“一帶一路”背景下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

張倩 劉雅楠

◆摘? 要：“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇在我國(guó)的召開(kāi)，使得基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題，房地產(chǎn)和物流行業(yè)的發(fā)展成為重點(diǎn)建設(shè)方向，而財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在于所有行業(yè)，無(wú)法徹底避免，只能采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是提前發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效措施。本文介紹了企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的必要性、預(yù)警的主要方法以及當(dāng)前建立預(yù)警系統(tǒng)時(shí)還存在的缺陷，為后續(xù)的研究奠定理論基礎(chǔ)。

◆關(guān)鍵詞：一帶一路;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);房地產(chǎn);物流

1引言

“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇在2017年北京召開(kāi)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)行業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于“一帶一路”的建設(shè)至關(guān)重要。首先是沿線的房地產(chǎn)建設(shè)，我國(guó)國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)產(chǎn)能、庫(kù)存過(guò)剩、區(qū)域資金“虹吸效應(yīng)”加大去庫(kù)存壓力，加之房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)影響較大，并且該行業(yè)的發(fā)展直接帶動(dòng)上下游企業(yè)的發(fā)展，房地產(chǎn)企業(yè)的重要性由此可見(jiàn)。

其次是物流行業(yè)的發(fā)展，“一帶一路”要實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)與國(guó)外的聯(lián)系，促進(jìn)發(fā)展，如何互聯(lián)、互通？物流企業(yè)將是這條經(jīng)濟(jì)帶上的重要紐帶，而想要穩(wěn)定這些該行業(yè)的發(fā)展，重中之重就是維持企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的穩(wěn)定，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以分析出企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，所需要的成本，以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)的單個(gè)指標(biāo)分析不能全面反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，為企業(yè)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能夠綜合反映出企業(yè)當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r，并且從單項(xiàng)分值可以看出具體的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，查找出真正的風(fēng)險(xiǎn)源頭，使得企業(yè)能夠穩(wěn)定、長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，從而帶動(dòng)整個(gè)經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展。

2企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的必要性

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在于所有的企業(yè)、行業(yè)，而很多大型重要的行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大，財(cái)務(wù)安全等級(jí)堪憂，一旦出現(xiàn)重大財(cái)務(wù)問(wèn)題，很可能導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。

2.1行業(yè)的政策多變

首先是政策性方面，各行各業(yè)每年都要發(fā)布各種調(diào)控政策，例如物流行業(yè)，2017年頒布《商貿(mào)物流發(fā)展“十三五規(guī)劃》，2018年頒布《關(guān)于推進(jìn)電子商務(wù)與快遞物流系統(tǒng)發(fā)展的意見(jiàn)》等等，再看房地產(chǎn)行業(yè)就更密集了，2014年宏觀調(diào)控政策出現(xiàn)，例如“限售”“限購(gòu)”，開(kāi)始?jí)褐圃撔袠I(yè)需求。2015年房地產(chǎn)行業(yè)開(kāi)始強(qiáng)調(diào)供給側(cè)改革中提出的“去庫(kù)存”計(jì)劃。到了2017年加強(qiáng)了“堅(jiān)持房子是用來(lái)住的、不是用來(lái)炒的定位，2018年開(kāi)始堅(jiān)持“房住不炒”的主基調(diào)，“因城施策、一城一策”成為主流，除此之外實(shí)施差別化信貸、限購(gòu)等一系列政策。在宏觀政策下，各行業(yè)不斷面臨著波動(dòng)和回調(diào)，增加了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。

2.2行業(yè)財(cái)務(wù)安全等級(jí)弱

例如房地產(chǎn)行業(yè)，是資金密集型產(chǎn)業(yè)，與其他行業(yè)相比，該行業(yè)具有資金需求大、建設(shè)周期長(zhǎng)、收益回報(bào)慢等特點(diǎn)，如果資金鏈斷裂，很有可能面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，所以財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題尤為重要。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局披露數(shù)據(jù)顯示，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額由2000年4984.1億元至2018年漲至120263.5億元，但是2018年房地產(chǎn)行業(yè)FSI指數(shù)2595.39點(diǎn)，整個(gè)行業(yè)財(cái)務(wù)安全性表現(xiàn)最差。

如果房地產(chǎn)企業(yè)存在財(cái)務(wù)危機(jī)，不僅會(huì)影響本行業(yè)的發(fā)展，更會(huì)使得房地產(chǎn)上下游產(chǎn)業(yè)、金融市場(chǎng)，乃至整個(gè)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)蒙受巨大的損失，提前對(duì)企業(yè)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行警示，查找到危機(jī)的源頭，加以控制，使得企業(yè)穩(wěn)定的發(fā)展。因此為房地產(chǎn)企業(yè)的建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)至關(guān)重要。

3構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的主要方法

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型我國(guó)主要包括單模型和多模型研究，單模型就是只使用了一種模型進(jìn)行預(yù)警分析。

3.1多變量模型種類(lèi)

3.1.1功效系數(shù)法構(gòu)建預(yù)警模型。黃輝在2003年選取醫(yī)藥企業(yè)作為研究樣本，引用功效系數(shù)法建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，判別企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度。該方法設(shè)置了五個(gè)檔次（優(yōu)、良、中、低、差），分別有對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)，計(jì)算財(cái)務(wù)指標(biāo)單項(xiàng)分?jǐn)?shù)和綜合分?jǐn)?shù)評(píng)析具體指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)和整體風(fēng)險(xiǎn)狀況。該方法需要確定指標(biāo)的權(quán)重，確定權(quán)重的主觀方法有德?tīng)柗品?、層次分析法等，但是主觀意識(shí)多與經(jīng)驗(yàn)、能力等掛鉤，可能對(duì)權(quán)重結(jié)果造成影響，而熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法，能夠彌補(bǔ)主觀方法的劣勢(shì)，結(jié)果更為科學(xué)、合理。

3.1.2Z計(jì)分法模型。Z計(jì)分法廣泛應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，經(jīng)常用來(lái)判斷公司的經(jīng)營(yíng)情況和預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。根據(jù)Z值結(jié)果分析公司財(cái)務(wù)狀況，降低企業(yè)財(cái)務(wù)破產(chǎn)的幾率，改善整體的財(cái)務(wù)狀況。

3.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，該模型是20世紀(jì)90年代首次應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警中，并取得了不錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效果。但是該模型較為復(fù)雜，需要不斷地調(diào)試，耗時(shí)較長(zhǎng)。

3.1.4Logistic回歸模型。該方法主要是利用企業(yè)的相關(guān)財(cái)務(wù)比率預(yù)測(cè)出企業(yè)可能會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的幾率。分析投資者們的風(fēng)險(xiǎn)偏好，規(guī)定出風(fēng)險(xiǎn)警示線，根據(jù)這些對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行定位進(jìn)而做出精確的決策，提高在同行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力。并且無(wú)需滿足正態(tài)分布，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)判定時(shí)更為準(zhǔn)確。

3.1.5決策樹(shù)模型。決策樹(shù)方法主要是將人工智能應(yīng)用在了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警構(gòu)建上，主要是對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)后形成決策型知識(shí)表現(xiàn)，易于理解，而且預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的精確度較好。

3.2功效系數(shù)法與熵值法結(jié)合的優(yōu)勢(shì)

構(gòu)建預(yù)警模型的方法有很多，也都已經(jīng)有大量的研究表明這些方法能夠應(yīng)用于各行各業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，其中功效系數(shù)法簡(jiǎn)單容易實(shí)行，與其他方法相比易于實(shí)施，并且所用成本不高，精確度較好，其與熵值法相結(jié)合對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，更具有科學(xué)性，兩者的結(jié)合也已經(jīng)被應(yīng)用于很多行業(yè)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并且取得了很好的效果。

4結(jié)論與不足

綜上所訴，企業(yè)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)能夠提前接收到財(cái)務(wù)危機(jī)的警示信號(hào)，針對(duì)危機(jī)源頭及時(shí)采取有效措施處理，降低企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，從而提高在整個(gè)行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)能力，同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展。

但是當(dāng)前使用的模型中，有很多模型沒(méi)有考慮到非財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，例如國(guó)家政策、股權(quán)結(jié)構(gòu)和審計(jì)意見(jiàn)等等，有些考慮的方法大多使用時(shí)介入了人為因素，對(duì)權(quán)重的結(jié)果影響很大，例如層次分析法、專(zhuān)家調(diào)查法等，這些方法在使用時(shí)大多受主觀方面的干擾，很可能影響到最后的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)的結(jié)果，降低預(yù)測(cè)的精確度。因此在該方面上還有待進(jìn)行繼續(xù)進(jìn)一步的改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃輝.功效系數(shù)法在制藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)，2003，23（04）：40-43

[2]姚靠華，蔣艷輝.基于決策樹(shù)的財(cái)務(wù)預(yù)警[J].系統(tǒng)工程，2005（10）：102-106.

作者簡(jiǎn)介

1.張倩（1993.03—），女，漢族，江蘇徐州人，會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)，碩士研究生，西安財(cái)經(jīng)大學(xué)。

2.劉雅楠（1997.05—），女，漢族，河南鄭州人，會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)，碩士研究生，西安財(cái)經(jīng)大學(xué)。

項(xiàng)目名稱(chēng)：“一帶一路”背景下陜西省智慧物流發(fā)展路徑研究（項(xiàng)目編號(hào)：19YC045）。