之前我們講了財務風險管理的概念以及基本類型，對于財務風險管理有了最基本的認識，一般的財務風險管理流程應該包括風險識別，風險度量以及風險控制的過程，一般在論文中風險識別以及度量是最主要的部分，今天我們就財務風險管理的具體方法進行介紹~
一般的風險識別方法可以分為定性分析和定量分析法，對于財務風險也是一樣，一般來說財務風險識別的定性方法有財務風險結構性質(zhì)識別矩陣和專家調(diào)查法兩種。
財務風險結構性質(zhì)識別矩陣
根據(jù)某項財務風險發(fā)生的可能及其給企業(yè)經(jīng)營造成影響的嚴重性，可以確定出該財務風險的結構性質(zhì)，財務風險的結構性質(zhì)可以表示為低、中等、顯著、高四個等級。相應的，可以把企業(yè)每一種財務風險的結構性質(zhì)用風險估計矩陣表示。
專家調(diào)查法
專家調(diào)查法又稱為特爾斐法(Delp，是由美國蘭德公司的達爾基(N. Dalkey)和赫爾默于1964年正式提出的。這種方法是采用系統(tǒng)的程序，草擬調(diào)查提綱，提供背景材料，輪番征詢不同專家的預測意見，最后匯總得出預測結果。財務風險專家調(diào)查法就是企業(yè)組織專家對內(nèi)外環(huán)境進行分析，辨明企業(yè)是否存在引起財務風險發(fā)生的因素，發(fā)現(xiàn)財務風險的征兆，以此預測財務風險發(fā)生的可能性。在財務風險定性分析中，一般采用標準調(diào)查法，即通過專家對導致某個企業(yè)財務風險的形成，同時對所有企業(yè)都有意義、普遍適用的原因和問題進行分析。
對于定量的方法來說，國外學者對這方面的研究較早，而且這些研究成果主要是用于企業(yè)財務危機預警模型的構建。主要經(jīng)歷了單變量預警模型、多變量預警模型、Logistic預警模型、非統(tǒng)計模式預警模型、混合模式及其比較和非財務指標的財務預警模型等幾個階段
單變量預警模型
單變量（Univariate）分析通常指用單一的財務比率值或者趨勢來預測或判定企業(yè)財務風險發(fā)生的可能性。最早的財務危機預測研究是所做的單變量破產(chǎn)預測模型，他以19家公司為樣本財務風險概念，運用單個財務比率將樣本分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組，結果發(fā)現(xiàn)判別能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債兩個比率財務風險概念，而且在經(jīng)營失敗之前3年這些比率就呈現(xiàn)出顯著差異。但是，這類早期研究僅僅是屬于描述性分析范疇。
單變量模型分析較為簡單，但不能綜合說明公司整體財務狀況，在運用過程中容易受主觀選擇因素影響，出現(xiàn)對于同一公司想選擇不同的預測指標得出不同結論的情況，因此，運用單變量模型，指標選擇決定此方法運用的成敗。
多變量預警模型
多變量預警模型，又稱模型，即運用多種財務比率指標加權匯總而構造多元線性函數(shù)公式來預測財務危機。該模型最早是由開始研究的，他從流動性、獲利能力、財務杠桿、償債能力和活動性五個方面選用了22個變量作為預測備選變量，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，最終確定營運資產(chǎn)/資產(chǎn)總額、留存收益/資產(chǎn)總額、息稅前利潤/資產(chǎn)總額、股東權益市場價值/總負債賬面價值和銷售收入/資產(chǎn)總額5個變量作為判別變量，構建了Z-Score模型。但由于模型的變量并未包含風險概念，也沒有考慮企業(yè)規(guī)模效果，故超過兩年以上對于企業(yè)危機的預測力大幅下降。Altman,HaldemanandNarayanan ( 1977）等便加以修正，加入了公司規(guī)模與盈余穩(wěn)定性兩個變量，建立Zeta模型。經(jīng)過實證研究，預測前幾年的能力大大提高。
Altman模型提出之后，很多專家對它進行進一步的研究和論證，結合本國企業(yè)實際建立了本地股市適用的多元判別模型，如日本開發(fā)銀行的破產(chǎn)預測模型。
Logistic模型
多變量預警模型考慮了多項指標衡量公司經(jīng)營的績效，在分析預測上也有顯著的效果，但其自變量通常難以符合正態(tài)分布的假設，故后續(xù)學者便建立了一些新模型，如Logistic模型。Logistic模型是采用了一系列的財務指標來預測財務危機發(fā)生的概率，然后根據(jù)銀行、投資者等的風險偏好程度設定風險警戒線，以此對分析對象進行風險定位與決策。
這種模型克服了單變量和多變量預警模型中自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的假設的局限性，使財務預警得到了重大改進。但 Logistic模型用于企業(yè)財務風險預測的缺點是計算程序較為復雜，使用該模型前需要根據(jù)企業(yè)實際財務數(shù)據(jù)做大量轉換工作。
非統(tǒng)計模式預警模型
隨著研究的深入和技術的發(fā)展，國外在財務失敗預警模型方面突破了傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法模型，建立了一些非統(tǒng)計方法模型，其中較有代表性的是神經(jīng)網(wǎng)絡模型的運用。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一套人工智慧系統(tǒng)，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的模式，利用不斷重復的訓練過程，使本身能夠透過經(jīng)驗的積累達到學習的效果。但一般在論文中很少應用到這一種方式。
非財務指標的財務預警模型
以財務指標來建構預警模型，往往容易因財務報表資料不真實，而使財務發(fā)生危機的公司在預警模型上，無法完全事前預警，因此，考慮非財務指標的加入，希望能夠提高預警模型的準確與時效性。在非財務指標變量使用上，大致可分為公司治理因素（如交叉持股、股權結構、董事會組織、管理變量等)，以及會計師信息等。
小結
對于財務風險管理來說，定性和定量都有它的意義，定性分析主要依賴人的經(jīng)驗判斷來作出預測，而人的判斷可以將企業(yè)面臨的復雜內(nèi)外環(huán)境因素考慮進去，特別是將個別企業(yè)面臨的一些特殊因素考慮進去，這是定量分析難以達到的。但是，定量財務鳳險識別方法是根據(jù)數(shù)據(jù)進行決策，避免了定性分析中依靠人的經(jīng)驗進行判斷使得判斷結果的主觀性較強的缺陷。同時，由于定量分析是根據(jù)數(shù)據(jù)進行決策，因此，只需要收集被決策企業(yè)的有關數(shù)據(jù)，進行計算，然后與標準值相比較，就可以對企業(yè)的財務狀況進行判斷。顯然，這種決策程序簡單，決策成本低。
在進行論文分析時我們要選擇可操作的分析方法通常要將定量和定性方法結合起來，才能更好的根據(jù)企業(yè)自身實際情況，量身設計出符合企業(yè)要求和特點的財務預警模型~
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