财务中级职称论文
随着经济全球化的不断深入,企业面临着国际、国内的激烈竞争环境,已经开始把财务管理工作提高到战略层面上.下面是小编整理的财务中级职称论文，希望你能从中得到感悟!
财务中级职称论文篇一
财务失败和财务预警实证研究
中图分类号：F275 文献标识：A 文章编号：1009-4202(2011)10-000-02
摘 要 随着我国加入WTO，我国企业所面临的外部竞争环境越来越激烈，企业陷入财务困境和导致企业破产的数量急剧上升，企业普遍对抗风险的能力较弱。为了能够增强企业的抗风险能力，使企业经营者能尽早得知企业潜在的危险而采取相应的应对措施就显得十分必要。
关键词 财务预警 实证研究 现金流量指标
财务风险预警研究一直是企业界和学术界关注的重点问题，如何建立有效识别、评估、预警的财务风险预警体系始终是国内外学术界探讨的问题之一。
一、关于财务预警中的几个概念
财务预警研究中常出现财务风险、财务危机和财务失败、财务困境几个词语，为了避免混淆笔者认为有必要对这几个概念进行明确界定。
首先，财务风险是指在企业财务管理中，由于内外界不确定因素的影响给企业财务带来危机造成企业财务失败的可能性。这是财务风险的广义概念。狭义的财务风险概念指由于筹资的不确定性带来的风险。在财务预警研究中，我们所使用的是其广义概念。
其次，财务危机是指由严重财务风险引发的紧急状态。一个企业的财务危机爆发的频度和强度决定着企业财务安全的程度。蔡壁洪认为，财务危机是指企业丧失支付能力，无力支付到期债务或费用及出现资不抵债的一种经济现象。
再次，财务失败是指由于财务危机未能被有效控制而引发的难以挽回的破坏性事故时的损失状态。财务失败的含义有广义和狭义之分，广义的财务失败是指企业由于盈利能力的实质性减弱，使其偿付能力丧失，它涵盖了企业财务状况恶化的各个阶段。狭义的财务失败则是指企业丧失偿付能力的最严重状况，即“资不抵债”，导致企业不能清偿到期债务而发生破产。
最后对于财务困境则有不同的观点。Foster将财务困境定义为除非对经济实体的经营或结构实行大规模重组否则就无法解决严重变现问题。Ross等人则认为可以从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后任无法支付债权人的债务;第二，法定破产，即企业或债权人向法院申请企业破产;第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本;第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债将财务困境定义为企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，包括从资金管理技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况。虽然财务困境有这么多的定义，但有一点是大家共同的看法，那就是财务困境又叫财务危机，最严重财务困境是企业破产。在以后的研究中，我们也不对财务困境和财务危机作区别。我们认为财务困境(即财务危机)是指由于经营管理不善、不能适应外部环境变化而导致企业生产经营活动陷入一种危及生存与发展的严重困境，通常表现为销售收入持续下降、长时间的亏损、现金短缺、资不抵债甚至破产倒闭等。根据我国的实际情况，应把ST作为陷入财务困境公司进行管理。
从以上定义可以看出财务风险、财务困境(财务危机)和财务失败对企业造成的破坏性程度逐渐加强。所以企业财务预警研究必须研究企业的财务风险、财务危机、财务失败所引发的企业财务不安全的所有状态。
对于财务预警也有一些不同的理解。向德伟认为财务预警就是企业风险在财务上表现为个别及相关指标的异常。陈晶璞认为财务风险预警是一种警报，它能及时发现企业潜在的财务风险，并对其具体情况做出预测，使企业能及时进行防范和控制，将损失降至最低程度。杨宗昌和赵红认为财务失败预警是利用及时的数据化管理方式，通过全面分析，反映企业内、外部经营情况的各项资料，将企业存在产生潜在的财务失败风险预先告知经营者和其他利益相关者的一套工具。
二、成功案例：39家水泥有限责任公司的Z分数模型检验
1.样本选取
本文的研究样本就选自2003年1月1日以来，到2005年04月初以前共两年多的时间里被实行ST并且在2004年底尚未被撤销水泥有限责任公司中随机抽取的39家;样本数据来源：本研究所有检验数据都来自中国证监会和国源证券(www.省略)的有关个股资料，每股市价取当年12月31日收盘价。
2.指标计算说明
采用公式：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
研究根据Z模型的需要，到相关网站查找样本公司的相关年份的财务报告，分别摘取了每家公司三年中各年的流动资产、总资产、流动负债、总负债、股东权益净值、股本净额、资本公积、销售收入、利润总额、财务费用、股份结构，并且查询到每家公司每一年年底的股票市场价格。其中部份通过计算得到的变量本研究采用的公式如下：
X1：营运资金/总资产=(流动资产-流动负债)/总资产，X1越大，说明企业资产的流动性越强。
X2中的留存收益=股东权益-股本-资本公积。即留存收益包括了盈余公积、未分配利润等项目，而资本公积不被认为是留存收益。资本公积一般被认为是所有者所共有的，并非收益转化而形成的资本，它是资本的储存形式，主要用途是转增股本，所以没有把其归入留存收益。
X3中的息税前利润EBIT=利润总额+财务费用。尽管财务费用包括公司在生产经营期间发生的利息费用、收入，汇兑损益净额、金融机构手续费和因筹资而发生的其他费用几个项目。但是考虑到财务费用的绝大部分是由利息组成，因此本研究近似地将财务费用视为利息。另外研究使用的是年报中的合并数，销售收入使用的是销售收入净值。
X4中的权益市价=期末股票价格*期末股份总额。股价通常使用的是12月31日的收盘价，如果遇到12月31日休市，则使用的是12月31日前最后的一个开盘日的收盘价。期末股份总额包括已流通的部分和未流通的部分，也就是说，本研究在计算的过程中，将未流通的股份也做流通股份处理，这是现在比较常用的一种处理方法。如果遇到有B股的水泥有限责任公司，本研究用以计算权益市价的公式为：权益市价=(总股份数-B股股数)*A股股票价格+B股股数*B股股票价格。即把所有未流通股份看成A股处理。B股股价取得的注意事项同A股股价。
X5=本期销售收入/总资产，此比率测量的是企业资产创造销售收入的能力。
3.检验结果
39家水泥有限责任公司的Z分数模型计算结果见附表1，结果分析见下表
基于样本公司ST前一年的Z值统计结果
平均值 0.432631 小于0.5的占总数的 0.66667
最大值 1.4246 小于0.6的占总数的 0.79487
最小值 0.0594 小于0.8的占总数的 0.92308
中位数 0.5165 大于0.8的占总数的 0.07692
标准差 0.365378
结果显示，这些水泥有限责任公司的Z值都比较小，而且无一例外的小于Altman指出的警戒线1.81，特别是平均值0.432631相差这条警戒线很大的距离。从分布密集的角度来看，39家公司的Z值标准差为0.365378，这也是相对比较小的，将它与平均值0.432631相比较，可以知道这些样本普遍存在于0.43左右的一个较小的范围内。我们从对区间的研究也可以看出分布规律，这些公司的Z值普遍集中在0.6以下，特别是在0-0.8的区间内的样本高达92%之多。简而言之，水泥有限责任公司的Z值呈现出了数值偏小，分布比较集中的特点。
三、对中国财务预警模型的建议
(一)构建新的财务分析指标体系的设想
按《企业会计准则》规定,我国企业自1999年起要求编制现金流量表。现金流量表中的现金是指现金及现金等价物，其主要部分为银行存款。由于银行存款可以通过编制银行存款金额调节表和对银行存款进行函证查实，比其他资产如存货、应收账款，固定资产易确认、查实且现金流量表是建立在现金收付制基础上，避免权责发生制下会计对盈余的操纵，因而反映的信息更为真实更为客观。
现金流量分析在国外得到广泛使用。分析现金流量，有助于投资者了解和评价企业获取现金和现金等价物的能力，并据以预测企业未来现金流量，正确评估企业价值，对债权人来说分析企业的现金流量，有助于评价企业的支付能力、偿债能力和周转能力。负债和利息都必须由现金支付，用现金流量分析企业偿债能力从理论上比以利润为基础的财务指标更为科学。对于资本市场投资者来说对现金流量分析则是洞察企业盈余操作，分析企业收益质量和企业成长性的重要手段。为此我们在传统的财务分析指标中加入以下几个方面指标：
1.偿债能力方面指标
现金流动负债比率=经营现金净流量/流动负债;
现金债务总额比率=经营现金净流量/债务总额;
现金到期债务比率=现金净流量/本期到期债务。
2.营运效率方面指标
销售现金比率=经营现金净流量/主营业务收入;
全部资产现金回收率=经营现金净流量/全部资产;
净资产现金回收率=经营现金净流量/净资产。
3.收益质量方面指标
营运指数=经营现金净流量/经营所得现金;
盈利现金比率=净利润/经营现金净流量;
现金流量构成比率=单项活动现金流量/现金净流量。
(二)考虑行业区别的Z模型修正建议
考虑行业因素的影响，对Z模型的修正有如下三种思路：第一在模型整体上加上行业修正值;第二针对每个财务变量设定一个行业修正值;第三使模型中所选取的财务变量呈现行业性差异。通过修正以期使财务预警模型更精确更有针对性，在实际运用中可以根据客观情况进行调整。
在借鉴和部分改进Z模型的基础上，结合考虑行业间存在的财务性差异，在模型整体上加上行业修正值。即：F1=A+B*∑CiXi。
其中：A为常数;B为某行业财务指标的行业修正值，视行业而定;C为参数的系数，i=1，2，3，4，5;X为自变量，i=1，2，3，4，5。
行业修正值B可以在大量实证研究和统计分析过程中，以较为成熟的Z模型结果为参照值，依据行业变量对企业财务危机的影响来确定。选取某行业的企业样本，根据历史数据可以得到Xi和Z模型的值，有Z=∑CiXi将其代入F1=A+B*∑CiXi中，通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，这样根据样本企业的实际财务状况进行回归分析求出Bi，进而获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。
参考文献：
[1]吴雯雯,杨玉辉,王家祥.国内外财务预警方法的研究综述.第三卷黄河水利职业技术学院学报.2006(18).
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[3]孙志伟.财务预警系统理论及模型设计研究.科教文汇.2006.
[4]Beaver,W. H.September. Financial Ratios as Predictors of Failures. Journal of Accounting Research. 1967.
财务中级职称论文篇二
中小企业财务困境与财务稳健
[摘要]随着近年来企业破产�兼并案不断出现，中国经济界已经越来越关注企业的财务管理。论文针对中小企业财务管理中的财务困境问题，在研究借鉴国内外经验的基础上探讨了中小企业摆脱财务困境的对策，提出了财务稳健模式，为中小企业摆脱财务困境提供了重要途径。
[关键词]中小企业 财务困境 财务稳健
一、财务困境研究的背景
财务困境(Financial distress)又称财务危机(Financial crisis)。最严重的财务困境是企业破产(Bankruptcy)。自从二战以来，国际兼的兼并与购并不断增加。出现了许多巨型跨国集团，而这些庞然大物却在常常突然死亡，让人十分不解。在蹊跷的背后是企业财务困境问题在作祟。近几十年来，财务管理变得日益突出和重要。抗风险能力强的大型企业尚且如此，规模小，资金少的中小企业又应该如何避免陷入财务困境呢?企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。企业在经营中由于多种原因常常会陷入财务困境，面临破产压力。如何预防，摆脱财务困境，使企业能良好发展是经济界近几十年来探究的问题。
二、国外学者的实证理论研究
国外的不少学者试图用实证模型来预测和预防企业财务困境的发生。他们应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境前5年内，出现了财务困境的公司和没有财务困境的公司的10~20多个财务指标的差异，最后选定几个或全选作为预测指标，应用Fisher线性判定分析，多元线性回归分析和Logistic回归分析等方法，分别建立了几种预测财务困境的模型：
1.单变量分析法
最早运用统计方法研究公司失败问题的是美国的比佛(Beaver，1966)，对于财务失败，他不仅仅狭义地界定为破产，还包括“债券拖欠不履行、银行超支、不能支付优先股股利等”。他首先以单变量分析法发展出财务危机预测模型，使用5个财务比率分别作为变量对79家经营未失败公司和79家经营失败公司进行一元判定预测，发现(现金流量/总负债)财务预测的效果最好，(净利润/总资产)次之，在失败前5年可达70%以上的预测能力，失败前1年更可达87%的正确区别率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的三种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，是考虑到长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素，因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的。这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。单变量分析法虽然简单，但却因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距，有时会产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象，因此招致了许多批评，而逐渐被多变量方法所替代。
2.Z分数模型
最早运用多变量区别分析法探讨公司财务危机预测问题的是另一类美国学者奥曼(Altlan，1968)。他将若干变量合并入一个函数方程：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0 006X4+0.999X5
X1=(期末流动资产-期末流动负债)/期末总资产
X2=期末留存收益/期末总资产
X3=息税前利润/期末总资产
X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债
X5=本期销售收入/总资产
其中：
X1为营运资本/资产总额，反映了企业资产的折现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象，具有周转速度快，变现能力强，项目繁多，性质复杂，获利能力高，投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。
X2反映了企业的累积获利能力。期末留存收益是由企业累积税后利润而成，对于上市公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。一般说来，新企业资产与收益较少，因此相对于老企业X2较小，而财务失败的风险较大。
X3即EBIT/资产总额，可称为总资产息税前利润率，而我们通常所用的总资产息税前利润率为EBIT/平均资产总额，分母间的区别在于平均资产总额避免了期末大量购进资产时使X3降低，不能客观反映一年中资产的获利能力。EBIT是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润(包括对外投资收益)，不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。原因在于：由负债与资本支持的项目一般属于正常业务范围，因此，计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础，有利于考核债权人及所有者投入企业资本的使用效益。该指标主要是从企业各种资金来源(包括所有者权益和负债)的角度对企业资产的使用效益进行评价的，通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。
X4测定的是财务结构，分母为流动负债、长期负债的账面价值之和;分子以股东权益的市场价值取代了贴面价值，因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正，使分子能客观地反映公司价值的大小。对于上市公司，分子应该是：“末流通的股票账面价值+流通股票期末市价。股份数”。X4的分子是一个较难确定的参数，尤其对于股权结构较复杂的企业。而目前及在今后相当长的时间内，非上市公司仍占我国公司总数的大部分，要确定非上市公司所有者权益市价，我们可以采用资产评估方法中的预期收益法，具体表示为：企业资产市价=企业预期实现的年利润额/行业平均资金利润率
X4=(企业资产的市价/负债总额)-1
但此法仍有缺陷，因为我国宏观价格体系尚未完全理顺，行业资金利润率受客观因素影响而有波动，难以完全符合实际。
X5为总资产周转率，企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上，因此，总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。如果企业总资产周转率高，说明企业利用全部资产进行经营的成果好，效率高;反之，如果总资产周转率低，则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差，效率低，最终将影响企业的获利能力。如果总资产周转率长期处于较低的状态，企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度，对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理，加速资产周转速度。X5的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额，指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。
Z分数模型从企业的资产规模、折现力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况，进一步推动了财务预警的发展。奥曼教授通过对Z分数模型的研究分析得出：Z值越小，该企业遭受财务失败的可能性就越大。美国企业的Z值的临界值为1.8，具体判断标准如下表所示：
表1Z分数模型具体判断标准
Z≥3.0 财务失败的可能性很小财务不失败组
2.8≤Z≤2.9 有财务失败可能
1.81≤Z≤2.7 财务失败可能性很大
Z≤1.8 财务失败可能性非常大财务失败组
奥曼教授选择了1968年尚在持续经营的33家美国企业进行预测，其准确率令人满意，而且分析根据的资料越新，准确率越高。如依据临近财务失败的报表资料预测其准确率为96%，依据财务失败前一年的报表预翻难确率为72%。但无论怎样，都必须以财务报表的真实性、准确性、完整性为前提。近年来，澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰都进行了类似的分析。尽管Z值的判断标准在各国间有相当的差异，但各国“财务失败组”的Z值的平均值都低于临界值1.8。
3.F分数模型由于Z分数模式在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的的局限性。为此，有学者拟对Z分数模式加以改造，并建立其财务危机预测的新模式-F分数模式(Failure Score Model)。F分数模式的主要特点是：
(1)F分数模式加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而它弥补了Z分数模式的不足。
(2)本模式考虑到了现代化司财务状况的发展及其有关标准的更新。比如公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。
(3)本模式使用的样本更加扩大。其使用了Compustat PC Plus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查;而Z分数模型的样本仅为66家(3家破产公司及33家非破产公司)。三.我国的相关研究：
上述模型中所用的流动比率、总资产周转率、资产利润率等评价指标都是根据公开的财务报告信息计算出来的。但是，我国目前企业及上市公司的财务报表的编制具有相当的弹性，往往不能真正准确地反映公司的经营业绩。只有根据中国证券市场和中国企业经营的实际情况才能完善财务预警模型。现有的预警模型都是外国学者根据本国上市公司的资料进行统计计算得出的，虽然在许多国家也同样具有一定的有效性，但仍存在种种局限。随着市场上功能日益增强的统计软件的开发与会计资料库的建立，财务管理决策或监测当局可以建立更适用于本公司或本行业的财务预警模型，并根据自身情况对评价指标加以改进，及时预测反映公司的财务状况，推动我国企业的健康发展。
在国内的研究中，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型;陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995~1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低;在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。这些研究在吸收国外理论的基础上对预测模型作出了改进和创新，使之更符合中国企业的情况，更能准确的预测中国企业的财务经营状况。
四、研究财务困境与财务稳健模式的目的和意义
光靠预警，而不能提出解决实际办法是没有实际意义的。财务预警只能被动地解决企业将要出现的财务困境或危机，这样往往会给企业带来不必要的损失。再好的预警系统也只能是减少企业的损失，或是降低企业财务风险。要是能防患于未然岂不更有利于企业的发展?因此研究财务困境与财务稳健模式对于我国企业尤其是较为弱小的中小企业来说显得尤为重要，这些研究对中小企业的生存，壮大有着莫大的利益。
五、研究思路
作者借《中小企业财务困境与财务稳健》一文中提出不能光靠财务预警预测来被动地摆脱企业财务困境，而应主动地实施企业经营，财务运营的稳健模式，使企业的利益得到最好的保障。该文先对中小企业财务困境的定义及发生的原因做了详细的分析和叙述，并介绍了国内外一些财务困境预测预警的方法及后果，从而提出财务稳健模式的可行性和必要性及实施方法，并进一步说明了财务稳健模式的实施有一定的必要环境。在这特定的环境支持下企业的财务稳健模式才能有效地发挥作用。本文为解决企业财务困境，健康发展提出了一条重要思路。
参 考 文 献
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