企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型的比較分析務(wù)管理畢業(yè)論文

企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型的比較分析務(wù)管理畢業(yè)論文

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1、企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型的比較分析務(wù)管理畢業(yè)論文財務(wù)預(yù)警模型是診斷財務(wù)狀況、提供財務(wù)危機(jī)信號的得力幫手,它無疑具有積極的意義。本文試圖對國內(nèi)外多種財務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行比較,以為構(gòu)建適合我國企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型提供一些思路和。一、財務(wù)預(yù)警模型的分類簡介(一)單變量模型單變量模型是指運(yùn)用單一變數(shù),用個別財務(wù)比率或現(xiàn)金流量指標(biāo)來猜測財務(wù)危機(jī)的方法。Fitzpatrick最早研究發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)財務(wù)困境的公司其財務(wù)比率和正常公司相比有明顯的不同,從而以為企業(yè)的財務(wù)比率能夠反映企業(yè)的財務(wù)狀況,并指出財務(wù)比率分別對企業(yè)未來具有猜測作用。Beaver在此基礎(chǔ)

2、上用統(tǒng)計方法建立了單變量財務(wù)預(yù)警模型,發(fā)現(xiàn)債務(wù)保障比率對公司的猜測效果較好,其次是資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負(fù)債率的猜測效果。另外,日本的田邊升一提出了利息及票據(jù)貼現(xiàn)用度的單變量判別分析方法,以利息及票據(jù)貼現(xiàn)用度的大小來判定企業(yè)正常與否,從而也可對企業(yè)起猜測作用。(二)多變量模型多變量模型就是運(yùn)用多個財務(wù)指標(biāo)或現(xiàn)金流量指標(biāo)來綜合反映企業(yè)的財務(wù)狀況,并在此基礎(chǔ)上建立預(yù)警模型,進(jìn)行財務(wù)猜測。按所建模型是否具有動態(tài)預(yù)警能力、財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是否易于修改和擴(kuò)充,多變量模型又可以分為靜態(tài)統(tǒng)計模型和動態(tài)非統(tǒng)計模型。1.靜態(tài)統(tǒng)計模型。①線性判別模型。

3、多元線性判別模型是運(yùn)用多元統(tǒng)計分析方法中的判別分析建立起來的,它是根據(jù)一定的樣本資料,建立判別函數(shù)、確定判定區(qū)域,以對企業(yè)財務(wù)狀況進(jìn)行猜測。這種模型以美國Atlman教授的Z模型最具代表性。②主成分猜測模型。該模型也形成一個線性判定函數(shù)式,其形式類似判別分析模型。不過該模型是運(yùn)用多元統(tǒng)計分析中的主成分分析方法,通過提煉綜合因子形成主成分,并利用主成分建立起來的。我國學(xué)者張愛民、楊淑娥等分別運(yùn)用主成分分析方法對我國上市公司的財務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行過研究。③簡單線性概率模型。該模型是利用多元線性回回方法建立起來的,其形式是:y=c+

4、β1x1+β2x2+…+βkxk。其中:c、β1、β2、…、βk為系數(shù);x1、x2、…、xk為k個猜測變量,即財務(wù)指標(biāo);y為企業(yè)財務(wù)失敗的概率。該模型以0.5為危機(jī)分界點(diǎn),y值越大,企業(yè)發(fā)生財務(wù)失敗的可能性越大,y值越接近于0,說明企業(yè)財務(wù)越安全。④logit模型和probit模型。它們也分別叫作對數(shù)比率模型和概率單位模型,都屬于概率模型,是在克服簡單的線性概率模型的基礎(chǔ)上并分別用logit和probit概率函數(shù)建立起來的。logit模型的形式為:ln[p÷(1-p)]=α0+β1x1+β2x2+…+βkxk。其中:p取值

5、為0、1;p為概率;x1,x2,…,xk為k個猜測變量,即財務(wù)指標(biāo);α0、β1、β2、…、βk為系數(shù)。probit概率模型的猜測效果一般與logit模型猜測的效果相差不大,在此未幾加先容。內(nèi)容來自.nseac.2.動態(tài)非統(tǒng)計模型。動態(tài)財務(wù)預(yù)警模型主要是把人工智能中的回納式的方法于財務(wù)危機(jī)猜測。目前,這種方法中最常用的是神經(jīng)猜測模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,當(dāng)輸進(jìn)一些資料后,網(wǎng)絡(luò)會以目前的權(quán)重出相對應(yīng)的猜測值以及誤差,而再將誤差值回饋到網(wǎng)絡(luò)中調(diào)整權(quán)重,經(jīng)過不斷地重復(fù)調(diào)整,從而使猜測值漸漸地逼近真實(shí)值。當(dāng)應(yīng)用此網(wǎng)絡(luò)到新的案例時,只要

6、輸進(jìn)新案例的相關(guān)數(shù)值,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以根據(jù)當(dāng)時的權(quán)重得出輸出值即猜測值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析是一種并行分布模式處理系統(tǒng),具有高度的計算能力、自學(xué)能力和容錯能力。該模型由一個輸進(jìn)層、若干個中間層和一個輸出層構(gòu)成。案例推理法是近年來才被嘗試應(yīng)用于財務(wù)危機(jī)猜測上的一種動態(tài)非統(tǒng)計模型方法。它是一種依循經(jīng)驗(yàn)來推理的方法,就是以過往發(fā)生的案例為主要的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)來判定未來可能發(fā)生的,是一種典型的“上一次當(dāng),學(xué)一次乖”的推理方法。當(dāng)輸進(jìn)一個新的題目到案例推理法系統(tǒng),該系統(tǒng)會在從現(xiàn)有的案例庫中搜尋相似的案例,判定新案例的類型。案例推理法的關(guān)鍵步驟就是根

7、據(jù)相似性演算法測算出案例之間間隔,再轉(zhuǎn)變?yōu)榘咐g的相似度,由相似度選取最相近的案例,據(jù)此進(jìn)行推理判定。二、各類財務(wù)預(yù)警模型的比較(一)單變量模型和多變量模型的比較1.單變量模型方法簡單,多變量模型方法較為復(fù)雜。單變量模型只對單個財務(wù)比率進(jìn)行分析考察,觀察企業(yè)變化趨勢,據(jù)此來判定企業(yè)財務(wù)狀況,不需要進(jìn)行復(fù)雜的計算。而多變量模型均同時選取多個財務(wù)指標(biāo)或現(xiàn)金流量指標(biāo),再通過一定的方法進(jìn)行綜合分析,模型的構(gòu)建涉及多種方法和,操縱比較復(fù)雜。2.和多變量模型相比,單變量模型分析存在較多的局限性。①不同的財務(wù)比率的猜測目標(biāo)和能力經(jīng)常有

8、較大的差距,輕易產(chǎn)生對于同一公司使用不同比率猜測出不同結(jié)果的現(xiàn)象。②單個指標(biāo)分析得出的結(jié)論可能會受到一些客觀因素的,如通貨膨脹等的影響。③它只重視對個別指標(biāo)影響力的分析,輕易受治理職員粉飾報表、修飾財務(wù)指標(biāo)、掩蓋財務(wù)危機(jī)的主觀行為的影響,以致模型判定失效。而多變量模型由于綜合考慮了反映公司財務(wù)環(huán)境包括財

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