我国中小企业财务危机预警初探——以A公司为例_开题报告

国外研究现状：

    在对企业财务危机预警的研究中，西方学者比我国学者研究得早。在近百年的时间里，国外对于财务危机预警的研究大概经过以下几个阶段:

      (1)定性的财务危机预警方法

    研究初期，国外学者更多采用定性分析的方法进行财务危机预警，管理评分法是当时普遍认可的用于财务预警研究的定性方法，此外，标准化调查法、“三个月资金周转表”法等也较为常用。然而，企业在发展过程中影响经营风险的因素会发生改变，定性分析方法的局限性开始突显，定量研究走入了学者们的视野，构建相关模型则是定量分析最好的实现方式。

    (2)单变量判别法

    Fitzpatrick(1932最早开展一元判定研究，拉开了单变量判别法的序幕。他的研究样本公司数量为19家，以单个财务比率为衡量标准，将19家公司划分为破产组和非破产组。不同比率衡量的准确度并不相同，其中“股东权益/负债”、“净利润/股东权益”这两个比率作为分类标准时会更加准确，而且在经营失败之前三年，这些比率就表现出显著差异。

但是上述研究并未提出“单变量模型”的概念。William Beaver (1966)在《会计评论》文中明确了该模型的概念。他表示在模型中，可以有选择性地选取财务比率，经过对79家破产公司和79家持续经营的公司进行一元判定预测，发现选择现金流量/负债总额的比率判定的科学性更高，能明确区分出两类公司的财务风险状况，且预测期越短，预测精确度越高。

(3)多元线性判别模型

由于单变量分析方法在研究中存在着一定的局限性，国外学者开始考虑用多变量来对财务预警进行研究。Altman (1968)开创了使用多变量统计方法分析财务困境的先河，现在很多企业在进行财务预警时仍然在使用该方法，该模型在预测期为两年之内的精确度可以达到80%，该模型为五个不同变量赋不同权重，用函数计算出具体数值作为衡量财务危机的标准，也即z值判定模型。

    (4)多元逻辑回归模型和多元概率比回归模型

    Martin(1977)是使用Logistic模型的鼻祖，他将58家有财务危机的银行作为研究对象，选取了8个指标进行模型构建与应用，将计算结果与Z值模型、ZETA模型计算结果进行比较，最终发现逻辑回归模型数值更能反应实际的危机状况。

Ohlson(1980)首先将Logistic模型应用于对企业进行破产预测研究。他选取了足够多的不均衡样本数量，构建了多个逻辑回归模型，以期得出预测准确程度最高的指标。结果显示，公司规模、融资能力、资本机构等方面的预警指标最能反应财务困境严重程度。同时由于Logistic不需要严格的假设条件，使得逻辑回归模型适用范围更加广泛。

    (6)联合预测模型

Feng Yu  Lin和Sally McClean ( 2001)通过有效结合了四种独立的财务风险预警研究方法的形式，构建了联合预测模型。实证研究显示，在同等条件下该模型的预测准确度明显优于单个财务预警研究方法。

国内研究现状：

    胡旷(2012)搜集了上交所20对ST公司与非ST公司的财务指标数据，对指标进行筛选和检验之后，采用主成分分析方法，最后构建了逻辑回归模型。在对模型进行检验之后，发现lOg1St1C模型对预测公司是否存在财务危机具有较高的准确度。

    曹珊珊(2012)选取了上千家上市公司的财务指标，运用信息嫡的基本理论，针对财务指标对财务危机的预测能力进行了评估。整理了学术界选出的排行在前十一位的财务指标，将其作为自变量建立了逻辑回归模型并进行财务危机预测。经过论证发现:这11个财务指标对预测公司是否存在财务危机呈现显著的效果。

    张建华、韩英锋、王巧霞(2012)基于公司四大能力分析的基础上额外加了获取现金流能力，将可以反应这五大能力的财务指标相结合，并进行数学计算，得出相关图像，从而对企业是否存在财务困境进行预测。

    刘澄、胡巧红、孙莹(2012)利用聚类分析方法对选取的我国主板市场上138家制造业公司进行了研究。首先对公司的财务状况进行了细致的等级划分，分别是健康、良好、一般、预警和危机，然后利用改良版的决策树算法，对这138家公司的财务状况进行分类整理，得出其所属的等级，对同行业财务状况进行了归类，最后提出具有建设性的财务危机预警建议。

    卢凌云(2013)除了选用基本的指标之外，同时还增加了有关退市制改的绝对量指标，包括审计意见类型和净经营资产等指标，并检验了模型的正确率，发现与财务状况没有好转的企业相比，模型在财务好转公司的应用效果比较好，尤其对近两年度的预测结果尤为准确，为其他公司的实践提供了基础。

    刘鹏(2013)以创业板上市公司为研究对象，利用网络多种模型对企业现金流量的安全程度进行了评定，并将此作为财务危机的衡量标准，建立具有针对性的财务预警模型。最后发现在使用的三种模型里面，向量机模型对财务危机的预测效果最好，比较适合小样本财务危机的预测。

    张现芹(2015)选取了十一家创业板财务危机上市企业，同时根据企业配比原则选取规模相当的财务健康企业，采用主成分分析法和逻辑回归方法建立了针对创业板企业的财务预警Logistic模型，然后分别选取了3家财务正常与不正常的公司，构成样本检验组，对模型进行了检验，发现该模型对财务危机的预测结果比较准确。

    英栩嘉（2018）以SC集团为案例研究对象，首先对其财务预警存在的问题进行了详细分析，在选取适合样本的基础上，采用因子分析和逻辑回归方法构建了适合SC集团的财务预警模型，随后检验了模型的有效性，并对SC集团未来两年的财务危机状况进行了预测，最后根据预测结果给出具体措施。

B. 范文提纲格式

绪论

一、财务危机预警理论基础

（一）财务危机预警的概念

（二）财务危机预警的功能

（三）财务危机预警的关键理论

二、中小企业财务危机预警必要性分析-以A公司为例

（一）A公司基本情况简介

（二）A公司财务现状分析

（三）A公司财务危机预警现状分析

三、防范A公司财务危机的对策与建议

（一）建立健全财务预警管理机制

（二）提升企业盈利能力

（三）丰富企业融资渠道

（四）保持企业稳健成长

结  论

C. 参考文献

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[4] 李根成. 市场竞争、风险投资家异质性与联合投资[D]. 暨南大学, 2016.

[5] 张俊芳, 张明喜. 2016年中国创业风险投资发展态势与思考[J]. 全球科技经济瞭望, 2017, 32(10):29-38.

[6] 于润绿. 博弈论视角下的风险投资问题研究[J].商, 2016(19).

[7]卢凌云.ST公司财务指标差异性分析[J].商业会计，2013(14):46-48.

[8]刘鹏.创业板公司财务预警研究[J].财会月刊，2013(08):11-14.