財務風險預警研究大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇財務風險預警研究范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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一、企業內部財務風險形成原因

企業產生財務風險的原因很多，不同的財務風險形成的具體原因也不盡相同，既有企業外部的原因，也有企業自身的原因。而財務管理因決策失誤、管理不善及缺乏風險意識等原因造成內部財務風險，存在于財務管理工作的各個環節。

1、企業管理者盲目追求規模擴張，決策缺乏科學性。在現實工作中，許多企業的管理人員缺乏風險意識，認為只要做大做強，企業就會有發展前途，風險意識淡薄，從而導致決策失誤，這是財務風險產生的重要原因之一。成功的企業總是追求更大的成功，不斷擴張是每個企業內在的沖動。然而沒有明確目標和科學決策的盲目擴張，會使一個本來健全的企業陷入混亂。這種增長不僅會給企業帶來財務風險和經營虧損，甚至會使企業徹底崩潰或破產。

2、企業籌資方式不當，資本結構不合理。由于籌資決策失誤等原因，企業資本結構不合理的現象普遍存在。企業盲目追求利益最大化，過于追求成本最低的籌資方式是錯誤的。目前，可供企業選擇的籌資方式主要有銀行貸款、發行股票、發行債券、融資租賃和商業信用。不同的籌資方式在不同的時期會有各自的優點與弊端，如果選擇不當，就會增加企業的額外費用，從而減少企業的應得利益，影響企業的資金周轉最終產生財務風險。

3、企業財務關系混亂，內部管理不完善。企業內部財務關系混亂，內部管理不完善，是企業目前存在的通病，企業與內部各部門之間及企業與上級企業之間，在資金管理及使用、利益分配等方面存在權責不明、管理混亂的現象，造成資金使用效率低下，資金流失嚴重，資金的安全性、完整性無法得到保證。

由于上述原因的存在，如果企業對其不快速做出相應的反映或處理，這些原因都將會在一定程度上，或直接或間接地促使企業走向破產，或引發企業的財務危機的產生，財務預警恰好起到了對財務危機進行事前預報并防患于未然的作用。

二、財務預警模型研究的簡要評述

我國有關財務風險預警分析的研究起步較晚，而國外開始相關領域的研究比較早，已經有企業將財務風險預警模型投入實際運用當中。下面將對一些常見的預警模型進行介紹。非量化分析主要包括：標準化調查法、“四階段癥狀”分析法、“三個月資金周轉表”分析法、流程圖分析法、管理評分法等；量化分析分為單變量判定模型和多變量判定模型。本文主要介紹量化分析。

1、單變量預警模型。單變量預警模型即是運用個別的財務比率來預測財務危機的模型。美國學者William Beaver通過對1954-1964年期間的79個失敗企業和相同數量、相同資產規模的成功企業的比較研究提出了單變量預警模型。他認為預測財務失敗的比率有：(1)現金保障率=現金流量/債務總額；(2)資產收益率=凈收益/資產總額；(3)資產負債率=負債總額/資產總額；(4)資產安全率=資產變現率-資產負債率，其中資產變現率=資產變現金額/資產賬面金額。他的研究認為現金保障率能夠最好地判定企業的財務狀況。其次是資產負債率，并且離失敗日越近，誤判率越低。

單變量預測模型法簡單易懂，但其缺點也較明顯。(1)由于單個比率不像多個財務比率能夠反映企業的整體財務狀況，所以要求企業在建立模型時要選擇最能反映企業財務運行核心特征的財務比率作為預測指標。(2)企業的核心管理層為了掩蓋真實財務狀況往往會對某些財務比率進行粉飾，故由這些不真實的財務比率所作出的預警信息就失去了可靠性。(3)對同一家公司，預測者可能會因使用比率的不同而得出不同的預測結果。

2、多變量預警模型。多變量預警模型即是運用多種財務比率加權匯總而構成線性函數公式來預測財務危機的一種模型。多變量預警模型中當屬美國紐約大學教授Altman的Z-Score五變量模型的應用最為廣泛。它是根據1946-1965年期間，在相當規模及行業里，提出破產申請的33家破產企業和33家非破產企業作為樣本，在經過大量的實證考察和分析研究的基礎上，從最初的22個財務比率中選擇了5個，使用破產企業破產前一年的數據和非破產企業在相應時段的數據，用統計方法對5個財務比率分別給出一定權數，進而計算其加權平均值(即Z值)。Z-Score五變量模型的差別函數表示如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5(式中：Z-差別函數值)

X1-營運資金A資產總額；

X2-留存收益A資產總額；

X3-息稅前利潤A資產總額；

X4-普通股和優先股市場價值總額÷負債賬面價值總額；

X5-銷售收入A資產總額；

由于該模型來自于對上市公司的研究，應用范圍不廣，故此后Altman重新評估變量X4將其確定為：股票賬面價值(所有者權益)/總債務賬面價值，新的模型被Altman稱之為Z模型，其基本表達式為：

Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5

當z≥2.99時，陷入財務困境的可能性很小；當2.7≤Z＜2.99時，有陷入財務困境可能；當1.81≤z＜2.7時，陷入財務困境可能性很大；當z＜1.81時，陷入財務困境的可能性非常大。

Z模型克服了單變量預警模型的缺陷，幾乎包括了所有預測能力很強的指標。它除了可預測本企業的財務發展狀況外，還可以分析企業的競爭對手、供應商、客戶及利益相關公司的情況。

但其局限性在于：(1)不具有橫向可比性，即不可用于規模、行業不同的公司之間的比較。(2)采用的是按權責發生制編制的報表資料，沒有考慮到較為客觀的現金流量指標，可能不能真實反映企業現實的財務質量。

為了解決權責發生制原則所帶來的人為操縱財務比率的問題，增加了兩個有關現金流量分析的指標：現金盈利質量率和現金增值質量率。現金盈利質量率=現金盈利值/凈利潤。其中，現金盈利值是根據現金流量表提供的財務信息計算出來的企業現金凈收益。現金增值質量率=現金增加值/留存收益。其中，現金增加值是企業支付了各項現金分配后的留存現金收益。

3、其他預警模型。目前，還有其他一些比較常見的財務預警的分析方法，如人工神經網絡分析法、F分數模型、近鄰法、分類樹方法等。可見，財務預警模型是隨著實際運用的發展而不斷完善、更新的。

三、構建財務預警模型的建議

基于上述分析，筆者認為應依托現代計算機技術、網絡通信技術、數據庫技術以及管理學、財務學、統計學和各種優化技術，盡快構建起科學有效的現代企業財務預警系統。構建現代企業財務預警系統注意以下問題：

首先，建立適合本企業的財務預警模型，并使其具有動態發展性特點、行業特點、企業規模等許多因素均會影響財務預警模型的預測精度。應積極借鑒美國、日本等國業已成功開發并應用的預警模型，來建立和完善適合我國企業的財務預警模型。

其次，管理信息系統的建立和完善是財務預警系統有效運行的基礎和前提，財務預警系統的有效運行依賴于管理信息系統的建立和完善。財務預警系統是為企業管理信息系統服務的，離開了管理信息系統，財務預警系統也就失去了存在的價值。因此，企業必須建立和完善管理信息系統。

再次，定性方法與定量方法相結合，財務指標與非財務指標兼顧選擇哪些財務指標作為建立財務預警模型的變量，對模型的預警精確性和可靠性將產生較大的影響。

【參考文獻】

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首先在財務風險預警領域樹立里程碑的是Beaver（1966），他利用單變量對企業破產進行預測，局限性是對同一企業的風險進行預測時，選擇的比率不同，得到的結果也可能有所不同。美國學者Edward Altman在1968年提出了多元變量Z-score模型，突破了單變量的研究。之后學者們紛紛利用多變量財務預警模型進行研究，但在1980年學者Ohlson首次采用Logistic方法預測財務風險。進入20世紀90年代，出現了基于神經網絡的財務風險預警模型，得到的結果比較理想。隨后一些新的方法如：支持向量機、期權定價模型也被運用到財務風險預警的分析中。我國的財務風險預警研究起步較晚，周首華、楊濟華（1996）把現金流量指標引入到Z分數模型中，提出了新的模型―― F分數模型。陳瑜（2000）運用二元線性回歸和主成分分析對上市公司財務預警模型的構建進行實證研究。姜秀華、孫錚（2001）則運用Logistic建立回歸判別模型。隨后的財務風險預警研究采用了新的方法――神經網絡，如： BP神經網絡（楊淑娥、黃禮，2005），模糊神經網絡混合模型（梁杰，2006），遺傳神經網絡（蔡志岳、吳世農，2006），RBF神經網絡對物流企業財務風險預警的評價（劉磊、郭巖，2012）等。隨著多學科的交流融合，也出現了其他的模型，如2015年藍莎運用系統動力學對財務系統進行結構―功能模擬，建立了財務風險預警體系。

總體來看，多元判別分析、Logistic和人工神經網絡是主要的預測方法，三者之中預測度最高的是人工神經網絡，最差的是多元判別模型。目前文獻對工業企業的財務風險預警研究較少，本文選取北京市工業企業與財務風險有關的財務與非財務數據，并引入人工神經網絡中相對完善、易于操作的多層次感知器，構建財務風險預警體系。

二、數據樣本的確定

（一）樣本預警指標選取

本文研究對象是北京市45家在上海證券交易所上市的A股工業企業，并通過csmar數據庫收集2012―2014年這些公司的相關指標。選取的指標既包括了反映企業償債能力、盈利能力、經營能力和發展能力四個方面的財務指標，也涵蓋了相關非財務指標，如股權集中度和獨立董事比例，總計18項預警指標，如表1所示。

（二）財務風險劃分

由于45家北京市工業企業被ST特殊處理的情況較少，且標記為ST發生在出現財務危機之后，很難對企業風險預警產生前瞻性影響，而且財務風險的發生是一個漸進的過程，上市公司的財務狀況在不加以控制的情況下會由輕度財務危機轉換為重度財務危機。所以本文將財務風險按照以下標準將其細分為低風險、中等風險和重大風險。如果當年的凈利潤不為負時，表明上市公司的財務風險為低風險;當年首次出現凈利潤為負，則表明上市公司為中等財務風險水平;當年為第二次出現凈利潤為負時，則表明財務風險水平很高，歸類為重大風險。根據上述標準，將2012―2014年45家公司共135個樣本劃分為三類，其中：低風險有120個，中等風險為10個，重大風險為5個。

三、實證檢驗

（一）KMO檢驗與Bartlett球度檢驗

在收集到以上45家工業上市公司近三年18項指標數據后，對原始數據進行標準化處理，以消除不同指標間的量綱差異。在此基礎上為判斷135個樣本數據是否能進行主成分分析，首先對標準化后的數據進行KMO檢驗與Bartlett球度檢驗，如表2所示，其中KMO值為0.678，大于0.6，適合做主成分分析;Bartlett球度檢驗的顯著性概率為0，說明變量具有統計學意義，而且表現出高度的相關性和顯著性。

（二）主成分因子的提取

為了對財務風險預警進行更加有效的分析，需要減少變量的個數，分析2012―2014年共135個樣本數據的18項預警指標，利用SPSS軟件進行因子分析，提取主成分因子，如表3所示。在特征值大于1時，共提取7個主成分因子，這7個主成分因子的累計方差貢獻率達到75.9%，能反映18個變量四分之三的信息。設主成分因子為Fi（i=1，2， …，7），做成分矩陣（如表4所示），可以進一步分析主成分Fi所代表的能力和它反映的有關上市公司的財務信息。

主成分因子F1中資產報酬率、每股收益、營業凈利率的比重較大，說明F1主要反映公司的盈利能力;F2中所有者權益增長率和凈利潤增長率所占的比重大，代表公司的發展能力;F3中反映償債能力的指標比重較大，說明F3主要變現為償債能力;F4中非財務指標的獨立董事比例比重最大，則把公共因子看成股權結構因子;F5中總資產周轉率的比重最大，代表整體營運能力;F6中綜合杠桿的比重最大，反映了風險水平能力;F7中營運能力的應收賬款周轉率和存貨周轉率指標所占的比重大，F7代表日常營運能力因子。這7個因子涉及到財務和非財務的相關信息，比較全面地反映出財務風險的各種因素。

（三） MLP風險預警模型的構建及實證結果

多層感知器（MLP）是一種多層前饋網絡模型，具有高度的非線性映射能力，它由三部分組成：一層為感知單元組成的輸入層;一層為（或多層）計算節點的隱藏層;一層為計算節點的輸出層。

本文運用SPSS軟件，首先將七個主成分因子代表初始的18項指標，代入神經網絡的多層感知器，作為協變量，風險程度作為因變量。其次在分區中，按照七比三的比例隨機分配個案，即135個樣本中70%作為訓練變量，30%作為測試變量。其中訓練變量中重大風險的樣本為3個，中等風險的樣本數為8個，低風險的樣本數為86個;測試變量中包含重大風險的樣本2個，中等風險的樣本數為2個，低風險的樣本數為34個。然后在體系結構中，設置最低的隱藏層數為1，分批進行培訓操作時，選擇調整的共軛梯度對算法進行優化。最后可以輸出ROC曲線分析準確性和特異性，判斷對財務風險的預警能力。

MLP對財務風險預警識別結果如表5所示，已預測與已觀測的樣本相比，在訓練變量中，有三個樣本其實屬于重大風險，卻預測為中等風險，準確率為0，中等風險和低風險全部預測準確，總體來看，訓練變量的正確率為96.9%;在測試變量中，重大風險有2個在預測的中等風險水平中，總計的測試變量的準確率為94.7%。由此得出綜合正確率為95.8%，其中低風險預測準確率為100%，說明多層感知器對低風險能較好的預測;誤判均發生在將重大風險歸類到中等風險，究其原因可能是重大風險與中等風險劃分不明確，且在第一年出現凈利潤為負時，第二年要想轉虧為盈的難度也很大，或者即使利潤為正，為彌補去年差異最后的凈利潤數額也較小，這樣造成重度風險和中度風險的差異不大，利用多層感知器預測時會產生偏差。

四、結論

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（一）融資風險截止到2012年，我國上市的物流企業共63家，對于上市公司而言，雖然融資渠道相對暢通，但是融資方式主要是銀行借款加發行股票，融資方式較單一。從2010年起，我國進入新一輪的貨幣政策調整周期，央行在一年中6次提高存款準備金率，借此收縮流動性，這種緊縮性的政策使得商業銀行等金融機構可供用于發放貸款的金額受到壓縮，這就使得物流企業要獲取銀行等金融機構的貸款難度加大，成本增加。通常情況下發行股票所籌集的資金數額比銀行借款的數額要大一些，但是物流企業的市盈率在A股市場中普遍較低，投資者的追捧程度不高，所以也難以獲得資本市場的融資支持。眾所周知，股權資本的融資成本普遍高于債務資金的融資成本，而且公司在發行股票時出于保護控制權不被稀釋的目的，會考慮發行規模的相關問題，這也增大了物流類上市公司的融資成本。

（二）投資風險物流企業的資金主要投向物流基地的建設及運輸設備的購置上。隨著社會經濟對物流業需求的逐步增加，物流企業紛紛投入巨資興建物流基地以此擴大市場份額。同時，國家也在大力加強物流基礎設施的建設，這樣一來，二者會在物流基地的建設時間、選址區域等方面產生沖突。運輸設備的購置本身會消耗掉企業大量的現金類資產，與之相伴隨產生的設備維護維修費、人工培訓服務費、各種管理費用、折舊費以及高昂的油價、過高過多的路橋費、名目繁多的罰款都會給物流企業造成投資收益的不確定性。與此同時，物流企業為提高投資收益率可能會在資金流相對充裕的情況下投資于金融市場，受到投資規模、投資技術、投機方向等因素的影響，企業要承擔一定的金融風險，這樣更加大了物流企業的投資風險。

（三）運營風險2012年社會物流總費用9.4萬億元，同比增長11.4%，我國物流企業總體經營成本仍然較高。隨著物流行業競爭的日漸加劇，為了搶得市場份額，物流企業承接超出自身服務水平的貨物運輸，致使貨物受損，運輸的安全性，及時性、可靠性得不到保證，導致物流企業口碑下降，業績評價降低，客戶流失。運輸合同條款約定的權利義務不對等，導致承運人承受不合理的風險,還有延遲交付的違約風險等。除此之外，物流企業還與一些客戶尤其是有著長期合作關系的客戶簽訂時間不等的定期結算合同，長則一年，短則半年或幾個月，物流企業在結算期內為維持正常的經營必須墊支資金。但是，許多物流企業沒有科學合理的制定適合本企業的信用政策，還有一些物流企業刻意降低信用標準，這無疑減緩了資金的回收速度，增加了企業的資金周轉壓力。另外，物流配送需要多個環節，多人經手，存在與合同約定不符、配送時間長、損耗與遺失等情況造成客戶拒付，無論是定期付款還是先服務后付款物流企業都需要承擔違約風險，這些都會給物流企業的日常運營帶來較大的財務風險。

二、物流企業財務風險預警模型構建

本文選取在A股市場中63家物流類上市公司作為研究樣本。需要特別說明的是文章并沒有把西方學術界普遍認為的破產狀態作為財務危機發生的標志，而是把ST公司作為財務危機發生的標志主要基于以下兩個原因：一是把破產作為財務危機發生的標志并不適合我國的具體情況。在實務中盡管我國上市公司也面臨破產的風險，但由于我國特殊的歷史原因出現這種情況的時候，大都采用了其他公司接管或者資產重組等方式來避免其破產。二是在我國被特別處理的公司大都是由于連續兩年虧損或最近一年的每股凈資產低于每股面值，或者同時出現以上兩種情況，如果上市公司發生以上情況，說明其已經進入了財務危機狀態。在我國上市公司中很少是因為“其他狀況異常”即因自然災害、重大事故導致公司的生產經營活動基本停止，或者公司面臨賠償金額可能超過凈資產額的訴訟而被特別處理，其退市機制主要是針對連續虧損的公司。

（一）財務指標選取根據《企業績效評價操作細則》，結合物流類上市公司的特點，本著完整性、及時性、可操作性的原則構建如表1所示的財務風險預警指標體系。

（二）主成分分析運用SPSS16.0軟件，對2011年數據進行主成分分析。求出各主成分的特征值、貢獻度和累積貢獻度。由表2可知，前七個個主成分累積貢獻率已達91%，所以選取前七個個主成分即可。樣本的前七個主成分分別用F1、F2、F3、F4、F5、F6和F7表示。

為了更清楚地分析各變量在主成分上的負載，對因子負載做方差最大化旋轉，得旋轉后的因子負載矩陣，各主成分與原始指標的具體關系如表3。

（三）判別分析判別分析就是希望利用已經測得的變量數據，找出一種判別函數，這種函數具有某種最優性質，能把屬于不同類別的樣本點盡可能區別開來。通過判別分析，得到fisher判別函數模型：Y=0.113F1+0.282F2+0.776F3+0.277F4+0.518F5+0.455F6+0.08F7

如表4所示，實際這個函數式計算的是各觀測值在各個維度上的坐標，這樣就可以通過這個函數式計算出各樣品觀測值的具體空間位置。把63個檢測樣本的財務指標數據代入判別函數，得出F值見表5，即可得知檢測樣本的分類了，若企業的F值>0.569，則企業為非ST公司，若企業的F值

三、結論

本文從償債能力、盈利能力、營運能力、股東獲利能力、現金流、成長能力六個方面選取28個財務指標，全面反映了公司的生產經營過程，且這28個財務指標具有較好的代表性。63家公司的財務指標數據都是從公司的對外財務報告中分析計算獲得，易于獲取，具有較強實際操作性。本文運用主成分分析和判別分析進行財務風險預警分析都具有較高的檢驗準確性。從本文的分析結果可以看出：對公司財務風險狀況起關鍵作用的是公司的償債能力和盈利能力，因為在主成分分析中公司的償債能力和盈利能力都有較大的貢獻率，且具有良好的解釋能力。因此公司在經營運作中無論何時都應當重視公司的盈利能力和償債能力，時刻關注它們的變化。

參考文獻：

［1］陳工孟、芮萌、許慶勝：《現代企業財務困境預測》，上海財經大學出版社2006年版。

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摘 要：良好的財務風險預警系統能夠幫助企業避免做出錯誤的財務決策，而陷入財務危機，從而導致破產的危機。中小企業作為我國社會主義市場經濟的重要組成部分，其有著數量較多、企業實力較低的特點。中小企業加強財務經營過程的跟蹤和檢測，及時識別和應對預警信息，對于公司各利益相關者有著十分重要的現實意義。本文立足中小企業日常經營過程中常見的財務風險特征及成因，針對各種不同的財務風險，應用相關風險預警理論，探討有效完善中小企業財務風險預警系統的有效措施。

關鍵詞：中小企業；財務風險；預警系統；利益相關者

中小企業是我國市場的重要組成部分，該類型企業與國有企業以及外資企業和中外合資企業相比，有著明顯的經營實力差距。中小企業的這種競爭劣勢使得其常常要面對各種各樣不利的條件，而財務作為企業持續經營的必不可少條件，一旦出現問題，極易導致企業陷入危機，甚至被迫宣告破產。因此，加強財務風險預警研究，不斷完善預警系統對于我國中小企業而言十分重要。

一、 中小企業財務風險預警系統的理論意義

大量的企業經營實踐說明，財務風險往往是導致企業出現經營危機和破產的重要因素，而對于財務風險的防范而言，一種較為嶄新的概念便是風險預警系統的構建。財務風險預警系統是一個財務風險控制的系統，其實現方式主要是通過快速、及時的數據管理，根據企業財務報表、經營計劃以及會計信息對企業的資產狀況和負債狀況作出及時的評價，以便企業及時發現問題，并作出處理。對于中小企業而言，財務風險預警系統就是立足于企業現有的信息化系統資源，通過設置一系列的財務指標，通過指標的變化預測財務風險發生的可能，并針對可能發生的風險及時作出處理的一種預警系統。

二、 中小企業財務風險預警系統的功能

一般來講，中小企業的財務預警系統主要包括四個方面的功能，這四個方面的功能分別是監測功能、診斷功能、糾正功能以及免疫功能。

（1） 監測功能

監測功能是財務風險預警系統最基本的功能之一。監測就是要對企業的日常經營全過程進行全程的跟蹤，將企業經營的實際情況與目標和計劃進行對比，并對經營狀況作出預測，以便找出偏差及原因。當出現可能危及企業財務狀況的偏差出現時，系統便會通過預警系統及時提醒經營者以便做出有效的應對措施。

（2） 診斷功能

診斷功能是預警體系的重要功能之一。運用現代管理技術和診斷技術，參照檢測功能的結果，查找造成企業危機的原因，以便為經營者采取正確的決策提供有效的信息支持。

（3） 糾正功能

通過檢測和診斷功能，系統為經營者提供了正確的改善方向。糾正功能則是根據上述程序尋找的病因，有針對性的對癥下藥，及時的更正經營過程中不正確操作，以便使得企業的財務經營及時回到正軌上來。

（4） 免疫功能

免疫功能又被稱作為防范功能，是指通過預警分析，系統而詳細的總結財務危機發生的原因、有效的處理方法和措施，從而為今后的經營管理提供可靠地參考。

三、 中小企業財務風險預警系統的構建

中小企業財務風險預警系統構建的可行性已經在我國長久的市場經營過程中，被無數中小企業所證明。而對于中小企業來講，財務風險預警系統的構建重點不在于能不能建，而在于系統是否完善，是否符合企業的現實需求，系統只有構建完成且投入運行之后，能夠為企業的財務風險控制和管理帶來實效，才是現階段我國中小企業應當關注的重點內容。

（1） 明確企業財務風險的類型和成因，確定預警的范圍

明確企業常見的風險及成因，才能有針對性的構建適合企業自身發展的財務預警系統。一般來講，中小企業常見的財務分先主要有籌資風險、現金流風險兩種最常見的形式，另外投資風險、資本回收風險、擔保風險以及價格風險，也經常會出現。明確預警系統防范的風險類型及其成因是財務風險預警系統的首要工作。

（2） 構建財務風險預警指標體系，有效實現籌資風險的預警

籌資是企業財務管理的基本職能，為了有效防范籌資風險，企業應當從實際出發，制定一套涵蓋償債能力、成長能力、盈利能力和資產運營能力的指標體系。具體來講，償債能力通常采用速動比率、資本周轉率、流動比率等進行衡量。成長能力通常通過銷售增長率、平均年利潤增長率以及資本累積率等進行衡量。銷售利潤率、主營業務利潤率以及總資產收益率等這是盈利能力衡量的重要依據。至于資產運營能力則需要通過總資產周轉率、應收賬款周轉率、存貨周轉率等周轉率予以衡量。

（3） 重視現金流量的預算編制，加強現金管理

現金流是企業生存與發展的血液，對于企業的正常運轉十分重要。企業在構建財務預警系統的過程中，應當重視現金流量預算的編制，重視現金管理的績效，加強現金風險管理的力度，防范現金風險的出現。具體來講，企業應當采用動態管理的辦法，將現金流量、未來預期收益以及財務狀況和投資計劃等以量化的形式表示出來，通過構建周期性的滾動式現金預算，作為企業衡量現實現金流量是否存在問題的依據。加強現金流量管理還需要做好實時的跟蹤監測工作，以便于及時對比現金流預算與實際之間的差距，及時發現問題，并迅速作出合理的反應。

（4） 結合企業的實際情況設定預警臨界值

財務預警系統的臨界值是指企業經營過程中財務指標正常運作的上限值，超過臨界值則表明企業的財務經營策略存在一定的問題。企業在構建財務風險預警系統的過程中，應當根據企業的實際情況，參照企業的資產狀況、負債狀況以及經營目標等實際情況，明確不同指標臨界值得多少，以便為預警機制確立明確的衡量標準。

（5） 明確預警信號報警和處理機制

企業應當設定明確的預警信號報警和處理機制，對于風險值達到臨界指標的行為，有區別的進行報警，并對報警情況的不同，采取不同的處理方法和措施，以便將風險值控制在可控的范圍之內。

一般來講，企業可選的報警方式是多種多樣的，例如，可以采用指示燈報警的方式，將巨大的風險設置為紅色的警燈，將中等風險設置為黃色的警燈，輕度風險設置為藍色的警燈，而綠色警燈為無風險。亦可采用聲音報警的形式，預設不同的聲音來區別不同的風險。為每種風險確立明確的處理程序，根據處理機制，有條不紊的做出應對。（作者單位：浙江工貿職業技術學院）

參考文獻：

[1] 周一萍.鄂東中小企業財務風險預警分析系統構建初探[J]. 當代經濟. 2009（22）.

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一、建立企業財務風險預警系統的必要性

（1）當今企業發展環境。慘痛的歷史給社會的經驗是固步自封只會落后，之后任人欺凌。這一點同樣適用在經濟市場，經濟競爭就是沒有硝煙的戰場。所以，當今的市場經濟中，各個企業所要面臨的競爭對手不僅僅是國內的企業，還有國外的各強國的優秀企業。形式十分嚴峻，企業只有經歷了各種各樣的歷練和考驗，積極吸取競爭對手的優秀制度，不斷的從經歷中總結經驗，吸取教訓，完善自己，才能夠從中脫穎而出，屹立在國際經濟市場之內。

（2）建立企業財務風險系統的必要性。一個企業就像一個人一樣，它的發展受到兩個方面的影響：一是來源于外部經濟市場的規則、國家的政策、社會的要求之類的外部考驗，另一個就是來源于自身的影響。一個優秀的人需要對自身內在進行管理，在不斷豐富自己的同時，也需要培養或制定良好習慣對自己進行制約。對于企業來說，在不斷發展的同時，必須要制定相應的制度來對企業進行約束，避免或減少外界對企業造成的不良影響，將事后的管理更改為事前的預防。因此，企業應建立嚴謹的財務風險預警系統和監控系統，提高企業對市場的危機意識。

（3）建立企業財務風險系統的意義。有企業成立，也有企業成功，自然也就有企業合并或者是破產，這些是市場經濟的環境下企業的發展常態。相信每個企業都不愿意走向衰落，那么，企業就要提高自身對市場信息的應對以及消化的能力，最大程度上利用自己企業的優勢，不斷的加強企業自身抵抗風險的機制和意識。建立企業財務風險預警系統，通過風險預警系統中的防范、監控、預警等功能應對各種容易發生變化的、非常見的逆境狀況，從而保證企業生產經營的安全性以及企業生產經營中的良性循環。財務預警系統可以多方面的分析公司財務情況，并結合實際的經濟市場的信息來預測公司財務危機，從而不斷針對調整，讓企業的財務活動始終處于“可控、且安全”的狀態。公司財務對經營活動具有前瞻性特征，有大量的實例可以證明，陷入經營危機的企業基本上都是由財務危機為征兆的，而財務的危機問題，并不是突然性的、爆發性的危機問題，財務危機的形成是問題的不斷積累與惡化共同造成的。而財務風險預警系統能夠不斷排查這些問題，一些敏感性的關鍵財務指標即警兆會以不同的形式，在不同程度顯現出來，然后系統就會對這些問題進行分析，及時的減少財務問題，從而減少財務危機的發生。

二、企業財務風險預警系統的構建

企業財務風險預警系統是財務風險管理中一項綜合性程序較高且復雜的管理活動，主要是指企業在財務風險管理中形成的各種相互制約、相互依賴的預警職能體系。通常情況下，企業在對財務的管理過程中，都會采用財務杠桿系數衡量財務風險的方法。但是這樣的方法對于財務風險預警來說，遠遠達不到要求。財務預警系統是通過對企業財務活動進行預測、監控，通過因素分析、比較分析、比率分析等方法建立的一套財務預警分析系統，系統全面地檢測企業的財務情況，通過分析預先告知企業可能出現的財務危機，讓企業可以提早準備，而且還可以采取特定的措施，排除危機，保證企業財務活動安全運行的管理行為。當前財務預警模型多采用單元判定模型，多元線性判定模型如人工神經網絡模型、Logisti模型、Z分數模型等。

要想構建企業財務風險預警系統，首先要做的是對需要達到的目標狀況、財務風險預警所處的環境情況進行分析，然后要結合風險預警的論證還有企業的實施環境，使用合理科學的財務指標，并且要充分的考慮財務風險預警的功能選定以及財務風險系統的結構構建的問題。

此外，由于財務風險預警系統的重要方法是利用財務風險分析機制，所以要想建立企業的財務風險預警系統，就必須要建立健全財務風險分析處理的管理機制，企業的財務風險需要這兩個機制合作、共同解決。財務風險的處理中有改進措施、補救措施、還有應急措施等。系統對于風險問題的處理一般是將財務風險的信息經過匯總之后將其送到危機處理小組進行處理解決。

企業財務風險預警應配合企業發展建設要求。財務管理和財務風險預警都是因企業的發展建設而建立，財務風險預警系統的運行與操作是根據企業的各項信息進行分析判斷得出結果，財務風險預警系統應結合企業的實際狀況，建立適用與企業發展的預警系統。對已經建立的風險預警系統應進行必要的評估和檢查，及時調整系統中不適當的環接，降低企業的財務風險。

企業應加強風險的防范工作。面對企業間的競爭，企業的管理者必須提高財務風險的防范意識，加強財務控制程序，提高財務管理的制度，提升對財務危機的認識，將財務風險系統融入在日常的工作監督中，發現預警中的異常立即應對，采用危機管理對出現的財務危機進行補救處理，降低企業的風險，促進企業的安全發展。

三、結論

如今企業的發展面臨的是國際的經濟市場，企業的發展壓力相對較大，企業必須從各方面武裝自己，財務作為企業發展的核心更是要受到重要的保護，建設企業財務風險預警系統可以幫助企業不斷的檢視自身，結合實際的市場規則或需求，對企業內部的信息或制度進行排查，能夠幫助企業盡早的發現問題，給企業解決問題的時候，同時也減少了由財務問題不斷積累、壓縮，最后對企業造成毀滅性傷害的可能性。本文簡單論述了企業財務風險預警系統的構建問題，提出了幾點針對性的建議，希望可以幫到各位讀者，幫到各個企業提高效益。

參考文獻：

篇（6）

中圖分類號：F426.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）17-0038-01

隨著我國人口的不斷增多，能源危機逐漸加劇，加上能源消費過程中所帶來的諸多環境問題，使得傳統以煤炭、石油、天然氣為主能源結構迫切需要革新和改變，因此，在全球范圍內興起了可再生資源太陽能應用的相關研究，以實現低碳可持續發展。近年來我國也出臺了許多良好的政策大力支持可再生能源產業的發展，迅速使得我國形成了專業化、規模化、國際化的太陽能光伏產業鏈，涌現諸多知名的光伏生產企業，當然這些光伏生產企業快速的壯大的同時，不可避免面臨著技術、競爭、匯兌、利率、資本結構、經營決策等方面的風險，特別是伴隨著歐美對我國光伏生產企業諸多貿易保護政策的實施，光伏企業所面臨的財務壓力更大，因此，對光伏企業財風險預警機制研究具有一定的實際意義，以便建立一個較為完善和有效的財務風險預警系統，避免光伏企業財務風險擴大所帶來不良影響。

1 光伏企業財務風險預警存在問題

企業財務風險預警無論是在理論還是實踐方面都不是一個新興話題，發展至今，在各個行業已經取得了長足的進步，當然也在光伏企業得到了應用，但國內部分多晶硅及光伏制造業，受地方政府主導實現了規模投資型超越式發展，未能及時控制好發展與經營風險，最終經營風險轉化為支付不能的財務風險，甚至步入債務重組式的破產整合，因此，生搬硬套其它行業較為成熟的企業預警機制出現一些問題，主要表現在以下幾個方面。

①科學財務風險預警方法的缺乏。科學財務風險預警方法是財務風險預警工作有效開展的重要前提。目前，多數光伏企業缺乏對財務風險預警機制的系統性和整體性認識，導致財務預警體系存在諸多漏洞。特別是在財務風險預警方法的應用方面，以傳統的定性分析方法為主，缺少較為先進的以計算機為手段的模糊數學、AHP、蒙特卡羅模擬等方法。另外在預警指標的選擇方面也缺乏全面性、客觀性的考慮，自然也就造成了財務風險分析有失科學性和嚴謹性。

②合理財務風險預警組織機構的缺乏。目前光伏企業還沒有設置職能分明、系統完整的風險管理組織機構，即便設置了相關部門，在工作職責落實方面也有所欠缺，一旦風險發生，形同虛設，便無計可施。

③規范財務風險管理信息系統的缺乏。據筆者調查，整個光伏企業缺乏功能齊全的財務風險管理信息系統，導致財務風險分析沒有完整、可靠的數據，無法科學評估企業生產經營中存在的財務風險因子，當風險發生時也就無法有效的加以應對，風險預警機制的效應自然難以發揮。

2 光伏企業財務風險預警機制建立

從以上分析可以看出，光伏企業還未建立完善、有效的財務風險預警機制，需要針對性的從以下幾個方面加以健全和優化。

2.1 財務預警指標的選擇

財務預警指標選擇是財務風險分析和財務預警建立的前提，本文在滿足有效性、客觀性、針對性、敏感性、邏輯性、特殊性等原則的基礎上，參閱大量文獻，結合光伏企業行情，確定了以反映企業償債能力、盈利能力、管理能力、發展能力的財務指標和反映企業行業影響力、節能環保能力等的非財務指標。并通過AHP財務風險分析方法，得出目前光伏企業的財務狀況存在著較大的風險，主要體現于較低的盈利能力和償債能力。第一，受前期國際金融危機的影響，各國降低對光伏產業的政策補貼，致使光伏產品價格下降，凈利潤減少，進而造成光伏企業利息保障倍數、資產周轉率、主營業務利潤率的大幅下降，甚至主營業務收入增長率、主營業務利潤增長率出現負增長。第二，國際運輸費用上漲增加了銷售費用，研發投入加大、管理機構擴大、雇員增多等都增加了光伏企業成本費用，利潤自然出現下滑，導致成本費用利潤率的下降。第三，受歐元貶值的影響，外幣債務利息增加和外幣收入匯兌造成了利息費用大幅上升。可以看出，這些客觀存在的財務風險使得光伏企業財務風險預警機制建立更加迫在眉睫。

2.2 預警組織機構的設立

財務風險預警的重要性和專業性決定其實施必須有專業組織機構和人員來完成，因此，文章認為光伏企業應建立專門的財務風險預警組織結構，即在企業中設立獨立于其他部門的財務處風險預警部，將財務風險預警納入正常的工作范疇中，并明確預警部門的權責。預警部在享有與企業其他部門同等權利的基礎上，擔負著風險控制目標確定、風險信息搜集、風險預防與控制策略制定等職責。預警部需定期利用專業知識和相關技能對企業財務數據和其他信息進行整理、對比和分析，并以書面報告反映企業目前的財務狀況，發現存在的財務風險，預測未來可能面臨的風險。若發現風險，需要及時制定風險控制方案并落實風險的降低和消除。

2.3 內部控制制度的健全

內部控制制度的健全作為財務治理的最根本措施對財務風險的預防至關重要。我國目前大部分光伏企業都在美國上市，因此面臨著《薩班斯法案》的嚴厲監管，這就要求光伏企業在健全內部控制制度時滿足《薩班斯法案》監管要求，需要從以下幾個方面加以完善。

①內部控制環境的營造。光伏企業需建立反舞弊機制和規范財務人員職業道德行為，以防止由于個人經濟利益驅使而出現虛假財務報告。并培養全體員工的財務風險識別和控制能力，整體性提高企業的風險應對系數。

②風險評估機制的建立。組織專業評估隊伍定期對現有風險管理狀況進行評估，并根據評估結果加以改進和完善，對控制措施的落實和實施加以監督。

③從上到下風險管理的實施。光伏企業為了加強內部控制，一般會對所有財務科目、財務的業務流程進行檢查。但按照《薩班斯法案》對上市公司的要求，需要采取從上至下的風險管理策略，對不重要系統、內部流程、財務報告系統等作適當篩選，以減輕內控工作量。

2.4 財務信息化管理的完善

企業財務信息的及時準確取得是財務風險預警的關鍵，要實現這一目標其關鍵是財務信息化管理的完善。光伏企業應全面推廣ERP系統的應用，通過一套完整的ERP項目，不僅方便財務信息的收集和管理，更有利于企業其它信息的整合。ERP系統可徹底改變“財務”僅僅只與財務部門相關的觀點，事實上，采購、物流、銷售等非財務部門在系統中的數據己關聯到財務銷售成本、銷售價格、庫存價值等方面的計算、結轉，成為財務數據的一部分，這正是ERP系統的真正價值，對財務報表和財務分析都會產生影響。

2.5 財務預警應急系統的構建

應急系統是財務風險預防的一個重要組成部分，正確的財務危機處理措施能保證光伏企業財務預警系統的順利運行。為此，本文設計了光伏企業的財務預警應急系統程序。首先，企業財務狀況異常發現后，立即組建專業應急處理機構。主要包括預警員、信息員及相關負責人，必要時可聘請有經驗專業人事聯合處理。然后，啟動事前建立的應急預案。完善的財務危機應對預案的來源包括公司以前對失誤的控制與矯正方案、企業長期使用且行之有效的抵御風險的經驗、同行業相關企業財務風險應對的案例等。應急預案內容應與公司經營特點相關，一般應包括處置風險的原則、目標、與債權人的談判策略、可信任的供應商和經銷商、可供咨詢的專業機構等。

3 結 語

財務風險預警機制的建設是一個系統性的過程，特別是對于光伏企業而言，更需要從各個環節進一步深化和健全財務風險預警體系，以保證光伏企業在嚴峻的市場行情中持續穩定的發展。

參考文獻：

篇（7）

關鍵詞：

高校財務風險；預警指標體系；構建

在我國高等院校快速發展的背景下，發展過程中隨之而來的問題越發增多，尤其是財務風險問題。為了能夠更好的解決財務風險問題，各大高校有必要構建起與自身發展相符的財務風險預警指標體系，進而有效的預警和防范財務風險，進一步促進自身的健康穩定發展。但結合實際情況來講，我國多數高校并未意識到財務風險預警指標體系構建的重要性，造成財務工作效率始終無法提高。因此，本文淺談了高校構建一套財務風險預警指標體系對于推動自身發展的必要性。

1概述財務風險預警

高等院校財務預警指的是學校在計算財務預警指標值時，對高等院校財務情況進行度量，并對高等院校財務指標預警值高低進行評價，進一步對學校財務預警信號進行掌握。學校財務預警機制可以說是一種財務制度安排，具有監測與診斷學校內部財務狀況作用，就是學校在了解財務情況下，選擇相應的指標作為財務預警指標，對學校財務預警標準風險進行明確，在對學校財務風險監測下，使學校財務人員對財務風險出現的原因有所了解，并制定相應的措施以降低財務風險。但實事求是的講，我國大部分高校都未意識財務風險預警指標體系構建對于加強財務工作水平的重要性，導致財務工作過程中頻繁出現問題，學校面臨的財務風險越發增多，在這樣的現實情況下，需要加大力度宣傳和推廣財務風險預警指標體系這一概念，使更多的高校對其有所了解，并在管理自身財務工作中積極構建出一套完整的、有效的財務風險預警機制。

2高等院校構建財務風險預警指標體系需要遵循的原則

在學校財務風險管理過程中，對學校財務風險形成原因與形成特點進行分析，設置出相應的風險預警指標體系，進而可以對學校財務運作中潛藏的一系列風險有效識別，為學校財務管理工作人員提供出科學的、高效的識別風險方法。因此，為了可以在第一時間內對學校財務風險準確識別，進而做出有效的、健全的預防措施，在構建學校財務風險預警指標體系中，需要遵循如下幾點原則：

2.1遵循合理性原則

所謂的合理性原則就是在指標選取中，應重視影響學校財務風險情況的重要因素，可以對學校財務狀況客觀反映。并且所選擇的目標，無論是在概念的外延方面上，還是在概念的內涵中，都需要具備明確性。所以，風險預警體系的構建應遵循合理性原則。

2.2遵循可操作性原則

在指標選取中，需要對指標的可行性與有效性全面考慮。眾所周知，財務指標數據可以在財務部門獲得，并且數據是真實的、有效的，這樣才可以保證構建起的財務風險預警指標體系具備有效性與可操作性。

2.3遵循可比性原則

通常情況下，高等院校存在的財務風險，一般都需要在學校與學校之間、指標與指標之間互相比較，才能分得出高低。所以，在風險評價指標設置過程中，需要對指標的通用性與可比性進行調查研究，確保風險評價指標的可比性。

3高等院校構建財務風險預警指標體系的對策

3.1償債能力評價指標具體包括:（1）負債總額除以資產總額等于資產負債率，它體現的在高等院校總資金中，債務資金占的比例。各大高等院校應結合自身資金實際情況，控制資產負債率，同時還要保證各項活動的開展有著充足的后備資金。（2）流動資產除以流動負債等于流動比率。這就表明高等院校以流動資產支付流動負債的水平，通常在3-6最佳。（3）年均負債總額除以高等院校非限定性收入乘以100%，體現出學校非限定收入保障負債的能力。學校的非限定性收入有很多款項，但結合相關規定而言，在學校償還銀行中貸款本息時只能使用非限定收入。所以，非限定性收入比率值越低，證明此學校償還債務水平就非常高，所存在的財務風險也很小。3.2運作能力評價指標具體包括:（1）年收入總額／年支出總額=年收入支出比，這一公式反映出高等院校收入與支出之間的關系，此率值越高，說明學校收入的越多。（2）（年經營結余+年事業結余）／年平均凈資產總額×100%=凈資產收益率，這體現出學校使用凈資產獲得收益的水平，這一比率值越高，就表明學校利用資產獲取收益水平就越高。（3）（年經營結余+年事業結余）／年平均收益性資產總額×100%=資產收益率。表明學校使用收益性資產獲取收益的水平。一般情況下，此比率值越高，就表明高等院校利用資產的效果就越好。3.3評價發展潛力指標包括：（1）（年末現金余額-年初現金余額）／年初現金余額×100%=現金余額增長率。這一指標代表著此高等院校中流動資金的增多與減少趨勢，體現出高等院校的穩定發展狀況，此比率值越高，表明著此高校有著較強的償還債務能力。（2）（年末資產額-年初資產額）／年初資產總額×100%=總資產增長率。這個指標體現出高等院校資產規模增長狀況，此指標值越高，表明高等院校發展能力就越高。但需要明確的是，在高校財務分析過程中，使用此指標需要對資產規模擴張量與擴張質進行分析，防止一味的擴張引發更大、更多風險。（3）（年末自有資金總額-年初自有資金總額）／年初自有資金總額×100%=自有資產增長率，此指標將高等院校自有資金規模增長狀況進行全面反映，此指標值越高，就表明此高校有著很高的發展潛力。

4高校需合理運用財務風險預警指標體系

高等院校的資產和資金通常用來確保可以正常有序開展學校內教學和科研活動。若是很難達到預期目標，就表明了高等院校管理資產資金中存在問題。為了可以對高等院校運營績效狀況有效辨識，就需要建立準確的運營績效能力指標。可在分析上文所提到的各種指標下，對學校總體運營狀況進行整體分析。其收入支出比率指的是學校實際運用學校內一系列資源能力的指標。通常而言，學校這一指標值越高，就證明學校有著很高的自我支付能力。通過調查研究風險，學校內的收入支出比例最好在0.5左右。生均學費收入支出比率指的是衡量學校學生交費補償支出能力，一般狀況下，此指標值越高，就代表著學校挪用其他方面的經費能力就會越高。同時，還有一些固定資產增長率、應收款、暫付款等等，這些值與年終流動資產比值能夠體現出學校運營績效水平。結合實際情況來講，我國各大高校都屬于事業單位，但在實施市場經濟體制背景下，高等院校要取得更好的發展，勢必要結合市場經濟發展要求，全方面、多角度實施社會服務，爭取辦學效益的最大化。

5結語

在構建學校財務風險預警指標中，應結合學校財務實際活動，并考慮到財務潛在風險要素，遵循可比性、合理性和可操作性等原則，對高等院校面臨的財務風險情況全方面的反映，進而控制好高校面臨的財務風險。在學校財務風險預警體系構建中，既需要對各種風險預警指標準確選擇，并要綜合化處理每項指標，確保最后每項指標以簡單的數字化方式反映出來，唯有這樣，學校中構建起財務風險預警體系才能真正滿足合理性、可比性的要求。

參考文獻：

［1］王瑩.高校財務風險預警指標體系構建研究［J］.現代營銷（下旬刊）,2015,（10）:127.

篇（8）

Z＝0.012X1＋0.014X2＋0.033X3＋0.006X4＋0.999X5

其中：

X1＝（營運資金／資產總額）×100

X2＝（留存收益／資產總額）×100

X3＝（息稅前利潤／資產總額）×100

X4＝（所有者權益總額／負債賬面價值總額）×100

X5＝（銷售收入／資產總額）×100

其中X1、X4反映企業的償債能力；X2、X3反映獲利能力；X5反映盈利能力。Z值越低，風險越大。在奧特曼（Altman）的多元Z值判別系統中，最終對財務風險預警起作用的財務比率只有5個，這是否意味著其它財務比率對財務風險預警就不起作用了？其實不然，因為奧特曼在構建多元Z值判別系統的過程中，首先進行財務比率的相關性分析，剔除了一部分財務比率，并最終根據累計貢獻率選擇了5個財務比率。實際情況是財務比率之間往往具有一定的相關性，但又不是完全相關的。因此，能否找到一種方法，使得在構建財務風險預警系統時，一方面既能考慮到更多一些對財務風險預警有指示作用的財務比率；另一方面又不會因為財務比率太多而增加分析問題的復雜性?為了解決這一問題，利用層次分析法。層次分析法通過同類指標兩兩比較誰更重要的方法，構造判斷矩陣，計算出特征向量，確定各層次的權重。另外，奧特曼多元Z值判別系統的所選擇的5個財務指標，是基于會計權責發生制下的財務比率，能否利用收付實現制下反映企業的償債能力、獲利能力、盈利能力的現金流量指標替代呢？從國內外實證研究表明，采用現金流量的系列指標分析有助于財務風險預警。

所以，利用層次分析法并結合奧特曼多元Z值判別系統的分析思路，構建了基于企業現金流量分析的財務風險預警系統，通過計算出來的A值，與預警指標比較以及在預警區間的范圍，可正確評價企業面臨的風險，得知風險程度和風險來自哪些具體方面，從而有針對性地制定有效措施防范風險。

二、財務風險預警系統的構建

（一）指標選擇原則

指標選擇原則力求科學性、全面性和可比性。科學性和全面性就是要運用現代科學的方法，參照國外先進的做法來對企業進行評估，評估方法設計和指標選取要客觀、公正、公平，盡量淡化主觀色彩，表現為所選用的指標既要反映公司的獲利能力和支付能力，又要反映資產流動性和財務彈性等財務狀況，以概括反映資產負債表和利潤表的有關指標的信息，同時兼容各指標之間的系統性。可比性表現為所選用的指標不受公司行業背景等個性條件的限制，可直接比較。同時，選取的各項指標必須有機配合，形成體系，指標之間不能重復和矛盾，各項指標要有一定的依據并真實可靠；要選擇能夠反映企業全貌的指標，既要評估企業的現在，也要評估企業的過去，還要預測企業的未來；選取的指標要有代表性，盡量精簡，避免由于指標過于龐雜而導致的內容沖突、相互矛盾等現象；選取的指標應具有較強的橫向、縱向可比性，并盡可能排除偶然或異常事項的影響。

（二）現金流量指標的選擇

綜合上述有關指標選擇的原則，財務風險預警系統從以下五方面選擇現金流量分析指標：

1.結構性分析指標

經營活動現金流量流入流出比X11＝經營活動現金流入量／經營活動現金流出量

投資活動現金流量流入流出比X12＝投資活動現金流入量/投資活動現金流出量

籌資活動現金流量流入流出比X13＝籌資活動現金流入量/籌資活動現金流量流出量

2.流動性分析指標

現金到期債務比X21＝經營活動現金凈流量/本期到期債務

現金流動負債比X22＝經營活動凈流量/流動負債

現金債務總額比X23＝經營活動現金凈流量/總負債

3.獲取現金能力分析指標

銷售現金比率X31＝經營現金凈流量／銷售額

每股營業現金凈流量X32＝經營現金凈流量／普通股股數

總資產現金回收率X33＝經營現金凈流量／總資產

4.財務彈性分析指標

現金滿足投資比率X41＝經營活動現金凈流量／（資本支出＋存貨增加＋現金股利）

現金股利保障倍數X42＝每股經營現金凈流量／每股現金股利

5.收益質量分析指標

現金營運指數X51＝經營現金凈流量/經營所得現金

現金利潤率X52＝經營活動現金凈流量/凈利潤

（三）利用層次分析法確定權重

對財務風險預警指標賦予不同的權重，體現了各變量指標對風險預警結果的影響程度和重要程度，指標權重應根據風險管理的目的來設置，財務風險的指標體系主要是從企業的角度考察其償債能力和風險承受能力，因此，償債能力和現金流動情況是整個指標體系的重點，該部分的權重應相應加大。層次分析法，是一種定量與定性相結合，是將決策者的主觀判斷與偏好用數量形式表達和處理的方法。

首先，在財務風險預警系統（A）中第一層分解為現金流量結構指標（B1）、流動性指標（B2）、獲取現金能力指標（B3）、財務彈性指標（B4）和收益質量指標（B5）五個分層指標。這五個方面對現金流量綜合評價值來說，其重要性各不一樣，即權重有大小。按重要性排序為：B3>B2>B1>B4＝B5，根據層次分析原理和指標間兩兩比較重要性（1表示同樣重要，3為稍微重要，5為明顯重要，7為重要得多，2、4、6介于以上相鄰兩種情況之間），構建以下判斷矩陣：

根據以上5階矩陣求得特征向量為：

＝（0.1151，0.2137，0.5300，0.0706，0.0706）T

同時，求得判斷矩陣最大特征根為：

λmax＝ ＝5.13168，

一致性檢驗CI＝＝（5.13168－5）／4＝0.03292，

5階矩陣RI＝1.12，CR＝CI／RI＝0.03292／1.12 ＝0.0294

其次，分別對各層構建判斷矩陣，用同樣的方法求特征根并進行一致性檢驗。現金流量結構指標（B1）經營活動現金流入流出比（X11）、投資活動現金流入流出比（X12）、籌資活動現金流入流出比（X13）三個指標，構建的判斷矩陣、特征向量及一致性檢驗：

流動性指標（B2）分解為現金到期債務比（X21）、現金流動負債比（X22）、現金債務總額比（X23）三個指標，構建的判斷矩陣、特征向量及一致性檢驗：

獲取現金能力指標（B3）分解為銷售現金比率（X31）、每股營業現金凈流量（X32）、全部資產現金回收率（X33）三指標，構建的判斷矩陣同B1的矩陣，特征向量WB3＝（0.5390，0.2972，0.1638）T。

財務彈性指標（B4）分解為現金滿足投資比率（X41）、現金股利保障倍數（X42）兩個指標，構建的判斷矩陣和特征向量：

收益質量指標（B5）分解為營運指數（X51）、現金利潤率（X52）兩個指標，構建的判斷矩陣和特征向量：

（四）財務風險預警系統的建立

則由以上的特征向量矩陣構建財務風險預警系統的如下：

A＝0.1151B1＋0.2137B2＋0.53B3＋0.0706B4＋0.0706B5

其中：

B1＝0.5390X11＋0.2972X12＋0.1638X13

B2＝0.2244X21＋0.6196X22＋0.1560X23

B3＝0.5390X31＋0.2972X32＋0.1638X33

B4＝0.3333X41＋0.6667X42

B5＝0.3333X51＋0.6667X52

三、財務風險分析

從上述現金流量指標的層次分析中可以看出：財務風險預警系統是從企業現金流量的結構性、流動性、獲取現金能力、財務彈性和收益質量五方面來評價企業財務風險的預警結果及其財務風險承受能力，財務風險預警結果A值越大，其風險越低；反之，分值越低，風險越高。

四、應注意的問題

1.需將定性分析和定量分析結合起來綜合分析

建立了以現金流量分析為基礎的財務風險預警系統，是定量分析系統，其所選擇的現金流量分析指標不能反映企業全部風險特征，通過國內外實證研究表明，在財務風險分析中考慮非財務因素仍然認為有必要，因此，應將定性分析和定量分析結合起來綜合運用。

2.持續更新財務預警指標和預警區間

財務風險預警系統是一個持續完善的過程，在財務預警系統建立后，企業應定期根據其經營情況、行業發展狀況及宏觀經濟環境的變化，及時檢討財務預警指標的選擇及預警指標預警區間設置的合理性，以完善相應的財務風險預警機制和財務風險管理措施。

3.建立風險管理信息系統，為財務風險預警提供信息技術支持

篇（9）

一、引言

交通運輸業是現代國民經濟的基礎設施行業，具有著完全競爭與部分行業壟斷相結合、社會意義較為重要的特征。由于市場瞬息萬變和難以預測、客觀環境復雜以及管理者素質水平有限，均使得風險常常存在，財務風險也隨之應運而生。這些風險是：（1）籌資風險。目前交通運輸企業投資主要來源于外部融資。外部籌資包括股權籌資與借貸籌資兩種形式。目前國內交通運輸類上市公司只有77家，因此，交通運輸類企業主要是以借貸融資的方式來籌集資金，而如果借入的資金不能夠產生預期經濟效益，就會導致交通運輸企業集團不能夠按時還本付息，使得企業集團可能付出更高的代價，甚至于陷入到破產倒閉的財務危機之中。（2）投資風險。即企業集團投入了一定資金后，因市場環境變化等多因素影響，最終導致實際收益與預期收益發生了偏離進而造成的損失。它主導著資金循環過程中所有風險，制約著財務風險中其它類型風險的發生及其發展程度。投資風險包括兩部分，一部分來自于短期投資，一部分來于自長期投資，其中比較重要的是長期投資風險。如高速公路的BOT項目，項目建設期、竣工期大大晚于預期；不能夠完成項目的建設或完成的項目不能夠達到預期的設計標準，施工的成本超過預算的成本，這些均可能導致企業面臨巨大的投資風險，甚至可能使一個企業陷人嚴重的財務危機中。（3）資金回籠風險。在公司開始經營運轉的過程中，投入的資金會以各種各樣的形式出現，因此存在著技術和經濟貶值的風險。如國內的貨物運輸企業為了擴大市場占有率，通常會先提供貨物運輸服務，然后再與客戶定期結算，這樣更容易保留穩定客戶，但隨之便產生了各種應收款項，增加了壞賬發生的可能性，進而加大了資金回收的風險。（4）外匯風險。交通運輸企業集團所而臨的外匯風險：一是經濟風險，即企業集團在向國外銷售或購買商品、勞務時，會由于不利的匯率變動使成本增加或收入減少的風險。這種風險發生于匯率變動之后，其特點是具有長期性和持續性。二是交易風險，即從交易達成時起到款項支付或收訖的這段時間產生的風險，它在匯率變動之前產生，于匯率變動之后結束。三是折算風險，即企業集團的母公司，在編制用外幣計量的子公司合并財務報表時所產生的風險，這種風險和交易風險一樣，在匯率變動的時侯已經成型，是一次性的風險。如果不能有效規避和防范各種財務風險，必將威脅到企業的生存與發展，使之陷入財務失敗的困境，最終導致倒閉破產。因此，建立交通運輸業財務風險預警模型，及時診斷出財務危機信號，進而采取解決對策，對于保障交通運輸企業的安全健康和可持續發展，有著極其重要的意義。

二、研究設計

（一）預警指標設計 交通運輸企業包括鐵路運輸、水上運輸、公路運輸、管道運輸業、航空運輸、倉儲物流和交通運輸輔助業等行業。我們在選擇指標的時候，如果指標選取的不全面，可能就會遺漏某些較為重要的預警指標，從而有損綜合評價的客觀全面性；但如果指標選取的過多，范圍太大，可能會造成評價工作不經濟。鑒于以上原則，交通運輸企業財務預警指標體系的主體應該是企業財務評價指標體系。經過分析企業財務評價指標體系的具體內容，在交通運輸企業預警指標體系中，仍需反映企業基本績效的四個方面因素，即財務效益狀況、資產管理效率、償債能力狀況和成長能力狀況。主要預警指標參見表（1）。為便于對指標進行量化處理，結合交通運輸企業管理的特點和各指標的行業標準，每一指標都被定義了三種狀態，每種狀態分別表示不同程度的風險。狀態A表示財務情況較好；狀態B表示財務情況一般；狀態C表示財務情況較差。預警指標體系見表（2）。

（二）樣本的選取 樣品材料主要是從經濟一般上市公司金融數據庫系統。由數據源和數據可靠性約束，研究樣本來自上市公司。由于交通行業上市公司77只，特別是破產的公司很少發生，所以唯一的選擇和交通運輸企業的經營特點，金融結構類似于樣本公司。上市公司在圣類企業定義為“財務失敗”或“金融危機”的企業。本文的樣本資料主要來源于CCER中一般上市公司的金融數據庫系統。受信息來源和可靠性約束，本文研究的樣本均來自上市公司。由于國內交通運輸行業上市公司只有77家，加之破產公司鮮有出現，所以選擇與交通運輸企業集團的經營特點、財務結構等相似的樣本公司。如果上市公司某年出現于ST類企業名單中，則被認定為“財務失敗”或“財務危機”的公司。交通集團及與交通集團經營特點、財務結構等有相似的樣本公司；2007-2008年被ST、未被ST的公司，并要求獲得兩年前的資料；為了適應本文的需要，研究時我們隨機抽取了88家交通運輸業上市公司及財務結構類似的上市公司作為構建模型的樣本。

（三）模型變量的選擇 本文根據交通運輸企業的特點選取了10個變量：X1： 凈資產收益率（營業利潤）X2： 資產收益率X3： 凈利潤率X4： 營業收入增長率X5： 營業利潤增長率X6： 流動比率X7： 現金流動負債比率X8： 資產負債率X9： 應收賬款周轉率X10： 資產周轉率。

（四）預警模型的建立 運用SPSS 16.0軟件，按照上述確定的10個研究變量，對這88家樣本企業進行主成分分析。可以得出以下結果：從表（3）（方差解釋表）來看，對于這10個指標的信息，當選取7個主成分因子時，其信息量達到了94.237%，基本上保留了原來的指標信息。從表（4）（旋轉后的因子載荷矩陣）來看，第一主成分FAC1_1與X6： 流動比率、X7： 現金流動負債比率、X8： 資產負債率三個指標的因子負荷能力遠大于其他一些指標，可見，從這3個變量，反映企業的償債能力。所以FAC1_1可表示償債能力主成分。FAC2_1主要由變量 X1： 凈資產收益率（營業利潤）、X2： 資產收益率兩個變量解釋，這兩個變量均反映企業的盈利能力，因此FAC2_1表示的是企業盈利能力主成分。FAC3_1主要由變量X3： 凈利潤率解釋，該指標屬于盈利能力的指標，由此FAC3_1與FAC2_1主成分一樣，表示的是企業的盈利能力主成分。FAC4_1主要由變量X10： 資產周轉率解釋，該變量反映了企業的營運能力，所以FAC4_1表示的是是企業的營運能力主成分。FAC5_1主要由變量X5： 營業利潤增長率解釋，該指標也屬于發展能力的指標，因此FAC5_1代表的是企業發展能力主成分。FAC6_1主要由變量X9： 應收賬款周轉率解釋，該指標屬于營運能力指標，因此FAC6_1與FAC4_1主成分一樣也代表的是企業營運能力主成分。

三、實證檢驗

（一）回歸分析 在上述主成分分析的基礎上，得出了7個主成分因子。結果見表（6）。可見，由“B”列的系數可以得出的交通運輸業財務風險預警模型為：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表示上市公司面臨財務危機的概率；FAC1_1表示償債能力主成分因子；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表示營運能力主成分因子；FAC5_1表示發展能力主成分因子；FAC6_1表示營運能力主成分因子；FAC7_1表示發展能力主成分因子。因此，交通運輸企業的財務狀況主要由這7個主成分因素決定。利用此處得到的最終預警模型，就可以對交通運輸企業的財務狀況進行預測，當預測的概率大于0.5時，就推斷其兩年后將會發生財務危機，否則就推斷其兩年后將不會發生財務危機。通過運用Logistic回歸分析，得出了該模型的預警結果，見表（7）。對于Logistic 回歸分析的結果，在88個樣本單元中，有7個被判錯。其中在36個財務危機公司中，有2個被判錯，準確率達到了94.4%；在52個非財務危機公司中，有5個被判錯，準確率達到了90.4%，總體準確率達到了92%。可以看出，這個預警結果準確率很高，表明了該預警模型具有很高的實用價值。

（二）交通運輸業財務風險預警判別模型的運用測試 為檢驗所構建的判別模型的有效性，在非ST類上市公司的交通行業企業中隨機選取了2006年20家交通運輸業上市公司的年報進行模擬財務預警，將20JI家公司財務數據標準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個主成分因子，再代入最終回歸模型，最后判別結果見表（8）。利用本報告所構建的交通行業財務預警模型的警戒線為0.5。根據證券之星網2006年交通運輸行業上市公司公布的財務數據所得到的判別值中，代號為600591上海航空公司和600115 S東航公司判別值大于0.5，屬于應予以警示的公司范疇；其余18家交通運輸企業上市公司屬于財務健康公司。經調查了解與企業的實際情況相符。經分析可知兩家公司發生財務危機的原因是營運效率低，盈利能力差導致負債率高，所以要擺脫困境首要企業要擺脫困境，避免財務危機的發生，首先必須解決的問題就是如何扭虧為盈，提高營運效率創造真實的利潤與現金增量。

四、結論

財務風險的控制和管理是我國交通運輸企業財務管理中的重要內容之一。為提高財務風險的控制和管理，要做的第一件事是如何進行財務風險的預警，使企業采取有效的措施來規避財務風險，并將損失降到最低。 本文結合了交通運輸企業的特點，在保證財務指標的可靠性基礎上，建立了能夠全面反映交通運輸業財務風險的預警指標體系，并進行了模型適用性的驗證分析，使財務風險預警指標及風險評價指標具有了動態的可控性，從而保證了交通運輸業財務風險預警及風險評價的實用性。

參考文獻：

[1]田芬等：《物流企業財務風險綜合預警研究》，《物流技術》2009年第9期。

[2]吳文強：《高速公路公司財務預警系統的研究》，《廣東工業大學碩士學位論文》200年。

[3]中國注冊會計師協會：《財務成本管理》，經濟科學出版社2008年版。

篇（10）

（一）樣本選取與數據來源 本文以滬深A股2010年-2011年房地產上市公司為研究對象。在149家上市公司（截止2011年末）中剔除9家經營不善的ST公司以及兩家引起Z3值異常變化的000656金科股份和600094大名城（2010年的Z3值分別為479.2701、-244.8120），以其余138家公司為代表樣本進行研究。本文樣本數據均來源于樣本公司公開發表的財務報表，通過東方財富網收集樣本公司相關財務數據，使用Excel辦公軟件進行數據處理。

（二）模型建立 Z值模型是一種經典的多變量財務預警模型，

由金融經濟學家Altman在1968年創立，用以衡量公開上市交易的制造業公司的財務狀況。將加權計算的Z值與臨界值對比就可以了解企業財務危機的嚴重程度。在對公司5年內破產的可能性進行診斷和預測時，其準確率高達70%—90%。由于該模型的研究對象僅限于上市公司，并且范圍主要集中在制造業，因此在2000年7月，Altman對該模型進行了兩次修正，最后分別形成了非上市公司財務危機Z2模型和非制造業上市公司財務危機Z3模型。這兩種模型同樣也通過了大量的實證研究，結果證明其在美國企業中的預測準確率非常高。從2007年開始，史富蓮（2007）、酈大海（2010）等多位學者先后運用Z3值模型對我國房地產業上市公司財務風險進行過實證研究與分析，研究結果證明了它的合理性。因此，在本次研究中亦采用Z3值模型。Altman的Z3值模型判別函數如下：Z3=6.65X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4

其中：X1=營運資本/總資產。營運資本=流動資產-流動負債。X2=留存收益/總資產。留存收益=未分配利潤+盈余公積。X3=息稅前利潤/總資產。息稅前利潤=稅前利潤+財務費用。X4=股東權益/總負債。股東權益=流通股票期末市價+未流通股票賬面價值。該模型主要將企業的償債能力指標、盈利能力指標和營運能力指標有機地結合起來綜合分析企業破產的可能性。當Z3≤1.23時，代表企業具有很高的破產概率；當Z3≥2.9時，說明企業處于安全狀態，破產的可能性很小，可以不予考慮；當1.23

二、實證檢驗分析

（一）Z3值統計 計算得出樣本公司2010年至2011年的Z3值如表1所示。

（二）Z3值各區間分布 為了更好地分析樣本公司所面對的財務風險，本文按照Z3的兩個臨界值，對138家公司的Z3值進行了區間統計，包括Z3值各區間的公司數量及其所占比重，如表2所示。可以看出，2011年，房地產上市公司的財務狀況較2010年略有惡化（Z3 2010均值=3.1633，Z3 2011均值=3.1120），這主要表現在Z3≥2.9（企業處于安全狀態）的公司數量有所減少，而其他兩個（處于不穩定或危險）區間相應地略有增加。但不難發現，惡化的程度遠低于人們的預期，這與房地產調控周期較短有關。隨著調控周期的拉長，加之整個行業高負債率和高庫存等因素的影響，預計2012年，房地產上市公司的財務狀況惡化程度會更加嚴重，Z3≥2.9的公司會大幅減少，而Z3≤1.23的公司會有較明顯的增加。由于業績的兩極分化，重組并購勢在必行。表3列舉了連續兩年Z3值均小于1.23的公司的X和Z3值。筆者將12家公司的5個變量與行業的均值進行了比較，結果發現，這些公司的5個變量都明顯小于平均值，其中X1（營運資產/總資產）、X2（留存收益/總資產）這兩個變量的值明顯偏低，意味其持續獲利的能力較低，且未來面臨資金周轉不靈和短期的償債危機。這12家公司無疑是財務破產的高危企業，應引起相關企業和部門的高度重視。

三、房地產企業財務管理及風險防范加強建議

（一）從“求發展”到“求生存”，以價換量，加速資金回籠 據權威機構統計，2011年，81家上市房企合計庫存市值高達9641億元，同比漲幅達41.6%，相比同樣面臨調控及市場危機的2008年同期，庫存值上漲了180%。面對如此窘境，房地產企業必須轉變開發和經營思路，從以往的“求發展”到現在的“求生存”。應該拋棄對調控政策松動的預期和幻想，“降價、打折，去庫存”理應成為未來兩年的主基調，以價換量，加速資金回籠，換取“求生存”的現金流，避免資金鏈斷裂給企業帶來的巨大風險。

中國正處在城市化發展的前周期，對住宅的剛性需求是客觀存在的。申銀萬國的數據表明，2012年因結婚和拆遷產生的剛性需求為6.5億平，占預測住宅銷量的69%。有專家預計，如果未來投資需求基本穩定，每年的剛需占比將維持在70%左右。因此，對于我國的房地產行業而言，無論在時間還是空間上，仍有巨大的發展潛力，關鍵是，在這一輪調控之后，誰能“生存”下來。

（二）強化風險意識，建立全面預算管理和財務風險預警體系 隨著宏觀調控政策的持續加強，標志著房地產行業的暴利時代已經終結，也可以說，房地產業過度低風險的盈利機會正在發生變化。為了應對這一變化，房地產企業第一，應該強化風險意識。摒棄以往“拿地”即賺錢的思維模式，在戰略上提升對財務風險管理重要性的認識。第二，要建立全面的財務預算管理體系。在地價和房價快速上漲的盈利模式下，房企在資金運作上存在較大的盲目性，沒有真正從風險管理的高度上去分析成本。而如今不僅要對單一項目進行財務預算與核算，而且要對整個企業各個項目和部門進行系統的成本控制管理，有效防止財務風險的發生。第三，項目開發過程中需要建立短期的財務預警系統，同時建立現金流量監測體系，以確保資金合理、安全地運轉，將財務風險控制在最低的程度。

（三）合理調整融資方式與結構，破解企業融資難題 為了擠壓房地產泡沫，近兩年雖然開發貸款沒有全面叫停，但實際上從2010年下半年開始，銀行已經在大規模壓縮開發貸款，致使房企的資金鏈日趨緊張。東方證券分析師楊國華曾以2011年6月作為分析起始點，預測到2012年6月，扣除招保萬金后的115家上市房企整體的資金缺口合計約1329億，基本相當于2011年6月時的現金總量，而這一缺口比2008年6月時還大。另一個不利的信息是，據Wind資訊對90家房地產上市公司的統計，2011年合計利息凈支出已達64.87億元，較調整后上年同期的47.15億元銳增了38%。有19家上市房企利息支出增幅超過100%。面對貸款難和借貸成本激增的雙重壓力，房地產開發企業必須要做好兩個轉變，一是從過去習慣于銀行貸款這種間接融資轉向市場的直接融資，包括信托、PE、委托貸款等各種債券和股權的形式。二是從過去習慣于短期的債權融資轉向股權融資，積極吸引民間資本，與投資者一起分享投資的收益，也一起分擔風險，增強企業應對財務風險的能力。

參考文獻：

[1]酈大海：《基于Z3值模型的房地產上市公司財務危機預警研究》，《財會通訊（中）》2010年第8期。

[2]嚴碧紅、馬廣奇：《基于Z-Score值模型的我國房地產業上市公司財務風險的實證分析》，《財務與金融》2011年第5期。

篇（11）

我國商業地產企業起步較晚、基礎相對薄弱，也沒有完善的制度規范，房地產行業本身具有投資金額大、建設周期長、變現能力弱等特點。隨著商業地產企業發展規模加大，涉及的財務管理范圍也隨之加大，隱含的財務風險也會隨之加劇。例如2008年世界經濟危機，就是因房地產企業而起。所以重視財務風險，并建立健全財務預警制度不但是商業地產企業急需解決的問題還是國家應該重視的問題。

一、財務風險研究意義

財務風險是伴隨著財務活動的開展而產生的，商業地產企業想要快速發展就會涉及到資金籌措、建設投資等財務活動，這些都會產生一定的財務風險。財務風險的存在具有必然性，并且會在長期積累中爆發，嚴重的財務風險會導致商業地產企業面臨倒閉清算。如果企業在嚴重的財務風險下繼續經營就使得企業資產負債率提高，成本增加，利潤減少，入不敷出。所以商業地產企業要建立風險意識，并要在企業經營中合法的、科學的規避財務風險，并進行財務風險的實時監控和預測，以便于抵御財務風險和財務危機。如圖一所示：房地產企業利潤表，從利潤可以看出，涉及的財務活動較多，房地產企業要注意各個環節的財務風險控制控制。

二、商業地產企業經營中存在的財務風險類型

由于地產的行業特點具有投資金額較大、融資困難、項目投入成本較多、資金回籠慢的特點，導致商業地產企業在資金運轉時加劇財務風險的出現。

（一）籌措資金帶來的財務風險

資本密集型是商業地產企業的主要特征，由于商業地產企業項目所需金額巨大且融資渠道單一，給商業地產企業帶來巨大的資金壓力。商業地產企業為緩解經濟壓力，突破發展瓶頸，尋求進一步的發展空間，許多商業地產企業就會采用貸款、抵押、借貸的方式籌措資金。貸款資金來源主要依靠銀行，比較容易受到國家政策調整影響，極易出現商業地產企業高價拿地以后，銀行貸款審批未放款或者不符合貸款條件的現象，這就導致商業地產企業在支付高額土地款以后無錢施工，造成大量土地閑置。另外還有一部分商業地產企業，由于高價拿地和項目前期資金投入過多導致在建項目無錢施工，出現大批爛尾樓現象。這些都是因為融資渠道單一，僅依靠銀行貸款的借貸模式，在資金利用上出現較高的資產負債率，容易造成資金鏈斷裂。資金使用率高而導致的融資成本提高是商業地產企業融資風險的最主要的表現形式。商業地產企業債務償還能力受借債規模、還款期限、借款結構的影響，很容易產生財務風險。

（二）建設項目帶來的財務風險

近年來由于經濟復蘇情況良好，中國的城市化進程不斷加快，地產行業發展突飛猛進，但是由于起步晚，根基脆弱，各項法規措施也不規范，這就導致商業地產企業在投資過程中產生財務風險。其主要表現在：產品銷售不暢、技術失誤、項目規劃不合理、項目超預算、項目失控等。最終導致投資與回報不成正比甚至投資收益率過低的局面。

（三）凈現金流為負帶來的財務風險

凈現金流不但受到國家宏觀調控的影響，還受到商業地產企業自身經營方針的影響。當社會上對商品房產生需求變化，供大于求，需求減少時就會加大財務風險，除此之外，通貨膨脹、國家政策性調控、緊縮性信貸政策等都會讓商業地產企業增加財務風險。

（四）回籠資金風險

商業地產企業的資金回籠，主要受到國家政策法規、企業銷售策略、市場供求變化三方面影響。首先單一用戶是商業地產企業的主要消費群體，由于用戶在購買商品房時多數采用商業貸款或公積金貸款的付款方式，比較容易受到國家政策影響，進而影響了企業的資金回流速度；其次企業制定的銷售計劃不符合實際市場變化，銷售方式和銷售模式都會影響企業的資金回流；最后地產市場需求變化也會影響地產行業的資金回流，當供大于求，企業資金回流相對較慢；供小于求時，資金回流相對較快。

三、商業地產企業加強財務預警主要措施

首先需要商業地產企業建全財務規章制度，加強企業的財務管理。以企業領導為核心的企業內部，需要了解企業現存財務風險特點，預測企業未來將面臨的財務風險種類，提前做好防范工作。另外建立科學風險管理流程、重視財務預警。企業應該建立審計部門，及時核對企業賬目，監督資金使用情況，嚴格按照企業預算進行資金使用，避免出現資金利用效率低下和資金浪費現象的出現。企業內部建立財務預警小組，責任分包給個人，同時健全企業的財務規章制度和財務操作規范，實行全面財務預算體系，嚴格按照規避財務風險的規范來使用資金，按照規章制度進行項目投資，時刻遵守財務預警機制。

其次，我國商業地產企業財務關系復雜、資本結構不合理，存在融資風險、投資風險、資金回流風險等多種財務風險。企業想要加強財務預警效果，需要在地產企業涉及的上下線公司以及企業內部的各個經營部門和職能部門，建立權責制度。每個部門明確所在部門承擔的責任和義務，部門內部從工作細節著手嚴格控制財務風險。部門與部門之間相互協作分工，互相促進，共同抵御財務風險發生。企業與部門之間，要定期對部門進行財務審計和監督，確保部門預算的落實情況。企業還應該及時整合各部門上報的財務信息，及時核實其準確性和有效性，并從財務信息上分析企業將面臨的財務風險，提高財務風險預測準確性。

最后，商業地產企業要結合本企業的實際情況，根據自己企業的借債規模和債務結構，建立與之相適應的財務預警機制。在生產經營中要注重數據信息的掌握和搜集，并注重財務數據整合利用，及時發現財務風險隱患并提高財務風險的預測能力。還要對企業各個部門進行財務風險和財務預警機制的教育工作，讓公司上下都能夠樹立財務風險意識，自覺加強財務管理能力。所有涉及到企業財務相關的文件要實行保密制度，不能越級上報或者跨部門上報。

四、結束語

我國商業地產企業具有項目開發時間長，資金投入數額巨大且回流較慢的特點，在日常經營中商業地產企業財務風險應從企業內部、社會影響、政策影響三方面出發，在建立財務風險意識的同時加強企業的財務預警機制，充分發揮企業財務預警的監督控制作用，減低企業財務風險，保證企業快速發展。

參考文獻：