財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別.ppt

1、第四章風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,第三節(jié)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別,定性識(shí)別,定量識(shí)別,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)性質(zhì)識(shí)別矩陣 “四階段癥狀”分析法 專(zhuān)家調(diào)查法,定性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法評(píng)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(píng)價(jià)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法比較分析,一、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)性質(zhì)識(shí)別矩陣,影響程度,風(fēng)險(xiǎn)程度,發(fā)生概率,輕微,較小,中等,較大,概率,危機(jī)性,風(fēng)險(xiǎn)1,風(fēng)險(xiǎn)3,風(fēng)險(xiǎn)2,風(fēng)險(xiǎn)4,風(fēng)險(xiǎn)6,風(fēng)險(xiǎn)5,風(fēng)險(xiǎn)7,風(fēng)險(xiǎn)9,風(fēng)險(xiǎn)8,可能性小,中等概率,很有可能,基本上肯定,企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)坐標(biāo)圖,星海公司決定： 承擔(dān)A區(qū)域中的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)且不再增加控制措施； 嚴(yán)格控制B區(qū)域中的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)且專(zhuān)門(mén)補(bǔ)充制定各項(xiàng)控制措施； 確保規(guī)避和轉(zhuǎn)移C區(qū)域中的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)且優(yōu)先安排實(shí)施各項(xiàng)防范措施。,二、“四階段癥狀”分析法,三、專(zhuān)家調(diào)查法,又稱為特爾斐法（Delp Method），是由美國(guó)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(zhuān)家調(diào)查法就是企業(yè)組織專(zhuān)家對(duì)內(nèi)外環(huán)境進(jìn)行分析，辨明企業(yè)是否存在引起財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的因素，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的征兆，以此預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)定性分析中，一般采用標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查法，即通過(guò)專(zhuān)家對(duì)導(dǎo)致某個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

3、的形成，同時(shí)對(duì)所有企業(yè)都有意義、普遍適用的原因和問(wèn)題進(jìn)行分析。,定性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法評(píng)析,定性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析方法的特點(diǎn)是，通過(guò)分析企業(yè)是否存在導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的原因以及是否出現(xiàn)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)征兆，來(lái)判斷未來(lái)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。 優(yōu)點(diǎn)： 定性分析考慮的問(wèn)題可能更加全面，進(jìn)行判斷的基礎(chǔ)更加扎實(shí)；依賴人的經(jīng)驗(yàn)判斷來(lái)作出預(yù)測(cè)，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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法評(píng)析（續(xù)）,缺點(diǎn)： 分析成本較高； 定性分析依靠人的經(jīng)驗(yàn)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(cái)務(wù)比率值或者趨勢(shì)來(lái)預(yù)測(cè)或判定企業(yè)

4、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。 Fitzpatrick（1932）最早以19家企業(yè)為樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)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(cái)務(wù)困境的企業(yè)其財(cái)務(wù)比率和正常企業(yè)的財(cái)務(wù)比率有顯著差別；,1966年，美國(guó)的Beaver運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法建立了單變量模型，Beaver認(rèn)為比較重要的財(cái)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。他使用5個(gè)財(cái)務(wù)比率分別作為變量對(duì)79家經(jīng)營(yíng)未失敗公司和79家經(jīng)營(yíng)失敗公司破產(chǎn)前1-5年的情況進(jìn)行一元判定預(yù)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)最好的判別變量是營(yíng)運(yùn)資本流/負(fù)債（債務(wù)保障率）和凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)，并且發(fā)現(xiàn)離經(jīng)營(yíng)失敗日越近，誤判

5、率越低，預(yù)測(cè)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(shí)間窗一致等標(biāo)準(zhǔn)選取正常企業(yè)作為配對(duì)樣本； 3）計(jì)算發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)與正常企業(yè)的財(cái)務(wù)比率； 4）找出使分類(lèi)誤判率最小的分割點(diǎn)； 5）對(duì)保留樣本作預(yù)測(cè)分析，驗(yàn)證分割點(diǎn)的預(yù)測(cè)能力； 6）以所選財(cái)務(wù)比率及分割點(diǎn)值對(duì)樣本外企業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)。,五、多元線性判別分析,是一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(gè)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(duì)其已知多元變量信息、但未知分組類(lèi)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(dòng)性（Liquidity） 、獲利能力（Profitability） 、財(cái)務(wù)杠桿（Leverage） 、償債能力（Solvency）和活動(dòng)性（即發(fā)展能力Activity） 五個(gè)方面選用了22個(gè)變量作為預(yù)測(cè)備選變量，通過(guò)對(duì)1946-1965年間33家破產(chǎn)制造企業(yè)和33家非破產(chǎn)配對(duì)企業(yè)的研究分析，根據(jù)誤判率最小的原則，最終5個(gè)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(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額； X2留

7、存收益/資產(chǎn)總額； X3息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額； X4股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值/總負(fù)債賬面價(jià)值總額； X5銷(xiāo)售收入/資產(chǎn)總額。 Z值，Z2. 675時(shí)，表明企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好；Z1.81，企業(yè)存在較大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)；Z值處于1.81-2. 675 之間，稱為“灰色地帶”，這個(gè)區(qū)間的企業(yè)財(cái)務(wù)極不穩(wěn)定。,Z計(jì)分模型發(fā)展,多元線性判別法的缺點(diǎn),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(diǎn)并不總是成立。 2）這類(lèi)模型實(shí)際上都是建立在一個(gè)隱含前提的基礎(chǔ)上，即假定有關(guān)變量都有一個(gè)理想值，并以此為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)公司狀況進(jìn)行評(píng)估。 3）在實(shí)證研究的樣本方面，無(wú)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(gè)無(wú)法克服的邏輯問(wèn)題：固定影響假設(shè)和完全線性補(bǔ)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(jì)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(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的比較分析,單變量模型與多變量模型的比較 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型準(zhǔn)確率比較 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型效果比較,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率比較,綜合準(zhǔn)確率是判定或識(shí)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(cè)準(zhǔn)確率兩指標(biāo)。模型的綜合判別準(zhǔn)確率是相對(duì)于

9、開(kāi)發(fā)樣本而言，相當(dāng)于用模型給開(kāi)發(fā)樣本作分類(lèi)，因而，有時(shí)也稱之為“回判”。 綜合預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是針對(duì)保留樣本或者其他需要驗(yàn)證的樣本而言，它是用樣本來(lái)測(cè)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(cè)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(duì)樣本數(shù)據(jù)過(guò)渡模擬的風(fēng)險(xiǎn)，使模型在實(shí)際應(yīng)用中退化很快，失去健壯性（Robust）。 實(shí)踐應(yīng)用者最關(guān)心的是綜合預(yù)測(cè)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(cè)準(zhǔn)確率，只有綜合判別準(zhǔn)確率與綜合預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)較高的模型在實(shí)踐應(yīng)用中才有利用價(jià)值。,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率研究情況,定量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法評(píng)析,定量風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的主要特點(diǎn)是根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。 優(yōu)點(diǎn)是：由于定量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(jì)算，然后與標(biāo)準(zhǔn)值相比較，就可以對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行判斷。顯然，這種決策程序簡(jiǎn)單，決策成本低。,缺點(diǎn)是：定量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是根據(jù)一個(gè)或數(shù)個(gè)變量來(lái)作出決策，由于一個(gè)或