摘 要

本文从中小企业角度出发，通过分析中小企业财务风险，选取财务预警指标，通过主成分分析法，搭建了中小企业财务预警模型。

本文内容主要分为五部分。第一章为绪论，主要论述了本文研究的目的和意义，对国内外研究现状进行简要介绍，概述了本文的基本内容和技术方案。第二章对中小企业财务预警的理论基础进行简介，主要包括财务预警的概念及功能，中小企业财务预警体系的内容和程序，企业财务预警指标体系构建的现状。第三章介绍了中小企业财务预警模型的构建，主要介绍了中小企业财务指标的选取，模型的选取，选取案例进行数据分析。第四章介绍了中小企业财务预警模型的应用与检验，首先确定了财务预警模型的警度，另外选取公司计算财务模型准确性，对预测结果做出评价。最后结束语部分总结了主成分模型的优势并就如何使用主成分模型提出了建议。

本文主要希望可以在中小企业财务预警方面有所突破。

关键词：中小企业；预警体系；财务预警

Abstract

From the point of view of small and medium enterprises (SMES), the construction of financial early warning indicators is carried out by analyzing the financial risk of small and medium-sized enterprises, and we select financial early warning indicators for SMES through principal component analysis. In the view of the financial characteristics of SMES, this paper analyzes the financial risks of SMES and carries out the construction of financial warning indicators.

This paper is divided into five parts. The first chapter is the introduction, which mainly describes the purpose and significance of the paper, introduces the current research situation at home and abroad briefly, and describes the basic content and technical scheme of this paper summarily. The second chapter presents the theoretical basis for the small and medium-sized enterprise financial early warning, mainly introduced the financial early warning and the concept and function of small and medium-sized enterprise financial early warning system and procedures, the content of the enterprise financial early warning index system of the present situation of the building. The third chapter introduces the construction of the financial early warning model of SMES, describes the choice of financial indicators of SMES mainly, the selection of models and the data analysis of selected cases. The fourth chapter of the small and medium-sized enterprise financial early warning model is applied to the test, first determine the alert degree of the financial early warning model, in addition to select company financial calculation model accuracy and the forecasting results are assessed. Finally, the conclusion summarizes the advantages of the principal component model and puts forward some Suggestions on how to use the principal component model.

This paper mainly hopes to make a breakthrough in the financial early warning of SMES

Keywords：Small and medium-sized enterprises; Early warning system; Financial early warning

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.1.1 研究目的 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 基本内容与技术方案 4

第2章 中小企业财务预警的理论基础 7

2.1 财务预警的概念及功能 7

2.2 财务预警体系的内容和运作程序 7

2.2.1 财务预警体系的内容 7

2.2.2 财务预警体系的运作程序 8

2.3 企业财务预警指标体系构建现状 9

第3章 中小企业财务预警模型构建 11

3.1 财务预警指标选取 11

3.2 模型选取 12

3.3 案例分析 13

3.3.1 样本的选取 13

3.3.2 财务指标的检验 15

3.3.3 基于主成分模型的数据分析 15

第4章 中小企业财务预警模型的应用与检验 19

4.1 确定警度 19

4.2 预测公司未来财务状况 21

4.3 预测结果评价 22

结束语 23

参考文献 24

致 谢 25

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

1.1.1 研究目的

一个国家中小企业的发展水平，在很大程度上可以决定这个国家的富强程度，人民生活水平的改善程度。中小企业作为市场经济中最富生机的群体，是实现经济增速的重要贡献者。改革开放以来，中小企业在增加就业、推动产业等方面起到了功不可没的作用，成为推动我国社会主义市场经济发展的主力军，是保证经济社会稳步发展和构建社会主义和谐社会的重要力量。在我国，截止到2017年，中小企业数量达到4000万家，占我国企业总数的99.7%，其中小微型企业占比达97.3%，创造的城镇居民就业岗位超过了80%，国内生产总值60%的最终产品和服务皆由中小企业创造，创造了50%的税收。我国超过75%的企业技术创新、超过80%的新产品研发和发明专利的65%都是由中小企业完成的。

另一方面，由于经济全球化浪潮的冲击，我国中小企业也面临着国内外愈加激烈的竞争。每个企业都想尽可能实现自身利益最大化，为了达到这个目的甚至不惜产生行业内部竞争，内外部环境的变化引发了企业内外在财务风险的产生。中小企业由于自身限制，资金筹集的渠道狭小，易引起经营资金不到位，缺乏生产动力;中小企业规模相对较小，存在产品科技含量和产品质量较低等问题，因此造成其市场竞争力差，市场影响力小;并且中小企业对市场信息及时感知的能力不灵敏，对经济风向变动、所处金融环境及产业形势变化，无法第一时间准确判别，抗险反应较慢。中小企业在极具不确定性的外部客观情况下面临着这个竞争日渐激烈的市场经济大环境，其经营面临着严峻的挑战。如若放任自流，不能正确规避、化解这些财务风险，任其自由发展，则会产生财务危机。纵观历史，大多中小企业管理失败的原因主要是因为没有及时采取措施来防范和管理风险。为了切实解决这个问题，建立起符合自身特点的财务预警体系显得尤为重要。这样才能确保中小企业健康发展，降低其受财务危机的影响，在危机发生前尽早得到警报。但我国学者在财务预警领域的研究很少涉及中小企业，大多集中在上市公司层面。国家经济的发展直接受中小企业的成长和发展的影响，中小企业也必须依托自身实际情况构建一套合适自身特点的财务预警模型。因此，本文着力于研究中小企业层面的财务预警，为中小企业打造稳定的环境。

1.1.2 研究意义

受中小企业管理者自身认识的局限性，内外部环境制约的客观性，中小企业经营面临着极大的财务挑战。无法及时感知财务风险，以至于未能及时实施有效防范措施是绝大多数中小企业经营失败，陷入财务危机的主要原因。所以对中小企业的财务预警研究有以下几点意义：

（１）本文主要针对中小企业主体做财务预警体系研究，运用选取的财务预警指标，搭建财务预警模型，为中小企业将来及时应对财务危机做出准备，确保中小企业的财务风险程度降到尽可能低的标准，为中小企业的发展提供良好的环境。

（２）为中小企业财务预警体系的确立给予理论上的支持。中小企业只有在清晰认识自身财务特点、存在的财务风险的前提下，实行切实可靠的财务预警管理，分析中小企业财务风险，正视内外部影响因素对企业发展的制约，建立一套与中小企业发展相匹配的财务预警体系，才能够对中小企业实施符合具体要求的财务风险管理，因而把握中小企业财务风险的成因和财务预警的解决方案，能够为中小企业系统的财务预警体系的确立提供理论支撑。

（３）为中小企业具体财务风险管理提供了理论依据和方法论支持。由于中小企业是市场交易活动的主力军和先锋队，它是我国市场经济活动的重要组成部分，确立适用于中小企业群体的财务预警体系，尽可能降低中小企业群体潜在的财务风险，对具体企业进行有效的财务预警提供方法借鉴。因此，中小企业群体财务风险管理的方法和理论支持离不开中小企业财务风险预警体系的确立和完善。

（４）通过对中小企业财务预警体系的分析和研究，为我国中小企业确立完善的财务制度，有效控制中小企业财务危机提供方法上的借鉴和帮助。在不断变化的市场经济背景下，方便中小企业在未来经营过程中减少不确定性，规避中小企业受到财务风险冲击，促使健康可持续发展。

1.2 国内外研究现状

与国内相比，国外对财务预警的研究起步较早，外国学者中最早开始研究财务预警的是Fitzpatrick(1932)，他开创了一元判定的研究体系，一共选取19家公司作为研究样本，分成ST和非ST两组对照，在所选取的指标里，判别能力最强的指标是股东权益/负债和净利润/股东权益。

20世纪Altman首次将MDA方法引入到财务预警模型中，使用了Z-Score模型研究公司破产问题，并提出了判断企业破产的临界值。经过修正后的Z模型准确率达到了94%以上。

1972年，爱德米斯特建立了专门针对中小企业群体的财务预警模型，在该模型中，直接从财务报表中获取到的数值已经不能作为参量，而是选取一定的标准为限值，人为的假定参量符合N分布，其判别方法与Altman的相似，可惜的是他并未向外界公开Z值的最佳取值点。

1980年，Ohlson解决了传统判别分析存在的诸多缺陷，率先采用logit模型进行破产预测，使财务风险预警的方法实现了极大飞跃。研究发现至少存在四类概率变量影响公司破产，诸如公司规模、业务范围、融资能力、资本结构等。他也采取了Probit方法进行财务预警实验，采用极大似然法研究样本公司在破产概率区间的分布。自1980年以后，Logit回归分析在财务风险预警研究领域占据主导地位，代替了传统的判别分析法，。

2013年，Malik通过运用财务比率，使用Z-score模型评估了2003-2010年卡拉奇证券交易所非金融公司财务困境的关键因素，确定了流动比率、盈利能力、偿付能力和杠杆率等因素。结果表明，流动比率、盈利能力、偿债能力和杠杆率是负相关的，而效率是正相关的。

后来，西方学者大多将统计学、运筹学方面的数理知识和理论运用到财务预警的实证研究中，其中典型代表包括人工智能模型、遗传算法模型、回归分析应用模型、神经网络模型等。

20世纪80年代以来，我国才开始进行以上市公司为对象的财务预警研究。国内学者建立财务预警的方法大体包括多元线性判别法，Logistic回归分析和神经网络等方法。

周首华、杨济华、王平通过选取31家ST企业和31家非ST企业作为检验样本，首次提出F分数模型这个财务预警，利用SPSS软件做多微区分分析，确定了5个判别量，新增了反映企业现金流量能力的指标。

1999年，陈静选取1995——1997年的27家ST公司和27家非ST公司的财务数据为对照进行实验，进行了单变量分析和二类线性判别分析，在进行单变量判别实验中，发现流动比率与负债比率在的误判率在四个财务指标中最低。在进行二类线性判别实验中发现，流动比率、负债比率、总资产周转率、净资产收益率、营运资本/总资本者这六个指标搭建的模型，在ST发生前3年能较准确的预测ST的可能。

2005年，董雪雁、汤亚利二人应用Logistic回归分析方法，运用选取的65家非ST企业和75家ST企业证明了模型的预测能力可以超过三年。同年，吕长江基于现有的财务危机预测方法及结果的差异，选取1999-2002年四年制造业上市公司的财务数据，分别采用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型对财务危机公司进行预测研究，其研究成果标志着国内财务危机预警理论取得了重大突破。

2009年，李颖首次实现动态主元分析和BP神经网络的有机结合，构造了DPBP模型，并应用于预测企业被ST的情况，该模型的预测能力和稳定性由于在DPBP模型中结合了两者优势，因此相对不错。

2010年，林娟、杨美萍二人对我国中小企业财务预警创新指标体系进行实证研究，学习国内外相关企业财务指标，从筹资活动、投资活动、运营活动和分配活动四个方面进行中小企业财务预警体系设计，在综合功效系数法的基础上，构建中小企业财务预警模型，判定企业身处的财务经营能力和财务预警程度。

2015年，余敏、朱兆珍采用主成分分析法进行指标筛选，搭建财务预警指标体系，该体系中共涵盖了9个指标，提取了4个主成分因子，对我国创业板260家上市公司进行了财务预警。

2015年，王文杰选取主成分分析法研究了11家旅游上市公司的29项财务指标，发现企业财务预警指标主要包含盈利能力、长期偿债能力、现金流量偿债能力、现金流量、经营能力五个方面，构建评估模型与标准，采取BP模糊分析法与聚类分析对其进行检验。

2016年，张卫民、张旭尧选取深沪两市上市的1996-2012年全部农业上市公司为研究对象，采用KaplanMeier方法归纳了我国农业上市公司的发展现状以及发生财务困难的时间规律，证明了生存分析模型的有效性。

2016年，李玉纳、张友棠、罗政三人基于行业环境与企业财务风险发现二者存在客观的逻辑联系，按照二者的联动机理，分别研究了行业环境风险预警指标和企业财务风险预警指标，并依托预警矩阵，有机结合了两类指标，选取20家信息技术上市公司进行企业财务预警的定位分析，并提出相应的防控方案。

总体来看，我国研究较国外而言比较落后，机械照搬国外模型，缺乏对不同行业财务预警的具体研究。

1.3 基本内容与技术方案

本文结合财务预警的研究现状，对现阶段已有的财务预警指标体系和财务预警模型进行归纳，并在借鉴国内外大量理论研究的基础上，发现已有的财务预警体系研究很少涉猎中小企业财务预警领域，因此本文对中小企业群体财务预警进行了深入研究。本文采用主成分分析法，虽属于较为传统的预警模型，但较Z模型和多元概率模型而言，不必假定自变量呈正态分布以及两组样本的协方差等，减少了诸多限制因素。与神经网络模型相比，成本低且操作简单易懂。和其他预警模型比较，主成分分析模型预测准确性高、计算过程简便，因此选用主成分分析模型进行财务预警。下面对主成分模型进行简单推导。

在本文主成分模型中，设估计样本数有n个，抽取的财务指标有k个，则原始样本数据矩阵表示为:

Y = （1.1）

（其中Y_ij代表第i家企业的第j项财务数据）

首先利用公式：

X_ij = (Y_ij - EY_j) /_j （1.2）

（其中EY_j则表示第j项财务数据的均值，DY_j则表示第j项财务数据的方差）

其次根据公式：

R_ij = = EX_i , EX_j （1.3）

计算出财务指标i与财务指标j之间的相关系数，计算出相关系数矩阵为R并且满足R=XXT/(n-1)。随后计算出R的特征值λ和特征向量μ，由于R是正定矩阵，因此它的特征值λ_j全部为非负数，按照从大到小的顺序排列为：λ₁gt;λ₂gt;λ₃gt;…gt;λ_k≥0 ;对应λ_i的特征向量为：μ_i = (μ1_i，μ2_i，…, μn_i) T (i = 1,2,…,k)且μ_iTμ_i = 1；因为μ为正交矩阵，所以有:

μμT = μTμ = 1 （1.4）

由线性代数理论得：

Y = （1.5）

由上述五个公式可知，

μ^TX^TXμ = (n-1) （1.6）

令Z=Xμ可得：

Z^TZ = (n-1) （1.7）