• Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
式中，Z表示判别函数值； X1＝营运资金/资产总额； X2＝留存收益/资产总额； X3＝息税前利润/资产总额；
X4＝股东权益市场价值/总负债账面价值总额；
X5＝销售收入/资产总额。 Z值，Z>2. 675时，表明企业财务状况良好； Z<1.81，企业存在较大的破产风险；Z值处于1.812. 675 之间，称为“灰色地带”，这个区间的企业 财务极不稳定。
Blum（1974） 95% Altman （1977） Ohlson （1980） 93% 96%
定量财务风险识别方法评析
• 定量风险识别方法的主要特点是根据数据进行判 断。 • 优点是：由于定量财务风险识别方法是根据数据 进行决策，不同的人根据相同的信息一般能得出 相同的判断结论，因此决策的客观性比较强。由 于定量分析是根据数据进行决策，因此只需要收 集被决策企业的有关数据，进行计算，然后与标 准值相比较，就可以对企业的财务状况进行判断。 显然，这种决策程序简单，决策成本低。
•
＃＃定性财务风险识别方法评析
• 定性财务风险分析方法的特点是，通过分 析企业是否存在导致企业发生财务风险的 原因以及是否出现了财务风险征兆，来判 断未来财务风险发生的可能性。 • 优点： 定性分析考虑的问题可能更加全面，进 行判断的基础更加扎实；依赖人的经验判 断来作出预测，而人的判断可以将企业面 临的复杂的内外环境因素考虑进去 。
单变量判定分析法的一般步骤
1）搜集发生财务风险的企业作样本； 2）按相同产业、资产规模相近及时间窗一致 等标准选取正常企业作为配对样本； 3）计算发生风险的企业与正常企业的财务比 率； 4）找出使分类误判率最小的分割点； 5）对保留样本作预测分析，验证分割点的预 测能力； 6）以所选财务比率及分割点值对样本外企业 进行预测。
• 模型的综合判别准确率高并不代表其有较高 的综合预测准确率，两者不能相互替代。综 合判别准确率高的模型可能存在对样本数据 过渡模拟的风险，使模型在实际应用中退化 很快，失去健壮性（Robust）。 • 实践应用者最关心的是综合预测准确率，通 常综合判别准确率低的模型不可能有较高的 综合预测准确率，只有综合判别准确率与综 合预测准确率相对较高的模型在实践应用中 才有利用价值。
1.21－2.99
Altman (1995)
Altman (1995)
Altman/Ha rtzell/Peck (1995/199 6)
Z’(非上 市公司)
Z’’(非制 剔除X5 造企业) EMS
多元线性判别法的缺点
1）多元线性判定模型一般都是建立在自变量服 从多元正态分布的假设之上，但这一点并不总 是成立。 2）这类模型实际上都是建立在一个隐含前提的 基础上，即假定有关变量都有一个理想值，并 以此为标准对公司状况进行评估。 3）在实证研究的样本方面，无法真正满足随机 选择以及数据之间方差和协方差的要求。齐治 平等（2002）亦认为，线性判别函数存在两个 无法克服的逻辑问题：固定影响假设和完全线 性补偿假设。
定性财务风险识别方法评析（续）
缺点： • 分析成本较高； • 定性分析依靠人的经验进行判断，从而使 得判断结果的主观色彩较强 。
（四）单变量模型
• 单变量（Univariate）分析通常指用单一 的财务比率值或者趋势来预测或判定企业 财务风险发生的可能性。 • Fitzpatrick（1932）最早以19家企业为样 本，运用单个财务比率，将样本划分为破 产与非破产两组。研究发现：出现财务困 境的企业其财务比率和正常企业的财务比 率有显著差别；
变化
自有资本不足; 过分依赖外部 资金，利息负 担重； 缺乏会计的预 警作用； 债务拖延偿付
经营者无心经 营业务，专心 于财务周转； 资金周转困难； 债务到期，违 约不支付
丧失偿付能 力； 宣布倒闭
三、专家调查法
• 又称为特尔斐法（Delp Method），是由美 国兰德公司的达尔基（N.Dalkey）和赫尔默 （O.Helmer）于1964年正式提出的。 专家调查法就是企业组织专家对内外环境 进行分析，辨明企业是否存在引起财务风险 发生的因素，发现财务风险的征兆，以此预 测财务风险发生的可能性。在财务风险定性 分析中，一般采用标准调查法，即通过专家 对导致某个企业财务风险的形成，同时对所 有企业都有意义、普遍适用的原因和问题进 行分析。
五、多元线性判别分析
• 是一种进行统计鉴别和分析的技术手段。 它可以就一定数量案例的一个分组变量和 相应的其他多元变量的已知信息，确定分 组与其他多元变量之间的数量关系，建立 判别函数，然后便利用这一数量关系对其 已知多元变量信息、但未知分组类型所属 的案例进行判别分析。
Z一Score模型
• Altman(1968)提出了著名的5变量Z值判定模型。 他从流动性（Liquidity） 、获利能力 （Profitability） 、财务杠杆（Leverage） 、偿 债能力（Solvency）和活动性（即发展能力 Activity） 五个方面选用了22个变量作为预测备 选变量，通过对1946-1965年间33家破产制造企业 和33家非破产配对企业的研究分析，根据误判率 最小的原则，最终5个变量作为判别变量，构建了 Z一Score模型。
Z计分模型发展
Altman (1968)
Altman/Ha ldeman/N arayanan( 1977)
ZScore ZETA
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5
1.81-2.675
7个变量
Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3 +0.42X4+0.998X5
• 缺点是：定量财务风险识别是根据一个或数 个变量来作出决策，由于一个或数个变量只 能反映问题的某一方面，根据不同的变量进 行的判断可能会得出不同的结论，这样使人 不得不怀疑定量财务风险识别结果的科学性。 • 例如，如果某企业的流动比率以及速动比率 很低，如果不考虑其他变量，就很可能会得 出该企业将陷入财务困境的结论，但是，事 实上如果该企业有很强的盈利能力，则未必 一定会陷入财务困境。
严格控制B区域中的各项风险且专门补充制定各 项控制措施； 确保规避和转移C区域中的各项风险且优先安排 实施各项防范措施。
二、“四阶段症状”分析法
财务危机潜伏期 财务危机发作期 财务危机恶化期 财务危机实现期
盲目扩张； 无效市场营销； 疏于风险管理； 缺乏有效的管理 制度，企业资源 分配不当； 无视环境的重大
第四章
第三节
风险识别
企业财务风险的 识别
财务风险的识别
定性识别
财务风险结构性质识 别矩阵 “四阶段症状”分析 法 专家调查法 定性财务风险识别 方法评析
定量识别
单变量模型判定法 多元线性判别法 多元非线性回归模型 综合评价法 神经网络分析模型 灰色系统理论的应用
模糊层次分析法
其他分析方法
定量财务风险识别方法 比较分析
财务风险识别准确率研究情况
时间窗 研究人员 Beaver （1966） Altman （1968） Deakin （1972） 开发组（original sample） 前一年 87% 95% 97% 前二年 79% 72% 95% 90% 未研究 95% 前三年 77% 48% 95% 82% 未研究 未研究 保留组（holdout sample） 前一年 未研究 未研究 78% 95% 91% 未研究 前二年 未研究 未研究 94% 80% 89% 未研究 前三年 未研究 未研究 88% 70% 84% 未研究
＃定量财务风险识别方法的比较分析
单变量模型与多变量模型的比较 财务风险识别模型准确率比较 财务风险识别模型效果比较
＃＃财务风险识别准确率比较
• 综合准确率是判定或识别准确的企业数（包括正 常企业与危机企业）占样本企业总数的比重，它 是衡量模型效果的最重要指标。 • 综合准确率包括综合判别准确率与综合预测准确 率两指标。模型的综合判别准确率是相对于开发 样本而言，相当于用模型给开发样本作分类，因 而，有时也称之为“回判”。 • 综合预测准确率是针对保留样本或者其他需要验 证的样本而言，它是用样本来测试模型的效果。
六、多元非线性回归模型 －Logistic回归模型
• 二元Logistic概率函数的表达式为： 1 P ( a b1 x1 b2 x2 bn xn ) 1 e
p ln a b1 x1 b2 x2 bn xn 1 p
计算的结果P是事件发生的概率，即回归 因变量的值域定义在[0，1]上。
一、财务风险结构性质识别矩阵
影响程度
轻 微
基本上肯定 很有可能 中等概率 可能性较小 小概率 低
较 小
低
中 等
中等
较 大
高
危机性
高
中等
低
显著
中等
显著
显著
高
高
高
高
低
低
低
低
中等
中等
显著
显著
高
显著
危机性 风险1
较大
中等 风险3 较小 风险4 轻微 可能性小
风险2
风险5
风险9
风险6
风险8 风险7
中等概率
很有可能
基本上肯定
概率
企业财务风险发生概率和影响程度的二维平面图
‘1 – 10’ matrix
MATRIX based on a 1 – 5 score range
Pห้องสมุดไป่ตู้OBABILITY
POTENTIAL CONSEQUENCES
VERY UNLIKEL Y