危机预警模型

2024-05-03

危机预警模型（精选十篇）

危机预警模型篇1

一、企业财务危机常用基本预警模型

(一)Z式模型

该模型是美国理财专家Altman根据大量破产企业的财务报表,运用传统的财务比率分析加上统计学上的差异分析建立的,用来预测企业破产的模型。

最早所建立的模型(Z式计分法)综合五种财务比率,再予以量化而得出公司整体的财务信用分数。这种计分方式是对企业财务状况的基本评估方法,具体如下:

X1=营运资金/总资产,(营运资金=流动资产-流动负债);X2=留存收益/总资产;X3=利润总额+利息支出)/总资产;X4=[所有者权益的市场价值(或股票市值)]/总负债;X5=主营业务收入/总资产。

一般而言,如Z值大于2.675,则表明企业的财务状况良好,发生财务危机的可能性较小,如Z值小于1.81,则认为企业存在财务危机的可能性很大,如Z值介于1.81和2.675之间,则可视为企业进入“灰色地带”,财务状况极不稳定,风险较大。但是,Z式模型有一个局限,即仅适用于已上市的公司,否则便无法确定X4的数值。

(二)Zeta模型

Zeta模型是在Z式模型的基础上进行改进,是能够预测企业破产的模型,目前该模型已受到专家学者的普遍认可,并被理财人员广泛运用。

X1=为速动比率;X2=营运资金/总资产;营运资金=流动资产-流动负债;X3=固定资产/所有者权益;X4=为应收账款周转次数,即,全年主营业务收入/年度平均余额;X5=现金流入量/现金流出量。

分界点为Y=11.5。在分界点以下的企业为危机企业,以上的为正常企业。该模型虽然能够很好地预测企业的财务危机,但由于指标的计算极为繁琐,要牢记的指数及其系数有很多,所以通常需在计算机的辅助下来完成,才能很快地评定出一个公司的财务状况。

(三)F模型

Z式模型,未充分考虑到现金流量的变动等方面的情况,存在一定的局限性。因此,有学者对Z式模型加以改造后建立了F财务危机预警模型。F财务危机预警模型中的现金流量指标的计算是根据财务管理中长期投资决策中所用到的税后净现金流量计算办法。这种计算方法是经营活动产生的近似现金流量。其公式为:

其中,X1=期末净营运资本/资产总额;X2=期末留存收益/资产总额;X3=(税后净利润+折旧)/平均总负债;X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债;X5=(税后净利润+利息+折旧)/平均总资产。F模型中,X3是一个现金流变量,它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。因为企业提取的折旧费用,也是企业创造的现金流入,是可以作为偿还债务的资产;X5是测定企业总资产在创造现金流方面的能力,相对于资产周转率来说,它可以更准确地预测企业是否存在财务危机。

F模型的临界值为0.0274。若F分数低于0.0274,表明企业将要发生严重的财务危机;若F分数高于0.0274,表明企业财务状况正常。F模型加入了现金流量预测自变量,因而弥补了Z式预测模型的不足。

二、对我国企业实行财务危机预警的建议

首先,建立适合我国企业的财务预警模型。预警模型的建立有两种方法:一是定性分析的方法,如专家调查法、特尔斐法、经验分析法等;二是定量分析的方法,包括指标形式和模型形式。自从美国建立并应用了财务预警模型以来,英国、德国、日本等几十个国家的学者也研究出了适合本国的财务预警模型,我国应在充分借鉴国外资源的基础上,建立适合我国的企业财务风险预警模型。

其次,建立和完善财务预警模型的评价指标体系。近年来,国外不断提出衡量公司经营业绩的新指标。以经济增加值和修正的经济增加值为例,该指标从股东权益最大化目标出发,站在出资者角度定义公司利润,要求公司的经营者必须考虑资本的机会成本。只要经济增加值和修正的经济增加值持续增长,就意味着公司的市场价值不断增加,由此可以动态地评价公司业绩。我国有学者提出我国的财务风险预警的评价指标体系,随着经济的发展,应进一步完善财务风险预警评价指标体系。

再次,制定科学合理的战略目标。一般而言,企业战略目标制定不当会影响企业的发展。如果企业的投资过于分散,会影响企业的战略实施,分散企业的管理精力,不能及时解决所产生的问题,从而影响企业竞争力。所以,企业的战略目标是否科学合理,关键要看企业制定的战略目标是否符合国家的产业政策,是否符合企业的实际情况;看企业投资业务是否过于分散、金融投资业务比重是否过大、是否过度大规模扩张等等。

此外,应建立并完善企业内部控制制度。建立并应用财务预警模型向我国企业提出了更高的内部控制要求,良好的企业内部控制制度应该包括法人治理结构完善、组织建设权责分明、业务交易处理程序适当、信息记录真实、披露及时等内容。另外,对企业重大的人事变动、企业文化、员工的素质、领导水平、管理技术等可能导致企业财务危机的信息需要进行定性分析,尽量做到对财务危机因素全面把握。

危机预警模型篇2

基于非线性SVM的上市公司财务危机预警模型研究

为了克服传统财务危机预警模型在假设前提、样本容量、泛化能力等方面的缺陷,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等五方面的.15个财务指标作为输入变量,以上市公司是否被特别处理(ST)作为输出变量,实证分析表明:该模型具有100%的训练精度和90%的验证精度,学习和预测能力良好.

作者：朱发根刘拓傅毓维 ZHU Fa-gen LIU Tuo FU Yu-wei 作者单位：哈尔滨工程大学,经济管理学院,黑龙江,哈尔滨,150001刊名：统计与信息论坛 CSSCI英文刊名：STATISTICS & INFORMATION FORUM年，卷(期)：24(6)分类号：O212关键词：上市公司财务危机预警支持向量机

企业财务危机预警模型的选择篇3

关键词：财务危机；发生原因；危害性；预警系统模型

引言：财务危机潜藏于每个企业，制约着企业的可持续发展。近年来，我国政府部门提高了企业财务危机管理的要求，出台了一系列文件和措施来提高企业对财务危机管理的重视程度。预防企业财务危机的发生，首先要树立风险意识，在政府部门的相关措施和政策的指导下建立健全风险预防预测机制。财务危机预警机制的建立首先要选择一个良好的预警模型，预警模型的选择对企业预防和化解财务危机，提高企业危机管理水平具有重要意义。

一、财务危机的定义

财务危机是指企业运营发生困难，资金周转失灵的现象。主要表现在企业明显没有能力偿还到期债务，或者已有迹象表明企业不能按期偿还债务。我国对于财务危机的定义标准通常有两种：其一是法律层面，也就是用企业破产定义来衡量财务危机。企业破产是衡量企业发生财务危机最准确也是最极端的标准，被很多企业采用。其二是由证券交易所设定的标准，主要适用于上市公司。证券交易所根据上市公司是否发生持续亏损、存在重大潜在损失或者股价持续走低，连续一段时期内低于一定水平的上市公司给予特别处理或者作出退市的决定作为标准。

二、财务危机发生的原因

（一）企业缺少完善的内部控制制度。内部控制制度的缺失是导致企业经营混乱的重要因素。现代企业经营管理的主要环节是物资采购、产品生产与销售、售后服务和款项收付等等，这些环节与企业的内部控制息息相关，任何一环的缺失都将使企业正常运营出现困难。内部控制制度的缺失会导致物资采购环节出现盲目性，生产环节与物资供应脱节，使得大量物资闲置，增大了企业运营成本，收益率降低，这在一定程度上加大了企业经营风险，诱发财务危机。再如，内部监督机制也属于企业内部控制范畴。有些企业部门间各司其职，独立性程度高，部门之间缺少有效监督。从企业财务安全出发，会计部门的监管尤其重要，包括对出纳人员和会计人员的监察，然而有些企业相关岗位之间缺少牵制及约束机制，其他工作人员无法监管，这些企业内部问题都极易对企业运营产生不良影响，尤其是资金安全。

（二）企业风险意识淡薄，过度扩张。成功的企业总是不满足于已取得的成就，力图寻求更大的发展空间。扩张对于企业而言既是机遇也是风险，特别是盲目扩张会使企业面临重大生死考验，甚至导致破产的发生。某些企业风险意识淡薄，扩张决策实施之前没有经过科学论证，预定目标与公司实际情况严重脱节，这种盲目性扩张超越了企业的风险控制范畴和财务支持能力，甚至超越企业组织能力水平，其带来的风险不仅仅是经营亏损，甚至使得企业破产倒闭的例子不胜枚举。

（三）投资决策失误，过度举债经营。企业经营追求的是利润最大化，负债经营在一定程度上可以发挥财务杠杆效应，但也存在风险。企业对外负债的增加意味着要负担更重的利息费用，企业经营受市场条件、消费者偏好、企业内部经营模式等等条件影响，存在诸多不确定、不稳定因素，当企业税后利润下降，不足以支付债务利息时，企业就极易发生资不抵债现象，必然发生亏损。

（四）财务管理模式落后，企业成本控制意识薄弱。在计划经济体制和市场经济建设初期，由于我国经济体制处于转型阶段而导致了财务管理模式的不成熟，具有很强的片面性。为了规范企业的开支手段，财务管理过于关注企业运营成本的核算而忽略了企业财务运行的管理。

成本控制观念落后是企业成本控制中存在的主要问题，主要表现在企业经营者关注显性成本而忽略了隐性成本的影响。隐性成本是相对于显性成本而言的，指当前对企业盈利性不会或者没有产生影响的成本，也称为未能显现的成本。然而，从长期来看，隐性成本对企业生产运作的影响往往较大。在企业的整体构架中，隐性成本的失控也会诱发企业财务危机，并给企业带来巨大的经济损失。

三、企业财务风险管理现状

随着社会主义市场经济的发展与完善，市场竞争日益激烈，要在激烈的市场竞争中激流勇驻，企业就必须改善财务管理模式，特别是预防财务风险。然而我国大部分企业财务管理现状不容乐观，主要表现在企业财务制度体系不完善，企业财务核算不规范，财务管理手段单一，没有建立有效的财务预警机制。企业内部财产被不明占用、企业成本混乱、财务考核制度缺乏统一标准等等，使得企业在制定战略决策时缺少可以参考的有效信息，这将在一定程度上影响了企业的管理与发展，不利于企业成本管理和经济效益的提高。

四、常见财务预警模型

企业预防财务危机的发生，建立健全财务危机预防系统，关键在于选择正确的财务预警模型。财务预警模型是用来判别企业财务状况的模型，它通过分析企业的综合指标，主要是企业财务指标和非财务指标来识别企业财务状况。

（一）一元判定模型法。一元判定模型也称单变量模型，顾名思义就是将企业的某一项财务指标作为研究对象，参照一定的标注判别企业财务状况，主要是判断企业是否处于破产状态的一种预测模型。财务危机预警综合研究就是从选取单一变量开始的。单一变量可以是资本收益率、债券股权比率、资产负债比率等等。

（二）多变量模型法。20世纪60年代，经济发展进入一个新阶段，为了帮助企业更好地预测财务危机，财务危机预警模型与时俱进，进入了多变量分析时代。这里主要介绍Atlman（奥特曼）模型，多变量分析是其基本思想方法。奥特曼模型综合反映企业财务状况，衡量指标包括包括企业资产状况、营利能力、财务结构、资产利用率等等。奥特曼模型具有极高的参考价值，对企业经营战略决策具有指导性意义。它指出企业减少负债比率、节约资产占用或者增加营运资金、留存收益、销售收入等等有利于企业资金安全，降低企业破产风险。

（四）线性概率模型。线性概率模型是在多变量模型的基础上发展起来的，该模型可以解释为在财务比率确定的情况下，估计该企业发生财务危机的概率。该模型的主要优点在于计算简单，但也有其缺陷，主要在于估计值偏差，由于现实生活中的经济变量不确定性强，可供参考的数据波动幅度大，概率值的估测与实际情况不相符的情况时常发生，因而该模型在财务危机预警的实际运用中使用度低。

（四）人工神经网络模型。人工神经网络模型的构建是以人类大脑为基本模型的，模型模拟的是大脑神经运作模式，也就是平行分散处理模式。传统的预警模型建立在线性函数分析的基础上，运用线性概率分析、逻辑回归方程建立企业危机判别函数，具有理论优越性但实际运用难度大。人工神经网络模型一方面能够拟合复杂的实际数据，兼容性高，可以克服传统计算方法出错率高、数据识别能力弱的局限，还具有容错能力，及时更新数据和处理资料遗漏问题。除此之外，该模型化还具有自我学习的能力，在适应复杂多变的环境下依据最新数据开展学习、训练，自动调整内部储存参数应对企业环境的变化，具有传统模型无法比拟的优越性。

结语：财务危机模型各有利弊，企业要从自身出发选择合适的财务危机预警模型。企业开展财务危机预警不仅要关注近期财务状况也要重视远期财务中可能出现的风险。企业无论采用怎样的财务预警方法和模型，目的都在于达到危机预警的目的，帮助企业规避潜在的财务风险。

参考文献：

[1] 段进东.金融专业实验教学的改革与实践[J]理工高数研究，2006（8）

金融危机预警模型综述以及评价篇4

我们知道金融业是一个高负债的行业, 高负债的行业特点决定了金融业具有更容易失败的本性, 这是狭义上的脆弱理论。广义上的金融脆弱性, 有时将其简称为“金融脆弱”, 则指一种趋于高风险的金融状态, 泛指一切融资领域中的风险积累, 包括信贷融资和金融市场融资。早期, 主要从狭义上理解金融脆弱性, 现在更多的是从广义角度来看待这一问题。

金融风险, 严格说来是指潜在的损失可能性。金融脆弱不仅包括可能的损失, 还包括已经发生的损失。

既然, 金融业本身有脆弱性, 金融体系遇到不可预料的因素就有可能发生问题, 何况现实中有很多不确定性, 有很多风险。不确定性和风险积累到一定程度, 再遇到一些突发事件, 就很有可能发生金融危机。很多金融危机就是这样发生的。下面我们看如何定义金融危机。

何谓金融危机?Goldsmith曾经幽默地指出, 如同西方文化中的美女一样, 金融危机是难于定义的, 但一旦相遇却极易识别。通常的说法是, 全部和大部分金融指标———利率、汇率、资产、证券、房地产价格、企业偿债能力 (破产数) 和金融机构倒闭数——的急剧、短暂和超周期的恶化, 便意味金融危机的发生。

“金融”一词涵盖极广, 从而金融危机也就有了不同的类型。货币危机、银行危机、债务危机、系统性金融危机是四种基本的分类。系统性金融危机, 可以称为“全面金融危机”, 是指主要的金融领域都出现严重混乱, 如:货币危机、银行危机、股市崩溃及债务危机同时或相继发生。

前面我们提到的金融脆弱仅仅表明金融已经有了不稳定性, 它不等于金融危机, 由金融脆弱到金融危机还有个演化过程。金融脆弱积累到一定程度方会发生金融危机。而且, 最终在何时发生金融危机, 还需要某个或某些“触发点”。Kindleberger指出, 金融脆弱是否导致金融危机取决于许多因素。如:前期放款展期的不确定性、人们预期心理的逆转速度、某些突发金融事件 (特大企业倒闭和欺诈丑闻揭露) 所造成的信心问题、金融界对于最后贷款人救助意愿和能力的怀疑等。还有格林斯潘所说的“非理性亢奋”和斯蒂格利茨 (1998) 认为的“非理性悲观”。

由于金融体制本身具有天然的脆弱性, 所以, 金融危机的爆发就是必然的, 事实上也是如此。人类历史上, 自从金融市场建立以来, 大大小小的金融危机不计其数。造成巨大损失、有世界范围影响的金融危机就有若干次。对于金融危机, 一直是经济学家关注和致力研究的问题。它影响着经济的稳定与发展, 干扰着人类的生活, 甚至带来了经济的倒退。所以, 我们有必要对金融危机进行预测和防范, 使宏观经济运行在健康的轨道上。因此我们就很有必要建立金融危机预警机制, 以提前预测到要发生的金融危机, 来降低发生金融危机带来的风险和社会为之付出的成本。其实从20世纪70年代就有很多经济学家做这方面的工作, 已经取得了很大的成就。下面就梳理一下金融危机预警理论发展的脉络。

我们先系统对金融危机做一明确的定义和分类:

(一) 金融危机的内涵、外延与分类

1. 金融危机的内涵很丰富, 我们很难下一个准确的定义。

一般认为, 金融危机是金融风险大规模积聚爆发的结果。Kaminsky和R einhart (1996) 认为, 它是指由于信用基础破坏而导致的整个金融体系的动荡和混乱。R aymond Goldsmith (1997) 认为, 它是指所有或绝大部分金融指标一次急剧、短暂的超周期的恶化, 这些指标包括短期利率、资产价格, 厂商的偿债能力以及金融机构的破产。

刘园和王达学 (1999) 认为, 金融危机指起始于一国或一个地区乃至整个国际金融市场或金融系统的动荡超出金融监管部门的控制能力, 造成其金融制度混乱, 进而对整个经济造成严重破坏的过程。 (1) 王益和白钦先 (2001) 将其定义为:对整个金融系统造成严重影响与震动的金融现象。 (2) 笔者认为, 金融危机指起始于一国或一个地区乃至整个国际金融市场或金融系统的动荡超出金融监管部门的控制能力, 造成其金融制度混乱, 进而对整个经济造成严重破坏, 由于整个经济遭到严重破坏, 人们的生活受到严重影响, 人们对经济的信心受到重创, 从而使金融市场或金融系统的动荡进一步加剧, 金融监管部门进一步失控, 又进一步影响整个经济, 使经济情况恶化。最后几种力量集中在一起, 便爆发了规模较大的金融危机, 也可叫做经济危机。

2. 金融危机的外延。

金融危机的外延分两个层次。按照唐旭主编的《金融理论前沿课题》, 第一个层次是在金融领域内, 表现为危机国货币大幅度贬值、国家信用等级下降、国际收支大量逆差、汇率遭到攻击、原先的固定汇率机制崩溃、国内商业信用锐减、银行资金呆滞、借贷资金短缺、局部或全面银行挤兑现象发生、市场利率上升、资本市场行情低下、特别是股票市场低落、大量资本外流、部分金融机构连锁倒闭。

第二个层次是在非金融领域内, 表现为整个经济受到强烈冲击、企业效益下降甚至破产清算、失业率上升、居民消费信心不足、房市下跌、居民生活水平下降、对外贸易量下降并处于混乱状态中等。

3. 金融危机的分类。

按照不同的标准, 金融危机有不同的分类。按危机发生的区域, 分为地区性、全国性、国际性、全球性金融危机。按照发生的领域不同, 可分为银行危机、货币危机、股市崩溃。国际货币基金组织 (IMF) 曾经在《世界经济展望1998》中指出, 金融危机可以分为货币危机 (Currency Crises) 、银行危机 (Bank Crises) 系统性金融危机 (Systemic Financial Crises) 外债危机 (Foreign Debt Crises) 。

4. 金融危机的特点。

刘园和王达学 (1999) 认为金融危机具有潜伏性、突然性、综合性、蔓延效应及全球破坏性等基本特点。 (3) 王新艳 (1999) 指出金融危机具有长期潜伏性、马太性或者加速性、连锁性和破坏性等基本特点。 (4) 唐旭认为除了以上特点, 还要加上以下特点:突发性 (Suddenness) 、可预测性 (Predictability) 、传染性 (Contagion) 。笔者认为以上观点从不同角度说明了金融危机, 有些观点虽然不同的人用的词语不同, 但表达的意思基本相同。如:刘园和王达学认为的潜伏性、蔓延效应及全球破坏性与王新艳认为的长期潜伏性、连锁性和破坏性。刘园和王达学认为的突然性与唐旭认为的突发性 (Suddenness) 。笔者认为金融危机还应该有可消除性、熨平性、可控制性, 即通过一定的手段和措施能把能够爆发的金融危机不让它爆发, 可以把大规模的金融危机控制在小范围内。以上金融危机的特点就决定了我们研究金融危机预警模型的必要性和可能性。

二、金融危机预警模型的发展及现有模型存在的缺陷

在预警与预警系统、金融危机预警系统的含义方面前人都已做了较系统准确的论述, 对此已不大可能创新。再说, 与其计较于定义的文字表述上, 不如把注意集中于预警模型的建立上。笔者就在对金融危机预警研究做一综述的基础上, 评价一下三个很重要的预警模型以及改进模型, 以适应金融危机预警的需要。

在参考前人文献基础上, 简要对预警及预警系统、金融危机预警系统的含义做一表述。

顾名思义, 预警 (Early Warning) 就是对某事物 (如宏观经济运行、泥石流、 (5) 地震、干旱、台风、天气、火灾等) 未来不太长的时间内 (如果时间太长, 预警就起不到应有的作用) 可能出现的危险或者危机提前发出警报的一种经济活动, 目的在于减少损失或避免损失。

据唐旭主编的《金融理论前沿课题》国际上金融危机预警系统的研究概况可分两个阶段:

(一) 启蒙阶段

1979年, 经济学家John F.O.Bilson在哥伦比亚世经济杂志 (Columbia Journal of World Business) 上发表了货币贬值的先行指标。

华盛顿国际经济学院教授Morris Goldstein通过研究新兴市场国家金融脆弱性特征信号, 选择了一批预警指标。

1996年, Frankel和R ose通过对100余个发展中国家的实证研究, 指出了FR概率模型 (Frankel-Rose Probit Model) , 简称FR模型。

1996年, Sachs, Tornell和Velasco针对1994年墨西哥金融危机对其他国家的影响, 专门设计了STV跨国回归模型, 研究“Tequila效应”, 即一国遭受另一国金融危机的可能性。

1997年7月, 在回顾了一系列关于金融危机实证研究的基础上, 通过比较分析和采用计数统计方法, 挑选了15个指标用于预测金融危机, 其被称之为“预警指标”。

1997年12月, Kaminsky, Lizondo和R einhart基于月度数据, 采用信号分析法, 建立了一个相对比较完善的预警模型, 即KLR信号分析法 (Signals Approach) 。

(二) 成长阶段

Andrew Berg和Catherin Pattillo在1998评价了1997年以前提出的三大预警模型 (分别是KLR信号分析法、FR概率模型和STV跨国回归模型) 的预警效果, 并对各个模型提出了修正模型, 拓展了研究范围。研究结果表明, 金融危机具有可测性, 准确与否与预警指标的选择好坏和预警模型的建立好坏紧密相关。

在1997年设计的KLR信号分析法的基础上, 华盛顿大学教授Graciela Kaminsky针对1997年东南亚金融危机———“双胞胎”危机, 设计了新的金融危机预警系统, 选择了17个预警指标, 并设计了四个合成指标, 并评价了各个指标 (包括单个指标和合成指标) 的预警能力。

IMF工作人员Andrew Berg, Eduardo Borensztein, GianMariaMilesiFerretti和Catherine Pattillo等人针对国际支付危机, 评价了四个预警模型的预警效果, 这四个模型分别是:KLR信号分析法、FR概率模型、STV跨国回归模型和DCSD模型。

2000年10月, R anjana Sahajwala基于十国集团新的银行监管体系的研究, 认为可以通过风险评估, 建立新的银行预警系统。

唐旭主编的《金融理论前沿课题》对以下这三个金融危机预警模型做了比较准确、中肯的评价。与前人看法一致的地方, 笔者就不再赘述, 在此仅记述与前人不一致的观点。

1. FR概率模型。

Frankel和R ose (1996年) 以100个发展中国家在1971-1992年这一段时间内的金融危机为研究对象, 以各个国家的年度数据为样本数据, 建立了较为著名的可以估计金融危机发生的可能性的概率模型 (Probit Model) , 就是人们所谓的FR概率模型。这个模型验证了“资本流入将导致货币崩溃”这一假说。

Frankel和R ose (1996) 提出概率模型时, 首先假设金融事件的结果是离散且有限。即由各种因素 (被称为金融事件) 所引发的金融危机 (被称为金融结果之一) 在某个时间区间内发生与否可以被简单地认为是两种情况, 一种是发生了金融危机, 一种是没有发生金融危机。因此, 金融危机被认为是一个离散变量, 如果在某一期间内 (比如一年) 至少发生了一次金融危机, 那么离散变量的取值为1;如果在该期间内一次金融危机也没有发生, 那么该离散变量的取值为0。我们知道金融危机可以在某个时刻突然爆发, 但是不会在一夜之间积累。每一次大的金融危机都是经过长时间的积累在某一时刻, 在某一诱因的导致下爆发的。FR模型仅把金融危机当做离散变量, 这样就割裂了变量的连续性, 也许这也是影响模型预测准确性的因素之一。在后面所建立的模型中, 笔者试图把离散变量变成连续变量考虑。

就判别金融危机与否, Frankel和Rose (1996) 明确指出, 只要一国货币的名义汇率在某一年的贬值幅度超过25%, 并且该年贬值幅度比上一年高出10%, 那么就认为该国发生了金融危机。可以看到他们把金融危机仅仅当做货币危机, 指标设置的单一性也影响了模型的预测能力。

还有, Frankel和Rose (1996) 认为有很多因素可以引发金融危机, 这些因素包括:GDP增长率、外国利率、国内信贷增长率、政府预算赤字/GDP、实际汇率高估程度、经常项目/GDP、国际储备/进口额、外债总额/GDP、经济开放程度、外债总额、短期外债额、公共部门的债务、贸易条件等。其中有量化指标, 也有定性指标。可见他们在指标的选择上, 还是比较全面具体的。可是对各个指标在模型中所占的权重的参数估计上就必然存在误差, 这也是影响模型预测能力的因素之一。可是这种误差很难避免。

他们在模型设置上, 应用最大对数似然估计。先估计出金融危机的引发因素的参数值, 然后根据估计出的参数建立可以外推估计某个国家在未来某一年发生金融危机的可能性的模型。我们可以看到多次估计导致“信息过度使用”, 从而客观上影响了模型的预测准确性。还有虽然指标设置的比较全, 可是就像唐旭指出的那样, 没有考虑国家之间的差异性, 即国家实行的体制、政策以及其他的文化法律等背景。其实在指标的设置中, 他们暗含了国家的差异性, 并没有明确的提出, 也没有专门设置一个表明国家差异的变量。这在某种程度上也影响了模型的预测力。

2. STV横界面回归模型。

Sachs, Tornell和Velasco (1996) 为了避免FR概率模型国别差异的缺陷, 采用这样一种分析方法:集中分析危机成因类似的国家, 同时选择对危机形成重要作用的一些变量。我们可以看到由于他们使用的分析方法, 限制了此模型的使用范围, 即模型适用于某类国家从而不适用于另一类国家。在以上分析方法的基础上选择月度数据构成样本数据。在变量、样本数据确定的基础上, Sachs, Tornell和Velasco (1996) 通过多元线性回归模拟, 计算出了STV横界面回归模型, 然后用参数估计后的STV横界面模型外推估计某个国家在未来某一年发生危机的可能性, 这个可能性用指数的大小来反映。

(1) 变量。Sachs, Tornell和Velasco (1996) 认为以下几个变量对一个国家是否发生金融危机至关重要, 这些变量是:实际汇率、贷款增长率、国际储备/货币供给。他们认为实际汇率的贬值程度以及贬值趋势在一定程度上表明一个国家将会发生危机的可能性, 如果贬值程度较高, 说明将发生危机的可能性较大;而贬值程度小或者升值的话, 那么发生危机的可能性就较小。

对于信贷情况, 他们认为如果贷款增长率过高的话, 说明该国信用有被滥用的可能, 由于私人信用风险的聚集和积累, 造成银行危机的可能性就较大。所以私人信贷增长率的高低可以反映该国发生银行危机的可能性, 从而反映发生金融危机的可能性。

对于国际储备与货币供给的比值, Sachs, Tornell和Velasco (1996) 认为可以反映一国对外的清偿力, 比值越大表明发生外债的可能性就越低, 而越小就表明发生外债的危机的可能性就越大, 从而这种可能性的大小也在金融危机发生的可能性上表现出来。

虽然, 在实际的模型中, 自变量包括实际汇率贬值程度、国内私人贷款增长和两个虚拟变量与实际汇率贬值幅度、国内私人贷款增长率两两组合形成的4个新变量, 一共6个变量。加上截距项, 共有7个参数变量。我们知道这对于考虑金融危机来说, 这7个变量是远远不够的, 尽管它们是很重要的变量。

(2) 数据。Sachs, Tornell和Velasco (1996) 认为墨西哥、马来西亚、印度尼西亚、韩国、泰国等20个新兴市场国家在很多方面非常相似, 并且它们发生金融危机的原因基本相同, 所以他们把这20个国家作为研究对象, 选择1991年1月到1996年12月6年72个月的各个变量的月度数据作为样本数据。可以看到他们较前一个模型注意到了国别之间的差异性, 选择了危机成因近似的一组国家作为研究对象。在数据选择上也较为改进, 选择了月度数据, 解决了前一个模型样本数据较少的缺陷, 而且增强了数据之间的连续性, 使变量由离散更接近于连续, 但是也增加了数据收集的难度。

(3) 回归模型。Sachs, Tornell和Velasco (1996) 将待估计模型定义如下:

其中, RED代表实际汇率的贬值幅度, PCG表示私人信贷增长率, IC为危机指数, D1是第一个虚拟变量, D2为第二个虚拟变量。可以看到该模型数据处理简单, 没有多重估计的现象, 但是回归模型过于简单而且用了简单的线性回归方法。这就说明此模型假定各因素之间呈线性关系。但问题是各因素之间不一定是线性关系。还有此模型也和上一个模型一样只能说明发生危机的可能性, 也不能预测危机发生的时间, 在这方面我们应该改进。

3. KLR信号分析法。

Kaminsky、Lizondo和R einhart (1997) 选择了15个月度指标建立了预警金融危机的信号分析法 (Signals Approach) , 由于该方法在1997年亚洲金融危机预警上的“失灵”, Kaminsky1999年进一步完善了此方法。该方法的核心思想是:选择一系列指标并根据其历史数据确定其临界值, 当某个指标的临界值在某个时间区间内被突破, 就意味着该指标发出了一个危机信号;危机信号发出的较多, 说明某个国家在未来24个月内发生金融危机的可能性就越大。Kaminsky、Lizondo和R einhart在1997年提出信号分析法时, 把重点放在货币危机上, 在1999年Kaminsky修正时, 同时考虑了银行危机和货币危机。

(1) 预警指标。Kaminsky、Lizondo和R einhart (1997) 根据前人的理论研究和数据的可得性选择了15个月度指标。这15个指标分别是:国际储备 (用美元计价) 、进口 (用美元计价) 、出口 (用美元计价) 、贸易条件、实际汇率偏离实际趋势程度 (用百分比表示) 、国内外存款实际利差、M1超过实际需要的余额、M2乘数、国内信贷额与GDP比率、存款实际利率、名义利率、商业银行存款存量、广义货币与国际储备比率、国内总产出、股票价格指数 (用美元计价) 。

1999年, Kaminsky修正了预警对象, 将银行危机纳入了预警范围。他增加了:金融自由化程度、世界利率水平、银行贷款与储蓄利率之比率、已发生的金融危机、外债余额和资本流入流出总额等指标。同时他又创建了四个合成指标。可见修正后的模型, 指标几乎涵盖了金融部门的各个领域, 可以说在反映金融危机方面, 指标选择的合理而且充足。从而弥补了前两个模型的不足之处。

(2) 模型。Kaminsky、Lizondo和Reinhart通过一定的数据处理方法确定了各个指标和指标临界值。他们认为各个指标的历史样本数据或未来月份的取值一旦超过该临界值, 就表示该指标发出了一个危险信号。 (6)

Kaminsky (1999) 用四个合成指标构成了信号分析法的核心, 从而构成了信号分析法的理论模型。

第一个合成指标就是将各个指标发出的信号数简单加总。假设共有1, 2, ……, n个指标, 第i个指标在第t期发出信号与否用指标Sit表示。在任何时期t, It1的取值范围是【0, n】。

Kaminsky (1999) 为了反映指标的各个区间的分布特征, 把每个预警指标设定两个临界值:弱势临界值Pm (Xit) 和强势临界值Pe (Xit) 。所以信号指标有两个:弱势信号Smit和强势信号Seit, 满足以下关系:

Kaminsky (1999) 根据以上关系把第二个指标定义为:

可以看到, 强势信号Seit被赋予了弱势信号Smit两倍的权重, 所以It2的取值范围为【0, 2n】。

由于经济金融运行状况变差是个逐步的过程, 所以当一个指标在一个时期内变差, 它不一定就在下一个时期表现出来, 也许很可能在以后的几个时期内表现出来。Kaminsky (1999) 于是设计了第三个合成指标。

其中S=8, 第i个预警指标在第t-s期至第t期各期只要发出一次危机信号, 各期Sti-s, t=1就被赋值一次, 否则它等于0。

Kaminsky (1999) 认为以上三个指标虽然从不同的角度表示了金融危机发生的可能性, 但是没有充分考虑到各个指标的权重, 即各个指标的预测能力。他引入了:伪信号 (A False Signal) (7) 与好信号 (A Good Signal) (8) 比率 (The R atio of False Signals to Good Signals) , 即干扰-信号比率 (The Noise-to-Signal Ratio R ate) 。我们知道一个指标的预警能力越高, 其干扰-信号比率越低;预警能力越低, 其干扰-信号比率越高。Kaminsky (1999) 认为如果比率大于1则不具备预警能力, 所以他用干扰-信号比率的倒数做权重, 设计了第四个合成指标:

ωi是第i个预警指标的干扰-信号比率。

Kaminsky (1999) 把四个合成指标的临界值分别定义为 (Iik, Ijk) 。并且认为如果在t期计算出Itk的值在该区间内, 就表明第k个合成指标发出了危机信号, 否则就没有发出危机信号。

摘要：经济危机一直伴随着现代文明社会, 从1979年开始经济学家就开始建立预警模型。模型对预测经济危机起了一定的作用, 文章对以往金融预警模型进行了文献综述及评价。

关键词：预警模型,经济危机,金融危机

注释

1 (3) 刘园, 王达学.金融危机的防范与管理.北京大学出版社, 1999

2 王益, 白钦先.当代金融词典.中国经济出版社, 2000

3 (4) 王新艳.金融危机的成因分析与预警研究.中国人银行研究生部硕士论文, 1999

4 (5) [中国台湾地区]连惠邦.泥石流预警系统之研发.台湾图书馆远距图书服务系统, 1987

5 (6) 详细解释请参照唐旭主编的《金融理论前沿课题》

6 (7) 危机信号发出后, 在一段时期后得不到验证就是伪信号。

危机预警模型篇5

企业危机预警与危机公关这门课已经学习结束，虽然只有短短的两天课程，但是在张老师的指导下，我由原来的不清楚到现在对企业危机有了基础的了解，认识了许许多多的新知识。这门课的主要内容包括：认识危机和企业危机、企业危机的原因、企业危机管理与预警、企业危机防范、企业危机控制与处理、企业危机公关、媒体沟通等。

一、认识企业危机

危机是一个系统，企业危机并不不完全意味着坏事的来临，而是意味着未卜的前途。企业危机具有偶然性、必然性、威胁性、动态性、程度性、复杂性。我国企业面临危机、遭遇失败的概率极高，且普遍缺乏危机管理意识。由于我国封建社会的历史较长，工业革命的历史较短，企业管理理论与实践探索时间较短、经验较少。目前我国企业正处于转型的特殊历史时期，加强对企业危机管理研究，对整个社会而言具有极其重要的现实意义。

二、企业危机的原因

企业自身条件与外部环境的变化是危机的根源

诱发企业危机的原因主要有十大方面：（1）忽略策略引导的重要性；（2）缺乏良好的控制系统；（3）董事会形同虚设；（4）管理者独断专行；（5）忽略了管理的重要性；（6）无法把握外在环境变化的趋向，缺乏应对措施；（7）忽略顾客需求导向及品位的变化，因而丧失市场占有率；（8）不当地使用电脑，误认为电脑是万能的；（9）串改会计资料，弄虚作假；（10）组织结构失衡，不符合员工要求。

三、企业危机管理与预警

企业危机管理是一个系统活动，重点在于预防，其核心与关键是人的因素，是一个动态的过程。通过危机监测和危机评估进行预警，危机监测是企业预警的前提。

四、企业危机防范

第一，企业危机要从源头防范，危机往往在不经意的时候到来，要居安思危，建立以变应变的机制及应急机制；第二，企业危机的制度防范。完善公司治理及相关制度，构建企业内部控制体系。

五、企业危机控制与处理

企业危机控制的组织，危机控制的前提：危机确认，危机控制决策。

六、企业危机公关

危机沟通包括企业内部的危机沟通和企业外部的危机沟通。掌握危机沟通的准备及技巧。

七、媒体沟通

媒体沟通的意义：媒体是一把双刃剑，挥舞得好，可以击退危机的侵袭；挥舞得滥，则会伤害自身，使企业陷入更深的危机。危机情境中媒体的反面作用：媒体可能成为危机的“助燃剂”；增加企业危机处理的复杂性；可能损坏企业的形象。危机情境中媒体的正面作用：有利于统一危机传播的基调；有利于危机决策；有利于重塑企业形象。

基于决策树的心理危机预警模型研究篇6

关键词：心理危机；关键因素； C4.5；危机预警

中图分类号：TP301 文献标志码：A 文献标志码：1006-8228（2013）01-03-03

Research on psychological crisis alert model based on decision tree

Zhang Limin， Jin Xinmin

（Zhanjiang Normal University， Zhanjiang， Guangdong 524048， China）

Abstract： With the rapid development of network culture and the strong influence of social transformation， the psychological crisis of college students has become a serious challenge to the universities and society. Through the investigation and study， various factors of the psychological problems from several aspects， such as character， learning， economy and so on， are analyzed. Psychological crisis information is examined by means of decision trees （C4.5 algorithm）. The critical factor is searched in order to establish a psychological crisis alert model of college students， to perfect the mechanism of crisis alert and crisis intervention and to prevent the psychological crisis.

Key words： psychological crisis； critical factor； C4.5； crisis alert

0 引言

危机系指因内、外环境因素所引起的一种对组织生存具有立即且严重威胁性的情境或事件[1]，心理危机则可以定义为当个体面临突然或重大生活逆境时出现的心理失衡状态[2]。大学生心理危机有深刻的社会文化根源，其核心是异质文化的冲突所导致的价值观念的冲突，突出地体现为文化整合中社会主体文化的内在分裂导致大学生亚文化的贫困、文化转型中家庭功能的失调、文化冲突中传统教育的偏颇等[3]。大学生心理危机已成为当前校园危机产生的重要原因，正在威胁着高校的正常教学和管理工作。英国危机管理专家迈克尔·里杰斯特曾经说过：“预防是解决危机的最好办法”。分析大学生心理危机产生的各种因素有利于构建心理危机预警机制和教育干预体系。

计算机技术的飞速发展，信息系统的大量应用，海量数据背后大量的隐藏信息，迫切需要人们对现实数据进行统计分析以发现其中存在的关系和规则，从中获取有用的知识并对未来的发展趋势作出预测。决策树（Decision Tree）是数据挖掘分类方法中最常用的方法之一，能够以图形化的形式表现挖掘的结果，从而方便于使用者快速作出决定或预测。决策树在各行业有广泛的应用，本文将决策树C4.5算法应用于心理危机相关信息的数据挖掘中，旨在分析影响当前高校大学生心理危机的关键因素，为高校有针对性地开展心理健康教育工作提供支持，同时也为建立信息化的校园心理危机预警系统提供理论支撑。

1 高校大学生心理危机产生的关键因素

当代大学生心理危机的产生可以用社会环境、家庭影响、个人性格等多种因素，以及与之关联的各种关系的集合来描述，特别是在当前的社会转型期，社会变革对大学生造成强烈的冲击，价值观念的多元化、人际交往的复杂化、各种压力的并存化极大地增加了大学生的心理负荷，集中表现在客观环境的外在挤压力和个体心理的内在驱动力[4]。

性格缺陷是导致心理健康失衡的重要因素，性格缺陷产生的原因很多，我们采用来源于中国心理卫生协会大学生心理咨询专业委员会组织修订的UPI（University Personality Inventory）调查问卷对入学新生进行调查。根据UPI测试结果，我们对19.11%心理健康状态严重的学生进行邀约面谈并进行甄别，通过与学生的邀约面谈发现，大部分学生通过谈心可以舒缓压力并表现正常，仅有极少数性格偏执，观察发现这部分性格偏执的学生在日后的学习生活中产生了诸多问题。家庭环境是造成各类性格问题的最大原因，尤其是离异家庭和单亲家庭对子女的伤害极大，此类家庭的教育会出现相应的缺失或问题。

学习压力的上升正成为影响大学生心理健康的重要因素，招生规模的不断扩大，学生之间学习能力和成绩水平存在的差异也进一步拉大，还有竞争对手的突然增多，学习环境的相对自由等，让一部分学生陷入了学习困境，导致了学习成绩直线下滑，心理压力也随之增大。此外，学生对专业的满意度也值得关注，兴趣是最好的老师，然而很多就读于一般本科院校的学生却无法选择自己喜欢的专业进行学习。我们在对师范院校的工科学生调查时发现，只有42.66%的学生对自己所学的专业满意，近五成的学生不喜欢自己的专业，心理压力的加剧导致学习和心理双重压力恶性循环，成绩的下滑和补考的增多进一步加深了学生的学习压力。

网络文化的冲击正急速地影响着当代大学生的心理健康状况。在相对封闭的校园环境下，网络在以其自身特有的形式和手段推动着文化的丰富与创新的同时又承载并传播大量文化垃圾。形形色色的网络游戏对自制力尚不健全的大学生构成了严重的影响，充斥着色情和暴力的网络游戏，会对大学生的心理健康产生负面影响。人类的心理病态主要是由于人际关系的失调而来，沉湎于网络虚拟世界容易造成对现实世界缺乏正常的认知，自我封闭会导致缺乏自我认同，不能正确地评价自己与他人，从而造成人际关系紧张，缺乏应对冲突和危机的能力，色情与暴力元素的存在则会进一步加深心理缺陷。

经济因素在心理健康中的影响力正逐步上升。当前部分高校已有超过30%的学生家庭经济困难，昂贵的学费和生活费对于这部分学生来说是沉重的负担。贫富差距的持续拉大，来自不同家庭的学生在消费观念和消费方式上存在着巨大反差，许多原本相对平衡的心态出现失衡。在调查中我们发现，有29.36%的学生选择“过于担心将来的事情”，这是对未来工作的担忧，也是对未来经济状态的担忧，高额学费的投入已不能产生高额的经济回报，过重的家庭经济压力带来严重的心理压力，最终可能导致危机事件的发生。

2 C4.5算法描述

数据挖掘是一个从大规模数据库的数据中抽取有效的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的知识的过程，数据挖掘的结果往往只有统计学上的意义，用户需要寻找的是有意义的、相对部分数据有效的知识，而非一定要考虑所有的数据。目前，数据挖掘的方法和技术主要包括统计分析方法、关联规则方法、决策树方法、粗糙集理论方法、神经网络法、遗传算法、可视化技术等。

分类作为数据挖掘的方法之一，它根据带类标号的历史数据建立模型，进而使用该模型来预测类标号未知的数据所属的类。最知名的分类算法是决策树方法，决策树是用于分类的一种树结构，决策树方法的起源是概念学习系统，发展到ID3方法为高潮，最后又演化为能处理连续属性的C4.5。本文设计并实现用C4.5分类算法来挖掘学生心理危机相关信息数据，通过分类方法较全面地分析学生心理危机与各种因素之间隐藏的内在联系，从大量数据中发现潜在规律，找出隐含的模式，准确掌握学生的心理动态，为心理危机预警提供更多有价值的信息。

J.R Quinlan在1993年提出了C4.5算法[5]，他针对基于ID3算法利用信息增益作为分类评价函数来选取最优属性而导致容易倾向于选择取值较多的属性的缺陷，适当地修改了分类评价函数，挑选具有最高信息增益率的属性作为测试属性。对样本集T，假设变量a有n个属性，属性取值a1，a2，…，an，对应a取值ai出现的样本个数分别为ni，若n是样本的总数，则应有n1+n2+…+nk=n。Quinlan利用属性a的熵值H（X，a）来定义为了获取样本关于属性a的信息所需要付出的代价，即

I（X，a）定义为平均互信息，选择属性a作为分类属性之后信息熵的下降程度，即不确定性下降程度，在ID3算法中选择使得I（X，a）最大的属性作为分类属性。

C4.5则选择信息增益率来作为评价指标，信息增益率定义为平均互信息与获取a信息所付出代价的比值，即

信息增益率是单位代价所取的信息量，是一种相对的信息量不确定性度量，以信息增益率作为测试属性的选择标准，即选择E（X，a）最大的属性a作为测试属性[6]。

3 基于C4.5的心理危机预警模型

在高校中，可供我们挖掘的与学生心理健康相关的数据非常多，依据前面的分析我们选择相关性较大的性格指数、游戏指数、贫困指数、志愿指数和补考指数作为建立心理危机预警分类决策树的依据，测试数据表的各字段属性如表1所示。

表1 测试表字段属性

[字段名称＼&数据类型＼&取值范围＼&备注＼&ID＼&自动编号＼&＼&记录ID号＼&upi＼&文本＼&ultra/normal＼&性格指数＼&game＼&文本＼&indulgence/normal＼&游戏指数＼&poverty＼&文本＼&poor/rich＼&贫困指数＼&volunteer＼&文本＼&like/dislike＼&志愿指数＼&test＼&文本＼&much/few＼&补考指数＼&alert＼&文本＼&high/low＼&预警级别＼&]

关于性格指数，依据UPI测试的分类结果分别约谈可能存在心理健康问题的学生来确定其性格指数，ultra代表存在相对严重心理问题，normal代表心理健康状况相对良好。游戏指数依据学生日常生活中沉湎于游戏的情况分类，indulgence代表沉湎于游戏，并由此产生逃课、成绩下降等现象，normal代表相对正常。贫困指数则主要依据学校的贫困生认定情况分类，通过贫困生认定的即认为是poor，没有通过的为rich。关于志愿指数，依据入学时所选志愿分类，凡学校和专业为第一志愿选择的为like，否则为dislike。关于补考指数，依据自入学起的累积补考课数分类，补考课数大于3的为much，否则为few。预警级别则依据对学生的综合评价分类，评价依据主要来自负责管理该班级的辅导员和班主任的评价，需要指出的是，预警级别高并不代表一定会产生心理危机突发事件，只代表产生各类心理危机的可能性更高。

我们选取了具有典型意义的17条记录作为样本数据进行C4.5的算法实现，表2是经过预处理的数据，也是决策树算法的输入数据，采用由SPSS生产商推出的数据挖掘软件Clementine进行模拟实现。在Clementine中支持两个决策树模型调用，其中C5.0是对算法C4.5的实现，通过实验得出的决策树如图1所示。

图1中，补考指数成为各种属性中信息增益率最大的属性，这说明当前在评价学生时往往把成绩作为第一要素，成绩的好坏决定了学生在老师眼中的优劣标准。与此同时，少数性格偏执的学生成为关注的重点，这类学生往往会提出各种非常规问题，给学校管理带来一定的困难。另外，沉湎于游戏已成为学生产生心理危机的决定性因素之一，沉湎于游戏带来的直接后果是成绩下滑，性格内向，网络游戏正严重地影响着当代大学生的身心健康。我们还发现专业喜好程度和家庭贫困程度并不是产生心理危机的直接影响因素，但仍值得我们关注。

4 结束语

在网络文化飞速发展的今天，大学校园正承受着物质文明和精神文明的巨大冲击，大学生正面临着日益严峻的各种挑战，产生各种各样的困惑，如果不能得到及时的帮助或引导将可能产生非常严重的心理危机，进而影响正常的教学和管理活动。

本文通过调查研究，分析了大学生心理危机产生的种种因素，重点分析了关键因素的产生原因和可能影响，通过引入决策树C4.5算法建立了大学生心理危机预警模型，实验结果验证了心理危机产生的各种因素的可能作用，为建立健全心理危机预警和干预机制，有效预防心理危机的发生提供了理论支持。我们下一步研究的重点是如何从海量的心理危机相关数据中高效地挖掘出学生可能产生心理危机的数据，从而更有效地预防大学生心理危机的产生。

参考文献：

[1] Lichtenstein R， ec al. School Crisis Response： Expecting the Unexpected[J].Educational Leadership，1994.52（3）：79-83

[2] Caplan G. （1964） The Principles of Psychiatry.New York： Basic.

[3] 黄建榕，陈建新.论我国大学生的心理危机及其干预系统的建构[J].华南理工大学学报，2004.6：73-77

[4] 吕杰.跨世纪新生代的社会心理承受能力及培养机制[J].当代青年研究，1995.6：11-14

[5] Quinlan J R. C4.5：Programs for Machine Learning[M]. San Mateo：Morgan Kaufmann Publicshers，Inc，1993：17-42

财务危机预警模型指标的探讨篇7

关键词：财务,危机,预警

企业陷入财务困境, 一再地恶化下去却没有得到合理调控和整治, 则会演变成为财务危机。通过对财务危机进行预先测量和分析, 可以在危机爆发之前对企业进行预警, 找出导致危机的关键原因, 对症下药, 提前预防调整, 免除管理者的后顾之忧。

大型企业可以定期进行财务危机分析, 而中小型企业在考虑是否进行财务危机分析之前, 可以根据一些表面现象考虑是否要求财务人员进行财务危机分析, 这些表面现象大致可以包括如下几方面:

一、管理层动荡事件频发

之所以把这方面排在首位, 是因为这种现象无论是发生在大型企业还是中小型企业, 很可能都是意味着企业在经历某种变革或者是财务方面的危机。管理层人员频繁更换, 大股东多次变卖股份等现象都属于管理层动荡事件, 每当发生这种情况时, 无论企业员工和投资者都应对此引起重视。此时即需要财务危机分析。

二、企业自身资金管理不规范

企业若不能按照国家制定的各项财务有关规定执行, 例如定期送审报表以及会计披露延迟等现象出现时, 则可能有资金管理不规范的情况出现, 这往往是中小企业常见的现象。此时外部投资者应在无法分辨的情况下要求专业人士进行财务危机分析, 以避免危机爆发给自身带来的亏损。

三、销售状况不稳定或收入急速下降

当企业销售收入发生不稳定变化时, 可能是由于收账政策的变化引起, 但也可能是由于市场引起。总之一旦收入产生变化就会影响现金收入, 收入是保障生产资金回流的关键, 如果收入至终不能以现金形式实现且发生突然下降和不稳定变化, 很可能会影响企业生产继续进行, 资金链一旦断裂则直接影响偿债能力, 则会带来财务危机的爆发, 甚至宣告破产。因此一旦发生销售不稳定状况时则应及时进行财务危机分析。

由上可见, 在上述情况或其他类似情况发生时, 财务危机预测的必要性非常大。无论是大型企业还是中小型企业的财会人员都有必要把握适合自身企业的财务危机分析方法。但是, 面对如今涌现出的大量财务危机预警模型, 笔者却依然抱有一定的疑问。我国现今选入教材和专著的财务分析模型, 都是一些较为基本的模型, 目前学者们大部分较认可的是多边量模型中的Z模型, 而Z模型在不断发展过程中大致上也对根据企业规模、行业和上市与否进行了区分, 很明显已经发展得越来越贴合企业需要。但笔者对Z模型中的各指标在使用时的准确性以及与财务比率法的对应性仍然存在疑问。

财务比率分析法是选取两类同年的报表数据之后, 因着两者之间的一定联系, 计算两类数据的比率, 由该比率可以体现企业某一方面的专项能力。不同报表数据在选取的过程中, 应注意该数据是属于静态数据还是动态数据。若数据来自资产负债表, 因为资产负债表本身属于静态报表, 其中的数据均是期末静态数据, 所以反映的是在本期末这个时点上的拥有值;而数据若来自利润表或现金流量表, 因为利润表和现金流量表都属于动态报表, 其中的数据均为动态数据, 所以反映的是本期每日不断积累到期末的累计值。由此可以看出, 当利润表数据与资产负债表数据存在一定联系, 要放在一起计算其财务比率时, 应将不同类型的数据进行转换, 然后才能计算比率。而多变量模型Z模型中则未注意此类问题的解决。

Z模型的基本公式如下:

X1=净营运资本/资本总额, X2=留存收益/资产总额, X3=息税前利润/资产总额, X4=市场价值总额/负债总额, X5=销售收入/资本总额

按Z模型的使用方法, 笔者认为应该归入财务比率综合分析的应用中, 因此, 应使用财务比率分析法的原则, 不同性质的数据应变换成为同类数据。而很明显Z模型中X2、X3、X5这三类数据都并未依循财务比率分析法的原则来进行计算与分析。此处的资产总额与留存收益相对应时, 应注意留存收益属于当期净利润的一部分, 因此亦属于动态数据, 是当期积累值, 而资产总额是静态指标, 因此当两类指标数据相除时, 选择哪类指标进行性质变换应是注意的问题。而息税前利润与总资产相对应时也是同样的问题, 息税前利润是利润总额加利息费用所得, 此处利息费用与利润总额同属于动态指标, 两者之和的息税前利润也属于动态指标, 与总资产对应计算财务比率时也应注意其应用方式。而销售收入与资本总额对应也一样, 销售收入属于动态指标, 资本属于静态指标, 也同样有此类问题。Z模型在使用过程中应注意的问题大概如上。

另外, 面对中小型企业的财务危机预警, 是否依然选取5年为最短期限, 也是笔者一直在思考的问题。中小企业如果出现上述及的表面现象, 危机爆发程度恐防比大型企业更快, 企业破产倒闭的危险更大, 所以是否应适当缩短中小企业的数据历史期限。这也是笔者考虑的问题。

综上所述, 笔者以为众多学者对财务危机分析的探讨已使该方面的理论和模型日趋成熟, 但选择一些基础理论作为模型构建的依据也同样应引起注意。

参考文献

[1]张琳, 王春和.财务危机预警模型研究综述[J].企业活力, 2011 (01) .

[2]李东, 闵云鹤, 陈洪.上市公司财务危机预警指标体系解析[J].商场现代化, 2011 (01) .

企业危机管理预警系统模型的建立篇8

一、企业建立危机管理预警系统的必要性

(一) “凡事预则立, 不预则废”

实践证明, 市场是一个包含无数不确定因素的巨大魔方, 危机无时不在窥视着企业。若企业缺乏必要的危机管理, 必定会成为转瞬即逝的流星, 无法得到长足的发展。因此, 树立危机意识, 建立危机管理程序, 已成为企业必须正视的课题。

完善的危机预警系统的建立, 能使我们观察、捕捉企业出现危机前的征兆性信息, 并对信息进行整理、分析与评估, 决定是否发出警报, 以便企业采取正确的反应措施, 及早进行必要的防范。如果企业能在日常运营管理中有的放矢地建立起一套预警机制的话, 那么一旦危机发生企业就能做到临危不乱, 有条不紊地来应对危机所带来的损失和困难。而事实上, 目前国内企业危机防范的意识都还非常薄弱, 危机预警系统在企业内部还没有建立起来, 也没受到企业的充分重视。危机管理这一职能也是企业的人力资源管理等部门有待于加强的。

(二) “城门失火, 殃及池鱼”

在市场经济条件下, 任何一个企业都不是孤立存在的, 它的成长和发展与周围的企业、市场环境有着千丝万缕的联系。企业的周围环境, 在任何时期都是错综复杂、变幻莫测的。一个企业毕竟不可能永远存在, 总有一天会遭遇危机, 甚至衰亡, 这不足为奇。今天企业遭遇危机已成为一种普遍现象, 行业不分你我, 企业不分大小。大企业遭遇危机后, 累及相关的中小企业, 从而发生连锁反应, 即所谓一损俱损现象。企业陷入危机后, 其特征也有所变化。虽然订单不充足, 批量性订货也日益减少、订单数量在减少, 但订单中对产品种类的需求都相对加大。此外, 对每月订单总额度的不可知也越来越大。稳定生产已成为美好的回忆。在这种形势下, 生产计划必须随着订单的变化而不断变动, 管理上也必须随之不断调整。建立预警系统并非是处在不景气中的企业的一种应急之举, 它其实是企业面对不同的市场形势而采取的一种防范措施, 它是企业管理过程中重要的一环。

(三) 建立危机预警系统, 是企业长远发展的要求

企业必须对危害自己生存和发展的危机进行事先预测和策略准备, 做到未雨绸缪, 使其经营理念合理化、安全化、保险化。危机预警策略的短期目标, 在于确保企业核心层的稳定运作;长期目标在于选择适当的核心层, 改变组织习性以确保核心资源, 并能维持适当的弹性来面对各种危机。目前, 国外危机处理的手段和方法主要有:降低危机、转移危机、分散危机、隔离危机等四种策略。建立危机预警系统, 对企业的长期发展具有重要意义。

二、企业危机管理预警系统的构成与建立

企业危机预警系统作为企业危机管理系统中的子系统, 是对预警对象、预警范围中的预警指标这一关键因素进行分析, 从而获取预警信息, 以便评估信息、评价危机严重程度, 决定是否发出危机警报、进行危机预处理。企业危机预警系统包括信息收集子系统、信息分析和评估子系统、危机预测子系统、危机预报子系统和危机预处理子系统五个子系统, 其构成如图1所示:

(一) 信息收集子系统

信息是危机管理的关键。对于企业来说, 应收集企业外部环境信息和内部经营信息。该系统要根据企业的发展规律和结构特点, 对企业外部环境信息进行收集、整理和分析, 尽可能收集政治、经济、政策、科技、金融、市场、竞争对手等与企业发展有关的信息;并集中精力分析处理那些对企业发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息, 抓住转瞬即逝的市场机遇, 获得企业危机的先兆信息;同时也要重点收集能灵敏、准确地反映企业内部生产、经营、市场开发等发展变化的生产、经营信息和财务信息, 并对这些信息进行分析和处理, 根据分析结果找出企业经营过程中出现的各种问题和可能引起危机的因素, 如经营不善、观念滞后、产品失败、战略决策失误、财务危机等内部因素都可能引发企业危机。通过以上两个方面的分析, 才能准确及时地预测到企业可能发生的危机, 进而采取有效的措施规避和控制危机, 促使企业健康、持续的发展。

(二) 信息分析、评估子系统

信息分析、评估主要是对危机环境进行分析。环境分析是指对可能或已经引起危机发生的经济、文化、社会等环境因素的了解、评价和预测。通过企业所在的外部环境的分析研究, 掌握客观环境的发展趋势和动态, 了解与危机事件发生有关的微观动向, 从而敏锐地察觉环境的变化, 保证当环境出现不利的因素时, 能及时有效地采取措施、趋利避害。

企业要及时识别、评价企业生产经营中的薄弱环节以及外界环境中的不确定性因素, 观察、捕捉企业出现危机前的征兆性信息。由于几乎所有的危机发生前都有不同程度的前兆, 所以企业应当及时捕捉这些信息, 及早进行必要的防范, 努力确保企业的薄弱环节不会转变为危机, 不会扩大到影响企业经营的地步, 并对其可能造成的危害进行评价。企业出现危机的前兆主要表现在:管理行为方面:不信任属下, 猜疑心很强, 固执己见, 使员工无法发挥能力, 对部下的建议听不进去, 一意孤行;经营策略方面:计划不周, 在市场或政策调整等发生变化时, 无应变能力;经营环境方面:市场发生巨变, 市场出现强有力的竞争对手, 市场价格下降等;内部管理方面:员工关系紧张, 职工情绪低落, 生产计划性紊乱, 规章制度无人遵守等;经营财务方面:亏损增加, 过度负债, 技术设备更新缓慢等。

(三) 危机预测子系统

科学的预测是危机管理的前提, 该系统应能预测企业危机的演变、发展和趋势, 为管理者进行危机控制和管理提供科学的依据。首先, 对企业经营方面的风险、威胁进行识别和分析, 如产品质量、环境、人身安全、财务、营销、自然灾害、经营欺诈、人员及计算机故障等, 从而准确地预测企业所面临的各种风险和机遇;其次对每一种风险进行分类, 并决定如何管理各种风险;再次, 对已经确认的每一种风险、威胁的大小及发生概率进行评价, 建立各类风险管理的优先次序, 以有限的资源、时间和资金来管理最严重的一种或几类风险。这个过程可以通过下面的危机预测方格图加以解决, 如图2所示:

危机预测方格图以坐标的方式表现了上述两种因素的各种组合方式, 两种因素划分为9个刻度, 因此可以有81种组合, 形成了81个方格, 每个方格就表示“危机发生概率”和“危机损害程度”。这两种基本因素以不同程度结合为一种危机发生模式。其中5种典型的组合, 表示了5种典型的危机发生模式:1.1表示损害较小且发生的可能性也小的危机;9.1表示最可能发生, 但损害一般的危机;5.5表示损害一般, 发生概率也一般的危机;1.9表示损害严重但发生的概率小;9.9则表示最有可能发生且损害严重的危机。上述5种典型的方式, 也仅仅是一种理论上的描述, 都是较极端的情况。在实际的生活中, 很难出现如此纯粹的危机发生方式。企业可以依据企业自身的内外部客观环境, 建立危机来源与危机预测的匹配关系, 从而确定各类风险管理的优先次序。

(四) 危机警报子系统

危机警报子系统主要是判断各种指标和因素是否突破了危机警戒线, 根据判断结果决定是否发出警报, 发出何种程度的警报以及用什么方式发出警报。首先是确定每一个指标的可接受值与不可接受值, 以可接受值为上限, 以不可接受值为下限, 计算其现实危机程度, 并转化为相应的评价值;其次将各个指标的评价值加权平均得到企业危机的综合评价值, 最后与企业危机临界值相比, 即可进行危机警报。

(五) 危机预处理子系统

企业危机以多种形式威胁着一个企业的生命。因此要预先制定危机预处理方案, 把危机消灭在萌芽状态。危机的性质有物质、金融财务、意识形态和管理等方面。虽然企业的危机各不相同, 但企业危机管理原则与目的是一致的。企业要想摆脱危机, 步入正轨, 就必须预先制定预处理方案, 以确保危机到来时, 能够处于主动地位, 从而削弱危机带来的负面影响, 甚至可以使危机变成机遇。

三、企业危机预警系统的运作

(一) 警源的确认

危机预警系统的运作, 要求企业必须首先明确自己面临的危机是什么?哪些方面存在着危机?一般来说, 企业最常见的危机主要有产品危机、财务危机、人力资源危机、信用危机、公害危机和突发事件六个方面。此外, 企业还会遭遇财产、品牌等等一系列危机。下面用简单的雷达图 (图3) , 将上述六种企业常见的危机加以表示, 使企业更能直观地确定本企业所面临的危机。

如图3所示, 雷达图的绘制方法是:首先, 画出三个同心圆, 同心圆的最小圆圈代表同行业平均水平的1/2值或最低水平, 中间圆圈代表同行业平均水平, 又称标准线, 最大圆圈代表同行平均水平的1.5倍;其次, 把这三个圆圈的360度分成六个扇形区, 分别代表产品危机、财务危机、人力资源危机、信用危机、公害危机、突发事件六个指标区域;再次, 从圆心引出六条射线, 每条射线表示一种指标的比率, 各射线与外圆相交, 并标明指标名称及标度, 指标线的比例尺及同心圆的大小由同行业的平均水平来决定;复次, 把企业的相应指标值用点标在射线上, 以线段依次连接相邻点, 形成不规则的多边形, 就代表了企业危机来源的状况。

据图3可以看出, 当指标值处于标准线以内时, 说明该指标低于同行业水平, 需要加以改进;若接近最小圆圈或处于其内, 说明该指标处于较理想状态, 是企业的优势所在;若处于标准线外侧, 说明该指标处于极差状态, 是企业经营的危险标志。

(二) 预警指标系统的设计与警度预报

任何一种经济现象都具有多方面的特征, 指标体系就是对经济现象特征的整体描述。企业危机的各种警兆只有经过警情指标来加以量化、说明与解释, 才能得到科学、全面的反映。在企业的不同层次、不同角度设置预警指标监测防范体系, 一旦发生“病情”, 决策者可立即得到警报并采取相应的防范手段和措施。

1. 危机预警指标系统设计

表1是针对一般企业构筑的企业危机预警指标系统, 共7类18项。其中, 新产品销售率是指一定时期内企业新产品销售额与其全部产品销售额之比, 用以反映企业新产品的规模和更新速度。以下指标系统并不包括企业所有的指标, 只是几个主要的指标, 企业可根据不同情况和时间在此基础之上作些调整与补充。

2. 企业危机警度预报

建立了危机预警指标体系后, 就可以进行企业危机警度的预报。首先, 对每一个评价指标确定一个可接受值与不可接受值, 然后以可接受值为上限, 以不可接受值为下限。计算其现实危机程度, 并转化为相应的评价值, 再将各个指标的评价值加权平均得出企业危机的综合评价值。最后与企业危机警度标准相比, 即可得出警度。要提高预报的可信度, 关键是各项指标的可接受值、不可接受值及权数的确认。确认得合理科学, 危机预报的可信度才会高。为此, 可接受值可采用本行业或企业的最低或最差水平。

总之, 企业危机预警系统是一个层次高、结构复杂、相关性强的系统。其系统的思想是评估和监察企业内外环境的变化, 将环境威胁转化为企业的发展契机。在制定重大方针、政策和措施时要考虑到未来的问题和危机, 以确保企业能够持续向前发展。因此, 建立企业危机预警系统的目标应是预防危机, 防患于未然, 使企业顺利达到目标。对企业而言, 内部、外部环境的任何变化, 都会对企业的利益发展乃至生存产生重大的影响。如果企业建立了危机预警系统, 全面、系统、连续地搜集正在变化的与企业发展相关的重要信息, 发现并预知一切可能的变化, 就可以促进企业决策者预先采取相应的措施, 制定新的发展战略, 寻求新的发展机遇。

摘要：企业在发展过程中, 可能遭遇形形色色的危机。文章通过对危机与企业危机管理的阐述, 指出在企业内部建立危机管理预警系统的必要性, 并介绍危机预警系统的构成与建立。经过企业警源的确认、预警指标系统的设立和警度的划分来完成企业危机管理预警系统的运作, 从而帮助企业尽早发现危机、确定危机的严重程度, 以便进行危机防范、危机处理。

关键词：危机管理,预警系统,模型建立

参考文献

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[4]朱建军, 李小辉, 白梅.危机管理[J].管理科学文摘, 2002, (1) .

[5]贺正楚.论企业危机管理系统的构建[J].系统工程, 2003, (3) .

[6]用科学的机制管理危机[Z].21世纪经济报道, 20030430.

船舶制造企业财务危机预警模型研究篇9

关键词：船舶制造企业,财务风险,预警研究

一、船舶制造企业现状

近年来,中国船舶制造企业国际市场份额迅速上升。据英国克拉克松研究公司近五年来公布的船舶制造企业统计数据表示,中国、韩国和日本基本占据世界市场,其中中国年度手持订单量始终领先。2011 年,中国制造业因产能过剩,陷入亏损的低迷境地。危机过后,中国制造业处于较短期的快速发展的状态,但市场表现不稳健。2012年,船舶制造企业有1647 家,完成工业总产值7903 亿元。其中,船舶制造企业完成产值5951 亿元。2013 年1-12 月,船舶制造企业实现主营业务收入4071 亿元,同比下降6.2%。2014 年1-7 月,中国船舶制造企业凭借承接散货船等优势,取得较好经营业绩,新承接船舶订单同比继续增长。但受世界经济增长乏力、运力过剩、航运企业经营困难等问题影响,船市成交下滑趋势明显,新船价格上涨趋势受阻,市场前景不容乐观。但考虑中国地理优势和海洋强国战略实施的国情利好支撑,以及军品和海洋工程业务的竞争优势,船舶制造企业仍有诸多发展机会。中国产业调研网发布的2015-2020 年中国船舶制造行业发展现状调研与市场前景预测报告认为:“十三五”期间将是中国船舶制造企业发展的关键时期;争取在“十三五”期末时把中国建设成为世界造船强国。

二、财务预警模型的构建

(一)财务预警模型构建的必要性

考虑到船舶制造业生产周期长、交货慢等固有问题,在国民经济发展中日益重要的地位,即将面临的发展契机等因素,加强对该行业的财务危机预警是很有必要的。通过财务危机预警模型的构建及使用,有利于找出企业管理中存在的问题,对症下药,弥补企业现有财务管理中的缺陷;有利于对外部经济环境的变化和发展有充分的把握,使船舶制造企业更适应对外部经济环境提供的机遇和制约;有利于船舶制造企业的相关利益者等(如:债权人、投资者、经营者外,原材料供应商、物流公司、批发商等)认清企业状况并做出相关的决策。

(二)Z-score模型

财务危机预警模型是指借助企业财务指标系统来识别企业财务状况的判别模型,主要包括单变量判定模型、多元线性判定模型以及派生模型、神经网络模型、时间序列分析模型等。不同的模型具有各自不同的特点,企业应该根据实际操作能力进行选择。

在多元线性判定模型中,最著名的模型为Z计分模型,判别方程的形式为:

Z=V1X1+V2X2+…+Vn Xn(其中V1、V2…Vn是权数,X1、X2、…Xn是各种财务比率)。Altman利用多元判别分析法对1945-1965 年间的33 家破产企业和33 家正常经营的企业进行了研究,其研究结论形成了著名的Z值模型:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+X5,X代表的含义分别如下:X1= 营运资金/ 资产总额(反映资产的流动性);X2=留存收益/ 资产总额(反映累计盈利情况);X3= 息税前利润/ 资产总额(反映资产的营运效率);X4= 期末股东权益的市场价值/ 负债账面价值总额(反映财务结构);X5= 销售额/ 资产总额(反映资产周转速度)。

如果企业的Z值大于2.99,则表明企业的财务状况良好,发生破产的可能性较小;反之,若Z值小于1.81,则企业存在很大的破产危险;如果Z值处于1.81~2.99 之间,为灰色地带,这个区间的企业财务是极不稳定的。

三、基于Z模型的实证分析

根据Z模型,本文选取了八家船舶制造公司2010 年至2014 年的财务报表数据进行计算分析。这八家公司分别为亚星锚链(sh601890)、钢构工程(sh600072)、中国船舶(sh600150)、中船防务(sh600685)、中国重工(sh601989)、*ST舜船(sz002608)、上海佳豪(sz300008)和太阳鸟(sz300123)。通过数据的收集与计算,样本数据如下表所示:

由以上的Z值计算分析可以看出,亚星锚链、钢构工程、上海佳豪和太阳鸟四家公司的结果令人满意,处于警界线以上,财务状况良好,发生破产的几率很小;中国重工和*ST舜船,Z值基本处于警界线以下,财务状况不容乐观;而中国船舶和中国防务的Z值处于灰色地带,财务状况不稳定。

Z值模型大致的估计了公司的财务状况,下面,将从X值来比较分析八家公司的财务状况。八家公司五年的平均X值如下图所示:

根据图1、2,从整体来看,亚星锚链、上海佳豪在这八家公司中处于领先地位;从资产的流动性来看(X1),亚星锚链资产流动性较好,而*ST舜船处于劣势地位,应加强资产流动性的管理;从累计盈利情况来看(X2),中国船舶和上海佳豪累计盈利情况较好;就资产的营运效率(X3)而言,上海佳豪较好,而钢构工程和*ST舜船则表现较差,资产营运效率低下,应特别注意对资产的营运管理。值得注意的是:钢构工程5 年来Z值表现一直较良好,但在2012 年-2013 年中,其X3 表现糟糕,与这两年该企净利润为负有关,同时在2014 年4 月1 日,钢构工程也因此被ST。根据船舶制造企业生产周期长和交货慢等特点,该行业应尤为重视资金的营运效率和现金的流动性。因此,X3 值表现出逐年下降的中国船舶和中国重工应该采取相应的整治措施,规避风险。

就公司的财务结构(X4)而言,中国重工和*ST舜船的X4 值小于1,表明其现股东权益的市场价值尚不能弥补现有的负债,结合财务指标分析可以发现其长期偿债能力值得关注;最后,就资产的周转速度(X5)而言,除中国重工和太阳鸟相对落后,其余六家公司的周转速度相差不大。

结合Z值和具体的X值分析,我们可以看到,在这八家船舶制造公司中,亚星锚链和上海佳豪处于领先地位;而中国重工和*ST舜船则处于劣势,应加强财务管理,改善财务状况,增强自身的竞争力。*ST舜船应尤为重视资金的合理使用和使用效率的管理,提高现金流的活性;中国重工应重视销售额的提高。

四、基于财务能力的分析

通过Z模型的运用分析,可以发现在正常企业和危险企业中有明显的数值区别,但是存在着提前预警性较差和细节披露较差等问题。许多学者都认为:Z模型在中国存在着较好的适用性,财务表现较好的企业的数值表现与被ST企业的数值表现间有明显的区别,尤其是对于被ST企业的预测准确率可以达85%—90%;然而仍存在因为中外经济体系的不同和Z模型选取的财务数值的局限性而带来的缺陷(陈珍静,2011;彭小军,2012;段霞,2012;陈娟,2013)。基于这种缺陷,可以结合财务指标分析进行修正,但在选取分析所用的财务指标时,应该根据企业或企业所在行业的特点来开展。

财务指标分析主要是从盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力以资产结构等角度选取财务指标进行探讨,这些财务指标分别反映着企业的盈利能力、债务风险、经营增长、资产质量。通过分析各项指标多年的数值之间横向对比和纵向走势,可以较好地定位企业面临的各项潜在风险。通过上文八家船舶制造业上市公司在2010 年至2014 年财务指标的环比分析和定基分析,可以发现均存在着各自的问题:亚星锚链和上海佳豪盈利能力的不太稳健,应结合自身的财务状况、财务战略和相关利益者利益来加强对资产结构的管理。而钢构工程应考虑较高的负债率是否超出可控范围,保证财务风险可控,利用财务杠杆来创造企业价值。中国船舶应注重生产、存货管理。太阳鸟应注重投资回报和资产周转速度。中国防务应注重提高销售盈利和存货、固定资产周转速度,以及在刚被摘去ST的背景下,较高的负债比率会不会给企业带来经营上的较大压力和商誉的影响。*ST舜船和中国重工的主要问题是较高的负债率、高成本、不稳健的盈利、有待精简的生产方式。需强调,8 家公司的净利润增长率、销售收入增长率、净资产增长率多表现为负值,且多表现出极大幅度的变动,发展能力均不佳,各项流入流出不稳健,容易受外部环境的冲击。处于灰色区域的企业为避免被ST或者被ST企业在摘除ST后,往往会大量出售资产,应注意其中是否存在为实现即时获利的短视项目。短视项目虽然带来即时利润的提高,但会危害到长期发展。在国家加大对这个行业的重视之际,不具有稳定的财务情况和稳定的成长能力的企业,会无法适应即将到来的宏观经济波动,财务风险加大。

五、研究结论和建议

(一)研究结论

结合Z值和具体的X值分析发现:在这八家船舶制造公司中,亚星锚链和上海佳豪处于领先地位,其中亚星锚链在资产流动性方面表现突出,上海佳豪在盈利和资产运营管理方面表现突出;中国重工和*ST舜船则处于劣势,应加强财务管理,改善财务状况,增强自身的竞争力。中国船舶和中国防务财务状况不稳定。但Z值表现只是对公司财务状况上的总体把握,而通过财务指标的细化分析,会发现各家公司均存在着问题,成长能力均不佳。整个行业均需重视加强财务管理,结合自身实际情况和财务战略,保证各项风险可控,这样才能在面对将来的发展契机时,符合发展的要求,准确快速地把握机会。

(二)建议

1.重视现金流管理。船舶企业是资金密集型的企业,应重视加强管理企业的现金流。这就要求船舶制造企业重视资金管理:提高资金使用率,适量的资产变现,盘活资产,发挥资金的造血功能;注意应收账款的管理,统筹考虑对销售的影响和坏账可能。

2.重视不良资产对资产质量的影响。企业中不良资产的存在,会使管理人员据此评估的财务状况虚高或虚低,以致做出错误的经营决策。可以尝试将不良资产变卖或者与其他企业置换,从而提高企业的资产质量及资产利用率,能更好为企业的经营发展服务。但前提是具有专业的资产辨认、评价能力。

3.增强对财务风险的认识。财务风险预警模型都是有假设条件的,要真正有效防范船舶上市企业财务风险,首先要对企业的风险有广泛而全面的认识,并意识到风险识别和管理应当实时跟进,不断做出调整。要时刻对企业的全体员工进行风险意识的教育,使其对企业内外环境及风险表现敏锐;提高船舶企业全体员工的自身素质和业务水平,以便在企业针对财务风险做出策略调整时能及时应对。

4.有效使用财务危机预警模型。财务危机预警模型是为识别、报警企业财务风险、危机而构建的,因此,企业在选择模型和分析涉及的财务指标时应结合自身的特点,保证模型使用的有效性和经济性。在模型运用时,要注意总体表现较佳但某一指标表现糟糕的情况被忽略的可能。结合企业的内外情况和对风险的容忍度,实现对企业所面临风险从宏观到微观的全面把握,减少因风险失控而最后爆发形成财务危机的可能。

参考文献

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[6]彭小军.探讨Z-score模型在我国上市公司财务预警中的适用性[J].中国集体经济,2012(15):150-151

企业网络舆情危机预警监控模型建立篇10

一、危机预警的含义

危机预警是指根据危机前兆,查找导致危机的根源,控制危险事态的发展或将危险事件扼杀于萌芽状态,以减少危机的发生或降低危机危害程度的过程。这是一种能够在危机发生之前,感知到损害的可能,并找到解决危机的方法,从而分析、制定决策的行动。

二、网络舆情危机预警指标

按照网络舆情传播特点,建立网络舆情危机的预警指标一级指标2项一—网络流通度、信息特质,一级指标下二级指标5项一—传播媒介、关注度、观点倾向性、信息敏感度、信息主题类型,每个二级指标下细分为不同的三级指标,具体指标关系见图1。

(一)网络流通度

网络流通度度量的是与企业相关的信息在网络媒介和网民反应方面的发展规律。危机事件影响面越大,新闻网站及其他内容网站就其所做的相关新闻的页面也就越多,传播越快,影响也就越大。流通度可以从新闻报道的数量来衡量,包含传播媒介、网络关注度和网民观倾向性3个二级指标。

1. 传播媒介

作为信息的载体,不同的传播媒介所传递信息的重要性是不相同的,而对重要性的衡量则是判断舆情信息是否值得应对及如何应对的重要组成部分。针对企业网络舆情信息的特点,可以将其进一步细分为:(1)相关的官方、非官方组织网络信息平台,如12315消费者网;(2)大型门户网站,如新浪、雅虎等;(3)传统媒体性网站,如新华网等;(4)网络社区博客,如天涯、猫扑、百度贴吧等;(5)即时网络通信平台,如通信QQ、微信等。

2. 网民关注度

网民关注度是指网民对某一网络事件的兴趣程度。一些关系到国家命运、老百姓日常生活的话题,总是会得到大家的关注。如果某个网络事件能引发网民兴趣,网络对此事件进行关注,那么网民就会在论坛或贴吧、博客、微博、微信等平台上进行讨论,进而发帖、跟帖及转载;公众对该某网络事件的关注度也会增高,关注的公众人数越多,影响也就越大,危机产生及后续的发展,也就越难掌控,危机后果就越严重。网民的关注度细分为3个三级指标:累计发帖数量、累计点击数量、累计跟帖转载数量,通过这些三级指标的衡量可以判断网民对某舆情信息的兴趣度、关注点,了解掌握舆情信息的扩散和发展规律。

3. 观点倾向性

由于网络的自由、隐匿性,公众更易在网络上表达自己对某一事件的看法、观点和态度。网上的每条信息都体现了一个网民的一种观点倾向,观点倾向性是触发网络舆情危机形成的诱因。如果一个事件在网上有较多负面观点,就有可能引发网络舆情危机,给企业带来一定危害。观点倾向性细分为用正面支持、关注中立态度、不支持反对3个三级指标,通过这3个指标来描述网民对一个事件的观点倾向。

(二)信息特质

对与企业有关网络信息自身的特征的分析评价也是评估体系的重要组成部分。该指标包含信息敏感度、信息主题类型2个二级维度。

1. 信息敏感度

企业网络舆情信息敏感度指的是一个舆情信息内容对相关企业产生危害的程度。网络舆情信息一般可分为以下几种:舆情信息密切关乎当前社会热点问题、相关信息能引起受众一定程度关注、相关信息对受众触动不大的三种情况。

2. 信息主题类型

与企业有关的网络舆情信息类型基本上可以分为:(1)生产经营类信息,如产品服务、品牌形象类信息,关于企业管理人员的报道,企业经营策略类信息等。(2)重大事故信息,如企业生产安全重大事故和产品安全事故等信息。(3)企业重大活动类信息,如企业重组、并购、重大投资项目、新产品开发投产等相关信息。

三、企业网络舆情危机评估模型构建

企业网络舆情危机预警可以采用AHP层次分析方法和模糊综合分析法建立企业网络舆情危机预警评估模型,具体模型建立步骤如下。

(一)建立模糊集合

建立模糊集合,包括建评估因素集和建立预警评语集。

1. 建立因素集

U表示评价总目标一—企业的网络舆情危机预警评估;

U={U1,U2}={网络流通度、信息特质};

U1={U11,U12,U13}={传播媒介、网络关注度、网民关观倾向性};

U2={U21,U22}={信息敏感度、信息主题类型};

U11={U111,U11累计发帖数量、累计点击数量、累计跟帖转载数量官方网络平台、大型门户网站、传统媒体性网站、网络社区博客、即时网络通信平台};

U12={U121,U122,U123,U124,U125}={累计发帖数量、累计点击数量、累计跟帖转载数量};

U13={U131,U132,U133}={正面支持、关注中立态度、不支持反对};

U21={U211,U212,U213}={关乎当前社会热点问题、相关信息能引起受众一定程度关注、相关信息对受众触动不大}

U22={U221,U222}={生产经营类、重大事故信息、企业重大活动类}。

以上按照各指标的属性不同,将其分成了若干大类和小类,同一等级的类组成了同一层次,层次之间应该保持互不相交,并且上一层次对下一层次的全部元素或部分元素起支配作用,最后形成自上而下的逐层支配关系的递阶层次结构。

2. 建立评语集

为了便于区分最后预警结果,要对最后的结论进行量化。本文根据企业的网络舆情危机预警的具体情况,在综合评价中,将评语集划分为安全、轻警、中警、重警、巨警5种评语,即

V={V1,V2,V3,V4,V5}={安全、轻警、中警、重警、巨警}

(二)确定评价指标的权重

评价指标的权重,可以采用专家打分法和系统工程中的AHP法进行主观赋权,并采用熵值赋权法进行客观赋权,最后进行综合评定。

首先,对评价指标进行主观赋权:构造判断矩阵,通过向有关网络舆情危机管理方面的专家咨询和发放调查问卷,建立两两相比较的判断矩阵,得出各级指标权重的判断表;进行判断矩阵求解,可以利用数学软件MATLAB来计算判断矩阵U的最大特征值和其相对应的特征向量。对判断矩阵一级指标、二级指标和三级指标矩阵进行运算,在MATLAB输入命令,得到运算结果。

然后,采用熵值赋权法,确立客观权重。(下转242页)

最后,对主客观权重值进行组合,得到指标的最终综合权重值,由于考虑到主客观信息,使权重结果更加科学合理。

(三)确定评价矩阵

首先请专家按照评估因素集等级评分标准来对二级指标和三级指标进行评估;然后,根据对各个指标评定程度的专家个数占所有专家的比例,确定从评估因素集合到预警评语集的映射关系,得到指标层的评价指标的隶属度,从而可得到各项指标的模糊评价矩阵。

(四)模糊综合评价

在矩阵计算的结果上,进行单项指标评价,然后按照层次结构关系,从操作层开始逐步对上一目标进行单项评价,得到从评价因素集到评语集的映射,最后得到对企业网络舆情危机的预警评价。

企业依据具体预警监控的具体结果:安全、轻警、中警、重警、巨警,进行相应网络网络舆情危机的管理工作。

结语

危机预警,重在平时,防患于未然,这是危机管理的一个宗旨。本文在建立网络舆情危机预警指标体系的基础上,构建网络舆情危机预警监控模型,充分利用计算机、互联网络技术的优势,系统、科学地分析和监测网络信息。及时有效的预警,是企业及时有效防范解决危机、保护企业的正常运营的基本保障。

参考文献

[1]喻国明冲国社会舆情年度报告[R].北京:人民日报出版社,2010.

[2]丁菊玲,勒中坚,薛圈圈.定量网络舆情危机预警模型构建[J].图书情报工作,2011,(6).