1、天津大学 硕士学位论文基于支持向量机的企业财务预警模型构建与实证研究姓名：黄江玲申请学位级别：硕士专业：信息管理与信息系统导教师：何曙光20090501ABSTRACTAt this time when there has been an increasingly fierce competition in both domesticand foreign markets, also with the changeable consumer demand its inevitable to avoid the unpredictable crisis. Complexity and unpre
2、dictability of the market makes the crisis become to an existing objectively, so if the venture does not run well, the company may be in financial trouble. In order to predict enterprises financial situation accurately and in time, we can build rational enterprise pre-waming model, it will provide h
3、elpful suggestions for managers decision and evading financial crisis.The papers firstly systematically views and concludes the crisis and distress forecast of financial within and outside China, comments on the merits and demerits of the research method. Then it chooses the financial data of the co
4、mpanies in Tianjin New Technology Industrial Zone from 2007 to 2008 as the sample, Using 25 industrial undertakings as training sample, we choose eight financial indicators which can reflect financial situation which based on the characteristics of s ample, get the finance evaluation index system. A
5、gain, a new financial pre-waming model based on support vector machine which is a new arithmetic was constructed, based on eight financial indicators data as variable. SVM trained with training samples has the ability to forecast, its accuracy reaches over 94.5 percent. At last, we use time sequence
6、 model to forecast financial data within one years of three enterprises which taken at random, calculate financial indicators as examination sample, use the new model to get the result and analyses the result why it happen, these will be given full play and will be made to method support decision ma
7、king in fiscal and financial decision.KEY WORDS: financial pre-waming, support vector machine, financial indicators, pre-waming model独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：
8、签字日期：Oi 作年广月f日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。 特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 (保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名 签字曰期：年月日 签字日期： 707 年月第一章绪论第一章绪论1.1课题的提出和研究意义随着仝球化竞争的展开，伴随着信息技术的飞跃式发展，知识经济迅速堀起， 世界各国之间的经济与贸易往来日益频繁，各种经济关系、经济行为和经济方式 愈来愈
9、复杂多变，因此既给企业的发展提供了机遇，而另一方面同时也给企业的 经济活动带来了未知的濟在危机。加入世贸组织后，中国企业在获得极大机遇的同时也面临着极大的挑战。如 何利用整个世界的资源、信息以及市场提高自身的管理水平，赢得全球化竞争的 胜利，成为摆在我国企业界及学术界面前的难题。中国企业的管理水平从整体来 .看，和发达国家相比还存在一定的差距，在面对国内外激烈的市场竞争和多变的 消费需求中，遭遇不可预测的风险是在所难免的。財务困境已经被认为是许多企 业所面临的最重要的潜在威胁之一，它不仅影响企业组织，甚至会影响整个经济 环境。当企业陷入财务困境时，投资者、贷款人、管理层和雇员都将受到严重影 响
10、。如果企业破产，则将导致产生巨大的经济成本损失。如何应对财务风险直接 关系到企业的生死存亡，几年以来，全国数以千计的企业因发生财务危机而导致 了破产、清算和重组。寻根溯源，其原因之一便是企业缺乏风险意识，未建立財 务风险预测机制，不能及时掌控企业潜在的财务危机，更谈不上及时采取措施拖 杀财务危机于萌芽中了。因此，建立一个既可以预测企业财务风险，又可以分析 企业财务风险产生来源的财务危机预警模型，对于增强企业的经营管理水平和预 测能力具有重要意义。在此背景下，本文以天津新技术产业园区企业作为数据研究样本，对企业财 务危机预警问题作研究，建立了适合天津新技术产业同区内众公司的财务预警指 标体系，并
11、试图采用支持向量机建立财务危机预警模型，再使用时间序列模型来 预测企业未来一年内財务状况，计算出财务指标，以此作为检测数据，代入本文 所建的预繁模型计算出结果，并预估发生这种状况的原因，能够为企业管理者提 供合理的决策支持。第一章绪论1.2国内外研究现状 1.2.1国外研究现状国外对与发达的资本市场相适应的财务预警模型研究早已引起足够的重视， 并取得了一定的成果，在静态模型研究方面，最甲-的财务危机预警研究是 Fitzpatrick (1932)开展的一元判定研究，然后是Beaver (1966)使用由79家 公司组成的样本，分别检杳了反应公司不同财务特征的6组30个变量在公司破 产前1 一5
12、年的预测能力。美国纽约 大学Altaian在1%8年首先创立了 zeta模型。 该模型是运用五种财务比率，通过进行加权汇总后产生的总判别分式（称为Z 值）来预测企业的财务危机。接下来，Haldeman和Narayanan (1977)，Collins (1980), Piatt (1991)也采用类似方法进行研究。有些学者对Z分数模型加以 改造，建立了财务预警新模型_F分数模型 （Failure Score Model). 0hlson(1980) 第一个采用Logit方法进行破产预测。继Ohlson之后，Gentry, Newbold and Whitford (1985), Caseyan
13、dBartczak (1985), Zavgren (1985)也采用类似方法 进行研究。国外的动态预#研究主要有四类：包括Baumol (1952 )、 Tobin (1958 ) 的 现金存量管理模型 额度；Friedman (1959)、Nadiri (1969), Coates (1963)的 产品现金管理模型：Meltzer (1963)、Whalen (1965)、Alessi (1966)的财富现 金管理模型以及Suvas (1994)联合模型。1.2.2国内研究现状国内财务预警研究起步较晚，在很大程度上借鉴了国外已有的研究成果，而 且以静态研究为主，动态研究几乎没有。国内采用一
14、元判定模型进行财务预警研 究的不多，其中，陈静（1999) 使用了截止到1998年底的27家ST公司与同行 业、同规模的非ST上市公司作为研究样本。研究发现：资产负债率和流动比率、 总资产收益率、净资产收益率两项財务指标的预测能力较强# 。国内对多元线性 判定的研究相对较多，代表性的研究包括：张玲（2000)选取深沪交易所120家 上市公司作为研究对象，其中60家为构造样本（30家ST，30家非ST)，60家 为预测样本（21家ST，39家非ST)。国内其他方面的研究主要有：陈晓、陈 治鸿（2000)、姜秀华（2001)关于Logit模型的研究；程涛（2002)运用时间 序列回归和Logit回
15、归方法建立综合预警模型；台湾李俊毅（1999)的应用灰 第一章绪论色预测理论与类神经网络于企业财务危机预警模式之研究，徐淑芳（1999)运 用多变量CUSUM 时间序列分析建立预测模型等。-章类神经网络模型虽然近几年被很多学者所使用，但其运作过程尤如黑箱，对 于各财务比率的权重无法获悉。不同的样本模型其隐藏要素的个数会有所不同， 影响比较的客观性，因此不适合作为比较不同样本的模型。Cox由于主要是用来 预测公司未来的存活期间的概率，并非用来判定公司是否失畋，因此也无法比较 不同样本；而CUSIM模型在计算上较繁复，较适合作为个案分析的模型，并且 从国外实证研究结果来看其正确率也没有明显优于其他
16、模梨。上述企业财务危机预繁研究方法均过度依赖财务报表以及数学处理的机械 形式，在实际中应用相当困难，因为，利用这些模式必须有相当的数理背景，对 许多人来说可以说是一个苟刻的要求；财务危机往往是由企业的经营或管理上的 失误造成的，这些失误要经过一定时期才能在会计报表中表现出来，所以通过财 务数据预测财务危机是在引起危机事件之后进行的，不能从根源上防范危机的发 生，并且无法挽回已经造成的损失。归纳起来，国内目前的研究存在以下不足：(1)使用的方法主要是单变量分析、多元判别分析和Logistic模型等参数方 法及神经网络模型等非参数方法，而神经网络模型大多采用BP网络。(2)由于受到数据限制，样本量
17、不足，大部分研究只是对估计样本进行回 判，没有采用新样本进行检验，这高估了模型的预测能力。(3)有些研究采用的财务指标不多，无法反映企业全面的財务状况。 目前，国内学者倾向于机器学习方法中比较新的优秀算法一支持向S 机方法 来对商业银行中的信用风险进行评估建模，对濟在的风险进行预测研究，取得了 不错的结果。侯惠芳和刘素华将支持向量机应用到银行信用风险评估，分析对比 了不同核函数和参数的效果。刘闽和林成德建立了基于SVM方法的信用风险评 估模型，与神经网络等模型比较证实了该方法的有效性和优越性。刘云煮等幵展 了相类似的研究，获得了同样的结论。李建平等将支持向量机方法引入到真实的 信用卡数据信用评
18、估中，通过实证研究结果表明，该方法具有较好的预测能力。1.2J建立财务预警模型的重要性及意义任何企业的財务危机绝非朝夕之间突如其来，往往是企业管理者对財务风险 的种种前期征兆重视不够，未能及时采取措施，以至于財务危机不断恶化，最后 引起危机的爆发。因此，对企业的财务运营过程进行跟踪、监控，及时发现企业 财务管理中在的问题，及早察觉财务危机的信号，预测企业的财务危机，使经营 者能够在财务危出现的萌芽状态采取有效措施改善企业经营管理，预防失败，以 提高管理质量。-章概括地讲，本文在以下几个方面具有重要应用价值：1. 当公司陷入财务危机时，股东的投资价值会大幅度减少。因此，如果投 资者能够事前获取公
19、司财务状况变化的信息，提前预知上市公司是否会陷入財务 危机，就能避免损失。2. 通过财务危机预测，有助于债权人事前预知债权公司是否会陷入财务危 机，判断其是否具备偿债能力，从而提前采取相应的措施加大清收债权的力度， 避免贷款损失；同时也有助于潜在的债权人事前发放债权的决策。现代企业都是处于产业链中的某个环节上，需要与其他公司发生包括材料供 应和产品销售等业务往来。这种合作链条上的某个环节一且发生问题，就会产生 一系列连锁反应。因此，通过事先发现业务合作公司财务状况变化的信息，有助 于帮助合作者作出是否合作或继续合作的决策，从而避免由于合作企业陷入财务 危机对本企业产生的不良影响。3. 目前，监
20、管机构对上市公司实施的特别处理制度，属于事后监管范畴， 即上市公司财务状况恶化后才被特别处理，具有一定的滞后性。通过财务危机预 警，监管部门可以利用上市公司多年财务状况的变化进行事前监控，对于出现财 务危机征兆的上市公司给予更多的关注，从而实现事前监管。4. 对于国家经济管理部门而言，要制定宏观经济政策，调控经济运行，需 要掌握企业的经济等各方面的情况：对于固资管理机构而言，可根据即将陷入财 务困境的公司的经济地位，提前协调各方面的关系，从而减少破产成本的支出和 因工人失业造成的社会动荡。正是由于企业財务危机预警分析的重大作用和所具有的时间价值，如何准确 地预测企业陷入财务危机，提前给企业提出
21、预警作用，成为近几十年来研究的一 大热点问题。-章1.3研究方法本文通过应用机器学习领域一种新兴的机器学习方法一支持向量机，利用其 解决小样本、非线性、髙维模式识别中的突出优势，对企业财务危机问题进行了 建模预测分析的研究。具体研究方法是：针对天津新技术企业园区两类不同的企业财务数据样本， 运用支持向量机建立预测模型，并通过对三家企业样本财务数据运用时间序列模 型预测企业未来一年内的财务数据走向，使用财务预警模型预测企业未来一年内 是否会出现危机，并分析其产生这样结果的原因。第二章企业财务预警相关理论1.4论文结构安排针对国内外財务危机预测研究发展的现状，探讨如何从企业财务指标分析入 手建立基
22、于支持向量机算法的财务预警模型来有效预测企业财务状况问题。本文共分六个部分。第一部分是绪论，提出本文所要研究解决的主要问题， 提出构建财务预警模型的目的和意义。第二部分是介绍财务预警相关概念和常用 预测模型，如一元判定模型、多元线性判别分析法、Logisti、回归分析法、人工 神经网络模型，并对模型之间进行了简单分析与比较。第三部分是介绍本文方法 的基本概念，首先介绍了支持向量机有基本原理，然后阐述了支持向量机基本理 论，最后介绍相关支持向量机模型简介第四部建立基于支持向量机的財务预警 模型。第五部分是实证分析部分，对天津新技术产业园区两类企业财务数据构建 财务危机预测模型，通过训练样本检验结
23、果来说明本文支持向量机模型是一种有 效的财务危机预测模型。并利用时间序列模型来预测三家企业未来一年内财务数 据走向，计算财务数据指标，利用建立的预警模型来判断企业财务危机，并分析 产生该结果的原因。第六部分是论文研究结论及进一步研究发展的方向。.第二章ribW务赚 相关理论2.1财务预警2.1.1财务危机、财务预警概念市场的瞬变性与不可准确预见性，加之决策者素质水平的影响，使得风险成 为客观存在。如果企业不能卓有成效地规避与防范各种风险因素的话，势必使企 业集团的未来发展陷入严重的危机境地。但财务危机由初步萌生到程度恶化，并 非瞬间所致，通常都是经历了一个渐进积累转化的过程。在这一过程中，各种
24、危 机的因素，都将直接或间接地在资金运动的“晴雨表-一些敏感性财务指标值 的不同变化上反映出来。财务危机娃企业盈利能力实质性消弱，持续经营能以为续的严重状况，是资 金周转困难处境，是企业发生严重亏损或持续亏损，无力支付到期债务和费用， 直至破产，以及它们之间各种困难的总称 59 。财务危机预警是对企业可能或者将 要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报，借助企业提供的财务报表、经 营计划及其他相关会计资料，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方 法，对企业的经营活动、財务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动 第二章企业财务预警相关理论中潜在的经营风险和財务风险，并在危机发生之前
25、向企业经营者发出警告，督促 企业管理当局采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨網谬的作用。 财务危机预警模型就是预测企业财务风险即潜在财务危机的数学模型，建立企业 财务预警模型已成为现代企业财务管理的重要内容之一。2.1.2财务危机的特征所谓財务危机是指企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，从财务危 机的产生及其后果来看，它具有以下基本特性：I.具有积累性。财务危机是企业一定时期各种经营活动与财务活动失误的 综合，在筹资、投资以及生产经营管理、营销、理财等方面诸多因素的长期积累、 综合作用，造成企业在一定时期内现金流出量大于现金流入量，问题日积月累，以至企业不能按时偿还到期债务而
26、引发了财务危机。1 具有突发性。企业财务危机受到许多主观与客观因素的影响，其中有些 因素是可以把握和控制的，但更多因素具有突发性和意外性。例如，长期以来， 某企业经营状况一直很好，但由于一场全球性的金融危机使该企业陷入了前所未 有的财务危机，几年都缓不过来，类似的例子举不胜举。若出现的危机在企业控 制能力范围内，企业则可安然度过；相反，若超过企业承担风险的最高限度，企 业就将陷入危机。2 具有复杂多样性。企业经营环境的多样化、经营过程的多样化以及财务 行为方式多样化等这些因素决定了危机形成不是单一事件的结果。由于企业对环 境的某些因素的不适、经营活动某一过程的失误、财务行为的过失等都有可能带
27、来财务危机，而这些经营环境、经营过程、财务行为方式均表现出复杂多样性。3 具有灾难性。财务危机虽然包括多种情况，但不管是资金管理技术失败， 还是介于其与破产之间的任何一种情况的发生，都会给企业带来灾难性的损失第二章企业财务预警相关理论。 尽管当企业发生财务危机时，也有不少企业通过采取一系列的措施，化解了危机， 避免了破产，但企业也为此付出了沉重的代价，它往往需要大刀阔斧的改革、壮 士断臂般的重组，增加代理成本、资金成本等。4 具有可预见性。财务危机是企业生产经营中长期财务矛盾日积月累形成 的。因此，財务管理者只要遇事多留心，采取有效的财务控制手段和一套系统的 财务危机预警方法，就不难发现财务危
28、机的苗头，可以提前控制和化解企业的财 务危机。2.13财务危机的早期信号企业财务危机在早期会出现各种风险“预兆”，首先表现在企业财务状况不 佳。“月晕而风，日晕而雨“，在企业财务危机累积或形成过程中，一定会出现财 务状况不佳的各种征兆，这些不良征兆主要有：营业额非预期下降或营业额 增长，利润下降：存货超计划积压或库存量过大，顾客投诉不断，经常出现 退货现象；付款期延长、客户或承销商不能履约按期付款，规模过度扩张造 成资金周转不灵，如经常拖欠银行借款和员工工资等；企业董事长、总经理、 财务总监等关键岗位管理人员离职等等。其次是财务报表的异常表现，财务报表 是企业对外报送的，按国家统一会计制度编制
29、的，反映特定日期财务状况、一定 会计期间经营成果和现金流量的文件。它包括三张主要会计报表及其附表和会计 报表附注两个方面。财务报表是企业经营和财务状况的“晴雨表”，企业经营不 善、财务状况不佳或恶化，必然在财务报表上有所反映。如果企业在业务运营过程中，出现了以上几点问题，这就需要企业领导者考 虑公司可能要出现财务危机。要想解决所将要面临的问题，需要找出公司出现财 务危机的原因。第二章企业财务预警相关理论2.1.4剖析财务危机产生的原因导致企业陷入財务危机的原因有两个方面：外部因素和内部因素。一般情况 下，外部环境因素，如自然灾害等，对企业来说大多是不可控因素，也是企业无 法回避的：而内部因素大
30、多是可控因素，企业通过财务危机预警及有效地管理可 以降低其危害。因此，本文重点分析企业陷入财务危机的几种主要内部因素。4 经营管理不善。企业内部经营管理不善是企业发展速度减慢或停滞不前 的重要原因之一，当这种无序混乱的管理状态积累到一定程度，使得效益下滑， 内部财务关系混乱，最终将会导致企业出现财务危机。目前tfei多企业管理质量低 下，使企业获利能力减弱甚至亏损，.企业为维持经营就需大量借款。当负债率越 高时，企业的偿债能力越低，资信受到影响，财务状况恶化，这时企业容易陷入 入不敷出的危机。4 企业风险意识淡薄。企业的财务危机决非朝夕之间突如其来。纵观国内 外种种企业发生财务危机及至最终破产
31、的事例，我们发现企业的财务危机不但有 先兆，而且是可预测和控制的。企业财务危机爆发重要的原因之一，就是企业管 理者对财务风险的监测和危机前的种种征兆重视不够，未能及时采取措施。目前 我国大多数是中小企业，这就导致了企业应对市场竞争的能力脆弱，竞争往往处 于无序状态，企业管理者的法制意识比较薄弱，普遍风险意识淡薄，对加强风险 管理没有引起足够的重视。4 企业抗风险能力较弱。由于传统计划经济思想的影响，许多企业并不能 完全摆脱政府部门的千扰和限制，不能根据市场状况来做出决策，从而使企业坐 失良好的市场机会。同时，在市场疲软的情况下，成本居高不下，削弱了企业的 抗风险能力。4 企业内控制度不容乐观。
32、有相当一部分企业管理层对建立内部会计控制 不够重视，存在许多认识误区，认为内部会计控制制度可有可无，形成了写在纸 上、贴在墙上，却无人遵守、无人执行的局面。2.2财务预警指标体系 2.2.1财务预警指标原则科学、有效的財务危机预警指标体系是建立财务危机预警模型的基础和依 据。所建财务危机预警指标体系应遵循如下原则：第二章企业财务预警相关理论4 可比性原则。选取评价指标时，应注意评价指标口径范围和计算方法的 一致性。在对同一事物不同时期的评价中应注意纵向可比，而对同一时期不同事 物之间评价中应注意横向可比。4 系统性原则。指标体系应能全面、综合地反映出企业的实际財务状况， 特别是财务危机的预警管
33、理状况。要求监测对象必须具有完整性和全面性，即要 求财务预警监测应将企业可能面临的系统内外部风险进行监测，而且对各类风险 的各个影响因素都予以充分考虑。4 独立性原则。应尽量减少各指标之间的相关关系和重叠区域，将其相关性 降至最低。4 可测性原则。各指标涵义明确/尽可能采用现成的财务分析指标，直接 实证调研便可取得。4 时效性原则。随着财务管理理论的发展，指标体系应适时、动态地做出滚 动调整，同时保持其必要的稳定性、权威性。在满足上述原则的前提下,从盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力4个 方面设置了8项财务指标，建立了企业财务预警指标体系。2.2.2选取财务预警指标及指标分析在企业財务预警
34、中，任何一个财务指标，都难以全面评价企业的财务状况和 经营成果。由于公司经济活动的简单过程是以营运为手段、盈利为目的、偿债和 股本扩张为必要条件、发展为终极目标的循环过程。因此，本文建立的财务评价 指标体系包括4个方面：营运能力指标、盈力能力指标、偿债能力指标和发展能 力指标。2.2.2.1营运能力的指标分析营运能力是指通过企业生产经营资产周转速度的有关指标所反映出来的企， 业资金利用的效率，它表明企业管理人员的经营管理、运用资金的能力。企业生 产经营资金周转的速度越快，表明企业资金利用的效果越好，效率越高，企业管 理人员的经营能力越强。营运能力分析主要是对流动资产周转情况分析和总资产 周转情
35、况分析。其中，流动资产周转分析，主要是对应收赃款周转牟和流动资产 周转率2个指标进行分析。第二章企业财务预警相关理论应收账款周转率是一个反映企业财务危机预警的重要指标。它直接反映了企 业销售的收款能力、企业经营活动现金流入的状况。一般认为，该指标越高越好， 因为它表明收账速度快，资金占用小，坏账损失可以减少，流动性高，偿债能力 强，收账费用可能相应地减少。只有在企业的销售收入不下降，并且有不断提高 的前提下，应收账款周转率不断加快，才能对企业真正有利。 流动资产周转率是说明企业一定时期流动资产周转速度和资金利用水平的 财务指标，也是企业财务预等的重要控制指标。该指标能综合反映企业一定时期 内流
36、动资产运作和盈利能力，如流动资产周转率低，可能是多种因素(如原料积 压、应收账款收款迟缓、企业营业周期过长、货币资金利用效率较低或企业战略 储备及特定事件要求的现金积累等)的共同作用结果。总资产周转率作为财务预警指标，与上述流动资产周转率的原理基本相同， 但流动资产周转字侧重于对企业流动资产周转的监控，而总资产周转率重心在企 业总资金运作状况的监控。总资产周转率是企业主营业务收入净额与资产总额的 比率。总资产中的对外投资形成投资收益，不能形成主营业务收入，因此，总资 产中的对外投资与主营业务收入并无直接关系，应把它从总资产中剔除。另外， 企业的营业总资产不仅会带来主营业务收入，而且会带来其他业
37、务收入，应予以 加上。这样分子为营业收入净额，分母为扣除投资后的营业总资产，计算出的结 果更为准确。2.2.2.2盈力能力的指标分析企业盈利能力是反映企业赚取利润的能力，其指标主要由主营业务利润率、 主营业务成本率、净资产收益率、总资产报酬率等指标反应。主营业务利润率是主营业务利润与主营业务收入的比率，反映企业主营业务 的经营效果及其对企业全部收益的影响稈度。净资产收益率是评价企业自有资本及其积累获取报酬水平能力的指标，用以第二章企业财务预警相关理论反映企业资本运营的综合效益，其数值等于本期净利润除以期末净资产。总资产报酬率是反映企业全部资产获取收益的水平，全面反映企业的获利能 力和投入产出状
38、况，是公司经营效率的综合反映。主营业务成本率反映企业主营业务收入对企业利润的贡献大小，它和主营业 务利润率一起，从不同侧面反映企业主营业务的贡献，是反映企业是否拥有独特 竟争优势的指标。反映盈利能力的指标数值越高，表明企业获利能力越强，投入产出水平高， 资产运营效果好，资本获取收益的能力强。2.2.23偿债能力的指标分析偿债能力是反映企业偿还自身债务的能力。反映企业傍债能力的财务指标主 要有：流动比率、资产负债率等。资产负债率是企业一定时期负债总额与资产总额的比率，是评价企业负债程 度的综合指标，用以衡暈企业负债偿还能力及经营风险程度。流动比率是企业流动资产总额与流动负债总额的比率，它通常表现
39、为企业流 动资产可偿付流动负债的倍数，是衡量企业资金流动性大小和短期偿债能力强弱 的指标。这些指标的数值越高，表明企业偿债能力越强，企业安全程度越高。 2.2.2.4发展能力的指标分析发展能力指标是公司的各项财务指标不同时期的纵向分析，属于趋势分析 法，通过发展能力指标，我们可以预测公司前景。反映成长能力的指标有：总资 产增长率、和净利润增长率等。总资产增长率是企业本年总资产增长额与年初资产总额的比率，它从企业资 产总量护张方面来衡量企业的发展能力，表明企业规模增长水平对企业发展后劲 的影响，用以评价企业经营规模总量上的扩张程度。该指标越高，表明企业一个 经营周期内资产经营规模扩张的速度越快，
40、但考察该指标时应注意资产规模r张 时质与量的关系，防止盲目护张。净利润增长率是企业当年净利润增长额与上年净资产总额的比率，反映所有 者在企业的利润增长和企业内部积累潜力。上述指标一般来说，都是数值越大越好。数值越大，表明企业的成长能力越 强，抵御风险的能力也越强：反之，则其就越差，抵御风险的能力也越弱。第二章企业财务预警相关理论第二章企业财务预警相关理论2.23财务指标的选择鉴于该财务评价指标服务对象为天津新技术产业园区公司、政府部门，为了 科学设置行业财务指标体系，及时、准确、全面、完整地反映天津新技术产业园 区公司财务状况。本文借鉴参考了国外这一领域的前期研究成果，此外还参考了 国内先前研
41、究所采取的一些指标。依据建立指标体系的原则及该isj 区企业相关数 据，并经过指标体系初选、指标体系测验来建立财务综合评价指标体系，将建好 的指标体系应用于公司财务危机指标，发现结果不合理，对指标体系加以修改， 剔除了速动比率、产权比率、存货周转率三个指标。再加上数据样本来源的局限 性，取自于区域下的天津新技术产业园区，这使得主营业务利润率、主营业务成 本率、净资产收益率的数值没有办法得到。本文最终选取8个财务指标作为司财务的指标变量。建立公司财务指标体系， 见表2-1财务指标的运算公式。表2-1财务指标的运算公式指标类型流动资产/流动负债负债总额/资产总额应收账款周转 率流动资产周转 率收入
42、/平均总资产净利润/平均总资产(本年总资产一去年总资产)/总资产发展能力(本年净利润一去年挣利润)/净利润其中上表中各指标有以下公式所得：比率所涉及的收入=主营业务收入+营业 外收入+投资收益+补贴收入；平均应收账款余额=(年初应收账款余额+年度末应 收账款余额)/2;平均流动资产年初流动资产+年度末流动资产)/2;平均总资产 =(年初总资产+年度末总资产)/2。比率 计算公式居中继流动比率偿债能力资产负债宰 区间型收入/平均应收账款余额营运能力 收入/平均流动资产极大总资产周转率总资产报酬率盈利能力 极小总资产增长率净利润增长率 极大第二章企业财务预警相关理论2.3相关预警模型旳研究 2.3
43、.1 一元判定模型1932年Fitzpatrick以19家公司为样 本，运用单个财务比率将样本划分为破 产和非破产两组进行研究，发现净利率/股东权益和股东权益/负债对财务危机的 判别能力最高，自此幵创了财务危机预警实证研究的先河。而后，1966年Beaver 对 19541964 年间79家失败企业和对应的79家成功企业的30个 财务比率进行 了研究，在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下，得出以下财务比率对财 .务危机的预测是有效的：现金流量/债务总额，净收益/资产总额，债务总额/资产2.3.2多元线性判定模型为了弥补一元判定模型的缺陷，1968年Altaian首先将多元线性判别法引入 财
44、务危机预警研究领域，根据行业和资产规模，他选择了 33家破 产公司和33家 非破产公司作为研究样本，以误判率最小的原则确定了 5个变量作 为判别变量， 其多元线性判定模型为：Z=1.2xl + 1.4x2+3.3x3+0.6x4+1.0x5，判别变量分 别为营运资本/总资产，留存收益/总资产，息税前收益/总资产，股票市值/债务的 账面价值，销售收入/总资产。此后，有许多学者采用类似的方法进行研究，对 模型加以改造，只是选取的变量指标或者指标系数不同而已。2.3J多元判别分析法由于单变量模型的模糊性和片面性，很自然的趋势就是将多个比率结合起 来，建立多元判别模型。多元判别分析法(Multivar
45、iate Discriminant Analysis，MDA) 是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法，判别分析就是要从若干表明 观察对象特征的变量值一财务比率中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别 函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的误判率最小。率先将这一方法应 第二章企业财务预警相关理论用于财务危机、公司破产及信贷风险的开拓者是美国的Altman教授。他早在1968 年对关国破产和非破产生产企业进行观察，釆用了 22个财务比率经过数理统计 蹄选建立了著名的五变量Z-score模型及在此基础上改进的“Zeta”判别分析模 型。根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行信贷风险的定
46、位。其模型的 n.第二章企业财务预警相关理论-14 _基本原理是:假设观察到在某一时点上的个企业，分为以下两组：其中;J,个财 务状况良好，个发生财务危机(n=n,+n2 )，同时收集企业的一些财务特征(财务比率)，利用若干个财务比率构造的多元线性判别函数为-Z = a + AjXj +A2X2+- + AX (2-1)判别函数中Ai戏为模型的系数，；C,为第i个财务比率。判定准则为：1、+ Z; = 0没有错误的分开，并且距离超平面最近的向量与超平面之间的距离是 最大的，则这个向量集合被这个最优超平面分开，如图3-2所示。没有错误的分 开，保证经验风险最小(为，使Margin(分类间隔)的距
47、离最大。要求分 类超平 面对所有样本能正确分类，必须满足：W丁x +b+l Yi =+1, i = l，.，NwXi+b+l, i = l N (3.2)容易验证，最优分类超平面就是满足条件式(3-2)并且使得0(w) = |w| 2最小化的超平面。两类样本中离分类面最近的点且平行于最优超平面的训练样本，也 就是使中式等兮成立的那些样本称为支持向量(supportveetore，sv) 。第三章支持向量机模变简介-19 .第三章支持向量机模s 简介太13-3线性不可分构建最优分类超平面，必须用系数的模最小的超平面把属于两个不同类 yel-1, + 1的样本集中的向量;分开。要找到这个超平面，需要求解下面的二次规划问题：1x + b = +3-2线性可分Wx + b = +1x + bN第三章支持向量机模s 简介)=全HI 、全-IK.
