時間：2022-10-28 13:47:40
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇財務比率論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
論文摘要：本文以公開 發行教材中的現金流量比率為研究對象，分析了現金流量比率設置中存在的主要不足，提出了包含現金流量項目在內的新的財務比率體系。
一、當前使用現金
流量財務比率的基本狀況在我國作者編寫或編著的、于2002年到2005的年之間版的《財務管理》教材中．筆者搜集到32本(因篇幅限制未列明)。完全未提及現金流量指標的有8本，占25％：在余下的涉及現金流量指標的24本教材(以下稱可比樣本)中，將現金流量分析獨立于傳統的資產負債表和損益表分析的有9本．占可比樣本的37．5％。無論是單獨對現金流量進行分析還是將現金流量分析與傳統財務評價結合一起．這24本教材都主張按不同的分析目的來設置指標：全數表示現金流量表項目可用于償債能力評價．但其中有6本教材僅僅設置“現金比率”這一個指標：有12本教材設置了獲現能力或叫獲利能力分析的指標．占可比樣本的50％；有9本設置了盈利質量分析指標．占可比樣本的37．5％；還有6本寫明了要進行財務彈性分析．占可比樣本的25％
仔細分析教材中使用的評價指標，大致可以歸納為27個．分屬四種分析目的。償債能力分析指標最為大家認可，其出現的頻率達n44％，其次是獲現能力指標，頻率為36％，財務彈性指標占l1％．盈利質量指標占9％。具體到各財務比率．公認程度最高的是經營現金凈流入／流動負債．其出現的頻數達到19％經營活動現金流量／n期債務本息、經營活動現金流量／到期債務、現金及現金等價物／流動資產、經營活動現金流量／全部債務、經營活動現金流量／平均總資產等五項財務比率的認同程度也較高．均達9％。
二、現行教材中現金流量指標設置存在的問題
(一)夸大現金流量表的作用
如前文所示．約四成的教材將現金流量分析獨立于傳統的資產負債表和損益表分析之外．說明仍有不少人將現金流量分析視為與傳統財務分析并列的～部分事實上，現金流量表作為傳統兩表的橋梁．其作用不可能超越他們。其次．現金流量表的編制基礎與傳統兩表不同．它不可能取代后者．因而不可能獨立存在。而且．現金流量表也存在人為操縱的可能。比如：年末時大量回收貨款或大量借款、有意調整“現金”概念．將本來就是現金范圍的現金歸口為非現金項目以增加現金流量、將現金流量表的各項數據同時調增或同時調減．以達到調節表內各項目數據的目的。
(二)指標名目繁多，未能突出現金流量表的作用
1．將結構比率、趨勢比率等不屬于財務比率的指標吸納進來財務比率是將企業某個時期財務報表中不同類但具有一定關系的項目進行對比而形成的比率．其數據均來自一個會計期間．不同于趨勢比率：這些數據屬于不同類項目，因而有別于結構比率：2．納入了非現金流量指標。如：現金及現金等價物之和／流動資產．數據可以從資產負債表中獲取而不必從金流量表中獲取：3．將非財務指標納入體系。如：最大負債能力——經營活動現金流量與市場利率之比中．市場利率在財務報表中不能獲取．超出了財務比率的范疇。
(三)指標命名欠規范，容易混淆
1．同一指標．名稱不同“經營活動現金凈流量／流動負債”這～比率就有現金償債比率、現金流動負債比率、現金流量比率、短期債務現金流量比率、現金流量負債比等7種名稱：2．有的指標“名不符實”，如：利潤變現比率；經營活動凈現金流量／營業利潤．公式中分母僅限于營業利潤，而指標名稱卻叫“利潤”變現比率，外延大多了；而且，利潤與現金的關系并不是變現的過程，這與傳統的資產“變現”概念相背，不利于對指標的理解。
(四)指標的計算公式有爭議甚至有錯誤
1．現金比率一般是指現金及現金等價物之和與流動資產的比值，有學者將計算式的分母取作總資產。還有人取作流動負債：2．經營活動現金凈流量／流動負債，也有人將分子取作“經營現金流入”：3．現金利息保障倍數有(經營活動凈現金流量+利息支出+所得稅付現)／現金利息支出及(利潤總額+利息支出)／n息支出兩種計算公式：后者更粗略一些，因為利潤總額未考慮到非付現費用及非經營所收或所付的現金；，分子分母顯然口徑不一．會導致錯誤計算。
三、包含現金流量項目的財務比率體系
鑒于現金流量表與傳統資產負債表和損益表之間存在緊密聯系．重構的財務比率體系是以同一時期三張報表的相關項目計算而成的比值為主體，剔除所有的結構比率、趨勢比率．按不同報表使用者分為四個方面——傳統的償債能力分析、盈利能力分析、營運能力分析和增設的財務彈性分析，不再對現金流量進行單獨評價
(一)償債能力分析
現金是償還債務最直接的工具．也是最終的償債手段。在傳統的速動比率、資產負債率等指標的基礎上，補充以下包含現金流量信息的財務比率：1．短期償債能力指標現金流量比率=經營活動現金流量／流動負債．該指標反映企業在經營活動中獲得現金償還短期債務的能力。其值越高．對短期債權人的本金保障程度越高但由于現金的流動性最強．其盈利能力也最差．該比率值過高．說明企業沒有充分利用現金造成資源浪費按速動比率的經驗值來推斷．現金流量比率值在l左右屬于理想范圍：2．長期償債能力指標：現金流量保障倍數=(經營活動現金凈流量+所得稅付現)／[現金利息支出+優先股股利／(1一t)+到期債務本金／新思考(1一i’)]
利息費用是可抵稅費用．滿足一元的這些債務只要求有1元的稅前現金流量．但優先股股息和債務本金償還須從稅后現金流量中支付．除以(1一t)得到相當于滿足它們的稅前現金流量
該比率值大于1．說明企業利用稅前經營活動現金凈流入量可以償還到期債務并支付利息、優先股股息．無需另行籌資來履行固定義務：反之，該比率值小于1．表明企業履行這些義務時．不但耗盡了同期經營活動產生的稅前現金流量．還動用了前期的現金及現金等價物．企業資產的流動性將受到不利影響．
(二)盈利能力分析
傳統的盈利能力分析主要都是依據權責發生制下的利潤。但利潤是否有實實在在的現金凈流入作為保障．還需要將現金流量與利潤額對比，判斷盈利的質量．作為傳統盈利能力分析的補充。可設置如下盈利質量分析指標：
營運指數=經營活動現金流量／(凈收益一非經營收益+非付現費用)
非經營收益主要是指投資收益、財務費用、公允價值變動損益、營業外收支凈額．而非付現成本包括計提的資產損失準備、提取的固定資產折舊、無形資產和長期待攤費用的攤銷、待攤費用的減少等。上式中的分母，常被稱為經營所得現金。該指標反映經營活動凈現金流量與調整后經營利潤的差異程度。該比率大于1．說明經營活動現金流量高于營業活動應得現金．主營業務創造的利潤具有更多的現金作為保證，該比率小于1。說明一部分收益尚沒有取得現金．原因是應收賬款的增加、應付賬款的減少或存貨增加．使得實際得到的經營現金減少。而存貨有貶值的風險．應收賬款有形成呆、壞賬的風險，因此。未收現的收益質量不如已收現的收益：即使不出現上述風險．存貨和應收賬款占用的資金也是有機會成本的．那么．企業取得同樣的凈收益要付出更大的代價，實際的業績水平下降，營業利潤的質量下滑。
(三)營運能力分析
在傳統財務分析中．銷售收入與投入資源或業務相比較．獲得的存貨周轉率、總資產周轉率等被歸納為營運能力分析指標。而獲現能力指標一般也是將企業經營活動現金流量與投入資源和相關業務相比較．如．將企業經營活動現金流量與資產平均余額相比較．將經營活動現金流量與銷售額相比較可見．營運能力評價指標和獲現能力評價指標都反映企業利用資源獲取經營成果的能力．不過．前者反映的是權責發生制下的經營成果．后者反映收付實現制下的經營成果從這個角度出發．可把獲現能力評價視為營運能力評價的補充可設置如下指標：1．反映銷售業務獲現能力指標銷售現金流量比率=經營現金凈流量／銷售額．該指標可以衡量銷貨收入在當年收現的程度．用以評價銷貨工作的質量。該比率值越高．說明企業積壓在應收賬款上的資金越少，企業的經營成本越低．管理效率越高：2．反映總資產獲現能力的指標資產現金流量回報率=(經營現金流量+利息支出+所得稅付現)，平均總資產．該指標更全面反映資產的獲現能力，用以衡量企業運用全部資產進行經營創造現金的能力．反映企業資產利用的綜合效果。其值越大．說明企業資產的利用效率越高。
(四)財務彈性分析
企業財務彈性是指企業應付各種挑戰、適應經濟環境變化的能力．具體表現為企業能否靈活籌集資金應付偶發性支出、股利支出以及捕捉投資機會的能力。將現金流量表與資產負債表、損益表相結合，能獲取現金流量和支付現金需要兩方面信息．用以判斷企業可穩定獲得的現金是否充足．
從而分析企業的財務彈性大小。可設置如下指標：1．現金股利保障倍數=每股經營現金流量／每股現金股利=經營現金流量／現金股利．該指標反映企業運用現金流量支付股利的能力。其值越大．說明企業對股利的支付越有保障．支付現金股利的能力越強。若比率值低于1，當遇到經濟不景氣，企業極可能沒有現金維持當前的股利水平．投資者可能要求擱置企業投資以發放股利，從而影響企業利用新的投資機會；或者，企業需要借債才能維持當前的股利水平．此舉將增加企業未來的債務負擔．降低未來可支出現金．企業的財務彈性變弱：2．現金流量再投資比率=(經營活動現金流量一現金股利)／(固定資產+長期投資+其他資產+營運資金)。根據資產=負債+所有者權益．營運資金：流動資產一流動負債．現金流量再投資比率還可表示為：
關鍵詞：商業銀行；信用風險評估；定性方法；定量方法
中圖分類號：F2
文獻標識碼：A
文章編號：1672-3198（2013）09-0027-02
企業信用評估和企業財務預警是企業財務管理研究的重要課題。諸多學者將兩個問題一起進行研究，這兩者之間還是有本質區別的。財務預警即財務失敗預警，是指借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料，利用財會、統計、金融、企業管理、市場營銷理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的經營風險和財務風險，并在危機發生之前向企業經營者發出警告。信用評估本質上是對企業履約各種承諾能力和信用程度進行全面評估，預測未來償債可能性來辨識不同企業的方法。服務的對象有商業銀行、金融監管機構、與受評對象有業務往來的商業客戶以及社會公眾和投資者。
（1）定性評估方法：人工專家分析法，又被稱為古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指貸款申請企業或個人的道德狀況，償債能力，貸款申請企業或個人的財產狀況，可用于進行貸款申請時抵押擔保的資產價值，宏觀經濟狀況。 5W法指貸款申請人、申請貸款的使用、貸款的時間長度、擔保資產價值及還款方式。目前我國商業銀行實務中仍主要采用的信用評估分析方法。
（2）定量評估方法。
①統計方法：多元判別分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是較早應用于企業信用評估的多元統計方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型對企業運營財務危機預警、企業違約預測問題進行研究，使用較少的財務比率迅速進行判斷分析，使用年度報表的數據運用財務比率進行分析：企業運營成本/平均總資產、留存收益/平均總資產、息稅前利潤總額/平均總資產、普通股股東權益合計/平均總負債、營業收入/平均總資產，并且對三十多家樣本公司進行分析，得到準確率較高的分析結果，該模型屬于貝葉斯判別，用樣本修正已有的先驗概率分布得到后驗概率分布。這篇經典論文開創了企業破產預測，財務危機預警，信用評估分析的先河。Altman（1977）在前述論文的基礎上進行了完善，又加入幾個財務比率建立ZETA模型，使用總資產收益率（利潤總額/平均總資產）、利潤增長率（利潤總額/上一年利潤總額）、利息保障倍數（息稅前利潤總額/利息費用）、留存收益/平均總資產、流動比率（流動資產/流動負債）、平均總資產、公司股票市價等財務比率，得到比簽署模型更好的分析結果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用財務比率進行企業經營財務預警及企業貸款違約分析，使用多元統計學中的Logistic回歸方法，使用1970至1971年的報表數據從的美聯儲成員銀行5600多家中選取58家屬于財務困境，違約樣本的銀行進行分析測算，使用資產凈利率（利潤總額/平均總資產）等8個財務比率，進行分析測算，并且分析不同的信息使用者的風險偏好差異，如投資人和債權人，測算不同的風險預警系數，便于信息使用者更好地作出分析決策，得到較好的分析結果，并且使用該多元回歸模型與前述的Z-Score模型，ZETA模型測算的結果進行對比分析，得到優于前述模型的預測數據。吳世農（2001）收集我國上市公司1998至2002年A股市場的ST公司共計七十多家，收集樣本數據的時間是公司轉化成ST的年度，并且選取相關行業的七十多家作為對照組樣本，進行橫截面數據分析，選用不同的計量模型進行對比研究，主要有線性概率模型（LPM），Fisher二類線性判定，Logistic模型等多元統計方法對企業財務進行預警研究，最終結果是Logistic模型的預測準確率均高于Fisher判別分析法和LPM的準確率。于立勇、詹捷輝（2004）也使用Logistic模型，選取商業銀行的貸款企業客戶的財務數據進行信用違約的分析，得到較好的測算概率。方洪全、曾勇（2004）在銀行信用風險評估方法實證研究及比較分析中運用Logit模型分析。李志輝、李萌（2005）選取了195家上市公司為樣本，Logistic模型的準確率高于線性判別模型神經網絡模型。Junni L. Zhang（2010）運用貝葉斯加分類樹法對德國公司財務報表數據進行償債能力進行有效得分類。
②信用風險評估模型。Credit Metrics（信用計量模型）是摩根大通等美國知名金融機構采用用VaR（在險價值模型）的思路，對個人和企業的貸款以及其他金融資產進行價值估計和風險預測的計算方法。麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型（信貸組合審查模型），是改造Credit Metrics模型，考慮到周期性宏觀經濟因素，結合信用風險評級轉移和宏觀經濟變量如年度經濟增長率、市場利率、政府支出等建立關聯模型，使用蒙特卡羅技術模擬宏觀經濟周期性因素的計算得到評級轉移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美國KMV公司提出后被穆迪公司收購），該模型是可以對上市公司的信貸違約概率進行預測分析。張玲等（2004）運用KMV模型評估我國上市公司ST公司和非ST公司的信用風險后得到，改變KMV模型的相關變量可以至少提前2年預警我國上市公司的信用違約風險，并且可以提前4年進行上市公司的信用風險變化趨勢的預測。戴志鋒等（2005） 運用KMV對我國上市公司數據和某國有商業銀行非上市公司的信貸數據進行驗證，實證結果表明非上市公司模型在中國具有一定的預測能力，但預測準確率低于歐美國家。Credit Risk+模型（信用風險附加模型）是由瑞士信貸銀行金融產品部（CSFP）開發的，它是一個違約模型（Default Model）。
③人工智能方法：神經網絡。陳雄華等（2002）采用人工神經網絡模型研究企業信用等級的評估問題，按照企業樣本分為制造業和非制造業兩大類，利用偏相關分析方法建立了企業信用評級的指標體系，實驗結果表明神經網絡模型具有更好的預測準確性。于立勇（2003）收集一百多個企業作為訓練樣本，運用神經網絡模型進行信用違約風險分析，得到有效的預測結果。章忠志、符林、唐換文（2003）使用神經網絡模型，選取28個企業數據做為樣本進行分析，預測結果準確率達到90%以上。徐佳娜、西寶（2004）使用人工神經網絡模型與層次分析法（AHP）相結合建立模型對企業信用風險進行評估，預測結果說明該模型比已有的其他模型準確更高。張衛東等（2006）建立模型結合前饋型神經網絡、遺傳算法和模糊數學方法來，評估商業銀行企業客戶的信用風險，使用Matlab軟件對選取的商業銀行企業客戶數據進行測算，得到的結果表明準確率比以前的模型方法有所提高，模型更具魯棒性。夏紅芳（2007）通過與上海某商業銀行的合作，對其1999-2005年的貸款明細和公司財務數據進行了系統研究，運用粗糙集理論的約簡功能，從中選出最能反映企業信用狀況的8項財務指標，再應用模糊神經網絡方法進行信用評估，實證研究表明所提方法具有較高精度。但是使用人工神經網絡模型需要根據實際的樣本數據不斷調整系數，相對而言模型的魯棒性不夠強。戴芬（2009）根據中小企業信用評估指標體系，提出了一種基于蟻群神經網絡的評估模型。結果表明蟻群神經網絡的預測方法與傳統的BP 神經網絡預測方法相比，具有較強的泛化能力，應用在中小企業信用評估系統中具有很高的評估準確率。
整數規劃法。薛鋒（2006）選取上市公司數據，使用混合整數規劃法，建立企業信用風險評估模型進行信用風險評估，模型可以滿足非參數檢驗，也不需要樣本數據服從正態分布，可以較為廣泛的應用，經數據實際測算的結果說明，該模型魯棒性較好，預測效果較好，準確率較高。遺傳算法。薛惠鋒（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合規劃算法構建企業信用風險評估模型。并利用上證50若干企業的實際數據對模型進行了實證檢驗。實證結果顯示該模型能有效預測上市企業的信用風險狀況。該模型在收斂性能及預測準確率等方面優于基于傳統的多元回歸方法及GP方法的信用風險評估模型。Jonathan N. Crook（2007） 參考諸多文獻比較線形回歸（LDA），Logistic回歸，決策樹，數學規劃法，神經網絡法，遺傳算法，遺傳編程，K近鄰法，支持向量機幾種方法，認為支持向量機法的準確率相對較高。
從以上對國內外研究現狀的分析可知，盡管國內外已有許多專家學者對商業銀行客戶信用評估進行大量的研究，但在實際應用中涉及中小企業的研究較少，未考慮我國企業普遍存在的內部人控制的企業中管理者個人因素對企業信用的影響，限制了模型的適用范圍。
參考文獻
[1]Altman，E.I.，Financial ratio discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，23（4）：189-209.
[2]Altman，E.I.，R.Haldeman & P.Narayanan，ZETA analysis：A new model to identify bankruptcy risk of corporations[J].Journal of Banking and Finance，1977，（l）：29-54.
[3]D.Martin.Early warning of bank failure： A Logit regression approach[J].Journal of banking and finance，1977，（1）：249-276.
[4]吳世農，黃世忠.我國上市公司財務困境的預測模型研究[J].經濟研究，2001，（6）：46-55.
[5]于立勇，詹捷輝.基于Logistic回歸分析的違約概率預測研究[J].財經研究，2004，（9）：15-23.
[6]方洪全，曾勇.銀行信用風險評估方法實證研究及比較分析[J].金融研究，2004，（1）：62-69.
[7]李志輝，李萌.我國商業銀行信用風險識別模型及其實證研究[J].經濟科學，2005，（5）：61-71.
[8]Junni L. Zhang，Wolfgang K. Hrdle The Bayesian Additive Classification Tree applied to credit risk modeling Computational[J].Statistics and Data Analysis 54 （2010） 1197_1205.
[9]張玲，楊貞柿，陳收.KMV模型在上市公司信用風險評估中的應用研究[J].系統工程，2004，（11）.
[10]戴志鋒，張宗益，陳銀忠.基于期權定價理論的中國非上市公司信用風險度量研究[J].管理科學，2005，（6）.
[11]陳雄華，林成德，葉武.基于神經網絡的企業信用等級評估系統[J].工程學報，2002，（6）：570-575.
[12]于立勇.商業銀行信用風險評估預測模型研究[J].管理科學學報，2003，（5）：46-52.
[13]章忠志，符林，唐換文.基于人工神經網絡的商業銀行信用風險[J].模型經濟數學，2003，（3）：42-47.
[14]徐佳娜，西寶.基于AHP-ANN模型的商業銀行信用風險評估[J].哈爾濱理工大學學報，2004，（3）：94-98.
[15]張衛東，韓云昊，米陽于.GA-BP模糊神經網絡的商業銀行信用風險評估[J].工業工程與管理，2006，（5）：81-84.
[16]夏紅芳.商業銀行信用風險度量與管理研究[D].南京：南京航空航天大學，2007，（8）.
[17]戴芬，劉希玉，王曉敏.蟻群神經網絡在中小企業信用評估中的應用[J].計算機技術與發展，2009，（10）：218-221.
[18]薛鋒，柯孔林.基于混合整數規劃法的企業信用風險評估研究[J].中國管理科學，2006，（2）：39-44.
摘要：財務危機的出現意味著企業基本面發生根本性變化，處理不當就會導致企業破產。因此，識別企業財務危機，并對其做出預警，不僅對企業經營者及時采取措施化解危機具有重大的意義，而且對于投資者規避風險也有非常重要的價值。
關鍵詞：財務危機；預警；指標體系
一、引言
“財務危機”又稱財務困境，最嚴重的財務危機是企業破產。企業因財務危機最終導致破產實際上是一種違約行為，所以財務危機又可稱為“違約風險”。
關于財務危機的定義，目前尚無一個統一的說法。具有代表性的觀點有以下幾種：(1)Beaver(1966)將破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務危機。(2)Altman(1968)定義的財務危機是進入法定破產、被接管或者重整的企業。(3)Deakin(1972)則認為財務危機公司僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司。(4)Carmichael(1972)認為財務危機是企業履行義務時受阻，具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。(5)Wruck(1990)給出的財務危機的定義是企業現金流量不足以抵償現有債務的情況，這些債務包括應付未付款、訴訟費用、違約的利息和本金等。(6)Ross等人(1999；2000)則認為可從四個方面定義企業的財務危機：一是企業失敗，即企業清算后仍無力支付債權人的債務；二是法定破產，即企業和債權人向法院申請企業破產；三是技術破產，即企業無法按期履行債務合約付息還本；四是會計破產，即企業的賬面凈資產出現負數，資不抵債。(7)Lee(2004)認為可以從兩方面定義財務危機：一是未能償還到期借款的本息，借款期間有過延期還款和減少本息支付的協議；二是公司的凈資產減少到其股本的一半以下。
綜合上述各種定義可知，無論財務危機如何定義，企業發生財務危機都具有無力償還到期債務、現金流的緊張狀態可能使經營無法持續的特點。財務危機的出現意味著企業基本面發生根本性變化，處理不當就會導致企業破產。因此，識別企業財務危機，并對其做出預警，不僅對企業經營者及時采取措施化解危機具有重大的意義，而且對于投資者規避風險也有非常重要的價值。
二、文獻綜述
企業財務危機預警問題的研究很早就引起了各方面的關注，很多經濟學家與財務專家都在這方面做了大量的工作，他們利用相應的財務變量構造了一系列的預測模型，其中有代表性的研究成果可歸納為四類。
(一)單變量模型
單變量模型是運用單一變數、個別財務比率來預測財務危機的模型。最早的財務預警研究是Fitzpatrick(1932)的單變量破產預測研究。此后，WilliamBeaver(1966)使用單變量為分析方法，采用成對抽樣法進行樣本配對，考察了29個財務比率在企業陷入財務困境前1-5年的預測能力。Beaver發現在破產前一年的預測正確率可以達到87%，對于失敗企業是最具有預測能力的指標。國內學者對單變量模型也作了較深入的研究，包括陳靜(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用1995-1997年的財務報表數據，進行了單變量分析。吳世農和盧賢義(2001)以70家ST公司和70家非ST公司，應用單變量分析法研究了在上市公司陷入財務危機前5年21個財務指標之間所存在的差異。
單變量模型的優點是只需要觀測一個變量，應用比較簡單；但是，任何一個財務比率無法充分和全面地反映企業的財務特征，所以該方法在現今的研究中很少被單獨使用，一般都是與其他方法結合運用。
(二)多變量分析模型
多變量分析模型又可以分為多元回歸分析模型和多元判別分析模型。EdwardAltman(1968)使用多變量分析法對企業財務危機進行研究。他以1946-1965年間33家破產的制造業企業為樣本，并配對33家正常企業，將22項財務比率分為流動性、獲利性、財務杠桿、償債能力和活動力五大類指數，利用多變量分析法建立了著名的Z-Score記分模型。Meyer和Pifer(1970)以1948-1965年間失敗的30家銀行與其相匹配的30家非失敗銀行為樣本，利用二元回歸分析法建立模型，并且用9對相匹配銀行組成的預測樣本對模型進行了驗證。此外，還有其他典型的判別分析模型，包括：Deakin模型、Blum模型、Casey模型和Taffler模型等等。國內的相關研究主要有陳靜(1999)使用1995-1997年的財務數據，對27家ST公司和27家非ST公司進行的多元判別分析。張玲(2000)以120家公司為研究對象，使用其中60家公司的財務數據，通過多元判別法建立了財務危機預警模型。盧守林等(2002)以滬深兩市A股市場上所有上市公司1998-2000年的財務資料為依據，用多元判別分析法構建的Z-Score模型。
多變量分析法彌補了單變量分析法的不足，具有較高的準確率和穩定性，但是也存在著一些不足：第一，這種方法受到了統計假設的限制，只適用于自變量近似服從正態分布的情況，并且要求組內的協方差矩陣相等，否則得到的預測結果可能是有偏的；第二，多元判別分析要求財務危機公司與正常公司之間一定要配對，而配對的標準具有較大的主觀性。
(三)多元條件概率模型
多元條件概率模型是使用極大似然法對參數進行估計的一類概率模型，包括Logistic模型和Probit模型。Martin(1977)首次使用Logit模型預測公司的破產及違約概率。Ohlson(1980)從1970-1976年間在美國的上市公司之中排除公共事業、運輸公司、金融服務業，總共挑選出105家破產公司和2058家正常公司為樣本，采用九個財務比率建立了Logit模型。Huffman&Ward(1996)運用Logit模型對1977-1991年間違約的171家企業的高收益債券進行了預測研究等。國內的相關研究主要包括：吳世農和盧賢義(2001)分別采用多元判別分析和Logit回歸方法建立和估計了預警模型。劉旻(2001)使用1999年28家ST公司與另外28家正常公司陷入財務危機前3年的數據，通過Logit回歸方法建立了財務危機預警模型。姜秀華(2002)和齊治平(2002)利用Logit模型對我國上市公司進行信用風險分析。李萌(2005)以不良貸款率作為信用風險衡量標準，構造商業銀行信用風險評估的Logit模型等。
多元條件概率模型的主要優點是不需要自變量服從多元正態分布和組內協方差矩陣相等的假設條件，但是要求因變量有邏輯含義，而且計算過程較為復雜，有很多近似處理。
(四)神經網絡預警模型
神經網絡，又稱人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一種從神經心理學和認識科學的研究成果出發，應用數學方法發展起來的并行分布模式處理系統。常見的神經網絡模型主要有：BP神經網絡模型、MDA協助神經網絡模型、ID3協助神經網絡模型和SOFM協助神經網絡模型。Odom和Sharda(1990)是將人工神經網絡模型應用在破產預測模式中最具代表性的學者。Koh和Tan(1999)以1978-1985年間出現的165家破產公司為失敗樣本并以正常公司165家作為配對樣本，使用人工神經網絡模型構建了企業危機預警模型。在我國，王春峰(1998)、楊保安(2001)等學者也在此領域進行了深入的研究，楊保安通過對中信實業銀行的分析，選取了4大類共15個財務指標，運用BP神經網絡方法建立了一個可供銀行用于授權評價的預警系統。臺灣的林文修(2000)選取1992-1996年在臺灣證交所上市企業中的36家失敗企業和64家正常企業，并區分為學習樣本73家與測試樣本27家，比較了多元判別分析、Logit模型、BP神經網絡模型和演化式神經網絡模型等四種方法的模型預測準確率。神經網絡預警模型的主要優點是分析層次清晰且邏輯關系嚴密，并依據心理學理論加入了一主觀因素，從而有效地使客觀分析與主觀判斷相融合。它的缺點是規范分析特點明顯，不適宜做實證分析，分析模式缺乏靈活性，數據性假設條件過于苛刻。
三、財務危機預警的指標體系設計
導致企業發生財務危機的因素很多，且錯綜復雜，單變量模型與多變量模型僅能揭示影響關系與程度，變量的選擇會因分析人員偏好的不同而不同，其不僅缺乏統一的理論基礎，而且系統性往往較差，多元條件概率模型和神經網絡預警模型雖然在分析技術上較為先進，且分析企圖試圖更精確，但它們在強調分析技術的同時，往往忽略了立論的基本依據，且在變量選擇中往往伴隨較明顯的盲目性。因此，作為完善多變量模型系統，為多元條件概率模型和神經網絡預警模型提供變量選擇的依據，利用相應的財務理論構建企業財務危機預警指標體系就是研究企業財務危機的基礎之基礎。但從財務本身的角度去分析，財務危機形成的原因可以歸結為以下幾點：(1)公司經營狀況不佳，導致營業收入無法穩定增長，造成公司的連續虧損，使得財務危機發生的可能性增大；(2)過高的負債使公司面臨更大的財務危機。雖然公司本身有盈余，但是可能因為無法應付短期的龐大利息支出而造成破產倒閉；(3)現金流量發生持續性的凈流出，企業就像是流動性資產的儲水槽，若水槽中的流量變小(資產變少)，流入量減少(現金流入減少)，流出量增加(現金流出增加)，流入量與流出量之間的差量就會逐步增大，這樣會使公司出現財務危機的概率增加。
綜合引起財務危機的三個主要因素，可以對應用五個方面的財務指標來描述或預警財務危機，用經營能力指標、成長能力指標和獲利能力指標來度量或反映企業的經營狀況，用公司的償債能力指標來度量或反映企業的債務負擔，用現金流量指標來度量現金流。從預警的角度考慮，五個方面的財務指標可進一步細分為20個更具體的財務變量(見表1)，以此構成財務危機預警的指標體系。
以深滬兩市A股中被ST的上市公司為實際考察對象，利用2006年1月1日-2007年12月31日深滬兩市A股中154家被ST的上市公司的數據。剔除由于以下幾種原因而被ST的上市公司：(1)上市兩年內被特別處理的公司；(2)因自然災害、重大事故等意外事件而被特別處理的公司。經過剔除后，本文選取的有效樣本變為80家。根據研究期間一致、行業相同或相近、規模相當的原則按1：1的比例選擇沒有被ST的上市公司作為配對樣本。由于我國上市公司年報披露制度規定上市公司公布其年報的截止日期為下一年的4月30日，上市公司(t-1)年的年報和其在第t年是否被ST幾乎同時發生，因此，用(t-1)年的數據預測第t年是否被ST沒有實際意義。在本文中采用(t-2)年的數據進行分析。
表6是財務危機公司和正常公司的成長能力指標在發生財務危機前2年的統計性描述，包括最大值、最小值、平均數、標準差和t值。
四、結論
一、非標準化考試的目的
1.降低抄襲、替考等作弊行為。在以往的標準化考試中，同學們一般是在規定的時間內完成相同的試卷，有的同學擔心考試不及格，有的同學希望取得高分，因此，考試作弊的現象在大學校園里比比皆是。一系列嚴肅考風考紀的處罰條例也應運而生，但是行政的處罰并不能徹底的杜絕考試作弊現象。作為解決問題的根本方法就應該設計一種能夠有效地檢測學生學習結果的方式，檢測出學生真正掌握知識的程度和運用知識的能力，使學生們無需也不能通過作弊而取得好的評價。
2.實現社會的需要和學生個性的需要。學校培養學生的準則是能夠為社會輸送需要的人才、能夠幫助學生實現自我價值。傳統的標準化考試，所有學生面對一樣的試題，所有試題有統一的標準答案，這樣的考試對所有學生的要求是一樣的，但是我們培養的不是具有一樣特點，具備同樣能力的人才，社會需要的人才是多方面的，統一模式下培養出來的人并不能滿足社會對人才的多方面需要；另一方面，每個學生的興趣點是不同的，傳統的標準化考試無法讓同學們展示他們的特長，無法基于個人本身的興趣對知識進行深入細致的研究，本文所探討的非標準化考試致力于可以滿足以上兩點需要。
3.改變傳統的應試教育。長期以來考試成績用來作為評價學生的唯一標準，教學的目的逐漸演變成讓學生們在考試中取得高分，而不是真正學到了什么，學到的知識是否會運用。以致產生了“高分低能”的說法。這里面比較典型的是大學英語的四、六級考試。大學英語的四、六級沿用的就是標準化的考試方法。但是經過多年的實踐證明，四、六級的考試成績并不能真正反映出學生對英語掌握的真正水平。我們大學中那些標準化英語考試分數很高的學生有不少人卻不具備真正的英語聽說和讀寫能力。
二、非標準化考試模式的設計
近幾年來，許多人都提出了并且嘗試了考試改革，比如實行開卷、半開卷考核方式；實行大論文的考核方式等等。實踐證明，在減輕學生負擔、培養學生的學習能力方面，已經取得了一定的成績。本文所探討的非標準化考試模式主要適用于經濟管理類、社會科學類偏文學科學生的期末考核，具體設計如下：
1.考試形式。非標準化考試有兩部分組成，一部分仍然是以試卷的形式，這部分基本上同標準化的考試一致，但是在試題的設置方面更加側重能力的考察，沒有名詞解釋，簡答這樣的傳統題型，而是將這些基礎知識融合到論述和案例分析中，也就說要想回答對試題，首先就要了解這些基本的概念和相關的基礎知識，這樣更能考出學生的水平和能力，也給學生充分的發揮個人創造力、想象力的空間；另外一部分采用答辯的方式，任課老師針對本學科的實際情況布置一個題目，每3～4名同學組成一個小組，以組為單位根據老師的要求進行準備，在老師規定的時間進行答辯，答辯的過程中老師和其他學生均可進行提問，最后老師給每名學生一個答辯成績。
2.成績評定。改變以往一卷定終身的弊端，非標準化考試的最后成績也有兩部分組成，即分別賦予試卷成績和答辯成績一定的權重，如分別為50%，得到最終的成績。即總成績：卷面分數×50%+答辯分數×50%。
3.參考答案及評分標準。對于試題部分，由于所有的題目均為客觀題，并且很靈活多樣，因此答案也沒有固定的標準，只要有一些答題要點即可。評分標準也要根據回答的程度而設定。比如，一道題目共有10個要點，每個要點1分，若學生全都答對，即可得到滿分10分，若答對了5個，即可得5分。對于答辯部分，沒有參考答案，任課老師可綜合學生的準備情況、自述情況、答題情況制定一個分數標準體系。
三、非標準化考試的實踐
根據以上的設計，我們選取金融學1(投資概論)這門課程進行非標準化考試改革試驗，這門課程在我院的04級金融學專業開設，本文僅對非標準化考試的答辯部分的實踐進行詳細說明。
1.答辯要求。04級金融學專業共有31人，事先學生按照自愿組合的方式分組，每組2～4人。老師規定答辯的主題為“財務預測”，學生需以組為單位搜集某公司的有關資料，分析公司的財務報表，依據報表的數據計算公司的某些財務比率(這些財務比率都為本門課程需要掌握的)，根據計算結果預測公司未來的財務狀況。每組的答辯時間為10分鐘。學生答辯的次序由學生自行決定，沒有事先規定，即當一組答辯完畢之后，另外一組即可自愿上臺。答辯要陳述的內容由小組成員自行分配。
2.答辯過程。首先，學生介紹公司的概況，包括公司名稱、主營業務、在國內國際市場的地位，通過陳述有關財務報表說明公司的財務狀況和重要的資產、負債、利潤、現金流量等項目。
然后，將所要求算的財務比率通報其他學生及老師。并基于所計算的相應公司的財務比率預測公司未來的財務狀況，得出結論。
最后，其他學生根據答辯組介紹的內容，對有異議的問題進行提問，答辯組成員予以解答；在學生提問之后，老師提問與答辯內容相關的問題，并針對學生的表達等提出一些意見和改進方法。整個答辯過程氣氛活躍，學生表現出了很強的積極性和參與精神。
為了更加形象地說明答辯過程，以下舉例說明：
我院金融專業學生A和學生B為一組，他們所介紹的公司為“聯通公司”，他們在陳述的過程中介紹了聯通公司的概況和聯通公司的三大報表(資產負債表、現金流量表、利潤表)，利用三大報表的數據計算了外部籌資，內部增長率，流動比率，速動比率等財務指標。根據計算結果，學生預測了未來聯通公司的財務狀況良好，并預測了聯通公司下一年度的利潤率等。接下來的老師提問，老師針對答辯過程提出了問題并給了相應的建議。該小組答辯結束后，老師從各個方面對小組的表現作了紀錄。
四、非標準化考試的積極作用與存在的問題
從非標準化考試在我院的實施來看，它作為不同于傳統考試模式的新形式，主要有以下優點：
1.培養了學生主動學習、主動研究和分工協作的精神，而且也培養了學生的表達能力，這對于學生專業能力提高是非常重要的。
2.學生可以出于自己的興趣，按照自己的方式來準備資料，學習、鞏固一些自己還沒有掌握的知識。比如說：有一組所研究分析的公司是一個外國公司，查閱的的是外文資料，一些與公司相關的資料都是學生自己翻譯的，這樣，即充分發揮了國際學院學生英語好的優勢，也同時提高了金融學的專業知識和英文能力。
3.學生不僅對自己所研究的公司有所了解，而且通過傾聽其他同學的介紹，也了解了其他的公司，開闊了眼界。更重要的，從準備到答辯的整個過程，學生都表現出了強烈的熱情和興趣，這比較符合素質教育的目的，學生是為了興趣而學習，不是為了考試而學習。改變了傳統的單一化、模式化教育。
但是，同時，在其適用性方面也發現了一些問題：
1.這樣的考試模式更適合一些有些基礎的高年級同學，比如說大二、大三的學生，而我們此次試點是針對于大一的學生，因為大一的學生所學的內容還屬于基礎知識階段，這樣的方式對于他們略顯有些難度，有些囫圇吞棗的印象。
2.這樣的考試模式對于具有主動學習意識的同學有很好的效果，這些學生在整個過程中通過網絡、書籍學到了很多有實用價值的知識。但對于主動意識不強的學生，也存在著蒙混過關的現象。
【關鍵詞】財務風險；識別與控制；財務預警機制
1 風險概念的階段性發展
國外對風險問題的研究始于19世紀末，1895年，Haynes從經濟學意義上提出風險的概念。他認為：“風險一詞在經濟學和其他領域中，并無任何技術上的內容，它意味著損害的可能性。某種行為能否產生有害的后果應以其不確定性界定，如果某種行為具有不確定性時，其行為就反映了風險的負擔。”
世界上第一個對風險進行理論探討的經濟學家是美國學者威雷特，1901年他在其論文《風險與保險的經濟理論》中給風險下了這樣的定義：“風險是關于不愿發生的事件發生的不確定性的客觀體現。”
1921年，美國經濟學家奈特在他所著的《風險、不確定性和利潤》一書中對風險的涵義作了進一步闡述，他認為風險不是一般的不確定性，而是“可測定的不確定性”，他指出，經濟生活中的現實風險和未來風險都可以借助數理統計分析來計量和測定。
研究風險的國內外學者站在不同的學術視角，給出了風險的內涵。由于概念具有本質性的特點，清晰闡釋概念是對風險的政策制定提供有效指導的先決條件。筆者認為可以將風險理論特征歸納為五點：風險的不確定性；風險的客觀性；風險的復雜性；風險的動態性；風險的可度量性。
2 財務風險的內涵及分類
2.1財務風險的內涵
學術理論界對企業財務風險存在兩種認識：一是企業財務風險是由于企業財務活動中各種不確定因素的影響，使企業財務結果與預期收益發生偏離，因而造成蒙受損失的機會和可能；二是財務風險是企業用貨幣資金償還到期債務的不確定性。本文將前一種觀點稱為廣義財務風險，將后一種觀點稱為狹義財務風險。
廣義的財務風險從資金運動及其所體現的財務關系角度出發來界定財務風險，認為企業財務活動的組織和管理過程中的任何一個環節出現問題，都可能帶來財務活動成果與預期收益的偏離，這種偏離一般是指財務活動成果的減少，帶來償債能力和盈利能力的降低。
狹義的財務風險認為企業的財務風險是由于企業負債經營引起的，風險的中心在于貨幣資金的運動，這種運動以貨幣資金為起點，也以貨幣資金為終點。
2.2財務風險的分類
依據劃分標準的不同，可對財務風險進行不同分類。按照財務風險的可控程度，分為可控風險和不可控風險；按照能否通過多角化的方式分散，分為不可分散風險和可分散風險；按照風險發生的狀態，分為靜態風險和動態風險；按照風險設計的層次和范圍，分為微觀風險和宏觀風險；但通常上人們按其成因及性質將財務風險分為籌資風險、投資風險、現金流量風險、利率風險及匯率風險五類。根據上述分類標準，本人更認同將財務風險按成因及性質進行劃分。
3 財務風險的識別與控制
3.1財務風險識別
葉冬梅（2006）提出財務風險預測的主要方法是充分認識、分析企業內外部的經濟信息，利用財務比率，建立財務風險評價模型，進行財務風險分析，及時向決策者提交風險分析報告，形成財務風險預警系統。賀妍（2008）認為風險分析的一個重要作用是根據風險大小和事件的重要性設定優先次序，以合理安排資源配置。
3.2財務風險的控制
3.2.1確定風險反映態度。確定風險反應態度的出發點是降低企業風險管理成木，提高風險管理效益。對待風險的態度不同，其在復雜多變的環境中對風險的控制力度也就不同。
3.2.2風險預防方法選擇。回避風險法：綜合評價各種可能發生的財務風險，選擇風險最低的方案；降低風險法：努力通過措施使其降低；分散風險法：通過聯營，多種經營及多元化投資等方式來分散企業財務風險的方法；轉嫁風險法：通過某種手段，將風險轉移給其他單位承擔。
3.2.3風險處理措施選擇。風險成本攤入：企業可將一部分風險損失事先以成本加價的形式攤入成本，將風險自行消化；建立風險基金：對于出現的偶然性很大而損失有限的風險，有計劃地提取一定數量且獨立于企業運營資金之外的貨幣資金，防止風險發生對企業正常運營資金的影響，保證企業經營活動的正常進行。
3.2.4建立財務預警機制。初始財務指標的確定目前無論是理論界還是實務界通常使用資產負債表、利潤表、現金流量表及其它相關明細表和在此基礎得出的各類財務比率來構建財務風險預警機制的指標體系。主要包括四大類（如圖1所示）：短期償債能力、長期償債能力、經營能力、盈利能力。按照普遍性、相關性、可比性、動態敏感性和可操作性的原則同時借鑒前人的經驗，選取了四大類中的20個指標作為初始財務指標。
圖1 公司財務預警機制——初始指標4 企業財務風險研究不足及未來展望
4.1研究不足
財務風險理論研究已取得較大成果，但也缺乏對實踐的普遍指導意義，研究存在著些許不足之處：（1）鑒于研究財務風險的學者有著不同的專業學術背景，研究視角各異，使得該理論內涵的界定仍然存在較多的爭議；（2）研究的內容大多以淺層次的描述和分析為主，缺乏更深入的對財務風險內部綜合性的定性和定量研究；（3）缺乏對多層次財務風險的特殊性進行深度探討，致使財務風險差異性很難得到準確劃分。
4.2未來展望
縱覽財務風險管理研究與實踐的現狀，筆者認為未來還可以從以下角度對財務風險開展研究：（1）風險管理的思想和視角應該與時俱進，不斷創新，可以從現代企業價值鏈管理與金融管理的新視角來做新的理論發展研究；（2）從主要以規范研究方法和定性研究方法向實證研究方法轉變；（3）對企業財務風險的衡量和指標的確定應采用動態和系統方法相結合，運用動態的視角觀察企業內部與外部的環境確定企業面臨的風險。
參考文獻：
[1]何茜.外資企業WCDP公司財務風險管理研究[D].蘭州大學，2012
[2]許煥升.風險管理的方法工具[J].管理視角，2008，（4）：48-49
關鍵詞：民營上市公司 綜合指標 預警模型
財務危機泛指出現困難，不能暫時或永久履行正常的支付義務（無論短期還是長期），并可能引發破產的情形。財務危機不僅僅是由于財務活動引起的，公司治理方面的缺陷更是導致危機發生的源泉。
1 樣本設計
我國學者都是以因財務狀況異常而被特別處理作為財務危機上市公司為樣本，因此本文依據萬得資訊、新浪網，以滬、深兩市2010年首次被特別處理的8家民營上市公司以及按1：1的比例嚴格配對的8家健康公司作為樣本構建模型。另選取了2010年深、滬兩市ST和非ST的上市公司共16家（其中ST公司10家，健康公司6家）作為檢驗樣本。
2 指標選取及篩選
2.1 指標的選取 通過國內重要的文獻索引并結合前人研究發現，有些人通過借鑒我國財政部等四部委聯合頒布的“國有資本金效績評價規則”中廣泛應用的財務評價指標體系來構建指標體系；有些人則采用根據指標出現次數多少的方法來選擇、構建指標體系。本文針對民營企業發生財務危機的原因，同時結合陶立[1]在其碩士論文中對于企業財務危機的因素的解釋、指標獲取的難易程度，選取了財務指標和公司治理指標兩類指標。財務指標涉及運營能力、償債能力、盈利能力、增長能力四個方面；公司治理指標指的是公司治理結構方面的指標。具體指標如表1所示。
2.2 指標篩選 首先運用K－S檢驗方法檢驗30個指標變量是否服從正態分布，結果為：
X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12，X15，X20，X21，X22，Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6服從正態分布。
接著對服從正態分布的22個變量進行T檢驗。對其余8個變量進行Mann-Whitney U非參數檢驗。檢驗后保留X10，X13，X14，X16，X17，X18，X19，X20，X23，Y7共10個指標。
3 研究方法的選擇
Logistic回歸[3]，是最為常用的預測被解釋變量為0－1變量(二分類變量)的方法。它根據樣本數據采用一系列財務比率變量，使用最大似然估計法估計出個參數值，經過一定的數學推導運算，可求得相應變量取某個值的概率。Logistic回歸在實際運用中非常簡單、方便。另外，吳世農、盧賢義認為Logistic分析方法要優于多元線性回歸，因此本文采用Logistic回歸模型構建財務危機預警模型。
Logistic模型的數學表達式：
p=■
4 構建模型
由于自變量之間的相關性會產生共線性，而Logistic模型對自變量的多元共線性很敏感。因此本文在進行Logistic回歸建模之前，以0.5的Person相關系數作為標準，分別對初步篩選出的財務指標變量以及治理指標變量進行進一步篩選。篩選結果為T-2年保留X10，X16，X17，X20，X23，Y7共6個指標。
4.1 T-2財務指標Logistic回歸模型的構建 在T-2年選擇X10，X16，X17，X20，X23作為解釋變量，運用SPSS13.0用Backward：LR方式，對8家ST公司和8家非ST公司變量在危機發生兩年前分別進行Logistic回歸建模。選擇的標準為：F值的概率小于0.05的進入，大于0.10的剔除。結果為：
T-2年只含財務指標的Logistic回歸模型為：
p=■
4.2 T-2綜合指標Logistic回歸模型的構建 解釋變量X10，X16，X17，X20，X23，Y7運用SPSS13.0用Backward：LR方式，構建模型為：
p=■
5 樣本檢驗
將8對建模樣本、16家檢驗樣本公司的原始數據分別代入T-2年的兩個Logistic回歸模型進行預測（0代表危機公司，1代表健康），計算P值；以0.5為分割點，來判定公司會發生財務危機，還是財務狀況正常。如果P0.5，就判定該公司發生財務危機。將公司的真實情況與預測的結果相比較，計算模型的預測精度。
6 研究結果分析
研究顯示，綜合指標預警模型比財務指標預警模型具有更強的預測能力。T-2年綜合指標模型對建模樣本、檢驗樣本的正確率分別達87.5%和79.15％，大于財務指標模型對建模樣本、檢驗樣本的正確率81.25%和70.85％。這些說明公司治理指標具有一定的判別能力，可以提高模型預測能力，有較高的應用價值。從結果上分析，本文的Logistic模型的預測準確率較其他學者的Logistic模型的預測準確率有些偏低，可能是由于而本文為了使研究的結果具有可比性，只采用2010年度首次被ST的民營上市公司，樣本量不足，在一定程度上影響到Logistic模型結果的準確性。
參考文獻：
[1]陶立.我國上市公司財務危機預警研究[D].河海大學，2006:35.
[2]劉孫蕓.公司治理角度下財務危機預警研究[D].長沙理工大學碩士論文，2006:37.
[3]戴.引入非財務信息的上市公司財務危機預警模型實證研究[D].大連理工大學，2007:45.
【關鍵詞】商業銀行跨國并購動因銀行效率DEA
當前，金融自由化程度愈加深化，眾多國際金融集團力求抓住世界經濟高速融合的機會，擴大自身服務范圍和領域，掀起了一輪銀行之間相互持股、參股乃至全球銀行業整合并購的大潮。國內銀行業為了自身的生存與發展，也紛紛展開各種形式的銀行并購活動。然而，中國銀行業跨國并購是否有利于商業銀行硬實力的提升？其效率變化是怎樣的呢？這些都是理論界及銀行管理層共同關注的問題。
一、我國商業銀跨國并購動因分析
盡管西方發達國家的銀行業己經掀起了多次并購浪潮，但是對中國銀行業而言，跨國并購仍然處于剛起步的發展階段。我國商業銀跨國并購主要動因，可以概括為以下三點：
1.合理配置資金，提升盈利能力
我國得銀行業有著鮮明的中國特色，尤其是大型商業銀行，其資金主要來源于上市融資和政府的注資。相比國際上其他銀行，我國商業銀行的資金來源有著絕對的優勢。收益是企業擴張的根本動力，大量的資金需要多元的投資渠道來獲得盈利。中國的銀行業通過跨國并購這一對外投資方式來合理配置剩余資金，不僅規避了匯兌方面的損失，也提升了盈利能力。
2.完善銀行布局，走國際化道路
銀行的生存和發展依賴于它所服務的客戶。近年來，我國很多大型企業都將其業務領域向國際擴展，逐步成長為大型的跨國公司。如果中資銀行不走向國際化道路，那么其在國內的相應業務也會逐漸失去。同時，一些力圖開啟國際業務的企業在海外由于存在語言和文化等障礙，且沒有在當地建立良好的信譽，無法得到當地金融機構的服務和信任，業務開展舉步維艱。越來越活躍的國際活動激勵了我國商業銀行的神經，促使銀行等金融機構跟隨企業“走出去”，提供相應的金融咨詢、企業融資以及結算方等面的海外服務。
3.把握市場機遇
隨著金融危機的蔓延，海內外資產大幅貶值，而動蕩不安的金融市場信心不足，一輪輪撤資的接連發生，可謂是雪上加霜。此輪危機中，由于中資銀行參與國際金融市場程度不深，受影響相對較小，有充裕的現金和外匯資產，所以市場上客觀上存在的投資空檔以及相對低廉的資產成本，恰好為中資銀行海外擴張，提供了一個好時機，能夠為銀行的國際化發展帶來事半功倍的成效，而海外并購是最簡單有效的方式。
二、并購效率研究方法綜述
社會資源是普遍稀缺的，經濟學的最核心內容就是研究如何有效的配置資源，使資源的使用效率最大化。并購效率理論著重考察并購活動對企業效率的改進，達到帕累托最優，從而節約成本，提高收益。針對并購效率的研究的那功法，目前主要有財務比率分析法和前沿分析法兩大類。早期的研究大多采用財務比率分析法，簡單的通過橫向比較發生并購和未發生并購銀行的財務數據以及縱向比較并購發生前后的財務數據，分析并購對銀行效率的影響。由于簡單的采用財務比率來評價效率存在不能有效的區分X效率獲利和規模與范圍效率獲利等缺陷，現在研究著普遍會采用前沿分析法。
DEA方法是前沿分析法中非參數分析法的一種，是集運籌學、管理科學和數理經濟學為一體的一個新領域。DEA方法可以進行多投入和多產出情況的處理。DEA方法的獨特優勢令其在各領域都得到了廣泛的應用。本文就將采用DEA方法對我國銀行跨國并購的效率問題進行分析。
三、DEA基本模型
DEA基本模型是由Charnes和Cooper等人于1978年開始創建的，使用數學規劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元（簡記為DMU）間的相對有效性。根據對各DMU觀察的數據判斷DMU是否為DEA有效。該方法本質上是通過綜合分析投入產出數據，確定有效生產前沿面，根據各DMU與有效生產前沿面的距離狀況，確定各DMU是否為DEA有效，并指出DMU非DEA有效的原因及改進方法。
1.BCC模型
DEA基本模型中的CCR模型是評價多投入、多產出的決策單元同時為“技術有效”和“規模有效”的理想的模型和方法。在此模型中假設DMU規模效率不變，則得到最優解θ*即為DMU的技術效率。若將假設放寬至規模效率可變，加入表示規模收益狀態的約束條件，則在此基礎上得到了本文所需的BCC模型。
根據BCC模型得到的最優解θVRS即為純技術效率，技術效率θ*與純技術θVRS效率的比值θS=θ*/θVRS即為規模效率。
2.結果判斷
若BCC模型最優解θVRS=1，則稱該DMU為純技術效率有效，若θVRS≠1，則該DMU為純技術效率非有效。作為規模效率θS，如果θS=1，則表示該DMU處于最佳的規模狀態，稱其為規模有效；如果θS≠1，表示該DMU規模無效。
四、實證分析
1.樣本選取
90年代以來的第5次并購浪潮可謂一場是銀行業整合并購的大潮。自此，國內的銀行業也開始了跨國并購的步伐。不同銀行具體經營業務以及自身特點不同，其并購效率改善的原因也是多種多樣，考慮到銀行的并購交易與財務績效的變化有一個時滯問題，并購后的效率改善并不能立即顯現出來，因此本將選取建設銀行并購收購美國銀行（亞洲）股份有限公司和工商銀行并購南非標準銀行及澳門誠興銀行案例進行分析研究。分析數據均來源于各銀行的年度財務報表以及《中國金融年鑒》。
2.輸入、輸出指標的選取
DEA方法輸入、輸出指標的選擇是此方法的關鍵。綜合考慮國內外學者對并購效率進行研究時所選取的指標，并結合到我國商業銀行的經營現狀和數據的可得性，本次分析將選取固定資產、營業支出作為輸入指標，將貸款、存款、營業利潤作為輸出指標。
3.研究結果及分析
本次分析數據均來源于各銀行的年度財務報表以及《中國金融年鑒》。數據采用LINDO軟件進行計算，得出兩家銀行并購前后技術效率、純技術效率和規模效率變化的情況。
根據檢驗結果，我們將銀行進行了類別劃分。若純技術效率、規模效率都為1，該銀行稱之為整體有效率銀行；若純技術效率為1，但規模效率低于1，給銀行稱之為無規模效率銀行；若純技術效率和規模效率都小于1，則該銀行稱之為正統無效率銀行。
2006年度前，建設銀行和工商銀行的純技術效率和規模效率均為1，銀行表現為整體有效率，位于生產前沿面上。2006年末，建設銀行宣布并購美國銀行亞洲股份有限公司，至2007年時，建設銀行純技術效率為1，規模效率降至0.981；同年，工商銀行并購澳門誠興銀行和南非標準銀行，其技術效率保持1，規模效率降為0.775。從上述的實證分析結果上來看，這四家銀行的純技術效率都為1，因此不存在整體無效率的銀行，技術效率的降低原因主要體現為規模效率的降低。銀行由于并購后規模的迅速擴大，造成了資源的閑置和浪費。2008年時，兩家銀行的效率又恢復至完全有效率水平，體現了我國兩家大型商業銀行的迅速恢復能力，通過并購活動不僅實現了較快的規模增長優勢，同時迅速的壯大了自身的實力，通過多元化的經營提高了資源利用水平，反映了其將多種資源轉化為各種金融服務的能力和較高的管理水平、規模經濟水平。
參考文獻：
[1]易明陽，易振華.中資商業銀行跨國并購現狀、動因與效率影響.貨幣時論，2011.
[2]向力力，李斌.銀行并購與銀行效率的分析方法與實證研究.上海金融，2003（12）.
[3]劉芬.國際銀行業并購效率研究.遼寧大學碩士學位論文，2006.
[4]劉智泓.銀行海外并購動機的探討.發展研究，2011（4）.
[5]李世平，許琛.金融危機后我國商業銀行并購效率實證分析.山東財政學院學報，2011（2）.
【關鍵詞】財務分析；報表；杜邦分析
一、引言
隨著國家經濟的飛速發展，企業的財務狀況開始引起國家越來越多的關注。在市場經濟條件下，企業之間的競爭越來越激烈，也正因為如此，競爭越激烈就越體現出當前企業在財務管理上的種種問題和弊端。財務分析是對企業經營活動、財務活動的總結，也是企業進行決策和未來預測的前提，在企業管理、財務管理中起著承上啟下的作用。通過進行財務分析，企業利益相關方的機構、人員可以了解、掌握該企業的過去和現在的經營成果、財務狀況、現金流量以及其他的相關信息。財務分析研究之所以重要，是因為它可以為企業的會計分析、財務分析、前景分析等提供依據。
二、福建復茂食品有限公司財務分析
（一）公司經營基本情況
福建復茂食品有限公司前身是復茂餅家，2003年轉入公司化運作，今天的福建復茂食品有限公司是一家集生產、銷售為一體的現代化綜合性食品公司。公司注冊資本為人民幣600萬元。公司為永久存續的股份有限公司。公司于2010年3月26日經中國證券監督管理委員會批核準，首次向社會公眾發行人民幣普通股2360萬股，于2010年9月17日在深圳證券交易所上市。
（二）財務綜合能力分析（杜邦分析）
杜邦綜合財務分析法是一種可以綜合分析企業財務狀況的方法，該方法使用幾種彼此有聯系的財務比率，從財務的視角反映企業的經營業績。現使用杜邦財務分析法對公司一年的綜合財務狀況進行詳盡的分析。
1.凈資產收益率
凈資產收益率是杜邦財務分析方法的核心，它反映了股東投入凈資產的獲利能力。1215年公司的凈資產收益率分別為18.49%，21.01%，19.36%，保持了穩定且較高的水平，14年較13年上漲，15年較14年下降。
2.權益乘數
公司1215年的權益乘數分別為1.96，2.30，2.03。14年較13年權益乘數有較大的增幅，增幅為17.35%。說明公司增加了負債的比例。15年權益乘數有所下降，但是負債總額繼續增加，只是權益增加率更高。總體情況是公司的財務風險有所增加，實際是15年公司的財務費用達到最高值。
3.資產利潤率
公司資產1215年的資產利潤率分別是9.43%，9.15%，9.56%，維持了比較穩定的水平。14年較13年下降了大約0.3個百分點。資產利潤率是銷售凈利率和資產周轉率乘積所得，需要分析公司的這兩項指標。
三、福建復茂食品有限公司現存問題
本文通過對福建復茂食品有限公司的資產負債表、利潤表、現金流量表以及其他相關的內部報表進行詳細地分析和研究，發現福建復茂食品有限公司經營中存在以下主要問題：
1.無自主品牌，毛利率偏低
2015年毛利率僅為5.65%，整體性盈利能力較差，需要依靠大量的代工訂單來維持企業的生存，抵抗市場波動風險能力較弱。
2.福建復茂食品有限公司近三年主業增長乏力，收入遞減，持續虧損。
3.存貨占總資產總額比率較高，2015年年末達到43.98%。
四、解決對策
（一）通過建設自主品牌來提高銷售利潤率
根據全球價值鏈理論，全球價值鏈一般劃分為技術、制造和營銷三大主要環節，福建復茂食品有限公司正處于所有環節中附加值最低的制造環節，所以該公司的經營活動應向技術和營銷兩個環節延伸，按“OEMODM自主品牌”的途徑進行經營轉型，逐步建立自有品牌，降低代工收入占總營業額的比重，增加產品附加值，提高產品銷售利潤率，增強企業的盈利能力。
自有品牌的建立，是一個長期的過程，需要大量的資金投入進行市場開發和廣告傳播，根據品牌學的相關理論，品牌的建立一般分為三個階段：入期、提升期和強化期，福建復茂食品有限公司應設立好品牌短期目標、品牌中期目標、品牌長期目標。
（二）通過開發新產品進入新興市場
福建復茂食品有限公司的優勢為強大的傳統食品制作技術，而食品產品細分市場中，特產食品市場屬于成長的新興市場，市場品牌壟斷程度不高，利潤率相對較高，因此可以認為該市場正適合福建復茂食品有限公司進入。該公司要轉移產品重心，有計劃、有步驟、戰略性地放棄傳統食品產品線，增大研發投入，開發和生產與特色食品、地方食品、海外食品相關的產品。
（三）通過革新業務流程等來降低存貨所占比例
在目前生產相對穩定的基礎上，組織生產、技術、銷售等部門分析本公司的全部生產流程，進行生產流程或生產方式革新，找出主要生產環節，刪減非增值環節，改善低效環節，提高生產效率，增強庫存消化能力；做好原材料采購計劃，減少超計劃入庫和提前購入庫；加強購、生產管理、研發、技術和營業部門間合作，最大化限度防止呆滯庫存的發生；對于己經發生的呆滯庫存，及時處理，回收一定的成本；通過以上各項措施，降低原材料和在工品等存貨占用的資金比例，解決存貨周轉率偏低的問題。
五、結論
本文通過對福建復茂食品有限公司采用杜邦分析體系進行綜合的分析，得出了以下兩個主要結論：
1.福建復茂食品有限公司作為食品代工企業，無自主品牌，產品銷售利潤率低，盈利能力差，資本蠶食嚴重，抵抗市場風險能力弱。因此，福建復茂食品有限公司應逐步建立自主品牌，提局產品銷售利潤率。
2.除了贏利能力之外，充足的現金對企業長期的生存也至關重要。福建復茂食品有限公司需要進一步加強應收賬款管理和促進資金回籠，預防資金鏈斷裂。
參考文獻：
[1]馮榮珍.我國電力企業財務風險評價與控制研究[D].華北電力大學，2011
[2]谷茂春.XXX公司基于財務分析的可持續增長研究[D].蘭州大學，2011.[
[3]趙霞.企業財務可持續增長理論及應用[B].碩士論文，2008
關鍵詞：波士頓矩陣 財務分析 體系 構建
研究綜述
當前，中小企業財務面臨著一個多元管理環境，企業財務分析不再是各種單一指標的匯總，而是吸收了戰略管理的原理與理念，更加關注企業財務的長遠問題和戰略問題。企業財務戰略管理關注的焦點是企業財務分析活動的風向標，企業戰略管理思維下的財務分析不同于傳統的財務分析方法。其目標是合理調集、配置和利用企業資源，構建企業核心競爭力，有力助推企業價值最大化的實現。
（一）國內外研究現狀及趨勢
1.國外研究現狀。近百年來，西方國家企業管理理論研究不斷發展和深入，尤其是美國經濟學家、管理專家對企業財務分析理論研究和實踐探索起到了重要的推動作用。
Leopold A.Bernstein和JohnJWild認為在財務分析對企業未來的狀況及經營業績進行最佳預測的過程中，有效評估企業過去、現在的財務狀況及經營成果；Duarte Trigueiros認為比例分析經常應用在財務報表分析中，但比例分析也有其不完整的一面，有效信息指標是比例分析無法有效體現和揭示出來的，為此，Duarte Trigueiros提出了常被忽略會計信息的改良指標，并深入闡述了這些改進指標的具體運用和優勢所在；Smith認為比例分析法重點考慮的是分子和分母的關系，嚴重影響了該分析方法的廣泛應用，應充分考慮影響企業業績的因素，并將諸多因素融入傳統比例分析；Water B Meigs認為財務分析是搜集、整理、剖析與企業管理決策有關財務信息的過程。
2.國內研究現狀。長期以來，財務分析一直是企業經濟管理的一部分，但其應有的作用并沒有凸顯出來。隨著改革進程不斷深入，國內的理論學者及財會工作者在財務分析的理論方面也進行了積極的探索。
吳正杰從財務戰略、會計政策選擇、財務比率、企業收益質量與成長性四個視角闡述財務報告分析的過程；李心合認為需要轉換視角，以公司價值為目標，以價值驅動因素和價值源泉為主體架構分析路徑；張先治從企業內部管理和控制的角度把財務分析分為四個部分，即資本經營、資產經營、商品經營分析和生產經營分析。
綜上所述，目前對基于戰略管理視角的財務分析研究仍處在初步階段，在戰略管理方面更多的是引進西方的相關思想和方法，缺乏系統地結合我國企業現狀所進行的深入研究，基于戰略管理視角的財務分析研究還未建立起邏輯清晰的理論與實踐操作體系。
（二）研究意義
1.理論意義。波士頓矩陣理論從戰略的高度分析一個企業的財務狀況，分析企業外部環境存在的機會與威脅，剖析企業內部因素的優勢與劣勢，從宏觀和微觀兩個方面指出企業未來的發展方向。本文引入波士頓矩陣理論相關的研究視角、路徑和方法，并結合特定的本土企業會計文化與制度背景進行企業財務分析相關的理論分析和印證。
財務分析本身就是會計學與管理學、經濟學學科都相關的邊緣性學科，因此，在研究中有必要充分考慮財務分析的定位，以及與相關學科的關聯性，并借鑒各相關學科的理論，從不同理論角度進行財務分析研究會使得財務分析更加立體、透徹。
2.實踐意義。波士頓矩陣作為一種企業戰略管理工具，更加關注的是戰略性財務指標數據還是戰術性財務指標在起決定性作用。它致使企業戰略管理模式下財務分析產生根本性變革，開辟了中小企業財務分析的全新視角，進而對中小企業財務分析體系與理念產生重大影響。
本文以波士頓矩陣工具為依托，拓展中小企業財務分析理念，將波士頓矩陣理論和中小企業財務分析相互滲透，解讀中小企業的機會、威脅、優勢、劣勢，以期實現波士頓矩陣理論支撐下的財務分析工具的有機創新。因此，基于波士頓矩陣視角構建中小企業財務分析綜合體系具有重要的現實意義。
研究視角
市場競爭的加劇推動著企業管理水平的提升，企業管理中財務管理是其重要的組成部分，財務分析又是財務管理中的核心。財務分析作為企業發展全局的一個重要組成部分，必須納入戰略管理視野，給予必要的關注。畢竟，財務分析是在與企業業務的相互支持和觸合中發展，離開了企業財務分析，企業財務管理則缺少了靈魂。中小企業財務管理發展歷程表明：社會經濟的發展客觀決定了財務管理在企業管理中主導地位，當前，企業財務管理已經進入了以企業發展戰略管理為目標的新階段，面對這種現狀企業必須從新的視角構建財務分析體系。傳統的財務分析體系已在理論界和實務界得到認可和推廣。本文基于波士頓矩陣視角構思中小企業財務分析框架是財務分析的一大突破，也是企業戰略管理理論與工具應用于企業財務分析的有益嘗試。這些理論和工具的應用，不僅將企業財務分析提升到戰略管理的高度，而且將較大程度地提升人們對財務分析在整個企業管理中地位和作用的認識。
基于此，本文擬從整合視角切入，將中小企業財務分析的愿景和企業戰略管理結合起來研究，旨在揭示戰略管理理念對企業財務分析的指導意義。通過分析和解讀波士頓矩陣原理，構建中小企業財務分析的基本框架，拓展中小企業財務分析理念，將波士頓矩陣理論和中小企業財務分析相互滲透，解讀中小企業的機會、威脅、優勢、劣勢，以期實現波士頓矩陣理論支撐下的財務分析工具的有機創新。
波士頓矩陣基本原理分析
1970年，美國著名管理學家布魯斯·亨德森首創波士頓矩陣（BCG Matrix），魯斯·亨德森在二維矩陣圖中標示組織中的每一個戰略事業單位（SBUs），以橫軸表示市場占有率，縱軸表示企業銷售增長率，將坐標圖劃分為四個象限，依次為“問號（？）”象限、“明星（）” 象限、“現金牛（￥）” 象限、“瘦狗（×）” 象限，通過圖像直觀地顯示出提供高額的潛在收益SBUs、處于組織資源漏斗的SBUs。BCG理念是將戰略規劃和資本預算緊密融合，通過優化組合企業業務最終實現企業現金流量的平衡。
問號（Question Marks，意為高增長、低市場份額）。問號產品和業務通常是企業的新產品和新業務，雖然利潤率較高，但占有的市場份額較小，需要大量的貨幣投入。該象限內的產品和業務的現金流具有較強的期權特征，其凈利潤平衡狀況一般不確定。企業可以用留存現金收益作為問號業務的貨幣資本，也可以引入風險投資基金進行有效的聯合投資。
明星（Stars，意為高增長、高市場份額） 。一般情況下，問題業務的發展前景將是明星業務，明星業務和產品不斷發展也將成為指日可待的現金牛業務和產品，若企業將有限的資源投入在能夠發展成為現金牛的業務和產品上，該象限的業務和產品將能有效推動企業高速成長。
現金牛（Cash cows，意為低增長、高市場份額）。又稱厚利產品，現金牛事業是成熟市場中的領導者，采取“榨取”（milking）策略，僅投入少量現金即可維持目前的市場份額，獲得規模經濟效益，實現邊際利潤收益遞增的優勢，適合采用穩定的財務戰略。
瘦狗（Dogs，意為低增長、低市場份額）。也稱衰退類產品，該領域中的產品常常是虧損或者微利的，但往往占用大量企業資源。因此，通過收縮戰略，把該象限內的業務和產品進行出售和清算。
波士頓矩陣理念的關鍵點在于戰略規劃和資本預算緊密融合，企業可將產品按市場占有率和銷售增長率歸入相應的二維象限，使企業現有產品組合清晰明了，實現企業業務產品及資源配置結構的良性循環。
波士頓矩陣理念下企業綜合財務分析體系構建
（一）基于波士頓矩陣理念的財務分析圖
隨著企業競爭加劇，會計制度的深入改革，企業財務報表分析應更加重視影響企業經營戰略的表外事項，對現代企業的戰略財務分析更深入、更廣泛。本文依循企業戰略管理工具波士頓矩陣的理念，基于財務數據分析，更多關注與企業戰略發展密切相關的財務與非財務信息，構建新型的戰略財務分析圖，如圖1所示。
（二）各象限指標的定義及財務分析對策
1.問號指標（question marks）。問號指標一般考慮流動比率、速動比率和現金比率等指標。這些指標是衡量企業流動資產變現能力、償債能力的重要標志，但也不是越高越好。因此，企業應根據行業實際情況確定最佳比率。問號指標所指向的產品是處于高增長率、低市場占有率象限內。企業償債能力應是此象限產品的財務分析的重點，基于企業償債能力的分析，可有效披露企業財務風險的承受能力。
2.明星指標（stars）。明星指標一般包括存貨周轉率、已獲利息倍數、資產周轉率、應收賬款周轉率。該類指標主要衡量企業部分長期償債能力和運營能力。明星指標所指向的產品一般處于高增長率、高市場占有率象限內。此階段的財務分析，主要是通過企業營運能力指標、成長分析等指標分析企業資產的配比，評價企業資產的3E，充分提升資產利用潛能，實現資產的帕累托最優。
3.現金牛指標（cash cow）。現金牛指標一般包括營業收入增長率、銷售凈利率、資產凈利率。該象限內的指標主要是體現企業資金利用的綜合效果及部分評價企業發展能力。現金牛指標所指向的產品和業務一般處于低增長率、高市場占有率象限內。企業的發展趨勢和發展速度等指標應是該階段的財務分析重點，從總體上權衡企業的發展模式是集約型還是粗放型，剖析企業未來發展的動力和發展模式。
4.瘦狗指標（dogs）。瘦狗指標一般包括資產負債率、產權比率。瘦狗指標所指向的產品或業務處在低增長率、低市場占有率象限內。該象限內的財務分析指標是企業財務結構穩健與否的重要標志，主要關注債權人所提供的資本占全部資本的比例及企業在償還債務時股東權益對債權人權益的保障程度。
結論
本文以波士頓矩陣理論為研究支持點，以中小企業財務分析路徑選擇為主線，實現了財務報表分析與波士頓矩陣有機結合，有利于實現企業產品及資源配置的優化。
文章通過探討波斯頓矩陣理論，沿著波士頓矩陣理論的發展與應用脈絡，為完善中小企業財務分析方式與途徑提供理論支點，試圖建立基于波士頓矩陣視角的企業綜合財務分析體系。文章立足于企業管理的戰略層面、實施于企業管理的戰術層和作業層，逐層深入，嘗試構建一個適應當今企業管理模式要求，能更好地為中小企業戰略經營管理服務，有效推動中小企業價值創造的波斯頓矩陣視角下的綜合財務分析體系。
參考文獻：
1.[美]Leopold A.Bernstein.John J.Wild 著，許秉巖，張海燕譯.財務報表分析[M].北京大學出版社，2004
2.[美]Clyde P.Stickney著，張志強譯.財務報告與報表分析—戰略的觀點（第4版）[M].中信出版社，2004
3.羅賓斯，庫爾特著，孫健敏等譯.管理學（第9版）[M].中國人民大學出版社，2008
4.辛歆.論波士頓矩陣理論在財務分析中的應用[J].商業時代，2010（27）
【摘論文要】:文章通過將會計分析方法有效的應用于貸款貸前調查和貸后管理的全過程，尋找防范會計信息失真的方法，從而揭示企業真實的經營狀況和償債能力，為貸款的發放和貸后管理提供有力的決策依據。
信貸風險管理是商業銀行和非銀行金融機構經營管理的一個重要組成部分，而信貸風險的識別是進行風險管理的第一步。信貸風險是客戶違約行為形成的一種風險，違約即指客戶沒有對到期債務按契約償本付息。隨著經營環境的不斷變化和競爭的日益激烈，商業銀行和非銀行金融機構的信貸風險越來越大。在此，作者從會計的角度對商業銀行如何做好信貸風險的控制進行初步探討。
一、貸前調查階段企業會計資料分析
在貸款人貸款前，必須對擬貸款的企業的會計資料進行有關信用情況和償債能力的審核和分析。為了保證分析的全面性，會計資料的來源可以有多種渠道，以便相互印證，提高會計資料的客觀性和完整性。
1.對擬貸款企業的經營特點、資本充足、償債能力、抵押品、經濟環境等五個方面進行調查了解。經營特點指企業的信譽，即企業履行償債義務的可能性，這一點被視為企業信用品質的首要因素；資本指企業的財務實力，表明企業可能按時償還債務的背景；償債能力指企業償還債務的能力；抵押品指企業無力償還債務時能夠被用作抵押的資產；經濟環境指可能影響企業償還債務的經濟環境。貸款人可以通過這五個方面的分析，決定貸與不貸、貸多與貸少。
2.企業償還債務能力的會計報表分析。方法一是一種定性分析，因此還必須輔以會計報表的定量分析，以便進一步加強對信貸風險的防范。
(1)資產負債率。該指標反映債權人提供的資金占企業總資產的比重，表明企業負債經營程度及債權人的債權保證程度。商業銀行從貸款安全角度出發，可以設立一個資產負債率的信貸警戒線指標，如60％，對高于這一指標的企業進行貸款時要特別注意。
(2)固定資產與長期負債比率。該指標反映企業的固定資產（凈值）與其長期負債之間的比率關系，從商業銀行的角度，該指標以大于1為妥。這表明企業的固定資產凈值足夠用來擔保其長期債務，商業銀行貸款風險較小。
(3)流動比率。該指標是企業流動資產與流動負債的比率，因為商業銀行對企業的貸款有相當一部分是流動資金貸款，所以要利用這個指標分析。為更客觀地反映企業的短期償債能力，必須計算速動比率，即將流動資產中變現能力較差的存貨等剔除后計算速動資產與流動負債的比率。
(4)現金債務總額比率。該指標是經營活動現金凈流量與負債總額的比率，反映企業承擔債務能力，比率越大，企業承擔債務能力越強。如果現金債務總額比率為10％，說明企業最大的付息能力是10％。
3.CART結構分析法。該方法采用四個財務比率作為分類標準，即現金流量對負債總額比率、留存收益對資產總額比率、負債總額對資產總額比率、現金對銷售總額比率。按照CART方法，這四個指標分別屬于不同的級別，其中現金流量對負債總額比率屬于一級指標，留存收益對資產總額比率和負債總額對資產總額比率屬于二級指標，現金對銷售總額比率屬于三級指標。這四個財務分析指標按照級別組成一個分類回歸分析樹，每個指標根據一定的方法確定一個臨界值，從而進行分析。
二、貸后管理中的會計分析
貸款人決定了信貸對象和信貸額度后，就可以與企業簽訂貸款合同，發放貸款，進行相應的會計核算和監督。在貸款人會計核算中可以采用謹慎性原則，將可能發生的損失與費用預先估計入賬。商業銀行在提取各種準備金的同時，要定期編制應收貸款人貸款的賬齡分析表或應收貸款一覽表，從中發現哪些貸款還處在安全期內，哪些貸款處在可能收不回來的危險中，從而確定相應的催收措施。
在對貸款對象償債能力和盈利能力進行分析時，一定要特別注意對貸款對象利潤質量的分析。利潤質量包括企業利潤的真實性和實現利潤的優劣程度。后者又可以分為短期利潤質量和長期利潤質量兩個方面。短期利潤質量是從一個會計期間判斷企業按照權責發生制原則實現的會計利潤的變現能力，它代表按照權責發生制原則實現的會計利潤與現金流量之間的差異程度。長期利潤質量是指企業各期利潤持續穩定增長的能力，強調利潤的穩定能力和可持續能力，它主要受會計政策的穩健程度、利潤構成以及諸如研究開發費用等特殊費用項目因素的影響。在對利潤構成進行分析時，我們首先應當關注營業利潤在總利潤中的比重和變化趨勢。營業利潤應當在凈利潤中所占比重較大，否則說明企業利潤構成不合理，其長期利潤增長趨勢也就不夠穩定，長期利潤質量自然不高。
三、會計信息失真的防范
對于做好信貸風險控制，真實掌握企業的經營狀況，發現會計信息的失真無疑是至關重要的。會計差錯和會計舞弊是會計信息失真的主要表現形式。
1.觀察企業環境，從非財務因素中尋找突破口。需要選擇不同時機，分別與企業中的負責人、采購員、財務人員以及相關人員進行交流，了解企業生產形勢、生產能力、原輔材料來源、銷售形勢，用工狀況、職工工資、福利待遇等情況，并根據了解的情況進行綜合分析，從中掌握第一手資料。
2.實地查看，賬實核對，尋找突破口。不僅要注重賬面數據的真實性，核查是否賬賬相符、賬證相符、賬表相符，更不能忽略"賬實"是否相符。
3.從會計報表間的勾稽關系，對比分析企業歷史和同行業的會計報表中尋找突破口。即要查驗報表所披露信息的真實性和合理性。通過審核會計報表間的勾稽對應關系，同一財務報表項目之間的勾稽關系如"資產＝負債十所有者權益"的靜態平衡關系、"利潤＝收入-成本(費用)"的動態平衡關系，主表與明細表之間的勾稽關系；縱向分析企業歷年來的會計報表，橫向分析同行業的會計報表，比較容易發現問題。
4.認真剖析現金流量表能識別虛假破綻。認真剖析現金流量表，能夠識別虛假破綻。現金流量表反映了現金流的來源與去向，比資產負債表和損益表更真實地反映了企業的盈利能力、償債能力和營運能力。通過分析現金流量的結構，可以識別企業的現金流主要來源于經營活動，還是依賴于投資和籌資。通過現金流量的趨勢分析，可以識別企業的盈利質量。通過分析現金流量的比率，可以識別企業剔除虛擬資產后的真實償債能力。
5.關注會計報告相關資料。關注會計報告相關資料是有效識別會計虛假的方法之一。認真閱讀企業會計政策、會計方法的說明，尤其是收入確認、存貨計價、投資的核算方法、合并報表、各項資產減值準備的計提、所得稅會計的處理方法，會計政策、會計估計變更、會計差錯更正對利潤的影響，資產負債表日后事項的說明，關聯關系及其交易的說明，資產轉讓及其出售的說明，企業合并、分立、重組、對外擔保、涉及的訴訟，經營戰略調整等等有關的文件決議資料，從中查找高風險領域。
綜上所述，控制商業銀行和非銀行金融機構的信貸風險是一項復雜的系統工程，而有效利用會計方法無疑是其中至關重要的一個環節，通過對企業所有會計信息的全方位、多方法進行收集、整理、分析、歸納，從而揭示企業真實的經營狀況和償債能力，為貸款的發放和貸后管理提供有力的決策依據。與此同時，為更好的發揮會計分析的作用，也需要我們所有從業人員在不斷提升自己會計水平的同時，不斷的去發現和運用好會計分析方法，以提高其科學性、有效性。
參考文獻
關鍵詞：供應鏈金融；信用風險；Logistic回歸模型
中圖分類號：F275.6 文獻標識碼：A
Abstract： Banks in the past study to SMEs credit risk is mainly to a single enterprise as the main body. Banks only focus on the financial situation of SMEs. However， banks meet the risk evaluation to the small and medium-sized enterprise is changed to a new point of view in the supply chain finance mode. The article mainly aims at the credit risk of medium-sized and small enterprises in the supply chain finance mode is studied.
Key words： supply chain finance； credit risk； logistic regression model
0 引 言
隨著經濟的發展，我國中小企業市場發展迅速，映射出很多問題和困難。其中，融資難是中小企業發展的最大障礙之一，中小企業資產小，質量差、信用級別低、財務制度不完善。為了解決中小企業融資難的問題，開辟了供應鏈金融。隨著這種業務的產生和發展，迫切需要有效的機制來審定中小企業的貸款風險，最重要的就是信用風險。本文就是站在金融機構的角度上對處在供應鏈上中小企業的信用風險進行評價研究，提煉出基于供應鏈下的中小企業信用風險評價模型。
1 綜 述
在國外，Black（1999）[1]利用logistic回歸模型研究供應鏈金融的信用風險。Jarrow[2]建立了信用風險模型，發現：（運營收入+折舊）/總負債、流動比率、利息保障倍數、權益/總資產、公司年齡、地區虛擬變量的作用比較顯著。在國內，自從2006年深圳發展銀行首先提出供應鏈金融業務品牌并且獲得了巨大的成功。學術界才正式開始關注“供應鏈金融”這一金融創新模式。供應鏈金融作為一種新的信貸模式，不可避免地具有風險性。國內有關供應鏈金融的風險主要是定性分析，近兩年才開始了定量分析。黃靜、趙慶禎（2009）利用樸素的貝葉斯方法試圖更準確的評價中小企業的信用風險[3]。白少布（2009）根據供應鏈融資的業務特點以及影響融資企業信用風險的供應鏈要素或績效，建立指標體系，將多層次AHP法和FCE法相結合，為企業風險管理和風險評估提供了建議和策略[4]。孔媛媛等人（2010）采用模糊集和影響圖相結合的方法分析風險因素之間的模糊影響關系，確定模糊概率進而進行風險評價[5]。芮婧等人（2010）建立了新的供應鏈金融信用風險評價系統，發現BP神經網絡模型對供應鏈金融中的中小企業信用風險的誤判率比較低[6]。
綜上，國外學者的研究具有一定的借鑒意義，但其中的一些變量數據在我國不易得到而難以使用。在當前我國信用風險的研究中，多數研究都是關于度量模型的比較，實證的成分很少，而且有些國際上流行的模型不能很好地應用在我國中小企業，原因是這些模型需要建立一套完整的數據庫和比較成熟的金融市場，而這恰恰是我國中小企業所欠缺的[7]。鑒于我國中小企業信用風險的實際情況和特點，本文將主成分分析與Logistic回歸模型相結合對中小企業進行信用風險評估。期望為評估中小企業信用風險提供一條新的思路。
2 Logistic回歸模型和主成分分析方法介紹
Logistic回歸模型（Logistic Regression Model）采用二元Logistic概率函數作為模型的方程。對于二分類因變量的分析需要使用非線性函數事件發生的條件概率PY■=1/X■與X■之間的非線性關系通常是單調函數，即隨著X■的增加單調增加或者單調減少一個自然的選擇是值域在0，1之間且具有S形狀的曲線，這樣在X■趨近于負無窮時有EY■趨近于0，在X■趨近于正無窮時有EY■趨近于1，這種曲線類似于一個隨機變量的累積分布曲線，在二分類因變量分析中曾使用多種分布函數，最常用的函數是Logistic分布函數。Logistic模型的函數形式如下：
P■=■ （1）
z■=β■+β■x■+β■x■+…+β■x■=β■+■β■x■ （2）
Z■為諸自變量（這里指財務比率指標）的共同作用，稱為第i個融資公司的財務狀況得分；p■為因變量取1時的概率即借款人的違約概率；x■為信用風險評定義中第i個借款人的第k個財務比率指標變量；β■為x■的回歸系數。根據違約的定義可以看出p■越大，則說明企業違約的可能性越大。
3 供應鏈金融信用風險評價指標體系設計
根據上文關于供應鏈金融信用風險的特征和影響因素及供應鏈金融典型的三種模式中可能出現的信用風險點的分析，借鑒以往有關中小企業的信用風險評估的相關文獻，本文從中小企業綜合實力、核心企業綜合實力、交易資產特征、供應鏈本身自帶的風險和目前的宏觀環境等方面的影響要素進行剖析建立指標體系。本文一共設計了4個一級指標，14個二級指標，30個三級指標（如表1所示）。
本文借鑒了天津大學熊熊教授的《供應鏈金融模式下的信用風險評價》論文的研究成果，主要影響因素以及主要信用風險點，采用了以上30個指標，但是有些指標因為數據采集及主觀因素的影響而選擇去掉，或者作為輔助評判的依據，只留下了16個指標（如表2所示）。
4 Logistic實證模型的建立
設融資企業出現信用風險的條件概率為Pz=1/X=πX，z是融資企業的信用風險其中1代表融資企業還款，0代表融資企業不還款。令X=X■，X■，…，X■■是一個P維隨機變量，X是上文選取的16個指標，i是指標數量，β=β■，β■，…，β■■是解釋變量X的logit系數，β■是常數項，則相應的logistic方程等于：
πX=■ （3）
logistic 回歸分析采用最大似然法并通過似然函數來估計方程中解釋變量的系數，在二項 logistic 回歸分析中，似然函數等于：
lβ=■πX■■1-πX■■， i=1，2，3，…，p （4）
為了求解能夠使lβ達到最大化的β需要對lβ分別求β■和β■的微分，得到P+1個似然方程式，并令其等于0，即：
■Z■-πX■=0， i=1，2，3，…，p （5）
■X■Z■-πX■=0， i，j=1，2，3，…，p， i≠j （6）
本文的數據來源于同行業中小企業的財務報表，具有相關性，為了規避logistic回歸方法中的共線性問題，本文采用主成分logistic模型。由logistic回歸分析法和多元判別分析法相結合而來的。主成分logistic模型以主成分分析得到的k個主成分作logistic回歸分析的解釋變量來預測融資企業的違約風險，這樣做可以克服的logistic回歸分析存在的共線性和原始數據信息丟失等問題，從而得到真正意義上的度量供應鏈金融信用風險的模型。
5 數據的取得與處理分析
數據取為證券之星和和訊數據庫提供的2009年12月31日至2011年9月30日的8個季度財務報表數據作為基本數據來源，其他定量數據從“個股寶典”資料中的報表中獲得。定性指標數據采用專家團隊百分制打分，并對其進行算術平均而獲得。而且選取的16個數據基本上都是采用比值的形式。
根據表2，表3進行主成分分析，計算得出最小值，最大值，均值和標準差見表4，表5。
然后利用spss19.0將所有的數據做了一個主成分分析。
主成分的特征根大于1的分別為6.832、5.59、1.936、1.164，分別解釋了原指標變的42.645%、34.94%、12.097%、7.278%的信息，累積貢獻率達到了96.96%，主成分變量較好地反映了原所有指標的信息。根據主成分結果，計算出主成分得分，線性關系如下：
y■=0.1007sx■+0.3544sx■+…+0.0612sx■+0.0202sx■ （7）
y■=0.1877sx■+0.0583sx■+…+0.1023sx■+0.4186sx■ （8）
y■=0.3161sx■+0.3132sx■+…-0.8563sx■+0.0092sx■ （9）
y■=0.671sx■+0.3132sx■+…-0.8563sx■+0.0092sx■ （10）
其中isxi=1，2，…，16表示標準化后的指標變量，主成分得分系數（isx前的系數）是由正交旋轉后的因子載荷矩陣中的數值除以相對應的特征根的平方根。通過方程式（7）～（10）及指標變量數據，可以獲得主成分變量的標準化觀測數據。將上文得到的數據主成分分析之后Y■、Y■、Y■和Y■數值與各個公司的評價指標F數值組合在一起。用SPSS19.0軟件對數值進行回歸分析，所擇的方法是向后Wald，即向后去除Wald，移去檢驗基于Wald統計量概率。SPSS19.0統計分析軟件運行的結果。根據回歸的結果，F■、F■被保留在方程中，概率均小于0.05。估計的Logistic回歸模型如下：
ln■=2.659+0.493F■+0.212F■ （11）
p=■ （12）
P值表示企業的守約概率，來預測中小企業的信用風險。預測值小于0.5，表示企業的守約概率小于0.5，屬于高風險；若P值大于0.5，表示守約概率大于0.5，屬于低風險。本文選取了一個具體的企業作為實證模型，經營范圍是物流和貨運，X■
=33.165，X■=10.211，X■=8.729，X■=10.011，X■=0.909，X■=1.821，X■=5.749，X■=21.411，X■=3.019，X■=0.609，X■=0.011，X■=1.009，X■=66.839，X■=5.169，X■=1.579，X■=0.528，Y=1.01，帶入主成分分析式中，F■=13.88，F■=6.98，F■=4.61，F■
=14.21，F■=4.71。得出該企業的守約概率為94%，屬于低風險企業，銀行可以考慮給予貸款。
參考文獻：
[1] Charnes. A， Cooper. W. W， Rhodes. E. Measuring the Efficicecy of DMU[J]. European journal of Operational Research， 1978（2）：429-444.
[2] Jarrow. Data Envelopment Scenario Analysis for setting targets to electricity generating plants[J]. European Journal of Operational Research， 1999（115）：413-424.
[3] 黃靜，趙慶楨. 基于樸素貝葉斯的供應鏈金融信用風險預測分析[J]. 物流科技，2009（8）：134-137.
[4] 白少布. 面向供應鏈融資企業信用風險評估指標體系設計[J]. 經濟經緯，2009（6）：90-94.
關鍵詞:信用風險 定價模型 戰略
中圖分類號：F830.5 文獻標識碼：B 文章編號：1006-1770(2007)08-20-04
一、引言
商業銀行是經營貨幣的金融中介組織，與一般工商企業的最大不同就在于銀行利用客戶的存款和其它借入款項作為主要的營運資金，自有資本占比低這一特點決定了商業銀行本身具有較強的內在風險特性（吳曉靈，2004）。早期的銀行業務以提供貨幣兌換或向那些需要流動資金的商人貼現商業票據以賺取手續費為主，銀行的資金來自于自有資本或從殷實的大客戶獲取的存款。即便這種現在看似簡單的業務在當時也由于客戶大部分為遠洋商人而具有較大的風險。由此可見，"銀行因為承擔風險而生存和繁榮，而承擔風險正是銀行最重要的經濟職能，是銀行存在的原因。"信貸業務風險始終是商業銀行承擔的主要風險之一，商業銀行經營的績效與其對信貸業務風險的測定與管理是否得當有著極為密切的關系。在金融環境復雜多變的今天，如何完善對信貸業務風險的測定與管理是商業銀行面臨的最大挑戰之一，如何縮短我國在信貸業務風險研究領域與國外的差距是廣大金融研究人員的現實責任。
長期以來，中國商業銀行的貸款利率一直實行固定利率，在這種利率管理體制下，貸款利率往往不能反映貸款風險程度，產生貸款風險與貸款收益的不對稱，無法發揮利率價格的資源配置功能。
經濟學的理性要求風險與收益對等。這里的收益是指貸款經營過程中因規避風險成功而可能帶來的收益。它實質上是一種機會收益，這種機會收益取決于貸款的風險度。當對抗的風險度較小時，風險收益也較小，隨著貸款風險度的增大，風險收益也在增大，貸款風險度達到最大時，風險收益也達到最大。約瑟夫（Joseph，1954）提出一個在分析收益結構中進行貸款定價的方法，其思想體現在上圖中。從圖中可以看出，貸款利率總是隨著信貸風險的增大而上升，這說明借款人較高程度的風險要較高的貸款利率來補償，而不是對所有借款人都一視同仁。
商業銀行可以根據借款企業的具體情況，對貸款利率下浮10%，對中小企業貸款利率上浮30%，然而，在一些銀行部門，貸款利率與貸款風險、成本不掛鉤，收益與風險不對稱的情況仍然存在。在利率市場化的進程中，對于銀行信貸業務風險定價的要求越來越高，但銀行信貸風險應該如何定價，國內對于這方面的研究并沒有展開。對信貸業務風險的測定和管理進行研究，不僅有助于銀行業自身的經營與發展，而且對國家金融安全和宏觀經濟的發展都會產生積極的影響。比較而言，西方發達國家商業銀行經過歷年來的磨練，在現代信用風險管理上積累了先進經驗。借鑒和學習發達國家在現代信用風險管理上的先進理念和成熟經驗，增強我國金融機構測定與管理現代信用風險的能力，不失為一種好的選擇。因此，深入研究銀行業信貸風險定價模式，尋求適應中國國情的信貸業務風險模型，就成為當前我國金融研究領域主要的研究課題。
二、文獻綜述
早期的商業銀行主要使用定性方法來度量信用風險，而現代的商業銀行采用信用風險度量模型則主要是量化模型。縱觀其演化史，可將信用風險管理技術的發展大致分為三個階段：定性模型（Qualitative Models）、信貸評級模型（Credit Scoring Models）與現代模型（Newer Models）。
早期的信用風險度量主要是由商業銀行內部有經驗的信貸管理人員根據借款人的主要財務指標、信用記錄以及市場環境，對借款人違約的可能性進行定性判斷，并據此進行貸款定價。由于這種管理模式主要依賴于商業銀行信貸專家的主觀判斷，因此，這些模型常被稱為“風險度量的專家制度”，這是一種最古老的信貸業務風險分析技術。20世紀70年代以前，金融機構在測定和管理信用風險方面主要側重于定性分析，主要是著重分析財務報表和靜態財務數據與比率，并最終對客戶的信用質量進行主觀評價。彼渥（Beaver）在1967年提出，傳統的信用分析法雖然運用了許多財務會計信息，對各種財務比率進行比較，但這一方法基本上屬于定性分析法，屬于一種單變量的測定法。單變量測定法一個最大的缺陷就在于它不能對不同的財務比率的重要性進行排序，于是他提出了構筑多變量的信用風險預測法。在構筑多變量的信用風險預測方法中，應該解決以下三個關鍵問題：第一，在預測借款人是否破產時，哪一個指標最重要？第二，在被選的財務指標中，每一個指標所擁有的權重應是多少？第三，在多變量預測模型中各個指標不同的權重應該怎樣客觀地將其建立起來？
在前人研究的基礎上，美國紐約大學斯特商學院教授阿爾特曼（Edward Altman）1968年提出了著名的Z評分模型（Z Score Model），這一模型是一種多變量式的分辨模型，主要是根據數理統計中的辨別分析技術，對銀行過去的貸款案例進行統計分析，選擇一部分最能反映借款人的財務狀況，對貸款質量影響最大、最具預測或分析價值的比率，設計出一個能最大程度地區分貸款風險度的數學模型（即判斷函數），對貸款申請者進行信用分析及資信評估。但該模型分辨破產企業和非破產企業的準確性不太高。1977年阿爾特曼又對該模型進行了修正和擴展，建立了第二代Z評分模型ZETA信用風險模型（ZETA Credit Risk Model）。該模型的變量由原始模型的5個增加到7個，其適用范圍更廣，對不良借款者的辨認精確度也大大提高。特別是在破產前，預測的年限越長，其預測的準確度就相對越高。實踐證明，無論是Z評分模型還是ZETA模型，都有很強的操作性、適應性和較強的預測能力，但由于它們只依賴財務報表賬面數據，缺乏對違約和違約風險的系統認識，假設變量呈線性分布，并且未涉及表外業務的信用風險，因而有一定的局限性。
信用風險分析的現代模型主要是運用金融理論，參考可以廣泛取得的金融市場數據，推斷貸款的違約可能性。因此，這些模型更適合于復雜背景下的真實市場競爭需要。信用風險結構模型是在20世紀70年代以后形成的，此類模型以金融經濟學為基礎。比如：莫頓（Merton，1974）利用期權定價理論為固定收益工具的違約風險差價進行定價，并提出了利率風險結構。該方法使分析和測定資產價值變動、利率變動和不同期限的債券的信用風險差價成為可能。但莫頓模型假設了企業只有在債券到期時才能違約，而且企業在耗盡其資產時才發生違約，同時還假設了企業資本結構中只有一種債券和股票，因而有一定的局限性。朗斯塔夫和斯克瓦茲（Longstaff and Schwartz，1995）模型將莫頓模型進行拓展，旨在克服莫頓模型的缺陷，然而實踐表明，斯塔夫和斯克瓦茲（Longstaff and Schwartz，1995）模型操作性仍然較差。
進入新世紀，尤其是近年來，國際上關于現代信用風險的定價和管理技術取得了重大進展，出現了一批重要的信用風險模型,諸如信用組合VaR模型、J.P.Morgen的Credi tMetrics模型、KMV的Credit Portfolio Manager模型、CSFP的Credit+模型、McKinsey和Credit PortfolioView模型等。比如，運用金融計量技術可將違約概率或違約溢金視為一個獨立變量，采用經濟計量技術，如線性和多元判別分析、多元回歸、Logit分析和Probit分析模型等方法構建違約概率或違約溢金模型。可由一組自變量加以解釋違約概率或違約溢金等因變量的變差。這些自變量包括財務比率和其他指標，還有衡量經濟狀況的外部變量。
三、商業銀行風險定價理論與中國的實踐
就在國際上各種形形的風險定價模型風起云涌之時，如何運用現代模型對信貸業務進行定價也逐漸引起中國商業銀行的關注。中國的商業銀行從事風險定價和度量并不是由來已久的，其發展經歷了一個從定性到定量的變化。
（一） 商業銀行的風險定價理論
1、違約時間t的分布
在進行信用風險的衡量定價時，違約時間的分布是個重要的變量。在定量分析中，通常認為的分布服從一類Poisson過程。定義在測度空間(W,F,Ft,P)上的重要的重隨機Poisson{Nt:t≥t0}過程稱為帶隨機尺度因子的重隨機Poisson過程，其強度過程{lt(X):t≥t0}具有如下形式：lt(X)=X.y(t)，其中X是一非負隨機變量，y(t)是時間的確定性函數。通過對作為“信息過程”出現的強度lt(X)的軌道取數學期望，可以得到重隨機Poisson過程{Nt:tct0}的分布密度：
其中：F(x)是X的概率分布函數，F(x)=P{X≥x}
設t=inf{t:Nt=1,t≥t0}表示過程{Nt:t≥t0}第一個事件的到達時間，顯然t是一個隨機變量，具有分布函數：
兩邊對t求導數得到t(t0,＋∞）在的分布密度函數f(t)：
其中t≥t0,當t≥t0時，f(t)=0因此：
其中，f(t)由以上分析給出。
本文在授信業務風險定價的研究中，該重隨機Poisson過程描述了違約的過程，停時t表示違約可能發生的時間，所以f(t)密度函數表示違約時間的分布密度，若f(t)在[t0,T]有最大值，則該最大值點與最大值分別表示企業最可能違約的時間和在該點的違約概率。
2、授信價值Vt和標的資產St的運動過程
考慮某個在市場上交易的資產，其價值為St(t0≤t≤T)，該資產的授信價值為Vt，依據Merton的方法，假設St和Vt是定義在概率測度空間(W,F,Ft,P)上的兩個隨機過程滿足如下的Ito隨機微分方程：
假設St0，Vto是Fto可測的，常數aS、sS、av、sv分別表示St和Vt遵循的擴散過程的漂移率和波動率，ws(t)和wv(t)是標準Wiener過程，，ws(t)與wv(t)的相關系數為r，但w(t)與違約過程t相互獨立。
引入新的等價概率測度Q（風險中性概率測度），它的定義如下：
其中
根據Girsanov's定理可以得到授信價值在風險中性概率測度Q下遵循的過程為：
其中和為風險中性概率測度下的標準Wiener過程。且表示風險利率。為方便之，特取。由Ito隨機微分方程知識，可得上述方程的解，如下：
（二）中國商業銀行風險定價實踐
1、中國商業銀行風險定價和度量的模式
我國的大部分商業銀行信貸業務風險管理模型仍然在行業內部采用風險度量的專家制度，這一方法的主要優點是簡單易操作、靈活性較強，但是該模型的主要缺點也很明顯，其判斷結果的準確性完全依賴于信貸專家的經驗和主觀判斷，不能科學地量化信用風險，因此銀行也就不能據此科學地量化貸款收益率和所需的資本金，不利于銀行有效地管理、規避信用風險。同時，也有相當一部分商業銀行采用了信貸評級模型，這使得信用風險管理從定性分析轉為定量分析，信用風險分析的準確性、客觀性得到了提高（參見表1）。
2、中國商業銀行風險定價和度量的績效
從績效來看，中國商業銀行風險定價和度量方法尚未成熟。可以預料到的是，在引入利率市場化的競爭之后，中國銀行業的存貸款利差仍然相對較小，中國的商業銀行之間的分化會更為劇烈，那些不能準確對風險進行定價的商業銀行的凈利差會繼續降低，即使這些銀行的存貸款規模擴張得再快，盈利能力也并不會相應上升。
中國商業銀行風險定價和度量績效較低的原因是多方面的，其中尚未建立信用體系是其中重要的原因（西，2005）。國外銀行業務強調“誠信”原則，銀行向客戶提供的不僅僅是一件產品，而是一種信用，這體現了客戶的信用習慣和社會地位。針對企業和個人的征信中介服務還沒有普及，不僅造成了銀行進行客戶信用審查的成本極高，而且也造成了社會普遍缺乏信用意識和信用道德規范，直接給銀行風險管理帶來了難度。此外，外部監管和市場約束的作用還遠遠沒能充分發揮，盡管巴塞爾新資本協議強調了信息披露的重要性，通過信息的規范化披露，加強投資者和市場對銀行經營管理的監督和約束，但在我國，銀行業信息披露還很不規范和不完備，外部監管部門的監管措施還相對簡單，市場對銀行的外部約束作用還有待加強。
四、相關建議及進一步研究方向
為適應金融業開放的挑戰，國內的商業銀行應了解和認識國際上比較流行的貸款風險計量方法和貸款利率制訂方法，妥善解決各商業銀行未來發展中的經營策略、市場定位、風險偏好和風險報酬等問題，為商業銀行在利率市場化條件下應當如何經營提供必要的思想準備和技術準備。為此，提出以下政策建議：
(一)樹立科學發展觀，建設更加有效的定價模型
近年來，隨著改革開放的不斷深入和市場化程度的提高，在央行的頻繁提示下，市場風險和操作風險也日益引起商業銀行的重視。隨著利率市場化、人民幣匯率機制改革和外資銀行的進入，金融產品將不斷豐富，在此基礎上，必須扎實有效地推進和普及科學的信貸風險定價方法。
科學的信貸風險定價方法需要運用資產組合理論結合各種定量模型對風險-收益特征和相互性進行判別，最新的研究成果表明（參見表2）：雜合系統模型(Hybrid System)是一種好的方法，該模型將兩種或多種不同的方法結合在一起形成一種新的方法，這種新的方法既能繼承以往各方法中的優點，又能克服各方法中的缺點，同時還能形成一種新的優點，而這種優點是原來所有方法中都不具備的。雜合系統由于具有這樣的特性，提高了解決問題的效率，是一種目前比較流行的研究方法。這一系統的績效已被國際銀行業發展實踐所證明，如Reshmi和Malhotro（2002年）利用神經模糊系統（Neuro-Fuzzysystem）對消費貸款進行信用評級，對500個訓練樣本，分類準確率達到73.4%－76%，West（2000年）在利用專家雜合系統研究的準確性時，對德國和澳大利亞兩組不同的財務數據分別進行兩類模式分類時，分類準確率達到75.66%和86.68%。
(二)端正經營理念，考慮更加廣泛的定價因素
傳統的信貸風險定價模型的主要考慮因素包括：借款人的信用、貸款的期限和種類、預期的通貨膨脹、貸款的行業差別、按期和逾期差別等。相對于傳統的信貸風險定價方法而言，科學的信貸風險的定價方法盡可能地考慮影響信貸風險的各種要素，進而確立合適的風險度。最新的研究成果表明，影響商業銀行信貸風險因素還應該包括：經濟周期、信貸資產的產業結構、地理分布、貸款組合的集中度、貸款幣種以及信貸資產的企業結構。科學的信貸風險定價方法強調根據不同的發展戰略和經營計劃，確定目標市場和客戶群。比如：合理劃分業務品種，根據不同業務品種的特性和風險大小、形態確定不同的風險管理方法。如消費信貸和投資經營類貸款，在貸款用途和還款來源等方面具有較大的差異。消費信貸一般金額小、期限短，還款來源主要依靠家庭收入，是公認的風險較小的授信品種，對這類業務適宜通過批量化處理從整體上進行違約率控制；而投資經營類貸款一般金額較大，還款來源主要依靠投資所得，具有較大的不確定性，對投資經營類貸款不僅要分析借款人的資信狀況，還要相應進行行業和地區風險分析，采用不同于消費信貸的管理方法。此外，對不同地區也應實現差別化風險管理。
(三)應用電子系統，收集更加詳實的評估數據
科學的信貸風險定價方法是建立在先進的信息收集和處理系統的基礎上。國際先進銀行的發展跡象表明，內部評級和資產組合管理是風險度量演化的重要選擇技術之一，通過收集大量和連續的客戶信息和市場信息，對客戶的風險和市場的風險進行識別和預警，合理確定風險防范的措施。在國際范圍來看貸款的評級極為細致，15到20級，銀行可以更加細致地分辨借款人風險的水平，貸款組合的管理框架逐步向投資組合管理模式靠近，銀行可以設置總體組合損失波動性限額，單筆交易的限制。內部評級的準確與否直接關系到風險定價、盈利性分析、資產組合分析與提取準備金、決定經濟資本和監管資本等方面工作，因此建立相對完善的銀行內外部數據庫至關重要。
綜上所述，風險管理技術發展的大方向是定性分析向定性、定量分析相結合轉變。這使得風險管理越來越多地體現出數理化、定量化的特征，逐步由簡單的技術管理過渡到復雜的統計分析管理，并最終走向定量分析。因此，我國商業銀行必須緊跟國際風險管理的發展趨勢，及時掌握銀行風險管理的先進技術和理念，以適應日益激烈的競爭需要。
注：
1 Karatzas I , Shreve S E. Brownian Motion and Stochastic Calculus in Springer verlag , Berlin Heidelberg ,1991
參考文獻:
1.巴塞爾新資本協議內部評級法，2001 年 1 月
2.武劍，商業銀行內部評級體系的建立與應用[J]，現代商業銀行導刊 ，2002（09）
3.吳建政、閆嵐，內部風險評級最新進展及中國銀行業的戰略選擇[J]，投資研究，2002（12）
4.章彰，商業銀行信用風險管理――兼論巴塞爾新資本協議[M]，北京：人民大學出版社，2002年
5.單國霞，利率市場化下商業銀行貸款定價探討[J]，技術經濟與管理研究，2004（04）
6.王書玲、王文奎，試論商業銀行實行貸款定價的基本因素[J]，江蘇商論，2004（01）
7.李丙泉，利率市場化下的商業銀行貸款定價管理[D]，山東大學2002年碩士論文，第24頁
8.楊懷東、郭亞軍，信用轉移矩陣預測模型的比較分析[J]，東北大學學報，2004（05）
9.畢明強，基于貢獻度分析和客戶關系的商業銀行貸款定價方法研究[J]，金融論壇，2004（07）
10.王仁祥等，金融風險管理[M]，武漢：武漢理工大學出版社，2004版，第106頁
11.Altman ,E. I, Saunders, "An Analysis and Critique of the BIS，Proposal on Capital Adequacy and Ratings ", Journal of Banking and Finance,2001.1.
12.Altman ,E. I. and Saunders, "An analysis and critique of the BIS proposal on capital adequacy and ratings " ,Journal of Banking and Financial, 2001.1.
作者簡介：
李亞敏復旦大學理論經濟學博士后
