。
2.3实用性原则
构建指标体系的另一重要原则是不仅要保持理论上的科学性和完整性，还应注重其在现实中的可行性与实用性。因此，构建指标体系的所有数据均应由现有的会计核算资料提供，以提高财务风险预警的可操作性。
2.4动态性原则
该原则指指标体系的建立能体现一个动态的持续分析过程。它不仅用于评价高校过去的财务状况，更重要的是能预测高校未来的发展趋势。动态性原则还体现在指标体系必须根据财经政策的新要求和会计核算的更新，逐年同步修正指标体系，以时刻准确反映高校的财务风险状况。
3高校财务风险预警指标体系的构建
预警指标的选取应具有重要性、代表性和敏感性。高校财务风险主要存在于偿债、运营、投资等方面。本文针对性地选取偿债能力指标、营运能力指标、收益能力指标、发展能力指标作为核心指标，将非财务指标作为辅助指标，从而构建一套科学、合理的高校财务风险预警指标体系(见图1)。
3.1偿债能力指标
偿债能力是指高校偿还到期负债的能力。高校只有具备良好的偿债能力，才能抵御突发事件所带来的风险，才能维持良好的财务状况及可持续经营水平。(1)资产负债率。资产负债率指高校的负债总额与资产总额的比率，用于衡量高校利用举债资金进行经营管理的能力，反映高校长期偿债能力。高校资产负债率并不是越低越好，相对于企业而言，高校资产负债率保持在30%～50%较为适宜。资产负债率=负债总额/资产总额×100%。(2)速动比率。速动比率是指高校速动资产与流动负债之比，用于衡量高校短期偿债能力。速动资产是除去高校流动资产中变现能力较差的实验器具、维修配件、储备药品等资产后的流动资产。速动比率是稳定型变量指标，指标值为1.0最为适宜。速动比率=速动资产/流动负债。
3.2营运能力指标
(1)收入支出比。该指标是高校收入总额与支出总额之比。指标值越大，反映出高校自我支付能力越强，属于极大型指标。收入支出比率=收入总额/支出总额。(2)应收款项占流动资产比率。该指标是指高校年末应收款项余额与年末流动资产之比，可以有效衡量高校资金使用效益的高低，及时体现高校资金回收情况。指标指越小，说明高校应收款项对资金的占用越小，营运风险越小。根据我国高校现状，该指标值应控制在50%以内。应收款项占流动资产比率=年末应收款项余额/年末流动资产×100%。(3)招生计划现金比率。该指标是指当年实际收到的学费与应收取的学费之比。学费是高校预算收入的重要组成部分，因此该指标有效衡量了高校财务管理水平。该指标为极大型变量指标，最大值为1.0，即当年所有学生均已缴纳学费。若有近50%学生欠费，就可认定已出现财务风险。招生计划现金比率=当年实际收到的学费/当年应收取的学费。
3.3收益能力指标
(1)资产创收率。该指标是教育补助收入、科研补助收入、教育事业收入和科研事业收入的加总与资产总额之比。高校资产的主要投资产出体现在教育和科研成果收入，所以该指标较好地反映了高校资产的收益能力。资产创收率=(教育补助收入+科研补助收入+教育事业收入+科研事业收入)/资产总额。
3.4发展能力指标
(1)货币资金余额增长率。该指标是指年末货币资金与年初货币资金的差额与年初货币资金之比。该指标值较好地反映了高校财务调控能力，指标值越大，说明支付能力越强，进而有助于高校可持续健康发展。货币资金余额增长率=(年末货币资金－年初货币资金)/年初货币资金。(2)固定资产增长率。该指标是高校年末固定资产总额与年初固定资产总额的差额与年初固定资产总额的比率，反映了高校固定资产增长程度。该指标属于区间型变量指标，体现高校资产管理效果。该指标值越低，说明高校发展潜力欠佳，该指标越高，说明资金有风险。固定资产增长率=(年末固定资产总额－年初固定资产总额)/年初固定资产总额。(3)自筹能力比率。该指标是事业收入、附属单位上缴收入、经营收入和其他收入的加总与本期收入之比，可以衡量高校除财政拨款外多渠道筹资能力。该指标值越大，表明高校自我筹资能力，进而看出高校的自我协调发展能力越强。自筹能力比率=(事业收入+附属单位上缴收入+经营收入+其他收入)/本期收入总额×100%。
3.5非财务指标
(1)新生报到率。新生报到率反映了高校的美誉度及声誉，一定程度上能体现高校的综合评价度。新生报到率=当年报到新生数/当年新生录取数×100%。(2)生师比率。生师比率反映高校人力资源利用率，生师比应符合高校基本办学条件要求，在合适的范围内。生师比率=在校学生年平均数/教师年平均数×100%。(3)毕业生就业率。毕业生就业率高低可以作为高校专业设置或调整的依据。分为初次就业率、年底就业率或毕业后半年的就业率。毕业生就业率=毕业生就业人数/毕业生总数×100%。
4高校财务风险防范措施
4.1加强内部控制建设
为更好地规划高校各项经济活动，高校应制定完善的内部控制制度，建立有效合理的审批授权机制，尤其对于大额资金经济业务必须执行严格的审批制度，并设立多层次监督体系，从事前、事中、事后各方面保证高校正常运作。
4.2强化预算管理
财务风险控制需加强预算编制、预算执行、预算调整的规范。首先，应将财务信息公开作为高校质量体系建设的重要内容，积极推进预算标准和程序公开，预算执行情况及决算情况公开。其次，应改进预算编制方法，主要从加强预算管理责任、制定科学的预算标准、细化预算项目等方面考虑。
4.3优化融资结构
新形势下高校应克服对财政拨款的过度依赖，积极推进多渠道筹资方式，逐步建立政府、社会、市场三位一体的筹资模式。在政府主导下，积极通过市场自有机制和社会各种资源的有效优化配置来合理分摊高校教育成本。
4.4建立可行的财务风险预警系统
高校应在现有的会计核算基础上，根据高校实际构建适合高校本身的预警指标体系，设置预警值，由预警组织机构定期及不定期提交财务风险预警分析报告，适时对高校风险点进行排查及整改，以提高高校财务管理水平。
5结语
高校财务风险预警指标体系的构建目的在于全方位地量化评价高校面临的财务风险，为高校决策管理层提供风险管理决策依据，指导高校事前、事中、事后综合监测财务状况及风险水平，及时做出高校财务风险防范措施。本文针对高校财务风险预警指标体系的构建研究，只是从总体角度出发，尚不具体，各高校在实际运用时可结合自身实际合理设置指标预警值，从而达到有效监测财务风险的目的，并针对预警结果及时采取预防措施，不断提高财务管理水平及风险防范能力。
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本文选取我国军工类上市企业作为研究对象，在对军工上市企业进行特性及财务风险分析的基础上结合文献研究，提出了军工企业财务风险预警指标体系，并进一步运用统计分析方法建立了上市军工企业财务风险预警模型。
一、上市军工企业财务风险预警指标体系建立
为了能使构建的财务风险预警模型能更符合上市军工企业的实际，在指标选取上尽可能地考虑上市军工企业的特征，并融入了部分非财务指标作为最终的财务风险预警指标体系。
在财务指标方面，根据财务管理的有关理论，为了尽可能全面地反映研究对象的财务状况，首先确定了偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量能力五大类指标。另外由于军工企业具有明显的特殊性，因此在财务比率指标的选取上也应体现行业特点，对不能明显反映军工企业经营状况的财务指标进行了剔除。经过对各类财务指标进行选择和细分，最终确定了26个指标建立起财务风险预警的财务指标体系。见表1。
在非财务指标确定的过程中，从股权构成方面、军品业务方面、关联交易三个方面考虑，在文献研究的基础上提出了以下假设：
假设l：国有股比例与企业的财务状况呈负相关关系；
假设2：法人股比例与企业的财务状况呈正相关关系；
假设3：军品收入比例与企业的财务状况呈正相关关系；
假设4：关联交易额比例与公司财务状况呈负相关关系；
假设5：上市公司担保率与公司财务状况呈负相关关系。
上市军工企业财务风险预警指标体系的各财务指标与非财务指标及其计算公式如表1所示。
二、上市军工企业财务风险等级评价指标筛选
采用前文所建立的财务指标体系，以我国军工上市企业的26项财务指标作为样本变量。根据主成分分析法的原理，利用统计分析软件SPSS11.5对原始指标进行筛选。
从分析结果中的总方差解释表中可以得出，第一主成份（Component）的特征值为8.478，它解释了31.4%的方差；“Cumulative%”表示累计的方差解释程度或累计方差贡献，26个变量解释了全部的方差，累计数为100%。
从主成份的特征值表中，根据特征值大于1及方差累计贡献率大于85%的原则，从26个变量中提取前6个主成份，这6个主成份析方差累计贡献率达到86.33%，也就是说这6个主成份可以解释大部份方差，利用所提取的主成份可以反映样本86.33%的变量信息，这样便使26个指标简化为6个主成份而不损失大部分信息。为了进一步理解公共因子的实际意义，本研究中使用了正交旋转中的方差最大法进行转换。
因子1主要由X12、X13、X14、X15、X16解释，基本上反映了我国上市军工企业盈利能力；
因子2主要由X1、X2、X3、X4、X3解释，基本上反映了该类企业的偿债能力；
因子3主要由X19、X21、X22解释，反映了企业的成长能力；
因子4主要由X7、X9、X10解释，反映了企业的资产管理能力；
因子5主要由X24、X25、X26解释，反映了企业的现金流量情况。为了方便建立模型，在此把选出来的6个主成分进行重新命名，分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6。
三、上市军工企业非财务类指标验证与筛选
在前文的分析中，依据对前人的文献研究以及上市军工企业特征选出了三大类共5个非财务类指标，但是这些指标都是依据文献研究所提的假设，在具体的研究中还需要对各个指标进行相关性分析，以验证各指标与财务状况之间的关系是否显著。
首先选取研究变量。本研究中的变量包括了因变量和自变量两个变量，其中因变量企业财务状况由企业的经营绩效来表示，在量化分析中一般选取净资产收益率代表这一变量，用Y代表；自变量则由本研究所选取的5个非财务类指标组成，即国有股比例、法人股比例、军品收入比例、关联交易比、上市公司担保率，分别用N1、N2、N3、N4、N5表示。
根据SPSS11.5统计软件中的二元变量相关性分析，初步得到军工上市企业财务状况与其假设提出变量之间的关系。从各变量之间的相关系数可看出，国有股比例、军品销售额占主营业务收入的比率、上市公司担保率三个变量与净资产收益率都有着较高的相关度，而且支持上文的假设情况，可以作为入选的非财务指标。其他指标与因变量也有一定的相关度，但相关程度比较低，因此认为这些变量与反映企业经营绩效进而代表财务状况的净资产收益率之间没有显著相关关系。
因此，经过对53家军工上市企业数据进行的相关性分析，提取出国有股比例、军品销售额占主营业务收入的比率、上市公司担保率这三个指标作为建立上市军工企业财务风险预警模型的非财务变量。
四、基于判别分析法上市军工企业财务风险预警模型构建与验证
基于判别分析法，对上市军工企业财务风险预警模型进行如下构建与验证：
第一，对样本企业进行聚类分析。本文选取了聚类分析来对我国上市军工企业进行分类，尽量消除主观因素的影响，提高分类的科学性，考虑到实际情况中有些公司的财务状况处于中间状态，将我国上市军工公司分为三类即财务危机公司、非财务危机公司（不会发生财务危机公司）和中间状态公司（财务状况一般公司），以更好地反映整个行业的财务状况。
本次研究选取前文中用主成分分析方法提出的6个财务指标以及经过相关性分析的3个非财务指标总共9个因子做为变量，用SPSS软件中的聚类分析模块进行分析。考虑到现实中存在部分企业的财务状况居于中间位置的情况，本文认为把我国上市军工企业的财务风险类型分为三类（3 Clusters）更为合理。接下来选取聚类分析法中的完全连接法（Furthest neighbor）做为具体的聚类方法，在输出的结果中选择聚类归属表，直观地表示本次聚类分析的结果。如表2所示。
第二，上市军工企业财务风险预警模型构建。在模型构建之前，通过对我国上市军工企业财务风险预警的判别函数进行的有效性检验、协方差相等的Box检验以及函数的拟合优度检验，表明该判别函数是有效的。在这些检验分析的基础上结合结构矩阵，就可以得到非标准化判别函数，如下表给出了标准化和非标准化的典则（Canonical）判定函数系数值，据此可构造标准化和非标准化的典则判定函数，系数值如表3所示，用以计算每一条记录在领域图（Territorialmap）中的坐标值。
其中的标准化是指原始变量的标准化，使用典则函数需要先计算出坐标值，然后查领域图或者计算该点离各点心的距离，在设定判别规则时还要考虑如何确定阈值点，较为繁琐。而采用Bayes准则构造出的Fisher判别函数就可以用原始变量直接进行判别，简便又不失判别的准确性。
表4即是所得到的费歇（Fisher）线性判别函数的系数，从而就可以得出包含9个变量的判别分析的Fisher线性判别函数模型，由于本文是将样本分为三类，在判别分析中需对这三组进行两两对比分析，故判别模型函数为三个。
依据上表中的判别函数系数数据，这三个函数的表达式为：
Y1=0.477X1+0.106X2+0.457X3+0.433X4+0.916X5-0.743X6+ 0.811X7-0.647X8+0.792X9-1.417
Y2=-0.259X1+0.773X2-2.627X3-3.754X4-4.683X5+1.853X6-
6.130X7+2.376X8+0.593X9-11.057
Y3=-13.003X1-7.042X2-0.579X3+5.777X4-4.053X5+13.025
X6+6.309X7+0.925X8-8.734X9-57.362
其中，Y1，Y2，Y3分别表示无警类、轻警类、巨警类企业的函数判别值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9分别代表我国上市军工企业盈利能力、偿债能力、成长能力、现金流量情况、资产管理能力（由X5、X6共同反映）、国有股比例、军品销售占主营业务收入的比例、上市公司担保率。
在判别模型建立以后，为了更直观地确定企业的财务风险类别，还需要确定模型的判别规则。本文建立的我国上市军工企业财务风险预警模型实质上是采用贝叶斯准则构造出的费歇判别函数，因此本文所采用的判别准则也是贝叶斯判别准则，具体是将每一家企业的9个因子值分别代入模型的三个判别函数中，计算每个企业的三个判别函数值，以这三个函数值最大的一个做为分类标准，即得分最高的一类就是该企业所属的类别。利用这样的判别准则就可以把每家企业的数据代入模型进行具体的判别分析了。
第三，上市军工企业财务风险预警判别模型的判别效果检验。对于建立的财务风险预警模型，模型本身是一方面，其实最关键的还是要看该模型的判别效果如何，准确度有多大。因此，就有必要对模型的判别效果进行分析检验。本文选取交互验证法对模型2008年的判别效果进行验证，并引入模型外部数据进行检验，即将2007年和2006年我国上市军工企业的财务指标代入模型中进行验证。从2008年、2007年、2006年的预测效果看来，如表5所示模型对3年的预测准确率逐渐呈下降趋势，离建立模型年度越近，预测的精度越高，这也符合一般模型离预测期限越近，预测效果越好的客观规律。
通过以上研究表明，该模型的预测效果是可观的，可以作为上市军工企业避免财务危机发生的有效措施。如果上市军工企业采用本文所构建的模型进行预警管理，就可在财务风险恶化的前一年或前两年对企业所存在的财务风险采取针对性的管理措施，从而有效地防范财务危机的发生。
参考文献：
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［4］陈晓龙：《市公司财务危机的预警模型》，《统计与决策》2009年第15期。
［5］宋贵奇：《构建军工科研事业单位财务预警体系探讨》，《中外企业家》2008年第9期。
关键词：交通运输企业 财务指标 财务风险 财务风险预警
一、引言
交通运输业是现代国民经济的基础设施行业，具有着完全竞争与部分行业垄断相结合、社会意义较为重要的特征。由于市场瞬息万变和难以预测、客观环境复杂以及管理者素质水平有限，均使得风险常常存在，财务风险也随之应运而生。这些风险是：（1）筹资风险。目前交通运输企业投资主要来源于外部融资。外部筹资包括股权筹资与借贷筹资两种形式。目前国内交通运输类上市公司只有77家，因此，交通运输类企业主要是以借贷融资的方式来筹集资金，而如果借入的资金不能够产生预期经济效益，就会导致交通运输企业集团不能够按时还本付息，使得企业集团可能付出更高的代价，甚至于陷入到破产倒闭的财务危机之中。（2）投资风险。即企业集团投入了一定资金后，因市场环境变化等多因素影响，最终导致实际收益与预期收益发生了偏离进而造成的损失。它主导着资金循环过程中所有风险，制约着财务风险中其它类型风险的发生及其发展程度。投资风险包括两部分，一部分来自于短期投资，一部分来于自长期投资，其中比较重要的是长期投资风险。如高速公路的BOT项目，项目建设期、竣工期大大晚于预期；不能够完成项目的建设或完成的项目不能够达到预期的设计标准，施工的成本超过预算的成本，这些均可能导致企业面临巨大的投资风险，甚至可能使一个企业陷人严重的财务危机中。（3）资金回笼风险。在公司开始经营运转的过程中，投入的资金会以各种各样的形式出现，因此存在着技术和经济贬值的风险。如国内的货物运输企业为了扩大市场占有率，通常会先提供货物运输服务，然后再与客户定期结算，这样更容易保留稳定客户，但随之便产生了各种应收款项，增加了坏账发生的可能性，进而加大了资金回收的风险。（4）外汇风险。交通运输企业集团所而临的外汇风险：一是经济风险，即企业集团在向国外销售或购买商品、劳务时，会由于不利的汇率变动使成本增加或收入减少的风险。这种风险发生于汇率变动之后，其特点是具有长期性和持续性。二是交易风险，即从交易达成时起到款项支付或收讫的这段时间产生的风险，它在汇率变动之前产生，于汇率变动之后结束。三是折算风险，即企业集团的母公司，在编制用外币计量的子公司合并财务报表时所产生的风险，这种风险和交易风险一样，在汇率变动的时侯已经成型，是一次性的风险。如果不能有效规避和防范各种财务风险，必将威胁到企业的生存与发展，使之陷入财务失败的困境，最终导致倒闭破产。因此，建立交通运输业财务风险预警模型，及时诊断出财务危机信号，进而采取解决对策，对于保障交通运输企业的安全健康和可持续发展，有着极其重要的意义。
二、研究设计
（一）预警指标设计 交通运输企业包括铁路运输、水上运输、公路运输、管道运输业、航空运输、仓储物流和交通运输辅助业等行业。我们在选择指标的时候，如果指标选取的不全面，可能就会遗漏某些较为重要的预警指标，从而有损综合评价的客观全面性；但如果指标选取的过多，范围太大，可能会造成评价工作不经济。鉴于以上原则，交通运输企业财务预警指标体系的主体应该是企业财务评价指标体系。经过分析企业财务评价指标体系的具体内容，在交通运输企业预警指标体系中，仍需反映企业基本绩效的四个方面因素，即财务效益状况、资产管理效率、偿债能力状况和成长能力状况。主要预警指标参见表（1）。为便于对指标进行量化处理，结合交通运输企业管理的特点和各指标的行业标准，每一指标都被定义了三种状态，每种状态分别表示不同程度的风险。状态A表示财务情况较好；状态B表示财务情况一般；状态C表示财务情况较差。预警指标体系见表（2）。
（二）样本的选取 样品材料主要是从经济一般上市公司金融数据库系统。由数据源和数据可靠性约束，研究样本来自上市公司。由于交通行业上市公司77只，特别是破产的公司很少发生，所以唯一的选择和交通运输企业的经营特点，金融结构类似于样本公司。上市公司在圣类企业定义为“财务失败”或“金融危机”的企业。本文的样本资料主要来源于CCER中一般上市公司的金融数据库系统。受信息来源和可靠性约束，本文研究的样本均来自上市公司。由于国内交通运输行业上市公司只有77家，加之破产公司鲜有出现，所以选择与交通运输企业集团的经营特点、财务结构等相似的样本公司。如果上市公司某年出现于ST类企业名单中，则被认定为“财务失败”或“财务危机”的公司。交通集团及与交通集团经营特点、财务结构等有相似的样本公司；2007-2008年被ST、未被ST的公司，并要求获得两年前的资料；为了适应本文的需要，研究时我们随机抽取了88家交通运输业上市公司及财务结构类似的上市公司作为构建模型的样本。
（三）模型变量的选择 本文根据交通运输企业的特点选取了10个变量：X1： 净资产收益率（营业利润）X2： 资产收益率X3： 净利润率X4： 营业收入增长率X5： 营业利润增长率X6： 流动比率X7： 现金流动负债比率X8： 资产负债率X9： 应收账款周转率X10： 资产周转率。
（四）预警模型的建立 运用SPSS 16.0软件，按照上述确定的10个研究变量，对这88家样本企业进行主成分分析。可以得出以下结果：从表（3）（方差解释表）来看，对于这10个指标的信息，当选取7个主成分因子时，其信息量达到了94.237%，基本上保留了原来的指标信息。从表（4）（旋转后的因子载荷矩阵）来看，第一主成分FAC1_1与X6： 流动比率、X7： 现金流动负债比率、X8： 资产负债率三个指标的因子负荷能力远大于其他一些指标，可见，从这3个变量，反映企业的偿债能力。所以FAC1_1可表示偿债能力主成分。FAC2_1主要由变量 X1： 净资产收益率（营业利润）、X2： 资产收益率两个变量解释，这两个变量均反映企业的盈利能力，因此FAC2_1表示的是企业盈利能力主成分。FAC3_1主要由变量X3： 净利润率解释，该指标属于盈利能力的指标，由此FAC3_1与FAC2_1主成分一样，表示的是企业的盈利能力主成分。FAC4_1主要由变量X10： 资产周转率解释，该变量反映了企业的营运能力，所以FAC4_1表示的是是企业的营运能力主成分。FAC5_1主要由变量X5： 营业利润增长率解释，该指标也属于发展能力的指标，因此FAC5_1代表的是企业发展能力主成分。FAC6_1主要由变量X9： 应收账款周转率解释，该指标属于营运能力指标，因此FAC6_1与FAC4_1主成分一样也代表的是企业营运能力主成分。
三、实证检验
（一）回归分析 在上述主成分分析的基础上，得出了7个主成分因子。结果见表（6）。可见，由“B”列的系数可以得出的交通运输业财务风险预警模型为：P=1/1+e-z（Z=-3.705*FAC1_1-7.453*FAC2_1
-5.927*FAC3_1+ 3.007*FAC4_1 + 2.522*FAC5_1 - 3.208*FAC6_1- 3.206*FAC7_1-2.132）。其中：P表示上市公司面临财务危机的概率；FAC1_1表示偿债能力主成分因子；FAC2_1表示盈利能力主成分因子；FAC3_1表示盈利能力主成分因子；FAC4_1表示营运能力主成分因子；FAC5_1表示发展能力主成分因子；FAC6_1表示营运能力主成分因子；FAC7_1表示发展能力主成分因子。因此，交通运输企业的财务状况主要由这7个主成分因素决定。利用此处得到的最终预警模型，就可以对交通运输企业的财务状况进行预测，当预测的概率大于0.5时，就推断其两年后将会发生财务危机，否则就推断其两年后将不会发生财务危机。通过运用Logistic回归分析，得出了该模型的预警结果，见表（7）。对于Logistic 回归分析的结果，在88个样本单元中，有7个被判错。其中在36个财务危机公司中，有2个被判错，准确率达到了94.4%；在52个非财务危机公司中，有5个被判错，准确率达到了90.4%，总体准确率达到了92%。可以看出，这个预警结果准确率很高，表明了该预警模型具有很高的实用价值。
（二）交通运输业财务风险预警判别模型的运用测试 为检验所构建的判别模型的有效性，在非ST类上市公司的交通行业企业中随机选取了2006年20家交通运输业上市公司的年报进行模拟财务预警，将20JI家公司财务数据标准化后代入因子得分方程，得到FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1、FAC5_1、FAC6_1、FAC7_1等7个主成分因子，再代入最终回归模型，最后判别结果见表（8）。利用本报告所构建的交通行业财务预警模型的警戒线为0.5。根据证券之星网2006年交通运输行业上市公司公布的财务数据所得到的判别值中，代号为600591上海航空公司和600115 S东航公司判别值大于0.5，属于应予以警示的公司范畴；其余18家交通运输企业上市公司属于财务健康公司。经调查了解与企业的实际情况相符。经分析可知两家公司发生财务危机的原因是营运效率低，盈利能力差导致负债率高，所以要摆脱困境首要企业要摆脱困境，避免财务危机的发生，首先必须解决的问题就是如何扭亏为盈，提高营运效率创造真实的利润与现金增量。
四、结论
财务风险的控制和管理是我国交通运输企业财务管理中的重要内容之一。为提高财务风险的控制和管理，要做的第一件事是如何进行财务风险的预警，使企业采取有效的措施来规避财务风险，并将损失降到最低。 本文结合了交通运输企业的特点，在保证财务指标的可靠性基础上，建立了能够全面反映交通运输业财务风险的预警指标体系，并进行了模型适用性的验证分析，使财务风险预警指标及风险评价指标具有了动态的可控性，从而保证了交通运输业财务风险预警及风险评价的实用性。
参考文献：
[1]田芬等：《物流企业财务风险综合预警研究》，《物流技术》2009年第9期。
[2]吴文强：《高速公路公司财务预警系统的研究》，《广东工业大学硕士学位论文》200年。
[3]中国注册会计师协会：《财务成本管理》，经济科学出版社2008年版。
[4]杜强、贾丽艳：《SPSS统计分析从入门到精通》，人民邮电出版社2009年版。
