风险预测方法(精选8篇)
时间：2023-07-10
时间：2023-07-10
从我国金融体制来看，国家金融体系正处在大调整阶段，不确定因素增加。未来几年，一方面金融机构资产质量差、公司治理结构不健全、监管能力不强等问题短期内无法完全解决；另一方面，我国已加入wto，未来几年将面临国外金融机构的强有力竞争，并可能直接面对国外金融游资的攻击，因此，迫切需要建立有效的风险预警系统，该系统的建立不仅能有效防范金融危机，还可以对我国经济和金融体系日益失衡的状况起到缓解作用。
一、国外银行业风险预蕾体系的主要模式
(一)美国金融风险预警体系
美国金融风险预警体系十分发达，包括五个自成体系又相互关联的预警系统，即联邦存款保险公司的预警系统、联邦储备体系的预警系统、联邦住宅贷款理事会的预警体系、国民信用合作社管理局的预警系统和美国财政部金融司的预警系统。这五个预警系统的运作机理基本相似，均以获取金融机构财务报表和相关资料为基础，借助于财务比率指标来对金融风险进行测定和预警。各预警子系统中最常用的两个预警工具是——camel评级系统和cael排序系统。
cael排序系统适用于考察银行分支机构，它以资本充足性、资产品质、获利能力及流动能力四个方面作为考察重点，采用统计学中位置数量的百分位排序思路，选择相应的指标并赋以权数，摘取申报资料，计算各指标观测值的标准得分，并以权数求得综合得分，依综合分值在同类型金融机构内的排序先后，确认有问题的金融机构。camel评级系统通常适用于评价独立法人机构，其考核范围不仅包括cael的四个项目，还包括管理能力。它利用统计方法先评出指标并赋以权数，在检查报告资料中，计算出指标得分及综合得分，依综合评分高低，确定金融机构等级，对评级较低或单项指标得分异常的金融机构提出警示。
(二)英国金融风险预警体系
英国的风险预警体系比较单一，对所有金融机构均以资本充足性、外汇持有风险及资产流动性作为其风险预警的主体指标。首先，英格兰银行用资本比率来测定金融机构的资本是否充足，而资本比率是由杠杆比率和风险性资产比率组成的，其算法与新资本协议的要求基本一致。第二，英格兰银行将外汇持有风险分为结构性风险和交易性风险，结构性风险是指长期业务所衍生的风险，如固定长期资产及负债因市场状况改变而承担的风险；交易性风险是指由于日常业务操作所产生的风险。第三，流动能力分析旨在确保金融机构维持其流动性以满足其到期支付能力，如即期支付存款、通知存款、定期存款和各种贷款承诺等。
总之，英国预警体系侧重于资本充足性考核，同时也采取类比方式，将各金融机构的业绩表现与资本、规模及性质相类似的金融机构进行比较分析，由此对潜在风险提供警示信息。
(三)日本金融风险预警体系
日本对金融风险预警和监管由大藏省银行局和日本银行负责，其风险预警系统以金融机构的财务与业务比率制度为基础。亚洲金融危机后，日本银行对其风险预警体系进行了大规模调整，扩展后的体系涵盖了流动性管理、营运绩效、自有资金运用与盈余分配、资本充足性及法定准备金等七个主要方面。凡是显著偏离财务与业务比率标准值的金融机构，均被认为存在潜在问题，对于有问题的金融机构，大藏省和日本银行将给予高度关注，并采取必要监管措施，督促其化解金融风险。
二、风险预蕾体系的基本结构
从基本结构看，风险预警体系主要由指标体系、预警阀值、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。
其次是风险预警的指标体系。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，具体表现在一些特定金融指标的变化上。可以用来进行风险预警的指标数量很多，且某些指标难以定量分析，因此必须事先加以筛选。这些指标必须可以估计金融危机发生的概率；各指标在危机发生前具有可比性；此外，这些指标预测危机的能力可以定量分析。
第三，预警阀值。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(阀值)。例如，国际清算银行《巴塞尔协议》对金融机构资本充足率定为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。
第四，预警信号。为了直观预报不同类型的警情，可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、中度风险警戒、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。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，据此采取相应措施。
三、建立我国商业银行风险预警体系的构想
(一)风险预警体系建设的一般原则
从我国现实出发，建立商业银行风险预警体系必须遵循一些基本原则，主要包括：第一，要与巴塞尔新资本协议中规定的风险指标、概念保持基本一致，与国际惯例接轨。第二，应与人行制定的《商业银行资产负债比例管理监督指标》要求一致，便于各级银监会对金融风险的监测、易于实施与度量。第三，通过金融风险综合度量可准确反映可控风险真实状况，以便建立风险约束机制，有效地防范、监测、转化风险，促进金融业稳健运行。第四，银监会建立的金融预警体系应着眼于整体或宏观金融风险的控制，因此，该体系既要包括对非系统性风险(即单个金融机构)的监测预警，更要侧重于整体系统性风险的监测、预警、分析和控制。
(二)预警指标体系的设计方案
商业银行所面临的风险可分为系统性风险和非系统性风险，据此可将商业银行的风险预警分为宏观和微观两个层次，即银行业风险预警和单个银行风险预警。
银行业风险预警属于宏观分析范畴，应综合考察外部环境对银行业的影响以及银行业自身运营状况。该指标体系进一步分为宏观经济、国际收支、企业经济效益和金融风险等方面。其中，金融业风险是银行业风险预警的主要因素，是在单个银行和金融机构汇总数据的基础上形成的，反映了银行业整体的风险状态和结构特点。
单个银行风险预警属于微观分析层面，应根据银行风险的基本类型设定指标结构，其分类指标层包括资本风险、信用风险、市场风险、经营风险、流动性风险等方面。其中，资本风险是银行风险监管和预警的核心内容，具体包括资本充足率、核心资本充足率、风险资产增长率、净资本增长率等指标；信用风险是银行风险的最重要组成部分，银监会对商业银行信用风险的监管侧重于考察信贷资产质量、结构及变化趋势等，可通过多重指标监测，分析商业银行的信用风险水平和变化趋势。市场风险主要包括利率风险、汇率风险和证券价格变动风险。随着利率市场化改革的推进，利率风险将成为风险预警的主要内容。市场利率波动不仅会造成商业银行持有证券的资本损失，还会对银行收支的净差额产生较大影响。
(三)风险预警的计算机系统
风险预警要真正在银行业监管中发挥作用，就不能停留在手工操作阶段，必须加速实现风险预警的信息化、网络化和自动化。风险预警系统由此应运而生，它由预警信息系统、预警指标系统、风险计量系统、预警参数系统、预控对策系统构成，如图1。
1、预警信息系统
风险预警的主要依据是数据信息，因而必须建立灵敏的预警信息系统。预警信息是原始信息向征兆信息转换的结果。原始信息包括历史信息和即时信息，也包括实际信息和判断信息，还包括国内市场信息和国际市场信息以及与之相关的产业和技术信息。
一个完善的风险预警系统需要有遍布全国及海内外的信息网来进行支撑。信息网的作用是进行信息搜集、统计与传输；除信息网外，还应包括高效的中央信息处理系统，同时，还应建立科学的信息推断系统，即中央处理系统。中央信息处理系统的功能是储存和处理从信息网传人的各种信息，进行综合、辨别和规范化。信息推断系统是对缺乏的信息进行推断，并进行征兆信息的推理和判断。
2、风险分析系统
风险计量系统的功能是根据预警分析模型，对输入的信息进行计算分析，得出定量化的风险预测。该系统主要包括方法库、模型库、知识库、数据预处理库、返回检验库以及算法优化子系统。
3、预警参数系统
预警参数是指一套判别标准或原则，用来决定在不同情况下，是否应当发生警报以及发出何种程度的警报。预警准则的设置要把握尺度，如果准则设计过松，则会使得有危险而未能发出警报，即造成漏警，从而削弱了预警的作用。如果预警准则设置过严，则会导致不该发警报时却发出了警报，导致虚警，往往会使银行虚惊一场，而频繁的虚惊又会产生“狼来了”的不良效果，即多次虚警会导致银行对警报信号失去信任，一旦风险真的即将来临而预警系统又正确发出了警报，监管人员也会认为是虚警而不加注意，结果遭受风险损失。
4、风险预控系统
风险预控系统的功能是事先准备好在各种风险条件下的应急对策或对策思路，一旦发出风险警报，则根据预警信息的类型、性质和警报的程度调用相应对策。一般地，预警对策系统中的对策不可能很细，而只能是思路性、提示性的，目的在于当发生警报时决策者不至于手忙脚乱、忙中出错，而是按照预控对策系统的提示去寻求更具体的实施方案。如果警报信息的发出是由计算机自动处理并提供的，那么计算机的作用只是辅助决策，而不是代替人的决策。
因此，预控对策及其实现是人脑和电脑相互结合的过程，预控对策系统中首先储存的对策是由人完成的，只是以数据库的形式保存于预控对策系统中的对策库中，计算机负责预警信息的处理、预测、推断、判别及警报的发生和对策的调用，人脑最终还需将这种粗对策细化和具体化，并运用于实际过程中。
5、系统操作流程
当建立上述子系统后，整个风险预警系统便按照下述过程来运行：与商业银行有关的内外信息通过信息网进入预警信息系统，经储存、处理、甄别和推断后，再分别进入预测系统和预警指标体系中，预测系统运用预测方法对未来内外环境状况进行预测，预警指标体系经过运算而估计出未来市场风险状况，所输出的结果进入预警参数中进行比较与判别，以便决定是否发出警报以及发生何种程度的警报，然后根据判别结果调用预控对策系统中预供的对策，最后通过预警系统的展示界面发出警报信号，并显示预控对策信息。
在风险预警工作中，应充分发挥监管人员的能动性。当监管人员接受到预警信号以后，要根据预警信号在短期内作出大致推断，以揭示预警信号意味着什么，寻找引起风险的原因及根源，运用预控对策提示研究具体化的风险解决方案，并尽快加以实施。
四、政策建议
(一)明确风险预警主体并赋予其权威性
西方国家的预警系统均由独立主体承担，我国应借鉴其做法。为使金融管理部门分工清晰、各司其职，应明确由银监会承担金融风险预警工作，并赋予其相应职权在此基础上，尽快落实组织机构，逐步形成宏观、中观和微观等立体化的风险预警网络体系，并实施垂直型的风险预警管理模式。
(二)建立健全金融风险预警的组织体系
金融风险预警有垂直系统和横向系统两种方式垂直系统由宏观(银监会、商业银行各总行等)，中观(省级银行、商行等)，微观(地级、县级银行及合作银行等)三个子系统组成。其预警的组织形式及风险情况的传递次序一般是自主而下或自下而上两种，由于这种垂直系统符合我国现行的金融体制，故较为适用。横向系统是指形成宏观、中观、微观的各个元素的具体组合，其监测的组织形式是由宏观、中观、微观各有所辖的银监会为监测中心及被监管商业银行、合作银行等金融企业密切配合，这样可以保证金融风险信息的传递在时间上的及时性，在实施上的可操作性，在总体上的完整性，构成高效的风险监测系统。
建立风险监控的信息流通和政策协调系统。由于银监会对金融企业的监控组织分工越来越细，划成许多的条条和块块，这有利于风险监控的系统化和专业化。但为了保证金融风险监管的整体协调性和有效性，就必须解决监控数据信息时纵向横向畅通和监控政策的统一协调，为此应着手以下几项工作：
1、银监会设置风险监测预警中心，该中心作为专业化机构，不赋予过多行政职权。
2、省地县三级建立以银监会为中心，包括商业银行及其他金融机构在内的金融风险数据及信息网络，及时保证本系统的财务报表等有关信息传达给银监会，银监会在作出分析和评估后，再将有关信息及时反馈给各商业银行及其分支机构。
3、在银监会内部要设立一个精干的小组负责研究和制定统一的预警管理办法和政策，同时，对各监管部门中带有交叉性的问题进行协调。
4、应建立严格、完善的财务报表上报制度。各类金融机构必须按照银监会规定的时间、项目、格式和口径上报各种财务报表和资料，并做到上报资料的及时性、准确性、完整性和一致性。金融机构所上报的资料，必须经过专业会计师或审计师的审计，如发现金融机构有蓄意拖延和弄虚作假行为，银监会将给予其重罚。
(三)建设风险预警体系的整体规划
我国商业银行风险预警体系建设可分为初级法和高级法两个阶段。从实际出发，可考虑在未来2—3年内，分三步建立一套科学合理、具有较强可操作性的风险预警体系，以提高银监会对商业银行的风险监测和管理能力。
2003年，在充分论证、广泛吸纳各方意见的基础上，建立一套以打分版为分析工具的初级风险预警体系。
2004年，将风险预警体系应用于实际监管工作，并广泛收集各方反馈意见，据此对预警体系作进一步调整和完善；与此同时，加强基础数据的采集、整合和管理工作，为风险预警体系的升级和检验打下坚实基础。
2005年，参照同业国际标准，研究、设计并最终建立起一套以数学模型为分析工具的、具有扎实数据基础的高级法风险预警体系，并逐步使之在监管工作中发挥主导作用。
(四)对风险预警体系进行优化和升级
关键词：财务预警；财务指标；模型；研究
中图分类号：F27文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）08-0205-02
1 国外关于财务预警方法的研究
关于公司财务预警的研究在国外历史悠久。总体而言，运用于财务预警的方法可分为统计类和非统计类两大类，详细的财务预警方法分类如图1所示。
图1
1、1 一元判别法
最早的财务预警研究是Fitzpatrick的单变量破产预测研究。其后，美国学者Beaver提出了较为成熟的单一变量模型，又称一元判别模型。一元判别方法简单易行，然而此后就很少出现专门的单变量研究。
1、2 多元线性判别
1968年，Ahman首次使用了多元判定分析预测财务困境。他对1946-1965年间对提出破产申请的33家公司和33家非破产公司进行了研究，运用多元判别模型建立了z模型此后，多变量分析方法被广泛采用，成为一种主流方法。
1、3 多元逻辑回归模型
进入20世纪80年代，研究者开始使用逻辑回归模型来估计企业进入困境的概率，以概率高低来判定企业未来进入困境的可能性。为克服线性模型的局限，研究人员引进了逻辑和概率比回归方法。1980年Ohlson用多元逻辑回归方法分析了1970-1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，发现利用公司规模、当前的变现能力进行财务危机的预测准确率达到96、12％。
1、4 递归划分算法(递归分割法RPA)
1985年，Frydman等提供了一种新分类方法――递归划分算法。递归划分算法兼具多变量模型的信息容量大和单变量模型简洁的优点，同时，由于这种方法属于非参数研究方法，从而避免了参数类研究方法的诸多缺陷。在RPA模型中可以选用非财务指标和定性指标，但复杂的分类树结构可能引起样本的过度适应，预测风险高，因此分类树结构宜简不宜繁，便于灵活应用。
1、5 神经网络模型(NNS)
1991年，Coats和Fant论述了神经网络模型可正确预测公司的财务危机的观点，并用了47家财务危机公司和47家健康公司检测模型的预测效果，拟和度达100％。神经网络模型克服了选择模型函数形式的困难，同时运用神经网络模型预测财务困境存在很多争议。因此综合起来看，NNS是否全面优于计量经济模型很难评价。
1、6 其他非统计类财务预警方法
其他非统计类财务预警方法还包括有专家系统法、实验法、灾害理论、混沌系统理论、期权定价理论等等。
1988年，Messier和Hansen将专家系统法(Es)首次引入到财务预警中。1991年，Gregory-Allen和Henderson、Jr。指出灾害理论可以用来描述公司的破产并作了实证检验，结果证明，在一定条件下，灾害理论能在公司公告时预测公司股票收益率的结构性漂移。
1994年，Lindsay和Campbell应用混沌系统对46对破产公司和非破产公司的配对样本进行分析，指出健康公司比非健康公司显现更多的混沌现象。
2000年，Chafitou和Tfigeorgis使用期权定价模型研究了1983-1994年间的39对美国企业，结果发现到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面作用显著，当这些期权变量与盈利能力、现金流／流动性、利息相关变量综合运用时则效果更好。
尽管目前财务危机预测方法层出不穷，但主流的分析方法只有一元判别模型、多元判别模型和多元逻辑回归模型三大类。其他研究方法由于模型开发历史较短，研究不够广泛，模型的稳定性尚有待进一步检验。
2 国内关于上市公司财务预警方法的研究现状
2、1 主要方法
在国内，受证券市场发展的影响，对财务预警的研究起步较晚。1986年，吴世农、黄世忠首次在我国介绍了企业破产的分析指标和预测模型。1990年，国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究，并于1999年出版了企业预警管理丛书。之后我国学者才真正开始了对财务预警的研究，并取得了一定的成果，但主要还是借鉴国外的模型。总体来说，研究方法可以分为两大类：单模型研究和多模型比较研究。
2、1、1 单模型研究方法
1996年周首华、杨济华提出了F分数模型，它是在充分考虑了企业现金流量的变动等方面的情况后，对z模型进行了修正。2000年，张玲使用更细分的样本数据，用1998―1999年120家上市公司组成的样本，同样用线性判别分析方法进行了预测研究。
国内研究应用逻辑回归模型的，以陈晓、陈治鸿的研究为代表。另外类似的研究有储一军和姜秀华，结果同样发现多元逻辑回归模型预测效果良好。张爱民等借鉴Altman的多元z值判定模型，运用统计学的主成分分析方法，建立了主成分预测模型，结果显示了一定的有效性。杨保安等利用BP神经网络对中信实业银行的30个企业客户的财务风险状况进行了判别分类，认为BP神经网络方法是企业财务危机预警中较好的应用工具，并能为银行贷款授信、预警提供有效决策。而杨怡光则认为：人工神经网络、混沌分析等新的数学分析方法，由于方法的复杂性以及可操作性等方面的问题，在实践中不便使用。
2、1、2 多模型比较研究方法
陈静以1998年的27家被特别处理的公司和没有被特别处理的公司为对象，使用了1995-1997年的财务报表数据，进行单变量分析和多元线性判定分析，同时对两种方法进行了比较。这项研究作为国内最早的实证财务困境预测研究，利用中国的数据，作了有益的探索。但由于受样本与数据的限制，样本量小，结果难有广泛适用性。
吴世农、卢贤义以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务危机的公司和70家财务正常的公司为样本。首先应用剖面分析和单边量判定分析，确定了6个预测指标，然后应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立财务危机预测模型。结果表明：三种模型都能在财务困境发生前发出相对准确的预测。而相对同一信息集，Logistic预测模型的误判率最低。
2、2 主要缺陷
（1）与国外相比，国内财务预警研究方法多是采用单变量分析、多元判别模型和多元逻辑回归模型，很少涉及生存分析法和其他非统计类方法。而国外对于非统计类方法进行了很多大胆的尝试，总体效果比较好。
（2）预警指标只能反映结果（即风险程度）风险量变的过程和产生风险的根本原因不充分、不详细，不利于内部管理者提出应对风险的防范措施。资产负债表反映的是某一时点的财务状况，而损益表反映的则是一定期间的经营成果，没有反映危机量变的过程及其产生危机的直接因素。而现有各种财务风险预警方法利用的数据大部分来源于会计报表（而且利用的大部分是年度会计报表），即当前人们只注重研究企业的经营结果即质变的问题，而忽视了量变的问题研究。佘丛国、席酉民指出当前我国预警研究存在的问题之一就是：重警兆和警度的研究，忽视对警义和警源的分析，从而对企业危机产生的本质特征缺乏深入了解，限制了指标体系的可靠性和说明力。
（3）财务风险预警的时效性较差由于现有财务风险预警方法需依赖会计报表数据，然而会计报表一般在当期结束以后一个月甚至三个月才能公布，时间比较滞后。对于风险预警而言时间就是其生命，然而显然现有财务风险预警的时效性较差，一旦发生风险危机，预警晚矣。
（4）预警指标不科学当出现大量不良资产时，有些预警指标失灵（不能把潜在的风险及时揭示出来）。
3 完善我国财务风险预警的思路
因我国财务风险预警存在以上不足，在此特提出如下思路：在现有财务风险预警指标的基础上稍作修改，成为我国企业的年度财务风险预警指标体系；另外为了应对瞬息万变的市场，及时反映萌芽状态的风险和产生该风险的直接原因，建立一套企业内部管理者适用的财务风险预警子系统――资产风险预警系统，主要用于企业年度内各月份的风险监控。资产风险预警是指企业针对各项资产风险控制点收集整理监测数据，通过与预警标准的对比分析进行风险识别、评估和报告，及时采取有关措施防范和控制资产风险发生的过程。
狭义上的财务风险也称筹资风险，是指企业因举债而导致到期不能清偿债务的可能性。其主要衡量指标是资产负债率，其风险主要存在于资产和负债之中。企业虽然对资产风险和负债风险都必须进行控制，但其控制程度却有不同，其差异主要体现在企业负债规模不但受企业自己控制，而且很大程度上受债权人的约束；而企业资产的投放一般不受他人的限制。由于企业的负债行为受到法律、企业债权人或潜在债权人的约束，企业无法如愿获得高比例的负债。另外，从财务管理学资本结构实务中可得知，最佳的资本结构不用求出某个最佳点，而只需算出最佳区域，即上线和下线即可。同样，在求企业最佳的资产负债率时也不必算出某一点，而只需算出安全区域，得出预警线即可，也就是说资产负债率可以在一定区域内摆动，应有一个缓冲区。所以对负债风险的预警只进行年度预警即可，而不必每月进行预警，在各月份中应重点进行资产风险的预警。资产的投放则与负债相反，不但不受对方限制，有些时候还受到对方的鼓励，甚至引诱。企业负债受到企业外部条件的约束，企业想高比例负债变得非常困难，甚至无法实现。而资产的投放几乎不受外部条件的限制，完全需要靠企业管理者或股东来控制。另外，资产风险控制好了，资产的流动性好，在客观上也会降低负债风险，使企业能够及时清偿债务。因此，企业需要重点对企业资产的品质和数量进行风险管理和控制，那么建立资产风险预警也就顺理成章了。
4 建立风险预警系统需要解决的问题
（1）在建立预警指标体系时，既要考虑指标体系的完备性，又要考虑到指标间反映预警主体的非重复性，尽可能使所建立的指标体系为指标集中的最小完备集。这些指标至少应包括下列内容：不良资产、存货规模、应收账款规模、对外投资总额等。
（2）对不良资产的判断问题。近年来，不良资产一词常常出现，但其概念一直众说纷纭，其判断标准更是五花八门。虽然《企业会计制度》中对不良资产计提减值准备有所规定，但只是些笼统性原则，不便于实际操作，也没有对不良资产作出明确的定义。
（3）资产风险预警具体实施的要点。建立了资产风险预警系统之后，预警组织及其制度是风险预警实施的基础。预警组织可以成立独立的部门，也可以设置在财务部门或其他管理部门之内。预警制度则包括预警组织形式，数据的传递、获取、计算，警情的报告，草拟预警指令等。
5 结语
虽然财务预警方法研究取得了重大进展，开始进入快速成长阶段，但总体上看，尚未进入成熟阶段。而我国的相关研究更相对滞后，基于财务预警方法现状的研究，财务预警方法的运用还应在以下两个方面有所突破：首先，国内目前还没有对具体行业进行分析、建模。由于每个行业的状况不同，影响财务危机的因素自然不同，因此，分行业研究更有价值。国外在分行业研究中发现，由于行业的不同，同一预警变量包含信息量有所不同，其预测效果大有差别。其次，国内财务预警还只局限于对被特别处理的公司的预测上，为投资者买卖股票提供一些投资依据，对企业自身的预警也并不多见。
参考文献
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一、企业财务风险与预警机制概述
1、企业财务风险
财务是企业的资金运动及其所体现的经济关系。企业财务风险是企业财务活动中由于各种不确定因素的影响,使企业财务收益与预期收益发生偏离,因而造成蒙受损失的机会和可能。目前,学术界对于什么是风险还没有统一的定义,不同的学者从不同的研究角度解释风险含义。随着风险理论研究的深入,被普遍接受的风险的定义是指在特定的时期内,人们对对象系统未来行为的决策及客观条件的不确定性而引起的可能后果与预期目标发生多种负偏离的综合,它也可以表述为某种不利事件或损失发生的概率及其后果的函数,即:
R=f(P,C)
式中:R―风险;
P―不利事件或损失发生的概率;
C―该事件或损失发生的后果。
2、企业财务预警机制
财务预警是指对企业财务危机的预测,而财务危机是由企业面临的各种风险所引发的。因此,全面认识企业所面临的风险和准确界定财务危机是进行财务预警系统研究需要考虑的首要问题。企业财务预警管理理论作为对现有管理理论的扩展,是一门专门揭示企业经营活动中的逆境现象、管理波动、管理失误的本质特征、成因机理和发生规律,研究如何构建企业管理系统的防错、纠错机制及建立避防失误、扭转逆境的管理系统的基本理论。它将企业内的各种逆境现象,作为一个相对独立的活动过程来考察,在分析了逆境与危机现象的形成机理与内在特性的基础上,提出了早期预报与预控的原理与方法,建立了用于监测、评价、预报企业逆境现象与危机现象的预警指标体系,并设计了企业财务管理、营销管理、组织管理、决策事务管理、技术管理等的具体预警模式和方法。
二、企业财务风险与预警机制分析
1、财务风险的分析
财务风险存在于整个财务活动中,具有客观性、不确定性、损失性、收益性等特征。财务风险的客观性表现在企业面临的财务风险是一种客观存在,并且不为人们的意志所改变。我们只能通过某种技术或方法控制、降低财务风险,却不能完全避免、消除财务风险的存在。企业财务活动存在着两种可能结果,即实现预期目标和没有实现预期目标,这就意味着风险是客观存在的。财务风险的不确定性表现在财务风险具有一定的可变性,即在一定条件下、一定时期内有可能发生,也有可能不发生。财务风险的损失性表现在财务风险会对企业的生存、发展及获利造成一定的影响,从而使企业蒙受损失。财务风险的收益性表现在企业面临的财务风险,如果处理得当,不仅能有效地避免财务损失的发生,还能取得较高的财务收益。
依据风险分析的一般过程,企业财务风险分析的工作流程是:首先对企业财务风险形成的因素进行综合辨识,然后在特定分析方法基础上拟定一个基本风险标准,并以此来估计和评价企业的财务风险。在大量的企业财务风险研究成果中,研究人员充分利用各种经济、统计、会计和数学工具,在实践和理论两方面结合探讨的基础上,总结出了各种形式的财务风险分析方法,概括起来可以分为两大类:财务风险主观分析方法和财务风险客观分析方法,前者主要依赖于企业主观因素,而后者主要依赖于企业客观因素。
2、财务风险预警系统分析
(1)财务风险预警系统的性质。财务预警系统属于微观经济预警范畴,事实上它是一种风险控制机制,它集预测与警示、排警于一身。首先要预测财务危机及可能的风险,然后将其以特别的方式警示利益相关者,并提出具体的建议帮助他们规避风险。
该系统作为经营预警系统的重要组成部分和子系统,为企业改进经营决策、有效配置资源提供了可靠依据。财务预警系统具有参照性、预测性、预防性和灵敏性四个特性。
财务预警系统可以依据企业财务运行特点和相关规律等,从大量的财务指标中,筛选出能及时准确反映企业财务状况变化的指标系列,运用财务管理原理和数量分析方法,测算出反映企业财务运行状态的指标和指标体系,使其成为我们判断和认识企业财务运行规律的参照指标和指标体系。企业财务运行各影响因素之间有一定的相关关系,所以我们可以根据财务运行状态的发展趋势和变化,预测和推导与此密切相关的各因素的发展变化。
尤其是影响企业的财务状况的关键因素出现不良征兆时,可以及早寻求对策,以减少财务损失。一旦企业财务预警系统中相关指标贴近安全警戒线,便可以及时寻找导致财务运行恶化的原因,以化解财务危机。由于企业财务体系中各因素之间密切相依,存在互动关系,某一因素的变动,会在另一因素上敏锐地反映出来,从而提供相关预警信息。财务预警系统的上述特性,使其可在企业运行过程中,及时发现问题、解决问题,从而实现动态调控,将企业财务中不良因素解决在萌芽之中。
(2)财务风险预警系统的功能。企业财务风险预警系统可以对企业经营活动中的特定事件可能出现的情况进行预先报警。因此,它可以对企业面临的财务风险进行实时监控,在合适的时点上报警,使决策者提前作出相应的对策。建立切实可行、高效运行的财务预警系统,是企业良性发展的需要。一个完整的财务预警系统应包括预警机制的建立、指标体系的构成、预警方法的使用和防警排警的措施等四个方面内容。
财务风险预警可以对企业经营过程中的特定事件进行预测,根据各种财务指标的实际状况与企业制定的标准进行比照,如果发现企业的实际财务指标与预定标准不一致,就会发出警报,使管理者针对这些偏差作出决策。管理者还可以根据对企业经营中的预警结果,发现财务指标的偏差所在,并通过分析找到影响这些指标的根本原因,有的放矢地对企业的经营状况进行处理。先找到影响企业正常经营的根本因素,再提出改进企业经营管理的正确方案和措施。通过财务风险预警分析,企业就能够系统而敏锐地发现企业潜在的财务风险,通过改进企业经营管理有效地避免和防范财务危机的发生,并在以后的经营中防止类似不利影响因素的再度发生,使企业的生产经营持续进行。
三、企业财务预警的方法
企业财务预警的方法可分为黑色预警方法、红色预警方法、黄色预警方法、绿色预警方法和白色预警方法,每种方法中都包含了一套基本完整的预警程序。
黑色预警方法:依靠考察某一有代表性指标的时间序列变化规律,即循环波动特性来进行预警。黄色预警方法:是一种由因到果的分析。利用反映警情的一些指标的指数来进行预警,需要对指标进行综合,经常用到合成指数和扩散指数两种形式,把一系列反映警情的指标与警情之间的相关关系进行统计处理,然后根据计算得到的分数预测警情程度,在统计预警方式的基础上对预警进行进一步分析。红色预警方法:其特点是重视定性分析。红色预警方法经常用于一些复杂的预警。主要内容是对影响警情的有利因素与不利因素进行全面分析,然后进行不同时期的对比研究,最后结合预测者的直觉、经验及其它有关专家学者的估计进行预警。绿色预警方法:同黑色预警方法相似。白色预警方法:在基本掌握原因条件下用计量技术进行预测。
四、企业财务风险预警系统的运作
1、预警系统的目的性
预测与警示只是手段,排警避免不必要的损失才是目的。企业财务预警系统若要有效运作,就必须要有正确、实时且合乎企业需要的各种管理资讯系统,提供实时而完整的经营结果数据,供经营者及各部门负责人以实际经营状况数据体系,来与财务指标数据相比较。经营者应早日依数据所代表的经营内涵作进一步分析判断,找出问题,用最恰当的办法将之解决,及时防止财务恶化。当有超出或低于指标数据的情形发生时,就表示企业财务状况将有不健全的症状出现。
2、几个预警系统的制定方案
(1)在财务危机分析清楚后,要立即制定相应的预控、转化措施,尽可能减少财务危机带来的损失。为此我们可以设立企业预警部实行预警管理,将财务预警组织作为企业预警部的一个分支。将财务预警的职能和其他方面预警的职能全部交给一个单独的预警部来执行,有利于对企业经营状况的总体把握。
(2)在财务部门中设立财务预警分析员的工作岗位。这种模式对财务预警分析员提出了很高的要求。有了专门的分析员,财务预警工作可由财务部门直接开展,因而可以获得更全面、更可靠的财务信息作为预警分析的依据。
(3)由企业的某些除财务部以外的职能部门(如审计部门,安全部门)承担财务预警工作。这种模式有利于将财务预警与企业的内部审计或安全管理结合起来,并能保证预警工作的独立性和结论的客观性、公正性。
(4)财务预警系统要在实践工作中实现理论上的功能,需要建立起计算机信息系统。由于计算机的自动性,它还可以为企业财务预警管理提供“标杆”的作用。
(5)企业可以在面临不正常的经营波动和财务危机的状态下设置临时性的机构,如财务危机处理小组、财务预警咨询小组、领导小组等,其成员由临时从主要职能部门中抽调的负责人或有能力的人组成,因为这些管理人员对企业陷入财务危机的原因及过程非常了解。
3、达到的预警效果
良好的财务预警分析系统,能够有效预知企业可能发生的财务危机,预先防范财务危机的发生。可以在对大量资料系统进行分析的基础上,抓住每一个相关的经营波动或财务危机征兆。这个信息系统还应能提供及时完整的经营资料和数据,使经营者及各部门负责人能以实际经营状况的数据体系,与财务指标数据相比较。还要配备专门的人员实施信息收集、处理、贮存及反馈的职能,并为预警系统提供必要的技术支持。
【关键词】小波神经网络；建筑工程项目工期风险；预测
0、引言
在工程项目的施工过程中，工期是三大控制中重要的控制目标之一，工期的拖延或者压缩，都会直接影响到成本和质量[1]。如果项目工期得不到有效控制，必然导致人力、物力、财力的浪费，甚至会影响到工程的质量、安全乃至项目总体目标的实现。工程项目工期风险管理已成为工程项目管理的核心问题。工程项目的不确定因素处于动态变化之中，由于信息的滞后性，作好工期风险管理需要对工期计划中未来可能发生的风险作出准确的识别和预测，因此，对工期风险进行预测具有重要意义。
目前，对于工程项目工期风险预测的研究较少，已应用的方法主要有专家打分法、模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联法等。但这些方法人为主观因素多，手工计算复杂繁琐，且研究尚不够深入。人工神经网络凭借其强大的样本自学习、自适应能力，已被逐渐应用到工程项目风险分析与预测领域，它可以充分利用专家经验和有限的历史数据，能够大大提高工程项目风险预测的客观性和精确性[2]。1986 年D、E、Runelhart 和J、L、McCelland 及其研究小组提出的误差反向传播算法（BP 算法），已成为至今影响最大、引用最广的一种网络学习算法[3]。结合BP 神经网络的特点和我国工程项目风险预测的需要，国内一些学者开始将BP 神经网络应用到工程项目的风险评价之中，但却尚未应用于工期风险的预测领域。
1、小波神经网络模型
小波神经网络（Wavelet Neural Networks，缩写WNN）， 是近几年国际上新兴的一种数学建模分析方法，是结合最近发展的小波变换良好的时频局域化性质与传统人工神经网络的自学习功能力而形成的。最早是由法国著名的信息科学研究机构IR ISA 的Q inghua Zhang 等于1992 年提出的， Y C Pat i等对离散仿射小波神经网络进行了研究、小波神经网络是通过小波分解进行平移和伸缩变化后而得到的级数，具有小波分解的一般逼近函数的性质与分类特征。并且由于它引入了两个新的参变量，即伸缩因子和平移因子，所以小波神经网络具有比小波分解更多自由度，从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力，更强的模式识别能力和容错能力。由于其建模算法不同于普通神经网络的BP算法，故可有效地克服普通人工神经网络模型所固有的缺陷。
小波神经网络是基于小波分析而构成的一类新型前馈网络，也可以看作是以小波函数为基底的一种新型函数连接神经网络，其信号的表达式通过将所选取得小波基叠加来实现的等。在信号分类中，子波空间可作为模式识别的特征空间，通过将小波基与信号向量的内积进行加权和来实现信号的特征提取，然后将这些特征输入到分类器中，它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能，因而具有良好的逼近与容错能力[4]。
2、基于小波神经网络的建筑建筑工程项目工期风险预测
2、1数据的选取
本文引用文献[6]中的15 组数据作为样本数据，将其中12 组数据作为训练样本，3 组数据作为检测样本。样本数据如表1 所示，表中数据为由20位有经验的现场管理人员对各工程项目的风险因素进行评价得出的风险因素值。
表1 样本数据
2、2小波神经网络（WNN）预测模型预测结果
确定BP 网络输入样本的维数为4，因此将管理、公共关系、技术、社会风险4 个风险指标作为BP 网络的输入节点；将预测得出的工程项目工期风险分数作为网络的输出，即设置1 个输出节点；隐层单元数取12（经验证，当隐层节点数为12 时网络预测的相对误差最低），构建三层BP 神经网络。在设计网络时采用三层网络模型，这样比采用四层网络不易陷入局部极小值。采用此结构对上面归一化的中房指数数据进行预测。并将整个过程运用Matlab进行编程实现将数据分为两组，前一组用于训练网络，后一组用作检验。用小波神经网络（WNN）预测模型进行预测，并将结果与BP神经网络预测结果进行比较，结果如表2所示。
表2 小波神经网络预测结果比较
3、实例分析
选取绍兴市某拟建工程项目，运用本模型对其工期风险进行预测，以便在该项目决策前期准确地预测出工期风险大小，为项目管理人员提供可靠依据，更加科学合理地对工期风险进行应对，有效控制项目工期。针对该工程项目，首先邀请10 位相关领域专家对该工程项目的主成分风险指标进行打分，对专家的打分结果按照本文前述方法进行处理并整理得到表4。
表4 实例数据
工期风险预测模型对该项目的工期风险进行预测，计算出该工程项目的工期风险分数为0、3200，说明该工程项目存在的工期风险属中等风险。项目管理人员应根据项目实际情况，合理安排人力、物力、财力，不能盲目缩短工期，也不可疏于控制致使工期拖延。应从项目宏观角度出发，统筹考虑质量、费用和工期之间的关系，制定合理的工期风险应对计划，以较高的效率保证项目总体目标的实现。
4、小结
小波神经网络是结合最近发展的小波变换良好的时频局域化性质与传统人工神经网络的自学习功能而形成的，具有深厚的数学基底，被广泛应用于各个领域。本文在介绍小波神经网络的同时，建立起了一种小波神经网络预测模型，并将其应用于建筑工程工期风险的预测当中。
【参考文献】
[1]赵冬梅，王晓强，侯丽娜、工程项目工期延误的关键风险研究[J]、技术经济与管理研究，2009（5）：48-51、
[2]张俊玲，陈立文，尹志军等、工程项目投资风险评价模型研究[J]、基建优化，2004，25（1）：11-14、
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[4]Dutta R K，S Paul，Chattopadhyay、Applicability ofmodified back propagation algorithm in tool condition monitoring for faster convergence[J]、Mater ProcessTechnol，2000，98（3）：299-309、
1、1企业营销风险预警管理的内涵
企业营销风险预警管理就是创造一种良性机制，对危及企业生存、发展的重大战略问题进行预告和分析，提前或及时地把握危机信息，找出导致失误的各种风险因素，进而实现对不利的环境因素的预控和扭转，实现向良性状态的回归，从而完成螺旋式上升的发展过程。风险具有不确定性，常常难以预测，但是我们可以通过对风险的成因进行分解，并对这些分解后的风险观测点评估，来间接推算出各种风险的大小，从而为企业及时地制定相应的对策提供了依据，达到预警的目的。企业营销风险预警管理实际上是对企业营销职能的预警管理，它覆盖整个企业营销活动，企业只有准确及时地对即将出现的营销风险做出预警，防范危机于未然，才有可能在激烈的市场竞争中获得更大的发展机遇。
1、2企业营销风险预警管理的特征
(1)全面性，企业营销风险预警是企业管理全过程的预警，不但包括企业投资的风险预警也包括企业管理的预警。(2)预控性，根据企业现有的资料和信息，分析企业营销涉及因素的变化趋势，预控其可能的结果。(3)矫正性，在预控性和安全性的基础上，对企业营销管理波动或企业营销管理失误的纠错、制止、回避、预防等作用。
2企业营销风险预警体系的构建
企业实施“营销风险预警体系”有助于增强其自身抵抗风险的能力，获得长远的竞争优势，以最小的代价，来规避营销风险，从而为其带来利润；为企业的顾客提供优质的产品，支持顾客价值。构建科学、有效的风险预警模式是企业在激烈的市场竞争中制胜的关键。
2、1企业营销风险预警体系构建的思路
风险预警从本质上说是对企业目前营销状况进行综合评判，然后从评判结果来分析企业营销状况，为企业的营销决策提供支持。它应该包括两个循环，一个是对所有观测点收集的数据进行综合评判，分析企业营销系统目前的运行处于何种状况。第二个是由综合评判结果来分析企业营销活动所存在的具体风险。然后企业决策层针对这些存在风险的种类进行改进。
企业营销风险预警体系主要需要解决三个难题：(l)确定观测点。观测点设置的多，就会放大部分的风险，形成资源的浪费；观测点设置的少，可能对于某些风险反映迟钝，从而影响企业营销风险预测的准确性。(2)建立适合企业营销现状的营销风险预警模型。由于大多数企业管理的不规范，历史营销数据不健全，一般的综合评判模型已经不适合用来对企业进行营销风险预测，所以必须寻求智能性预测模型。(3)必须建立企业营销风险结构分析模型。预警的最终目的是分析企业营销工作中所存在的不足，对企业的运行会造成什么样的影响，从而及时改变营销方案来规避营销风险或降低风险带来的损失。
观测点的设置、营销风险综合评判模型、营销风险结构分析模型这三个方面的设计关系到企业营销风险预警体系设计的成败，是我们关注的重点。
2、2企业营销风险预警的方法
（1）预警信息系统
信息是预警的主要依据和基础，因而灵敏的预警信息系统对于整个预警系统至关重要，是预警管理成败的关键。预警信息即为预测系统、预控系统提供基础数据，它是整个预警系统的基础。一个功能强大的企业营销风险预警系统需要有完善的信息网络和高效的信息处理元来进行支撑。
（2）预警指标体系
预警指标体系是反映企业营销活动的一些具有高度概括性和敏感性的监测点。它从多个视角和层次反映企业营销活动的数量表现和数量关系，为企业营销风险预警系统提供预警信息，具有对企业营销活动的现状描述、结果评价和未来发展的预警导向功能，是企业营销预警系统活动的评价标准。它是预警系统开展识别、诊断、预警控制等活动的前提，其目的是为了使信息定量化、条理化和可操作化。不同类型的企业，预警系统的指标体系有所差异，但最重要的是选择敏感指标和主要指标，以便预警指标体系能真正反映企业营销活动所面临风险的实际情况。
(3)预警准则
企业营销风险预警的方法不能过松也不能过紧，如果设计过松，则会发生漏警，即对现实存在的危险要不不发出警报，要不发出的警报等级错误;如果预警准则设置过紧，则会导致误警即不该发出警报时却发出了警报，使企业虚惊一场。预警准则的设计有多种形式，主要有指标预警、因素预警、综合预警。指根据预警指标数值大小的变动发出不同程度的警报。假设进行警报的指标为X，其安全区域为[0，X3]，初等危险区域为[X1，X2]，高等危险区域为[X2，+∞]，当0≤X≤X1时，不发出警报；当X1≤X≤X2时，发出一级警报；当X2≤X≤X3时，发出二级警报；当X≥X3时，发出三级警报。
因素预警有两种形式，一种是：当风险因素X出现时，发出警报；当风险因素X不出现时，不发出警报。另一种是：若风险因素为随机变量，其发生的概率为X，当01时，不发出警报；当X1≤X2时，发出初等警报；当X≥X2时，发出高等警报。
综合预警是将指标预警和因素预警方法综合起来，把诸多因素和指标进行综合考虑和分析，所得出的一种综合报警模式。它运用有关数据处理方法，将多个指标或因素归纳为一个综合性指标，然后根据综合性指标的值所处的值域范围来决定发出何种警报。整个预警管理系统可保证下述过程的运行：与本企业营销活动有关的内外部信息、数据和资料通过企业营销信息网络进入预警信息系统；经过对营销信息的收集、整理、处理、分析和推断后，再分别进入预测系统和预警指标体系中，预测系统运用预测方法和预测模型对未来企业营销活动所处的内外部环境状况进行预测；预警指标体系经过运算估计出未来营销风险状况并将输出的结果与预警准则进行比较，以便决定是否发出警报以及发出何种程度的警报，然后根据判别结果调用预控对策系统中提供的对策，最后显示预控对策信息。
3结论
随着我国社会主义市场经济的发展，与国际经济的接轨，企业生存的内外部环境都发生了变化，危机的普遍存在性、隐蔽性和本质的双重性决定了现代企业要想在商场中有最高的胜算，就必须具有危机意识，加强企业的营销安全研究，强化企业的营销安全意识，建立企业自己的营销安全管理体系，全面实施企业营销安全预警管理，已经刻不容缓。
参考文献：
[1]王爱民、营销风险管理[M]、武汉:武汉理工大学出版社，2004、
[2]张俊、论营销风险管理[J]、湖北经济学院学报，2005，(6)、
[3]莫少颖、营销风险预警管理研究[D]、广东工业大学，2005、
[4]张小建、企业营销风险预警及实证研究[D]、西安理工大学，2006、
【关键词】企业 财务风险 预警管理
企业财务预警管理体系是以财务管理活动中的财务风险和经营风险为主要研究对象，探讨企业财务风险的运动规律和产生原因，并对企业财务风险隐患及其发展趋势进行监测、识别、诊断与预控的理论与方法。其目的在于防止和消除企业财务风险隐患，保证企业的财务体系和经营管理体系处于良好的运行状态。
一、预警体系管理理论基础
预警理论的起源是伴随着对宏观经济预警的研究发展而来的。1950年美国全国经济研究所的经济统计学家穆尔，主持了在19世纪30年代监测指标体系基础上的新的景气监测体系的建立工作。自20世纪60年代起，景气监测体系的发展进入了一个新的阶段，发达各国基本上都建立了类似宏观经济预警中心的专门机构，并且引入了预警调查方法，使监视预警体系信息得到拓展。目前对宏观经济的预警研究得到了各国政府的重视，参加的专家、学者比较多，其准确性也比较高，己成为各国宏观经济控制部门所关注的对象。随着宏观经济预警研究的进一步开展，对微观经济领域内也开展了一些预警研究。比如国内学者对，“企业技术创新风险的理论与防范方法研究”、“企业集团预警体系的构想”、“金融风险监测与预警研究”、“企业预警预控管理体系”等方面也进行了不同形式的研究。预警管理理论不同于传统管理理论最主要的区别在于：它提出了企业危机、失败、失误等逆境现象是有规律的成因于企业顺境的研究思路；它采用新的理论概念体系和理论研究模式，在揭示企业预警活动规律的基础上，体系地包括和归纳当代管理理论成果，形成了一套具有普适性意义的研究管理新学说。
二、财务风险预警管理的特征
1、参照性
企业能依据财务运行特点和相关规律从信息中筛选出及时、准确反映企业财务状况变化的指标，运用财务知识和数量分析法测算出各个指标的重要性，使其成为判断企业业绩的参照指标。
2、预测性
财务风险预警管理活动的前提，是确立企业重要的生产经营环节为预测对象，即最可能出现风险现象或对企业运行有举足轻重作用的活动环节与领域。预测的任务有两个：一是过程监视，即对预测对象的活动过程进行全过程监视，对预测对象同企业其他活动环节（包括外部环境）的关系状态监视；二是对大量的预测信息进行处理（整埋、分类、存储、传播），建立信息档案，进行历史的和社会的比较。在危害企业的财务关键因素出现之时，预先发现警讯，从中找出偏差及偏差发生的原因，以便早日寻求对策。
3、灵敏性
企业各财务因素之间密切相关，一个因素的变动会在另一因素上敏锐地反映出来，从而提供相关预警信息。如我们可以通过企业应收款周转率偏低的警示信息分析企业信用交易政策及客户管理方面的问题，而且可以进一步运用应收账款账龄分析法分析债权安全性方面的问题。
三、建立财务风险预警管理策略
1、财务风险预警管理体系的设计
预警是根据系统外部环境条件的变化，对系统未来的不利事件或风险进行预测和报警。预警系统则是实现预警功能即预测和报警两种功能的一种系统。财务风险预警管理体系的设计则是利用预警系统进行风险管理，并进行风险防范的一种活动，即根据财务预测结果，判断企业财务是否处于风险之中，并根据风险严重程度，发出报警信号的一种形象方法。它通过科学的方法，事先发现企业财务风险的迹象或征兆，向企业领导和决策者发出警报，提醒其采取有效的防范与调整措施，使企业避免财务风险的威胁、转危为安。财务风险预警管理体系的设计分为以下步骤：对所研究的预警活动进行深入分析，选择体系中包含的变量，并根据预警理论和样本数据所显示的变量间关系，确立预警体系的结构，建立理论体系；进行样本数据的收集，在选择时必须同时考虑数据的可得性和可用性，要求数据具有完整性、准确性、可比性和一致性；根据选用的理论体系，选择相应的方法来确定体系的参数；为了确定体系能否起到预警的效果，在最后一步需要对对体系进行检验。检验通过，体系正式建立。检验不通过，则需要重新进行第一步。在市场经济下，企业之间的关系密切，债务复杂。为了避免因一个企业财务风险而给另一个企业带来的经营风险，必须设计财务风险预警管理体系。这一方面能防范企业财务风险的发生：另一方面也能使债权人真正保护自身权益不受损害。设计财务风险预警管理体系也就是建立企业财务风险预测报警系统。利用该体系，企业可以进行自检自纠，在风险出现征兆时就采取有力措施，以达到扭转形势、控制风险的目的。最终避免财务风险的真正发生。
2、财务风险预警管理体系的体系
财务风险预警管理体系是美国理财专家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式。最早所建立的体系是综合5种财务比率，再予以量化而得出公司整体的财务信用分数。
本文选择采用风险预警体系的方法来进行财务危机预警。风险预警体系在研究变量的选择上，可以定性与定量指标相结合选取。风险预警体系有因素分析模型的影子，便于我们更加清晰的了解企业的财务状况、经营状况，找到造成企业财务危机的真正原因所在。通过风险预警体系系统我们可以确定企业当前的经营状态，在明确了企业的当前经营状态之后，我们可以找到针对企业当前的经营状态，管理者应该采取何种经营措施。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：
财务风险预警管理体系的体系：
Z=1、2X1+1、4X2+3、3X3+0、6X4+0、99X5
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，发生财务风险的可能性较小，如Z值小于1、81，则认为企业存在财务风险的可能性很大，如Z值介于1、81-2、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。
随着我国经济环境日益市场化、国际化，企业所面临的财务风险也与日俱增，因财务风险发作导致经营陷入困境申请破产清算的企业数量也不断增多，因此，企业的各利益相关者对财务风险日益关注。企业的衰落不仅会给投资者、金融机构带来较大损失，更有甚者，它会引发金融风险。历史情况表明，财务风险的形成并非是一朝一夕的事，而且具有较长的潜伏期，这就使得财务风险预警具有可行性。公司财务风险预警体系是公司经营管理的一个重要方面。通过完善的预测方法，建立高精度的预警体系，可以有效化解和防范经营风险和财务风险。
【参考文献】
[1] 威廉沙利文：预测原理[M]、中国高等教育出版社，1994、
一、国外财务风险预警模型研究
①单变量判别模型。Fitzpatrick是最早探索财务风险预警模型的学者之一。他以19家公司为样本，他建立一个单变量判别模型来探索财务风险预警问题，通过对破产和经营正常企业财务比率的对比分析，得出产权比率和净资产收益率两个指标对财务风险具有较高的预警精度。芝加哥大学教授Beaver开发了一个基于Fitzpatrick的单变量预警模型，以1954-1966年158家破产企业与正常企业的财务关系为研究对象，得出净利润/总资产指标和净现金流量/总负债指标在财务风险预测方面更为准确。②多变量判别模型。Altman是将多变量判别模型应用于财务风险预警领域研究的首位开拓者。他提出的Z-Score模型是国外影响最大的多元线性判别模型。从1946年至1965年期间66家有问题和经营中的公司中随机抽取一个样本，它从22个提供最佳预警的备选财务比率的范围内选择了5个，并建立了一个五变量判别模型来计算Z值，并根据Z值的大小确定公司破产或失败的概率。结果表明，Z评分模型的预测精度远高于单变量模型，但Z评分模型仅适用于短期预测，长期预警精度较差。在接下来的几年里，Altman等分别选择了53家和58家破产公司以及58家正常公司，并在五个变量Z-score5中添加了两个财务指标，因为非上市公司无法估计股票的市场价格状况。建立一个七变量ZETA模型。P’Wu建立了多变量判别预警模型，在传统财务风险与收益管理和相关分析的基础上提出了财务风险预警的必要性，并构建了多元线性预警模型多样性验证了线性预警模型的有效性，目前已有较好的验证性预警模型。③逻辑回归模型。由于单元和多元判别预警模型都无法准确测算企业财务风险的概率，多元逻辑回归模型逐渐成为1970年代时期研究者探究预警财务风险的最普遍模型。Martin是将Logistic回归模型运用到财务风险预警的首位开拓者。研究结果发现，在样本正态，变量独立且非等均值的状态下，多元判定模型仅仅是Logistic回归模型的特殊情况。Ciarlone等将现有的预警模型和宏观经济学理论结合，构建了实证有效且规则简单的逻辑风险预警模型。Matthieu等创新性地将二元离散方法融入Logistic回归模型中，并基于32家处于财务危机中的公司的财务数据，他们建立并划分了Logistic回归预警模型。经过检验对企业的潜在危机有较高预测精度。④神经网络模型。ClarenceTam通过Coats等的研究基础上。对94家破产企业和188家正常企业的财务数据进行分析，结果表明，神经网络模型对财务风险预警具有较高的精度。George根据医药行业的特点，运用人工神经网络理论，建立了医药企业现金流预警模型，并对样本数据进行了同行分析，研究结果表明，预警模型精度与公司距离ST时间的长短呈现负相关。综上所述，国外财务风险预警研究主要集中于构建财务风险预警模型。研究成果比较成熟，在实践中得到了广泛的应用，财务风险预警成为企业财务风险研究的一个重要领域。
二、国内财务风险预警模型研究
综述国内大部分的财务预警研究都是借鉴国外研究经验建立模型的，我国的财务风险预警研究开始于1990年代，风险预警进行了单个变量变为多个变量到复杂模型多个阶段。随着我国经济的增长，国内研究者对公司财务风险预警模型的研究也在不断深入。通过结合各个行业的特点，结合定量和定性分析，建立与社会主义经济相适应的财务风险预警模型。1、财务风险理论研究。刘恩禄等较早且全面地对财务风险的概念界定，财务风险通常是指在企业的生产、采购、销售等一系列生产经营活动中，企业由于被内外部环境影响和各种事前难以控制和预料的不确定性因素以间接和无形方式的作用和改变，实际收益在特定的时间段内与预计的预期收益产生一定的偏差给利益相关者造成损失的可能性。张影认为餐饮业主要需要应对的财务风险包括筹资、投资、营运三个维度，并从餐饮企业自身及其面临的宏观环境中客观分析了产生财务风险的原因。2、财务风险预警模型研究。①单变量判别模型。吴世农等在《中国经济问题》发表文章，对公司破产分析的有关预警指标并首次介绍了单变量判别模型。陈静对同行业及规模的ST和非ST共54家公司的财务信息构建单变量模型，结果显示，资产负债率、营运资本比率、流动比率和总资产收益率这四个指标对企业的财务失败的预测具有敏感性，流动比率和资产负债率判别正确率最高。②多变量判别模型。袁康来等人利用Z模型对农业企业财务风险预警进行了研究，验证了Z模型具有良好的预警效果。李元峰等在杨成岩等前人研究成果的基础上优化通过调整了临界值和增加了3个新变量优化Z模型，大大提高了模型的精度和适用性。周守华等通过增加一个能够预测公司破产的财务指标——现金流量指数，建立了F评分模型。在实施该模型的实证实践中，选择了4160家公司，准确率高达70%。结果表明，F-Score模型是一种更为准确的财务风险预警模型。张玲选择120家共涉及14个行业的公司，利用多元判别函数建立了财务风险预警系统。研究结果表明，该模型能够为ST公司的财务风险预警分析提供依据。③逻辑回归模型。陈晓等采用Logistic回归模型对ST公司进行了实证研究。结果表明，股权指数和资产收益率是反映ST公司财务风险预警效果最好的财务指标。将因子分析在处理指标方面的优势与Logistic回归模型拟合精度较高的优势相结合，研究上市公司财务风险预警问题。王华丽等在奥特曼Z评分模型的基础上，建立了中小企业财务风险预警模型。结果表明，奥特曼的Z评分模型基本上反映了企业的财务状况。2015年黄杨选取ST公司12家和正常经营的12家作为研究样本。结果表明，该模型具有较高的财务风险预警精度。李常山将2016年23家制造业上市公司与2016年30家非制造业上市公司进行了比较，在对财务信息进行主成分分析后，采用Logistic回归建立了财务风险预警模型。结果表明，通过建立财务风险预警模型，上市公司可以有效降低财务危机发生的概率。④神经网络预警模型。李芳等建立基于神经网络模型的企业财务预警模型，结果表明资产负债率、每股净资产、净现金流量三个指标对企业财务危机预警具有重要作用，具有良好的财务危机判断和预测能力。通过专家调查，李晓青等获得了15家样本企业的物流外包风险评价指标。基于BP神经网络构建了适合物流行业公司的模型预警财务风险。结果表明，该模型对物流企业具有较高的预警精度。邢瑞雪等以78家上市公司财务数据为样本，采用BP神经网络支持向量机构建基于人工智能方法的模型，并与传统财务风险预警结果对比。结果表明，用人工智能方法建立的财务风险预警模型具有更高的预警精度。孙新贤等从2004年至2016年的四大航空公司中选择了49家，其中38家是培训样本，11家是测试样本。他运用主成分分析的方法对预警财务风险的各个指标降维优化，基于BP神经网络构建财务风险预警系统。研究结果显示，BP神经网络模型能够有效地预测航空公司的财务风险。
三、模型比较
单变量决策模型的最大特点是选择单一的财务指标作为研究对象。该模型的应用首先需要选择两组样本，一组是预测样本，另一组是检验样本，来建立和检验模型。其次，根据一定的财务比率对预测样本进行分类，寻找一个阈值来判断两组样本，使误差最小。再其次，用阈值测试试样。单变量决策模型的优点是易于管理，过程简单易行；缺点是无法监测和分析企业内外部环境的不断变化。因此，结果往往既不那么确定，也不那么客观，无法准确预测公司的风险。多元判别模型与一维决策模型最大的区别在于前者选择了更多的变量和角度来预测企业的风险。该模型的关键是选择多维度反映企业财务状况、有利于宏观风险控制的指标。与单变量判别模型相比，多变量判别模型可以从多个维度更详细、更客观地监测和分析企业财务状况，提高预警精度。然而，多变量判别预警模型仍有局限性。一方面，多变量判别预警模型要求变量满足正态分布假设，另一方面，它们没有充分考虑现金流量的变化情况，从而缩小了模型的使用范围。多元逻辑回归中对于自变量分布的假设没有要求，克服了线性模型必须满足统计假设的缺陷，因此Logistic回归方法可以规避了判别分析中难以达到的前提假设，它极大地改善财务风险的预测并解决了判别分析中的多种弊病，包括比率指标是正态分布的假设以及样本企业具有相同的协方差方差矩阵的假设。因此，1980年代之后多元Logistic回归代替了判别分析预警模型，占领了财务风险研究范畴核心地位。逻辑回归模型的局限性在于由于大部分计算结果都是近似的，因此计算并不准确，与实际结果间有较大差距。
四、研究结论
1研究现状
现代风险测度较之传统方法的主要区别即在于风险评级,较具代表性的主要有以下几种模式：信用评级方法[1]、多变量信用风险判别模型[2]、信用风险的期权定价模型[3]、债券违约率模型[4]、神经网络分析系统[5]、敏感度分析法[6]、信用风险评估法[7]、CreditPortfolioView模型[8]等。就银行风险而言，目前的研究主要集中于对信用风险、市场风险、操作风险及流动性风险等几大主要风险的测度研究。传统的信用风险测度方法主要是根据客户的具体风险要素进行评价，主要包括专家法、评级法、信用评分法等。信用风险测度模式在20世纪90年代取得了突破性进展，以Creditmetrics和KMV模型为代表的信用风险量化管理模型得到了很大的发展，为信用VaR技术的应用创造了条件。现代信用风险测度模型依据建模方法主要可分为两种，一种是Merton等人[9]提出的结构法模型；另一种是以Jarrow等人[10]为代表提出的简化法模型。一些学者试图将两者结合起来，如Zhou[11]提出的跳跃扩散过程模型，DuffieandLando[12],CetinandJarrow[13]提出的不完全信息模型等。对于信用风险组合的研究，目前应用较广的几种模型包括：JPMorgan的CreditMertics[14]、KMV模型[15]、CSFP的CreditRisk[16]、McKinsey的CreditPortfolioView[17]以及NikolaA、Tarashev的简约估计[18]等。目前Copula函数已被越来越多地应用于风险管理中[19]。
目前，国内信用风险研究主要集中于企业违约影响因素的分析、信用评分方法的应用和实证研究等。总体上来说，信用风险和市场风险测度在方法上具有较高的互通性，相对操作风险和流动性风险测度研究来说较为成熟。目前关于全面风险管理的理论与方法主要有下列两类。一是基于组织结构体系全面风险标准化测度的全面风险管理方法（ERM）的概念。二是从风险决策因素角度提出的一种全面风险管理理论TRM。国内黄安平[20]提出了全面综合的风险管理的中心理念。赵家敏，陈庆辉，彭岗[21]设计了基于RAROC的金融机构全面风险管理模型框架。本文所构建的以RAROC为基础的全面风险测度体系，实现对商业银行风险的集成测度，将各风险因素及其相关性的测度指标和风险忍受度融合到一个模型中，从不同层次（整体风险和个别风险）和风险要素构成等角度全面反映商业银行风险状况。
2现代商业银行全面风险内涵
银行业务所带来的风险可以分解为三个层次的损失：可预期损失、超出预期平均水平的未预料的损失以及超出银行正常承受能力以外的异常损失。其中可预期的损失可以通过调整业务定价和提取准备金来覆盖，未预料的损失必须有充足的资本（称为在险资本）来覆盖，以保证银行在不利的情况下也能正常经营，异常损失通常发生的概率极小，但一旦发生就可能使银行面临破产，它应该通过适当的方法如存款保险来给予保护，此一因素一般更多的是政府行为，因此本文不予考虑。2004年颁布的《新巴塞尔协议》界定了商业银行核心风险，对全面风险管理提出了要求，但对全面风险内涵和界定尚没有明确，当然也就无法实现真正意义上的全面风险管理。对于全面风险内涵的考虑应当从整个机构内各个层次的业务单位，各个种类的风险的通盘管理角度考虑，要求将信用风险、市场风险及各种其他风险以及包含这些风险的各种金融资产与资产组合涵盖进来，并将承担这些风险的各个业务单位纳入到统一的体系中。从国际一流银行的经验而言，全面风险主要关注信用风险、市场风险及操作风险。但是，随着国际经济合作日益密切，尤其是金融全球化后全球资金的短期和长期流动对区域和国家的经济产生很大影响，这种影响通过2006～2007年世界经济流动性过剩和近期美国次贷危机所引发的国际经济波动表现得非常充分，这也进一步促使学术界和金融界进一步强化对流动性风险的重视和防范，本文由此将流动性风险视为独立风险要素也作为商业银行主要风险范畴加以研究。本文认为，全面风险内涵应该从三个角度加以界定：（1）从风险要素构成角度，银行全面风险应该包含信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等主要风险要素及其相关性；（2）从风险构成的层次来看，全面风险可分为预期风险、非预期风险，超出银行正常承受能力以外的异常风险实际上已不是银行本身风险管控范畴，因此本文不涉及；（3）银行全面风险应当反映银行整体收益或损失的不确定性即整体风险状况。因此，全面风险测度是指以数量方法全面反映和描述商业银行各风险要素、不同层次风险状况以及银行整体风险状况。一方面要反映各风险要素状况，另一方面又要反映不同层次风险的状态，同时还要反映和描述商业银行面临的整体风险状况及其风险容忍度。
3基于RAROC的全面风险测度体系
3、1RAROC模型RAROC的计算公式为：其计算公式为：RAROC=(收益－经营成本－预期损失)/抵御非预期损失的资本金=(收益－经营成本－预期损失)/经济资本=(净收益－预期损失)/经济资本=调整后的收入/CAR=调整后的收入/在险资本(VaR)。其中，CaR为抵御非预期损失所必须的资本金，即经济资本，在数量上应等于在所有可能事件中某一给定容忍度下才会被超过的最大损失，即(VaR)。模型的关键变量在于预期风险和非预期风险。一般而言，预期风险损失=违约概率(PD)×违约损失率(LGD)×风险敞口(EAD)，而非预期风险主要通过VaR值或其改进方法ES（一致性风险测度）估计来进行。
3、2基于RAROC的全面风险测度的内涵RAROC模型参数涵盖了现代商业银行的几乎所有主要风险类型、要素和来源，全面计量和反映了商业银行风险：首先，模型参数预期风险和非预期风险的测度反映了商业银行业务经营中面临的两类风险，为商业银行的风险准备提供了精确计量，也为银行业务经营提供了更多参考标准；其次，非预期损失的测度过程中，可测度信用风险、操作风险、市场风险和流动性风险，使得银行风险准备更加全面；再次，RAROC不仅通过其局部参数反映具体业务风险状况（包括PD、LGD、EAD和预期风险及非预期风险），同时，RAROC值本身反映了股东价值增值风险和经济资本配置状态，并与标准值相比较，具体反映商业银行的全面风险状况。
3、3指标体系构成RAROC模型及其参数构成了一个反映商业银行全面风险的指标体系：预期风险测度预期风险及其包含的参数PD、LGD和EAD基本构成了IRB高级法体系，形成了商业银行业务经营中预期风险的测度体系；非预期风险测度及风险集成测度测度商业银行业务经营中核心风险要素的尾部风险，包括对信用风险、市场风险、操作风险及其流动风险的尾部风险测度。同时，考察分析风险要素间及银行间（银行网络）风险相关性并进行风险集成测度。风险调整的资本收益率（RAROC）RAROC模型整体上测度和反映了商业银行业务经营绩效，通过风险调整的资本收益率反映商业银行股东资产增值风险，并通过RAROC值的正负及其与风险容忍度（标准值）相比较，整体反映商业银行的全面风险状态。RAROC通过（1）、（2）和（3）相结合构成了由违约率、违约损失率、违约窗口以及非预期风险等多个参数构成的多维、系统的商业全面风险测度体系（如图1），克服了过去单纯信用评级（违约率）的单维风险测评缺点，能够更加有效的支持准备金提取、资本配置、贷款定价和信用组合管理等银行内部管理功能。本论文所构建的全面风险测度体系的最大特点是通过整体风险测度模型RAROC将商业银行的各主要风险要素的测度指标融合在一起，构成了一个多维度、多层次、多角度反映商业银行风险状况的风险测度体系。在这个体系里，既能描述商业风险的构成要素和各风险要素的状况，又能反映商业银行整体风险状况，同时又能针对具体银行的风险容忍度的确定做出风险调整和测度。
4标准值的确定
风险忍受度是评估一个银行风险状况的重要指标，但往往又是一个比较容易被忽视的指标，“十斤的撞击对于一个一岁的儿童和二十岁的壮汉来说其风险显示是不同的”。风险容忍度的设定可以通过设置RAROC标准值来反映，国际上通行的RAROC标准值都是用股票市场中资本的收益率或者将其适当处理后计算的。但是股票市场的系统风险价格除了受到银行真实经营状况影响，还受到许多外部因素的影响，比如：资金的供求关系，经济周期等。再者，银行的资本并不像假设状况那样可以随时筹集。实际上银行的资金成本、经营成本在短期内是缺乏弹性的。针对中国股票市场的弱有效性，银行在股票市场的市值并不能反映资本的真实成本。用资本收益率来代表RAROC标准值的做法就更加不妥。在中国商业银行都积极引入RAROC管理技术进行风险管理和资本管理的时候，如何确定RAROC标准值就显得尤为迫切。对于RAROC标准值的计算方法，主要有三种：（1）根据资本资产定价模型（CAPM）计算E(rE)=rf+β()rE-rf（1）其中，rf是无风险资产收益率；β是权益资本风险对市场风险的反映程度；rE是权益资本收益率。（2）用Black-Scholes的期权定价理论来修正资本资产定价模型，从而得到经权益的看涨期权调整后的权益资本成本。rEqC=rf+Nè÷÷ln()V/DC+[]rf+()σ22tσt()rˉ-rfVEqC（2）其中，σ2表示标的资产的波动性，DC为债务资本，EqC为权益资本价值，V是公司整体价值。（3）Froot和Stein模型计算的标准值u=gCov()εT,εm+GCov()εN,εP（3）其中，g为风险的市场价值，G为银行风险厌恶程度，εT为贷款的可交易风险，εN为贷款的不可交易风险，εm为市场系统风险部分，εP为整个组合的不可交易风险。上述方法计算标准值仍然很复杂，笔者认为（3）式综合考虑了商业银行风险忍受度和系统风险等主要因素而设置一个“门槛”，相对来说比较科学，可行性也较高。实际上，只要新增项目的RAROC大于0，就可以增加已有股东价值，当RAROC=0时，银行实现已有股东价值最大化。当RAROC小于0，则说明已有股东价值受损，项目风险过大。因此，RAROC0是银行风险管控和授信的门槛，且在资本金总量约束下，结合本风险测度体系中其它风险参数综合衡量和决策。当然，在银行内部的不同部门和流程中的资本配置，可以依据RAROC进行优化。当然，不同的商业银行可根据各自的风险偏好和容忍度确定合适的标准值。
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