財務(wù)風(fēng)險分析方法(財務(wù)型保險轉(zhuǎn)移風(fēng)險)

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1、第四章風(fēng)險識別,第三節(jié)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的識別,財務(wù)風(fēng)險的識別,定性識別,定量識別,財務(wù)風(fēng)險結(jié)構(gòu)性質(zhì)識別矩陣 “四階段癥狀”分析法 專家調(diào)查法,定性財務(wù)風(fēng)險識別方法評析,單變量模型判定法 多元線性判別法 多元非線性回歸模型 綜合評價法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型 灰色系統(tǒng)理論的應(yīng)用 模糊層次分析法 其他分析方法,定量財務(wù)風(fēng)險識別方法比較分析,一、財務(wù)風(fēng)險結(jié)構(gòu)性質(zhì)識別矩陣,影響程度,風(fēng)險程度,發(fā)生概率,輕微,較小,中等,較大,概率,危機(jī)性,風(fēng)險1,風(fēng)險3,風(fēng)險2,風(fēng)險4,風(fēng)險6,風(fēng)險5,風(fēng)險7,風(fēng)險9,風(fēng)險8,可能性小,中等概率,很有可能,基本上肯定,企業(yè)財務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率和影響程度的二維平面圖,1 10 mat

2、rix,星海公司的風(fēng)險坐標(biāo)圖,星海公司決定： 承擔(dān)A區(qū)域中的各項風(fēng)險且不再增加控制措施； 嚴(yán)格控制B區(qū)域中的各項風(fēng)險且專門補充制定各項控制措施； 確保規(guī)避和轉(zhuǎn)移C區(qū)域中的各項風(fēng)險且優(yōu)先安排實施各項防范措施。,二、“四階段癥狀”分析法,三、專家調(diào)查法,又稱為特爾斐法（Delp Method），是由美國蘭德公司的達(dá)爾基（N.Dalkey）和赫爾默（O.Helmer）于1964年正式提出的。 專家調(diào)查法就是企業(yè)組織專家對內(nèi)外環(huán)境進(jìn)行分析，辨明企業(yè)是否存在引起財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的因素，發(fā)現(xiàn)財務(wù)風(fēng)險的征兆，以此預(yù)測財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的可能性。在財務(wù)風(fēng)險定性分析中，一般采用標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查法，即通過專家對導(dǎo)致某個企業(yè)財務(wù)風(fēng)險

3、的形成，同時對所有企業(yè)都有意義、普遍適用的原因和問題進(jìn)行分析。,定性財務(wù)風(fēng)險識別方法評析,定性財務(wù)風(fēng)險分析方法的特點是，通過分析企業(yè)是否存在導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的原因以及是否出現(xiàn)了財務(wù)風(fēng)險征兆財務(wù)風(fēng)險分析方法，來判斷未來財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的可能性。 優(yōu)點： 定性分析考慮的問題可能更加全面，進(jìn)行判斷的基礎(chǔ)更加扎實；依賴人的經(jīng)驗判斷來作出預(yù)測，而人的判斷可以將企業(yè)面臨的復(fù)雜的內(nèi)外環(huán)境因素考慮進(jìn)去 。,定性財務(wù)風(fēng)險識別方法評析（續(xù)）,缺點： 分析成本較高； 定性分析依靠人的經(jīng)驗進(jìn)行判斷，從而使得判斷結(jié)果的主觀色彩較強(qiáng) 。,（四）單變量模型,單變量（Univariate）分析通常指用單一的財務(wù)比率值或者趨勢來預(yù)測或判定企業(yè)

4、財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的可能性。 Fitzpatrick（1932）最早以19家企業(yè)為樣本，運用單個財務(wù)比率，將樣本劃分為破產(chǎn)與非破產(chǎn)兩組。研究發(fā)現(xiàn)：出現(xiàn)財務(wù)困境的企業(yè)其財務(wù)比率和正常企業(yè)的財務(wù)比率有顯著差別；,1966年，美國的Beaver運用統(tǒng)計方法建立了單變量模型，Beaver認(rèn)為比較重要的財務(wù)比率是：現(xiàn)金流量/負(fù)債總額、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率。 他首先以單變量分析法提出財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型。他使用5個財務(wù)比率分別作為變量對79家經(jīng)營未失敗公司和79家經(jīng)營失敗公司破產(chǎn)前1-5年的情況進(jìn)行一元判定預(yù)測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)最好的判別變量是營運資本流/負(fù)債（債務(wù)保障率）和凈利潤/總資產(chǎn)，并且發(fā)現(xiàn)離經(jīng)營失敗日越近，誤判

5、率越低，預(yù)測能力越強(qiáng)。,單變量判定分析法的一般步驟,1）搜集發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的企業(yè)作樣本； 2）按相同產(chǎn)業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模相近及時間窗一致等標(biāo)準(zhǔn)選取正常企業(yè)作為配對樣本； 3）計算發(fā)生風(fēng)險的企業(yè)與正常企業(yè)的財務(wù)比率； 4）找出使分類誤判率最小的分割點； 5）對保留樣本作預(yù)測分析，驗證分割點的預(yù)測能力； 6）以所選財務(wù)比率及分割點值對樣本外企業(yè)進(jìn)行預(yù)測。,五、多元線性判別分析,是一種進(jìn)行統(tǒng)計鑒別和分析的技術(shù)手段。它可以就一定數(shù)量案例的一個分組變量和相應(yīng)的其他多元變量的已知信息，確定分組與其他多元變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立判別函數(shù)，然后便利用這一數(shù)量關(guān)系對其已知多元變量信息、但未知分組類型所屬的案例進(jìn)行判別分

6、析。,Z一Score模型,Altman(1968)提出了著名的5變量Z值判定模型。他從流動性（Liquidity） 、獲利能力（Profitability） 、財務(wù)杠桿（Leverage） 、償債能力（Solvency）和活動性（即發(fā)展能力Activity） 五個方面選用了22個變量作為預(yù)測備選變量，通過對1946-1965年間33家破產(chǎn)制造企業(yè)和33家非破產(chǎn)配對企業(yè)的研究分析，根據(jù)誤判率最小的原則，最終5個變量作為判別變量，構(gòu)建了Z一Score模型。,Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 式中，Z表示判別函數(shù)值； X1營運資金/資產(chǎn)總額； X2留

7、存收益/資產(chǎn)總額； X3息稅前利潤/資產(chǎn)總額； X4股東權(quán)益市場價值/總負(fù)債賬面價值總額； X5銷售收入/資產(chǎn)總額。 Z值財務(wù)風(fēng)險分析方法，Z2. 675時，表明企業(yè)財務(wù)狀況良好；Z1.81，企業(yè)存在較大的破產(chǎn)風(fēng)險；Z值處于1.81-2. 675 之間，稱為“灰色地帶”，這個區(qū)間的企業(yè)財務(wù)極不穩(wěn)定。,Z計分模型發(fā)展,多元線性判別法的缺點,1）多元線性判定模型一般都是建立在自變量服從多元正態(tài)分布的假設(shè)之上，但這一點并不總是成立。 2）這類模型實際上都是建立在一個隱含前提的基礎(chǔ)上，即假定有關(guān)變量都有一個理想值，并以此為標(biāo)準(zhǔn)對公司狀況進(jìn)行評估。 3）在實證研究的樣本方面，無法真正滿足隨機(jī)選擇以及數(shù)據(jù)之間方差和協(xié)方差

8、的要求。齊治平等（2002）亦認(rèn)為，線性判別函數(shù)存在兩個無法克服的邏輯問題：固定影響假設(shè)和完全線性補償假設(shè)。,六、多元非線性回歸模型Logistic回歸模型,二元Logistic概率函數(shù)的表達(dá)式為： 計算的結(jié)果P是事件發(fā)生的概率，即回歸因變量的值域定義在0，1上。,定量財務(wù)風(fēng)險識別方法的比較分析,單變量模型與多變量模型的比較 財務(wù)風(fēng)險識別模型準(zhǔn)確率比較 財務(wù)風(fēng)險識別模型效果比較,財務(wù)風(fēng)險識別準(zhǔn)確率比較,綜合準(zhǔn)確率是判定或識別準(zhǔn)確的企業(yè)數(shù)（包括正常企業(yè)與危機(jī)企業(yè)）占樣本企業(yè)總數(shù)的比重，它是衡量模型效果的最重要指標(biāo)。 綜合準(zhǔn)確率包括綜合判別準(zhǔn)確率與綜合預(yù)測準(zhǔn)確率兩指標(biāo)。模型的綜合判別準(zhǔn)確率是相對于

9、開發(fā)樣本而言，相當(dāng)于用模型給開發(fā)樣本作分類，因而，有時也稱之為“回判”。 綜合預(yù)測準(zhǔn)確率是針對保留樣本或者其他需要驗證的樣本而言，它是用樣本來測試模型的效果。,模型的綜合判別準(zhǔn)確率高并不代表其有較高的綜合預(yù)測準(zhǔn)確率，兩者不能相互替代。綜合判別準(zhǔn)確率高的模型可能存在對樣本數(shù)據(jù)過渡模擬的風(fēng)險，使模型在實際應(yīng)用中退化很快，失去健壯性（Robust）。 實踐應(yīng)用者最關(guān)心的是綜合預(yù)測準(zhǔn)確率，通常綜合判別準(zhǔn)確率低的模型不可能有較高的綜合預(yù)測準(zhǔn)確率，只有綜合判別準(zhǔn)確率與綜合預(yù)測準(zhǔn)確率相對較高的模型在實踐應(yīng)用中才有利用價值。,財務(wù)風(fēng)險識別準(zhǔn)確率研究情況,定量財務(wù)風(fēng)險識別方法評析,定量風(fēng)險識別方法的主要特點是根

10、據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。 優(yōu)點是：由于定量財務(wù)風(fēng)險識別方法是根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，不同的人根據(jù)相同的信息一般能得出相同的判斷結(jié)論，因此決策的客觀性比較強(qiáng)。由于定量分析是根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，因此只需要收集被決策企業(yè)的有關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行計算，然后與標(biāo)準(zhǔn)值相比較，就可以對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行判斷。顯然，這種決策程序簡單，決策成本低。,缺點是：定量財務(wù)風(fēng)險識別是根據(jù)一個或數(shù)個變量來作出決策，由于一個或數(shù)個變量只能反映問題的某一方面，根據(jù)不同的變量進(jìn)行的判斷可能會得出不同的結(jié)論，這樣使人不得不懷疑定量財務(wù)風(fēng)險識別結(jié)果的科學(xué)性。 例如，如果某企業(yè)的流動比率以及速動比率很低，如果不考慮其他變量，就很可能會得出該企業(yè)將陷入財務(wù)困境的結(jié)論，但是，事實上如果該企業(yè)有很強(qiáng)的盈利能力，則未必一定會陷入財務(wù)困境。,

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