崔維康 張曉萍 張若望 王麗媛 胡安琴 劉虹雨
經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展增長,上市公司的規(guī)模也越來越壯大,據(jù)統(tǒng)計(jì)2018年底,深滬上市公司數(shù)量已經(jīng)壯大到3584家,營收相當(dāng)于中國GDP的一半。上市公司發(fā)展如火如荼,但是企業(yè)在追求利潤的同時(shí),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也隨著出現(xiàn)了。財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)是企業(yè)發(fā)展過程中至關(guān)重要的重要難題,學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的方法和避免財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的手段是現(xiàn)在企業(yè)必須具備的能力。不然在面對出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),可能就會束手無策。現(xiàn)在在信息發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷的發(fā)展和完善,數(shù)據(jù)挖掘通過對于企業(yè)的經(jīng)營信息進(jìn)行處理,對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速高效的處理,找出那些財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)惡化的表現(xiàn),從而判斷出企業(yè)所處在的財(cái)務(wù)危機(jī)不同的階段。這樣便于企業(yè)根據(jù)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的表現(xiàn)來進(jìn)行經(jīng)營決策等一系列的管理行為,對于企業(yè)的更好發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
財(cái)務(wù)危機(jī),亦為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷積累的結(jié)果,在廣義上定義為,企業(yè)的各項(xiàng)財(cái)務(wù)活動(dòng)在,受不確定因素影響使得財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的結(jié)果和預(yù)期的收益發(fā)生一定程度上的偏離,形成了有可能使企業(yè)遭受損失的可能。從狹義上來說,財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)喪失了償付能力。財(cái)務(wù)危機(jī)由很多種的類型,例如籌資危機(jī)、收益分配危機(jī)、投資危機(jī)、現(xiàn)金流量危機(jī)等等。
(1)無力償還到期債務(wù),且無債務(wù)重整計(jì)劃。無力償還到期債務(wù)是企業(yè)面臨嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)的表現(xiàn)形式。一是即使企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表表現(xiàn)良好,但由于現(xiàn)金短缺,而且其他固定資產(chǎn)等又難以及時(shí)變現(xiàn)。二是企業(yè)借貸款金額過大,企業(yè)本身無力償還。這是企業(yè)到期無力償還債務(wù)的兩種情況。(2)現(xiàn)金循環(huán)中斷,現(xiàn)金入不敷出。當(dāng)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí),有一個(gè)重要的表現(xiàn)形式就是現(xiàn)金資金鏈斷裂,現(xiàn)金支付嚴(yán)重不足。企業(yè)現(xiàn)金資金鏈斷裂,直接影響企業(yè)的經(jīng)營生產(chǎn)過程,影響企業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。企業(yè)有可能因此陷入破產(chǎn)的境地。(3)巨額投資沒有回報(bào)。企業(yè)想要利用有限資源進(jìn)行利益最大化,那多元化投資對于企業(yè)來說是必不可少的操作。但是在進(jìn)行投資時(shí),企業(yè)應(yīng)當(dāng)將企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行良好的協(xié)調(diào),如果這一步處理不好,可能導(dǎo)致企業(yè)資金不能周轉(zhuǎn),投資沒有回報(bào),企業(yè)損失過大,嚴(yán)重的可能導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。(4)產(chǎn)品銷量不好,大量庫存商品積壓。庫存商品是直接反映在企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表上,對于企業(yè)的資產(chǎn)狀況和損益狀況都有直接的影響。產(chǎn)品不隨著消費(fèi)者需求的變化而變化,產(chǎn)品大量積壓導(dǎo)致企業(yè)資金周轉(zhuǎn)緩慢,可能導(dǎo)致企業(yè)無力償還到期債務(wù),資金鏈斷裂,造成嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)。(5)主營業(yè)務(wù)收入嚴(yán)重下滑,企業(yè)利潤依靠關(guān)聯(lián)方交易和外來補(bǔ)貼。企業(yè)長期穩(wěn)定的發(fā)展都是依靠著主營業(yè)務(wù)的穩(wěn)定。若是主營業(yè)務(wù)收入嚴(yán)重下滑,以致造成企業(yè)的巨額虧損,讓企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。大多數(shù)上市公司為了改善財(cái)務(wù)狀況,保持股價(jià)穩(wěn)定,通常會采用與關(guān)聯(lián)方交易和獲得外部政府的補(bǔ)貼等手段來粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表,使上市公司從表報(bào)看起來是盈利的,但是這些手段都無法掩飾企業(yè)陷入了財(cái)務(wù)危機(jī)的本質(zhì)。
我為大家列舉的兩種方法措施。
(1)財(cái)務(wù)報(bào)表對比分析法。這個(gè)方法有利于企業(yè)的管理者分析是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)跟財(cái)務(wù)危機(jī)。管理者有較強(qiáng)的財(cái)務(wù)分析能力,加之通過企業(yè)自身的資產(chǎn)負(fù)債表、損益表、現(xiàn)金流量表等對企業(yè)自身經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)狀況有很好的反饋。財(cái)務(wù)報(bào)表對比分析法能夠讓企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)漏洞,這是預(yù)防出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)很有效的方法。(2)財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算判定法。財(cái)務(wù)指標(biāo)的計(jì)算能很好地反應(yīng)企業(yè)一段時(shí)間內(nèi)的經(jīng)營狀況,也是對于判定財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)財(cái)務(wù)指標(biāo)超過一定的范圍時(shí),可以認(rèn)定該企業(yè)出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī)。財(cái)務(wù)指標(biāo)一般可以包括償債能力、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、股東權(quán)益比率等等。企業(yè)可以根據(jù)這些指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算并與安全范圍進(jìn)行比較,然后判定企業(yè)是否處在財(cái)務(wù)危機(jī)的范圍,這也是有效預(yù)防出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的一種重要方法。
由于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測受個(gè)人經(jīng)驗(yàn)等影響,分析經(jīng)常不全面,計(jì)算方法也復(fù)雜多樣。隨著現(xiàn)在時(shí)代的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘也快速成長和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘理論的不斷完善也推動(dòng)這財(cái)務(wù)信息的系統(tǒng)化發(fā)展,建立更加高效、全面、客觀的財(cái)務(wù)危機(jī)評價(jià)系統(tǒng)也成為各位學(xué)者研究的方向。
數(shù)據(jù)發(fā)掘一詞是隨著信息時(shí)代到來而出現(xiàn)的,美國計(jì)算機(jī)年會(ACM)在1995年規(guī)定了數(shù)據(jù)挖掘的概念,其是指從數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、不為人知的、具有潛藏使用價(jià)值的信息過程。財(cái)務(wù)危機(jī)需根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表跟財(cái)務(wù)指標(biāo)來判斷,財(cái)務(wù)報(bào)表中隱含著許多信息不易被發(fā)現(xiàn),此時(shí)數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)解決了這樣的難題,通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)這些報(bào)表中隱藏的信息,加以模型判定,可以更加準(zhǔn)確地判斷此時(shí)企業(yè)所面對的財(cái)務(wù)狀況,為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警貢獻(xiàn)很大。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,主要有四種方法:聚類分析、決策樹分析、關(guān)聯(lián)分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
(1)聚類分析。該方法是將數(shù)據(jù)分為許多組別,因?yàn)樵谔崆疤幚頂?shù)據(jù)是五類別歸屬,所以數(shù)據(jù)要根據(jù)“組內(nèi)相似性最大,組間相似性最小”的原則來將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。每個(gè)組內(nèi)數(shù)據(jù)相似度最大。每一個(gè)組視為同類數(shù)據(jù)的集合。再根據(jù)相應(yīng)的分類預(yù)測模型來對分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最后得到相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。(2)決策樹分析。決策樹分為兩種一個(gè)是分類樹,是對最終結(jié)果進(jìn)行分類預(yù)測,另一種是回歸樹,是對最終結(jié)果進(jìn)行數(shù)值預(yù)測。決策樹是一種從上而下一層一層的遞歸方式,把信息在決策樹的內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較,根據(jù)不同的性質(zhì)將信息進(jìn)行向下分支,最后到葉節(jié)點(diǎn)得到最終結(jié)論。(3)關(guān)聯(lián)分析。該方法就是找出在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁一起出現(xiàn)的數(shù)據(jù)的條件。就像美國的一項(xiàng)研究,來買尿布的人一定會買啤酒,這就是利用了關(guān)聯(lián)程度分析營銷策略的一種表現(xiàn)。(4)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種方法是利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將挖掘的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去,在輸入層和輸出層有一個(gè)隱含層,將輸入的數(shù)據(jù)在隱含層進(jìn)行層層分析聯(lián)系,最后輸出對應(yīng)的目標(biāo)。
從財(cái)務(wù)報(bào)表等歷史的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息中自動(dòng)推倒并且判斷出企業(yè)現(xiàn)在是財(cái)務(wù)狀況與發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性,從而可以對上市公司未來經(jīng)營活動(dòng)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,這是上市公司一直尋找更加高效、快速、合理的數(shù)據(jù)挖掘模型來進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的目的。將歷史的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類用來預(yù)測,預(yù)測的目的在于從歷史的數(shù)據(jù)中自動(dòng)導(dǎo)出給定數(shù)據(jù)的模型,用來預(yù)測未來發(fā)生狀況。在數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方面,根據(jù)分類的技術(shù)不同,分為回歸分析和判定分析。回歸分析中常用方法是線性回歸、Logistic回歸和概率比回歸模型。而判定分析中由于函數(shù)建立的不同,通常有距離判別、Fisher判別和貝葉斯判別方法。在知識分類方面通常應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在進(jìn)行利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析之前,應(yīng)當(dāng)先收集與企業(yè)財(cái)務(wù)有關(guān)的信息數(shù)據(jù),然后構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)評價(jià)指標(biāo)體系,可以選擇相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo),例如償債能力、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、股東權(quán)益比率等指標(biāo)體系。首先要將收集到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理,即財(cái)務(wù)預(yù)處理。對數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)壓縮和降維處理,為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用做好準(zhǔn)備。在這里列舉一個(gè)方法,可運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析的方法找到各個(gè)評價(jià)指標(biāo)之間的規(guī)則,再引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,帶入上市公司本期的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),從而預(yù)測出上市公司下一期的財(cái)務(wù)危機(jī)程度。據(jù)此,上市公司可以采取相應(yīng)的對策或者措施來規(guī)避一些財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。
傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警方法大多數(shù)是靠企業(yè)的管理者根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表跟財(cái)務(wù)指標(biāo)自行分析,但是由于管理者自身能力的不同,再加之各種不確定主觀因素的影響,財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測總是不盡如人意?,F(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展也來也成熟。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)信息的處理以及財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中來,極大地提高了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的準(zhǔn)確率,也排除許多外界干擾因素,使更多財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中隱藏的信息顯現(xiàn)了出來?;跀?shù)據(jù)挖掘的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警也變得高效、便捷和準(zhǔn)確了。