張曾蓮,吳雪琴
(北京科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京100083)
高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價與預(yù)警研究
張曾蓮,吳雪琴
(北京科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京100083)
以北京市25所部屬高校的財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于重要性原則選取了19個財務(wù)指標(biāo),構(gòu)建了財務(wù)風(fēng)險評價體系,通過因子分析選出5個公因子,建立了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,并用吉林大學(xué)的財務(wù)數(shù)據(jù)對模型進行了穩(wěn)健性驗證。利用財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型可以評價各高校的財務(wù)風(fēng)險程度,促進高校風(fēng)險防范的制度化、投資決策的科學(xué)化、決策程序的規(guī)范化和運行風(fēng)險的最小化。
高校; 財務(wù)風(fēng)險; 預(yù)警模型; 因子分析法
財務(wù)風(fēng)險管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是建立系統(tǒng)模型,對財務(wù)風(fēng)險進行定量分析。財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的一般研究方法是,先確定一組陷入財務(wù)危機的樣本,再確定一組未陷入財務(wù)危機的樣本作為控制樣本,然后采用一定的統(tǒng)計方法對兩組樣本數(shù)據(jù)進行分析,從而揭示出哪些財務(wù)比率在兩組樣本中存在一致且顯著的差異,最后使用具有顯著差異的比率和指標(biāo)體系構(gòu)造出財務(wù)危機預(yù)測的基本模型。
國外學(xué)者提出了許多財務(wù)預(yù)警模型,在這些模型中,依據(jù)預(yù)測方法對總體的分布限制,可以將預(yù)測方法分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法。參數(shù)方法主要有單變量分析法、多元判別分析法和多元條件概率模型法三種,非參數(shù)方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、案例推理、DEA模型、決策樹分析和粗糙集分析等。雖然國外對財務(wù)風(fēng)險的研究有很多,但對高校財務(wù)風(fēng)險的研究甚少。
高校財務(wù)風(fēng)險是國內(nèi)研究的熱點,很多學(xué)者對高校財務(wù)風(fēng)險評價和預(yù)警進行了研究。李曙光(2004)利用模糊集合論技術(shù),建立了高校貸款風(fēng)險模糊數(shù)學(xué)評判模型。尹中曉(2006)采用實證研究的方法,以陜西省16所高校2004、2005年的財務(wù)數(shù)據(jù)作為模型樣本,采用層次分析與改進的功效系數(shù)法相結(jié)合的方法,構(gòu)建了高校財務(wù)風(fēng)險預(yù)警分析模型,并利用功效系數(shù)法的計算結(jié)果對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了學(xué)習(xí)訓(xùn)練。尹繼北(2006)創(chuàng)造性地把灰色系統(tǒng)理論引入高校的財務(wù)風(fēng)險評價中,提出了高校的財務(wù)灰色評價,并將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到高校財務(wù)風(fēng)險預(yù)警中,以實驗設(shè)計結(jié)果證實了預(yù)警系統(tǒng)的有效性。在高校財務(wù)風(fēng)險評價及預(yù)警的研究中,由于數(shù)據(jù)的可獲得性較差,使得各種預(yù)警體系缺乏可操作性,這在某種程度上制約了預(yù)警系統(tǒng)在實際管理中的應(yīng)用。
總之,財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型研究的理論框架已初步形成,明確警義、尋找警源、分析警兆和預(yù)報警度的邏輯框架已被廣泛接受,也形成了基本的研究方法。但是,阻礙風(fēng)險預(yù)警研究的諸多問題仍然存在。例如,在理論方面,雖然已經(jīng)具備一定的理論基礎(chǔ),但還是難以適應(yīng)日漸變化的經(jīng)濟環(huán)境;在模型建立方面,應(yīng)采用哪些指標(biāo)、以什么樣的預(yù)警結(jié)構(gòu)建立適應(yīng)經(jīng)濟實體的預(yù)警系統(tǒng),仍是需要研究的課題。本文將對財務(wù)風(fēng)險的類型及成因進行分析,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系,并利用因子分析對真實的財務(wù)數(shù)據(jù)進行研究,進而構(gòu)建出財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。
高校財務(wù)風(fēng)險是指由于多種因素的作用,使得學(xué)校不能實現(xiàn)預(yù)期財務(wù)收益,賬面資金難以支付到期應(yīng)付的貸款本息,資產(chǎn)價值難以沖抵債務(wù)數(shù)額,從而帶來損失的可能性。財務(wù)風(fēng)險客觀存在于高校財務(wù)管理的各個環(huán)節(jié),本文主要從籌資風(fēng)險、投資風(fēng)險和財務(wù)狀況失衡風(fēng)險三個層面進行分析。
1.籌資風(fēng)險。高校的籌資渠道除了國家財政撥款外,還有學(xué)費收入、科研收入和其他收入。此外,在高校的新校區(qū)建設(shè)中,數(shù)額可觀的銀行貸款是十分重要的資金來源,由此可能產(chǎn)生貸款及抵押風(fēng)險。財政撥款是根據(jù)高校的在校學(xué)生人數(shù)來核撥經(jīng)費的,高校的招生情況必然影響到國家的財政撥款,特別是在國家財政實行零基預(yù)算后,一些專項資金是根據(jù)高校申報項目的實力來撥款,這些款項不一定能拿得到,這種不確定性會影響高校的財務(wù)收入。高校的學(xué)費收入也存在很大的不確定性,招生風(fēng)險已經(jīng)首先在非重點院校出現(xiàn),再加上學(xué)費的收繳率不能確定以及學(xué)生還貸情況的不確定性,使得高校面臨一定的財務(wù)風(fēng)險。
2.投資風(fēng)險。高校的投資主要有教學(xué)與科研等基本建設(shè)投資、后勤非經(jīng)營性資產(chǎn)投資、校辦產(chǎn)業(yè)經(jīng)營性資產(chǎn)投資,其對應(yīng)的風(fēng)險分別為基本建設(shè)投資風(fēng)險、運營投資風(fēng)險、校辦產(chǎn)業(yè)風(fēng)險。(1)基本建設(shè)投資風(fēng)險。教育部已開展了多年的本科教學(xué)評估工作,其評估指標(biāo)對教學(xué)投入、生均教學(xué)設(shè)備值、生均校舍面積、生均運動場面積、生均用地面積等都有明確的規(guī)定,要求學(xué)校的教學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模要與其辦學(xué)規(guī)模相適應(yīng)。高校的教學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要投入大量的資金,這些基礎(chǔ)建設(shè)項目投資的收益大部分是由辦學(xué)規(guī)模擴大帶來的學(xué)費。然而,高校投資的收益會受諸多宏觀和微觀因素的影響,并在很大程度上受學(xué)校未來招生狀況的影響。(2)運營投資風(fēng)險。目前,高校的后勤社會化改革還不徹底,需要國家政策和資金的支持,其在財務(wù)管理關(guān)系、經(jīng)營模式、內(nèi)部競爭、經(jīng)濟運行和服務(wù)水平方面均存在一定的問題,需要不斷地投入資金,這無疑給高校財務(wù)增加了負擔(dān),增大了財務(wù)運營風(fēng)險。(3)校辦產(chǎn)業(yè)風(fēng)險。校辦產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)權(quán)不明、責(zé)任不清、監(jiān)督不力的現(xiàn)象較為普遍,從而造成效益低下、管理混亂、資金流失的后果。若改制后的公司制校辦產(chǎn)業(yè)在激烈的市場競爭中失利,就會使“一股獨大”的高校股權(quán)利益蒙受損失。
3.高校財務(wù)總體失衡風(fēng)險??傮w失衡風(fēng)險是指在高校財務(wù)狀況的長期平衡過程中出現(xiàn)失衡,包括流動資金短缺的風(fēng)險和凈資產(chǎn)潛虧的風(fēng)險。我國的高校是事業(yè)單位,在總體財務(wù)狀況方面不易出現(xiàn)資不抵債問題,但流動資金短缺是可能存在的,如不能按時發(fā)出工資、日常資金開支短缺等。(1)流動資金短缺風(fēng)險。我國高校主要采用收付實現(xiàn)制進行會計核算,資金運動的主體形式是現(xiàn)金的收支活動,對收支的控制實際上就是現(xiàn)金流量控制。因此,許多高校非常重視收支控制,而忽視了對現(xiàn)金流量的日??刂疲瑥亩鴮?dǎo)致現(xiàn)金短缺、拖欠工資、對外舉債等。通常,高校當(dāng)年的事業(yè)收入是本年的現(xiàn)金流入,但當(dāng)年的事業(yè)支出不一定是本年的現(xiàn)金流出。(2)凈資產(chǎn)潛虧風(fēng)險。若高校凈資產(chǎn)的賬面余額小于其應(yīng)有余額,就會出現(xiàn)凈資產(chǎn)潛虧,這主要是由于高校賬面凈資產(chǎn)的結(jié)余與專項指標(biāo)結(jié)余的不對稱造成的,使得專項結(jié)余指標(biāo)缺少凈資產(chǎn)的保證。高校對預(yù)算管理的失控是導(dǎo)致凈資產(chǎn)潛虧的直接原因。
本文以上述三類財務(wù)風(fēng)險為基礎(chǔ),從高校的償債能力、運作能力、投資能力和發(fā)展?jié)摿λ膫€方面,提出19個指標(biāo)來構(gòu)建高校財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系(詳見表 1)。
表1 高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價指標(biāo)體系
1.償債能力指標(biāo)。償債能力是指高校償還各種到期債務(wù)的能力,高校若不具備較高的償債能力,應(yīng)付突發(fā)事件的能力就較弱,發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能性也就較高。(1)年末借款總額占總經(jīng)費收入的比重,即學(xué)校累計借款總額占當(dāng)年學(xué)校經(jīng)費收入的比率,它反映了以學(xué)校年收入承受財務(wù)風(fēng)險的程度。公式中的分母應(yīng)選擇當(dāng)年的總收入而不是總資產(chǎn),因為學(xué)校的資產(chǎn)屬于國有資產(chǎn),不能用于還債,還本付息要完全靠學(xué)校的收入,要用流動資金而不是固定資產(chǎn)。所以,借債比率越高,風(fēng)險就越大,會對學(xué)校的發(fā)展形成威脅。(2)學(xué)校累計借款總額占總資產(chǎn)的比率,即學(xué)校歷年從校外獲得的貨幣資金形態(tài)的借款總金額年末數(shù),包括教學(xué)、科研、基建和后勤長期負債,它反映了以學(xué)校規(guī)?;I集資金的程度。這一比率越大,預(yù)示著學(xué)校的借債比率越大,財務(wù)風(fēng)險也越大。(3)資產(chǎn)負債率,即學(xué)校負債總額與全部資產(chǎn)的比率,反映了校級財力的資產(chǎn)負債情況。由于高校不具備負債經(jīng)營的條件,所以該指標(biāo)僅僅是進行財務(wù)分析時了解學(xué)校財務(wù)風(fēng)險的工具。資產(chǎn)負債率低,說明學(xué)校的凈資產(chǎn)多,能在一定程度上反映學(xué)校的財務(wù)風(fēng)險程度。(4)學(xué)校借入款項占貨幣資金的比率,它反映了學(xué)校的還款儲備率,因為學(xué)校借入款項有不同的渠道和不同的還款期限,無法準(zhǔn)確測算其年度償還額,只能以其總額與貨幣資金的比率來測算到期的還款壓力。這一比例越高,說明學(xué)校的財務(wù)風(fēng)險越大,到期還款的壓力也越大。(5)借入款項與凈資產(chǎn)的比率,即高校年末借款總額占凈資產(chǎn)的比值,它反映了債務(wù)負擔(dān)與償債保證之間的關(guān)系,揭示了高校的凈資產(chǎn)對債權(quán)人的保障程度。該指標(biāo)值越低,說明高校的長期償債能力越強,債權(quán)人將資金借給學(xué)校的風(fēng)險也越小。(6)銀行存款占負債總額的比重,即高校年末銀行存款總額與總負債的比值,它反映了高校用銀行存款償還債務(wù)的能力。該指標(biāo)值越大,說明高校的償債能力越強。
2.運行能力指標(biāo)。運行能力是指高校有效、合理地利用教育資源完成預(yù)期目標(biāo)的能力,它反映了高校的日常管理水平和管理能力。(1)資金可供周轉(zhuǎn)月數(shù),即高校貨幣資金與月平均支出額的比率。高校貨幣資金包括學(xué)校年末現(xiàn)金、銀行存款與債券投資,它反映了學(xué)校在新財政年度可動用的貨幣資金數(shù)。貨幣資金支付率越高,說明學(xué)校月可支配和周轉(zhuǎn)的財力越強。(2)應(yīng)收及暫付款占年末流動資產(chǎn)的比率,即學(xué)校年末暫付款總額占年末全部流動資金(資產(chǎn)總額減去固定資產(chǎn)與無形資產(chǎn))的比重。該指標(biāo)數(shù)值越大,說明學(xué)校的財務(wù)風(fēng)險越大。(3)總支出與總收入的比率,即高校當(dāng)年的總支出占當(dāng)年總收入的比例,它反映了高校收支的平衡狀況。該指標(biāo)值若小于1,說明高校收入大于支出,當(dāng)年有盈余。通常,該指標(biāo)值越小,說明高校的收益能力越強。該指標(biāo)的警戒線應(yīng)根據(jù)高校的實際情況確定,指標(biāo)值過低應(yīng)引起重視。(4)一般基金占事業(yè)基金的比率,即年末學(xué)??蓜佑玫囊话慊鹫际聵I(yè)基金的比例,用于衡量學(xué)校事業(yè)基金可動用的程度。其比值越低,說明學(xué)校調(diào)劑彌補預(yù)算缺口的能力越差。(5)學(xué)校年末凈存款占學(xué)??傊С龅谋戎兀从沉烁咝佑勉y行存款維持學(xué)校正常運行的能力,是顯示高校支付能力的一個重要指標(biāo)。通常,該指標(biāo)值越大,說明支付能力越強。
3.投資能力指標(biāo)。投資能力反映了高校利用其經(jīng)濟資源獲取經(jīng)濟利益的能力,投資能力低,說明高校的發(fā)展資金保障不足,發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能性較大。(1)校產(chǎn)的投資收益率,它反映了高校對校辦企業(yè)投資的收益狀況,是反映高校對校辦企業(yè)投資績效的重要指標(biāo),能從一個側(cè)面反映高??萍汲晒D(zhuǎn)化為資本收益的能力。該指標(biāo)值與高校的收益能力大小成正比,指標(biāo)值越大,說明高校的投資收益越好。該指標(biāo)的警戒線要根據(jù)高校的實際情況來定,指標(biāo)值不應(yīng)過低。(2)投資收益比率,它反映了校辦產(chǎn)業(yè)投資和其他投資的效益狀況,也從另一個側(cè)面反映了高校科技成果轉(zhuǎn)化為資本收益的能力。該指標(biāo)值與學(xué)校的收益能力成正比。該指標(biāo)的警戒線要根據(jù)高校的實際情況確定,指標(biāo)值過低應(yīng)引起重視。(3)投資基金占事業(yè)基金的比率,即年末學(xué)校的一般投資基金占事業(yè)基金總數(shù)的比例,用來反映學(xué)校年末事業(yè)基金中對外投資資金的比例。該比值越小,說明學(xué)校的對外投資風(fēng)險越小。(4)資產(chǎn)收入比率,它反映了高校每一元錢的資產(chǎn)所獲取的收入。該指標(biāo)與獲取收益成正比,與資產(chǎn)投入成反比。該指標(biāo)值越大,說明用一定的資產(chǎn)投入得到的收入越多,或者得到一定收入所投入的資產(chǎn)越少,即收益能力越強。該指標(biāo)的警戒線要根據(jù)高校的實際情況確定,指標(biāo)值過低應(yīng)引起重視。
4.發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)。發(fā)展?jié)摿Ψ从沉烁咝?沙掷m(xù)發(fā)展的能力,高校發(fā)展不應(yīng)局限于當(dāng)前,更要面向未來,為長期發(fā)展奠定良好的資金基礎(chǔ)。一個學(xué)校的發(fā)展?jié)摿Σ蛔悖f明其未來的財務(wù)風(fēng)險會較大。(1)資產(chǎn)權(quán)益比率,即高校總資產(chǎn)中凈資產(chǎn)所占的比例。該比率越高,說明未來高??蓜佑玫膬糍Y產(chǎn)越多。該指標(biāo)的警戒線要根據(jù)高校的實際情況確定,指標(biāo)值過低或過高均應(yīng)引起重視。(2)自有資金動用比率,它可以衡量高校凈資產(chǎn)中實際可控制資金(包含投資基金)的利用程度,體現(xiàn)了其后續(xù)發(fā)展?jié)摿Φ拇笮?。該指?biāo)值越大,說明高校實際自有資金可動用的程度越高。該指標(biāo)的警戒線有一個范圍,通常為40%~60%。(3)現(xiàn)金凈額增長率?,F(xiàn)金具有很強的支付能力,是學(xué)校財務(wù)活動和各項事業(yè)正常運轉(zhuǎn)的重要保障。該指標(biāo)直接體現(xiàn)了學(xué)??芍浜椭苻D(zhuǎn)的財力狀況,反映了學(xué)校事業(yè)建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展能力。該比率越高,說明財務(wù)調(diào)控能力和對債務(wù)的支付能力越強。其臨界值比率為0.1,是極大型變量。(4)凈資產(chǎn)增長率,即高校本年凈資產(chǎn)總額與上年凈資產(chǎn)總額的比率,它反映了高校資本規(guī)模的擴張速度,是衡量高??偭恳?guī)模變動和成長狀況的重要指標(biāo)。凈資產(chǎn)收益率較高,說明學(xué)校有較強的生命力和發(fā)展后勁。
本文利用北京市25所部屬高校各年的財務(wù)報表,應(yīng)用SPSS的因子分析,提取出公共因子,建立風(fēng)險評價模型,算出臨界值,并使用吉林大學(xué)的財務(wù)數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。
我們根據(jù)北京市25所部屬高校的資產(chǎn)負債表和收入明細表,計算出19個財務(wù)指標(biāo)值,建立了觀測數(shù)據(jù)表,用來分析各高校(A,B,C,...,Y)的償債風(fēng)險、運行風(fēng)險、投資風(fēng)險和發(fā)展?jié)摿Γū?)。每組均分為高風(fēng)險和低風(fēng)險兩類,并按風(fēng)險高低排序(表3)。
表2 25所高校的財務(wù)指標(biāo)值
續(xù)表2
表3 對25所高校財務(wù)指標(biāo)值的財務(wù)風(fēng)險直觀分析
將觀測數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件進行因子分析,運行結(jié)果如表4所示。表中第一列是19個變量名,第二列是根據(jù)因子分析初始解計算出的變量共同度。利用主成分分析可以得到19個特征值,它們是因子分析的初始解,利用這19個特征值和對應(yīng)的特征向量可以計算出因子載荷矩陣。此時,每個原始變量的所有方差都能被因子變量解釋,于是,每個原有變量的共同度都是l。第三列是根據(jù)因子分析最終解計算出的變量共同度,根據(jù)最終提取的m個特征值和對應(yīng)的特征向量可以計算出因子載荷矩陣。此時,由于因子變量個數(shù)少于原有變量個數(shù),每個變量的共同度必然小于l。
表4 公因子方差
表5 解釋的總方差
表5列示了以觀測數(shù)據(jù)做因子分析后的因子提取和因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果。表中第一列至第四列描述了因子分析的初始解對原有變量總體的刻畫情況:第一列是因子分析的19個初始解的序號;第二列是因子變量的方差貢獻(特征值),它是衡量因子重要程度的指標(biāo);第三列是各因子變量的方差貢獻率,表示該因子刻畫的方差占原有變量總方差的比例;第四列是因子變量的累計方差貢獻率,表示前m個因子刻畫的總方差占原有變量總方差的比例。第五列至第七列是從初始解中提取5個公共因子后對原變量總體的刻畫情況,各列數(shù)據(jù)的含義與第二至第四列的含義相同??梢?,如果提取5個公共因子,就能描述原變量總方差的87.967%,大于80%,可以認為這5個因子基本上反映了原變量的絕大部分信息。第八至第十列是旋轉(zhuǎn)后的因子對原變量總體的刻畫情況,各列數(shù)據(jù)的含義同前。
從碎石圖(本文沒有列出)來看,其橫軸代表公共因子個數(shù),縱軸代表特征值,當(dāng)提取l、2個公共因子時,特征值變化非常明顯,當(dāng)提取6個以上的公共因子時,特征值變化較小,基本趨于平緩。這說明提取5個公共因子對原變量信息的刻畫有顯著的作用,而提取6個以上的公共因子對原變量信息的刻畫已無顯著貢獻。因此,本文提取了5個公因子。
旋轉(zhuǎn)成分矩陣是根據(jù)最大方差法將因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后得到的結(jié)果。按照慣例,當(dāng)一個變量的載荷值大于或等于0.5時,可將其歸納到一個因子中去,表6中標(biāo)注下劃線的是大于或等于0.5的數(shù)值。旋轉(zhuǎn)成分矩陣使因子變量的含義更加清楚:第一個因子變量基本上反映了年末借款總額占總經(jīng)費收入的比重、學(xué)校累計借款占總資產(chǎn)的比率、學(xué)校資產(chǎn)負債率、學(xué)校借入款項占學(xué)校貨幣資金的比率、借入款項與凈資產(chǎn)的比率、銀行存款占負債總額的比重、應(yīng)收及暫付款占年末流動資產(chǎn)的比重及資產(chǎn)權(quán)益比率6個指標(biāo);第二個因子主要反映了校產(chǎn)的投資收益率、投資收益率和資產(chǎn)收入比率3個指標(biāo);第三個因子主要反映了資金可供周轉(zhuǎn)月數(shù)和年末凈存款占總支出的比重2個指標(biāo);第四個因子主要反映了一般基金占事業(yè)基金的比重、投資基金占事業(yè)基金的比率、自由基金動用比率和現(xiàn)金凈額增長率4個指標(biāo);第五個因子主要反映了總支出與總收入的比率和凈資產(chǎn)增長率2個指標(biāo)。
表6 旋轉(zhuǎn)成分矩陣
表7 成分得分系數(shù)矩陣
表8 各高校的風(fēng)險評價指標(biāo)值
從表7中查出各指標(biāo)的得分系數(shù),可建立因子得分及總得分計算公式:
最后,可以計算各高校的因子得分 F1、F2、F3、F4、F5以及總得分F(見表8)。從計算公式中可以看出,F(xiàn)值越大,高校的財務(wù)風(fēng)險就越小。其中,風(fēng)險較高的高校有A、J、Q、S、Y,其F值處于較低水平。從前面高校風(fēng)險指標(biāo)值的直觀分析中可以看出,高校A、D、J、L、Q、Y處于較高風(fēng)險組。這說明模型的計算結(jié)果與直觀分析的結(jié)果高度吻合,該風(fēng)險評價模型具有一定的準(zhǔn)確性。
吉林大學(xué)的財務(wù)風(fēng)險問題曾轟動一時,選其作為模型檢驗的案例具有代表性,能在一定程度上驗證模型的準(zhǔn)確性。我們根據(jù)吉林大學(xué)2006年的財務(wù)數(shù)據(jù),計算出財務(wù)指標(biāo)值及風(fēng)險指數(shù)(見表9)。從吉林大學(xué)的償債比率來看,年末借款總額占總經(jīng)費收入的比重X1、學(xué)校累計借款總額占總資產(chǎn)的比率X2、學(xué)校借入款項占學(xué)校貨幣資金的比率X4、借入款項與凈資產(chǎn)的比率X5都大大超出正常范圍,說明吉林大學(xué)負債很多,償債壓力巨大。吉林大學(xué)的校產(chǎn)投資收益率X12僅為0.006,投資收益率X13僅為0.004,說明學(xué)校的投資收益很少,不良投資較多。另外,學(xué)校的自有資金動用比率X17為負,說明其運作能力很低。綜合來看,吉林大學(xué)的財務(wù)風(fēng)險很大。其F值為負,說明財務(wù)風(fēng)險問題嚴(yán)重,這與實際情況是相符的。
表9 吉林大學(xué)2006年財務(wù)指標(biāo)值和財務(wù)風(fēng)險指數(shù)
財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的方法有很多,應(yīng)根據(jù)我國高校的實際情況,采用計算簡便、可操作性強的預(yù)警方法。本文采用的因子分析法原理科學(xué)明了、計算簡便、可操作性強,得出的結(jié)論也較為符合實際。
[1]谷文林.高校財務(wù)風(fēng)險現(xiàn)狀及分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2008(6).
[2]舒敏芬.談高等學(xué)校財務(wù)風(fēng)險及其防范[J].寧波大學(xué)學(xué)報(教育科學(xué)版),2005,27(5).
[3]胡延杰,龐娟娟.Z值模型對中國上市公司的適用性研究[J].云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2005,21(6):86-89.
[4]E I Altman.Managing Credit Risk:A Challenge for the New Millennium[J].Economic Notes,2002,31(2):201-214.
[責(zé)任編輯:高 ?。?/p>
Research of University Financial Risk Evaluation and Forecasting Model
ZHANG Zeng-lian,WU Xue-qin
(School of Economics&Management,Beijing University of Technology,Beijing 100083,China)
Using financial risk prediction analysis as a diagnostic tool,on the basis of dependable accounting information,with the evaluation system for university financial management,which is structured by 19 single financial ratio indexes,and factor analysis tool of SPSS statistic software,finally the author gets 5 irrelevant components,and establishes an forecasting model of financial risk of university.The research is advantageous for the university to systematize the risk prevention,promote investment decision-making to scientific level,and minimize the operating risk.
institutions of higher learning;financial risk;forecasting model;factor analysis
G647
A
2095-106X(2011)01-0001-07
2011-01-05
教育部人文社會科學(xué)青年基金項目“我國政府會計準(zhǔn)則的制定歷程、實施效果與重新構(gòu)建研究”(編號:10YZC790367);教育部財務(wù)司課題“高校主管部門教育財務(wù)管理與決策研究”
張曾蓮(1980-),女,湖南長沙人,北京科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教師,會計學(xué)博士,管理科學(xué)與工程博士后,研究方向是教育財務(wù)。