非財務(wù)指標(biāo)在財務(wù)風(fēng)險評價中的應(yīng)用【文獻綜述】

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1、畢業(yè)論文文獻綜述會計學(xué)非財務(wù)指標(biāo)在財務(wù)風(fēng)險評價中的應(yīng)用財務(wù)風(fēng)險是企業(yè)風(fēng)險中的一種，國內(nèi)外學(xué)者對財務(wù)風(fēng)險研究的角度不其得出的結(jié)論也不同。其含義總體來說有廣義和狹義之分。張平韜（2010）總結(jié)為從狹義來說僅是指公司舉債活動給公司財務(wù)成果帶來的不確定，通常也稱籌資風(fēng)險。從廣義來說，財務(wù)風(fēng)險是指公司理財活動的全過程和財務(wù)的整體觀念透視財務(wù)本質(zhì)來界定財務(wù)風(fēng)險，是公司在聲場經(jīng)營活動中由于內(nèi)外部各種難以預(yù)計或無法控制的因素影響，使公司財務(wù)活動未來財務(wù)活動成果和預(yù)期成果發(fā)生偏離的可能性。一般國內(nèi)外主要是從廣義的角度來研究財務(wù)風(fēng)險。

2、國內(nèi)外對于財務(wù)風(fēng)險的評價只要是通過建立模型進行實證研究。國外學(xué)者對于財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究從20世紀(jì)三十年代開始，提出了各種不同的財務(wù)風(fēng)險評價模型一般可以分為定量和定性兩種預(yù)警模式。定性預(yù)警模式主要為標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法、管理評分法等。而定量模型經(jīng)歷了從單變量模型到多變量的過渡。單變量判定模型首先是由Fitzpatrick發(fā)現(xiàn)，美國的Beaver最先應(yīng)用。他最先通過運用債務(wù)保障率等五個財務(wù)比率建立了單變量分析模型。多變量判定模型的研究相對于單變量來說較多，而且多變量模型比單變量模型有效性更強。西方關(guān)于多變量模型研究主要有Z模型、

3、Z計分模型、多元回歸模型、多元概率比回歸模型等。1968年Altman首次將多元線性判別方法引入到財務(wù)危機預(yù)測中，他隨即抽取了33家在1946-1965年申請破產(chǎn)的制造企業(yè)作為樣本進行研究。最后得出總資產(chǎn)息稅前利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和產(chǎn)權(quán)比率三個指標(biāo)的預(yù)測能力比較強。1977年，Altman又運用了流動資金與資產(chǎn)比率、股票市值與負(fù)債比率、銷售與總資產(chǎn)比率等五個指標(biāo)進行了進一步研究，其成功率達到82%。Grice和Ingram（2001）也運用了Z模型進行研究發(fā)現(xiàn)雖然其精確度有所下降，但是該模型在財務(wù)風(fēng)險預(yù)測中還存在應(yīng)

4、用價值。1977年Altman等人又Z模型進行了擴散，提出了ZETA模型。此模型的研究主要是將零售企業(yè)的研究考慮在內(nèi)，相對于Z模型來說有更廣泛的應(yīng)用價值。多元邏輯回歸模型（logic模型）是由Ohlson在1980年提出，他選用了1970-1976年間105家破產(chǎn)企業(yè)和2058家非破產(chǎn)企業(yè)進行了研究，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的規(guī)模大小、資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營業(yè)績等四個因素與企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的產(chǎn)生有高度的相關(guān)性。Tirapat和Nittayagasetwat(1999)運用了logic模型研究了1997年泰國企業(yè)破產(chǎn)的情況發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟條件在

5、一定程度上與企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險由較大的相關(guān)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型在財務(wù)風(fēng)險控制中的運用是在20世紀(jì)90年代由Fletcher和Altman等研究者提出，將人類大腦的神經(jīng)運行模式植入到財務(wù)風(fēng)險控制中，它具有高度計算能力和自主學(xué)習(xí)能力。國內(nèi)在財務(wù)風(fēng)險控制研究上起步較晚，1999年陳靜以1998年27家ST公司與同行業(yè)、同規(guī)模的非ST公司作為樣本進行了研究，采用的是單變量模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)在，發(fā)現(xiàn)在負(fù)債比率、流動比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個指標(biāo)中，流動比率和負(fù)債比率誤判率最低。多元變量預(yù)警模型在在我國的研究首先是周首華、楊濟

6、華和王平（1996）在Z模型的基礎(chǔ)上進行改進，考慮了先進流量變動情況指標(biāo)建立了F分?jǐn)?shù)模型。張玲（2000）以120家公司為研究對象，使用了其中60家公司的財務(wù)數(shù)據(jù)估計二元線性判別模型進行驗證發(fā)現(xiàn)模型具有超前四年的預(yù)測結(jié)果。此外黃巖和李元旭（2001）、尹俠等（2001）、向德偉（2002）、衛(wèi)建國等（2002）、楊淑娥和徐偉剛（2003）、唐振宇等（2004）以及賁友紅（2005）也采用了此模型進行研究。Logic模型首先在我國的運用是吳世農(nóng)和盧賢義（2001）選取了79家處于財務(wù)困境的公司和79家財務(wù)正常的公司為

7、樣本進行研究。在綜合其它模型的基礎(chǔ)上結(jié)果發(fā)現(xiàn)logic模型的誤判率最低。此外，姜秀華與孫錚（2001）討論了最佳分割點，認(rèn)為概率0.1為最佳分割點；喬卓（2002）和齊治平（2002）引入二次項和交叉項進行建模；陳曉和陳治鴻（2000）、宋力和李晶（2004）對財務(wù)數(shù)據(jù)進行調(diào)整后建模；張鳴和程濤（2005）、梁琪（2005）、張揚（2005）通過利用主成分分析法對logistic方法進行降維、解決共線性問題后進行了建模；顧銀寬（2005）則基于Jackknife檢驗進行了建模，均提高了模型預(yù)測的準(zhǔn)確率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

8、在我國的研究室在1999年開始的，王春峰、萬海輝、張維等用此模型對商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險進行了研究發(fā)現(xiàn)此模型具有很強的非線性映射能力，其學(xué)習(xí)能力極強。劉洪、何光軍（2004）以728個樣本、36個財務(wù)指標(biāo)進行財務(wù)危機預(yù)警研究。他們在傳統(tǒng)的判別分析法和邏輯回歸分析法基礎(chǔ)上，探索應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行財務(wù)危機預(yù)警的研究。結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測準(zhǔn)確率高于前兩種方