时间：2022-10-28 13:47:40
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇财务比率论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
论文摘要：本文以公开 发行教材中的现金流量比率为研究对象，分析了现金流量比率设置中存在的主要不足，提出了包含现金流量项目在内的新的财务比率体系。
一、当前使用现金
流量财务比率的基本状况在我国作者编写或编著的、于2002年到2005的年之间版的《财务管理》教材中．笔者搜集到32本(因篇幅限制未列明)。完全未提及现金流量指标的有8本，占25％：在余下的涉及现金流量指标的24本教材(以下称可比样本)中，将现金流量分析独立于传统的资产负债表和损益表分析的有9本．占可比样本的37．5％。无论是单独对现金流量进行分析还是将现金流量分析与传统财务评价结合一起．这24本教材都主张按不同的分析目的来设置指标：全数表示现金流量表项目可用于偿债能力评价．但其中有6本教材仅仅设置“现金比率”这一个指标：有12本教材设置了获现能力或叫获利能力分析的指标．占可比样本的50％；有9本设置了盈利质量分析指标．占可比样本的37．5％；还有6本写明了要进行财务弹性分析．占可比样本的25％
仔细分析教材中使用的评价指标，大致可以归纳为27个．分属四种分析目的。偿债能力分析指标最为大家认可，其出现的频率达n44％，其次是获现能力指标，频率为36％，财务弹性指标占l1％．盈利质量指标占9％。具体到各财务比率．公认程度最高的是经营现金净流入／流动负债．其出现的频数达到19％经营活动现金流量／n期债务本息、经营活动现金流量／到期债务、现金及现金等价物／流动资产、经营活动现金流量／全部债务、经营活动现金流量／平均总资产等五项财务比率的认同程度也较高．均达9％。
二、现行教材中现金流量指标设置存在的问题
(一)夸大现金流量表的作用
如前文所示．约四成的教材将现金流量分析独立于传统的资产负债表和损益表分析之外．说明仍有不少人将现金流量分析视为与传统财务分析并列的～部分事实上，现金流量表作为传统两表的桥梁．其作用不可能超越他们。其次．现金流量表的编制基础与传统两表不同．它不可能取代后者．因而不可能独立存在。而且．现金流量表也存在人为操纵的可能。比如：年末时大量回收货款或大量借款、有意调整“现金”概念．将本来就是现金范围的现金归口为非现金项目以增加现金流量、将现金流量表的各项数据同时调增或同时调减．以达到调节表内各项目数据的目的。
(二)指标名目繁多，未能突出现金流量表的作用
1．将结构比率、趋势比率等不属于财务比率的指标吸纳进来财务比率是将企业某个时期财务报表中不同类但具有一定关系的项目进行对比而形成的比率．其数据均来自一个会计期间．不同于趋势比率：这些数据属于不同类项目，因而有别于结构比率：2．纳入了非现金流量指标。如：现金及现金等价物之和／流动资产．数据可以从资产负债表中获取而不必从金流量表中获取：3．将非财务指标纳入体系。如：最大负债能力——经营活动现金流量与市场利率之比中．市场利率在财务报表中不能获取．超出了财务比率的范畴。
(三)指标命名欠规范，容易混淆
1．同一指标．名称不同“经营活动现金净流量／流动负债”这～比率就有现金偿债比率、现金流动负债比率、现金流量比率、短期债务现金流量比率、现金流量负债比等7种名称：2．有的指标“名不符实”，如：利润变现比率；经营活动净现金流量／营业利润．公式中分母仅限于营业利润，而指标名称却叫“利润”变现比率，外延大多了；而且，利润与现金的关系并不是变现的过程，这与传统的资产“变现”概念相背，不利于对指标的理解。
(四)指标的计算公式有争议甚至有错误
1．现金比率一般是指现金及现金等价物之和与流动资产的比值，有学者将计算式的分母取作总资产。还有人取作流动负债：2．经营活动现金净流量／流动负债，也有人将分子取作“经营现金流入”：3．现金利息保障倍数有(经营活动净现金流量+利息支出+所得税付现)／现金利息支出及(利润总额+利息支出)／n息支出两种计算公式：后者更粗略一些，因为利润总额未考虑到非付现费用及非经营所收或所付的现金；，分子分母显然口径不一．会导致错误计算。
三、包含现金流量项目的财务比率体系
鉴于现金流量表与传统资产负债表和损益表之间存在紧密联系．重构的财务比率体系是以同一时期三张报表的相关项目计算而成的比值为主体，剔除所有的结构比率、趋势比率．按不同报表使用者分为四个方面——传统的偿债能力分析、盈利能力分析、营运能力分析和增设的财务弹性分析，不再对现金流量进行单独评价
(一)偿债能力分析
现金是偿还债务最直接的工具．也是最终的偿债手段。在传统的速动比率、资产负债率等指标的基础上，补充以下包含现金流量信息的财务比率：1．短期偿债能力指标现金流量比率=经营活动现金流量／流动负债．该指标反映企业在经营活动中获得现金偿还短期债务的能力。其值越高．对短期债权人的本金保障程度越高但由于现金的流动性最强．其盈利能力也最差．该比率值过高．说明企业没有充分利用现金造成资源浪费按速动比率的经验值来推断．现金流量比率值在l左右属于理想范围：2．长期偿债能力指标：现金流量保障倍数=(经营活动现金净流量+所得税付现)／[现金利息支出+优先股股利／(1一t)+到期债务本金／新思考(1一i’)]
利息费用是可抵税费用．满足一元的这些债务只要求有1元的税前现金流量．但优先股股息和债务本金偿还须从税后现金流量中支付．除以(1一t)得到相当于满足它们的税前现金流量
该比率值大于1．说明企业利用税前经营活动现金净流入量可以偿还到期债务并支付利息、优先股股息．无需另行筹资来履行固定义务：反之，该比率值小于1．表明企业履行这些义务时．不但耗尽了同期经营活动产生的税前现金流量．还动用了前期的现金及现金等价物．企业资产的流动性将受到不利影响．
(二)盈利能力分析
传统的盈利能力分析主要都是依据权责发生制下的利润。但利润是否有实实在在的现金净流入作为保障．还需要将现金流量与利润额对比，判断盈利的质量．作为传统盈利能力分析的补充。可设置如下盈利质量分析指标：
营运指数=经营活动现金流量／(净收益一非经营收益+非付现费用)
非经营收益主要是指投资收益、财务费用、公允价值变动损益、营业外收支净额．而非付现成本包括计提的资产损失准备、提取的固定资产折旧、无形资产和长期待摊费用的摊销、待摊费用的减少等。上式中的分母，常被称为经营所得现金。该指标反映经营活动净现金流量与调整后经营利润的差异程度。该比率大于1．说明经营活动现金流量高于营业活动应得现金．主营业务创造的利润具有更多的现金作为保证，该比率小于1。说明一部分收益尚没有取得现金．原因是应收账款的增加、应付账款的减少或存货增加．使得实际得到的经营现金减少。而存货有贬值的风险．应收账款有形成呆、坏账的风险，因此。未收现的收益质量不如已收现的收益：即使不出现上述风险．存货和应收账款占用的资金也是有机会成本的．那么．企业取得同样的净收益要付出更大的代价，实际的业绩水平下降，营业利润的质量下滑。
(三)营运能力分析
在传统财务分析中．销售收入与投入资源或业务相比较．获得的存货周转率、总资产周转率等被归纳为营运能力分析指标。而获现能力指标一般也是将企业经营活动现金流量与投入资源和相关业务相比较．如．将企业经营活动现金流量与资产平均余额相比较．将经营活动现金流量与销售额相比较可见．营运能力评价指标和获现能力评价指标都反映企业利用资源获取经营成果的能力．不过．前者反映的是权责发生制下的经营成果．后者反映收付实现制下的经营成果从这个角度出发．可把获现能力评价视为营运能力评价的补充可设置如下指标：1．反映销售业务获现能力指标销售现金流量比率=经营现金净流量／销售额．该指标可以衡量销货收入在当年收现的程度．用以评价销货工作的质量。该比率值越高．说明企业积压在应收账款上的资金越少，企业的经营成本越低．管理效率越高：2．反映总资产获现能力的指标资产现金流量回报率=(经营现金流量+利息支出+所得税付现)，平均总资产．该指标更全面反映资产的获现能力，用以衡量企业运用全部资产进行经营创造现金的能力．反映企业资产利用的综合效果。其值越大．说明企业资产的利用效率越高。
(四)财务弹性分析
企业财务弹性是指企业应付各种挑战、适应经济环境变化的能力．具体表现为企业能否灵活筹集资金应付偶发性支出、股利支出以及捕捉投资机会的能力。将现金流量表与资产负债表、损益表相结合，能获取现金流量和支付现金需要两方面信息．用以判断企业可稳定获得的现金是否充足．
从而分析企业的财务弹性大小。可设置如下指标：1．现金股利保障倍数=每股经营现金流量／每股现金股利=经营现金流量／现金股利．该指标反映企业运用现金流量支付股利的能力。其值越大．说明企业对股利的支付越有保障．支付现金股利的能力越强。若比率值低于1，当遇到经济不景气，企业极可能没有现金维持当前的股利水平．投资者可能要求搁置企业投资以发放股利，从而影响企业利用新的投资机会；或者，企业需要借债才能维持当前的股利水平．此举将增加企业未来的债务负担．降低未来可支出现金．企业的财务弹性变弱：2．现金流量再投资比率=(经营活动现金流量一现金股利)／(固定资产+长期投资+其他资产+营运资金)。根据资产=负债+所有者权益．营运资金：流动资产一流动负债．现金流量再投资比率还可表示为：
关键词：商业银行；信用风险评估；定性方法；定量方法
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2013）09-0027-02
企业信用评估和企业财务预警是企业财务管理研究的重要课题。诸多学者将两个问题一起进行研究，这两者之间还是有本质区别的。财务预警即财务失败预警，是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告。信用评估本质上是对企业履约各种承诺能力和信用程度进行全面评估，预测未来偿债可能性来辨识不同企业的方法。服务的对象有商业银行、金融监管机构、与受评对象有业务往来的商业客户以及社会公众和投资者。
（1）定性评估方法：人工专家分析法，又被称为古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指贷款申请企业或个人的道德状况，偿债能力，贷款申请企业或个人的财产状况，可用于进行贷款申请时抵押担保的资产价值，宏观经济状况。 5W法指贷款申请人、申请贷款的使用、贷款的时间长度、担保资产价值及还款方式。目前我国商业银行实务中仍主要采用的信用评估分析方法。
（2）定量评估方法。
①统计方法：多元判别分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是较早应用于企业信用评估的多元统计方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型对企业运营财务危机预警、企业违约预测问题进行研究，使用较少的财务比率迅速进行判断分析，使用年度报表的数据运用财务比率进行分析：企业运营成本/平均总资产、留存收益/平均总资产、息税前利润总额/平均总资产、普通股股东权益合计/平均总负债、营业收入/平均总资产，并且对三十多家样本公司进行分析，得到准确率较高的分析结果，该模型属于贝叶斯判别，用样本修正已有的先验概率分布得到后验概率分布。这篇经典论文开创了企业破产预测，财务危机预警，信用评估分析的先河。Altman（1977）在前述论文的基础上进行了完善，又加入几个财务比率建立ZETA模型，使用总资产收益率（利润总额/平均总资产）、利润增长率（利润总额/上一年利润总额）、利息保障倍数（息税前利润总额/利息费用）、留存收益/平均总资产、流动比率（流动资产/流动负债）、平均总资产、公司股票市价等财务比率，得到比签署模型更好的分析结果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用财务比率进行企业经营财务预警及企业贷款违约分析，使用多元统计学中的Logistic回归方法，使用1970至1971年的报表数据从的美联储成员银行5600多家中选取58家属于财务困境，违约样本的银行进行分析测算，使用资产净利率（利润总额/平均总资产）等8个财务比率，进行分析测算，并且分析不同的信息使用者的风险偏好差异，如投资人和债权人，测算不同的风险预警系数，便于信息使用者更好地作出分析决策，得到较好的分析结果，并且使用该多元回归模型与前述的Z-Score模型，ZETA模型测算的结果进行对比分析，得到优于前述模型的预测数据。吴世农（2001）收集我国上市公司1998至2002年A股市场的ST公司共计七十多家，收集样本数据的时间是公司转化成ST的年度，并且选取相关行业的七十多家作为对照组样本，进行横截面数据分析，选用不同的计量模型进行对比研究，主要有线性概率模型（LPM），Fisher二类线性判定，Logistic模型等多元统计方法对企业财务进行预警研究，最终结果是Logistic模型的预测准确率均高于Fisher判别分析法和LPM的准确率。于立勇、詹捷辉（2004）也使用Logistic模型，选取商业银行的贷款企业客户的财务数据进行信用违约的分析，得到较好的测算概率。方洪全、曾勇（2004）在银行信用风险评估方法实证研究及比较分析中运用Logit模型分析。李志辉、李萌（2005）选取了195家上市公司为样本，Logistic模型的准确率高于线性判别模型神经网络模型。Junni L. Zhang（2010）运用贝叶斯加分类树法对德国公司财务报表数据进行偿债能力进行有效得分类。
②信用风险评估模型。Credit Metrics（信用计量模型）是摩根大通等美国知名金融机构采用用VaR（在险价值模型）的思路，对个人和企业的贷款以及其他金融资产进行价值估计和风险预测的计算方法。麦肯锡公司提出的Credit Portfolio View模型（信贷组合审查模型），是改造Credit Metrics模型，考虑到周期性宏观经济因素，结合信用风险评级转移和宏观经济变量如年度经济增长率、市场利率、政府支出等建立关联模型，使用蒙特卡罗技术模拟宏观经济周期性因素的计算得到评级转移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美国KMV公司提出后被穆迪公司收购），该模型是可以对上市公司的信贷违约概率进行预测分析。张玲等（2004）运用KMV模型评估我国上市公司ST公司和非ST公司的信用风险后得到，改变KMV模型的相关变量可以至少提前2年预警我国上市公司的信用违约风险，并且可以提前4年进行上市公司的信用风险变化趋势的预测。戴志锋等（2005） 运用KMV对我国上市公司数据和某国有商业银行非上市公司的信贷数据进行验证，实证结果表明非上市公司模型在中国具有一定的预测能力，但预测准确率低于欧美国家。Credit Risk+模型（信用风险附加模型）是由瑞士信贷银行金融产品部（CSFP）开发的，它是一个违约模型（Default Model）。
③人工智能方法：神经网络。陈雄华等（2002）采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。于立勇（2003）收集一百多个企业作为训练样本，运用神经网络模型进行信用违约风险分析，得到有效的预测结果。章忠志、符林、唐换文（2003）使用神经网络模型，选取28个企业数据做为样本进行分析，预测结果准确率达到90%以上。徐佳娜、西宝（2004）使用人工神经网络模型与层次分析法（AHP）相结合建立模型对企业信用风险进行评估，预测结果说明该模型比已有的其他模型准确更高。张卫东等（2006）建立模型结合前馈型神经网络、遗传算法和模糊数学方法来，评估商业银行企业客户的信用风险，使用Matlab软件对选取的商业银行企业客户数据进行测算，得到的结果表明准确率比以前的模型方法有所提高，模型更具鲁棒性。夏红芳（2007）通过与上海某商业银行的合作，对其1999-2005年的贷款明细和公司财务数据进行了系统研究，运用粗糙集理论的约简功能，从中选出最能反映企业信用状况的8项财务指标，再应用模糊神经网络方法进行信用评估，实证研究表明所提方法具有较高精度。但是使用人工神经网络模型需要根据实际的样本数据不断调整系数，相对而言模型的鲁棒性不够强。戴芬（2009）根据中小企业信用评估指标体系，提出了一种基于蚁群神经网络的评估模型。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP 神经网络预测方法相比，具有较强的泛化能力，应用在中小企业信用评估系统中具有很高的评估准确率。
整数规划法。薛锋（2006）选取上市公司数据，使用混合整数规划法，建立企业信用风险评估模型进行信用风险评估，模型可以满足非参数检验，也不需要样本数据服从正态分布，可以较为广泛的应用，经数据实际测算的结果说明，该模型鲁棒性较好，预测效果较好，准确率较高。遗传算法。薛惠锋（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。Jonathan N. Crook（2007） 参考诸多文献比较线形回归（LDA），Logistic回归，决策树，数学规划法，神经网络法，遗传算法，遗传编程，K近邻法，支持向量机几种方法，认为支持向量机法的准确率相对较高。
从以上对国内外研究现状的分析可知，尽管国内外已有许多专家学者对商业银行客户信用评估进行大量的研究，但在实际应用中涉及中小企业的研究较少，未考虑我国企业普遍存在的内部人控制的企业中管理者个人因素对企业信用的影响，限制了模型的适用范围。
参考文献
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摘要：财务危机的出现意味着企业基本面发生根本性变化，处理不当就会导致企业破产。因此，识别企业财务危机，并对其做出预警，不仅对企业经营者及时采取措施化解危机具有重大的意义，而且对于投资者规避风险也有非常重要的价值。
关键词：财务危机；预警；指标体系
一、引言
“财务危机”又称财务困境，最严重的财务危机是企业破产。企业因财务危机最终导致破产实际上是一种违约行为，所以财务危机又可称为“违约风险”。
关于财务危机的定义，目前尚无一个统一的说法。具有代表性的观点有以下几种：(1)Beaver(1966)将破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务危机。(2)Altman(1968)定义的财务危机是进入法定破产、被接管或者重整的企业。(3)Deakin(1972)则认为财务危机公司仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司。(4)Carmichael(1972)认为财务危机是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。(5)Wruck(1990)给出的财务危机的定义是企业现金流量不足以抵偿现有债务的情况，这些债务包括应付未付款、诉讼费用、违约的利息和本金等。(6)Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务危机：一是企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；二是法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；三是技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；四是会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。(7)Lee(2004)认为可以从两方面定义财务危机：一是未能偿还到期借款的本息，借款期间有过延期还款和减少本息支付的协议；二是公司的净资产减少到其股本的一半以下。
综合上述各种定义可知，无论财务危机如何定义，企业发生财务危机都具有无力偿还到期债务、现金流的紧张状态可能使经营无法持续的特点。财务危机的出现意味着企业基本面发生根本性变化，处理不当就会导致企业破产。因此，识别企业财务危机，并对其做出预警，不仅对企业经营者及时采取措施化解危机具有重大的意义，而且对于投资者规避风险也有非常重要的价值。
二、文献综述
企业财务危机预警问题的研究很早就引起了各方面的关注，很多经济学家与财务专家都在这方面做了大量的工作，他们利用相应的财务变量构造了一系列的预测模型，其中有代表性的研究成果可归纳为四类。
(一)单变量模型
单变量模型是运用单一变数、个别财务比率来预测财务危机的模型。最早的财务预警研究是Fitzpatrick(1932)的单变量破产预测研究。此后，WilliamBeaver(1966)使用单变量为分析方法，采用成对抽样法进行样本配对，考察了29个财务比率在企业陷入财务困境前1-5年的预测能力。Beaver发现在破产前一年的预测正确率可以达到87%，对于失败企业是最具有预测能力的指标。国内学者对单变量模型也作了较深入的研究，包括陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用1995-1997年的财务报表数据，进行了单变量分析。吴世农和卢贤义(2001)以70家ST公司和70家非ST公司，应用单变量分析法研究了在上市公司陷入财务危机前5年21个财务指标之间所存在的差异。
单变量模型的优点是只需要观测一个变量，应用比较简单；但是，任何一个财务比率无法充分和全面地反映企业的财务特征，所以该方法在现今的研究中很少被单独使用，一般都是与其他方法结合运用。
(二)多变量分析模型
多变量分析模型又可以分为多元回归分析模型和多元判别分析模型。EdwardAltman(1968)使用多变量分析法对企业财务危机进行研究。他以1946-1965年间33家破产的制造业企业为样本，并配对33家正常企业，将22项财务比率分为流动性、获利性、财务杠杆、偿债能力和活动力五大类指数，利用多变量分析法建立了著名的Z-Score记分模型。Meyer和Pifer(1970)以1948-1965年间失败的30家银行与其相匹配的30家非失败银行为样本，利用二元回归分析法建立模型，并且用9对相匹配银行组成的预测样本对模型进行了验证。此外，还有其他典型的判别分析模型，包括：Deakin模型、Blum模型、Casey模型和Taffler模型等等。国内的相关研究主要有陈静(1999)使用1995-1997年的财务数据，对27家ST公司和27家非ST公司进行的多元判别分析。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据，通过多元判别法建立了财务危机预警模型。卢守林等(2002)以沪深两市A股市场上所有上市公司1998-2000年的财务资料为依据，用多元判别分析法构建的Z-Score模型。
多变量分析法弥补了单变量分析法的不足，具有较高的准确率和稳定性，但是也存在着一些不足：第一，这种方法受到了统计假设的限制，只适用于自变量近似服从正态分布的情况，并且要求组内的协方差矩阵相等，否则得到的预测结果可能是有偏的；第二，多元判别分析要求财务危机公司与正常公司之间一定要配对，而配对的标准具有较大的主观性。
(三)多元条件概率模型
多元条件概率模型是使用极大似然法对参数进行估计的一类概率模型，包括Logistic模型和Probit模型。Martin(1977)首次使用Logit模型预测公司的破产及违约概率。Ohlson(1980)从1970-1976年间在美国的上市公司之中排除公共事业、运输公司、金融服务业，总共挑选出105家破产公司和2058家正常公司为样本，采用九个财务比率建立了Logit模型。Huffman&Ward(1996)运用Logit模型对1977-1991年间违约的171家企业的高收益债券进行了预测研究等。国内的相关研究主要包括：吴世农和卢贤义(2001)分别采用多元判别分析和Logit回归方法建立和估计了预警模型。刘旻(2001)使用1999年28家ST公司与另外28家正常公司陷入财务危机前3年的数据，通过Logit回归方法建立了财务危机预警模型。姜秀华(2002)和齐治平(2002)利用Logit模型对我国上市公司进行信用风险分析。李萌(2005)以不良贷款率作为信用风险衡量标准，构造商业银行信用风险评估的Logit模型等。
多元条件概率模型的主要优点是不需要自变量服从多元正态分布和组内协方差矩阵相等的假设条件，但是要求因变量有逻辑含义，而且计算过程较为复杂，有很多近似处理。
(四)神经网络预警模型
神经网络，又称人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一种从神经心理学和认识科学的研究成果出发，应用数学方法发展起来的并行分布模式处理系统。常见的神经网络模型主要有：BP神经网络模型、MDA协助神经网络模型、ID3协助神经网络模型和SOFM协助神经网络模型。Odom和Sharda(1990)是将人工神经网络模型应用在破产预测模式中最具代表性的学者。Koh和Tan(1999)以1978-1985年间出现的165家破产公司为失败样本并以正常公司165家作为配对样本，使用人工神经网络模型构建了企业危机预警模型。在我国，王春峰(1998)、杨保安(2001)等学者也在此领域进行了深入的研究，杨保安通过对中信实业银行的分析，选取了4大类共15个财务指标，运用BP神经网络方法建立了一个可供银行用于授权评价的预警系统。台湾的林文修(2000)选取1992-1996年在台湾证交所上市企业中的36家失败企业和64家正常企业，并区分为学习样本73家与测试样本27家，比较了多元判别分析、Logit模型、BP神经网络模型和演化式神经网络模型等四种方法的模型预测准确率。神经网络预警模型的主要优点是分析层次清晰且逻辑关系严密，并依据心理学理论加入了一主观因素，从而有效地使客观分析与主观判断相融合。它的缺点是规范分析特点明显，不适宜做实证分析，分析模式缺乏灵活性，数据性假设条件过于苛刻。
三、财务危机预警的指标体系设计
导致企业发生财务危机的因素很多，且错综复杂，单变量模型与多变量模型仅能揭示影响关系与程度，变量的选择会因分析人员偏好的不同而不同，其不仅缺乏统一的理论基础，而且系统性往往较差，多元条件概率模型和神经网络预警模型虽然在分析技术上较为先进，且分析企图试图更精确，但它们在强调分析技术的同时，往往忽略了立论的基本依据，且在变量选择中往往伴随较明显的盲目性。因此，作为完善多变量模型系统，为多元条件概率模型和神经网络预警模型提供变量选择的依据，利用相应的财务理论构建企业财务危机预警指标体系就是研究企业财务危机的基础之基础。但从财务本身的角度去分析，财务危机形成的原因可以归结为以下几点：(1)公司经营状况不佳，导致营业收入无法稳定增长，造成公司的连续亏损，使得财务危机发生的可能性增大；(2)过高的负债使公司面临更大的财务危机。虽然公司本身有盈余，但是可能因为无法应付短期的庞大利息支出而造成破产倒闭；(3)现金流量发生持续性的净流出，企业就像是流动性资产的储水槽，若水槽中的流量变小(资产变少)，流入量减少(现金流入减少)，流出量增加(现金流出增加)，流入量与流出量之间的差量就会逐步增大，这样会使公司出现财务危机的概率增加。
综合引起财务危机的三个主要因素，可以对应用五个方面的财务指标来描述或预警财务危机，用经营能力指标、成长能力指标和获利能力指标来度量或反映企业的经营状况，用公司的偿债能力指标来度量或反映企业的债务负担，用现金流量指标来度量现金流。从预警的角度考虑，五个方面的财务指标可进一步细分为20个更具体的财务变量(见表1)，以此构成财务危机预警的指标体系。
以深沪两市A股中被ST的上市公司为实际考察对象，利用2006年1月1日-2007年12月31日深沪两市A股中154家被ST的上市公司的数据。剔除由于以下几种原因而被ST的上市公司：(1)上市两年内被特别处理的公司；(2)因自然灾害、重大事故等意外事件而被特别处理的公司。经过剔除后，本文选取的有效样本变为80家。根据研究期间一致、行业相同或相近、规模相当的原则按1：1的比例选择没有被ST的上市公司作为配对样本。由于我国上市公司年报披露制度规定上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，上市公司(t-1)年的年报和其在第t年是否被ST几乎同时发生，因此，用(t-1)年的数据预测第t年是否被ST没有实际意义。在本文中采用(t-2)年的数据进行分析。
表6是财务危机公司和正常公司的成长能力指标在发生财务危机前2年的统计性描述，包括最大值、最小值、平均数、标准差和t值。
四、结论
一、非标准化考试的目的
1.降低抄袭、替考等作弊行为。在以往的标准化考试中，同学们一般是在规定的时间内完成相同的试卷，有的同学担心考试不及格，有的同学希望取得高分，因此，考试作弊的现象在大学校园里比比皆是。一系列严肃考风考纪的处罚条例也应运而生，但是行政的处罚并不能彻底的杜绝考试作弊现象。作为解决问题的根本方法就应该设计一种能够有效地检测学生学习结果的方式，检测出学生真正掌握知识的程度和运用知识的能力，使学生们无需也不能通过作弊而取得好的评价。
2.实现社会的需要和学生个性的需要。学校培养学生的准则是能够为社会输送需要的人才、能够帮助学生实现自我价值。传统的标准化考试，所有学生面对一样的试题，所有试题有统一的标准答案，这样的考试对所有学生的要求是一样的，但是我们培养的不是具有一样特点，具备同样能力的人才，社会需要的人才是多方面的，统一模式下培养出来的人并不能满足社会对人才的多方面需要；另一方面，每个学生的兴趣点是不同的，传统的标准化考试无法让同学们展示他们的特长，无法基于个人本身的兴趣对知识进行深入细致的研究，本文所探讨的非标准化考试致力于可以满足以上两点需要。
3.改变传统的应试教育。长期以来考试成绩用来作为评价学生的唯一标准，教学的目的逐渐演变成让学生们在考试中取得高分，而不是真正学到了什么，学到的知识是否会运用。以致产生了“高分低能”的说法。这里面比较典型的是大学英语的四、六级考试。大学英语的四、六级沿用的就是标准化的考试方法。但是经过多年的实践证明，四、六级的考试成绩并不能真正反映出学生对英语掌握的真正水平。我们大学中那些标准化英语考试分数很高的学生有不少人却不具备真正的英语听说和读写能力。
二、非标准化考试模式的设计
近几年来，许多人都提出了并且尝试了考试改革，比如实行开卷、半开卷考核方式；实行大论文的考核方式等等。实践证明，在减轻学生负担、培养学生的学习能力方面，已经取得了一定的成绩。本文所探讨的非标准化考试模式主要适用于经济管理类、社会科学类偏文学科学生的期末考核，具体设计如下：
1.考试形式。非标准化考试有两部分组成，一部分仍然是以试卷的形式，这部分基本上同标准化的考试一致，但是在试题的设置方面更加侧重能力的考察，没有名词解释，简答这样的传统题型，而是将这些基础知识融合到论述和案例分析中，也就说要想回答对试题，首先就要了解这些基本的概念和相关的基础知识，这样更能考出学生的水平和能力，也给学生充分的发挥个人创造力、想象力的空间；另外一部分采用答辩的方式，任课老师针对本学科的实际情况布置一个题目，每3～4名同学组成一个小组，以组为单位根据老师的要求进行准备，在老师规定的时间进行答辩，答辩的过程中老师和其他学生均可进行提问，最后老师给每名学生一个答辩成绩。
2.成绩评定。改变以往一卷定终身的弊端，非标准化考试的最后成绩也有两部分组成，即分别赋予试卷成绩和答辩成绩一定的权重，如分别为50%，得到最终的成绩。即总成绩：卷面分数×50%+答辩分数×50%。
3.参考答案及评分标准。对于试题部分，由于所有的题目均为客观题，并且很灵活多样，因此答案也没有固定的标准，只要有一些答题要点即可。评分标准也要根据回答的程度而设定。比如，一道题目共有10个要点，每个要点1分，若学生全都答对，即可得到满分10分，若答对了5个，即可得5分。对于答辩部分，没有参考答案，任课老师可综合学生的准备情况、自述情况、答题情况制定一个分数标准体系。
三、非标准化考试的实践
根据以上的设计，我们选取金融学1(投资概论)这门课程进行非标准化考试改革试验，这门课程在我院的04级金融学专业开设，本文仅对非标准化考试的答辩部分的实践进行详细说明。
1.答辩要求。04级金融学专业共有31人，事先学生按照自愿组合的方式分组，每组2～4人。老师规定答辩的主题为“财务预测”，学生需以组为单位搜集某公司的有关资料，分析公司的财务报表，依据报表的数据计算公司的某些财务比率(这些财务比率都为本门课程需要掌握的)，根据计算结果预测公司未来的财务状况。每组的答辩时间为10分钟。学生答辩的次序由学生自行决定，没有事先规定，即当一组答辩完毕之后，另外一组即可自愿上台。答辩要陈述的内容由小组成员自行分配。
2.答辩过程。首先，学生介绍公司的概况，包括公司名称、主营业务、在国内国际市场的地位，通过陈述有关财务报表说明公司的财务状况和重要的资产、负债、利润、现金流量等项目。
然后，将所要求算的财务比率通报其他学生及老师。并基于所计算的相应公司的财务比率预测公司未来的财务状况，得出结论。
最后，其他学生根据答辩组介绍的内容，对有异议的问题进行提问，答辩组成员予以解答；在学生提问之后，老师提问与答辩内容相关的问题，并针对学生的表达等提出一些意见和改进方法。整个答辩过程气氛活跃，学生表现出了很强的积极性和参与精神。
为了更加形象地说明答辩过程，以下举例说明：
我院金融专业学生A和学生B为一组，他们所介绍的公司为“联通公司”，他们在陈述的过程中介绍了联通公司的概况和联通公司的三大报表(资产负债表、现金流量表、利润表)，利用三大报表的数据计算了外部筹资，内部增长率，流动比率，速动比率等财务指标。根据计算结果，学生预测了未来联通公司的财务状况良好，并预测了联通公司下一年度的利润率等。接下来的老师提问，老师针对答辩过程提出了问题并给了相应的建议。该小组答辩结束后，老师从各个方面对小组的表现作了纪录。
四、非标准化考试的积极作用与存在的问题
从非标准化考试在我院的实施来看，它作为不同于传统考试模式的新形式，主要有以下优点：
1.培养了学生主动学习、主动研究和分工协作的精神，而且也培养了学生的表达能力，这对于学生专业能力提高是非常重要的。
2.学生可以出于自己的兴趣，按照自己的方式来准备资料，学习、巩固一些自己还没有掌握的知识。比如说：有一组所研究分析的公司是一个外国公司，查阅的的是外文资料，一些与公司相关的资料都是学生自己翻译的，这样，即充分发挥了国际学院学生英语好的优势，也同时提高了金融学的专业知识和英文能力。
3.学生不仅对自己所研究的公司有所了解，而且通过倾听其他同学的介绍，也了解了其他的公司，开阔了眼界。更重要的，从准备到答辩的整个过程，学生都表现出了强烈的热情和兴趣，这比较符合素质教育的目的，学生是为了兴趣而学习，不是为了考试而学习。改变了传统的单一化、模式化教育。
但是，同时，在其适用性方面也发现了一些问题：
1.这样的考试模式更适合一些有些基础的高年级同学，比如说大二、大三的学生，而我们此次试点是针对于大一的学生，因为大一的学生所学的内容还属于基础知识阶段，这样的方式对于他们略显有些难度，有些囫囵吞枣的印象。
2.这样的考试模式对于具有主动学习意识的同学有很好的效果，这些学生在整个过程中通过网络、书籍学到了很多有实用价值的知识。但对于主动意识不强的学生，也存在着蒙混过关的现象。
【关键词】财务风险；识别与控制；财务预警机制
1 风险概念的阶段性发展
国外对风险问题的研究始于19世纪末，1895年，Haynes从经济学意义上提出风险的概念。他认为：“风险一词在经济学和其他领域中，并无任何技术上的内容，它意味着损害的可能性。某种行为能否产生有害的后果应以其不确定性界定，如果某种行为具有不确定性时，其行为就反映了风险的负担。”
世界上第一个对风险进行理论探讨的经济学家是美国学者威雷特，1901年他在其论文《风险与保险的经济理论》中给风险下了这样的定义：“风险是关于不愿发生的事件发生的不确定性的客观体现。”
1921年，美国经济学家奈特在他所著的《风险、不确定性和利润》一书中对风险的涵义作了进一步阐述，他认为风险不是一般的不确定性，而是“可测定的不确定性”，他指出，经济生活中的现实风险和未来风险都可以借助数理统计分析来计量和测定。
研究风险的国内外学者站在不同的学术视角，给出了风险的内涵。由于概念具有本质性的特点，清晰阐释概念是对风险的政策制定提供有效指导的先决条件。笔者认为可以将风险理论特征归纳为五点：风险的不确定性；风险的客观性；风险的复杂性；风险的动态性；风险的可度量性。
2 财务风险的内涵及分类
2.1财务风险的内涵
学术理论界对企业财务风险存在两种认识：一是企业财务风险是由于企业财务活动中各种不确定因素的影响，使企业财务结果与预期收益发生偏离，因而造成蒙受损失的机会和可能；二是财务风险是企业用货币资金偿还到期债务的不确定性。本文将前一种观点称为广义财务风险，将后一种观点称为狭义财务风险。
广义的财务风险从资金运动及其所体现的财务关系角度出发来界定财务风险，认为企业财务活动的组织和管理过程中的任何一个环节出现问题，都可能带来财务活动成果与预期收益的偏离，这种偏离一般是指财务活动成果的减少，带来偿债能力和盈利能力的降低。
狭义的财务风险认为企业的财务风险是由于企业负债经营引起的，风险的中心在于货币资金的运动，这种运动以货币资金为起点，也以货币资金为终点。
2.2财务风险的分类
依据划分标准的不同，可对财务风险进行不同分类。按照财务风险的可控程度，分为可控风险和不可控风险；按照能否通过多角化的方式分散，分为不可分散风险和可分散风险；按照风险发生的状态，分为静态风险和动态风险；按照风险设计的层次和范围，分为微观风险和宏观风险；但通常上人们按其成因及性质将财务风险分为筹资风险、投资风险、现金流量风险、利率风险及汇率风险五类。根据上述分类标准，本人更认同将财务风险按成因及性质进行划分。
3 财务风险的识别与控制
3.1财务风险识别
叶冬梅（2006）提出财务风险预测的主要方法是充分认识、分析企业内外部的经济信息，利用财务比率，建立财务风险评价模型，进行财务风险分析，及时向决策者提交风险分析报告，形成财务风险预警系统。贺妍（2008）认为风险分析的一个重要作用是根据风险大小和事件的重要性设定优先次序，以合理安排资源配置。
3.2财务风险的控制
3.2.1确定风险反映态度。确定风险反应态度的出发点是降低企业风险管理成木，提高风险管理效益。对待风险的态度不同，其在复杂多变的环境中对风险的控制力度也就不同。
3.2.2风险预防方法选择。回避风险法：综合评价各种可能发生的财务风险，选择风险最低的方案；降低风险法：努力通过措施使其降低；分散风险法：通过联营，多种经营及多元化投资等方式来分散企业财务风险的方法；转嫁风险法：通过某种手段，将风险转移给其他单位承担。
3.2.3风险处理措施选择。风险成本摊入：企业可将一部分风险损失事先以成本加价的形式摊入成本，将风险自行消化；建立风险基金：对于出现的偶然性很大而损失有限的风险，有计划地提取一定数量且独立于企业运营资金之外的货币资金，防止风险发生对企业正常运营资金的影响，保证企业经营活动的正常进行。
3.2.4建立财务预警机制。初始财务指标的确定目前无论是理论界还是实务界通常使用资产负债表、利润表、现金流量表及其它相关明细表和在此基础得出的各类财务比率来构建财务风险预警机制的指标体系。主要包括四大类（如图1所示）：短期偿债能力、长期偿债能力、经营能力、盈利能力。按照普遍性、相关性、可比性、动态敏感性和可操作性的原则同时借鉴前人的经验，选取了四大类中的20个指标作为初始财务指标。
图1 公司财务预警机制——初始指标4 企业财务风险研究不足及未来展望
4.1研究不足
财务风险理论研究已取得较大成果，但也缺乏对实践的普遍指导意义，研究存在着些许不足之处：（1）鉴于研究财务风险的学者有着不同的专业学术背景，研究视角各异，使得该理论内涵的界定仍然存在较多的争议；（2）研究的内容大多以浅层次的描述和分析为主，缺乏更深入的对财务风险内部综合性的定性和定量研究；（3）缺乏对多层次财务风险的特殊性进行深度探讨，致使财务风险差异性很难得到准确划分。
4.2未来展望
纵览财务风险管理研究与实践的现状，笔者认为未来还可以从以下角度对财务风险开展研究：（1）风险管理的思想和视角应该与时俱进，不断创新，可以从现代企业价值链管理与金融管理的新视角来做新的理论发展研究；（2）从主要以规范研究方法和定性研究方法向实证研究方法转变；（3）对企业财务风险的衡量和指标的确定应采用动态和系统方法相结合，运用动态的视角观察企业内部与外部的环境确定企业面临的风险。
参考文献：
[1]何茜.外资企业WCDP公司财务风险管理研究[D].兰州大学，2012
[2]许焕升.风险管理的方法工具[J].管理视角，2008，（4）：48-49
关键词：民营上市公司 综合指标 预警模型
财务危机泛指出现困难，不能暂时或永久履行正常的支付义务（无论短期还是长期），并可能引发破产的情形。财务危机不仅仅是由于财务活动引起的，公司治理方面的缺陷更是导致危机发生的源泉。
1 样本设计
我国学者都是以因财务状况异常而被特别处理作为财务危机上市公司为样本，因此本文依据万得资讯、新浪网，以沪、深两市2010年首次被特别处理的8家民营上市公司以及按1：1的比例严格配对的8家健康公司作为样本构建模型。另选取了2010年深、沪两市ST和非ST的上市公司共16家（其中ST公司10家，健康公司6家）作为检验样本。
2 指标选取及筛选
2.1 指标的选取 通过国内重要的文献索引并结合前人研究发现，有些人通过借鉴我国财政部等四部委联合颁布的“国有资本金效绩评价规则”中广泛应用的财务评价指标体系来构建指标体系；有些人则采用根据指标出现次数多少的方法来选择、构建指标体系。本文针对民营企业发生财务危机的原因，同时结合陶立[1]在其硕士论文中对于企业财务危机的因素的解释、指标获取的难易程度，选取了财务指标和公司治理指标两类指标。财务指标涉及运营能力、偿债能力、盈利能力、增长能力四个方面；公司治理指标指的是公司治理结构方面的指标。具体指标如表1所示。
2.2 指标筛选 首先运用K－S检验方法检验30个指标变量是否服从正态分布，结果为：
X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12，X15，X20，X21，X22，Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6服从正态分布。
接着对服从正态分布的22个变量进行T检验。对其余8个变量进行Mann-Whitney U非参数检验。检验后保留X10，X13，X14，X16，X17，X18，X19，X20，X23，Y7共10个指标。
3 研究方法的选择
Logistic回归[3]，是最为常用的预测被解释变量为0－1变量(二分类变量)的方法。它根据样本数据采用一系列财务比率变量，使用最大似然估计法估计出个参数值，经过一定的数学推导运算，可求得相应变量取某个值的概率。Logistic回归在实际运用中非常简单、方便。另外，吴世农、卢贤义认为Logistic分析方法要优于多元线性回归，因此本文采用Logistic回归模型构建财务危机预警模型。
Logistic模型的数学表达式：
p=■
4 构建模型
由于自变量之间的相关性会产生共线性，而Logistic模型对自变量的多元共线性很敏感。因此本文在进行Logistic回归建模之前，以0.5的Person相关系数作为标准，分别对初步筛选出的财务指标变量以及治理指标变量进行进一步筛选。筛选结果为T-2年保留X10，X16，X17，X20，X23，Y7共6个指标。
4.1 T-2财务指标Logistic回归模型的构建 在T-2年选择X10，X16，X17，X20，X23作为解释变量，运用SPSS13.0用Backward：LR方式，对8家ST公司和8家非ST公司变量在危机发生两年前分别进行Logistic回归建模。选择的标准为：F值的概率小于0.05的进入，大于0.10的剔除。结果为：
T-2年只含财务指标的Logistic回归模型为：
p=■
4.2 T-2综合指标Logistic回归模型的构建 解释变量X10，X16，X17，X20，X23，Y7运用SPSS13.0用Backward：LR方式，构建模型为：
p=■
5 样本检验
将8对建模样本、16家检验样本公司的原始数据分别代入T-2年的两个Logistic回归模型进行预测（0代表危机公司，1代表健康），计算P值；以0.5为分割点，来判定公司会发生财务危机，还是财务状况正常。如果P0.5，就判定该公司发生财务危机。将公司的真实情况与预测的结果相比较，计算模型的预测精度。
6 研究结果分析
研究显示，综合指标预警模型比财务指标预警模型具有更强的预测能力。T-2年综合指标模型对建模样本、检验样本的正确率分别达87.5%和79.15％，大于财务指标模型对建模样本、检验样本的正确率81.25%和70.85％。这些说明公司治理指标具有一定的判别能力，可以提高模型预测能力，有较高的应用价值。从结果上分析，本文的Logistic模型的预测准确率较其他学者的Logistic模型的预测准确率有些偏低，可能是由于而本文为了使研究的结果具有可比性，只采用2010年度首次被ST的民营上市公司，样本量不足，在一定程度上影响到Logistic模型结果的准确性。
参考文献：
[1]陶立.我国上市公司财务危机预警研究[D].河海大学，2006:35.
[2]刘孙芸.公司治理角度下财务危机预警研究[D].长沙理工大学硕士论文，2006:37.
[3]戴.引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究[D].大连理工大学，2007:45.
【关键词】商业银行跨国并购动因银行效率DEA
当前，金融自由化程度愈加深化，众多国际金融集团力求抓住世界经济高速融合的机会，扩大自身服务范围和领域，掀起了一轮银行之间相互持股、参股乃至全球银行业整合并购的大潮。国内银行业为了自身的生存与发展，也纷纷展开各种形式的银行并购活动。然而，中国银行业跨国并购是否有利于商业银行硬实力的提升？其效率变化是怎样的呢？这些都是理论界及银行管理层共同关注的问题。
一、我国商业银跨国并购动因分析
尽管西方发达国家的银行业己经掀起了多次并购浪潮，但是对中国银行业而言，跨国并购仍然处于刚起步的发展阶段。我国商业银跨国并购主要动因，可以概括为以下三点：
1.合理配置资金，提升盈利能力
我国得银行业有着鲜明的中国特色，尤其是大型商业银行，其资金主要来源于上市融资和政府的注资。相比国际上其他银行，我国商业银行的资金来源有着绝对的优势。收益是企业扩张的根本动力，大量的资金需要多元的投资渠道来获得盈利。中国的银行业通过跨国并购这一对外投资方式来合理配置剩余资金，不仅规避了汇兑方面的损失，也提升了盈利能力。
2.完善银行布局，走国际化道路
银行的生存和发展依赖于它所服务的客户。近年来，我国很多大型企业都将其业务领域向国际扩展，逐步成长为大型的跨国公司。如果中资银行不走向国际化道路，那么其在国内的相应业务也会逐渐失去。同时，一些力图开启国际业务的企业在海外由于存在语言和文化等障碍，且没有在当地建立良好的信誉，无法得到当地金融机构的服务和信任，业务开展举步维艰。越来越活跃的国际活动激励了我国商业银行的神经，促使银行等金融机构跟随企业“走出去”，提供相应的金融咨询、企业融资以及结算方等面的海外服务。
3.把握市场机遇
随着金融危机的蔓延，海内外资产大幅贬值，而动荡不安的金融市场信心不足，一轮轮撤资的接连发生，可谓是雪上加霜。此轮危机中，由于中资银行参与国际金融市场程度不深，受影响相对较小，有充裕的现金和外汇资产，所以市场上客观上存在的投资空档以及相对低廉的资产成本，恰好为中资银行海外扩张，提供了一个好时机，能够为银行的国际化发展带来事半功倍的成效，而海外并购是最简单有效的方式。
二、并购效率研究方法综述
社会资源是普遍稀缺的，经济学的最核心内容就是研究如何有效的配置资源，使资源的使用效率最大化。并购效率理论着重考察并购活动对企业效率的改进，达到帕累托最优，从而节约成本，提高收益。针对并购效率的研究的那功法，目前主要有财务比率分析法和前沿分析法两大类。早期的研究大多采用财务比率分析法，简单的通过横向比较发生并购和未发生并购银行的财务数据以及纵向比较并购发生前后的财务数据，分析并购对银行效率的影响。由于简单的采用财务比率来评价效率存在不能有效的区分X效率获利和规模与范围效率获利等缺陷，现在研究着普遍会采用前沿分析法。
DEA方法是前沿分析法中非参数分析法的一种，是集运筹学、管理科学和数理经济学为一体的一个新领域。DEA方法可以进行多投入和多产出情况的处理。DEA方法的独特优势令其在各领域都得到了广泛的应用。本文就将采用DEA方法对我国银行跨国并购的效率问题进行分析。
三、DEA基本模型
DEA基本模型是由Charnes和Cooper等人于1978年开始创建的，使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的决策单元（简记为DMU）间的相对有效性。根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效。该方法本质上是通过综合分析投入产出数据，确定有效生产前沿面，根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否为DEA有效，并指出DMU非DEA有效的原因及改进方法。
1.BCC模型
DEA基本模型中的CCR模型是评价多投入、多产出的决策单元同时为“技术有效”和“规模有效”的理想的模型和方法。在此模型中假设DMU规模效率不变，则得到最优解θ*即为DMU的技术效率。若将假设放宽至规模效率可变，加入表示规模收益状态的约束条件，则在此基础上得到了本文所需的BCC模型。
根据BCC模型得到的最优解θVRS即为纯技术效率，技术效率θ*与纯技术θVRS效率的比值θS=θ*/θVRS即为规模效率。
2.结果判断
若BCC模型最优解θVRS=1，则称该DMU为纯技术效率有效，若θVRS≠1，则该DMU为纯技术效率非有效。作为规模效率θS，如果θS=1，则表示该DMU处于最佳的规模状态，称其为规模有效；如果θS≠1，表示该DMU规模无效。
四、实证分析
1.样本选取
90年代以来的第5次并购浪潮可谓一场是银行业整合并购的大潮。自此，国内的银行业也开始了跨国并购的步伐。不同银行具体经营业务以及自身特点不同，其并购效率改善的原因也是多种多样，考虑到银行的并购交易与财务绩效的变化有一个时滞问题，并购后的效率改善并不能立即显现出来，因此本将选取建设银行并购收购美国银行（亚洲）股份有限公司和工商银行并购南非标准银行及澳门诚兴银行案例进行分析研究。分析数据均来源于各银行的年度财务报表以及《中国金融年鉴》。
2.输入、输出指标的选取
DEA方法输入、输出指标的选择是此方法的关键。综合考虑国内外学者对并购效率进行研究时所选取的指标，并结合到我国商业银行的经营现状和数据的可得性，本次分析将选取固定资产、营业支出作为输入指标，将贷款、存款、营业利润作为输出指标。
3.研究结果及分析
本次分析数据均来源于各银行的年度财务报表以及《中国金融年鉴》。数据采用LINDO软件进行计算，得出两家银行并购前后技术效率、纯技术效率和规模效率变化的情况。
根据检验结果，我们将银行进行了类别划分。若纯技术效率、规模效率都为1，该银行称之为整体有效率银行；若纯技术效率为1，但规模效率低于1，给银行称之为无规模效率银行；若纯技术效率和规模效率都小于1，则该银行称之为正统无效率银行。
2006年度前，建设银行和工商银行的纯技术效率和规模效率均为1，银行表现为整体有效率，位于生产前沿面上。2006年末，建设银行宣布并购美国银行亚洲股份有限公司，至2007年时，建设银行纯技术效率为1，规模效率降至0.981；同年，工商银行并购澳门诚兴银行和南非标准银行，其技术效率保持1，规模效率降为0.775。从上述的实证分析结果上来看，这四家银行的纯技术效率都为1，因此不存在整体无效率的银行，技术效率的降低原因主要体现为规模效率的降低。银行由于并购后规模的迅速扩大，造成了资源的闲置和浪费。2008年时，两家银行的效率又恢复至完全有效率水平，体现了我国两家大型商业银行的迅速恢复能力，通过并购活动不仅实现了较快的规模增长优势，同时迅速的壮大了自身的实力，通过多元化的经营提高了资源利用水平，反映了其将多种资源转化为各种金融服务的能力和较高的管理水平、规模经济水平。
参考文献：
[1]易明阳，易振华.中资商业银行跨国并购现状、动因与效率影响.货币时论，2011.
[2]向力力，李斌.银行并购与银行效率的分析方法与实证研究.上海金融，2003（12）.
[3]刘芬.国际银行业并购效率研究.辽宁大学硕士学位论文，2006.
[4]刘智泓.银行海外并购动机的探讨.发展研究，2011（4）.
[5]李世平，许琛.金融危机后我国商业银行并购效率实证分析.山东财政学院学报，2011（2）.
【关键词】财务分析；报表；杜邦分析
一、引言
随着国家经济的飞速发展，企业的财务状况开始引起国家越来越多的关注。在市场经济条件下，企业之间的竞争越来越激烈，也正因为如此，竞争越激烈就越体现出当前企业在财务管理上的种种问题和弊端。财务分析是对企业经营活动、财务活动的总结，也是企业进行决策和未来预测的前提，在企业管理、财务管理中起着承上启下的作用。通过进行财务分析，企业利益相关方的机构、人员可以了解、掌握该企业的过去和现在的经营成果、财务状况、现金流量以及其他的相关信息。财务分析研究之所以重要，是因为它可以为企业的会计分析、财务分析、前景分析等提供依据。
二、福建复茂食品有限公司财务分析
（一）公司经营基本情况
福建复茂食品有限公司前身是复茂饼家，2003年转入公司化运作，今天的福建复茂食品有限公司是一家集生产、销售为一体的现代化综合性食品公司。公司注册资本为人民币600万元。公司为永久存续的股份有限公司。公司于2010年3月26日经中国证券监督管理委员会批核准，首次向社会公众发行人民币普通股2360万股，于2010年9月17日在深圳证券交易所上市。
（二）财务综合能力分析（杜邦分析）
杜邦综合财务分析法是一种可以综合分析企业财务状况的方法，该方法使用几种彼此有联系的财务比率，从财务的视角反映企业的经营业绩。现使用杜邦财务分析法对公司一年的综合财务状况进行详尽的分析。
1.净资产收益率
净资产收益率是杜邦财务分析方法的核心，它反映了股东投入净资产的获利能力。1215年公司的净资产收益率分别为18.49%，21.01%，19.36%，保持了稳定且较高的水平，14年较13年上涨，15年较14年下降。
2.权益乘数
公司1215年的权益乘数分别为1.96，2.30，2.03。14年较13年权益乘数有较大的增幅，增幅为17.35%。说明公司增加了负债的比例。15年权益乘数有所下降，但是负债总额继续增加，只是权益增加率更高。总体情况是公司的财务风险有所增加，实际是15年公司的财务费用达到最高值。
3.资产利润率
公司资产1215年的资产利润率分别是9.43%，9.15%，9.56%，维持了比较稳定的水平。14年较13年下降了大约0.3个百分点。资产利润率是销售净利率和资产周转率乘积所得，需要分析公司的这两项指标。
三、福建复茂食品有限公司现存问题
本文通过对福建复茂食品有限公司的资产负债表、利润表、现金流量表以及其他相关的内部报表进行详细地分析和研究，发现福建复茂食品有限公司经营中存在以下主要问题：
1.无自主品牌，毛利率偏低
2015年毛利率仅为5.65%，整体性盈利能力较差，需要依靠大量的代工订单来维持企业的生存，抵抗市场波动风险能力较弱。
2.福建复茂食品有限公司近三年主业增长乏力，收入递减，持续亏损。
3.存货占总资产总额比率较高，2015年年末达到43.98%。
四、解决对策
（一）通过建设自主品牌来提高销售利润率
根据全球价值链理论，全球价值链一般划分为技术、制造和营销三大主要环节，福建复茂食品有限公司正处于所有环节中附加值最低的制造环节，所以该公司的经营活动应向技术和营销两个环节延伸，按“OEMODM自主品牌”的途径进行经营转型，逐步建立自有品牌，降低代工收入占总营业额的比重，增加产品附加值，提高产品销售利润率，增强企业的盈利能力。
自有品牌的建立，是一个长期的过程，需要大量的资金投入进行市场开发和广告传播，根据品牌学的相关理论，品牌的建立一般分为三个阶段：入期、提升期和强化期，福建复茂食品有限公司应设立好品牌短期目标、品牌中期目标、品牌长期目标。
（二）通过开发新产品进入新兴市场
福建复茂食品有限公司的优势为强大的传统食品制作技术，而食品产品细分市场中，特产食品市场属于成长的新兴市场，市场品牌垄断程度不高，利润率相对较高，因此可以认为该市场正适合福建复茂食品有限公司进入。该公司要转移产品重心，有计划、有步骤、战略性地放弃传统食品产品线，增大研发投入，开发和生产与特色食品、地方食品、海外食品相关的产品。
（三）通过革新业务流程等来降低存货所占比例
在目前生产相对稳定的基础上，组织生产、技术、销售等部门分析本公司的全部生产流程，进行生产流程或生产方式革新，找出主要生产环节，删减非增值环节，改善低效环节，提高生产效率，增强库存消化能力；做好原材料采购计划，减少超计划入库和提前购入库；加强购、生产管理、研发、技术和营业部门间合作，最大化限度防止呆滞库存的发生；对于己经发生的呆滞库存，及时处理，回收一定的成本；通过以上各项措施，降低原材料和在工品等存货占用的资金比例，解决存货周转率偏低的问题。
五、结论
本文通过对福建复茂食品有限公司采用杜邦分析体系进行综合的分析，得出了以下两个主要结论：
1.福建复茂食品有限公司作为食品代工企业，无自主品牌，产品销售利润率低，盈利能力差，资本蚕食严重，抵抗市场风险能力弱。因此，福建复茂食品有限公司应逐步建立自主品牌，提局产品销售利润率。
2.除了赢利能力之外，充足的现金对企业长期的生存也至关重要。福建复茂食品有限公司需要进一步加强应收账款管理和促进资金回笼，预防资金链断裂。
参考文献：
[1]冯荣珍.我国电力企业财务风险评价与控制研究[D].华北电力大学，2011
[2]谷茂春.XXX公司基于财务分析的可持续增长研究[D].兰州大学，2011.[
[3]赵霞.企业财务可持续增长理论及应用[B].硕士论文，2008
关键词：波士顿矩阵 财务分析 体系 构建
研究综述
当前，中小企业财务面临着一个多元管理环境，企业财务分析不再是各种单一指标的汇总，而是吸收了战略管理的原理与理念，更加关注企业财务的长远问题和战略问题。企业财务战略管理关注的焦点是企业财务分析活动的风向标，企业战略管理思维下的财务分析不同于传统的财务分析方法。其目标是合理调集、配置和利用企业资源，构建企业核心竞争力，有力助推企业价值最大化的实现。
（一）国内外研究现状及趋势
1.国外研究现状。近百年来，西方国家企业管理理论研究不断发展和深入，尤其是美国经济学家、管理专家对企业财务分析理论研究和实践探索起到了重要的推动作用。
Leopold A.Bernstein和JohnJWild认为在财务分析对企业未来的状况及经营业绩进行最佳预测的过程中，有效评估企业过去、现在的财务状况及经营成果；Duarte Trigueiros认为比例分析经常应用在财务报表分析中，但比例分析也有其不完整的一面，有效信息指标是比例分析无法有效体现和揭示出来的，为此，Duarte Trigueiros提出了常被忽略会计信息的改良指标，并深入阐述了这些改进指标的具体运用和优势所在；Smith认为比例分析法重点考虑的是分子和分母的关系，严重影响了该分析方法的广泛应用，应充分考虑影响企业业绩的因素，并将诸多因素融入传统比例分析；Water B Meigs认为财务分析是搜集、整理、剖析与企业管理决策有关财务信息的过程。
2.国内研究现状。长期以来，财务分析一直是企业经济管理的一部分，但其应有的作用并没有凸显出来。随着改革进程不断深入，国内的理论学者及财会工作者在财务分析的理论方面也进行了积极的探索。
吴正杰从财务战略、会计政策选择、财务比率、企业收益质量与成长性四个视角阐述财务报告分析的过程；李心合认为需要转换视角，以公司价值为目标，以价值驱动因素和价值源泉为主体架构分析路径；张先治从企业内部管理和控制的角度把财务分析分为四个部分，即资本经营、资产经营、商品经营分析和生产经营分析。
综上所述，目前对基于战略管理视角的财务分析研究仍处在初步阶段，在战略管理方面更多的是引进西方的相关思想和方法，缺乏系统地结合我国企业现状所进行的深入研究，基于战略管理视角的财务分析研究还未建立起逻辑清晰的理论与实践操作体系。
（二）研究意义
1.理论意义。波士顿矩阵理论从战略的高度分析一个企业的财务状况，分析企业外部环境存在的机会与威胁，剖析企业内部因素的优势与劣势，从宏观和微观两个方面指出企业未来的发展方向。本文引入波士顿矩阵理论相关的研究视角、路径和方法，并结合特定的本土企业会计文化与制度背景进行企业财务分析相关的理论分析和印证。
财务分析本身就是会计学与管理学、经济学学科都相关的边缘性学科，因此，在研究中有必要充分考虑财务分析的定位，以及与相关学科的关联性，并借鉴各相关学科的理论，从不同理论角度进行财务分析研究会使得财务分析更加立体、透彻。
2.实践意义。波士顿矩阵作为一种企业战略管理工具，更加关注的是战略性财务指标数据还是战术性财务指标在起决定性作用。它致使企业战略管理模式下财务分析产生根本性变革，开辟了中小企业财务分析的全新视角，进而对中小企业财务分析体系与理念产生重大影响。
本文以波士顿矩阵工具为依托，拓展中小企业财务分析理念，将波士顿矩阵理论和中小企业财务分析相互渗透，解读中小企业的机会、威胁、优势、劣势，以期实现波士顿矩阵理论支撑下的财务分析工具的有机创新。因此，基于波士顿矩阵视角构建中小企业财务分析综合体系具有重要的现实意义。
研究视角
市场竞争的加剧推动着企业管理水平的提升，企业管理中财务管理是其重要的组成部分，财务分析又是财务管理中的核心。财务分析作为企业发展全局的一个重要组成部分，必须纳入战略管理视野，给予必要的关注。毕竟，财务分析是在与企业业务的相互支持和触合中发展，离开了企业财务分析，企业财务管理则缺少了灵魂。中小企业财务管理发展历程表明：社会经济的发展客观决定了财务管理在企业管理中主导地位，当前，企业财务管理已经进入了以企业发展战略管理为目标的新阶段，面对这种现状企业必须从新的视角构建财务分析体系。传统的财务分析体系已在理论界和实务界得到认可和推广。本文基于波士顿矩阵视角构思中小企业财务分析框架是财务分析的一大突破，也是企业战略管理理论与工具应用于企业财务分析的有益尝试。这些理论和工具的应用，不仅将企业财务分析提升到战略管理的高度，而且将较大程度地提升人们对财务分析在整个企业管理中地位和作用的认识。
基于此，本文拟从整合视角切入，将中小企业财务分析的愿景和企业战略管理结合起来研究，旨在揭示战略管理理念对企业财务分析的指导意义。通过分析和解读波士顿矩阵原理，构建中小企业财务分析的基本框架，拓展中小企业财务分析理念，将波士顿矩阵理论和中小企业财务分析相互渗透，解读中小企业的机会、威胁、优势、劣势，以期实现波士顿矩阵理论支撑下的财务分析工具的有机创新。
波士顿矩阵基本原理分析
1970年，美国著名管理学家布鲁斯·亨德森首创波士顿矩阵（BCG Matrix），鲁斯·亨德森在二维矩阵图中标示组织中的每一个战略事业单位（SBUs），以横轴表示市场占有率，纵轴表示企业销售增长率，将坐标图划分为四个象限，依次为“问号（？）”象限、“明星（）” 象限、“现金牛（￥）” 象限、“瘦狗（×）” 象限，通过图像直观地显示出提供高额的潜在收益SBUs、处于组织资源漏斗的SBUs。BCG理念是将战略规划和资本预算紧密融合，通过优化组合企业业务最终实现企业现金流量的平衡。
问号（Question Marks，意为高增长、低市场份额）。问号产品和业务通常是企业的新产品和新业务，虽然利润率较高，但占有的市场份额较小，需要大量的货币投入。该象限内的产品和业务的现金流具有较强的期权特征，其净利润平衡状况一般不确定。企业可以用留存现金收益作为问号业务的货币资本，也可以引入风险投资基金进行有效的联合投资。
明星（Stars，意为高增长、高市场份额） 。一般情况下，问题业务的发展前景将是明星业务，明星业务和产品不断发展也将成为指日可待的现金牛业务和产品，若企业将有限的资源投入在能够发展成为现金牛的业务和产品上，该象限的业务和产品将能有效推动企业高速成长。
现金牛（Cash cows，意为低增长、高市场份额）。又称厚利产品，现金牛事业是成熟市场中的领导者，采取“榨取”（milking）策略，仅投入少量现金即可维持目前的市场份额，获得规模经济效益，实现边际利润收益递增的优势，适合采用稳定的财务战略。
瘦狗（Dogs，意为低增长、低市场份额）。也称衰退类产品，该领域中的产品常常是亏损或者微利的，但往往占用大量企业资源。因此，通过收缩战略，把该象限内的业务和产品进行出售和清算。
波士顿矩阵理念的关键点在于战略规划和资本预算紧密融合，企业可将产品按市场占有率和销售增长率归入相应的二维象限，使企业现有产品组合清晰明了，实现企业业务产品及资源配置结构的良性循环。
波士顿矩阵理念下企业综合财务分析体系构建
（一）基于波士顿矩阵理念的财务分析图
随着企业竞争加剧，会计制度的深入改革，企业财务报表分析应更加重视影响企业经营战略的表外事项，对现代企业的战略财务分析更深入、更广泛。本文依循企业战略管理工具波士顿矩阵的理念，基于财务数据分析，更多关注与企业战略发展密切相关的财务与非财务信息，构建新型的战略财务分析图，如图1所示。
（二）各象限指标的定义及财务分析对策
1.问号指标（question marks）。问号指标一般考虑流动比率、速动比率和现金比率等指标。这些指标是衡量企业流动资产变现能力、偿债能力的重要标志，但也不是越高越好。因此，企业应根据行业实际情况确定最佳比率。问号指标所指向的产品是处于高增长率、低市场占有率象限内。企业偿债能力应是此象限产品的财务分析的重点，基于企业偿债能力的分析，可有效披露企业财务风险的承受能力。
2.明星指标（stars）。明星指标一般包括存货周转率、已获利息倍数、资产周转率、应收账款周转率。该类指标主要衡量企业部分长期偿债能力和运营能力。明星指标所指向的产品一般处于高增长率、高市场占有率象限内。此阶段的财务分析，主要是通过企业营运能力指标、成长分析等指标分析企业资产的配比，评价企业资产的3E，充分提升资产利用潜能，实现资产的帕累托最优。
3.现金牛指标（cash cow）。现金牛指标一般包括营业收入增长率、销售净利率、资产净利率。该象限内的指标主要是体现企业资金利用的综合效果及部分评价企业发展能力。现金牛指标所指向的产品和业务一般处于低增长率、高市场占有率象限内。企业的发展趋势和发展速度等指标应是该阶段的财务分析重点，从总体上权衡企业的发展模式是集约型还是粗放型，剖析企业未来发展的动力和发展模式。
4.瘦狗指标（dogs）。瘦狗指标一般包括资产负债率、产权比率。瘦狗指标所指向的产品或业务处在低增长率、低市场占有率象限内。该象限内的财务分析指标是企业财务结构稳健与否的重要标志，主要关注债权人所提供的资本占全部资本的比例及企业在偿还债务时股东权益对债权人权益的保障程度。
结论
本文以波士顿矩阵理论为研究支持点，以中小企业财务分析路径选择为主线，实现了财务报表分析与波士顿矩阵有机结合，有利于实现企业产品及资源配置的优化。
文章通过探讨波斯顿矩阵理论，沿着波士顿矩阵理论的发展与应用脉络，为完善中小企业财务分析方式与途径提供理论支点，试图建立基于波士顿矩阵视角的企业综合财务分析体系。文章立足于企业管理的战略层面、实施于企业管理的战术层和作业层，逐层深入，尝试构建一个适应当今企业管理模式要求，能更好地为中小企业战略经营管理服务，有效推动中小企业价值创造的波斯顿矩阵视角下的综合财务分析体系。
参考文献：
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4.辛歆.论波士顿矩阵理论在财务分析中的应用[J].商业时代，2010（27）
【摘论文要】:文章通过将会计分析方法有效的应用于贷款贷前调查和贷后管理的全过程，寻找防范会计信息失真的方法，从而揭示企业真实的经营状况和偿债能力，为贷款的发放和贷后管理提供有力的决策依据。
信贷风险管理是商业银行和非银行金融机构经营管理的一个重要组成部分，而信贷风险的识别是进行风险管理的第一步。信贷风险是客户违约行为形成的一种风险，违约即指客户没有对到期债务按契约偿本付息。随着经营环境的不断变化和竞争的日益激烈，商业银行和非银行金融机构的信贷风险越来越大。在此，作者从会计的角度对商业银行如何做好信贷风险的控制进行初步探讨。
一、贷前调查阶段企业会计资料分析
在贷款人贷款前，必须对拟贷款的企业的会计资料进行有关信用情况和偿债能力的审核和分析。为了保证分析的全面性，会计资料的来源可以有多种渠道，以便相互印证，提高会计资料的客观性和完整性。
1.对拟贷款企业的经营特点、资本充足、偿债能力、抵押品、经济环境等五个方面进行调查了解。经营特点指企业的信誉，即企业履行偿债义务的可能性，这一点被视为企业信用品质的首要因素；资本指企业的财务实力，表明企业可能按时偿还债务的背景；偿债能力指企业偿还债务的能力；抵押品指企业无力偿还债务时能够被用作抵押的资产；经济环境指可能影响企业偿还债务的经济环境。贷款人可以通过这五个方面的分析，决定贷与不贷、贷多与贷少。
2.企业偿还债务能力的会计报表分析。方法一是一种定性分析，因此还必须辅以会计报表的定量分析，以便进一步加强对信贷风险的防范。
(1)资产负债率。该指标反映债权人提供的资金占企业总资产的比重，表明企业负债经营程度及债权人的债权保证程度。商业银行从贷款安全角度出发，可以设立一个资产负债率的信贷警戒线指标，如60％，对高于这一指标的企业进行贷款时要特别注意。
(2)固定资产与长期负债比率。该指标反映企业的固定资产（净值）与其长期负债之间的比率关系，从商业银行的角度，该指标以大于1为妥。这表明企业的固定资产净值足够用来担保其长期债务，商业银行贷款风险较小。
(3)流动比率。该指标是企业流动资产与流动负债的比率，因为商业银行对企业的贷款有相当一部分是流动资金贷款，所以要利用这个指标分析。为更客观地反映企业的短期偿债能力，必须计算速动比率，即将流动资产中变现能力较差的存货等剔除后计算速动资产与流动负债的比率。
(4)现金债务总额比率。该指标是经营活动现金净流量与负债总额的比率，反映企业承担债务能力，比率越大，企业承担债务能力越强。如果现金债务总额比率为10％，说明企业最大的付息能力是10％。
3.CART结构分析法。该方法采用四个财务比率作为分类标准，即现金流量对负债总额比率、留存收益对资产总额比率、负债总额对资产总额比率、现金对销售总额比率。按照CART方法，这四个指标分别属于不同的级别，其中现金流量对负债总额比率属于一级指标，留存收益对资产总额比率和负债总额对资产总额比率属于二级指标，现金对销售总额比率属于三级指标。这四个财务分析指标按照级别组成一个分类回归分析树，每个指标根据一定的方法确定一个临界值，从而进行分析。
二、贷后管理中的会计分析
贷款人决定了信贷对象和信贷额度后，就可以与企业签订贷款合同，发放贷款，进行相应的会计核算和监督。在贷款人会计核算中可以采用谨慎性原则，将可能发生的损失与费用预先估计入账。商业银行在提取各种准备金的同时，要定期编制应收贷款人贷款的账龄分析表或应收贷款一览表，从中发现哪些贷款还处在安全期内，哪些贷款处在可能收不回来的危险中，从而确定相应的催收措施。
在对贷款对象偿债能力和盈利能力进行分析时，一定要特别注意对贷款对象利润质量的分析。利润质量包括企业利润的真实性和实现利润的优劣程度。后者又可以分为短期利润质量和长期利润质量两个方面。短期利润质量是从一个会计期间判断企业按照权责发生制原则实现的会计利润的变现能力，它代表按照权责发生制原则实现的会计利润与现金流量之间的差异程度。长期利润质量是指企业各期利润持续稳定增长的能力，强调利润的稳定能力和可持续能力，它主要受会计政策的稳健程度、利润构成以及诸如研究开发费用等特殊费用项目因素的影响。在对利润构成进行分析时，我们首先应当关注营业利润在总利润中的比重和变化趋势。营业利润应当在净利润中所占比重较大，否则说明企业利润构成不合理，其长期利润增长趋势也就不够稳定，长期利润质量自然不高。
三、会计信息失真的防范
对于做好信贷风险控制，真实掌握企业的经营状况，发现会计信息的失真无疑是至关重要的。会计差错和会计舞弊是会计信息失真的主要表现形式。
1.观察企业环境，从非财务因素中寻找突破口。需要选择不同时机，分别与企业中的负责人、采购员、财务人员以及相关人员进行交流，了解企业生产形势、生产能力、原辅材料来源、销售形势，用工状况、职工工资、福利待遇等情况，并根据了解的情况进行综合分析，从中掌握第一手资料。
2.实地查看，账实核对，寻找突破口。不仅要注重账面数据的真实性，核查是否账账相符、账证相符、账表相符，更不能忽略"账实"是否相符。
3.从会计报表间的勾稽关系，对比分析企业历史和同行业的会计报表中寻找突破口。即要查验报表所披露信息的真实性和合理性。通过审核会计报表间的勾稽对应关系，同一财务报表项目之间的勾稽关系如"资产＝负债十所有者权益"的静态平衡关系、"利润＝收入-成本(费用)"的动态平衡关系，主表与明细表之间的勾稽关系；纵向分析企业历年来的会计报表，横向分析同行业的会计报表，比较容易发现问题。
4.认真剖析现金流量表能识别虚假破绽。认真剖析现金流量表，能够识别虚假破绽。现金流量表反映了现金流的来源与去向，比资产负债表和损益表更真实地反映了企业的盈利能力、偿债能力和营运能力。通过分析现金流量的结构，可以识别企业的现金流主要来源于经营活动，还是依赖于投资和筹资。通过现金流量的趋势分析，可以识别企业的盈利质量。通过分析现金流量的比率，可以识别企业剔除虚拟资产后的真实偿债能力。
5.关注会计报告相关资料。关注会计报告相关资料是有效识别会计虚假的方法之一。认真阅读企业会计政策、会计方法的说明，尤其是收入确认、存货计价、投资的核算方法、合并报表、各项资产减值准备的计提、所得税会计的处理方法，会计政策、会计估计变更、会计差错更正对利润的影响，资产负债表日后事项的说明，关联关系及其交易的说明，资产转让及其出售的说明，企业合并、分立、重组、对外担保、涉及的诉讼，经营战略调整等等有关的文件决议资料，从中查找高风险领域。
综上所述，控制商业银行和非银行金融机构的信贷风险是一项复杂的系统工程，而有效利用会计方法无疑是其中至关重要的一个环节，通过对企业所有会计信息的全方位、多方法进行收集、整理、分析、归纳，从而揭示企业真实的经营状况和偿债能力，为贷款的发放和贷后管理提供有力的决策依据。与此同时，为更好的发挥会计分析的作用，也需要我们所有从业人员在不断提升自己会计水平的同时，不断的去发现和运用好会计分析方法，以提高其科学性、有效性。
参考文献
关键词：供应链金融；信用风险；Logistic回归模型
中图分类号：F275.6 文献标识码：A
Abstract： Banks in the past study to SMEs credit risk is mainly to a single enterprise as the main body. Banks only focus on the financial situation of SMEs. However， banks meet the risk evaluation to the small and medium-sized enterprise is changed to a new point of view in the supply chain finance mode. The article mainly aims at the credit risk of medium-sized and small enterprises in the supply chain finance mode is studied.
Key words： supply chain finance； credit risk； logistic regression model
0 引 言
随着经济的发展，我国中小企业市场发展迅速，映射出很多问题和困难。其中，融资难是中小企业发展的最大障碍之一，中小企业资产小，质量差、信用级别低、财务制度不完善。为了解决中小企业融资难的问题，开辟了供应链金融。随着这种业务的产生和发展，迫切需要有效的机制来审定中小企业的贷款风险，最重要的就是信用风险。本文就是站在金融机构的角度上对处在供应链上中小企业的信用风险进行评价研究，提炼出基于供应链下的中小企业信用风险评价模型。
1 综 述
在国外，Black（1999）[1]利用logistic回归模型研究供应链金融的信用风险。Jarrow[2]建立了信用风险模型，发现：（运营收入+折旧）/总负债、流动比率、利息保障倍数、权益/总资产、公司年龄、地区虚拟变量的作用比较显著。在国内，自从2006年深圳发展银行首先提出供应链金融业务品牌并且获得了巨大的成功。学术界才正式开始关注“供应链金融”这一金融创新模式。供应链金融作为一种新的信贷模式，不可避免地具有风险性。国内有关供应链金融的风险主要是定性分析，近两年才开始了定量分析。黄静、赵庆祯（2009）利用朴素的贝叶斯方法试图更准确的评价中小企业的信用风险[3]。白少布（2009）根据供应链融资的业务特点以及影响融资企业信用风险的供应链要素或绩效，建立指标体系，将多层次AHP法和FCE法相结合，为企业风险管理和风险评估提供了建议和策略[4]。孔媛媛等人（2010）采用模糊集和影响图相结合的方法分析风险因素之间的模糊影响关系，确定模糊概率进而进行风险评价[5]。芮婧等人（2010）建立了新的供应链金融信用风险评价系统，发现BP神经网络模型对供应链金融中的中小企业信用风险的误判率比较低[6]。
综上，国外学者的研究具有一定的借鉴意义，但其中的一些变量数据在我国不易得到而难以使用。在当前我国信用风险的研究中，多数研究都是关于度量模型的比较，实证的成分很少，而且有些国际上流行的模型不能很好地应用在我国中小企业，原因是这些模型需要建立一套完整的数据库和比较成熟的金融市场，而这恰恰是我国中小企业所欠缺的[7]。鉴于我国中小企业信用风险的实际情况和特点，本文将主成分分析与Logistic回归模型相结合对中小企业进行信用风险评估。期望为评估中小企业信用风险提供一条新的思路。
2 Logistic回归模型和主成分分析方法介绍
Logistic回归模型（Logistic Regression Model）采用二元Logistic概率函数作为模型的方程。对于二分类因变量的分析需要使用非线性函数事件发生的条件概率PY■=1/X■与X■之间的非线性关系通常是单调函数，即随着X■的增加单调增加或者单调减少一个自然的选择是值域在0，1之间且具有S形状的曲线，这样在X■趋近于负无穷时有EY■趋近于0，在X■趋近于正无穷时有EY■趋近于1，这种曲线类似于一个随机变量的累积分布曲线，在二分类因变量分析中曾使用多种分布函数，最常用的函数是Logistic分布函数。Logistic模型的函数形式如下：
P■=■ （1）
z■=β■+β■x■+β■x■+…+β■x■=β■+■β■x■ （2）
Z■为诸自变量（这里指财务比率指标）的共同作用，称为第i个融资公司的财务状况得分；p■为因变量取1时的概率即借款人的违约概率；x■为信用风险评定义中第i个借款人的第k个财务比率指标变量；β■为x■的回归系数。根据违约的定义可以看出p■越大，则说明企业违约的可能性越大。
3 供应链金融信用风险评价指标体系设计
根据上文关于供应链金融信用风险的特征和影响因素及供应链金融典型的三种模式中可能出现的信用风险点的分析，借鉴以往有关中小企业的信用风险评估的相关文献，本文从中小企业综合实力、核心企业综合实力、交易资产特征、供应链本身自带的风险和目前的宏观环境等方面的影响要素进行剖析建立指标体系。本文一共设计了4个一级指标，14个二级指标，30个三级指标（如表1所示）。
本文借鉴了天津大学熊熊教授的《供应链金融模式下的信用风险评价》论文的研究成果，主要影响因素以及主要信用风险点，采用了以上30个指标，但是有些指标因为数据采集及主观因素的影响而选择去掉，或者作为辅助评判的依据，只留下了16个指标（如表2所示）。
4 Logistic实证模型的建立
设融资企业出现信用风险的条件概率为Pz=1/X=πX，z是融资企业的信用风险其中1代表融资企业还款，0代表融资企业不还款。令X=X■，X■，…，X■■是一个P维随机变量，X是上文选取的16个指标，i是指标数量，β=β■，β■，…，β■■是解释变量X的logit系数，β■是常数项，则相应的logistic方程等于：
πX=■ （3）
logistic 回归分析采用最大似然法并通过似然函数来估计方程中解释变量的系数，在二项 logistic 回归分析中，似然函数等于：
lβ=■πX■■1-πX■■， i=1，2，3，…，p （4）
为了求解能够使lβ达到最大化的β需要对lβ分别求β■和β■的微分，得到P+1个似然方程式，并令其等于0，即：
■Z■-πX■=0， i=1，2，3，…，p （5）
■X■Z■-πX■=0， i，j=1，2，3，…，p， i≠j （6）
本文的数据来源于同行业中小企业的财务报表，具有相关性，为了规避logistic回归方法中的共线性问题，本文采用主成分logistic模型。由logistic回归分析法和多元判别分析法相结合而来的。主成分logistic模型以主成分分析得到的k个主成分作logistic回归分析的解释变量来预测融资企业的违约风险，这样做可以克服的logistic回归分析存在的共线性和原始数据信息丢失等问题，从而得到真正意义上的度量供应链金融信用风险的模型。
5 数据的取得与处理分析
数据取为证券之星和和讯数据库提供的2009年12月31日至2011年9月30日的8个季度财务报表数据作为基本数据来源，其他定量数据从“个股宝典”资料中的报表中获得。定性指标数据采用专家团队百分制打分，并对其进行算术平均而获得。而且选取的16个数据基本上都是采用比值的形式。
根据表2，表3进行主成分分析，计算得出最小值，最大值，均值和标准差见表4，表5。
然后利用spss19.0将所有的数据做了一个主成分分析。
主成分的特征根大于1的分别为6.832、5.59、1.936、1.164，分别解释了原指标变的42.645%、34.94%、12.097%、7.278%的信息，累积贡献率达到了96.96%，主成分变量较好地反映了原所有指标的信息。根据主成分结果，计算出主成分得分，线性关系如下：
y■=0.1007sx■+0.3544sx■+…+0.0612sx■+0.0202sx■ （7）
y■=0.1877sx■+0.0583sx■+…+0.1023sx■+0.4186sx■ （8）
y■=0.3161sx■+0.3132sx■+…-0.8563sx■+0.0092sx■ （9）
y■=0.671sx■+0.3132sx■+…-0.8563sx■+0.0092sx■ （10）
其中isxi=1，2，…，16表示标准化后的指标变量，主成分得分系数（isx前的系数）是由正交旋转后的因子载荷矩阵中的数值除以相对应的特征根的平方根。通过方程式（7）～（10）及指标变量数据，可以获得主成分变量的标准化观测数据。将上文得到的数据主成分分析之后Y■、Y■、Y■和Y■数值与各个公司的评价指标F数值组合在一起。用SPSS19.0软件对数值进行回归分析，所择的方法是向后Wald，即向后去除Wald，移去检验基于Wald统计量概率。SPSS19.0统计分析软件运行的结果。根据回归的结果，F■、F■被保留在方程中，概率均小于0.05。估计的Logistic回归模型如下：
ln■=2.659+0.493F■+0.212F■ （11）
p=■ （12）
P值表示企业的守约概率，来预测中小企业的信用风险。预测值小于0.5，表示企业的守约概率小于0.5，属于高风险；若P值大于0.5，表示守约概率大于0.5，属于低风险。本文选取了一个具体的企业作为实证模型，经营范围是物流和货运，X■
=33.165，X■=10.211，X■=8.729，X■=10.011，X■=0.909，X■=1.821，X■=5.749，X■=21.411，X■=3.019，X■=0.609，X■=0.011，X■=1.009，X■=66.839，X■=5.169，X■=1.579，X■=0.528，Y=1.01，带入主成分分析式中，F■=13.88，F■=6.98，F■=4.61，F■
=14.21，F■=4.71。得出该企业的守约概率为94%，属于低风险企业，银行可以考虑给予贷款。
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关键词:信用风险 定价模型 战略
中图分类号：F830.5 文献标识码：B 文章编号：1006-1770(2007)08-20-04
一、引言
商业银行是经营货币的金融中介组织，与一般工商企业的最大不同就在于银行利用客户的存款和其它借入款项作为主要的营运资金，自有资本占比低这一特点决定了商业银行本身具有较强的内在风险特性（吴晓灵，2004）。早期的银行业务以提供货币兑换或向那些需要流动资金的商人贴现商业票据以赚取手续费为主，银行的资金来自于自有资本或从殷实的大客户获取的存款。即便这种现在看似简单的业务在当时也由于客户大部分为远洋商人而具有较大的风险。由此可见，"银行因为承担风险而生存和繁荣，而承担风险正是银行最重要的经济职能，是银行存在的原因。"信贷业务风险始终是商业银行承担的主要风险之一，商业银行经营的绩效与其对信贷业务风险的测定与管理是否得当有着极为密切的关系。在金融环境复杂多变的今天，如何完善对信贷业务风险的测定与管理是商业银行面临的最大挑战之一，如何缩短我国在信贷业务风险研究领域与国外的差距是广大金融研究人员的现实责任。
长期以来，中国商业银行的贷款利率一直实行固定利率，在这种利率管理体制下，贷款利率往往不能反映贷款风险程度，产生贷款风险与贷款收益的不对称，无法发挥利率价格的资源配置功能。
经济学的理性要求风险与收益对等。这里的收益是指贷款经营过程中因规避风险成功而可能带来的收益。它实质上是一种机会收益，这种机会收益取决于贷款的风险度。当对抗的风险度较小时，风险收益也较小，随着贷款风险度的增大，风险收益也在增大，贷款风险度达到最大时，风险收益也达到最大。约瑟夫（Joseph，1954）提出一个在分析收益结构中进行贷款定价的方法，其思想体现在上图中。从图中可以看出，贷款利率总是随着信贷风险的增大而上升，这说明借款人较高程度的风险要较高的贷款利率来补偿，而不是对所有借款人都一视同仁。
商业银行可以根据借款企业的具体情况，对贷款利率下浮10%，对中小企业贷款利率上浮30%，然而，在一些银行部门，贷款利率与贷款风险、成本不挂钩，收益与风险不对称的情况仍然存在。在利率市场化的进程中，对于银行信贷业务风险定价的要求越来越高，但银行信贷风险应该如何定价，国内对于这方面的研究并没有展开。对信贷业务风险的测定和管理进行研究，不仅有助于银行业自身的经营与发展，而且对国家金融安全和宏观经济的发展都会产生积极的影响。比较而言，西方发达国家商业银行经过历年来的磨练，在现代信用风险管理上积累了先进经验。借鉴和学习发达国家在现代信用风险管理上的先进理念和成熟经验，增强我国金融机构测定与管理现代信用风险的能力，不失为一种好的选择。因此，深入研究银行业信贷风险定价模式，寻求适应中国国情的信贷业务风险模型，就成为当前我国金融研究领域主要的研究课题。
二、文献综述
早期的商业银行主要使用定性方法来度量信用风险，而现代的商业银行采用信用风险度量模型则主要是量化模型。纵观其演化史，可将信用风险管理技术的发展大致分为三个阶段：定性模型（Qualitative Models）、信贷评级模型（Credit Scoring Models）与现代模型（Newer Models）。
早期的信用风险度量主要是由商业银行内部有经验的信贷管理人员根据借款人的主要财务指标、信用记录以及市场环境，对借款人违约的可能性进行定性判断，并据此进行贷款定价。由于这种管理模式主要依赖于商业银行信贷专家的主观判断，因此，这些模型常被称为“风险度量的专家制度”，这是一种最古老的信贷业务风险分析技术。20世纪70年代以前，金融机构在测定和管理信用风险方面主要侧重于定性分析，主要是着重分析财务报表和静态财务数据与比率，并最终对客户的信用质量进行主观评价。彼渥（Beaver）在1967年提出，传统的信用分析法虽然运用了许多财务会计信息，对各种财务比率进行比较，但这一方法基本上属于定性分析法，属于一种单变量的测定法。单变量测定法一个最大的缺陷就在于它不能对不同的财务比率的重要性进行排序，于是他提出了构筑多变量的信用风险预测法。在构筑多变量的信用风险预测方法中，应该解决以下三个关键问题：第一，在预测借款人是否破产时，哪一个指标最重要？第二，在被选的财务指标中，每一个指标所拥有的权重应是多少？第三，在多变量预测模型中各个指标不同的权重应该怎样客观地将其建立起来？
在前人研究的基础上，美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼（Edward Altman）1968年提出了著名的Z评分模型（Z Score Model），这一模型是一种多变量式的分辨模型，主要是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（即判断函数），对贷款申请者进行信用分析及资信评估。但该模型分辨破产企业和非破产企业的准确性不太高。1977年阿尔特曼又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代Z评分模型ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）。该模型的变量由原始模型的5个增加到7个，其适用范围更广，对不良借款者的辨认精确度也大大提高。特别是在破产前，预测的年限越长，其预测的准确度就相对越高。实践证明，无论是Z评分模型还是ZETA模型，都有很强的操作性、适应性和较强的预测能力，但由于它们只依赖财务报表账面数据，缺乏对违约和违约风险的系统认识，假设变量呈线性分布，并且未涉及表外业务的信用风险，因而有一定的局限性。
信用风险分析的现代模型主要是运用金融理论，参考可以广泛取得的金融市场数据，推断贷款的违约可能性。因此，这些模型更适合于复杂背景下的真实市场竞争需要。信用风险结构模型是在20世纪70年代以后形成的，此类模型以金融经济学为基础。比如：莫顿（Merton，1974）利用期权定价理论为固定收益工具的违约风险差价进行定价，并提出了利率风险结构。该方法使分析和测定资产价值变动、利率变动和不同期限的债券的信用风险差价成为可能。但莫顿模型假设了企业只有在债券到期时才能违约，而且企业在耗尽其资产时才发生违约，同时还假设了企业资本结构中只有一种债券和股票，因而有一定的局限性。朗斯塔夫和斯克瓦兹（Longstaff and Schwartz，1995）模型将莫顿模型进行拓展，旨在克服莫顿模型的缺陷，然而实践表明，斯塔夫和斯克瓦兹（Longstaff and Schwartz，1995）模型操作性仍然较差。
进入新世纪，尤其是近年来，国际上关于现代信用风险的定价和管理技术取得了重大进展，出现了一批重要的信用风险模型,诸如信用组合VaR模型、J.P.Morgen的Credi tMetrics模型、KMV的Credit Portfolio Manager模型、CSFP的Credit+模型、McKinsey和Credit PortfolioView模型等。比如，运用金融计量技术可将违约概率或违约溢金视为一个独立变量，采用经济计量技术，如线性和多元判别分析、多元回归、Logit分析和Probit分析模型等方法构建违约概率或违约溢金模型。可由一组自变量加以解释违约概率或违约溢金等因变量的变差。这些自变量包括财务比率和其他指标，还有衡量经济状况的外部变量。
三、商业银行风险定价理论与中国的实践
就在国际上各种形形的风险定价模型风起云涌之时，如何运用现代模型对信贷业务进行定价也逐渐引起中国商业银行的关注。中国的商业银行从事风险定价和度量并不是由来已久的，其发展经历了一个从定性到定量的变化。
（一） 商业银行的风险定价理论
1、违约时间t的分布
在进行信用风险的衡量定价时，违约时间的分布是个重要的变量。在定量分析中，通常认为的分布服从一类Poisson过程。定义在测度空间(W,F,Ft,P)上的重要的重随机Poisson{Nt:t≥t0}过程称为带随机尺度因子的重随机Poisson过程，其强度过程{lt(X):t≥t0}具有如下形式：lt(X)=X.y(t)，其中X是一非负随机变量，y(t)是时间的确定性函数。通过对作为“信息过程”出现的强度lt(X)的轨道取数学期望，可以得到重随机Poisson过程{Nt:tct0}的分布密度：
其中：F(x)是X的概率分布函数，F(x)=P{X≥x}
设t=inf{t:Nt=1,t≥t0}表示过程{Nt:t≥t0}第一个事件的到达时间，显然t是一个随机变量，具有分布函数：
两边对t求导数得到t(t0,＋∞）在的分布密度函数f(t)：
其中t≥t0,当t≥t0时，f(t)=0因此：
其中，f(t)由以上分析给出。
本文在授信业务风险定价的研究中，该重随机Poisson过程描述了违约的过程，停时t表示违约可能发生的时间，所以f(t)密度函数表示违约时间的分布密度，若f(t)在[t0,T]有最大值，则该最大值点与最大值分别表示企业最可能违约的时间和在该点的违约概率。
2、授信价值Vt和标的资产St的运动过程
考虑某个在市场上交易的资产，其价值为St(t0≤t≤T)，该资产的授信价值为Vt，依据Merton的方法，假设St和Vt是定义在概率测度空间(W,F,Ft,P)上的两个随机过程满足如下的Ito随机微分方程：
假设St0，Vto是Fto可测的，常数aS、sS、av、sv分别表示St和Vt遵循的扩散过程的漂移率和波动率，ws(t)和wv(t)是标准Wiener过程，，ws(t)与wv(t)的相关系数为r，但w(t)与违约过程t相互独立。
引入新的等价概率测度Q（风险中性概率测度），它的定义如下：
其中
根据Girsanov's定理可以得到授信价值在风险中性概率测度Q下遵循的过程为：
其中和为风险中性概率测度下的标准Wiener过程。且表示风险利率。为方便之，特取。由Ito随机微分方程知识，可得上述方程的解，如下：
（二）中国商业银行风险定价实践
1、中国商业银行风险定价和度量的模式
我国的大部分商业银行信贷业务风险管理模型仍然在行业内部采用风险度量的专家制度，这一方法的主要优点是简单易操作、灵活性较强，但是该模型的主要缺点也很明显，其判断结果的准确性完全依赖于信贷专家的经验和主观判断，不能科学地量化信用风险，因此银行也就不能据此科学地量化贷款收益率和所需的资本金，不利于银行有效地管理、规避信用风险。同时，也有相当一部分商业银行采用了信贷评级模型，这使得信用风险管理从定性分析转为定量分析，信用风险分析的准确性、客观性得到了提高（参见表1）。
2、中国商业银行风险定价和度量的绩效
从绩效来看，中国商业银行风险定价和度量方法尚未成熟。可以预料到的是，在引入利率市场化的竞争之后，中国银行业的存贷款利差仍然相对较小，中国的商业银行之间的分化会更为剧烈，那些不能准确对风险进行定价的商业银行的净利差会继续降低，即使这些银行的存贷款规模扩张得再快，盈利能力也并不会相应上升。
中国商业银行风险定价和度量绩效较低的原因是多方面的，其中尚未建立信用体系是其中重要的原因（西，2005）。国外银行业务强调“诚信”原则，银行向客户提供的不仅仅是一件产品，而是一种信用，这体现了客户的信用习惯和社会地位。针对企业和个人的征信中介服务还没有普及，不仅造成了银行进行客户信用审查的成本极高，而且也造成了社会普遍缺乏信用意识和信用道德规范，直接给银行风险管理带来了难度。此外，外部监管和市场约束的作用还远远没能充分发挥，尽管巴塞尔新资本协议强调了信息披露的重要性，通过信息的规范化披露，加强投资者和市场对银行经营管理的监督和约束，但在我国，银行业信息披露还很不规范和不完备，外部监管部门的监管措施还相对简单，市场对银行的外部约束作用还有待加强。
四、相关建议及进一步研究方向
为适应金融业开放的挑战，国内的商业银行应了解和认识国际上比较流行的贷款风险计量方法和贷款利率制订方法，妥善解决各商业银行未来发展中的经营策略、市场定位、风险偏好和风险报酬等问题，为商业银行在利率市场化条件下应当如何经营提供必要的思想准备和技术准备。为此，提出以下政策建议：
(一)树立科学发展观，建设更加有效的定价模型
近年来，随着改革开放的不断深入和市场化程度的提高，在央行的频繁提示下，市场风险和操作风险也日益引起商业银行的重视。随着利率市场化、人民币汇率机制改革和外资银行的进入，金融产品将不断丰富，在此基础上，必须扎实有效地推进和普及科学的信贷风险定价方法。
科学的信贷风险定价方法需要运用资产组合理论结合各种定量模型对风险-收益特征和相互性进行判别，最新的研究成果表明（参见表2）：杂合系统模型(Hybrid System)是一种好的方法，该模型将两种或多种不同的方法结合在一起形成一种新的方法，这种新的方法既能继承以往各方法中的优点，又能克服各方法中的缺点，同时还能形成一种新的优点，而这种优点是原来所有方法中都不具备的。杂合系统由于具有这样的特性，提高了解决问题的效率，是一种目前比较流行的研究方法。这一系统的绩效已被国际银行业发展实践所证明，如Reshmi和Malhotro（2002年）利用神经模糊系统（Neuro-Fuzzysystem）对消费贷款进行信用评级，对500个训练样本，分类准确率达到73.4%－76%，West（2000年）在利用专家杂合系统研究的准确性时，对德国和澳大利亚两组不同的财务数据分别进行两类模式分类时，分类准确率达到75.66%和86.68%。
(二)端正经营理念，考虑更加广泛的定价因素
传统的信贷风险定价模型的主要考虑因素包括：借款人的信用、贷款的期限和种类、预期的通货膨胀、贷款的行业差别、按期和逾期差别等。相对于传统的信贷风险定价方法而言，科学的信贷风险的定价方法尽可能地考虑影响信贷风险的各种要素，进而确立合适的风险度。最新的研究成果表明，影响商业银行信贷风险因素还应该包括：经济周期、信贷资产的产业结构、地理分布、贷款组合的集中度、贷款币种以及信贷资产的企业结构。科学的信贷风险定价方法强调根据不同的发展战略和经营计划，确定目标市场和客户群。比如：合理划分业务品种，根据不同业务品种的特性和风险大小、形态确定不同的风险管理方法。如消费信贷和投资经营类贷款，在贷款用途和还款来源等方面具有较大的差异。消费信贷一般金额小、期限短，还款来源主要依靠家庭收入，是公认的风险较小的授信品种，对这类业务适宜通过批量化处理从整体上进行违约率控制；而投资经营类贷款一般金额较大，还款来源主要依靠投资所得，具有较大的不确定性，对投资经营类贷款不仅要分析借款人的资信状况，还要相应进行行业和地区风险分析，采用不同于消费信贷的管理方法。此外，对不同地区也应实现差别化风险管理。
(三)应用电子系统，收集更加详实的评估数据
科学的信贷风险定价方法是建立在先进的信息收集和处理系统的基础上。国际先进银行的发展迹象表明，内部评级和资产组合管理是风险度量演化的重要选择技术之一，通过收集大量和连续的客户信息和市场信息，对客户的风险和市场的风险进行识别和预警，合理确定风险防范的措施。在国际范围来看贷款的评级极为细致，15到20级，银行可以更加细致地分辨借款人风险的水平，贷款组合的管理框架逐步向投资组合管理模式靠近，银行可以设置总体组合损失波动性限额，单笔交易的限制。内部评级的准确与否直接关系到风险定价、盈利性分析、资产组合分析与提取准备金、决定经济资本和监管资本等方面工作，因此建立相对完善的银行内外部数据库至关重要。
综上所述，风险管理技术发展的大方向是定性分析向定性、定量分析相结合转变。这使得风险管理越来越多地体现出数理化、定量化的特征，逐步由简单的技术管理过渡到复杂的统计分析管理，并最终走向定量分析。因此，我国商业银行必须紧跟国际风险管理的发展趋势，及时掌握银行风险管理的先进技术和理念，以适应日益激烈的竞争需要。
注：
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作者简介：
李亚敏复旦大学理论经济学博士后
