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一、引言
經濟全球化的發展，使得企業在獲得發展機遇的同時，也面臨著更加激烈的市場競爭，從而面臨更大的風險。面對激勵的市場競爭，如何適應環境的改變，增強抵抗財務風險的能力，對于企業的來說是一個現實而嚴峻的挑戰。面對嚴峻的財務風險問題，企業應根據實際情況構建財務風險預警系統，采取各種措施建立完善的、全面的風險抵御系統，從而控制和避免財務風險的發生。
二、財務風險預警系統的概述
（一）財務風險預警系統的含義
財務風險預警系統以企業信息為基礎，利用企業的財務會計資料，通過比較分析、比率分析、因素分析等方法，對企業的經營活動進行分析與監督，及時發現企業經營管理活動中存在的風險，從而采取有效的措施，避免企業經營管理活動偏失所帶來的損失。利用財務風險預警分析，企業可以了解經營活動所面臨的財務狀況，從而有效地避免和防止財務風險的發生。
（二）財務風險預警系統的構建
1.確定財務風險預警系統建立的原則
①相關性原則。財務風險預警系統所選擇的指標體系必須能夠反映企業內部經營活動。②重要性原則，根據企業管理的特點，重點選擇可以揭示企業財務風險的主要指標。③預測原則。財務風險預警系統的目的是可以及時檢測到引起財務風險的隱性因素。④動態性原則。財務風險預警系統不但要滿足靜態的剖析，還要隨時監控財務運行的情況。
2.構建財務風險預警系統的指標體系
財務風險預警系統的核心是預警指標體系，預警指標體系的建立要注意預警指標選擇的科學性及針對性。企業可以選擇財務分析中有代表性的指標，如償債能力、盈利能力、發展能力和操作能力等，通過預警指標監測和控制財務風險。
3.構建財務風險預警模型
財務風險預警模型包括靜態和動態兩種。靜態模型包括單變量判斷模型、多元化線性判定模型和派生模型、概率模型。動態預警模型包括時間序列分析模型、神經網絡模型等。不同的模型具有各個不同的特點，企業應該根據實際情況，選擇預測模型來提高預測的準確度。
4.制定有效的風險預警機制
財務風險預警機制一般包括兩個要素：預防措施和應急處理措施。預防措施是在財務危機潛伏期內，發現企業經營管理的弱點，避免財務危機的爆發。在財務危機爆發時應采取應急處理措施，控制局勢的進一步惡化。
三、財務風險預警系統存在的問題
（一）忽略定性方法在財務風險評估中的作用
企業建立的財務風險模型大多側重于對財務指標的定量分析，評價標準主要取決于經驗數據。而現代企業的管理同時關注非量化因素的影響，如企業文化，治理結構等非量化因素也將對企業財務風險產生影響。因此，忽略定性方法和非財務指標，可能造成不準確和不完整的財務風險評估結果。但定量分析方法由于受到企業之間的差異、評價的主觀性及數據獲取的難度等限制而難以實際應用。
（二）忽略現金流量指標的作用
企業的財務環境一般包括企業的盈利能力、規模狀況、現金流量和資產結構等。當前財務風險預警系統在指標選擇上，使用最多的是資產負債率、流動比率、凈資產收益率銷售凈利率等指標，來評估企業的資產結構與質量以及盈利狀況。從指標選擇上可以看出，企業的風險預警系統忽視了現金流量的影響，從而降低了財務風險預警模型的預測結果。
四、政策建議
（一）健全財務風險預警系統的組織機構
財務風險預警系統的工作量比較大，企業應建全財務風險預警組織機構。財務風險預警組織機構主要有基礎數據采集層、風險分析層和領導層。基礎數據采集層的職責是收集財務風險預警需要的基礎數據，收集有關企業外部的財務風險預警信息。風險分析層主要負責對基層所上報的基礎數據進行分析，確定財務風險預警對象的程度，根據分析的結果，提出解決方案和措施，向領導層匯報。領導層常設立在公司的董事會或企業決策機構的下屬組織，主要是負責對重大的風險進行決策和考核。
（二）積極探索和運用新的財務風險分析方法
運用財務指標對財務風險進行分析時，企業不僅要注重定量指標的分析，還要考慮到定性分析和非財務指標的分析，實現對企業經營活動的全面分析。例如，可以將企業采購、生產、銷售等環節的信息納入到預警模型中來，實現資源共享和功能集成。同時，企業應根據市場情況及自身發展情況，適時改變財務風險預警模型，從而避免分析結果存在的偏差。相關人員應該積極探索和運用新的財務風險分析方法，不斷完善企業財務風險預警系統。
參考文獻：
[1]蔡莉莉.淺析企業財務分險預警系統的完善.財會研究，2010.
[2]錢光明.淺論現代企業財務預警系統構建.財會通訊，2010.
關鍵詞：國內 財務風險 預警模型
0 引言
財務風險預警是借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料，利用財會、統計、金融、企業管理、市場營銷等理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的財務風險，并在危機發生之前向企業經營者發出警告，督促企業管理當局采取有效措施，避免潛在的風險演變成損失的一種預警方式。
國內財務危機預警的研究始于20世紀80年代中后期，對財務危機預警模型的研究則一直到20世紀90年代末才開始。吳世農、黃世忠(1986)曾撰文《中國經濟問題》介紹企業破產的財務分析指標及預測模型：國家自然科學基金委員會管理科學組先后支持佘廉等人從事企業預警研究，并于1999年出版了企業預警管理叢書，之后我國學者真正開始了對財務預警的研究，并取得了一定的成果。
1 統計方法預警模型
1.1 單變量預警模型。單變量預警模型是指以某一項財務指標作為判別標準來判斷企業是否處于破產狀態的預測模型。
陳靜（1999）以27個st公司和27個非st公司為樣本，最終選定資產負債率、凈資產收益率等6個財務指標，分別以公司被st的前一年、前兩年、前三年的財務數據為基礎，運用判別分析法做了實證研究。在單變量分析中，發現在負債比率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率4個指標中，流動比率和負債比率誤判率最低。
1.2 多變量預警模型。多變量模型即運用多種財務比率指標加權匯總而構造多元線性函數公式來預測財務危機。
周首華、楊濟華和王平(1996)在z分數模型的基礎上進行改進，考慮了現金流量變動情況指標，建立了f分數模型：
f=-0.1774+1.1091x1+0.1704x2+l.9271x3+0.0302x4+0.4961x5
其中，x1、x2及x4與z計分模型中的x1、x2及x4反映的指標相同，而x3、x5與z分數模型的x3、x5不同。x3=(稅后凈收益+折舊)/平均總負債，它是一個現金流量變量，是衡量企業所產生的全部現金流量可用于償還企業債務能力的重要指標。x5=(稅后凈收益+利息+折舊)/平均總資產，測定的是企業總資產在創造現金流量方面的能力(其中的利息是指企業利息收入去利息支出后的余額)。相對于z分數模型，它可以更準確地預測出企業是否存在財務風險。
張玲(2000)以120家公司為研究對象，使用了其中60家公司的財務數據估計二元線性判別模型，并使用另外60家公司進行模型進行檢驗，發現模型具有超前四年的預測結果。此外，采用mda建模的學者還有黃巖和李元旭（2001）、尹俠等（2001）、向德偉（2002）、衛建國等（2002）、楊淑娥和徐偉剛（2003）、唐振宇等（2004）以及賁友紅（2005）。
1.3 logit。logit模型是采用了一系列的財務指標來預測財務危機發生的概率，然后根據銀行、投資者等的風險偏好程度設定風險警戒線，以此對分析對象進行風險定位與決策。
吳世農、盧賢義（2001）選取70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本，首先應用剖面分析和單變量判定分析研究財務困境出現前5年內這兩類公司每一年的21個財務指標的差異，最后選定6個財務指標作為預警指標，應用fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和logistic回歸分析三種方法分別建立了三種預警模型，并指出應用logistic回歸分析法建立的預警模型誤判率最低。
此外，姜秀華與孫錚（2001）討論了最佳分割點，認為概率0.1為最佳分割點；喬卓（2002）和齊治平（2002）引入二次項和交叉項進行建模；陳曉和陳治鴻（2000）、宋力和李晶（2004）對財務數據進行調整后建模；張鳴和程濤（2005）、梁琪（2005）、張揚（2005）通過利用主成分分析法對logistic方法進行降維、解決共線性問題后進行了建模；顧銀寬（2005）則基于jackknife檢驗進行了建模，均提高了模型預測的準確率。
1.4 核函數方法。羅幼喜等（2005）通過主成分分析法約簡建模指標后，采用核函數建模，結果表明模型的性能指標超過傳統預測方法，較好地解決了大規模樣本集應用問題。
2 智能預警模型
智能預警模型則主要是基于神經網絡分析的各類模型。神經網絡模型是一套人工智慧系統，以模擬生物神經系統的模式，利用不斷重復的訓練過程，使本身能夠透過經驗的積累達到學習的效果。
王春峰、萬海暉、張維等(1999)用神經網絡法對商業銀行財務風險進行了研究，發現神經網絡法具有很強的非線性映射能力，其學習經驗的能力強：學者楊保安等(2001)將bp神經網絡分析方法運用到銀行財務預警的分析中，構建了非線形財務預警模型。
劉洪、何光軍（2004）以728個樣本、36個財務指標進行財務危機預警研究。他們在傳統的判別分析法和邏輯回歸分析法基礎上，探索應用人工神經網絡法進行財務危機預警的研究。結果表明，人工神經網絡法的預測準確率高于前兩種方法的預測準確率。謝紀剛（2004）等人使用分類集成的方法進行財務危機預警研究，結果發現該方法的預測準確率可達到86%。
張根明、向曉驥和孫敬宜（2006）采用bp神經網絡法，以263家制造業上市公司的截面財務指標作為學習樣本，并使用76家制造業上市公司作為檢驗樣本，建立了制造業上市公司財務危機預警模型。其研究結果表明，與沒有區分行業的通用財務危機預警模型相比，分行業的bp神經網絡財務危機預警模型的預測準確率較高，能為廣大投資者和監管機構預測公司財務狀況提供更可靠的依據。
另外，張華倫、孫毅（2006）提出了一種基于粗糙-模糊神經網絡（rough-fuzzy-ann）的模型，并給出了相應的算法，通過以我國上市公司財務數據為基礎進行的實證分析表明，這種模型具有預測精度高、學習和泛化能力強、適應性廣的優點，為企業財務危機的動態預警提供了一條新的途徑。張林（2004）采用cbr技術構建了企業財務預警系統，為企業財務危機的警度測控、警兆辨識以及防警排警等提供了新的思路。
3 混合模式及其比較研究
近些年來，還出現了財務預警的混合模式。混合模式是指同時采用兩種或兩種以上的方法建立模型來進行財務預警分析。對此進行的實證研究表明，混合模型比單個方法模型相有著更高的準確型。如：徐勇（2007）以滬深兩市制造業上市公司為樣本，通過fisher線性判定分析法和logistic回歸分析法對我國制造業上市公司財務危機預警模型進行研究。該研究考慮到了財務指標行業性差異，選擇制造業上市公司作為樣本，可使研究結果更具針對性。
4 我國財務風險預警模型研究評價
通過上述對國內財務危機預警模型的研究，從單變量、多變量、logit模型這些以統計方法為基礎的研究到神經網絡模型等非統計智能模型，從單一模型的研究到混合模型及其比較研究，從以財務指標為基礎的研究到引入非財務指標的研究，財務危機預警模型的研究受到了國內實務界和學術界的高度重視且取得了重大進展。
與此同時，國內在這方面的研究仍存在不足之處。①不同的預警模型適用條件不同，必然影響到模型的正確性和預測精度。當前對財務危機預警模型的研究大多數偏重用財務指標來構建模型，而非財務因素指標不僅在數據上收集困難而且不易測評。②國內學者對這些模型的研究都是通過實證研究得到的，缺乏理論的指導，研究者在選擇變量的時候也受到自身價值判斷的影響。③在國內現有的財務預警研究中，指標的選擇往往基于一般的財務理論、風險理論和管理理論，有時甚至取決于研究者的直觀判斷以及資料的可獲得性，眾多研究者還沒有找到令人信服的財務風險和預警理論來支撐所建立的預警模型，由此造成了各種財務預警模型的預警結論不一致。
我國這方面的研究中如何考慮行業和規模的影響，樣本設計條件的變化如何影響預測精度，如何從理論上和經驗上引進更有效的預測變量，而且國內研究對現金流量指標的重視程度也不夠，這些都是我們未來需要進一步研究的方向。
參考文獻：
[1]姜秀華，任強，孫錚.上市公司財務危機預警模型研究[j].預測.2002.3.
[2]張鳴.企業財務預警研究前沿.北京.中國財政經濟出版設.2004.
[3]趙瑩.財務預警模型及其在中國的應用綜述.特區經濟.2005
一、物流企業財務風險表現分析
（一）融資風險截止到2012年，我國上市的物流企業共63家，對于上市公司而言，雖然融資渠道相對暢通，但是融資方式主要是銀行借款加發行股票，融資方式較單一。從2010年起，我國進入新一輪的貨幣政策調整周期，央行在一年中6次提高存款準備金率，借此收縮流動性，這種緊縮性的政策使得商業銀行等金融機構可供用于發放貸款的金額受到壓縮，這就使得物流企業要獲取銀行等金融機構的貸款難度加大，成本增加。通常情況下發行股票所籌集的資金數額比銀行借款的數額要大一些，但是物流企業的市盈率在A股市場中普遍較低，投資者的追捧程度不高，所以也難以獲得資本市場的融資支持。眾所周知，股權資本的融資成本普遍高于債務資金的融資成本，而且公司在發行股票時出于保護控制權不被稀釋的目的，會考慮發行規模的相關問題，這也增大了物流類上市公司的融資成本。
（二）投資風險物流企業的資金主要投向物流基地的建設及運輸設備的購置上。隨著社會經濟對物流業需求的逐步增加，物流企業紛紛投入巨資興建物流基地以此擴大市場份額。同時，國家也在大力加強物流基礎設施的建設，這樣一來，二者會在物流基地的建設時間、選址區域等方面產生沖突。運輸設備的購置本身會消耗掉企業大量的現金類資產，與之相伴隨產生的設備維護維修費、人工培訓服務費、各種管理費用、折舊費以及高昂的油價、過高過多的路橋費、名目繁多的罰款都會給物流企業造成投資收益的不確定性。與此同時，物流企業為提高投資收益率可能會在資金流相對充裕的情況下投資于金融市場，受到投資規模、投資技術、投機方向等因素的影響，企業要承擔一定的金融風險，這樣更加大了物流企業的投資風險。
（三）運營風險2012年社會物流總費用9.4萬億元，同比增長11.4%，我國物流企業總體經營成本仍然較高。隨著物流行業競爭的日漸加劇，為了搶得市場份額，物流企業承接超出自身服務水平的貨物運輸，致使貨物受損，運輸的安全性，及時性、可靠性得不到保證，導致物流企業口碑下降，業績評價降低，客戶流失。運輸合同條款約定的權利義務不對等，導致承運人承受不合理的風險,還有延遲交付的違約風險等。除此之外，物流企業還與一些客戶尤其是有著長期合作關系的客戶簽訂時間不等的定期結算合同，長則一年，短則半年或幾個月，物流企業在結算期內為維持正常的經營必須墊支資金。但是，許多物流企業沒有科學合理的制定適合本企業的信用政策，還有一些物流企業刻意降低信用標準，這無疑減緩了資金的回收速度，增加了企業的資金周轉壓力。另外，物流配送需要多個環節，多人經手，存在與合同約定不符、配送時間長、損耗與遺失等情況造成客戶拒付，無論是定期付款還是先服務后付款物流企業都需要承擔違約風險，這些都會給物流企業的日常運營帶來較大的財務風險。
二、物流企業財務風險預警模型構建
本文選取在A股市場中63家物流類上市公司作為研究樣本。需要特別說明的是文章并沒有把西方學術界普遍認為的破產狀態作為財務危機發生的標志，而是把ST公司作為財務危機發生的標志主要基于以下兩個原因：一是把破產作為財務危機發生的標志并不適合我國的具體情況。在實務中盡管我國上市公司也面臨破產的風險，但由于我國特殊的歷史原因出現這種情況的時候，大都采用了其他公司接管或者資產重組等方式來避免其破產。二是在我國被特別處理的公司大都是由于連續兩年虧損或最近一年的每股凈資產低于每股面值，或者同時出現以上兩種情況，如果上市公司發生以上情況，說明其已經進入了財務危機狀態。在我國上市公司中很少是因為“其他狀況異常”即因自然災害、重大事故導致公司的生產經營活動基本停止，或者公司面臨賠償金額可能超過凈資產額的訴訟而被特別處理，其退市機制主要是針對連續虧損的公司。
（一）財務指標選取根據《企業績效評價操作細則》，結合物流類上市公司的特點，本著完整性、及時性、可操作性的原則構建如表1所示的財務風險預警指標體系。
（二）主成分分析運用SPSS16.0軟件，對2011年數據進行主成分分析。求出各主成分的特征值、貢獻度和累積貢獻度。由表2可知，前七個個主成分累積貢獻率已達91%，所以選取前七個個主成分即可。樣本的前七個主成分分別用F1、F2、F3、F4、F5、F6和F7表示。
為了更清楚地分析各變量在主成分上的負載，對因子負載做方差最大化旋轉，得旋轉后的因子負載矩陣，各主成分與原始指標的具體關系如表3。
（三）判別分析判別分析就是希望利用已經測得的變量數據，找出一種判別函數，這種函數具有某種最優性質，能把屬于不同類別的樣本點盡可能區別開來。通過判別分析，得到fisher判別函數模型：Y=0.113F1+0.282F2+0.776F3+0.277F4+0.518F5+0.455F6+0.08F7
如表4所示，實際這個函數式計算的是各觀測值在各個維度上的坐標，這樣就可以通過這個函數式計算出各樣品觀測值的具體空間位置。把63個檢測樣本的財務指標數據代入判別函數，得出F值見表5，即可得知檢測樣本的分類了，若企業的F值>0.569，則企業為非ST公司，若企業的F值
三、結論
本文從償債能力、盈利能力、營運能力、股東獲利能力、現金流、成長能力六個方面選取28個財務指標，全面反映了公司的生產經營過程，且這28個財務指標具有較好的代表性。63家公司的財務指標數據都是從公司的對外財務報告中分析計算獲得，易于獲取，具有較強實際操作性。本文運用主成分分析和判別分析進行財務風險預警分析都具有較高的檢驗準確性。從本文的分析結果可以看出：對公司財務風險狀況起關鍵作用的是公司的償債能力和盈利能力，因為在主成分分析中公司的償債能力和盈利能力都有較大的貢獻率，且具有良好的解釋能力。因此公司在經營運作中無論何時都應當重視公司的盈利能力和償債能力，時刻關注它們的變化。
參考文獻：
［1］陳工孟、芮萌、許慶勝：《現代企業財務困境預測》，上海財經大學出版社2006年版。
［2］田芬、呂永波、劉凌、陳立：《物流企業財務風險綜合預警研究》，《物流技術》2009年第11期。
摘 要：自黨的十以來，我國經濟社會形態呈現出“增長速度放緩，增長質量更上臺階”的發展狀況。基于新常態視角下，如何全面提升企業財務風險預警能力，提升預警靈活性是十分重要的課題。本文結合企業內部財務風險因素以及財務狀況，并根據財務風險以及財務預警方面的基本理論，建立有效的財務風險預警模型和優化財務風險預警流程。財務風險模型建立后，能夠對風險因素及時預警，化解財務風險的產生，提升企業財務質量，為現代企業發展提供良好的財務環境。
關鍵詞 ：新常態視角 財務風險 預警機制 預警模型
一、引言
自黨的十以來，我國經濟社會形態呈現出與以往不同的發展狀況。即增長速度放緩，增長質量更上臺階，基于這個新常態，企業財務風險預警能力面臨嚴重挑戰，企業財務風險預警，主要是企業通過監控有段實時監控內部財務風險，并對存在的財務風險因素進行預警。基于企業的角度而言，財務風險有效控制異常重要。在新常態的視角下，分析國內預警方面的不足以及存在的問題，在現階段經濟發展角度制定財務風險預警機制，具有一定實用價值。
二、新常態下的財務分析
（一）新常態概述
新常態，是指中國經濟發展到一個新的階段，增長速度放緩，增長質量更上臺階。經濟進入新常態后應具有以下特點：一是經濟增速是適度的，與潛在經濟增長率相適應，具有可持續性；二是經濟結構是優化的，第三產業、高附加值產業、綠色低碳產業比重穩步提高；三是經濟質量是較高的，經濟動力主要來自生產率的提高；四是經濟制度環境是有利的，市場在資源配置中日益發揮決定性作用。
（二）新常態下突出的財務風險
新常態下企業面臨著運行成本上升，投資政策改變，貿易環境變化，市場需求疲軟等一系列新問題。整個市場需求變緩，產品質量要求增高，財務風險大大提高，如何應對財務風險將是中小企業能否在新常態下生存下去的關鍵。
三、新常態下財務風險定性、定量分析
（一）財務風險預警定性分析
定性分析，主要是依靠主觀分析與判斷，進而對財務風險預警因素進行分析的手段。與傳統分析方法相比較而言，定性分析因素在企業階段性發展中占據重要地位。下面對定性分析各項方法進行分析：
1、表征觀察法
該方法主要是對企業自身的整體運營情況進行觀察，通過對企業異常特征進行分析，判定企業可能發生的財務風險。如企業資產負債率明顯高于同期水平，資產結構方面發生異常狀況，財務內部控制惡化；企業盈利來源非經常性的損益，則可能是主營業務已經發生重大問題。表征觀察法對企業財務出現的顯性因素進行特征分析，對財務風險因素進行識別，適用于較為明顯的財務異常變化。
2、“四階段癥狀”分析法
此種評價方法是一種擬人化的分析方式，企業運行狀況不佳，所體現出的狀況與人病危狀況相類似，如表1所示：
該分析方法，具備簡單明了效果，較為適合企業自身財務風險預警的診斷。但此種分析方法的應用，存在一定難度。財務預警的過程中，各項因素的清晰程度，很難想表中表現的至關狀況。因此，要求財務預警分析這具備良好的工作素質。
3、管理評分法
管理評分法最先由美國財務學家提出，將破產企業作為研究對象，基于內部財務狀況進行加權處理，通過評分判定企業安全性。該方法的具體評分表如表2所示：
在進行評分的過程中，需要充分的結合企業發展實際狀況，最終得分分值越高，則說明企業處境較差，財務風險較為嚴重。該方法在企業當中的應用，具備簡單易懂等特點，但由于各項內在因素需結合企業發展實際狀況，工作量較大。只有在掌握內部財務狀況各項因素的同時，才能夠發揮此種方法的實效。
（二）財務風險預警定量分析
與財務風險預警定性分析而言，定量分析所采用的方法更加便捷，并且判定效果良好，使得定量分析方法在企業財務風險預警方面被廣泛應用。特別是基于新常態視角下，定量分析更能夠體現出財務風險預警的準確性。下面進行詳細分析：
1、單變量判定模型
單變量判定模型，又被稱之為單變量分析法，主要是對企業單一財務指標進而評估企業整體財務狀況。該評定模型在分析過程中，評定方法較為簡單快捷，便于運用。但該方法在運用方面，由于是針對企業財務指標進行單一分析，造成分析結果缺乏系統性，預警能力嚴重不足。
2、多變量判定模型
多變量判定模型與單變量判定模型存在一定區別，可以將該模型稱之為Z計分法模型，是由愛德華·阿爾曼（Edward·altman）在1968年提出。該模型當中的線性函數公式主要是通過多種財務指標加權匯總而成，通過企業內部財務多個財務指標進而建立。多變量判定模型內容當中經常運用的Z分數預警模型與F分數預警模型，經典模型表示如下：
其中，X1為營運資金/資產總額；X2為留存收益/資產總額；X3為息稅前利潤/資產總額；X4為普通股以及優先股市場價值總額/負債賬面價值總額；X5為銷售收入/資產總額。
由于Z模型的建立當中，并沒有將企業當中的現金流量進行充分的考慮。因此，對于此種問題很多相關方面的學者進行了改進，建立了F分數模型：
其中，X1為營運資金/資產總額；X2為留存收益/資產總額；X3為（凈利潤+折舊費）/平均負債率；X4權益總值/負債總額；X5為（凈利潤+折舊+利息）/資產總額。
多變量判定模型分析較為準確，并且模型精度分析較高，需要大量的參數內容提供支撐，工作量較大。但此種方法在企業當中的應用，應對財務風險的準確性較高，并且被應用在本次研究當中，對規避風險及分析財務風險具有其他方法不具備的優勢。
3、聯合預警模型分析方法
由于財務指標通常只是反映企業生產經營過程中的實際財務狀況，基于企業的發展戰略、企業文化、區域位置等各項非財務信息指標進行分析。因此，產生了聯合預警模型。該模型能夠對企業經營現狀進行模擬，反應企業生產經營過程中各項因素，確定理論框架以及行業特征，克服財務指標的片面性。
四、新常態下構建企業財務風險預警模型
（一）企業財務風險預警準備工作
企業財務風險預警是一項系統性工程，需要企業內部各個組成部分之間的協同合作。確保企業制定詳細的工作計劃，對各項流程進行充分規范。在新常態視角下，分析企業發展問題需要基于個層面進行分析，細致化詮釋各項內容。因此，在準備工作方面主要分為以下幾項內容：一是統一思想。只有將企業內部員工以及管理者對于風險預警思想進行統一，才能夠積極構建財務風險預警機制，強化風險預警意識；二是制定工作方案。將財務風險預警各項內容細致化劃分，健全工作計劃的向西行，提升操作型；三是做好信息收集與管理。將財務信息指標進行收集，保證信息來源與內部與外部。同時，對各項內容進行積極評價，為信息利用奠定基礎。
（二）財務風險預警F模型
選用F模型作為本選題研究的財務風險預警模型，即：
其中，X1為營運資金/資產總額；X2為留存收益/資產總額；X3為（凈利潤+折舊費）/平均負債率；X4權益總值/負債總額；X5為（凈利潤+折舊+利息）/資產總額。
在該模型當中，選擇五個自變量內容，具體臨界點為0.0274；如果低于0.0274，則說明公司財務風險狀況不容樂觀，可能面臨破產；一旦高于0.0274，則預測公司經營狀況良好，可繼續生產運營。
（三）財務風險預案
企業內在的財務風險因素被實質化之后，形成財務危機，一旦危機出現，企業則需要制定具體的管理預案進行危機方面的處理。
本文選定企業深圳某機械有限公司處理程序如下：
對深圳某機械有限公司內部的財務危機狀況進行登記的評判，重新評估可能被隱瞞的財務數據內容，明確內部債券債務是否符合發展狀況，積極探尋有利因素并尋找對策。
啟動預案。根據財務狀況以及危險程度，判定危機信號具體數值，對危機預案進行擬定，實施方案預算體系，確保數據內容處于可控范圍。
保證信息暢通。危機預案處理過程中，需要保證領導機構以及執行操作內容信息方面的流通度，為處理新情況以及預案有效執行奠定基礎。
總結。當危機處理完成之后，應該盡心總結與分析，將財務風險當中的具體風險指標進行篩選，確保預案執行效果得到提升。
五、新常態企業財務風險預警模型實證分析
（一）企業概況
深圳某機械有限公司成立于中國廣東省深圳市，廠房占地10000平方米，擁有自己規劃建設的現代化廠房，擁有雄厚的技術研發能力和先進的生產制造硬件設施。公司多年來專注于高品質模具加工機床、機械加工專用機床設備的技術研發、生產制造、經營銷售，并為客戶提供全方位的售前、售中、售后技術服務。目前產品規模、研發實力、市場占有率、以及企業管理綜合實力已位居華南地區行業前列。
（二）該公司財務風險預警存在的問題
1、財務狀況總體失衡
2012年，該企業資產總額為165284萬元，與上一年同比增長25639萬元。其中負債總額為112123萬元，與上一年同比增長12058萬元。主業務收入為568496萬元，與去年增長14.81%，實現凈利潤3447萬元，增長692萬元，為年度預算3200萬元的107.72%。基于該公司的實際發展狀況分析，主營業務收入較大，并且應收賬款占總資產比重較高，未來收益內容不夠明確，造成公司資產縮水。公司具體財務狀況如下表3所示：
2、缺乏評估機制
該公司大多數管理人員并未對內部控制提升自身的認識程度，造成內部控制不夠明確，嚴重的影響企業整體運行狀況。同時，對財務與法律意識相對淡薄，嚴重影響內部控制質量，企業財務運作效率低下。并且在企業生產經營環節，各項不確定環節財務風險控制不能夠準確預測，傳統的表征觀察法風險預警不能夠體現出現代企業的發展要求，致使企業產生或陷入風險。
3、缺乏有效的資金管理
基于該企業財務報表而言，發現其現金金額較大，高達2億元，并且流動負債也處于較高水平，充分的說明該企業資金應用效率低下。通過進一步分析可以發現，該企業各個生產經營環節處于分散狀況，資金流動性未能夠得到體現，知識資金管理手段落后。在應對財務風險方面，方法單一，管理不能夠滿足企業自身要求。
（三）財務指標預警分析
選定深圳某機械有限公司作為研究對象，在對該企業財務狀況以及財務數據分析之后，得出深圳某機械有限公司在生產運營過程中財務風險預警模型進行實證分析。對預警評估得分進行計算，將總分設定為100分。按照優先級分別對資產負債結構、償債能力、營運能力、盈利能力以及發展能力預警指標賦予20:20:26:18:16的比重。在最高分與最低分方面設定上限與下限數值，保證上限標準值為1.5倍，下限標準值為0.5倍。具體公式按照（行業最佳比率-標準比率）/（行業最高得分-評分值），得出評估表當中的預警得分，具體如下表4所示：
根據企業風險預警評估表當中的計算，深圳某機械有限公司在2012年財務風險預警的總得分為118.23分，并且在2013與2014年，通過同樣的方法進行計算，得出深圳某機械有限公司財務風險預警得分分別為112.87與119.66分，得出均超過100，位于正常區間范圍內。即企業財務狀況較為安全，財務風險不至于影響企業的正常生產運營。
（四）F模型深圳某機械有限公司財務風險預警評估
運用F模型對深圳某機械有限公司財務風險進行驗證，旨在評價2012年風險預警結果，并通過相同的模型計算，得出2013年具體數據。具體數據如下表5所示：
基于上表當中的各項數值，能夠計算出F模型各項指標，具體計算過程如下所示：
其中，X1為營運資金/資產總額；X2為留存收益/資產總額；X3為（凈利潤+折舊費）/平均負債率；X4權益總值/負債總額；X5為（凈利潤+折舊+利息）/資產總額。
2012年：
X1=營運資金/資產總額=0.205
X2=留存收益/資產總額=0.017
X3=（凈利潤+折舊費）/平均負債率=0.025
X4=權益總值/負債總額=0.085
X5=（凈利潤+折舊+利息）/資產總額=0.022
=-0.1744+1.1091×0.205+0.1704×0.017+1.9271×0.025+ 0.0302×0.085+0.4961×0.022
=0.1175
2013：
X1=營運資金/資產總額=0.152
X2=留存收益/資產總額=0.019
X3=（凈利潤+折舊費）/平均負債率=0.026
X4=權益總值/負債總額=0.066
X5=（凈利潤+折舊+利息）/資產總額=0.031
=-0.1744+1.1091×0.152+0.1704×0.019+1.9271×0.026+ 0.0302×0.066+0.4961×0.031
=0.065
（五）實證檢驗
經過具體計算得知，2012年F值為0.1175＞0.0274；2013年F指為0.065＞0.0274，并且根據該模型進行判定，深圳某機械有限公司在近期內，生產經營過程中不會發生財務危機，與上述財務風險預警評估驗證結果基本一致。新型財務風險預警模型在公司具有一定的效果，能夠及時發現公司內部財務風險因素，并加以控制。首先，針對財務總體失衡的狀況，需要對公司生產經營進行實時分析，通過經濟活動分析等手段，由市場調研作為基礎，找出問題所在與差距因素，加強內部控制。進一步完善公司資產質量、營運能力、發展能力、盈利水平等方面預警監控機制。
其次，F 財務風險預測機制，能夠對各項財務風險進行有效控制與計算，在公司發展方面具有推動意義，實現企業各項財務狀況滿足企業發展需求。并且該模型憑借對企業多項風險因素進行計算，準確提供風險預警，為企業發展提供準確預算結果。
最后，推行全面預算管理。預算并不是針對財務部分的工作內容，更是整個企業財務的工作內容。但全面預算管理內容，在一定程度上決定著企業財務風險因素的產生，有效控制成本管理，值得推廣應用。
六、結論
綜上所述，基于新常態視角下，企業正在面臨著新的市場經濟環境，如何保證企業在現代的市場競爭中，控制財務風險因素顯然已經成為企業具備市場競爭力的關鍵因素。該企業在應用傳統的定性風險預警方面，并未適應現代企業財務特點，造成風險預警能力低下，嚴重影響預警效果。F 財務風險預警模型的應用，有效的改善了內部財務狀況，為現代企業經營發展提供良好基礎，提升財務風險預警能力，準確預測風險因素。對財務風險預警的研究，能夠在一定程度上提升企業對抗風險的能力，為企業健康發展提供基礎保障，推動我國綜合經濟實力的不斷提升。
參考文獻
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作者簡介：
關鍵詞 ：企業；財務風險；預警；管理
企業的財務風險主要是指在企業的各種財務活動中，因受一些不確定因素影響而使得企業實際財務收益與預期的收益產生一定的偏離，從而給企業造成蒙受損失的可能。隨著世界金融危機的不斷出現和市場競爭的日益激烈，企業必須要積極建立財務風險的預警系統，健全風險管理機制，從而確保企業的健康發展。
一、構建企業財務風險預警的相關措施
1.建立健全企業財務風險預警系統
財務風險預警系統貫穿于企業生產經營活動的整個過程，其主要是企業信息化的基礎上，依據企業自身經營計劃、財務報表和其他財務資料，利用金融、市場營銷、企業管理和財會等理論，并采用比較分析、數學模型、比例分析以及因素分析等方法而進行的示警預報。
財務風險預警系統的建立不僅可以讓企業經營者對一些潛在的財務危機做好應對的準備，及時地找出財務危機產生的根源和經過，給企業的管理經營者提供一些改善財務危機的建議和措施，從而能夠為企業未來的管理和經營提供良好的借鑒作用。
2.樹立企業的風險防范意識，做好信息管理工作
風險防范意識的樹立是保障企業內部財務風險預警系統成功建立和正常運行的前提。因此，在日常工作中企業內部的全體員工，尤其是領導管理階層要牢固樹立企業的風險防范意識，并極采納合理建議。
企業要加強財務風險預警組織機構的建立，積極遵循“職責獨立、專人負責”的原則，從而確保企業的各項風險預警工作能夠得到嚴格的落實，以避免受其他機構的影響和干擾。而在企業信息的管理上，要不斷對資料信息系統進行升級，并及時對系統信息進行刷新，以確保各項財務信息的準確性、及時性和有效性。
3.建立健全企業財務風險的分析和處理機制
對財務風險的高效分析是企業財務風險預警系統的關鍵和核心。而企業財務風險的處理則主要是一些改進方案、補救辦法和應急措施。其中，改進方案是對企業管理經營中一些薄弱環節的改進措施，目的是避免和杜絕類似財務風險事件的再次發生；而補救方案則是指當財務危機發生后要采取有效的措施來盡可能地控制損失或減少損失；應急措施是指當財務風險或財務危機出現時，要采取有效的方法和手段進行規避，以避免危機的不斷惡化。
4.將企業的財務風險預警系統和其他各項制度建設進行有效地結合
企業作為一個整體，其內部的任何活動都可能會影響到客戶對企業的滿意度，這就要求企業內部的財務管理要與其他管理活動保持良好的銜接和溝通，同時還要使企業財務風險的預警系統與其他子系統之間保持協調和一致性，并實現資料數據的共享。因此，要規避企業的財務風險，就需要將企業的財務風險預警系統與其他各項制度建設進行有效的結合。
5.遵循和堅持成本效益原則
企業內部財務風險預警系統的良好構建還需要積極遵循和堅持成本效益原則，并使實施預警信息產生的價值能夠大于實施預警信息產生的成本，以確保財務風險預警系統構建的有效性和經濟性。一般情況下，企業自身的財務風險在很大程度上取決于其內部的現金流量狀況。當前企業所面臨的財務風險主要包括投資風險、籌資風險、利益分配風險以及資本運營風險等，這些財務風險貫穿于企業財務管理的整個過程，不利于企業的協調穩健發展。因此，在新時期的發展中，企業要通過建立財務風險管理機制來防范和控制各類財務風險的出現，以最大程度地降低企業的風險損失，保障財務安全，從而實現企業運營價值的最大化。
二、企業進行財務風險管理的有效措施
1.積極建立相關的風險預警機制，提高企業應對外部經濟環境的能力
復雜多變的經濟環境是造成企業財務風險的重要原因，外部的經濟環境等因素對企業內部的財務管理有著深刻的影響。面對復雜多變的外部經濟環境，企業要加強對其變化趨勢和規律的研究，并通過建立相關的財務風險預警機制來有效地掌握外部市場環境的變化，并預測出企業所要面臨的財務風險的危機。同時，根據對外部經濟環境的預測結果，企業應積極制定相關的應變措施，加強對企業內部財務管理辦法和政策的調整，以提高企業應對外部經濟環境的能力，減少或避免因外部環境的不利變化而對企業的財務管理造成沖擊，從而到達降低企業外部財務風險的目的。
2.建立相關的財務決策機制，提高企業財務決策的科學性
當前企業財務決策中所采用的主觀決策和經驗決策在一定程度上增加了企業財務決策的失誤率，而錯誤的決策又會大大增加企業所面臨的的財務風險。面對這種情況，就需要企業在發展中建立相關的財務決策機制，提高財務決策的科學性，從而防范和減少財務風險的出現。具體來說，企業首先要明確自身的財務決策目標，并確保財務決策目標和企業總體目標的一致性，這是提高企業財務決策科學性的前提。最后，還要對財務決策實施過程進行有效的監督，從而保障企業財務決策的順利實施，降低風險所帶來的損失。
3.確定科學合理的企業資本結構
企業的理財目標和資本結構對財務風險的產生有著重要的影響，這就要求企業要確立科學合理的資本結構，以規避各種財務風險的出現。企業資本結構的合理與否主要受企業籌資決策的影響，因此，企業在進行籌資時應根據自身的實際情況，對與籌資相關的影響因素進行綜合的考慮，從而確定出合理的資本結構。
4.建立和完善企業內部的財務風險管理制度
完善管理制度能夠明確企業財務風險管理的方向和目標，也是防范和減少企業財務風險的重要措施。同時，企業要不斷強化企業自身的內部控制，加強對企業資金的有效管理，以提高其資金的利用率。并對當前的業務流程進行全面的梳理，以找出其中潛在的財務風險和相關的控制措施。另外，還要加強對當前財務控制制度的審核，對其中存在的監管漏洞要進行及時的補充和完善，從而增強其抵御各類財務風險的能力。
加強對企業財務風險的管理，提高企業財務風險預警能力是當前企業應對激烈市場競爭的有效路徑。企業要積極建立財務風險預警系統，建立健全財務風險的相關管理機制，從而確保企業的健康持續發展。
參考文獻：
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關鍵詞：光伏；財務；預警
中圖分類號：F426.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）17-0038-01
隨著我國人口的不斷增多，能源危機逐漸加劇，加上能源消費過程中所帶來的諸多環境問題，使得傳統以煤炭、石油、天然氣為主能源結構迫切需要革新和改變，因此，在全球范圍內興起了可再生資源太陽能應用的相關研究，以實現低碳可持續發展。近年來我國也出臺了許多良好的政策大力支持可再生能源產業的發展，迅速使得我國形成了專業化、規模化、國際化的太陽能光伏產業鏈，涌現諸多知名的光伏生產企業，當然這些光伏生產企業快速的壯大的同時，不可避免面臨著技術、競爭、匯兌、利率、資本結構、經營決策等方面的風險，特別是伴隨著歐美對我國光伏生產企業諸多貿易保護政策的實施，光伏企業所面臨的財務壓力更大，因此，對光伏企業財風險預警機制研究具有一定的實際意義，以便建立一個較為完善和有效的財務風險預警系統，避免光伏企業財務風險擴大所帶來不良影響。
1 光伏企業財務風險預警存在問題
企業財務風險預警無論是在理論還是實踐方面都不是一個新興話題，發展至今，在各個行業已經取得了長足的進步，當然也在光伏企業得到了應用，但國內部分多晶硅及光伏制造業，受地方政府主導實現了規模投資型超越式發展，未能及時控制好發展與經營風險，最終經營風險轉化為支付不能的財務風險，甚至步入債務重組式的破產整合，因此，生搬硬套其它行業較為成熟的企業預警機制出現一些問題，主要表現在以下幾個方面。
①科學財務風險預警方法的缺乏。科學財務風險預警方法是財務風險預警工作有效開展的重要前提。目前，多數光伏企業缺乏對財務風險預警機制的系統性和整體性認識，導致財務預警體系存在諸多漏洞。特別是在財務風險預警方法的應用方面，以傳統的定性分析方法為主，缺少較為先進的以計算機為手段的模糊數學、AHP、蒙特卡羅模擬等方法。另外在預警指標的選擇方面也缺乏全面性、客觀性的考慮，自然也就造成了財務風險分析有失科學性和嚴謹性。
②合理財務風險預警組織機構的缺乏。目前光伏企業還沒有設置職能分明、系統完整的風險管理組織機構，即便設置了相關部門，在工作職責落實方面也有所欠缺，一旦風險發生，形同虛設，便無計可施。
③規范財務風險管理信息系統的缺乏。據筆者調查，整個光伏企業缺乏功能齊全的財務風險管理信息系統，導致財務風險分析沒有完整、可靠的數據，無法科學評估企業生產經營中存在的財務風險因子，當風險發生時也就無法有效的加以應對，風險預警機制的效應自然難以發揮。
2 光伏企業財務風險預警機制建立
從以上分析可以看出，光伏企業還未建立完善、有效的財務風險預警機制，需要針對性的從以下幾個方面加以健全和優化。
2.1 財務預警指標的選擇
財務預警指標選擇是財務風險分析和財務預警建立的前提，本文在滿足有效性、客觀性、針對性、敏感性、邏輯性、特殊性等原則的基礎上，參閱大量文獻，結合光伏企業行情，確定了以反映企業償債能力、盈利能力、管理能力、發展能力的財務指標和反映企業行業影響力、節能環保能力等的非財務指標。并通過AHP財務風險分析方法，得出目前光伏企業的財務狀況存在著較大的風險，主要體現于較低的盈利能力和償債能力。第一，受前期國際金融危機的影響，各國降低對光伏產業的政策補貼，致使光伏產品價格下降，凈利潤減少，進而造成光伏企業利息保障倍數、資產周轉率、主營業務利潤率的大幅下降，甚至主營業務收入增長率、主營業務利潤增長率出現負增長。第二，國際運輸費用上漲增加了銷售費用，研發投入加大、管理機構擴大、雇員增多等都增加了光伏企業成本費用，利潤自然出現下滑，導致成本費用利潤率的下降。第三，受歐元貶值的影響，外幣債務利息增加和外幣收入匯兌造成了利息費用大幅上升。可以看出，這些客觀存在的財務風險使得光伏企業財務風險預警機制建立更加迫在眉睫。
2.2 預警組織機構的設立
財務風險預警的重要性和專業性決定其實施必須有專業組織機構和人員來完成，因此，文章認為光伏企業應建立專門的財務風險預警組織結構，即在企業中設立獨立于其他部門的財務處風險預警部，將財務風險預警納入正常的工作范疇中，并明確預警部門的權責。預警部在享有與企業其他部門同等權利的基礎上，擔負著風險控制目標確定、風險信息搜集、風險預防與控制策略制定等職責。預警部需定期利用專業知識和相關技能對企業財務數據和其他信息進行整理、對比和分析，并以書面報告反映企業目前的財務狀況，發現存在的財務風險，預測未來可能面臨的風險。若發現風險，需要及時制定風險控制方案并落實風險的降低和消除。
2.3 內部控制制度的健全
內部控制制度的健全作為財務治理的最根本措施對財務風險的預防至關重要。我國目前大部分光伏企業都在美國上市，因此面臨著《薩班斯法案》的嚴厲監管，這就要求光伏企業在健全內部控制制度時滿足《薩班斯法案》監管要求，需要從以下幾個方面加以完善。
①內部控制環境的營造。光伏企業需建立反舞弊機制和規范財務人員職業道德行為，以防止由于個人經濟利益驅使而出現虛假財務報告。并培養全體員工的財務風險識別和控制能力，整體性提高企業的風險應對系數。
②風險評估機制的建立。組織專業評估隊伍定期對現有風險管理狀況進行評估，并根據評估結果加以改進和完善，對控制措施的落實和實施加以監督。
③從上到下風險管理的實施。光伏企業為了加強內部控制，一般會對所有財務科目、財務的業務流程進行檢查。但按照《薩班斯法案》對上市公司的要求，需要采取從上至下的風險管理策略，對不重要系統、內部流程、財務報告系統等作適當篩選，以減輕內控工作量。
2.4 財務信息化管理的完善
企業財務信息的及時準確取得是財務風險預警的關鍵，要實現這一目標其關鍵是財務信息化管理的完善。光伏企業應全面推廣ERP系統的應用，通過一套完整的ERP項目，不僅方便財務信息的收集和管理，更有利于企業其它信息的整合。ERP系統可徹底改變“財務”僅僅只與財務部門相關的觀點，事實上，采購、物流、銷售等非財務部門在系統中的數據己關聯到財務銷售成本、銷售價格、庫存價值等方面的計算、結轉，成為財務數據的一部分，這正是ERP系統的真正價值，對財務報表和財務分析都會產生影響。
2.5 財務預警應急系統的構建
應急系統是財務風險預防的一個重要組成部分，正確的財務危機處理措施能保證光伏企業財務預警系統的順利運行。為此，本文設計了光伏企業的財務預警應急系統程序。首先，企業財務狀況異常發現后，立即組建專業應急處理機構。主要包括預警員、信息員及相關負責人，必要時可聘請有經驗專業人事聯合處理。然后，啟動事前建立的應急預案。完善的財務危機應對預案的來源包括公司以前對失誤的控制與矯正方案、企業長期使用且行之有效的抵御風險的經驗、同行業相關企業財務風險應對的案例等。應急預案內容應與公司經營特點相關，一般應包括處置風險的原則、目標、與債權人的談判策略、可信任的供應商和經銷商、可供咨詢的專業機構等。
3 結 語
財務風險預警機制的建設是一個系統性的過程，特別是對于光伏企業而言，更需要從各個環節進一步深化和健全財務風險預警體系，以保證光伏企業在嚴峻的市場行情中持續穩定的發展。
參考文獻：
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關鍵詞:高校;財務風險;指標體系
引言
高等教育已由精英式教育轉變為大眾化教育。高校招生規模不斷擴大，辦學配套設施迅速提高的同時，我們更應關注高校運營質量及財務管理的有序進展。隨著我國高等教育體制改革，高校籌資渠道呈現多元化趨勢，高校正面臨前所未有的機遇與挑戰。全面有效地分析高校財務狀況，通過建立專門的預警指標體系，及時監測、評價和控制高校運營過程中面臨的風險，是高校當前財務管理的重要內容。復雜的經濟形勢使得高校財務管理正面臨多方面風險，包括籌資風險、投資風險和日常運營風險等。高校管理者若不能像企業管理者一樣重視風險并力求規避風險，必將給高校可持續發展帶來巨大的沖擊。目前，國內學者對于高校財務風險的形成原因暫還缺乏系統性的分析，且針對高校財務風險的預警指標體系并沒有形成統一標準，因此，對高校財務風險的系統性研究已成為各大高校迫切需要攻克的課題，同時科學合理地構建一套完整的財務風險預警指標體系，具有非常重要的意義和價值。
1高校財務風險的涵義
高校財務風險是指由于各種不確定因素的影響而使高校在資金運動過程中發生實際財務狀況與財務目標負面偏離的可能性。高校財務狀況惡化是一個逐漸形成的過程，并不會瞬間產生。由此可見，構建高校財務風險的預警指標體系，有助于高校提前洞悉財務狀況，及時發現高校財務管理漏洞及薄弱環節，進一步提升高校的綜合財務管理水平。
2高校財務風險預警指標體系的構建原則
2.1重要性原則
財務風險預警指標體系的重要性體現于所選的指標能突出反映高校在籌資、投資和日常營運過程中的主要矛盾現象。此外，還應注意成本效益原則，預警指標不宜過多。
2.2橫向可比原則
橫向可比原則強調指標體系的建立應有助于各高校之間進行橫向財務風險的可比性。因此，應根據我國目前通用的財務報表為基礎設立指標，建立統一的核算范圍，促進指標體系的量化及比較。
2.3實用性原則
構建指標體系的另一重要原則是不僅要保持理論上的科學性和完整性，還應注重其在現實中的可行性與實用性。因此，構建指標體系的所有數據均應由現有的會計核算資料提供，以提高財務風險預警的可操作性。
2.4動態性原則
該原則指指標體系的建立能體現一個動態的持續分析過程。它不僅用于評價高校過去的財務狀況，更重要的是能預測高校未來的發展趨勢。動態性原則還體現在指標體系必須根據財經政策的新要求和會計核算的更新，逐年同步修正指標體系，以時刻準確反映高校的財務風險狀況。
3高校財務風險預警指標體系的構建
預警指標的選取應具有重要性、代表性和敏感性。高校財務風險主要存在于償債、運營、投資等方面。本文針對性地選取償債能力指標、營運能力指標、收益能力指標、發展能力指標作為核心指標，將非財務指標作為輔助指標，從而構建一套科學、合理的高校財務風險預警指標體系(見圖1)。
3.1償債能力指標
償債能力是指高校償還到期負債的能力。高校只有具備良好的償債能力，才能抵御突發事件所帶來的風險，才能維持良好的財務狀況及可持續經營水平。(1)資產負債率。資產負債率指高校的負債總額與資產總額的比率，用于衡量高校利用舉債資金進行經營管理的能力，反映高校長期償債能力。高校資產負債率并不是越低越好，相對于企業而言，高校資產負債率保持在30%～50%較為適宜。資產負債率=負債總額/資產總額×100%。(2)速動比率。速動比率是指高校速動資產與流動負債之比，用于衡量高校短期償債能力。速動資產是除去高校流動資產中變現能力較差的實驗器具、維修配件、儲備藥品等資產后的流動資產。速動比率是穩定型變量指標，指標值為1.0最為適宜。速動比率=速動資產/流動負債。
3.2營運能力指標
(1)收入支出比。該指標是高校收入總額與支出總額之比。指標值越大，反映出高校自我支付能力越強，屬于極大型指標。收入支出比率=收入總額/支出總額。(2)應收款項占流動資產比率。該指標是指高校年末應收款項余額與年末流動資產之比，可以有效衡量高校資金使用效益的高低，及時體現高校資金回收情況。指標指越小，說明高校應收款項對資金的占用越小，營運風險越小。根據我國高校現狀，該指標值應控制在50%以內。應收款項占流動資產比率=年末應收款項余額/年末流動資產×100%。(3)招生計劃現金比率。該指標是指當年實際收到的學費與應收取的學費之比。學費是高校預算收入的重要組成部分，因此該指標有效衡量了高校財務管理水平。該指標為極大型變量指標，最大值為1.0，即當年所有學生均已繳納學費。若有近50%學生欠費，就可認定已出現財務風險。招生計劃現金比率=當年實際收到的學費/當年應收取的學費。
3.3收益能力指標
(1)資產創收率。該指標是教育補助收入、科研補助收入、教育事業收入和科研事業收入的加總與資產總額之比。高校資產的主要投資產出體現在教育和科研成果收入，所以該指標較好地反映了高校資產的收益能力。資產創收率=(教育補助收入+科研補助收入+教育事業收入+科研事業收入)/資產總額。
3.4發展能力指標
(1)貨幣資金余額增長率。該指標是指年末貨幣資金與年初貨幣資金的差額與年初貨幣資金之比。該指標值較好地反映了高校財務調控能力，指標值越大，說明支付能力越強，進而有助于高校可持續健康發展。貨幣資金余額增長率=(年末貨幣資金－年初貨幣資金)/年初貨幣資金。(2)固定資產增長率。該指標是高校年末固定資產總額與年初固定資產總額的差額與年初固定資產總額的比率，反映了高校固定資產增長程度。該指標屬于區間型變量指標，體現高校資產管理效果。該指標值越低，說明高校發展潛力欠佳，該指標越高，說明資金有風險。固定資產增長率=(年末固定資產總額－年初固定資產總額)/年初固定資產總額。(3)自籌能力比率。該指標是事業收入、附屬單位上繳收入、經營收入和其他收入的加總與本期收入之比，可以衡量高校除財政撥款外多渠道籌資能力。該指標值越大，表明高校自我籌資能力，進而看出高校的自我協調發展能力越強。自籌能力比率=(事業收入+附屬單位上繳收入+經營收入+其他收入)/本期收入總額×100%。
3.5非財務指標
(1)新生報到率。新生報到率反映了高校的美譽度及聲譽，一定程度上能體現高校的綜合評價度。新生報到率=當年報到新生數/當年新生錄取數×100%。(2)生師比率。生師比率反映高校人力資源利用率，生師比應符合高校基本辦學條件要求，在合適的范圍內。生師比率=在校學生年平均數/教師年平均數×100%。(3)畢業生就業率。畢業生就業率高低可以作為高校專業設置或調整的依據。分為初次就業率、年底就業率或畢業后半年的就業率。畢業生就業率=畢業生就業人數/畢業生總數×100%。
4高校財務風險防范措施
4.1加強內部控制建設
為更好地規劃高校各項經濟活動，高校應制定完善的內部控制制度，建立有效合理的審批授權機制，尤其對于大額資金經濟業務必須執行嚴格的審批制度，并設立多層次監督體系，從事前、事中、事后各方面保證高校正常運作。
4.2強化預算管理
財務風險控制需加強預算編制、預算執行、預算調整的規范。首先，應將財務信息公開作為高校質量體系建設的重要內容，積極推進預算標準和程序公開，預算執行情況及決算情況公開。其次，應改進預算編制方法，主要從加強預算管理責任、制定科學的預算標準、細化預算項目等方面考慮。
4.3優化融資結構
新形勢下高校應克服對財政撥款的過度依賴，積極推進多渠道籌資方式，逐步建立政府、社會、市場三位一體的籌資模式。在政府主導下，積極通過市場自有機制和社會各種資源的有效優化配置來合理分攤高校教育成本。
4.4建立可行的財務風險預警系統
高校應在現有的會計核算基礎上，根據高校實際構建適合高校本身的預警指標體系，設置預警值，由預警組織機構定期及不定期提交財務風險預警分析報告，適時對高校風險點進行排查及整改，以提高高校財務管理水平。
5結語
高校財務風險預警指標體系的構建目的在于全方位地量化評價高校面臨的財務風險，為高校決策管理層提供風險管理決策依據，指導高校事前、事中、事后綜合監測財務狀況及風險水平，及時做出高校財務風險防范措施。本文針對高校財務風險預警指標體系的構建研究，只是從總體角度出發，尚不具體，各高校在實際運用時可結合自身實際合理設置指標預警值，從而達到有效監測財務風險的目的，并針對預警結果及時采取預防措施，不斷提高財務管理水平及風險防范能力。
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本文選取我國軍工類上市企業作為研究對象，在對軍工上市企業進行特性及財務風險分析的基礎上結合文獻研究，提出了軍工企業財務風險預警指標體系，并進一步運用統計分析方法建立了上市軍工企業財務風險預警模型。
一、上市軍工企業財務風險預警指標體系建立
為了能使構建的財務風險預警模型能更符合上市軍工企業的實際，在指標選取上盡可能地考慮上市軍工企業的特征，并融入了部分非財務指標作為最終的財務風險預警指標體系。
在財務指標方面，根據財務管理的有關理論，為了盡可能全面地反映研究對象的財務狀況，首先確定了償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力、現金流量能力五大類指標。另外由于軍工企業具有明顯的特殊性，因此在財務比率指標的選取上也應體現行業特點，對不能明顯反映軍工企業經營狀況的財務指標進行了剔除。經過對各類財務指標進行選擇和細分，最終確定了26個指標建立起財務風險預警的財務指標體系。見表1。
在非財務指標確定的過程中，從股權構成方面、軍品業務方面、關聯交易三個方面考慮，在文獻研究的基礎上提出了以下假設：
假設l：國有股比例與企業的財務狀況呈負相關關系；
假設2：法人股比例與企業的財務狀況呈正相關關系；
假設3：軍品收入比例與企業的財務狀況呈正相關關系；
假設4：關聯交易額比例與公司財務狀況呈負相關關系；
假設5：上市公司擔保率與公司財務狀況呈負相關關系。
上市軍工企業財務風險預警指標體系的各財務指標與非財務指標及其計算公式如表1所示。
二、上市軍工企業財務風險等級評價指標篩選
采用前文所建立的財務指標體系，以我國軍工上市企業的26項財務指標作為樣本變量。根據主成分分析法的原理，利用統計分析軟件SPSS11.5對原始指標進行篩選。
從分析結果中的總方差解釋表中可以得出，第一主成份（Component）的特征值為8.478，它解釋了31.4%的方差；“Cumulative%”表示累計的方差解釋程度或累計方差貢獻，26個變量解釋了全部的方差，累計數為100%。
從主成份的特征值表中，根據特征值大于1及方差累計貢獻率大于85%的原則，從26個變量中提取前6個主成份，這6個主成份析方差累計貢獻率達到86.33%，也就是說這6個主成份可以解釋大部份方差，利用所提取的主成份可以反映樣本86.33%的變量信息，這樣便使26個指標簡化為6個主成份而不損失大部分信息。為了進一步理解公共因子的實際意義，本研究中使用了正交旋轉中的方差最大法進行轉換。
因子1主要由X12、X13、X14、X15、X16解釋，基本上反映了我國上市軍工企業盈利能力；
因子2主要由X1、X2、X3、X4、X3解釋，基本上反映了該類企業的償債能力；
因子3主要由X19、X21、X22解釋，反映了企業的成長能力；
因子4主要由X7、X9、X10解釋，反映了企業的資產管理能力；
因子5主要由X24、X25、X26解釋，反映了企業的現金流量情況。為了方便建立模型，在此把選出來的6個主成分進行重新命名，分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6。
三、上市軍工企業非財務類指標驗證與篩選
在前文的分析中，依據對前人的文獻研究以及上市軍工企業特征選出了三大類共5個非財務類指標，但是這些指標都是依據文獻研究所提的假設，在具體的研究中還需要對各個指標進行相關性分析，以驗證各指標與財務狀況之間的關系是否顯著。
首先選取研究變量。本研究中的變量包括了因變量和自變量兩個變量，其中因變量企業財務狀況由企業的經營績效來表示，在量化分析中一般選取凈資產收益率代表這一變量，用Y代表；自變量則由本研究所選取的5個非財務類指標組成，即國有股比例、法人股比例、軍品收入比例、關聯交易比、上市公司擔保率，分別用N1、N2、N3、N4、N5表示。
根據SPSS11.5統計軟件中的二元變量相關性分析，初步得到軍工上市企業財務狀況與其假設提出變量之間的關系。從各變量之間的相關系數可看出，國有股比例、軍品銷售額占主營業務收入的比率、上市公司擔保率三個變量與凈資產收益率都有著較高的相關度，而且支持上文的假設情況，可以作為入選的非財務指標。其他指標與因變量也有一定的相關度，但相關程度比較低，因此認為這些變量與反映企業經營績效進而代表財務狀況的凈資產收益率之間沒有顯著相關關系。
因此，經過對53家軍工上市企業數據進行的相關性分析，提取出國有股比例、軍品銷售額占主營業務收入的比率、上市公司擔保率這三個指標作為建立上市軍工企業財務風險預警模型的非財務變量。
四、基于判別分析法上市軍工企業財務風險預警模型構建與驗證
基于判別分析法，對上市軍工企業財務風險預警模型進行如下構建與驗證：
第一，對樣本企業進行聚類分析。本文選取了聚類分析來對我國上市軍工企業進行分類，盡量消除主觀因素的影響，提高分類的科學性，考慮到實際情況中有些公司的財務狀況處于中間狀態，將我國上市軍工公司分為三類即財務危機公司、非財務危機公司（不會發生財務危機公司）和中間狀態公司（財務狀況一般公司），以更好地反映整個行業的財務狀況。
本次研究選取前文中用主成分分析方法提出的6個財務指標以及經過相關性分析的3個非財務指標總共9個因子做為變量，用SPSS軟件中的聚類分析模塊進行分析。考慮到現實中存在部分企業的財務狀況居于中間位置的情況，本文認為把我國上市軍工企業的財務風險類型分為三類（3 Clusters）更為合理。接下來選取聚類分析法中的完全連接法（Furthest neighbor）做為具體的聚類方法，在輸出的結果中選擇聚類歸屬表，直觀地表示本次聚類分析的結果。如表2所示。
第二，上市軍工企業財務風險預警模型構建。在模型構建之前，通過對我國上市軍工企業財務風險預警的判別函數進行的有效性檢驗、協方差相等的Box檢驗以及函數的擬合優度檢驗，表明該判別函數是有效的。在這些檢驗分析的基礎上結合結構矩陣，就可以得到非標準化判別函數，如下表給出了標準化和非標準化的典則（Canonical）判定函數系數值，據此可構造標準化和非標準化的典則判定函數，系數值如表3所示，用以計算每一條記錄在領域圖（Territorialmap）中的坐標值。
其中的標準化是指原始變量的標準化，使用典則函數需要先計算出坐標值，然后查領域圖或者計算該點離各點心的距離，在設定判別規則時還要考慮如何確定閾值點，較為繁瑣。而采用Bayes準則構造出的Fisher判別函數就可以用原始變量直接進行判別，簡便又不失判別的準確性。
表4即是所得到的費歇（Fisher）線性判別函數的系數，從而就可以得出包含9個變量的判別分析的Fisher線性判別函數模型，由于本文是將樣本分為三類，在判別分析中需對這三組進行兩兩對比分析，故判別模型函數為三個。
依據上表中的判別函數系數數據，這三個函數的表達式為：
Y1=0.477X1+0.106X2+0.457X3+0.433X4+0.916X5-0.743X6+ 0.811X7-0.647X8+0.792X9-1.417
Y2=-0.259X1+0.773X2-2.627X3-3.754X4-4.683X5+1.853X6-
6.130X7+2.376X8+0.593X9-11.057
Y3=-13.003X1-7.042X2-0.579X3+5.777X4-4.053X5+13.025
X6+6.309X7+0.925X8-8.734X9-57.362
其中，Y1，Y2，Y3分別表示無警類、輕警類、巨警類企業的函數判別值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9分別代表我國上市軍工企業盈利能力、償債能力、成長能力、現金流量情況、資產管理能力（由X5、X6共同反映）、國有股比例、軍品銷售占主營業務收入的比例、上市公司擔保率。
在判別模型建立以后，為了更直觀地確定企業的財務風險類別，還需要確定模型的判別規則。本文建立的我國上市軍工企業財務風險預警模型實質上是采用貝葉斯準則構造出的費歇判別函數，因此本文所采用的判別準則也是貝葉斯判別準則，具體是將每一家企業的9個因子值分別代入模型的三個判別函數中，計算每個企業的三個判別函數值，以這三個函數值最大的一個做為分類標準，即得分最高的一類就是該企業所屬的類別。利用這樣的判別準則就可以把每家企業的數據代入模型進行具體的判別分析了。
第三，上市軍工企業財務風險預警判別模型的判別效果檢驗。對于建立的財務風險預警模型，模型本身是一方面，其實最關鍵的還是要看該模型的判別效果如何，準確度有多大。因此，就有必要對模型的判別效果進行分析檢驗。本文選取交互驗證法對模型2008年的判別效果進行驗證，并引入模型外部數據進行檢驗，即將2007年和2006年我國上市軍工企業的財務指標代入模型中進行驗證。從2008年、2007年、2006年的預測效果看來，如表5所示模型對3年的預測準確率逐漸呈下降趨勢，離建立模型年度越近，預測的精度越高，這也符合一般模型離預測期限越近，預測效果越好的客觀規律。
通過以上研究表明，該模型的預測效果是可觀的，可以作為上市軍工企業避免財務危機發生的有效措施。如果上市軍工企業采用本文所構建的模型進行預警管理，就可在財務風險惡化的前一年或前兩年對企業所存在的財務風險采取針對性的管理措施，從而有效地防范財務危機的發生。
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關鍵詞：交通運輸企業 財務指標 財務風險 財務風險預警
一、引言
交通運輸業是現代國民經濟的基礎設施行業，具有著完全競爭與部分行業壟斷相結合、社會意義較為重要的特征。由于市場瞬息萬變和難以預測、客觀環境復雜以及管理者素質水平有限，均使得風險常常存在，財務風險也隨之應運而生。這些風險是：（1）籌資風險。目前交通運輸企業投資主要來源于外部融資。外部籌資包括股權籌資與借貸籌資兩種形式。目前國內交通運輸類上市公司只有77家，因此，交通運輸類企業主要是以借貸融資的方式來籌集資金，而如果借入的資金不能夠產生預期經濟效益，就會導致交通運輸企業集團不能夠按時還本付息，使得企業集團可能付出更高的代價，甚至于陷入到破產倒閉的財務危機之中。（2）投資風險。即企業集團投入了一定資金后，因市場環境變化等多因素影響，最終導致實際收益與預期收益發生了偏離進而造成的損失。它主導著資金循環過程中所有風險，制約著財務風險中其它類型風險的發生及其發展程度。投資風險包括兩部分，一部分來自于短期投資，一部分來于自長期投資，其中比較重要的是長期投資風險。如高速公路的BOT項目，項目建設期、竣工期大大晚于預期；不能夠完成項目的建設或完成的項目不能夠達到預期的設計標準，施工的成本超過預算的成本，這些均可能導致企業面臨巨大的投資風險，甚至可能使一個企業陷人嚴重的財務危機中。（3）資金回籠風險。在公司開始經營運轉的過程中，投入的資金會以各種各樣的形式出現，因此存在著技術和經濟貶值的風險。如國內的貨物運輸企業為了擴大市場占有率，通常會先提供貨物運輸服務，然后再與客戶定期結算，這樣更容易保留穩定客戶，但隨之便產生了各種應收款項，增加了壞賬發生的可能性，進而加大了資金回收的風險。（4）外匯風險。交通運輸企業集團所而臨的外匯風險：一是經濟風險，即企業集團在向國外銷售或購買商品、勞務時，會由于不利的匯率變動使成本增加或收入減少的風險。這種風險發生于匯率變動之后，其特點是具有長期性和持續性。二是交易風險，即從交易達成時起到款項支付或收訖的這段時間產生的風險，它在匯率變動之前產生，于匯率變動之后結束。三是折算風險，即企業集團的母公司，在編制用外幣計量的子公司合并財務報表時所產生的風險，這種風險和交易風險一樣，在匯率變動的時侯已經成型，是一次性的風險。如果不能有效規避和防范各種財務風險，必將威脅到企業的生存與發展，使之陷入財務失敗的困境，最終導致倒閉破產。因此，建立交通運輸業財務風險預警模型，及時診斷出財務危機信號，進而采取解決對策，對于保障交通運輸企業的安全健康和可持續發展，有著極其重要的意義。
二、研究設計
（一）預警指標設計 交通運輸企業包括鐵路運輸、水上運輸、公路運輸、管道運輸業、航空運輸、倉儲物流和交通運輸輔助業等行業。我們在選擇指標的時候，如果指標選取的不全面，可能就會遺漏某些較為重要的預警指標，從而有損綜合評價的客觀全面性；但如果指標選取的過多，范圍太大，可能會造成評價工作不經濟。鑒于以上原則，交通運輸企業財務預警指標體系的主體應該是企業財務評價指標體系。經過分析企業財務評價指標體系的具體內容，在交通運輸企業預警指標體系中，仍需反映企業基本績效的四個方面因素，即財務效益狀況、資產管理效率、償債能力狀況和成長能力狀況。主要預警指標參見表（1）。為便于對指標進行量化處理，結合交通運輸企業管理的特點和各指標的行業標準，每一指標都被定義了三種狀態，每種狀態分別表示不同程度的風險。狀態A表示財務情況較好；狀態B表示財務情況一般；狀態C表示財務情況較差。預警指標體系見表（2）。
（二）樣本的選取 樣品材料主要是從經濟一般上市公司金融數據庫系統。由數據源和數據可靠性約束，研究樣本來自上市公司。由于交通行業上市公司77只，特別是破產的公司很少發生，所以唯一的選擇和交通運輸企業的經營特點，金融結構類似于樣本公司。上市公司在圣類企業定義為“財務失敗”或“金融危機”的企業。本文的樣本資料主要來源于CCER中一般上市公司的金融數據庫系統。受信息來源和可靠性約束，本文研究的樣本均來自上市公司。由于國內交通運輸行業上市公司只有77家，加之破產公司鮮有出現，所以選擇與交通運輸企業集團的經營特點、財務結構等相似的樣本公司。如果上市公司某年出現于ST類企業名單中，則被認定為“財務失敗”或“財務危機”的公司。交通集團及與交通集團經營特點、財務結構等有相似的樣本公司；2007-2008年被ST、未被ST的公司，并要求獲得兩年前的資料；為了適應本文的需要，研究時我們隨機抽取了88家交通運輸業上市公司及財務結構類似的上市公司作為構建模型的樣本。
（三）模型變量的選擇 本文根據交通運輸企業的特點選取了10個變量：X1： 凈資產收益率（營業利潤）X2： 資產收益率X3： 凈利潤率X4： 營業收入增長率X5： 營業利潤增長率X6： 流動比率X7： 現金流動負債比率X8： 資產負債率X9： 應收賬款周轉率X10： 資產周轉率。
（四）預警模型的建立 運用SPSS 16.0軟件，按照上述確定的10個研究變量，對這88家樣本企業進行主成分分析。可以得出以下結果：從表（3）（方差解釋表）來看，對于這10個指標的信息，當選取7個主成分因子時，其信息量達到了94.237%，基本上保留了原來的指標信息。從表（4）（旋轉后的因子載荷矩陣）來看，第一主成分FAC1_1與X6： 流動比率、X7： 現金流動負債比率、X8： 資產負債率三個指標的因子負荷能力遠大于其他一些指標，可見，從這3個變量，反映企業的償債能力。所以FAC1_1可表示償債能力主成分。FAC2_1主要由變量 X1： 凈資產收益率（營業利潤）、X2： 資產收益率兩個變量解釋，這兩個變量均反映企業的盈利能力，因此FAC2_1表示的是企業盈利能力主成分。FAC3_1主要由變量X3： 凈利潤率解釋，該指標屬于盈利能力的指標，由此FAC3_1與FAC2_1主成分一樣，表示的是企業的盈利能力主成分。FAC4_1主要由變量X10： 資產周轉率解釋，該變量反映了企業的營運能力，所以FAC4_1表示的是是企業的營運能力主成分。FAC5_1主要由變量X5： 營業利潤增長率解釋，該指標也屬于發展能力的指標，因此FAC5_1代表的是企業發展能力主成分。FAC6_1主要由變量X9： 應收賬款周轉率解釋，該指標屬于營運能力指標，因此FAC6_1與FAC4_1主成分一樣也代表的是企業營運能力主成分。
三、實證檢驗
（一）回歸分析 在上述主成分分析的基礎上，得出了7個主成分因子。結果見表（6）。可見，由“B”列的系數可以得出的交通運輸業財務風險預警模型為：P=1/1+e-z（Z=-3.705*FAC1_1-7.453*FAC2_1
-5.927*FAC3_1+ 3.007*FAC4_1 + 2.522*FAC5_1 - 3.208*FAC6_1- 3.206*FAC7_1-2.132）。其中：P表示上市公司面臨財務危機的概率；FAC1_1表示償債能力主成分因子；FAC2_1表示盈利能力主成分因子；FAC3_1表示盈利能力主成分因子；FAC4_1表示營運能力主成分因子；FAC5_1表示發展能力主成分因子；FAC6_1表示營運能力主成分因子；FAC7_1表示發展能力主成分因子。因此，交通運輸企業的財務狀況主要由這7個主成分因素決定。利用此處得到的最終預警模型，就可以對交通運輸企業的財務狀況進行預測，當預測的概率大于0.5時，就推斷其兩年后將會發生財務危機，否則就推斷其兩年后將不會發生財務危機。通過運用Logistic回歸分析，得出了該模型的預警結果，見表（7）。對于Logistic 回歸分析的結果，在88個樣本單元中，有7個被判錯。其中在36個財務危機公司中，有2個被判錯，準確率達到了94.4%；在52個非財務危機公司中，有5個被判錯，準確率達到了90.4%，總體準確率達到了92%。可以看出，這個預警結果準確率很高，表明了該預警模型具有很高的實用價值。
（二）交通運輸業財務風險預警判別模型的運用測試 為檢驗所構建的判別模型的有效性，在非ST類上市公司的交通行業企業中隨機選取了2006年20家交通運輸業上市公司的年報進行模擬財務預警，將20JI家公司財務數據標準化后代入因子得分方程，得到FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1、FAC5_1、FAC6_1、FAC7_1等7個主成分因子，再代入最終回歸模型，最后判別結果見表（8）。利用本報告所構建的交通行業財務預警模型的警戒線為0.5。根據證券之星網2006年交通運輸行業上市公司公布的財務數據所得到的判別值中，代號為600591上海航空公司和600115 S東航公司判別值大于0.5，屬于應予以警示的公司范疇；其余18家交通運輸企業上市公司屬于財務健康公司。經調查了解與企業的實際情況相符。經分析可知兩家公司發生財務危機的原因是營運效率低，盈利能力差導致負債率高，所以要擺脫困境首要企業要擺脫困境，避免財務危機的發生，首先必須解決的問題就是如何扭虧為盈，提高營運效率創造真實的利潤與現金增量。
四、結論
財務風險的控制和管理是我國交通運輸企業財務管理中的重要內容之一。為提高財務風險的控制和管理，要做的第一件事是如何進行財務風險的預警，使企業采取有效的措施來規避財務風險，并將損失降到最低。 本文結合了交通運輸企業的特點，在保證財務指標的可靠性基礎上，建立了能夠全面反映交通運輸業財務風險的預警指標體系，并進行了模型適用性的驗證分析，使財務風險預警指標及風險評價指標具有了動態的可控性，從而保證了交通運輸業財務風險預警及風險評價的實用性。
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