风险预警模型（精选十篇）
风险预警模型 篇1
“危机预警”一词最早起源于20世纪初。90年代后, 欧美国家由于企业危机频发, 企业开始逐渐重视危机预警管理。在危机预警管理的研究中, 财务风险预警作为危机预警的一个重要部分也受到了学术界的广泛重视。财务风险预警研究分为定性和定量研究。其中定量研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型、回归模型、神经网络模型等阶段并不断完善。我国学者对企业风险预警研究起步较晚, 开始于20世纪八十年代中后期。其中有代表性的成果有周首华、杨济华和王平的《论财务危机的预警分析———F分数模式》, 陈静的《上市公司财务恶化预测的实证分析》等成果。笔者认为现有研究中, 迫切需要解决的问题是根据我国实际来创造性地运用国外已经成型的财务风险预警模型, 但相应成果并不多见。本文试对财务风险预警模型的运用进行初步的分析和探讨。
二、相关文献综述
财务风险预警模型的研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型并不断完善。最早的财务预警定量研究开始于1932年的Fitzpatrick的单变量破产预测研究。Fitzpatrick取19家企业进行研究, 发现出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著不同, 从而得出企业的财务比率能够反应企业财务状况, 并对企业未来具有预测作用。他进行了实证研究, 结果表明判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。1966年美国的Beaver最早运用统计方法研究了公司财务失败问题, 提出了较为成熟的单变量判定模型。Beaver发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量/债务总额、净收益/资产总额、债务总额/资产总额。这些研究发现了失败的企业与正常企业在财务指标方面不同, 为多变量模型研究奠定了基础。但是这些研究样本量较少, 指标单一, 因此结论比较粗糙。
多变量模型是目前企业财务风险预警的主流, 主要包括Z模型、Logisitic回归模型、人工神经网络模型等。在多变量模型中被广泛接受的就是Altman的Z模型。Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他选取1946~1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究, 选取了五个财务指标, 通过多元差别模型产生了一个总的判别分, 称为Z值, 并依据Z值进行判断。该模型的预测精度高达94%, 至今各银行及金融机构仍在使用该模型。
以欧尔森 (Ohlson, 1980) 为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机的预警能力。欧尔森以1970年至1976年间105家失败公司为样本, 运用了条件逻辑模型建立财务预警模型。其研究成果表明, 企业的规模大小、财务结构、经营绩效以及流动性等4个因素与企业发生财务危机的概率具有高度的相关性。
Logisitic回归模型使用极大似然估计的方法建模, 通过对观察企业条件概率的观测, 来判定该企业的财务和经营风险。该方法适用范围虽广, 但计算复杂, 中间计算的各种近似处理会影响结果的准确性。
人工神经网络是一种模拟人的神经网络的一种计算方法。它由大量简单处理单元相互联结组成复杂网络系统, 具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力, 它克服了选择模型函数形式的困难, 同时对样本及变量的分布没有要求, 还克服了统计方面的限制, 能同时处理定性变量和定量变量, 容错性较好, 但是因其理论基础较弱准确性不强, 所以现在使用不多。
多变量模型相对单变量模型考虑的因素更为全面, 因此更为广泛地被社会接受。特别是Altman的Z模型, 广泛应用于银行等金融机构, 作为评价企业财务风险的重要指标, 因此本文采用该方法进行研究。
三、实证研究
(一) Z模型算法
Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他取1946~1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究, 选取了五个财务指标:
X1:营运资本/资产总额, 反映资产的变现能力和规模特征;
X2:留存收益/资产总额, 反映公司的累积获利能力;
X3:息税前利润/资产总额, 反映资产获利情况;
X4:所有者权益市价/负债总额, 反映企业在财务风险来临时的衰弱程度;
X5:总销售额/资产总额, 反映企业资产周转情况, 用以衡量企业资产的利用效率。
Altman采用统计学中的判别分析法构造线性判定模型, 用这五项指标的加权平均数计算Z值。并依据Z值进行企业财务风险的判断。他的研究表明:息税前利润/资产总额、销售额/资产总额和所有者权益市价/负债总额三个财务指标预测能力比较强, 模型的预测精度高达94%。后来尽管Altman又修正过Z模型, 提出了ZETA模型。新的ZETA模型较Z模型精确度有所提高, 但修正后的ZETA模型对样本的限制条件较为苛刻, 因此Altman1968年提出的Z模型依然被广泛地应用于银行、金融等机构, 作为衡量企业财务风险的重要指标。本文选用Altman1968年提出的Z模型进行实证研究。
该模型公式如下:
X1:营运资本/资产总额;
X2:留存收益/资产总额;
X3:息税前利润/资产总额;
X4:所有者权益市价/负债总额;
X5:总销售额/资产总额。
根据计算的Z值来判断企业破产的可能, Z值大小与企业破产的可能性成反比即:Z值越小, 企业破产的可能性越大。当Z≥3时企业的财务状况良好, 基本不会发生破产;当2.8≤Z<3, 这个区间可能发生财务风险, 解决不好可能破产;当1.8≤Z<2.8, 这个区间发生财务风险的概率很高;当Z≤1.8时财务危机已经来临。
(二) 数据来源及样本选取
本文研究所需的数据主要来源于CCER的一般上市公司财务数据库, 因此所提供的数据是可靠的。
企业财务风险较高时能及时地识别风险对银行等金融机构减少坏账以及企业自身扭转命运是重要的, 比如2013年的ST企业如果在之前2009、2010、2011能够从企业的财务指标发现异常, 这将对银行等金融机构审核贷款额度以及企业自身及时采取措施是有利的。为了验证Z模型是否能较早地识别出我国企业的财务风险, 本文选取了2009~2011年在沪深股市交易的A股上市的在2013年ST的84家企业作为研究对象。具体样本如表1所示。
(三) 研究假设
具体如下:
假设一:假设2013年ST的企业如果在前几年就能发现财务风险对及时采取措施是有利的, 因此进行这项研究;
假设二:假设模型可以提前三年较好识别出2013年ST企业的风险;
假设三:假设模型对风险的识别随着时间的临近越来越准确;
假设四:假设我国资本市场在2009-2011年发育并不完全, 市场资金配置功能尚未健全, 因此我们认为所有者权益市价/负债总额这个指标中的所有者权益市价不及所有者权益账面价值可靠, 因此针对我国实际, 对该指标进行微调后可提高模型预测的准确性。
(四) 数据分析
Altman的Z模型研究的数据取自于资本市场完善, 资源配置功能健全的国外。而我国市场经济相对于国外时间尚短, 资本市场还未完善, 股市的投机性还很强, 因此原模型X4中的“所有者权益市价”不能较好地反映所有者权益的真实价值, 换成“所有者权益账面价值”更为符合我国实际。为了验证Altman的Z模型是否适用于我国数据, 将样本2009~2011年的数据代入原模型和调整后的模型计算Z值, 发现调整后的模型更能有效地识别企业的财务风险, 2009~2011年这三年的数据的准确性都较高且逐年提高, 能够较好地预测企业的财务困境。
(1) Z值计算结果分布情况。根据Altman的Z模型, 可知当Z≥3时企业的财务状况良好, 基本不会发生破产;当2.8≤Z<3, 这个区间可能发生财务风险, 解决不好可能破产;当1.8≤Z<2.8, 这个区间发生财务风险的概率很高;当Z≤1.8时企业财务风险已经来临。分析了2013年ST的84家企业, 2009~2011年Z值分布情况见表2。
(2) 数据预测情况分析。从2009年的实证结果看到在2013年被确认为ST的84家企业中, 有74家企业的Z值小于1.8, 占总样本数的88.10%;即样本企业中88.10%的企业在2009年就能从财务数据上看出存在重大风险。有5家企业的Z值在[1.8, 2.8) 区间, 占总样本数的5.95%, 这些企业这个区间发生财务风险的概率很高。综合得出94.05%的样本预测准确。如图1所示。
从2010年的实证结果看到在2013年被确认为ST的84家企业中, 有76家企业的Z值小于1.8, 占总样本数的90.48%;即在2010年就能从财务数据上看出存在重大风险。有5家企业的Z值在[1.8, 2.8) 区间, 占总样本数的5.95%, 这些企业在这个区间发生财务风险的概率很高。综合得出96.43%的样本预测准确。如图2所示。
从2011年的实证结果看到在2013年被确认为ST的84家企业中, 有76家企业的Z值小于1.8, 占总样本数的90.48%;即在2011年就能从财务数据上看出存在重大风险。有6家企业的Z值在[1.8, 2.8) 区间, 占总样本数的7.14%, 这些企业在这个区间发生财务风险的概率很高。综合得出97.62%的样本预测准确。如图3所示。
四、结论
通过本文的初步研究, 得出的结论是修正后的Altman的Z模型准确率均大于94.05%, 说明当财务风险较大时, 该模型在4年内均能够比较好地识别出财务风险, 说明该模型用于我国上市公司数据是适合的。我国银行等金融机构可以通过该模型较早地识别出财务风险, 企业自身也可以通过该模型在早期识别出企业风险, 及时地采取措施来挽救企业, 避免企业财务状况不断恶化, 最终被ST。由于该模型对风险的识别准确度较高均大于94.05%, 因此表现出随着时间的临近而越来越准确的状态。另外, 由于美国资本市场的形成早于我国, 而我国资本市场在2006~2009年发育并不完全, 市场资源配置功能尚未健全, 投机成分较多, 在对Altman的Z模型中的所有者权益市价/负债总额这个指标中的所有者权益市价调整为所有者权益账面价值后该模型的预测准确率更高, 说明这种调整是符合我国国情的。
参考文献
[1]周首华、杨济华、王平:《论财务危机的预警分析——F分数模式》, 《会计研究》1996年第8期。
[2]陈静:《上市公司财务恶化预测的实证分析》, 《会计研究》1999年第4期。
[3]Stephen A.Ross:Randolphw.Westerfield, Jeffrey F.jaff, Machinery Industry Press, 2000.
[4]Moyer.C.R、Mcguigan.J.R、Rao.R.P:Fundamentals of Contemporary Financial Management, Publishing House of electronics industry, 2009.
利用金融风险预警系统防范金融风险 篇2
如果说马克思《资本论》中所描述的资本主义经济危机和金融危机离我们现实生活还非常遥远的话，如果说从二十世纪初开始在欧美发达国家曾经重复上演了多次的金融危机还只是我们教科书中的案例的话，如果说从1980年以来，国际货币基金组织181个成员中有133个发生过的不同程度的金融动荡还只是我们身边的事，但与己关系不大的话，那么在1997年始发于泰国，并迅速蔓延到马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、韩国、日本等国的东南亚金融危机，却使我们实实在在地感受到-金融危机离我们越来越近了。
实际上，尽管1997年，我国躲过了那场东南亚金融危机，但仍深深地感受到了其对我国经济及金融产生的影响-筹资成本大幅度上升，引进外资明显感到困难，就业形势突显严峻„„。在我们庆幸自己在东南亚危机时度过了一个平安年时，我国已经发生了的一系列金融事件却使我们不能不承认一个现实-各种形形色色的金融风险离我们并不遥远：1993-1994年的高达20%左右的通货膨胀率造成人民币严重贬值；1995年2月，国债期货“327”品种严重违规，暴炒债券1400亿元，亏损达10亿元之巨，使风光一时的万国证券公司元气大伤；1998年7月，当时中国最大的证券公司-君安证券公司，因公司几位主要负责人涉嫌犯罪被公安机关羁押，并与国泰证券公司合并成立国泰君安证券公司；1998年下半年，新国大期货经纪公司承包人卷款潜逃；1998年10月，广东国际信托投资公司不能支付到期债务而被中国人民银行依法关闭；还有几大国有银行的坏帐、呆帐和逾期贷款更是我国金融领域的一个严重问题。
面对这一连串的金融事件，也许我们就不得不问了：中国可能发生金融危机吗？如果可能发生，那么最有可能是由于自身积累的金融风险引发，还是由于国际金融危机引发？
其实，由于金融危机与金融风险有着密切的联系，通常由于经济周期波动和金融体系的内在脆弱性，使得经济生活中必然不断蕴藏和累积各种金融风险，这些金融风险的累积将积聚巨大的能量并潜伏下来，在一定的经济条件下则可能爆发，使金融资产泡沫形成、膨胀，然后破灭，从而产生金融危机。由于国内已经积累了一定的金融风险，如果不及时防范这些金融风险，那么也许金融危机就真的会一步一步向我们走来。因此，我们必须积极运筹，加强风险管理，防范于未然，将金融风险切实有效地控制在经济可以承受的范围之内，以保障国民经济的健康发展。
二、建立金融安全预警系统的必要性和紧迫性
在不断发生的国际金融动荡面前，国际社会感到严重不安。亚洲金融危机给世界经济界最大教训之一是：东南亚国家一直被视为经济发展的成功典范，因而人们对这一危机的爆发毫无准备，以致于在应付这场危机时措手不及。如果说金融危机犹如火灾，那么金融风险犹如火灾隐患。经济一体化和金融全球化使各国之间的防火墙逐渐消失，金融危机频率增加，程度加深，涉及范围扩大。
东南亚遭灾后，国际社会加紧探讨防范措施，并相继出台了一些金融体系稳定评估计划。由于金融危机的出现常常以一系列的经济、金融指标恶化为先兆，因此，金融界人士普遍认为，如果能够根据一系列金融指标对金融风险进行预警，那么防止金融危机的发生是可能的。因此，在东南亚危机之后，各国都加强了金融预警系统的研究。[!--empirenews.page--] 例如东盟各国外长于2001年10月举行会议，决定由在雅加达的秘书处设立一个专门机构收集东盟各国贸易、国际收支等重要的财经数据和资料，由金融专家对其进行分析，以预测发生金融危机的可能性；在2002年2月召开的西方七国财长和中央银行行长会议上，与会各方就建立一个国际“论坛”作为国际金融危机预警机制的建议达成共识。
实际上，国外一些经济学家早已对金融危机预警进行了研究。例如，早在1979年，美国斯坦福大学的保罗·克鲁格曼在对金融风险预警进行研究时就指出，在固定汇率下，国内信贷膨胀超过实际货币需求的增长将导致渐进而持久的国际储备流失，最终诱发对货币的投机性进攻，迫使管理当局放弃固定汇率，使货币大幅度贬值，从而导致金融危机。在保罗·克鲁格曼之后，包括国际货币基金租金的Kaminsky、Lizondo、Reinhart等研究者对其模型进行了拓展，并得到一系列有意义的结果。
从我国金融体制来看，国家金融正处在大调整阶段，不确定因素增加。未来几年，一方面金融机构资产质量差、激励机制不健全、市场约束力不强、监管力量薄弱等问题短期内还不能完全解决；另一方面，由于我国已经加入WT0，直接面临国外金融机构强有力的竞争并可能直接面对国外金融游资的攻击，因此，当前，我国迫切需要建立有效的金融安全预警系统，立足于自防自救，其好处不仅在于防范金融危机，还在于能够及时减轻经济和金融体系中失衡的程度。
三、金融风险预警系统的结构
1、预警系统的基本结构
金融风险的大小可根据一系列的经济和金融指标来度量，为了能够对我国金融风险进行监测，必要时进行报警，需要建立一套金融风险监测、预警系统。它主要由指标体系、预警界限、数据处理和灯号显示四部分组成。
首先是建立一套能够科学、合理、敏感地反映金融风险状况的监测指标体系；然后根据经济发展的历史经验，以及参考不同发展阶段的特征，确定各指标的预警界限值；再用事先确定的数据处理方法或模型，对各指标的取值进行综合处理，得出金融风险的综合指数和相应的风险等级；最后用灯号来显示金融风险状态。
预警的目的是防范风险，因此，最后还需根据风险状态采取各种措施化解风险。如我们把整个金融体系比喻为一棵“树”的话，那么金融安全就是树“根”，各种数学处理方法、模型和基本经济、金融统计分析就是树“干”，而与金融安全直接相关的指标体系就是树“叶”要维持金融体系的正常运转并健康发展，就必须观“叶”、抓“干”、保“根”，做好金融预警分析。
2、指标体系
金融危机的爆发，总是某几个经济、金融状态突出地先行失衡，进而引发其他金融指标失衡，从而导致全面性的金融危机，因此，金融危机通常都是有先兆的，具体表现在一些金融指标的数据变化上。通常能够有效地通过大幅度变化来预兆金融危机的金融指标包括：货币供应增长率、实际利率、通货膨胀率、国内信贷增长率、实际GDP增长率、财政手指差额/GDP、外汇储备可供进口月数、外汇储备/短期外债、贸易差额/外债总额、实际汇率及波动程度、外国直接投资/外债、经常项目/GDO、贸易差额/GDP、外汇储备/GDP、外债总额/GDP、短期资本流入/GDP、股市价格指数波动幅度、不良资产/银行总资产、银行资本充足率等。[!--empirenews.page--] 不过，由于上述指标数量繁多，而且某些指标也难以定量分析，因此有必要根据如下原则进行筛选：首先该指标应该可用于估计金融危机发射功能的概率；其次，各指标在危机发声前的行为可比性；第三，该指标语境危机的能力可以定量分析，第四，该指标在历次金融危机中的预警表现良好。
3、预警界限
预警界限指金融指标的数据变化达到可预兆发生金融危机的这一水平。从金融危机预警研究的成果看，有的金融指标在国际上已经有公认的预警界限标准。例如，国际清算银行《巴塞尔协议》对“金融机构的资本充足率”指标定为8%；国际公认的“经常项目逆差/GDP”的最低标准是不大于5%；而短期外债/外债总额接近或超过25%就是危险信号，等等。对于没有明确的国际公认的预警界限指标，可以参照同一国家在金融稳健时期各项指标的数值，也可参照经济、金融背景相似国家在金融稳健时期各项指标的数值，并根据历史上发生金融危机过程中有关指标数据变化情况来分析测定。
4、灯号显示
为了直观地预报不同类型的警情，可以结合国家统计经济监测预警的做法，对警度采取类似交通管制的蓝灯、绿灯、黄灯、红灯信号来分别表示正常状态、低度风险警戒、中毒风险警戒、高度风险警戒不同等级的警度。其中，蓝灯状态正常（无警），表示比较保守，风险小，但相应地可能会丧失一些收益机会，绿灯代表低度风险警戒（轻警），表示风险小，在可以接受的范围内，此时静态监控即可；黄灯代表中度风险警戒（中警），表示已经出现一定的金融风险，金融机构需要提高监控力度，采取动态监控，及时反馈信息，并采取一定措施，尽可能地化解风险，红灯代表重警，即重度风险警戒，表示金融机构的风险已经很大，此时应采取一级警戒监控，提防随时可能出现的可能严重影响金融机构的事件，因此，当红灯出现时，决策者必须采取强有力的措施，否则，金融危机可能很快就会来临了。如果能够跟踪某个时期各项预警指标的数值变化，并有有关的信号描述，并制作相应的预警指标信号图，这样就可观测到金融机构的风险来源及其变化，同时也可初步判断金融机构所承受的风险状态，据此采取相应的措施。
四、金融预警应用实证
泰国是1997年东南亚金融危机的始发地，这里尽管是事后分析，但如果我们将其在1997年以前的金融、经济指标进行分析，仍可以看到预警指标分析对泰国金融危机的警示作用。
从90年代初期开始，泰国GDP增长率、经常项目差额/GDP、外债总额/GDP、短期外债/外债总额等一直在逐年恶化。其实际GDP从1988年的近14%下降到1996年的6.7%，这说明泰国经济越来越乏力；外债总额占GDP比例从1989年的37%左右上升到1996年的50%多，短期外债/外债总额从1987年不到15%，上升到1996年的40%多，1995年甚至接近50%了，远远高于国际警戒线25%，这说明泰国的外汇流动性风险逐年加大。实际上，在泰国金融危机爆发前的1996年，其实际经济和金融运行指标，包括外汇储备可供进口月数、银行不良资产占总资产比重、股指变动等，如果用前面所述的灯号显示的话，几乎是全线飘“红”，这些指标不仅远高于国际警戒线，就是在整个东南亚地区也是最差的。因此，可以说1997年东南亚危机在泰国首先爆发并不是种偶然。[!--empirenews.page--] 分析泰国金融危机前的一些金融指标可以看到，如果泰国当时有金融风险预警系统对各项金融指标进行监测，并采取适当措施化解相关风险，完全可以做到防微杜渐，而不至于在1997年，当国际金融投资基金为了达到自己盈利目的，利用各种金融工具对泰国货币进行投机性攻击时，一触即溃，导致泰国金融危机，并波及整个东南亚国家。实际上，在亚洲金融危机爆发前，斯坦福大学一位教授曾经依据一系列金融指标变化预测出东南亚可能即将爆发金融危机，不过，很遗憾的是，当时没有引起足够的重视。
浅谈财务风险预警模型的建立与应用 篇3
摘 要 财务风险预警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，考虑到集团的行业特点，还应该包括主营业务利润率指标。
（3）企业现金流入不敷出，持续借债导致资金恶性循环，导致企业出现财务风险，企业现金流入流出的变异性，对判别企业是否发生财务危机具有显著性，而在现金流量指标中，经营活动现金流量显得更为重要。
（4）企业市场环境恶化，业务萎缩，导致企业财务出现风险，这由企业成长能力指标来预警，可以选择总资产增长率指标来关注企业的成长能力。
（5）企业资产管理效率低下，导致企业陷入财务危机。这可由企业运营能力指标进行预警。包括总资产周转率和净收益营运指数（经营净利润/净利润）指标；考虑到集团应收账款问题比较突出，应收账款周转率指标也应纳入。
（6）由于我国企业集团内母子公司之间，兄弟单位之间相互担保以及对集团外担保总额较大，以对外担保为主的或有负债很可能变为现实负债，所以应该将担保比重这一表外指标作为預警指标（傅俊元等，2004）。
2．预警指标的设计
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：
（1）现金状况预警指标。这一指标是企业财务预警系统中最敏感的指标，它直接关系到企业财务危机的状况和程度。主要包括现金短缺率等。
（2）流动比率预警指标。这一指标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，也是仅次于现金状况的财务预警指标。主要包括流动比率、速动比率、流动资产比率。
（3）债务状况预警指标。企业债务状况的好坏是直接导致财务危机出现的根源，企业一定时期的负债结构也是判断企业十分可能出现重大财务危机的重要依据。这一指标主要包括资产负债率、短期负债比率等。
（4）经营状况预警指标。一般讲，如果一个企业长期经营状况不良甚至逐步恶化，那么企业出现财务危机只是时间问题。这一指标主要包括销售增长率、安全边际率等。
（5）信用状况预警指标。企业的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，这一指标主要包括销售收现比、赊销比率等。
（6）周转状况预警指标。这一指标的变化，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等。主要包括应收账款周转率等。
（7）投资状况预警指标。投资状况对企业财务危机的形成具有潜在的重要影响。这一指标主要包括年投资增长率等。
（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。
（9）盈利状况预警指标。这一指标虽然不直接反映企业的财务危机程度，但如果企业长期盈利能力很差，始终处在亏损状态，必然导致偿债能力恶化，最终导致财务危机。主要包括销售毛利率、投资报酬率等。
农村信用社风险预警模型构建 篇4
农村信用社和其他的金融机构一样,都是经营货币资金,授受信用的高风险行业,因此风险管理至关重要。但是农村信用社又是支持“三农”的社区地域的农村合作金融机构,有其自身的特殊性。在发展过程中存在不少问题:不良贷款高、内部控制制度不健全、风险管理落后、“内部人”控制和风险预警机制的缺失等,发生风险的概率远高于其他金融机构。因此,对农村信用社风险水平进行评价、设计农村信用社风险预警指标体系以及构建风险预警模型极为迫切。
为了防范和化解农村信用社面临的风险,保证其健康稳定发展真正的为“三农”贡献力量,需要建立一个能够及时准确的监测风险、全面的评价风险水平的科学有效的风险预警体系。
二、农村信用社风险形成的原因
在农村信用社经济体制不断的改革过程中,不仅面临着信用风险、市场风险、操作风险等,做为服务“三农”的主力军还面临着一些特殊的风险比如改革风险、决策性风险、制度风险和资本流失风险等。纵观我国农村信用社的发展历史,其风险形成的原因主要有宏观、微观两方面的因素。
(一)宏观方面
1. 经济因素。
我国农村经济体制的多次变革给农村信用社造成沉重的历史负担,1996年农村信用社与农业银行脱钩,农业银行剥离了大量的呆账;2003年农村信用社进一步对产权和管理权进行改革,强调了农信社的商业化和市场化,并将管理权下放到省级政府,在农村信用社制度变迁过程中形成了大量的不良贷款。
我国目前“城乡二元化”问题严重,城市经济的发展程度远高于农村,农村经济发展极不平衡,农村金融市场供需不均衡。新阶段一些商业银行创新金融业务适应中小企业的需求,同时,由于农村金融市场发展不完善催生了大量的民间金融,导致大量资金流入到这些机构,直接影响农村信用社的支付能力,也极易发生挤兑风波加大农村信用社风险。
2. 政策因素。
从农村信用社发展过程中看,改革进程中明显带着行政色彩。从1984年的恢复“三性”到1996年与农行脱钩,再到2003年强调商业化、市场化,农村信用社并没有在市场化的经济制度下自我改革,而是在政策的指导下陷入了“合作制”和“商业化”的博弈,出现了多元目标,在农村金融体系中占有重要地位但与客观能力不足相矛盾等问题,极易形成金融风险,影响农村信用社未来发展。
3. 社会因素。
我国的信用担保体系还不健全,尤其在农村,农村信用社的借款者大多是农户,信用意识薄弱,逆向选择风险高;再加上粗放经营,季节性强,资金周转慢,受自然因素影响大,违约风险高,使农村信用社面临着较高的信用风险。
(二)微观方面
1. 法人治理结构不健全。
我国农村信用社由省级政府管理,设立社员代表大会,理事会和监事会,但是目前农信社三会形同虚设,社员的股东权利没有充分的发挥;理事会成员大多是政府认定,没有对全体社员负责的压力,也无提高农信社经济效益的动力,增加了农信社经营风险。监事会监督权利不足,监事会在董事长或理事长的领导下设置,监控与制衡很难发挥作用。三会设置并没有发挥应有的作用,潜在的操作风险和经营风险依旧很高。
2. 内部控制制度不健全。
建立完善有效的内部控制制度,是风险管理的主要内容。首先,农信社存在内部控制环境缺失,经营管理理念落后,管理者的风险意识差,员工的整体素质远落后于其他金融机构,在这种环境下金融风险发生概率较高。其次,内部稽核机制不够完善,缺少独立权和权威性,稽核监督范围狭窄,没有起到应有的作用。再次,内部控制技术的落后,电子信息系统没有完全覆盖整个网络,增加了经营成本与风险。风险管理滞后,大都是事后的处理,风险预警机制不健全。总之,内部控制制度的不健全影响抵抗风险的能力。
3. 激励约束机制不健全。
委托代理关系是现代企业一种常见的治理结构,这种关系需要激励约束方可稳定。农信社的理事长大多数都是政府任命,在管理农信社时,权利不受约束,同时其工资薪酬并没有和农信社的经济效益挂钩,经营者最大限度的谋求自身利益。农村信用社激励约束机制的缺失,增加了经营者的道德风险。
三、农村信用社风险预警模型构建
构建农村信用社风险预警模型要从农信社形成风险的特殊性原因入手,更加清晰明确。定量指标与定性指标相结合、总量指标和结构性指标相结合,在客观性、可操作性、可预测性和系统性的原则之上,参考了《商业银行风险监测指标(试行)》、《农村合作金融风险评价与预警体系》和《巴塞尔新资本协定》等金融业法律法规,借鉴国内外学者的研究成果,构建了2个一级指标8个二级指标31个三级指标的农村信用社风险预警指标体系,并采用层次分析法进行权重的设定。该指标体系中有定量和定性指标,定性指标参考我国金融法律法规的要求以及邀请资深专家进行评分,最后进行无量纲化处理,使其具有可操作性和可比性。
(一)农村信用社风险预警指标体系
1. 宏观方面指标。
农村信用社发展受政策影响较大,宏观经济政策的变化可能会引起政策风险,决策风险等。本文从宏观经济和宏观金融这两个方面对宏观环境进行检测。宏观经济指标下选取经济政策环境变化、地区经济增长、农村经济增长、城乡居民收入比例和农村通货膨胀率5个三级指标;宏观金融指标下设置金融法律环境变化、农业贷款率、乡镇企业贷款率、农户储蓄增长率和农村信贷比例5个三级指标。
本文利用AHP方法宏观方面的风险预警指标设置权重,目标层为宏观方面风险,准则层为宏观经济和宏观金融,指标层为表1的10个三级指标,由此构建层次结构模型,宏观经济与宏观金融按其重要性两两对比,得到判断矩阵,对矩阵的特征向量做归一化处理即得Wi=(0.38,0.62)T,也就是说宏观经济这个指标的权重为0.38,宏观金融为0.62,同样对三级指标进行层次分析,得出其权重如下表1。农村信用社宏观方面风险预警指标体系得分为:
2. 微观方面指标选取。
农村信用社在不断改革中逐步成为自主经营、自我约束、自我发展和自担风险的市场主体,同样面临着信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险和盈利性风险。并且自身的管理能力落后,极易形成经营性风险等,本文从微观方面选取6个二级指标,21个三级指标构建了农村信用社微观方面风险预警指标体系(见下表2)。
同样,此微观方面的风险预警体系的权重分配也采用AHP层次分析法进行比例的计算,得到各指标的权重如下表2。
由此,农村信用社微观方面风险预警指标体系得分:
(二)农村信用社风险预警模型构建
1. 风险预警综合得分。
对农村信用社风险预警模型的构建主要是选择能够反映风险的几个关键的单个指标,并对这些指标进行加和汇总成综合风险得分,从而衡量风险的水平。计算公式:
其中,Si表示参与计算的各单项指标的数值得分,Wi表示上述各指标的权重。综合得分F的数值越小表示风险越小。本文农村信用社风险预警指标体系的综合得分是宏观方面风险预警指标体系得分Z1与微观方面风险预警指标体系得分Z2的加权汇总,表示为:
2. 风险预警阀值的界定。
根据风险预警指标体系中的单个指标,收集资料进行计算综合风险得分之前,要将各项风险监测指标的可能取值范围进行标准化成[0,100]的区间内,之后,根据实际情况运用特定的统计方法综合各指标反映的信息,形成风险预警信号。根据本文最后综合得分的情况下采取信号灯更为直观的预报不同警情。分别用绿灯、蓝灯、黄灯和红灯来表示正常状态、低度风险、中度风险和高度风险状态四个等级,分数范围如表3。
四、小结
农村信用社在不断的改革中逐步成熟,成为农村金融体系重要的组成部分,在农村金融市场占据垄断地位。风险管理一直是农信社发展的瓶颈,一方面农信社要健全内部控制制度,加强风险管理,构建风险预警机制;完善法人治理结构,使其能真正发挥民主、监督等作用;增强管理者的风险意识,提高员工素质使风险在事前得到控制。另一方面,政府加大支持力度,完善农村金融的法律法规,规范农村金融市场。
风险预警机制 篇5
医疗风险系指使患方或医方遭受伤害的可能性，是一种可以有效防范，将其降低到最小程度，但绝对不能消除的。“预则立，不预则废”就需要医院管理部门从管理体制、医疗流程、规章制度等查寻缺陷并制定相应的改进措施，建立有效的防范机制。目前我院各项业务发展形势较好，结合开展的各项新技术、新项目及引进的高新设备、医疗质量管理、医务人员的技术、责任感等诸多方面因素，特制定本预警机制。
一、建立预警机制的目的：
随着社会的发展，人们对医疗质量及服务质量的要求越来越高。但由于医疗行业的特殊性和医学本身的许多未知性，就造成了医疗诊治效果的不确定，医疗意外的不可预见性，使的医疗风险无处不在。建立医疗技术风险预警机制目的就是降低医疗风险，防范医疗纠纷，杜绝医疗事故的发生，减少给患者及其亲属带来的伤害，减轻医院负担。
二、医疗风险存在方面：
1、医疗管理方面:
(1)各项医疗技术操作无统一的规范或规范不标准；
(2)医疗活动过程或有关核心制度中存在有缺陷；
(3)医疗诊疗技术流程的伪科学性或者过于复杂，都容易造成失误；
(4)医疗质量管理运行中全程管理、环节管理及终末管理有制度难执行，缺乏监督机制及反馈机制。
2、医务人员个人因素：
(1)缺乏医疗风险意识；
(2)医疗技术水平有限；
(3)责任心不强或不遵守规章制度；
3、设备因素：
(1)抢救设备的完好，能否正常运转；
(2)检验科各项实验设备的完好，给临床医生以重要参考标准。
三、医疗风险预警程序：
医疗风险预警的实施进程可以归纳为风险识别、风险估测和风险评价三个大的阶段。风险识别是对潜在的各种风险进行系统的归纳和全面地分析以掌握其性质和特征，便于确定哪些风险应予以考虑，同时分析引发这些风险的主要因素和所产生后果的严重性，这个阶段是对风险进行定性分析的基础工作；风险估测是通过对所收集的大量资料的研究，运用概率论和数理统计等工具估计和预测风险发生的概率和损失幅度，这个阶段工作是对风险分析的定量化，使整个风险管理建立在科学的基础上；风险评价是根据专家判断的安全指标，来确定风险是否需要处理和处理的程度。
四、针对我院医疗风险的对策：
1、成立专职专家的督导组,由院内专家委员会成员担任。制定院内各科室医疗质量管理考核标准及核心制度，参与院内的医疗质量及目标管理检查，工作形式以现场检查，评分计入月度考核。
2、设立医疗风险预警管理人员，针对已经出现的医疗事件，进行调查，设计管理程序，监测管理过程、收集信息资料、改进医疗质量，杜绝此类医疗事件的再次发生。对可能发生医疗风险的各项制度，提出针对性的修改意见，并给予完善。
3、医疗管理部门要关注管理体制、医疗流程、操作规范、质量评价等方面内容。查看管理制度等方面有无缺陷，流程是否复杂易致操作失误，统一医护操作标准，使医疗操作科学化、合理化。对环节和全程管理过程中的问题给予及时反馈，加强医疗全过程的监督机制。具体的日常管理工作中要树立风险防范意识，改进系统及制度的缺陷，不强调个人处罚，从根本上降低医疗风险。
4、严格外科手术准入制度，由麻醉科人员协同成立科内管理和准入审定小组，并制定管理办法。严格执行手术分级管理制度。严格专业准入制度，提高专科救治水平，严禁跨科别收治病人，因短期经济利益延误病人治疗时机。严格新技术、新项目的开展安全评估制度。严格执行入院告知制度。
5、加强全员的培训力度，不断提高全员技术操作水平，培养医疗风险意识，培训医患沟通技巧、技术操作常规、各种法律法规、医学新进展等各种知识，提高全员的综合素质。
6、严格按照执行制度，按照制度办事，认真落实各项规范和制度。加大由于责任心不强或不按制度办事所引起纠纷的处罚力度。
7、保障各种医疗器械的正常运行，给予维护和保养。减少因机器原因导致的医疗纠纷。
五、目标：
通过建立医疗风险预警机制，使医疗质量控制能够达到四个目标：
(1)安全：避免在诊疗过程中带来的医源性损害；避免诊疗不及时而贻误最佳诊疗时机；避免在就医过程中发生的非医疗性损伤；
(2)实用：提供的服务必须有明确的科学理论依据，不能为医院或个人利益在治疗、检查、用药、护理过程中随意增减项目，使服务所需费用合理；
(3)及时：尽量减少患者在候诊、取药、缴费、检查等过程的时间，尽量缩短术前等候时间和住院日，提供便捷服务。
(4)平等：以病人为中心，尊重关爱患者，尊重患者的选择、需要、价值，对所有患者一视同仁，提供同样服务。营造一个友善、谅解、和谐的人际关系氛围。
财务预警模型综述 篇6
关键词：财务危机预警；多元判别；逻辑回归；人工神经网络
预警（Early-Warning）一词源于军事，而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。
从二十世纪六十年代开始，国外财务危机预警如火如荼地开展研究。经过近半个世纪的发展，已经建立起单变量模型、多变量模型。传统的统计模型有单变量模型，其主要依靠对财务危机企业单一变量指标的对比分析进行筛选出财务危机前后具有显著差异的指标来作为预警指标。多变量模型衍化为Z值模型、多元逻辑模型、人工神经网络模型、F分数模型等财务危机预警效果更为有效的模型。
1.国内外研究综述
1.1单变量模型（Univariate）
Fitzpatrick（1932）最早对比单变量指标，筛选出净利润/股东权益、股东权益/负债在识别财务危机中具有较高判别能力。由于当时的科学技术的限制，财务危机预警模型限于描述性研究。直至William Beaver（1966）采用均值比较、划分测试以及似然分析，对79对企业检验29项财务指标，发现债务保障率、资产收益率、资产负债率预测财务失败是有效的。
陈静（1999）经过研究单变量，进而进行多元判别分析，对国外财务危机预警模型展开适应性研究，发现在选取的4个财务比率中，流动比率及资产负债率的误判率较低，构建了包含6个财务指标的判别函数。
1.2多元判别模型（Multiple Discriminant Analysis，MDA）
Altman（1968）头次引入多变量线性模型解决财务危机预警问题。该模型是由五个财务变量组成，赋权重得到综合指标即Z值。Z值越大，公司的财务风险越小；Z值越小，公司财务风险越大。选取的财务指标有营运资本/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、股票总市值/负债账面价值、主营业务收入/资产总额。之后，Altman（1977）提出ZETA模型，优于Z值模型。
1.3 F分数模型（Failure Score Model）
周首华等（1996）提出了F分数模型（Failure Score Model），相对于Altman的Z值模型来说，该模型考虑了现金流量、今日公司财务状况的发展及其有关标准的更新、样本量更大。其临界值为0.0274，大于0.0274则公司继续生存，反之，则面临破产危机。模型验证准确率近70%。
1.4多元逻辑回归判别模型（Logit）
到了二十世纪七十年代末期，Martin第一次采用多元逻辑回归模型预警财务困境。在比较Z值，ZETA，以及逻辑回归模型后，他发现逻辑回归模型明显优于其它两个模型。Ohlson（1980）使用逻辑回归模型分析了样本公司，发现了公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力等四类变量显著影响财务危机的预测。该模型准确率高达96.12%。由于多变量逻辑回归模型克服了众多多元线性判别模型的缺点，八十年代以来，多元逻辑回归模型代替多元线性模型成为财务危机预警主流采用的模型。Bartczak和Norman（1985）比较多元线性判别和逻辑回归，发现应计制背景下，现金流量指标并不能提高财务危机预警的能力。泰国的Tirapat和Nittayagasetwat（1997）也运用逻辑回归模型进行预测，发现宏观经济情况变动在一定程度上反应了公司财务风险状况。
吴世农等（2001）从21项财务指标中筛选出盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比率、资产周转率6项财务指标，将Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和逻辑回归分析三种方法应用于财务困境预测，发现Logisitic预测准确率最高。
王克敏（2006）利用逻辑回归模型考察公司治理結构对财务危机的影响作用。结果显示，公司治理结构等与公司财务危机可能性显著相关。
1.5人工神经网络分析模型（ANN）
Odom和Shardal（1990）第一次将人工神经网络模型与财务困境预警结合起来，开拓了财务预警新计量领域。模型抽取了129家样本企业，其中65家为破产企业，64家为非破产企业。该论文对比了人工神经网络模型与多元判别分析的准确率，发现人工神经网络模型要优于当时的多元判别模型。Coats和Fant（1992）认为人工神经网络模型解决了Altman的Z值判别分析不能预测未来财务状况的问题。Fletch和Goss（1992）比较逻辑回归模型与神经网络模型后，得出结论是神经网络模型精度高但训练要求同样高。Altman（1994）认为总体上多元判别分析优于神经网络模型。
杨保安（2001）应用BP神经网络模型进行财务危机预警，判别准确率高达95%。李晓峰等（2004）利用粗糙集和人工神经网络模型动态预测财务危机，减少了财务指标的数量，提高了模型运行效率。
2.启示
目前，国外学者细化到单个行业（如制造业、餐饮业、软件业）；采用面板数据，且时间跨度大，有的甚至跨越10年。而国内研究为综合数据；面板数据刚刚起步，同时选取ST企业与非ST企业进行研究。研究方法方面，国外采用判别分析法，逻辑回归分析法，神经网络法及多种混合方法等；国内采用判别分析法、主成分分析法、回归分析法、人工神经网络法和混合方法等。在进行指标的选取时，国内对现金流量指标不够重视。目前还缺乏一个统一的、有效的选择财务预警体系的评价指标的方法。模型构建方面，国外研究预测准确度高，有的甚至达到100%。相比之下，国内预测准确度低，一般在85%左右。（作者单位：长沙理工大学经济与管理学院）
参考文献：
[1]William Beaver，Heins RM.Risk Management and Insurance[M].New York：Mcgrawhill Publishing Co，1966，25-36
[2]Altman EI.Corporate distress diagnosis comparisions using linear discriminant analysis and neural networks（the Italian experience）.Journal of Banking and Finance，1994：524-529
[3]周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析——F分数模式[J].会计研究，1996，08：8-11
[4]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究，1999，04：32-39.
风险预警模型 篇7
1.1 瓦斯爆炸的实质
瓦斯爆炸是处于爆炸极限范围内的瓦斯与空气中的氧气发生的剧烈的氧化反应, 这是瓦斯爆炸的本质。瓦斯爆炸是一种热—链式反应, 也叫链锁反应。瓦斯在空气中达到一定的浓度形成爆炸性混合气体, 吸收一定能量后, 混合气体的分子由于激烈的碰撞化学键发生断裂, 形成自由基, 自由基又与其他分子发生化学反应生成更多的自由基, 加剧了反应速度, 以至引起燃烧甚至爆炸。在煤炭工业中, 瓦斯爆炸是最具破坏性的灾害事故, 爆炸所产生的冲击波会对设备造成毁灭性的破坏, 对人类造成巨大的伤亡。瓦斯爆炸根据其波及的范围和特点在形式和性质上又被分为三种, 即连续、局部和大型瓦斯爆炸。在煤矿井下发生瓦斯爆炸必须具备三个基本条件:空气中瓦斯 (CH4) 浓度达到5%~16%[1];温度为650℃~750℃的引爆火源;空气中氧含量不低于12%。
1.2 瓦斯爆炸危险源辨识
1.2.1 瓦斯爆炸事故瓦斯存在与积聚危险源综合辨识
瓦斯爆炸事故中爆炸性瓦斯积聚危险源的综合辨识主要是从瓦斯积聚的原因辨识, 结合前面所进行瓦斯爆炸场所、通风系统和人因管理等辨识出的危险源, 来进行综合性瓦斯积聚危险源分类。综合大量的瓦斯爆炸事故中瓦斯积聚原因的探讨可以将瓦斯积聚的主要原因分为以下几大类:自然突变原因、通风设施设备原因、通风系统 (不含设施设备) 原因、瓦检人员原因、综合性因素等。上述各类原因是对许多危险源的一种综合, 而并不是具体的危险源, 其辨识过程还需进行具体实际的辨识与分析。
综合性因素主要有:没有及时处理积聚瓦斯;没有按时检查;瓦斯漏检情况。对于没有及时处理积聚瓦斯可以分为:报警断电仪失灵;报警断电装置位置不当;瓦斯积聚时处理不得力;采空区瓦斯涌出;地质变化瓦斯涌出。
通风系统原因:串联通风;巷道阻塞造成风量不足;风速过低;贯通时未能及时通风;通风系统不合理;通风系统不完善;通风系统不稳定;风流短路;局扇循环风等。
通风设施设备的原因主要有:风机故障;通风设施漏风;局扇循环风;通风设施损坏;通风设施不合格;风机安装不合格;局部风机机型不当或陈旧;报警断电仪失灵或故障;随意开停风机;放炮造成瓦斯积聚 (炮采) ;无计划停电导致停风;排放瓦斯过程不当等。
瓦斯检查人员的原因主要有:瓦斯检测员脱岗;瓦斯检测不及时;瓦斯漏检;瓦斯积聚时处理不当;盲巷未能及时密封。
1.2.2 瓦斯爆炸事故火源存在的危险源辨识
对瓦斯爆炸事故来说, 火源的存在是一个很重要的因素, 没有火源无论瓦斯处于何种危险状态, 瓦斯爆炸事故将不可能发生, 同时火源也是很难控制和管理的。瓦斯爆炸事故火源危险源综合辨识同瓦斯积聚综合辨识一样, 仍然主要是以火源出现的原因来进行综合辨识, 结合前面所进行火源可能出现场所、生产流程、井下各类生产设施设备和人因管理等辨识出的危险源, 来进行综合性火源危险源分类。对大量瓦斯爆炸事故进行分析, 可以把井下火源的存在分为综合性火源、电气类火源、放炮火源、摩擦撞击火源等几类。
2 瓦斯爆炸风险预警指标体系
2.1 指标选取的原则
(1) 系统性原则:煤矿瓦斯爆炸事故隐患众多, 存在于企业生产和管理每个环节, 要系统化分析各种存在危险性因素, 从而实现预警的准确性。
(2) 预防性原则:选取的指标应该是煤矿企业要经常列出的瓦斯爆炸危险因素, 对这些危险因素带来的安全隐患及时处理, 来预防事故的发生。
(3) 指标化原则:如果能够用数据来表示瓦斯爆炸的风险, 那么就会更简单直接的被接受, 所以要建立健全监测统计指标进而确定不同的警戒级别发出警告。
(4) 动态化原则:煤矿井下生产系统是动态变化的系统, 危险因素也始终在变化, 要根据系统的变化特征及时调整预警指标。
2.2 瓦斯爆炸的指标分析
本文从瓦斯爆炸发生条件、瓦斯爆炸事故原因、隐患角度出发, 参照煤矿安全管理常用数据以及国内外对煤矿瓦斯爆炸风险预警的指标, 来逐个分析选取瓦斯爆炸预警的指标。由于氧气的浓度在井下一般是满足爆炸条件的, 因此主要从瓦斯积聚和火源两个方面分析选取预警指标。由于企业的安全管理状况是可能直接影响瓦斯积聚和火源两个风险因素的存在状态, 是隐藏的危险源, 在瓦斯爆炸风险预警时也应该予以考虑。
(1) 造成瓦斯积聚形成的原因主要有两个方面:一是瓦斯积聚地点瓦斯含量增加导致瓦斯积聚;二是由于瓦斯不能及时排出导致的瓦斯浓度超标。
(2) 形成火源的因素指标主要有煤炭自燃、违章作业 (吸烟明火、带电检修、人为拆卸照明灯具等) 、机电设备失爆和放炮不合格 (不管是人为的放炮操作错误, 还是炸药本身质量不合格, 把放炮不成功的都统计在放炮不合格里, 用放炮合格率来表示炮采形成火源情况) 四个方面来考虑。
(3) 从瓦斯爆炸的条件分析得出的因素从事故致因理论的角度可以归结到人、机、环境三个方面, 是造成瓦斯爆炸事故的直接原因。这些因素的背后隐藏着管理方面的安全隐患, 受到管理因素的支配。管理因素是瓦斯爆炸事故的间接原因, 直接影响着瓦斯爆炸危险源的存在状况。
2.3 瓦斯爆炸风险预警指标体系建立
通过以上对瓦斯爆炸风险因素分析得出27个瓦斯爆炸风险预警指标。从事故发生原因出发, 根据以上分析过程建立瓦斯爆炸风险预警指标体系如图1。
摘要：运用瓦斯爆炸理论、危险源理论、风险预警理论分析辨识煤矿井下瓦斯爆炸危险源, 选取具有代表性的27个瓦斯爆炸风险指标构建瓦斯爆炸风险预警指标体系, 用层次分析法计算了每个指标的相对预警总目标的权重, 用关联预警模型进行分析, 得出煤矿瓦斯爆炸风险性并给出警情预报, 为煤矿的安全控制提供依据。
关键词：瓦斯爆炸,危险源,关联,预警模型
参考文献
[1]于不凡.煤矿瓦斯灾害防治及利用技术手册[M].北京:煤炭工业出版社, 2005.
[2]胡殿明, 林柏泉.煤层瓦斯赋存规律及防治技术[M].徐州:中国矿业大学出版社, 2006.
风险预警模型 篇8
(一) 信贷风险管理中的问题
信贷风险是银行经营面临的主要风险, 是由于债务人信用等级、履约能力的下降, 违约或者利率、汇率等的变化而给银行信贷资产带来的负面影响, 导致银行信贷资产或收益发生损失并最终引起信贷资产价值甚至银行整体价值下降的可能性。目前, 我国商业银行现行的信贷风险管理中存在一个主要问题, 即只注重授信前对贷款人信用的评价, 而对发放贷款后企业的财务状况关注不够, 起不到对贷款企业进行风险预测的功能。尤其在贷款企业违约之前, 无法对其进行准确及时的风险预警。
(二) 引入财务预警模型的必要性
随着近年来国内对企业财务预警理论的研究不断深入和完善, 为商业银行弥补上述不足, 对贷款企业进行财务预警提供了可以借鉴的思路。将企业财务预警理论应用到商业银行信贷风险管理中, 从商业银行信贷风险管理者的角度, 构建预警模型来预测贷款企业财务状况, 以期为商业银行信贷决策提供建议, 减少信贷资产损失。
由于利益的不同, 商业银行信贷管理者看待企业财务危机的观点, 既不同于一般的权益投资者, 也不同于企业的内部经营管理者。企业财务危机可描述为企业无力偿还全部本息的状态, 或企业的现金净流量低, 资产配置的流动性差, 无法变现用于抵偿到期债务的本息。在信贷风险管理过程中, 商业银行通常要在信贷计划中对本金和利息偿还做出详细的安排, 而每期本息的偿还情况又与当期贷款企业的现金流量情况密切相关, 即与其一定期间内的偿还能力密切相关。同时, 由于财务状况恶化是一个渐近的过程, 因而在信贷管理中, 加强对贷款企业财务状况的跟踪分析, 预测其陷入财务危机的可能性并加以量化, 是十分必要的。
银行家“小心谨慎”的天性, 导致商业银行信贷风险管理中的财务危机观念, 更加注重企业的偿债能力和盈利能力。一个发展前景良好的企业, 如果到期不能还本付息, 在商业银行看来, 都是信贷风险的源泉。同时对于银行而言, 贷款企业债务的偿还最主要的还是依靠企业的现金流量。因此, 在构建预警模型时, 要选取体现企业偿债能力和现金流量状况的财务指标, 对企业的财务状况进行预测分析。
二、财务预警模型简介
(一) 判别分析模型
Altman最早将多元线性判别方法引入到财务危机预警领域, 建立了著名的Z-score模型 (即多元线性判别模型MDA) , 目前该模型已成为财务危机预警最常用的方法。它通过多元判别模型产生一个总的判别分值, 称为Z值, 并依据Z值进行判断。该模型判别方程如下:
式中:Z为判别函数值;x1为 (期末流动资产-期末流动负债) /期末总资产;x2为期末留存收益/期末总资产;x3为息税前利润/期末总资产;x4为期末股东权益的市场价值/债务总额的账面价值;x5为本期销售收入/总资产。
根据模型计算结果, Z值应在1.81～2.99之间, 等于2.675时居中。如果企业的Z值大于2.675, 表明企业财务状况良好, 不会破产;如果Z值小于1.81, 则企业存在很大的破产风险;如果Z值处于1.81～2.675之间, 称之为“灰色地带”, 处在这个区间, 则表示企业财务状况是极不稳定的。研究表明x1、x4和x5三个财务指标预测能力比较强, 预测精度高达94%。
多元判别模型因其假设前提过于苛刻, 影响了它的判别效果和实用性。但该模型能包涵反映企业财务状况的多个指标, 并且可以了解哪个财务指标最具判别能力。这对于银行的信贷风险管理有非常重要的意义, 银行对于企业信用状况的评定主要依靠对企业财务报表的分析, 而如何从庞杂的财务指标体系中选取最能反映企业财务状况的指标是问题的关键。
(二) Logistic回归模型
Logistic模型是一种非线性分类的统计方法。1980年Ohlson首次使用多元逻辑回归 (Logistic) 方法对公司财务状况进行预测, 他发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务危机的预测准确率高达96.12%。Logistic模型的计算公式为:
该模型假设企业财务危机的概率P, 在模型拟合之前, 对于发生财务危机的公司, P值取1, 否则取0, 判别规则是:如果P值大于0.5, 则判定企业陷入财务危机;如果P值小于0.5, 则判定企业财务正常。
Logistic预警模型的目标是寻求被观察对象的条件概率, 从而据此判断被观察对象的财务状况。Logistic模型最大的优点是没有严格的假设条件, 具有广泛的适用范围。
三、信贷风险管理中应用财务预警模型的实证分析及比较研究
(一) 研究样本与财务指标选择
结合我国的具体国情以及本文的研究目的, 将我国上市公司中的ST公司界定为财务危机企业。选取ST公司构建“财务危机企业”样本组, 非ST公司构建“财务正常企业”样本组。根据选取样本的时间性原则、配对原则和剔除异常样本原则, 最终选择了2004年我国A股市场被特别处理的28家上市公司 (ST公司) 和2005年被特别处理的22家ST公司作为财务危机企业样本组, 要求入选的上市公司在第T年由于“财务状况异常”而被特别处理, 然后按照同一会计年度、行业相同、资产规模相近的配对原则, 对每一家ST公司进行配对选择非ST公司, 选取了50家非ST公司作为匹配样本。样本期分为两部分:一是用财务危机前三年来构建模型, 即采用的数据是财务危机前三年的数据, 即T-1年、T-2年和T-3年数据。二是将T+1年 (即2005年和2006年) 的数据作为保留样本进行测试。
同时, 基于银行信贷管理者的角度评价贷款企业的财务状况, 选取银行更为关注的财务指标:盈利能力、偿债能力、营运能力和现金流量。在查阅了相关文献资料, 并考虑了指标数据资料获取的难易程度之后, 初步确定了具有代表性的14个财务指标, 作为初选指标体系 (如表1所示) 。
(二) 模型方程构建
具体如下:
(1) 判别分析模型。采用逐步判别分析对模型变量进行筛选并建立模型。利用SPSS 13.0统计软件进行逐步判别分析, 根据分析结果最终有两个指标通过了F检验, 即X2 (总资产收益率) 和X13 (现金流动负债率) 。同时采用Fisher判别法, 方程的系数采用Fisher线性判别方程的系数。由此得出各类判别方程如下:
F1= (-7.633) ×X2+0.436×X13-1.554 (ST公司)
F2= (-0.882) ×X2+1.233×X13-1.937 (非ST公司)
采用回代的方式预测模型拟合的准确性。把各样本观测值回代到判别方程中, 根据函数值确定每一个样本属于哪一类公司。对比原始样本的分类和按判别方程所得的分类, 计算出模型的预测准确率和两类错误率。将T-2年和T-1年的样本数据代入模型, 得到模型的拟合效果与T-3年进行比较。如表2所示:
(2) Logistic回归模型。借助SPSS统计软件中的二元逻辑斯蒂回归分析, 选择其中的Forward LR方法, 即基于最大似然估计的前进法来选择进入方程的变量。根据分析结果最终有两个财务指标变量X2 (总资产收益率) 和X13 (现金流动负债比率) 进入Logistic回归模型:
选取p=0.5作为临界点。若p<0.5则判定企业陷入财务危机, p>0.5则判定企业财务状况正常。由此将得出的预测值和实际数据进行比较。将T-2年和T-1年的样本数据代入模型, 得到模型的拟合效果与T-3年进行比较, 如表3所示。
(三) 模型实证结果比较分析
判别分析模型和Logistic回归模型的预测准确率的比较如表4所示, 现对其实证结果分析如下:
第一, 进入模型的财务指标分析。在判别分析模型和logistic回归模型的构建中最终进入模型的变量, 只有X2 (总资产收益率) 和X13 (现金流动负债比率) 两个财务指标。总资产收益率是反映企业盈利能力的指标, 该指标越高, 说明资产的利用效率越高, 企业的盈利能力越高。现金流动负债比率是反映企业现金流量的指标, 它最能反映企业直接偿付流动负债的能力。在信贷风险管理中, 商业银行最为关注的正是企业的偿债能力和盈利能力。对银行而言, 其债务的偿还最主要的还是依靠企业的现金流量。因此, 现金流量更能直观反映企业的偿债能力。由此可见, 在实证分析中所构建的预警模型对银行的信贷风险管理有较好的实用价值。
第二, 模型的总体准确率及错误率比较。在T-3、T-2、T-1年, 判别分析模型的总体准确率分别为72%、81%和88%, 而logistic回归模型的总体准确率分别为73%、83%和91%。由此可见, logistic回归模型各年份的总体准确率都要略高于判别分析模型。
在信贷风险管理中, 商业银行更为关注的是对财务危机企业 (即ST公司) 的预测准确率, 因为发生第一类错误, 即把财务危机企业误判为财务正常企业, 相对于第二类错误, 其危害更大, 误判成本更大。因此, 第一类错误率较高的模型, 其实用价值将降低。根据表4可以得出, 两类模型的第一类错误概率都处于10%～20%之间, 误判率较低, 说明在信贷风险管理中都具有较好的判别能力和预测效果。在T-2年, Logistic模型略低于判别分析模型。
由上述分析可以得出, 在商业银行的信贷风险管理中进行财务预警, Logistic回归模型的实用价值要略高于判别分析模型。
第三, 不同年份模型的判别效果比较。从模型的实证结果可以看出, 越临近危机发生时间, 判别分析模型和logistic回归模型两类错误率越低, 总体准确率越高, T-3年优于T-2年, T-2年又优于T-1年。这也恰好与现实情况相吻合。财务危机企业的财务状况是一个逐步恶化的过程, 越临近危机发生时, 财务预警指标的恶化越明显, 判别能力越高。
通过对上述模型结果的分析, 可以看出logistic模型在总体准确率和两类错误率上均要优于判别分析模型。并且判别分析模型有较为严格的假设前提, 这也影响了判别分析模型的准确性和实用性。综合上述分析, 本文认为logistic回归模型在应用于银行信贷风险管理中的预测准确性和判别效果要优于判别分析模型。
四、模型实证结果在信贷风险管理中的应用
(一) 判别分析模型在信贷风险管理中的应用
判别分析模型涵盖了体现企业财务状况的多个指标, 并且能够逐步判断哪个财务指标最具判别能力和预测效果。其优势在于能够从众多的财务指标中筛选出最能准确反映企业财务状况的指标, 并建立定量化的判别方程。商业银行在信贷风险管理中对于企业财务状况和贷款等级的评定, 主要依靠对企业财务报表数据及财务比率的分析, 如何从庞杂的财务指标体系中选取最能反映企业财务状况的指标是问题的关键。而判别分析模型能够为银行解决这一问题, 这对于商业银行的信贷风险管理具有非常重要的意义和实用价值。
(二) logistic回归模型在信贷风险管理中的应用
Logistic模型的计算公式为:
将要检验的贷款企业的财务指标带入模型计算公式得出p (企业发生财务危机的概率) 值。选取p=0.5作为临界点。若p<0.5则判定企业陷入财务危机, p>0.5则判定企业财务状况正常。商业银行可以根据模型的预测结果, 针对企业不同的财务状况进行信贷决策。对于模型计算结果判定陷入财务危机的企业, 银行应该引起足够的重视, 尽早采取措施, 防范信贷风险。而对计算结果判定为财务正常的企业, 也不能因此就高枕无忧, 可以考虑向前延伸一年, 再次使用模型检验今年的财务状况。在信贷风险管理中, 对于模型计算结果临近分界点的贷款企业, 银行应予以充分关注, 进一步追踪考察企业的经营状况, 防患于未然。在具体操作中, 商业银行可以对贷款企业进行风险等级划分, 根据模型的预测结果分为正常、轻警、中警、重警、危机等层次, 同时建立贷款企业档案以进行定期监测和跟踪追测。
目前, 我国信贷风险管理水平仍相对落后, 信贷风险管理中存在诸多问题, 银行迫切需要借助某种科学的定量分析方法预测贷款企业的财务状况, 为其信贷决策提供依据, 以确保信贷资产安全。如果能够在信贷风险管理中引入财务预警模型, 在定性分析的基础上加入科学的定量研究, 必将提高我国商业银行信贷风险管理水平。
参考文献
[1]吴德胜、殷尹等:《不同模型在财务预警实证中的比较研究》, 《管理工程学报》2004年第2期。
[2]张友棠:《财务预警系统管理研究》, 中国人民大学出版社2004年版。
风险预警模型 篇9
财务预警指数 (简称FEWI) 方法是财务预警方法的一种。企业财务预警从时间层面可按财务风险的无警期、潜伏期、发作期和恶化期来进行警兆分析与识别, 从空间层面可设置警兆指标、建立预警模型和构造指数体系进行警情分析和预报, 包括统计预警、模型预警和指数预警三类方法。统计预警和模型预警的主要缺陷是统计指标的选取和对回归模型的滞后分析存在有效性偏差。指数预警则是建立在统计预警和模型预警之上的一种以定量预警为主的综合性预警方法, 是基于财务风险防范的思想, 构建预警指数体系, 分析和界定企业财务运作状况, 预报警情、化解风险和防范危机。财务指数预警系统从时间层面可划分为先导指数预警子系统、同步指数预警子系统和滞后指数预警子系统, 从空间层面又可划分为财务战略环境风险指数预警子系统、财务资源配置风险指数预警子系统和财务利益相关者风险指数预警子系统。
一、三维财务风险预警机理分析
(一) 基于外部经济环境波动的财务风险预警机理
经济周期是指经济发展过程中高潮和低潮的反复出现, 经济运动不断经历高涨→下降→低潮→回升→高潮的循环, 是国民经济的景气循环与多种经济现象的综合表现。经济周期理论包括宏观经济周期波动理论和企业增长周期波动理论。宏观经济周期波动理论指出宏观经济增长存在周期性波动, 这种波动受景气阶段的影响呈现繁荣与萧条。企业增长周期波动理论指出企业受市场竞争、内部控制和科技创新等因素的影响, 经营活动呈现滑落、复苏、扩张、滑落的周期性波动。外部经济环境波动是经济周期波动的必然表现, 是企业财务风险的外生变量, 不以人的意志为转移, 必将导致各种经济组织出现周期性的财务风险。一类是因行业环境引发的财务风险, 其机理是:行业环境变化→行业波动→现金流量变化→财务风险。另一类是因市场环境引发的财务风险, 其机理是:市场需求变化→供需形势变化→市场波动→现金流量变化→财务风险。
(二) 基于企业内部资源配置和经营流程失控的财务风险预警机理
企业经营失败、会计信息失真及盲目投资在很大程度上都可归结为企业内部控制的缺失或失效。从内部控制的三要素理论到内部控制整合框架, 继而从萨班斯法案到风险管理整合框架, 标志着人们对内部控制风险机理认识的提高和风险应对措施的完善。虽然内部控制是企业自我调节、自我完善、自行制约、自行控制的一种内在机制, 但是内部控制制度不是万能的, 任何内部控制环节出现劣化、脱股和断链, 都可能产生风险并导致危机。内部控制导致财务风险的机理包括三类, 一类是因经营流程失控引起的财务风险, 其机理是:经营流程失控→经营波动→现金流量变化→经营财务风险;另一类是因投资失控引发的财务风险, 其机理是:投资失控→投资波动→现金流量变化→投资财务风险;第三类是因筹资失控引发的财务风险, 其机理是:筹资失控→筹资波动→现金流量变化→筹资财务风险。
(三) 基于利益相关者理论的财务风险预警机理
利益相关者理论认为企业是一个多元化的利益相关者契约集合体, 其发展离不开各种利益相关者的投入或参与, 企业不仅要为股东利益服务, 同时也要保护其他利益相关者的利益。企业的利益相关者可分为外部利益相关者和内部利益相关者, 也可分为财务利益相关者和非财务利益相关者。美国经济学家弗里曼将利益相关者定义为:能够影响一个组织目标的实现或者能够被组织实现目标过程影响的人。美国经济学家布莱尔将利益相关者定义进一步变化为:所有那些向企业贡献了专用性资产, 以及作为既成结果已经处于风险投资状况的人或集团。因此, 利益相关者与企业是利益共同体的关系, 必然影响企业的财务风险。利益相关者与企业的关系体现在两方面, 一是利益相关者为企业投入了专用性资产, 必然要求从企业剩余中索取相应的收益, 二是利益相关者投入的专用性资产可能处于风险中, 利益相关者必须保留对企业的必要控制权。利益相关者关系引起的财务风险包括两类, 一类是因供应链价值关系的变化引起的, 其机理是:供应链关系恶化→供应价格变化→现金流量变化→财务风险, 另一类是因利益相关者投入价值变化引起的财务风险, 其机理是:利益相关者关系恶化→利益相关者专用性资产减少→企业与利益相关者的缔约成本增加→现金流量变化→财务风险。
二、三维财务风险预警理论模式
(一) 基于波特钻石理论的三维财务风险预警综合模式
“钻石模型”理论是由美国战略管理学家迈克尔·波特提出的, 主要用于分析一个国家的某种产业为何会在国际上有较强的竞争力。波特认为, 决定一个国家某种产业竞争力的因素有四个:生产要素 (包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施) , 需求条件 (市场份额、市场竞争实力和潜质) , 相关产业和支持产业 (产业积聚和集群) , 企业的战略、结构、同业竞争;这四个要素具有双向作用, 形成钻石体系, 政府 (金融政策、财税政策) 和机遇 (科技创新) 是影响这些因素的两大变数。波特“钻石模型”能够很好地解释企业竞争优势的来源。由于竞争力是企业资源配置的综合能力, 风险是企业在资源配置过程中引起的收益不确定性, 因此竞争力和风险是企业的基本属性, 二者从不同的侧面阐释企业的生存、发展、危机和失败。一方面, 竞争力和风险有共同的基础, 二者都是企业所处的环境、资源状况和能力的综合表现结果, 另一方面, 竞争力和风险存在反向对应关系, 一般情况下, 竞争力强的企业, 风险抵御能力就强, 竞争力弱的企业, 风险化解能力就差。因此, 波特的钻石模型理论同样可用来分析企业风险。
波特“钻石模型”从四个竞争力因素和两个变数方面揭示了企业竞争力的来源, 对于企业财务风险而言具有三维特性。一是波特“钻石模型”反映了企业财务战略环境风险维度特性。企业的财务竞争实力离不开财务战略, 其实施和控制离不开企业所处的战略环境, 既受到政治、经济、文化、社会的整合效应影响, 又受到产业链、行业链的辐射集聚效应影响。外部财务环境不仅是企业人力资源、天然资源、知识资源、资本资源等生产要素的源泉, 更是企业产品与服务市场的天然归宿, 是企业赖以生存的根本。脱离或不匹配外部环境的企业财务战略, 必然造成企业竞争力的下降, 从而给企业带来战略环境风险。二是波特“钻石模型”体现了企业财务资源配置风险维度特性。波特“钻石模型”所揭示的四要素双向特性均需要通过有效的企业内部运行机制来保障, 而财务资源配置是企业内部运营的基础, 财务资源配置的低效率和失效是企业内部运营风险的源泉。三是波特“钻石模型”映射了财务利益相关者协调风险维度特性。利益相关者为企业注入了资本、知识、劳动、政策等专用性资产, 在要素市场、产品市场等方面既存在竞争又存在协作, 在利益上既有共同点又有冲突, 正是这些矛盾和统一推动了企业的竞争优势产生, 构成了企业利益相关者协调风险。
财务是一个开放性的系统, 在按照自己的轨迹运转的同时又不断与外部市场和利益相关者发生关系, 进行能量、物质和信息的交换, 其内部各个元素之间存在着非线性或非加法的相互关系和作用, 其运作过程总是在有序中存在着无序, 在无序中酝酿着风险, 在风险中隐藏着危机。从时间层面分析, 财务风险的显现是一个渐进过程, 一般要经历无警期、潜伏期、发作期和恶化期, 而其显示性标志可分为先导标志、同步标志和滞后标志。从空间层面分析, 引发财务风险的因素来自于企业外部环境、内部运营和利益相关者, 从而产生财务战略环境风险、财务资源配置风险和财务利益相关者协调风险。根据以上分析, 可以建立如图1所示的三维财务风险预警分析模式, 并可将企业三维财务风险预警方程式描述如下:
时间等式:三维财务风险预警综合系统=先导预警子系统+同步预警子系统+滞后预警子系统
空间等式:三维财务风险预警综合系统=财务战略环境风险预警子系统+财务资源配置风险预警子系统+财务利益相关者协调风险预警子系统
(二) 基于波特钻石理论的企业财务战略环境风险预警子系统分析
财务战略环境风险是指由于企业外部环境风险因素的变化引起整个理财环境的不确定性, 包括行业竞争环境风险和市场竞争环境风险。根据波特钻石理论, 企业战略、组织结构和同业竞争是影响企业竞争优势的行业因素, 市场份额、市场竞争力和潜质是影响企业竞争优势的市场因素。同时, 在行业和市场外, 科技创新机遇和政府金融政策与财税政策, 又是影响行业和市场的重要因素。按经济周期波动理论, 企业所处行业环境和市场环境不可能一成不变, 而是在多种因素作用下处于波动之中, 表现为行业竞争结构变化和市场需求变化, 这些波动和变化最终必然转化为行业风险和市场风险。因此, 企业财务战略环境风险是在行业竞争环境和市场需求环境的波动中产生的, 是行业风险和市场风险的综合性表现, 要求企业财务战略、结构与市场适应能力的柔性化。
企业是在一定战略和组织结构基础之上的行业和市场竞争主体, 不仅要在一定的战略指导下以优化的组织结构参与行业竞争, 而且要具备一定的竞争实力参与市场竞争以获得市场份额。在行业竞争中, 企业时刻面临行业内竞争对手的威胁, 与竞争对手的博弈与合作关系也必然影响到行业的成长性, 而行业的生命周期和成熟度又给企业带来了极大的不确定性。竞争优势和风险应对能力很大程度上体现在企业的核心竞争能力上, 在一定程度上能化解企业的财务风险, 但核心竞争能力的刚性特征又是企业财务战略僵化的源泉。在行业竞争环境风险方面, 科技创新的突破性进展更多的是为企业带来了挑战, 企业长期形成的核心竞争能力可能会瞬间被打破, 而要创造新的竞争优势既需要时间又需要更多的资源和支持性产业。同样, 政府政策性变化也是影响企业财务风险的重大变数, 要求企业必须调整经营性财务战略, 以适应产业政策, 而这种调整有时会滞化企业的竞争优势, 从而使企业丧失竞争的先机, 带来风险。在市场风险方面, 波特指出, 国内的市场需求是产业发展的动力, 客户的个性化需求和预期性需求对于增强企业竞争实力化解风险有特别重要的作用。然而, 市场是非均衡的, 既存在信息的不对称, 又存在产品的异质性和报酬差异性, 恶性竞争和市场失灵有时会给企业带来无法挽回的恶果, 同时, 政府对市场的规范和约束一定程度上能降低企业财务风险的可能性, 但政府在处理市场失灵中的有限作用和政府失灵无法挽回财务困境中的企业破产命运。因此, 企业是在行业和市场竞争的环境中获得生存, 又是在行业和市场综合风险因素作用下接受洗礼, 财务战略环境风险构成了企业的基本成长特性。
(三) 基于波特钻石理论的企业财务资源配置风险预警子系统分析
财务资源配置风险是由于特定经营环境或特定条件变化引起的不确定性, 根源于企业特有的经营活动和财务活动, 包括经营风险、投资风险和筹资风险。按波特钻石理论, 企业是人力资源、天然资源、知识资源、资本资源和基础设施的融合体, 投入、运营与产出是其存在价值的最大体现, 然而, 由于资源的稀缺性、能力的有限性、未来的不确定性和管理的差异性, 资源配置失效往往成为企业风险的来源。经济的周期波动和内部控制低效率势必引起经营波动、投资波动和筹资波动, 从而给企业带来了经营风险、投资风险和筹资风险。因此, 企业资源配置风险是经营风险、投资风险和筹资风险的综合表现, 要求企业具有强有力的适应能力和创新能力。
资源禀赋理论 (H-O理论) 认为资本充裕的国家在资本密集型商品上具有相对优势, 劳动力充裕的国家在劳动力密集型商品上具有相对优势。规模经济理论指出企业扩大经营规模可以降低平均成本, 从而提高利润水平。然而, 资源禀赋理论是建立在一定假设基础之上的, 规模经济理论下的企业规模经济除了受到市场容量制约外, 还受企业的管理能力、财务实力和资源条件的限制, 二者均无法解释企业财务资源配置风险的来源。波特将生产要素划分为初级生产要素和高级生产要素, 初级生产要素是指天然资源、气候、地理位置、非技术工人、资金等, 高级生产要素则是指现代通讯、信息、交通等基础设施, 受过高等教育的人力、研究机构等。波特认为, 初级生产要素重要性越来越低, 高级生产要素的重要性是不容置疑的。因此, 对于企业资源配置而言, 高级生产要素往往起决定性作用, 而低级生产要素是必要条件。在经营风险方面, 企业处于国际化竞争的大环境中, 来自行业内外部的竞争对手对生产要素 (尤其是高级生产要素) 的争夺构成了企业经营风险的外部环境, 同时, 企业经营成长的阶段化特征限制了企业对生产要素的配置能力, 可能导致企业产品价值创造和价值实现的失效以及企业资本流动性失效, 因此, 对资源的配置效率成了企业经营风险的前提。在投资风险方面, 资本的盲目扩张可能带来技术上的风险、市场上的风险和信用上的风险等, 影响企业的资金周转。在筹资风险方面, 企业经营所需要的资源支持最终归结为资本的支持, 而资本的有效运转最终归结为企业的现金流量。筹资为企业带来了资本成本, 资金运作的盲目性和失效性势必影响企业的变现能力和偿债能力, 最终导致财务关系极度恶化, 陷入财务拮据。因此, 企业是不断在经营、筹资、投资的运作中获取资源, 又是在经营、筹资、投资的资源配置中化解风险, 财务资源配置风险构成了企业的基本能力特性。
(四) 基于波特钻石理论的企业财务利益相关者协调风险预警子系统分析
财务利益相关者协调风险是由于利益相关者关系的变化引起的不确定性, 既包括相关支持产业提供的供应商品或资金无法按时兑付的供应价值链风险, 也包括利益相关者专用性资产投入大幅变动引起的关系价值风险。利益相关者是所有那些在企业真正有某种形式的投资并且处于风险之中的人, 包括股东、经营者、员工、债权人、顾客、供应商、竞争者和国家等。利益相关者要求对企业拥有剩余索取权和剩余控制权。然而由于契约的不完备性, 利益相关者在追求自身利益最大化的同时, 可能出于自身的保护性需要而影响其他利益主体的利益, 导致合约破坏, 引起供应价值链断裂, 带来供应价值链风险。同时, 利益相关者的要求权是维护自身利益的根本, 要求权得不到有效保护势必造成利益相关者专用性资产的投入降低, 从而给企业带来关系价值风险。
波特指出, 相关和支持性产业与优势产业是一种休戚与共的关系, 因此应特别注意产业集群现象。产业集群是指在特定区域中, 具有竞争与合作关系, 且在地理上集中, 有交互关联性的企业、专业化供应商、服务供应商、金融机构、相关产业的厂商及其他相关机构等组成的群体。产业集群提高了产业的整体应对风险能力;促进了企业间的合作与资源共享;降低了交易成本, 提高了企业创新能力。但同时产业集群间企业的利益冲突不可避免地给企业带来风险;产业链中的价值关系处理不当必然影响到企业经营;集群间的资源和产品竞争可能会导致市场上的马太效应;集群间企业为了自己的利益可能会损害其他企业的利益。因此, 要充分发挥产业集群的集聚与辐射作用, 必须对其负面作用进行全面分析和研究, 提高企业应对集群风险的能力, 使企业与集群利益相关者达到协同效应, 从而实现多方共赢。同时, 游离于集群之外的股东、供应商、顾客、债权人, 甚至与企业有战略伙伴关系的利益组织是企业价值链中不可或缺的组成部分, 其关系价值和供应价值链同样对企业的生产经营产生重大影响。经营者和员工的道德风险与逆向选择风险也直接或间接地影响企业的经营效果。另外, 政府和机遇也是影响利益相关者的重大变数, 政府作为利益相关者的一方, 其金融政策和财税政策直接影响着其他利益相关者的利益, 而科技创新和技术突破不但给企业和利益相关者提供了机遇, 同样带来了风险和挑战。因此, 企业是在与利益相关者合作中获得支持, 又是在与利益相关者博弈中承担风险, 财务利益相关者协调风险构成了企业的基本关系特性。
三、三维财务风险指数预警矩阵
(一) 现金流量与三维财务风险指数预警系统的关系分析
首先, 现金流量反映了企业的获利能力。追求利润获取价值是企业的根本目标, 而利润和价值是企业投入产出的结果, 其起点和终点都是通过现金流量来表示的, 没有现金流量的利润和价值对企业当期来说只能是“虚构”。其次, 现金流量体现了企业的偿债能力。偿债能力是反映企业偿还自身到期债务的能力, 与企业的现金流量密不可分。短贷长投、盲目筹资, 往往使企业因为没有足够的现金流量来偿付到期债务而被迫停产和变卖资产, 从而造成资金链断裂导致破产。再次, 现金流量决定了企业的营运能力。企业运营始于现金又终于现金, 资金流在企业价值链上起决定作用, 不仅是企业价值创造的基础, 更是企业信息流、物流、技术流的先决条件。同时, 现金流量促进了企业的成长能力。企业规模的扩大, 企业竞争优势的打造, 企业地位的提高都需要现金的支持。企业主营业务的增长、资产的增长、利润的增长都是现金的流动结果。获利能力、偿债能力、营运能力和成长能力共同构筑了企业风险化解能力, 现金流量又是企业能力的综合反映, 因此, 现金流量能够更好地反映和预警企业风险。
企业是在能力与风险的较量中获得生存, 又是在生存与斗争中酝酿风险, 现金流量构成了企业能力和风险的基石。现金流量是企业系统功能的综合表现, “企业有机体”适应环境的能力、自身的运转状况以及与利益相关者的关系价值变化, 最明显最直接地反映于现金流量。现金流量的变化最能反映企业的整体状况, 企业现金流量和现金支付能力危机是企业财务危机的根源。企业三维财务风险的积聚结果必然导致企业功能的降低, 从而使企业降低或失去鲁棒性 (Robust) , 而企业鲁棒性的降低是引起企业现金流量大幅波动的直接原因, 因此, 现金流量是三维财务风险指数预警系统的基础, 建立在现金流量基础之上的三维财务风险指数预警系统是有效进行企业风险预警的关键。三维财务风险与现金流量的关系如图2所示。
(二) 基于现金流量的三维财务风险指数预警原理与指数编制方法
基于现金流量的企业三维财务风险指数预警是通过对财务数据和经营资料的分析, 从三个维度的风险来源上构建现金流量指标和辅助指标, 利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式编制预警指数, 将企业所面临的警况预先从预警指数中进行显示, 并分析企业发生财务危机的可能性和财务运营体系隐藏的问题, 以提早做好防范准备。财务战略环境风险指数子系统是其先导指数预警系统, 包括行业风险预警和市场风险预警, 行业风险预警通过金融环境风险预警指数反映, 市场风险预警通过市场环境风险预警指数反映。财务资源配置风险指数预警子系统是其同步预警指数系统, 包括经营风险预警、投资风险预警和筹资风险预警, 分别通过经营风险预警指数、投资风险预警指数和筹资风险预警指数反映。财务利益相关者风险指数预警子系统是其滞后预警指数系统, 包括供应价值链风险预警和利益关系价值风险预警, 分别通过供应价值链风险预警指数和利益关系价值风险预警指数反映。基于现金流量的三维财务风险指数预警原理如图3所示。三维财务风险预警指数的编制是构建三维财务风险指数预警系统的基础, 其编制方法见表1。
(三) 指数预警矩阵原理及其在三维财务风险预警中的应用
财务风险预警指数只是从数值上反映了企业风险的存在, 其本身并不能揭示企业的财务危机, 必须借助一定的手段和工具进行分析才能达到预警的目的, 如绘制和分析预警指数曲线、建立和分析指数预警矩阵 (简称IEWM) 等。预警指数曲线是一种时间序列曲线, 虽然能够反映指数随时间的波动情况, 但对于不同维度以及同一维度间的风险预警指数关系难以有效反映, 在综合预警指数分析中有突出表现。指数预警矩阵则弥补了指数预警曲线的这一缺陷, 它将两个指数有效地结合起来, 通过矩阵化分析, 找出规律, 预报警情。如何将财务风险预警指数有效地结合起来并用于财务风险预警, 是衡量预警系统好坏的质量标准。为了有效克服预警指数曲线的缺陷, 有效地揭示三维财务风险的维度特性、整体特性和指数间的关系, 本文借鉴波士顿咨询集团业务组合矩阵 (BCG矩阵) 的思想, 采用指数预警矩阵的方法进行预警指数分析。指数预警矩阵是一种定性化与定量化的风险预警分析工具, 通过构建指数预警矩阵的方法来对定量化预警指数数据进行处理和分析, 达到预警风险和危机的目的。其基本思想是:以一个风险预警指数为横轴, 以另一个风险预警指数为纵轴作矩阵图, 并将矩阵图分为四个部分, 每一部分分别位于坐标的不同象限, 并根据预警指数坐标点落入不同象限进行风险预警分析。三维财务风险指数预警矩阵包括财务战略环境风险预警指数矩阵、财务资源配置风险预警指数矩阵和财务利益相关者风险预警指数矩阵。本文仅列出财务风险指数预警矩阵之一:财务战略环境风险预警指数矩阵。财务战略环境风险预警指数包括市场环境风险预警指数 (愈大愈好型) 和金融环境风险预警指数 (愈大愈好型) , 因此, 财务战略环境风险预警矩阵以这两个指数为依据构造预警指数矩阵 (如图4) , 计算公式如表2所示。
企业三维财务风险指数预警是一个全新的研究领域, 不仅涉及企业战略环境风险指数预警、资源配置风险指数预警和利益相关者风险指数预警, 更需要先进的理念、理论和技术支持。现代企业制度下的企业必须将自己置身于企业的内外部环境的系统中, 并将“利益相关者利益最大化”作为财务管理的目标, 通过指数预警及时把握企业生产经营中存在的问题, 从而以优化财务战略、合理配置资源、协调利益关系, 达到企业与多方共赢的目的。
参考文献
[1]张友棠:《财务预警系统管理研究》, 中国人民大学出版社2004年版。
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[5]戚拥军、彭必源:《利益相关者视角下的财务困境成本与收益》, 《财会通讯》 (学术版) 2007年第8期。
[6][美]迈克尔.波特 (Michael E.Porter) :《国家竞争优势》, 华夏出版社2002年版。
风险预警模型 篇10
一、高校财务风险的形成及演化
高校财务风险的形成和演化是指在高校业务活动日趋复杂和现有高校财务管理模式存在弊端的情况下,高校财务治理的功能弱化、效用异化,部分财务风险得到降低,但无法完全控制,使得财务风险溢出,并通过隐性和显性多个渠道进行累积和扩散,当超过了相应的临界点时,最终引致财务风险的爆发,表现为过度负债、投资失败、效益低下、内控失效、贪污腐败等现象。具体过程包括:
1. 财务风险源的产生。高校财务风险源是指对高校财务活动及环境产生不利影响的业务及活动,既包括财务业务及财务活动,也包括非财务业务和非财务活动,还包括业务和活动之间的交互影响。正是高校教学、科研、社会服务三位一体的职能所涉及的财务与非财务业务及活动,以及它们相互之间的交叉和融合,形成了当前高校的财务风险源。
2. 财务风险的形成。在高校“统一领导、集中管理”或“统一领导、分级管理”的财务管理模式下,高校通过预算管理、支出管理、内部控制和绩效评价等手段进行财务管理,使得高校传统的财务风险一定程度上得到控制或降低,确保了高校的正常运作和稳定发展。但是,随着高校规模扩大、投资主体多元化、各项业务活动复杂化,高校财务风险源呈现出复杂性、隐蔽性、传递快等特点。在高校现有的侧重于安全性、合规性、合法性以及有限效益性的财务管理体制及模式下,当前高校治理结构又不完善,使得高校财务风险没有得到有效控制而溢出。
3. 财务风险的扩散。在新的环境和形势下,高校财务管理模式没有得到有效的完善,财务风险控制能力也没有明显提升,使得高校财务风险溢出,并随着不同的路径传递扩散:一是通过隐性途径传递扩散,表现为资金使用效益低下、资产收益部门化等,如固定资产超标购置、重复购置、闲置毁损,预算支出进度缓慢等;二是通过显性途径传递扩散,如贪污腐败、国有资产流失等问题。
4. 财务风险的爆发。高校财务风险溢出后,沿着不同路径传递扩散,然后又归结在一起,累积并交互影响,当超过高校防范和控制能力时,高校财务风险就爆发出来,表现为不同的形式。如过度负债使得高校背上沉重负担;违规投资或不当投资使高校蒙受巨大的经济损失;高校贪污腐败不仅使其发生经济损失,还使其公信力受到影响、资金使用效益低下,导致办学水平无法提升等。
二、高校财务风险综合预警模型构建
(一)综合预警模型构建思路
随着当前高等教育综合改革的深入,高校财务管理的环境以及内涵发生了深刻变化,尤其是在当前推进高校治理体系和治理能力现代化建设的时代背景下,高校财务风险的内涵更为广泛和复杂,既包括了传统的债务风险,也包括了资金管理运作的效益风险和其他经济损失,其隐蔽性、传递性和危害性也不断增强。因此,高校财务风险预警系统的构建,更应当体现出高校治理结构和治理活动中的系统性和全局性。现有的高校财务风险预警将财务风险评价与财务风险管理水平评价隔离开来,没有重视二者之间的交互作用和影响。为此,高校财务风险预警模型的构建,应当突破传统的财务风险评价以及评价自身的局限范畴:在预警模型构建内容上,将财务风险等级评价与风险管理水平评价相结合,即过程与结果相结合,构建二维的整体风险度量结构;在评价方法上,将数据分析与行为分析相结合,定性分析与定量分析相结合;在结果应用上,从传统的为高校财务管理服务转变到为高校财务治理以及高校整体治理服务。
综上分析,高校财务风险预警模型构建的总体思路为:紧紧围绕高校财务治理的目标,抓住高校财务风险的内涵及外延,遵循财务风险的演化机理,从财务风险等级和风险管理水平两个维度构建评价指标体系,并通过数据收集和分析,将两个维度的评价结果组合,对高校财务风险进行综合性的分层次和分类别的预警,并将整个预警流程嵌入高校财务治理的过程中,形成良性循环的财务风险治理流程。具体如下图所示:
(二)综合预警模型构建要素
1. 高校财务风险等级评价。高校财务风险等级,是高校财务风险的结果表现,是财务预警的基础信息来源和判别依据。高校财务风险等级评价主要围绕高校财务运作的过程及主要活动,构建相应的经济活动结果指标体系,通过导入财务数据,分析评价高校财务风险的等级。评价结果包括大、中、小三个档次:大——高校存在的财务风险很大,严重影响高校稳定和持续发展的可能性,但这一档次的风险,在一定风险管理水平下,可以被降低和控制,从而向低档转化;中——高校存在的财务风险较大,一定程度上影响高校的稳定和持续发展,该档次的风险可能随着财务风险管理水平的高低变动向大或向小两个方向转化;小——高校存在的财务风险一般,影响高校稳定和持续发展的可能性较低,但随着财务风险管理水平的降低有可能向高一级发展。
2. 高校财务风险管理水平评价。高校财务预警不能单纯依靠财务数据评价获得的结果,因为数据本身存在的问题以及学校规模等变量会影响到评价结果的客观性和正确性,所以还必须与风险管理的行为评价相结合。即主要围绕高校财务风险管理的过程及其主要活动,构建相应的风险管理活动指标体系,通过相关行为数据的模糊评判,分析评价高校财务风险的管理水平。评价结果包括高、中、低三个层次:高——高校财务风险管理的业务及活动健全,风险控制的能力很强;中——高校财务风险管理的业务及活动相对健全,风险控制的能力较强;低——高校财务风险管理的业务及活动不健全,风险控制能力较弱。
3. 高校财务风险综合预警判别。高校财务风险综合预警判别,就是根据高校财务风险等级评价和财务风险管理水平评价的结果,结合风险的演化机理和判别原则,对高校财务风险进行综合预警识别和判断,判别结果包括三个层次:红色预警、橙色预警和黄色预警。红色预警的判别组合依据有风险等级大,管理水平低;风险等级大,管理水平中;风险等级中,管理水平低。橙色预警的判别组合依据有风险等级大,管理水平高;风险等级中,管理水平中;风险等级小,管理水平低。黄色预警的判别组合依据有风险等级小,管理水平中;风险等级中,管理水平高。具体如表1所示:
三、高校财务风险综合预警案例分析
(一)A高校基本情况介绍
A高校为一所办学历史近60年、以工为主、多学科协调发展的广东省属重点大学,近年来,该校从规模发展向内涵发展过渡,教育事业投入不断加强和优化。在学校从规模发展向内涵发展的过程中,面对庞大的学校规模与多校区的办学模式,如何优化财政支出结构和加强财务风险管理,提升学校财务管理和财务风险治理水平,成为学校发展需要重点关注的问题,当前该校正加强高水平重点大学建设,以上问题显得特别迫切和重要。
(二)高校财务风险等级评价
1. 高校财务风险等级评价指标体系及权重确定。根据高校财务风险特点及现实状况,借鉴有关学者的成果,构建包括财务失衡、负债风险、投资风险、绩效风险四个维度共11 个明细指标来反映高校的财务风险状况,并向高校财务专家进行问卷调查,处理调查数据后得到各个指标的权重。具体如表2所示:
注:以上指标具体计算依据,除特殊说明外,均指年末数据。
2. 高校财务风险等级评价标准值确定。由于国内尚无统一的高校财务风险评价指标的标准值和数据库,为此本文借鉴相关学者的研究成果,结合高校财务专家调查及访谈意见,最终确定了相关指标的标准值。同时,设置五级风险等级并赋予相应的基础分值,具体如表3所示。
实际操作过程要结合指标属性选择基础分,因为逆指标和正指标的属性不一样,基础分选择方向也不一样。所谓正指标,是指与财务风险正相关的指标,即该指标值越大,财务风险越大。逆指标则相反。
3. 高校财务风险等级评价过程及结果。本文以广东省A高校作为分析对象,鉴于篇幅所限,在此仅列示主要过程:第一,根据该高校财务数据以及基本情况等相关资料,计算出11 个指标具体值;第二,采用功效系数法计算各指标相应得分;第三,根据权重计算各指标最终得分;第四,根据最终合计得分分析判断该高校财务风险等级水平;第五,将总体定量评价结果与定性分析结果相结合,诊断该高校财务风险,最终形成综合评价结果。综合评价标准如表4所示:
A高校财务风险等级评价得分为34.08 分,由表4 中的评价标准可知,A高校财务风险处于较小这一等级,说明A高校财务状况总体相对稳定,但部分指标异动较明显,财务风险偏向一般。其中:绩效风险、财务失衡、投资风险和债务风险得分分别为13.85、9.78、5.88和4.57分,可见该高校财务风险主要由前两大风险构成,占70%左右。
综合A高校财务现状以及当前高校整体财务情况来看,分析结果与该高校实际状况比较吻合。前几年,国家针对当时高校债务负担沉重、财务危机突出的现实情况,出台了化债扶持政策,使当时大部分高校的高度债务风险问题得以暂时性解决。A高校也是在这一化债过程中受益颇多,改善了债务风险。但是,A高校作为一所省属重点院校,规模大,资金量也大,使得其财务运作过程面临的挑战也大。在A高校债务风险化解后,高校的绩效风险和财务失衡显现出来,尤其是资金使用效益相对低下,没有得到高校管理层的高度重视,这也是困扰当前我国公办高校的共性问题和主要问题。
(三)高校财务风险管理水平评价
1. 高校财务风险管理水平评价指标体系。近些年,高校财务风险管理没有得到应有的重视,相关领导和人员风险责任意识不强,使得高校财务方面暴露出一系列问题。为此,高校财务风险的预警,不仅仅包括财务数据本身反映出来的财务风险问题,还应当包括高校财务治理结构、财务业务及活动、财务人员及其行为等反映出来的问题,即财务风险管理水平的问题。因此,本文借鉴有关学者的研究成果,结合当前高校财务管理外延和内涵的变化,重新构建和完善相关评价指标体系,并通过专家打分和层次分析法确定了各指标相应的权重。具体如表5所示:
2. 高校财务风险管理水平评价过程及结果。本文选取另一组具有代表性的专家(包括A高校财务、审计人员、重要职能部门管理者、外部专业人士等共25人)组成风险管理水平评判组。在评判组成员对A高校相关财务运作和风险管理业务进行较深入的了解后,由专家独立地对该高校财务风险管理水平给出评价等级(五级档次分别为高、较高、一般、较低、低,其对应基础分值分别为5、4、3、2、1分),再运用模糊综合评价法进行计算。
模糊综合评价矩阵最终结果为3.75分,介于“较高(4分)”与“一般(3 分)”之间,该分值的隶属度为0.75(3.75/5)。即如果高校财务风险管理水平以100%计算,则说明A高校财务风险管理水平达到了75%。
上述分析表明A高校财务风险管理水平介于中等与较好之间,不是十分理想,总体处在中等偏上水平。从A高校财务风险管理水平结构来看,专家认为水平较低的领域主要体现在财权配置方面,占了较低评分的51%,其中又以监督机制环节较为薄弱;水平很低的领域主要体现在信息披露方面,占了很低评分的55%,其中又以财务分析环节较为薄弱。
综合A高校财务特点以及当前高校财务管理总体状况来看,分析结果比较吻合该高校的实际状况。在当前高校财务管理环境和财务治理现状下,财务监督、财务分析和信息披露等风险控制手段在大部分高校都没有被充分利用并发挥出积极作用。
(四)高校财务风险综合判别及预警
根据前述有关A高校财务风险等级评价结果和财务风险管理水平评价结果来看,二者都处于中等水平,结合前文相关预警模型及判定依据,可以判别A高校财务风险处于黄色预警状态,需要引起该高校一定程度的重视,重点关注当前财务风险存在的重要领域——绩效风险和财务失衡以及财务风险管理的薄弱环节——财务监督和信息披露。
对于风险产生的主要领域来说,可以结合当前广东省加快财政体制改革的要求,加强资源统筹,创新资源配置模式,优化资金结构,并加强支出管理与降低资源浪费,以提高财政资金使用效益和配置效率。对于风险管理薄弱环节来说,可以通过加强财务监督制度设计、权责匹配、信息披露等手段促进监督机制的完善,同时加强财务分析,提高财务决策的有效性和监督的充分性。
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