財(cái)務(wù)風(fēng)險評價的概念精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨(dú)特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾?zhǔn)備了不同風(fēng)格的5篇財(cái)務(wù)風(fēng)險評價的概念，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

【關(guān)鍵詞】 風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng);財(cái)務(wù)知識管理;本體

財(cái)務(wù)風(fēng)險管理是企業(yè)風(fēng)險管理的一個重要組成部分,是企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的集中體現(xiàn)。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警是財(cái)務(wù)風(fēng)險管理發(fā)展的一個新階段。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警的重點(diǎn)是抓住小范圍、低程度的財(cái)務(wù)風(fēng)險事件與財(cái)務(wù)狀況變化,采取控制措施,防止小事件引發(fā)大風(fēng)險而使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。21世紀(jì)的經(jīng)濟(jì)是世界經(jīng)濟(jì)一體化條件下的經(jīng)濟(jì),是以知識決策為導(dǎo)向的經(jīng)濟(jì)。企業(yè)管理進(jìn)入知識經(jīng)濟(jì)時代,企業(yè)的工作環(huán)境和工作內(nèi)容都徹底發(fā)生了變化,知識管理的理念和方法不斷滲透到財(cái)務(wù)管理中,為財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新提供了機(jī)遇。而財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警是一項(xiàng)重要的知識依賴的技術(shù)工作,在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險管理中如何引入知識管理的理念和方法,構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),幫助管理者準(zhǔn)確地了解企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,指導(dǎo)風(fēng)險應(yīng)對工作的開展,從而降低經(jīng)營風(fēng)險,減少財(cái)務(wù)損失,是企業(yè)管理者關(guān)注的問題。本文運(yùn)用知識本體(ontology)方法研究財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警管理,探索科學(xué)化、智能化和系統(tǒng)化的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警機(jī)制。

一、基于知識本體的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)需求分析

財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)是現(xiàn)代企業(yè)預(yù)測和防范風(fēng)險的一個重要工具,它在收集大量相關(guān)信息的基礎(chǔ)上,借助計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、概率論和模糊數(shù)學(xué)等方法,設(shè)定風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系及其預(yù)警警戒線,捕捉和監(jiān)視各種細(xì)微的跡象變動,對不同性質(zhì)和程度的財(cái)務(wù)風(fēng)險及時發(fā)出警報,提醒決策者及時采取防范和化解風(fēng)險的措施。可見,財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)建立的關(guān)鍵是如何有效地捕獲企業(yè)內(nèi)外部信息并形成有用的知識,有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識系統(tǒng)應(yīng)滿足如下四點(diǎn)需求。

一是信息收集與轉(zhuǎn)換功能。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識系統(tǒng)應(yīng)通過收集與企業(yè)經(jīng)營相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策、國內(nèi)外市場競爭狀況、企業(yè)本身的各類財(cái)務(wù)信息和生產(chǎn)經(jīng)營狀況信息,并進(jìn)行分析轉(zhuǎn)換,按一定形式和規(guī)則存入知識庫。

二是預(yù)警指標(biāo)管理與更新功能。系統(tǒng)應(yīng)建立起財(cái)務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系,并根據(jù)其中的評價指標(biāo)計(jì)算公式,利用財(cái)務(wù)風(fēng)險信息子系統(tǒng)提供的資料,計(jì)算出具體的指標(biāo)值,供綜合評價和預(yù)警使用。

三是財(cái)務(wù)風(fēng)險綜合評價功能。系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)已計(jì)算出的各種風(fēng)險指標(biāo)的值,利用各種科學(xué)的綜合評價模型和預(yù)測模型,對企業(yè)目前的財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行綜合評價和對企業(yè)未來的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測。該功能是根據(jù)對企業(yè)運(yùn)營過程跟蹤、監(jiān)測的結(jié)果,運(yùn)用現(xiàn)代企業(yè)管理技術(shù)和企業(yè)診斷技術(shù)對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的優(yōu)劣作出判斷,找出企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)行中潛在的危險。

四是財(cái)務(wù)風(fēng)險報警功能。系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)已計(jì)算出的反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的風(fēng)險指標(biāo)值、綜合評價值以及預(yù)測值,按照一定的報警模式發(fā)出不同程度的警報。

筆者在財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理研究中引入本體的概念,本體原本是一個哲學(xué)上的概念,用于研究客觀世界本質(zhì)。在本體中概念的關(guān)系可以被描述得更加廣泛、詳細(xì)、深入和全面,通過對概念添加屬性值,以及在屬性與屬性之間添加映射關(guān)系,一些不便描述的語義關(guān)系就可以清晰地描述出來。同時,在本體中可以使用形式語言,這就為實(shí)現(xiàn)知識檢索創(chuàng)造了條件。在對財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識形式化定義后,本體概念模型能夠?qū)崿F(xiàn)對財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識理解的唯一性和精確性;另外,利用本體技術(shù)對知識的聯(lián)系進(jìn)行形式化映射,可以產(chǎn)生和約束新的知識規(guī)則,增加財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識本體表示方法的實(shí)用性。

二、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)知識本體建模

通過分析財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域知識的概念、關(guān)系和知識結(jié)構(gòu),采用分層次的思路建立財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域本體,并分別對財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警評價模型、指標(biāo)體系和財(cái)務(wù)狀況監(jiān)控知識與案例進(jìn)行形式化描述。本系統(tǒng)模型建立概念本體,評價模型本體、指標(biāo)本體、資源本體和通訊本體等。下面以財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型概念本體為例說明財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識本體建模。

概念本體是用來描述某個領(lǐng)域內(nèi)的一些基本概念和概念之間關(guān)系的本體,這些概念是被該領(lǐng)域內(nèi)人們所共同認(rèn)可的,概念是對事物認(rèn)知的抽象,包含的內(nèi)容很廣,與模型相關(guān)的內(nèi)容有:關(guān)系、函數(shù)、公理與實(shí)例等;關(guān)系表達(dá)了財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域內(nèi)概念間的互相作用,n個概念之間的關(guān)系可以表示為 R:Cl×C2×…×Cn;函數(shù)是一種特殊的概念關(guān)系,表示在n元關(guān)系中確定了n-1個概念,則第n個概念是唯一的,即F:Cl×C2×…×Cn-1Cn;公理表示永遠(yuǎn)為真的概念,即真命題;實(shí)例是具體的模型元素。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型概念本體形式化定義如下。

CO::=(Fn,Cc,R,Ac,Ic)。

其中,Fn是領(lǐng)域名,Cc是領(lǐng)域內(nèi)的術(shù)語集,R是關(guān)系集,Ac是公理集,Ic是實(shí)例集。

R形式化為:R::=(Ra,Rc),Ra是Cc上的屬性集,形式化為:Ra::=(dc:Identifier,dc:Title,dc:Creator,dc:Description,dc:Date),前綴dc表示重用DC元數(shù)據(jù)集中的標(biāo)識符、題名、創(chuàng)建者、描述及日期元素;Rc是術(shù)語間的關(guān)系集,Rc域是Cc1×Cc1,形式化為:Rc::=(SubConceptOf,SuperConceptOf,IsPartOf,HasPart,Equal,Pre,Next),SubConceptOf和SuperConceptOf

是包含和被包含的關(guān)系,IsPartof和HasPart是聚集關(guān)系,Equal是等價關(guān)系,Pre描述了概念和概念之間的直接前驅(qū)關(guān)系,Next描述了概念和概念之間的直接后繼關(guān)系。Ac是公理集,Ac形式化為:Ac::=(SubConceptOfSuperConceptOf-,IsPartOfHasPart-,PreNext-,IsPartOfIsPartof*,HasPartHasPart*,EqualEqual*,……),表達(dá)了SubConceptOf和SuperConc-

eptOf,IsPartOf和HasPart,Pre和Next都是逆反關(guān)系,IsPartOf和HasPart和Equal都是可傳遞的。Ic形式化為:Ic::=(IRa,IRc),IRa是屬性集實(shí)例,IRc是概念的關(guān)系實(shí)例。

概念是對人類知識的抽象,概念本體是按照分類法來組織領(lǐng)域概念及其客觀關(guān)系的,概念本體作為一類獨(dú)立的本體存在,由領(lǐng)域?qū)＜一蛑R工程師管理。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型概念本體的描述說明如下:

Fn=財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型;

Cc=(Z計(jì)分模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,多元邏輯(logit)模型,F計(jì)分模型……);

IRa={(“Prop1”,“Z計(jì)分模型”,“Z-score”,“通過將反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)(X1,X4)、獲利能力指標(biāo)(X2,X3)和營運(yùn)能力指標(biāo)(X5)五種財(cái)務(wù)比率有機(jī)聯(lián)系起來,綜合分析預(yù)警企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險。”),(“Prop2”,“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”,“Artificial-Neural-Network”,“通過大量神經(jīng)元的復(fù)雜連接,采用由底到頂?shù)膶W(xué)習(xí)方法,以自組織和非線性動力學(xué)所形成的并列分布方式處理非語言化的財(cái)務(wù)模式信息,達(dá)到預(yù)警企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的目標(biāo)”),……};

IRc={SubConceptOf(財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型,Z計(jì)分模型),SubConceptOf(財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警定量模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型),IsPartOf(Z計(jì)分模型,函數(shù)形式),IsPartOf(Z計(jì)分模型,參數(shù)指標(biāo)),IsPartOf(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,模型算法),IsPartOf(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入矩陣),……}。

三、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理系統(tǒng)框架

通過分析基于本體的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識模型及需求,本文提出財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理系統(tǒng)框架如圖1所示。

基本的知識管理活動包括知識的創(chuàng)造、發(fā)現(xiàn)、存儲和應(yīng)用,財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理將這些活動整合為財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識的獲取、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識的存儲與推理、財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識的應(yīng)用與預(yù)警三個主要過程。財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警以企業(yè)經(jīng)營績效為基礎(chǔ),充分認(rèn)識財(cái)務(wù)風(fēng)險的本質(zhì)并在更廣泛的領(lǐng)域內(nèi)選擇相關(guān)的預(yù)警指標(biāo),通過綜合評價企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警。本財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型由獲利能力、償債能力、經(jīng)濟(jì)效率和發(fā)展?jié)摿λ膫€方面的評價構(gòu)成,獲利能力和償債能力是公司財(cái)務(wù)評價的兩大基本部分,而經(jīng)濟(jì)效率高低又直接體現(xiàn)了公司的經(jīng)營管理水平,公司的發(fā)展?jié)摿τ绕渲档弥匾?公司理財(cái)?shù)哪繕?biāo)是財(cái)富最大化,良好的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)不應(yīng)僅僅關(guān)注目前的運(yùn)營狀況。在具體預(yù)警指標(biāo)的選取方面,考慮到各指標(biāo)間既能相互補(bǔ)充,又不重復(fù),盡可能全面綜合地反映公司運(yùn)營狀況,故每個預(yù)警模塊各取兩個最具代表性的指標(biāo)。系統(tǒng)從定量和定性兩個角度利用財(cái)務(wù)本體知識對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價,本體風(fēng)險評價模型利用本體推理與財(cái)務(wù)知識庫得出的各指標(biāo)值,代入建立的財(cái)務(wù)風(fēng)險綜合評價模型,進(jìn)行風(fēng)險評估,具體的評價模型可根據(jù)風(fēng)險案例庫的匹配情況,選取合適的模型,如層次分析模型或模糊評價模型等。

在企業(yè)內(nèi)外部信息集成與知識獲取部分,利用本體技術(shù)、知識集成技術(shù)、多種檢索技術(shù),對財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識進(jìn)行數(shù)字化語義處理;系統(tǒng)按照本體論思想對知識進(jìn)行分類標(biāo)注,組織到知識庫中,形成財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域概念集;這種框架便于實(shí)現(xiàn)本體知識獲取、存儲、檢索等功能,并方便財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識集成、共享、發(fā)現(xiàn)和重用。本框架一方面從技術(shù)角度針對財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理提出了全面的解決方案;另一方面,通過引入本體技術(shù),本框架在一定程度上能夠使知識提供者和知識需求者之間盡可能無歧議地相互理解,并且能夠表達(dá)組織內(nèi)知識提供者和知識需求者的原始思想。這將使得財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理能夠更廣泛地應(yīng)用于各種類型的組織中,為組織的財(cái)務(wù)風(fēng)險管理在技術(shù)上提供支持。

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險管理是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,隨著知識經(jīng)濟(jì)時代的到來,信息革命和經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程日趨加快,財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識系統(tǒng)研究有著廣闊的發(fā)展前景,日益被人們所關(guān)注。本文采用本體方法為財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域知識建模,并提出基于本體的財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識管理框架,但在財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警知識表達(dá)與推理等方面需進(jìn)一步研究。

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篇2

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險：風(fēng)險評價指標(biāo)

財(cái)務(wù)風(fēng)險是指公司財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)不合理、融資不當(dāng)使公司可能無法按期支付負(fù)債融資所應(yīng)負(fù)的利息而導(dǎo)致投資者預(yù)期收益下降的風(fēng)險。企業(yè)如何認(rèn)識財(cái)務(wù)風(fēng)險，如何減少財(cái)務(wù)風(fēng)險是提高企業(yè)風(fēng)險承受能力，保證企業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。

一、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系概述

1.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險概念

傳統(tǒng)西方經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為企業(yè)風(fēng)險分為經(jīng)營風(fēng)險和財(cái)務(wù)風(fēng)險。西方國家對于風(fēng)險管理的研究始于上世紀(jì)三十年代，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，企業(yè)已經(jīng)建立了風(fēng)險管理職能。雖然已經(jīng)發(fā)展比較成熟，但是國外風(fēng)險管理理念主要針對于如何擺脫財(cái)務(wù)風(fēng)險，而非分析財(cái)務(wù)風(fēng)險形成的原因，同時也沒有關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險如何進(jìn)行預(yù)防的研究。與其面對風(fēng)險、擺脫風(fēng)險，不如分析風(fēng)險、預(yù)防風(fēng)險。因而，財(cái)務(wù)風(fēng)險的管理與控制是今后風(fēng)險管理發(fā)展的方向。

目前，我國對于企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險概念的界定代表性的觀點(diǎn)主要有兩種，一種認(rèn)為企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險來自于籌資、融資活動。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，企業(yè)進(jìn)行籌資所形成的負(fù)債，不僅要償還本金，還需要支付相應(yīng)利息。如果企業(yè)不舉借任何債務(wù)，將不會存在任何風(fēng)險。但是企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，或多或少都可能存在資金流轉(zhuǎn)問題，如果不舉借負(fù)債，勢必會出現(xiàn)經(jīng)營困難。而且這種觀點(diǎn)沒有考慮財(cái)務(wù)杠桿作用，可見這種觀點(diǎn)不具有科學(xué)性。

另一種觀點(diǎn)是廣義的觀點(diǎn)，認(rèn)為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險是在企業(yè)的財(cái)務(wù)活動過程中，由于受到財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)不完善、企業(yè)所在環(huán)境的改變等一些內(nèi)外部的不確定因素的影響，使企業(yè)的實(shí)際收益與預(yù)期收益產(chǎn)生較大的偏差，使企業(yè)蒙受損失的可能性。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，任何一個環(huán)節(jié)或者部門，甚至一筆訂單，都可能引起企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險，如果財(cái)務(wù)風(fēng)險控制不好，就可能導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生損失，甚至導(dǎo)致破產(chǎn)。這種觀點(diǎn)是從企業(yè)整體出發(fā)，結(jié)合整體環(huán)境進(jìn)行的分析，也是我國財(cái)務(wù)風(fēng)險理論中主要的觀點(diǎn)。

2.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的特征

財(cái)務(wù)風(fēng)險具備了風(fēng)險的兩個基本特征：客觀性和不確定性。

首先，財(cái)務(wù)風(fēng)險是客觀存在的。任何企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中都不可避免財(cái)務(wù)風(fēng)險，財(cái)務(wù)風(fēng)險是市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)行下企業(yè)資金運(yùn)動的必然產(chǎn)物。財(cái)務(wù)風(fēng)險受到國民經(jīng)濟(jì)、市場環(huán)境以及國際金融環(huán)境等諸多方面因素的影響。

其次，財(cái)務(wù)風(fēng)險具有不確定性。雖然企業(yè)要面對各種財(cái)務(wù)風(fēng)險，但是風(fēng)險的發(fā)生具有不確定性。什么事件發(fā)生、以何種形式發(fā)生，甚至是否發(fā)生，都不是能夠準(zhǔn)確計(jì)量的。

二、目前的財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系存在的問題

從對當(dāng)前我國企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價的理論研究和實(shí)踐中來看，現(xiàn)有的財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系存在著與企業(yè)經(jīng)營環(huán)境不適應(yīng)、指標(biāo)無法真實(shí)反映企業(yè)情況、缺少行業(yè)針對性的問題，財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系不能很好地應(yīng)用在實(shí)踐中，在對風(fēng)險的有效評價和控制上還有一定的欠缺。

1.與企業(yè)經(jīng)營環(huán)境不適應(yīng)

由于我國的風(fēng)險理論起步較晚，與國外的風(fēng)險管理比起來，理論基礎(chǔ)上，又加上財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系的研究較晚，體系發(fā)展還不夠成熟和完善，在企業(yè)對財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價時，財(cái)務(wù)比率的綜合分析常用的是單量判定模型法，基于這種模型法的體系反映出來的信息量有限，企業(yè)由于使用了較多的抽象概念和函數(shù)，不利于推廣，無法適應(yīng)企業(yè)隨著經(jīng)營規(guī)模擴(kuò)大而日益復(fù)雜的經(jīng)營環(huán)境。

2.指標(biāo)無法真實(shí)反映出企業(yè)情況

評價指標(biāo)對企業(yè)真實(shí)情況分析不足的情況主要表現(xiàn)為對企業(yè)短期償債能力分析不足、對企業(yè)長期償債能力分析不足，對企業(yè)盈利能力分析不足三個方面。

在對企業(yè)短期償債能力進(jìn)行分析時，企業(yè)資產(chǎn)的流動比率和速度比率的指標(biāo)是從資產(chǎn)負(fù)債表的數(shù)據(jù)得出的，它是從靜態(tài)的角度對一定時期內(nèi)的償債能力進(jìn)行分析的-而如果企業(yè)是實(shí)際資產(chǎn)流動的質(zhì)量差，就會高估企業(yè)的流動資產(chǎn)，且這些從財(cái)務(wù)報表中出的數(shù)據(jù)不能將一些影響企業(yè)變現(xiàn)能力和短期債務(wù)負(fù)擔(dān)的因素反映出來，使得出的結(jié)果與實(shí)際情況可能產(chǎn)生偏離。

與短期償債能力分析一樣，評價方法中資產(chǎn)的負(fù)債率和負(fù)債經(jīng)營指標(biāo)不能準(zhǔn)確地估量出企業(yè)的實(shí)際資產(chǎn)，另外，在企業(yè)采取一定的措施對利潤進(jìn)行調(diào)節(jié)時，利息賺取率的指標(biāo)不能對企業(yè)虛增的利潤進(jìn)行辨別，無法真實(shí)地反映出企業(yè)的長期償債能力。

體系中包括銷售凈利潤率、資產(chǎn)凈利潤率等一些盈利能力分析指標(biāo)在對企業(yè)真實(shí)的盈利能力分析上有很大的局限性。

3.缺少行業(yè)針對性

在我國，由于對財(cái)務(wù)風(fēng)險理論的研究還處于初級階段，相對較為完善的財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系不多，企業(yè)在對自身進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險評價時，常常是使用通用的財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系，而不是根據(jù)自身行業(yè)和自身企業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)制定符合自身實(shí)際的風(fēng)險評價體系，這就使得財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系在實(shí)踐應(yīng)用中，不能很好地發(fā)揮出原有的作用。

三、重建企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系

如何重建企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價，是多數(shù)學(xué)者正在研究討論的問題。筆者從企業(yè)經(jīng)營與財(cái)務(wù)管理的角度進(jìn)行結(jié)合，提出以下幾點(diǎn)建議，為增強(qiáng)企業(yè)財(cái)政實(shí)力以及實(shí)際應(yīng)用效果，進(jìn)而可以保障企業(yè)正常運(yùn)行，促進(jìn)企業(yè)良好健康發(fā)展提出改革方向。

1.綜合考慮企業(yè)實(shí)際情況，謹(jǐn)慎選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)。

眾所周知，企業(yè)經(jīng)營過程中風(fēng)險重重，財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取能夠體現(xiàn)出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險大小，進(jìn)而采取相應(yīng)措施。可是目前財(cái)務(wù)指標(biāo)很多，如果每個指標(biāo)都進(jìn)行計(jì)算，雖然可以從多方面反應(yīng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險大小，但是同時會增加財(cái)務(wù)人員工作量，降低工作效率。謹(jǐn)慎選擇和企業(yè)相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，尤其重要。例如，生產(chǎn)制造型企業(yè)可以對營運(yùn)能力方面的指標(biāo)――存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率――等進(jìn)行相應(yīng)分析，分析存貨周轉(zhuǎn)率變化的主要因素，進(jìn)而進(jìn)行改進(jìn)。

2.多角度選擇指標(biāo)

企業(yè)經(jīng)營不是單方面的，著想系統(tǒng)、科學(xué)地了解企業(yè)承受的財(cái)務(wù)風(fēng)險，必須從多方面進(jìn)行評價。在實(shí)際工作中，如果要求財(cái)務(wù)人員從數(shù)學(xué)建模等方面進(jìn)行分析選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)，可能不太現(xiàn)實(shí)，也不易操作。因而，筆者提出，在進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險指標(biāo)選取時，應(yīng)當(dāng)針對研究對象的實(shí)際情況，以能夠?qū)ζ髽I(yè)財(cái)務(wù)狀況作出合理描述為基礎(chǔ)-按照企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)理論，合理選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)，使選擇的財(cái)務(wù)指標(biāo)與企業(yè)的經(jīng)營活動相一致。

3.重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)經(jīng)常使用的指標(biāo)

對于制造業(yè)而言，存貨周轉(zhuǎn)速度快慢、存貨資金占用量是否合理是企業(yè)經(jīng)營中非常關(guān)鍵的信息，“存貨周轉(zhuǎn)率”這樣的指標(biāo)就應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注。不同的行業(yè)不同的企業(yè)都有各自的計(jì)算指標(biāo)，只有將這樣的指標(biāo)持續(xù)關(guān)注，才能提高企業(yè)自身核心競爭力，提高抗風(fēng)險能力。當(dāng)然，重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)也是在全面選擇指標(biāo)的基礎(chǔ)之上擇優(yōu)選擇出來的，其選擇的標(biāo)準(zhǔn)也是圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程。

4.保持財(cái)務(wù)指標(biāo)的動態(tài)性

在財(cái)務(wù)指標(biāo)選取的時候，應(yīng)當(dāng)考慮時效性。如果財(cái)務(wù)指標(biāo)已經(jīng)不能發(fā)映出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險情況，或者已經(jīng)被淘汰，就應(yīng)當(dāng)用其他合適的指標(biāo)進(jìn)行替換。這需要企業(yè)全體部門共同關(guān)注，而不是財(cái)務(wù)部門的責(zé)任。市場變化了，原指標(biāo)的計(jì)算意義不復(fù)存在，就應(yīng)當(dāng)進(jìn)行替換。

5.根據(jù)需要自行設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)指標(biāo)

目前在財(cái)務(wù)管理風(fēng)險控制的理論中，主要涉及了負(fù)債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和成長能力四類財(cái)務(wù)指標(biāo)。企業(yè)在進(jìn)行指標(biāo)選取過程中，如果發(fā)現(xiàn)這幾類指標(biāo)無法反應(yīng)企業(yè)自身財(cái)務(wù)風(fēng)險，可以根據(jù)自身情況進(jìn)行設(shè)計(jì)。當(dāng)然，設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)指標(biāo)主要是針對于企業(yè)內(nèi)部管理進(jìn)行分析，并非對外進(jìn)行公布。

6.單位部門獨(dú)立計(jì)算

篇3

【關(guān)鍵詞】關(guān)聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)挖掘；財(cái)務(wù)風(fēng)險；風(fēng)險評價

對于企業(yè)而言，自身運(yùn)營過程中存在的風(fēng)險因素能否被準(zhǔn)確洞察直接關(guān)系著自身的可持續(xù)發(fā)展，也正是如此，理論界始終關(guān)注企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險或預(yù)警指標(biāo)的選擇和整體模型的構(gòu)建，其相關(guān)理論研究成果也為企業(yè)的持續(xù)、健康運(yùn)營產(chǎn)生了積極影響，但不可否認(rèn)，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型過于苛刻的假設(shè)條件和繁雜的計(jì)算過程也極大限制了理論成果的實(shí)踐效用[1]。伴隨信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字時代的到來一改傳統(tǒng)的假設(shè)分析方法，更強(qiáng)調(diào)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中規(guī)律的呈現(xiàn)，這對于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價而言也帶來了一種全新的方法，即在充分運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)發(fā)展的動態(tài)性，建立更具實(shí)效性和實(shí)踐性的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分析和危機(jī)預(yù)警模型，以確保企業(yè)管理者可以及時發(fā)現(xiàn)運(yùn)用過程中存在的潛在風(fēng)險因素，并采取積極的應(yīng)對措施。基于此，本文擬在充分分析企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，以關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘算法為基本方法、以企業(yè)相關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險指標(biāo)挖掘?yàn)榛痉绞剑云谔綄る[藏于財(cái)務(wù)指標(biāo)體系中的基本規(guī)則），從而發(fā)現(xiàn)真正引致企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的根源之所在。

一、關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)涵及運(yùn)用

數(shù)據(jù)挖掘，也稱為知識發(fā)現(xiàn)，即在海量數(shù)據(jù)中探索隱藏于其中的規(guī)律、規(guī)則的過程[2]。從其發(fā)展過程來看，它最初的思想萌芽于統(tǒng)計(jì)學(xué)，且發(fā)展也以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，在計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛速發(fā)展后，實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)等理論和技術(shù)的融合，最終實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘。可見，這一知識發(fā)現(xiàn)過程的實(shí)現(xiàn)有著兩個充分條件：一是高性能計(jì)算技術(shù)，這是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的必備技術(shù)手段；二是海量數(shù)據(jù)搜集，這是探索基本規(guī)律的必要資料基礎(chǔ)。從數(shù)據(jù)挖掘的使用來看，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用最初始于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，以IBM為代表的企業(yè)率先將其運(yùn)用于自身的相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)，如IBMInteligentMiner[3]；國內(nèi)則主要關(guān)注于數(shù)據(jù)挖掘的算法研究，這就導(dǎo)致研究主體以高校和相關(guān)科研機(jī)構(gòu)為主，其在實(shí)踐方面的運(yùn)用尚不普遍。從20世紀(jì)90年代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出現(xiàn)至今，雖然對其的研究仍是理論界關(guān)注的焦點(diǎn)，但在實(shí)踐領(lǐng)域也有了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展，總體來看，在所有數(shù)據(jù)挖掘方法中以關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘運(yùn)用最為廣泛。因此，本文也將主要以關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法為基礎(chǔ)，將其與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分析相結(jié)合。關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法如下：一是Apriori算法，該方法由A-grawal等首先提出，其基本思想是在所建立的支持度-置信度框架下通過迭代運(yùn)算形成最終所需的頻繁模式集，即在對數(shù)據(jù)庫掃描的基礎(chǔ)上生成首要A候選集，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行支持度計(jì)數(shù)比較（主要采用Apriori算法），形成頻繁集A’，此時，候選集的生成將不再是對數(shù)據(jù)庫的掃描，而是數(shù)據(jù)集A’將以自身鏈接的形式再生成新的候選集B，B仍然采用Apriori算法進(jìn)行支持度計(jì)數(shù)比較形成頻繁集B’。如此反復(fù)，直到得出所有長度L（k≥1）的頻繁項(xiàng)集L’，此時應(yīng)不再產(chǎn)生新的頻繁集項(xiàng)。二是FP-Growth算法，該方法由JiaweiHan等率先提出，克服了支持度閾值較低時運(yùn)用Apriori算法對數(shù)據(jù)庫頻繁掃描所導(dǎo)致的算法性能下降的缺陷[4]。其基本思想是在Apriori算法基礎(chǔ)上引入FrequentPatternsTree重新保存數(shù)據(jù)集，這樣就避免了對數(shù)據(jù)庫的頻繁掃描，且有效縮減了每一條數(shù)據(jù)傳導(dǎo)路徑中節(jié)點(diǎn)的頻繁程度，既強(qiáng)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的緊湊度，又為后續(xù)生成算法中對FP-Tree的快捷拆分提供了方法保障。基關(guān)聯(lián)規(guī)則的交互挖掘則是以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)，專門用于解決最小支持度和置信度閾值未知情況下的數(shù)據(jù)挖掘問題，其最大的特點(diǎn)就在于需要通過實(shí)驗(yàn)和調(diào)整來探知最小支持度和置信度閾值，最終實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)用戶需求的有效滿足；其常用的方法主要包括以下兩類：一是基于Apriori算法的交互挖掘方法，該方法主要以Apriori算法為基礎(chǔ)，試圖通過對已挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則的高效運(yùn)用，從而達(dá)到控制候選集規(guī)模的目的，這樣可以最終實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫測試頻率的有效降低。目前，理論界常用的具體方法包括IUA（IncrementalUpdatingAlgorithm）和NewIUA（NewIncrementalUpdatingAlgorithm）兩類[5]。以IUA為例，對于真正有效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目的的實(shí)現(xiàn)則主要依賴于最小支持度和最小置信度閾值的實(shí)驗(yàn)和調(diào)整，若數(shù)據(jù)庫始終保持不變則支持度和置信度閾值的變化就會引致關(guān)聯(lián)規(guī)則更新，此時可利用已存在的頻繁項(xiàng)集實(shí)現(xiàn)對新的頻繁項(xiàng)集的開發(fā)，即采用增量式更新算法IUA，但對于頻繁項(xiàng)集的劃分容易導(dǎo)致大量無用候選集的產(chǎn)生和有效頻繁項(xiàng)集的誤刪。二是基于模式增長的交互挖掘方法，該方法的主要思想是通過對已發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則使用效率的提升進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對算法效率的改善，其主要改善路徑則是控制頻繁模式樹的重復(fù)構(gòu)建率和減少數(shù)據(jù)庫的重復(fù)掃描次數(shù)。以KhasheiM，Congetal.[6]為代表的研究者就主張以有效的壓縮策略實(shí)現(xiàn)對三個頻繁模式挖掘技術(shù)的匹配，以避免頻繁模式的不斷增加。總體而言，伴隨關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論研究的豐富，其在社會實(shí)踐中的運(yùn)用范圍也不斷擴(kuò)大，已經(jīng)被逐漸應(yīng)用于零售、金融、電子商務(wù)等領(lǐng)域特定產(chǎn)品的研發(fā)中。以美國銀行為例，其目前對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用增長率已達(dá)到15%，同時，還將其充分運(yùn)用于利潤評測模型和風(fēng)險控制模型的構(gòu)建中，實(shí)現(xiàn)了管理效率的有效提升。

二、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分析指標(biāo)體系構(gòu)建

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系的構(gòu)建均建立于評價者或管理者對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的自我認(rèn)知和判別基礎(chǔ)上，具有極大的主觀性，但基于數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)指標(biāo)選擇更強(qiáng)調(diào)指標(biāo)間的相關(guān)性，保障了指標(biāo)選擇的客觀性。目前，理論界普遍采用的指標(biāo)體系通常包括以下方面[7]：一是對企業(yè)營運(yùn)能力的綜合反映，該類指標(biāo)需要充分反映企業(yè)資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)狀況，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對企業(yè)生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)效率的準(zhǔn)確判斷，若經(jīng)營狀況良好則資產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)情況良好，收入也越高。常選用的指標(biāo)包括針對流動性資產(chǎn)周轉(zhuǎn)狀況評價的流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率，以及針對固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)狀況評價的固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。二是對企業(yè)盈利能力的評價，該類指標(biāo)主要與企業(yè)長期盈利能力相關(guān)，雖然企業(yè)短期盈利能力也是投資者關(guān)注的主要指標(biāo)之一，但從財(cái)務(wù)風(fēng)險應(yīng)對角度來看，只有持續(xù)的長期盈利能力才能確保企業(yè)具備有效風(fēng)險對抗能力。常選用的指標(biāo)主要包括毛利率、營業(yè)利潤率、凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率和每股收益指標(biāo)。這些指標(biāo)均與企業(yè)總利潤間呈正相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)盈利能力增強(qiáng)，風(fēng)險的應(yīng)對能力隨之上升。三是對于企業(yè)未來成長潛能的評價，該類指標(biāo)主要是通過對企業(yè)一定時期內(nèi)經(jīng)營能力的判斷進(jìn)而形成對其成長潛在空間的評價，即以當(dāng)前營運(yùn)、發(fā)展?fàn)顩r為評價基礎(chǔ)。常選擇的評價指標(biāo)包括總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率、每股收益增長率和主營業(yè)務(wù)收入增長率。這些指標(biāo)可以在一定程度上反映企業(yè)的資本規(guī)模擴(kuò)張速度、負(fù)債規(guī)模的擴(kuò)展速度以及經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)張速度等，進(jìn)而形成對未來成長潛能的準(zhǔn)確、客觀評價。四是對于企業(yè)償債能力的評價，這又涉及短期償債能力和長期償債能力的分別判斷；對于企業(yè)而言，短期償債能力與未來融資規(guī)模、融資成本息息相關(guān)，常選擇的指標(biāo)主要是企業(yè)的流動比率和速動比率；長期償債能力則直接關(guān)系企業(yè)自身的正常運(yùn)營，若不能按時還本付息則會直接影響企業(yè)自身的可持續(xù)發(fā)展，常選擇的評價指標(biāo)包括資產(chǎn)負(fù)債比率、股東權(quán)益比率和利息支付倍數(shù)三項(xiàng)。五是對于企業(yè)現(xiàn)金流量狀況的評價，該類指標(biāo)直接決定著企業(yè)管理決策的制定，且屬于動態(tài)類指標(biāo)，應(yīng)根據(jù)實(shí)時變化對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析。常選擇的評價指標(biāo)包括經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對流動負(fù)債的比率、經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對凈利潤的比率以及經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對銷售收入的比率。考慮到風(fēng)險評價過程中對于營業(yè)收入、凈資產(chǎn)以及現(xiàn)金流的綜合考察，在選擇具體評價指標(biāo)時增加營業(yè)收入、每股凈資產(chǎn)、每股現(xiàn)金流量等評價指標(biāo)。

三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分析模型

（一）基于風(fēng)險視角的層次樹構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價模型能否真正對潛在風(fēng)險因素進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和程度預(yù)測關(guān)鍵在于能否對復(fù)雜的風(fēng)險類型進(jìn)行深入的解析，即能否準(zhǔn)確構(gòu)建風(fēng)險概念層次樹。從上述財(cái)務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系的構(gòu)建可以明確其對于企業(yè)風(fēng)險的評價是多方面的，既有針對經(jīng)營狀況的盈利、營運(yùn)、成長方面的評價，也有專門針對企業(yè)債務(wù)規(guī)模、還債能力狀況的償債能力、現(xiàn)金流量方面的分析，這就必然涉及數(shù)據(jù)的泛化問題，而建立風(fēng)險概念層次樹正好可以利用高層次概念對低層次概念的替換而實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)目標(biāo)。具體而企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險言，財(cái)務(wù)風(fēng)險概念層次樹包含4個層級：企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險（最高層）、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價的各個方面（第二層）、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價的綜合關(guān)鍵指標(biāo)（第三層）以及具體概念指標(biāo)層次（第四層），具體見圖1。從圖1可見，這一概念層次樹既充分描述了不同層級間概念遞進(jìn)關(guān)系，又實(shí)現(xiàn)了對低層次具體概念的深入挖掘，且這種挖掘的形式不單局限于指標(biāo)的綜合挖掘，還可以延伸至各個具體模塊中進(jìn)行局部挖掘。在實(shí)現(xiàn)了低層次概念深入挖掘的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行第三層、第二層概念的挖掘，直至最高層，從而有效尋找指標(biāo)間的隱藏規(guī)律。（二）支持度閾值的交互挖掘現(xiàn)以盈利能力為例，假定凈利潤率和凈資產(chǎn)收益率為頻繁項(xiàng)集，則在支持閾值交互挖掘策略下層級級別的高低將直接決定支持閾值的大小，即財(cái)務(wù)指標(biāo)層級越高，則所對應(yīng)的最小支持閾值就越大，反之亦反。這也意味著在考慮支持度閾值時必須結(jié)合指標(biāo)的層級綜合判斷，想要得到最小的支持度閾值就必須著眼于最低級別的指標(biāo)層，具體見圖2。（三）數(shù)據(jù)挖掘與結(jié)果輸出上述所構(gòu)建的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則交互挖掘的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分析模型，應(yīng)對模型的支持度和置信度閾值進(jìn)行分別數(shù)值設(shè)定，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險指標(biāo)頻繁模式類型數(shù)目以及規(guī)則數(shù)目的挖掘，以此為基礎(chǔ)最終實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)指標(biāo)間規(guī)律的探析，現(xiàn)將對具體的操作過程進(jìn)行描述。首先，在算法選擇上，為避免交互挖掘中因支持度閾值遞減而導(dǎo)致的計(jì)算過程重復(fù)，改用已獲取挖掘信息下的新支持度閾值的頻繁項(xiàng)，在此基礎(chǔ)上以Hash結(jié)構(gòu)為數(shù)據(jù)儲存方式并同時更新支持度閾值下頻繁項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)，這將有效提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率[8]，至于HIUA的算法偽代碼在此不做專門描述。具體而言，在初次計(jì)算新支持度閾值下頻繁項(xiàng)集時，算法仍然采用Apriori算法，可得到相應(yīng)閾值下分級數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集；隨后不再采用Apriori算法，分兩種不同情況進(jìn)行處理：若是支持度閾值遞增則通過對上一頻繁項(xiàng)集的篩選得到進(jìn)一步的分級數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集；若是支持度閾值遞減則將上一頻繁項(xiàng)集設(shè)為A，在此基礎(chǔ)上計(jì)算新閾值下的頻繁項(xiàng)集A1，從而得到新的頻繁項(xiàng)集項(xiàng)。此時頻繁項(xiàng)集項(xiàng)間的自連接將分別得到新的閾值，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行再篩選和再組合最終得到頻繁項(xiàng)集L，直到L為空時算法結(jié)束，此時將生產(chǎn)相應(yīng)之尺度下的具體關(guān)聯(lián)規(guī)則。其次，在性能測試上，為確保算法的高效性現(xiàn)專門對Apriori算法、I-UA算法和HIUA算法進(jìn)行對比。從前面分析已知，在避免了頻繁集的重復(fù)更新后，置信度和支持度閾值上升的環(huán)境下，IUA算法的速度明顯高于HUIA，因此現(xiàn)只對支持度閾值遞減的情況進(jìn)行專門測算。現(xiàn)選擇上市公司中ST公司2007—2014年期間的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，共計(jì)34家841條記錄；以X軸表示支持度閾值，范圍為0.2—0.3，步長0.01，Y軸為計(jì)算頻繁模式集的運(yùn)行時間，則不同支持度閾值和置信度閾值下規(guī)則數(shù)目如圖3所示。

四、政策建議

篇4

【關(guān)鍵字】風(fēng)險；財(cái)務(wù)風(fēng)險；防范對策

進(jìn)入21世紀(jì)，市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展日新月異，企業(yè)面臨的經(jīng)營環(huán)境多變復(fù)雜。財(cái)務(wù)管理便是其中之一。企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理時，幾乎都是在不確定的情況下進(jìn)行的。由于財(cái)務(wù)活動本身的不確定性，企業(yè)經(jīng)營活動的結(jié)果難以預(yù)測。這就使得眾多企業(yè)包括大型企業(yè)由于陷入財(cái)務(wù)危機(jī)而陷入困境。美國和日本企業(yè)所占不少。“據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007年美國資產(chǎn)超過10億美元的大公司倒閉個案創(chuàng)20年來新高，多達(dá)21家，其中包括著名的環(huán)球航空公司和Loews公司。[1]”日本的許多大型企業(yè)集團(tuán)如山一證券、北海道拓殖銀行、八佰伴國際集團(tuán)先后陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的漩渦。另外，韓國和加拿大也的企業(yè)也未幸免于難。韓國居前三十位的大型企業(yè)集團(tuán)中，繼韓寶集團(tuán)宣告破產(chǎn)之后，大農(nóng)、真露、海天等一系列財(cái)閥級大型企業(yè)集團(tuán)也相繼倒閉或陷入經(jīng)營困境；加拿大最大的商業(yè)企業(yè)--伊頓商業(yè)集團(tuán)也因?yàn)樵馐茇?cái)務(wù)風(fēng)險的沖擊而破產(chǎn)。如此不樂觀的國際形勢，我國的許多企業(yè)也面臨著破產(chǎn)危機(jī)。例如，我國的鄭百文、銀廣夏、億安科技等企業(yè)。因此，研究財(cái)務(wù)風(fēng)險的防范對策對于企業(yè)擺脫財(cái)務(wù)困境，保障企業(yè)正常財(cái)務(wù)活動的進(jìn)行有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，我國許多企業(yè)結(jié)構(gòu)設(shè)置不合理，財(cái)務(wù)規(guī)章制度不健全，缺乏財(cái)務(wù)風(fēng)險管理意識以及科學(xué)化的決策管理隊(duì)伍。這些都加大了財(cái)務(wù)風(fēng)險發(fā)生的幾率。財(cái)務(wù)風(fēng)險評價體系的構(gòu)建可以使企業(yè)了解自身的財(cái)務(wù)風(fēng)險水平,并能針對具體的風(fēng)險因素,制定相應(yīng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險防控和化解措施,以減少損失或財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性,增強(qiáng)企業(yè)自身抵御財(cái)務(wù)風(fēng)險的能力。同時,防止不利局面繼續(xù)惡化,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營和持續(xù)發(fā)展。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷加強(qiáng)和市場機(jī)制的不斷完善，企業(yè)間的競爭也變得越來越激烈，企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險也更為嚴(yán)峻。財(cái)務(wù)風(fēng)險作為一種信號，能夠全面反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，研究財(cái)務(wù)風(fēng)險對企業(yè)的生存發(fā)展有著重大意義。

我國財(cái)務(wù)風(fēng)險的相關(guān)研究起步較晚，是從上個世紀(jì)80年代末開始的。臺灣和香港學(xué)者先后對財(cái)務(wù)風(fēng)險管理進(jìn)行了理論研究和實(shí)踐應(yīng)用。關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險的概念，相關(guān)專家、學(xué)者都有自己的陳述。比如：嚴(yán)真紅(2001)在《我國企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的成因及其防范》一文就給財(cái)務(wù)風(fēng)險這樣的概念：財(cái)務(wù)風(fēng)險是指由于多種因素的作用，使企業(yè)不能實(shí)現(xiàn)預(yù)期財(cái)務(wù)收益，從而產(chǎn)生損失的可能性。財(cái)務(wù)風(fēng)險客觀存在于企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作的各個環(huán)節(jié)。王海娟的《企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的成因及對策》一文所下的定義為：企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險是企業(yè)財(cái)務(wù)活動中由于各種不確定因素的影響,使企業(yè)財(cái)務(wù)收益與預(yù)期收益發(fā)生偏離,從而造成蒙受損失的機(jī)會和可能。企業(yè)財(cái)務(wù)活動的組織和管理過程中的某一方面和某個環(huán)節(jié)的問題,都可能促使這種風(fēng)險轉(zhuǎn)變?yōu)閾p失,導(dǎo)致企業(yè)盈利能力和償債能力的降低。葉華，蔡根女(2004)在《企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的成因及對策》中對財(cái)務(wù)風(fēng)險的概念作了如下描述：財(cái)務(wù)風(fēng)險是指在各項(xiàng)財(cái)務(wù)活動過程中，由于受各種難以預(yù)料或控制的因素影響，造成財(cái)務(wù)狀況不確定而使企業(yè)有蒙受損失的可能性，財(cái)務(wù)風(fēng)險是企業(yè)風(fēng)險貨幣化的表現(xiàn)形式。

從以上相關(guān)專家給出的定義不難看出，財(cái)務(wù)風(fēng)險的概念也可以歸納為：由于各種無法預(yù)計(jì)或不可控因素的存在造成的財(cái)務(wù)狀況的不確定性,進(jìn)而使企業(yè)的實(shí)際財(cái)務(wù)收益與預(yù)期收益發(fā)生偏離而蒙受損失的可能性。所以說，財(cái)務(wù)風(fēng)險是財(cái)務(wù)活動和經(jīng)營活動過程中各種不確定性的綜合反映，是企業(yè)風(fēng)險的貨幣化的集中體現(xiàn)。按照財(cái)務(wù)活動的具體內(nèi)容，財(cái)務(wù)風(fēng)險主要山籌資風(fēng)險、投資風(fēng)險、資金收回風(fēng)險和收益分配風(fēng)險等構(gòu)成。財(cái)務(wù)風(fēng)險的存在，無疑會對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生重大影響。財(cái)務(wù)風(fēng)險的形成原因具體如下。

篇5

李敏，中國移動通信集團(tuán)廣西有限公司投訴管理。

鄧迅，廣西大學(xué)商學(xué)院企業(yè)管理專業(yè)研究生。

一、 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

（一）中外合資上市公司及其風(fēng)險概念的界定

1、中外合資上市公司的概念界定

合資公司是指兩個或多個企業(yè)聯(lián)合起來成立的第三方公司，它是介于市場交易和企業(yè)兼并之間的一種中間組織形式（Jacquemin & Slade，1989）。合資企業(yè)不僅是由兩個或兩個以上的企業(yè)分別提供不同的資源而形成的聯(lián)合擁有的獨(dú)立企業(yè)組織，也是兩個或兩個以上的企業(yè)為了進(jìn)入由單方不能完成的項(xiàng)目的一種合作聯(lián)盟方式。中外合資上市公司（Sino-foreign joint venture listed companies，簡稱SF-JV-LC）作為中、外雙方（或多方）合資經(jīng)營的股權(quán)式國際戰(zhàn)略聯(lián)盟。根據(jù)《中華人民共和國中外合資經(jīng)營企業(yè)法》規(guī)定中外合資上市公司是：任何外國公司、企業(yè)和其他經(jīng)濟(jì)組織或個人（即外方合資者）按公正、平等、互利的原則，經(jīng)中國政府批準(zhǔn)，在中國境內(nèi)，同中國的公司、企業(yè)或其他經(jīng)濟(jì)組織（即中方合資者）建立的共同投資（其中外方資本所占比例最少不低于25%）、共同經(jīng)營、共負(fù)盈虧、共擔(dān)風(fēng)險的，并受中國法律管轄和保護(hù)的具有法人地位的聯(lián)合企業(yè)。

2、中外合資上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險的界定

中外合資上市公司作為實(shí)體性的股權(quán)式聯(lián)盟，由于合資各方（聯(lián)盟伙伴）的聯(lián)盟動機(jī)、目的和文化背景等方面的差異，不可避免地出現(xiàn)許多不確定性而面臨各種風(fēng)險。中外合資上市公司面臨的風(fēng)險錯綜復(fù)雜，可分為財(cái)務(wù)風(fēng)險和非財(cái)務(wù)風(fēng)險（如：失去競爭優(yōu)勢、被兼并及聯(lián)盟失敗可能性）。財(cái)務(wù)風(fēng)險是中外合資上市公司由于其天生的不穩(wěn)定性，所面臨的眾多風(fēng)險總最為常見也是最為重要的風(fēng)險。對于財(cái)務(wù)風(fēng)險概念的理解，目前理論界有狹義和廣義兩種。狹義的財(cái)務(wù)風(fēng)險認(rèn)為企業(yè)的資金主要來源于投資人和債權(quán)人，所有的財(cái)務(wù)風(fēng)險均來自于負(fù)債融資。廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險既包括由負(fù)債融資引起的到期無法償還債務(wù)本息的風(fēng)險，也包括由于公司治理不完善、內(nèi)部控制制度不健全、經(jīng)營活動判斷與決策失誤以及宏觀環(huán)境影響等引起的財(cái)務(wù)狀況惡化的風(fēng)險。中外合資上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險屬于廣義的財(cái)務(wù)風(fēng)險，指的是由于受到各種難以預(yù)計(jì)或控制的內(nèi)、外部不確定性因素的影響，導(dǎo)致公司的實(shí)際財(cái)務(wù)活動收益與預(yù)期結(jié)果發(fā)生偏離，使公司遭受損失的可能性，貫穿于整個合資經(jīng)營過程。

3、關(guān)于中外合資上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險細(xì)分研究

找出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的成因并進(jìn)行分類是設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)風(fēng)險評價方案的重要研究思路。關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險的分類研究，由于知識背景和研究角度不同，學(xué)者們對財(cái)務(wù)風(fēng)險分類也不盡相同。主要有以下幾種觀點(diǎn)：王花榮（2009）指出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險貫穿于企業(yè)整個財(cái)務(wù)活動中，在資金籌措、對外投資、資金營運(yùn)、利潤分配等環(huán)節(jié)都可能產(chǎn)生風(fēng)險。在文章中作者還提出營運(yùn)資金風(fēng)險（主要包括現(xiàn)金風(fēng)險和應(yīng)收賬款風(fēng)險）。趙寅珠和張銳強(qiáng)（2010）根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)活動把企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險分為了籌資風(fēng)險、投資風(fēng)險、資金回收風(fēng)險和收益分配風(fēng)險。曹力，陳麗和郭素娟（2012）認(rèn)為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險主要來源于企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債風(fēng)險、企業(yè)收益風(fēng)險和企業(yè)財(cái)務(wù)決策風(fēng)險三個方面。研究成果表明，學(xué)者們主要是依據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)活動的環(huán)節(jié)對財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行分類和歸因的。因此，對于中外合資上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險的第一大分類，把公司經(jīng)營和財(cái)務(wù)管理不善導(dǎo)致的正常營運(yùn)、盈利、現(xiàn)金、償債和發(fā)展不足而導(dǎo)致的財(cái)務(wù)風(fēng)險研究作為對中外合資上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險研究的第一個風(fēng)險大類。

由于中外合資上市公司相對于其他的上市公司，有著天生的獨(dú)特性和不穩(wěn)定性。中外合資公司的內(nèi)部治理更為復(fù)雜與特殊，“委托―”問題更為突出。人在經(jīng)營管理公司過程中，偏離股東意愿，謀求個人利益，操縱會計(jì)利潤等問題都會誘發(fā)嚴(yán)重財(cái)務(wù)風(fēng)險。因此，除了從中外合資市公司的營運(yùn)、盈利、現(xiàn)金、償債和成長風(fēng)險出發(fā)研究其財(cái)務(wù)風(fēng)險外，可以把中外合資上市公司內(nèi)部治理風(fēng)險作為其財(cái)務(wù)風(fēng)險的第二大分類。Jensen et al，（1990）1研究表明經(jīng)理人員持股有利于將經(jīng)理人員的利益與股東利益緊密地聯(lián)系在一起，可以有效地防止經(jīng)理人員的道德風(fēng)險，激勵經(jīng)理人員努力工作以實(shí)現(xiàn)股東價值最大化目標(biāo)。張暉明和陳志廣（2002）2以滬市上市的公司為研究對象，研究高管激勵對公司績效的影響，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高管人員薪酬與主營業(yè)務(wù)利潤率和凈產(chǎn)收益率有明顯的正相關(guān)性，即高管薪酬越高，公司的績效越好。學(xué)者研究表明：對企業(yè)高管的激勵特別是股權(quán)激勵，有利于是企業(yè)高管和企業(yè)所有者的利益緊密聯(lián)系起來，有利于防止企業(yè)經(jīng)理人的機(jī)會主義和道德風(fēng)險，降低沖突，提升企業(yè)績效。因此，可以考慮把企業(yè)高管權(quán)益激勵作為關(guān)于中外合資上市公司內(nèi)部治理財(cái)務(wù)風(fēng)險的一個研究緯度。

2005年12月證監(jiān)會、銀監(jiān)會下發(fā)的證監(jiān)發(fā)[2005]120號《關(guān)于規(guī)范上市公司對外擔(dān)保行為的通知》解除了《關(guān)于規(guī)范上市公司與關(guān)聯(lián)方資金往來及上市公司對外擔(dān)保若干問題的通知》（證監(jiān)發(fā)[2003]56號）為上市公司的擔(dān)保大開了方便之門。中外合資上市企業(yè)是在我國大環(huán)境下持續(xù)經(jīng)營著的，其經(jīng)營行為必然會受到我國資本市場的規(guī)范程度以及一系列的政策規(guī)定的影響。在對中外合資上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價時，考慮到中外合資上市公司的對外擔(dān)保情況是非常必要的。馮根福，馬亞軍和姚樹潔（2005）實(shí)證研究認(rèn)為：中國上市公司擔(dān)保行為存在著風(fēng)險敏感度低，普遍收益水平不高，并且擔(dān)保行為的各個主體互相存在逆向選擇問題和道德風(fēng)險。鄭海英（2004）揭示了擔(dān)保鏈中存在著巨大風(fēng)險，不良擔(dān)保行為會嚴(yán)重影響上市公司的經(jīng)營財(cái)務(wù)狀況，并構(gòu)成上市公司的發(fā)展障礙。學(xué)者們的研究結(jié)果表明：存在擔(dān)保的上市公司，其收益水平和風(fēng)險敏感度較低；擔(dān)保行為和財(cái)務(wù)風(fēng)險是正相關(guān)的，不良擔(dān)保行為會導(dǎo)致巨大的風(fēng)險。因此，將對外擔(dān)保不當(dāng)而導(dǎo)致的財(cái)務(wù)風(fēng)險作為中外合資上市財(cái)務(wù)風(fēng)險的第三類風(fēng)險。

4、關(guān)于中外合資上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險的測度與評價研究

國內(nèi)外學(xué)者們，對于財(cái)務(wù)風(fēng)險的測度先后提出了多種方法和模型。首先，是基于單一變量測度模型。主要是通過單獨(dú)的財(cái)務(wù)指標(biāo)集合對企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價，找出判別能力較高的一個或幾個財(cái)務(wù)指標(biāo)的方法對財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價（Fitzpatrikc，1932；Willam Beaver，1966）。隨后，財(cái)務(wù)風(fēng)險的評價方法由單變量模型發(fā)展到了多變量模型和邏輯回歸模型。多變量評價模型就是運(yùn)用多個財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總構(gòu)造多元函數(shù)的方法來進(jìn)行預(yù)測分析，主要代表有：Z計(jì)分模型（Altman，1968）、線性概率模型（Deakin ，1972）、以及小企業(yè)模型和范式確認(rèn)模型（Edmisterd，1972；Dimond，1972）。Ambrose & Seward（1988）3根據(jù)A.M.Best的評級指標(biāo)，引入虛擬變量，運(yùn)用多變量判別分析法進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)警，并與財(cái)務(wù)比率法分析結(jié)果加以比較，再將二者合并代入事前概率多變量判別分析法，比較三種方法的預(yù)測能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)事前概率的判別結(jié)果較好。邏輯回歸模型是從一組因變量中預(yù)測一個“對應(yīng)的”因變量的一種統(tǒng)計(jì)方法。比較常用的是Logistic模型和Probit模型。上述的財(cái)務(wù)風(fēng)險評價模型主要是建立在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)之上，在財(cái)務(wù)風(fēng)險評價中加入非財(cái)務(wù)指標(biāo)有助于提高結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性。于是國外學(xué)者們在研究中加入一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)：高層管理者離職指標(biāo) （Gilson，1989）；還有一些長期性或宏觀性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如利率、景氣變動指標(biāo)、通貨膨脹率等作為構(gòu)建模型的變量 （Mar-quette，1980）。

國內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險的研究比較遲，但在財(cái)務(wù)風(fēng)險評價及防范方面也取得了一些顯著的成果。國內(nèi)學(xué)者在關(guān)于單變量預(yù)警模型的研究具有代表性的是學(xué)者陳靜（1999）4以27個ST和27個非ST公司作為對比樣本，選取資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率和流動比率4個財(cái)務(wù)指標(biāo)，進(jìn)行單變量分析。隨后，國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用線性判定分析、多元線性回歸和邏輯回歸分析三種方法，分別建立三種評價財(cái)務(wù)風(fēng)險、預(yù)測財(cái)務(wù)困境的模型（吳世農(nóng)、盧賢義，2001）。同時，國內(nèi)學(xué)者也運(yùn)用主成分分析方法，提煉最有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而抓住分析中的主要矛盾的方法對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價（張愛民等，2001），研究發(fā)現(xiàn)主成分分析模型也具有較好的預(yù)測性。2002年周敏等人提出的基于模糊優(yōu)選和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)危機(jī)測定與預(yù)警模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對財(cái)務(wù)危機(jī)狀態(tài)的測定，并且不需要主觀定性地判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀態(tài)，因此在企業(yè)的判定狀態(tài)方面更加合理。國內(nèi)學(xué)者在財(cái)務(wù)風(fēng)險的評價模型中也引入一些非財(cái)務(wù)指標(biāo)。如：引入了公司治理、關(guān)聯(lián)交易和對外擔(dān)保等非財(cái)務(wù)指標(biāo)（王克敏，2005）大大提高公司了財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確率。

國內(nèi)外學(xué)者們先后提出的財(cái)務(wù)風(fēng)險測度的方法與模型中，單變量模型簡單易于操作、可行性高，但單個指標(biāo)無法全面地反映公司財(cái)務(wù)特征及總體情況。多元線性判別模型雖然克服了單變量模型的缺點(diǎn)，而且解決了非線性的問題，但未能考慮到企業(yè)的具體發(fā)展能力和經(jīng)營情況。邏輯回歸模型是人們對多元線性模型改造和發(fā)展而形成的，一定程度上克服了多元線性模型的缺陷，但也存在局限如：邏輯回歸中的Logistic模型克服了線性模型受統(tǒng)計(jì)假設(shè)約束的局限性，但計(jì)算過程太復(fù)雜，近似計(jì)算多，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性受到影響。Probit模型的研究思路和Logistic模型很相似，具有相似的缺點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警，計(jì)算結(jié)果一定程度上優(yōu)于上述三方法模型，但仍然未能明確測定公司發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險的概率，且預(yù)測精度不夠。

5、關(guān)于中外合資上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險的防范研究

國內(nèi)學(xué)者在財(cái)務(wù)風(fēng)險測度評價的同時，也對財(cái)務(wù)風(fēng)險的防范進(jìn)行了大量的研究。從不同角度提出了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險防范的方法和措施，主要有以下幾方面：第一類是：針對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險從籌資風(fēng)險、投資風(fēng)險、資金周轉(zhuǎn)風(fēng)險、收益分配風(fēng)險分別提出了不同的解決措施（呂喜斌，2011；楊聰金，2010）。第二類是：從建立企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，提高經(jīng)營者的財(cái)務(wù)風(fēng)險意識和財(cái)務(wù)管理人員業(yè)務(wù)素質(zhì)方面對財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行有效的防范（楊聰金，2010；王花榮，2009；段永紅，2010；孔遠(yuǎn)英，2010）。第三類是：認(rèn)為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的應(yīng)對措施主要是常規(guī)性策略和創(chuàng)新性策略，常規(guī)性策略主要包括風(fēng)險回避、風(fēng)險接受、風(fēng)險防范、風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁策略；創(chuàng)新性策略主要包括風(fēng)險管理中整合風(fēng)險整理理念的運(yùn)用，總分險項(xiàng)目分割法與來源分割法，新的金融衍生產(chǎn)品在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的運(yùn)用（周煉軍、王璐，2011；穆瑞雪，2010）。對于財(cái)務(wù)風(fēng)險的防范，學(xué)者們從不同的角度有側(cè)重的提出了風(fēng)險防范的策略方法，對于現(xiàn)實(shí)中企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險的防范起到了重要的參考作用。但是在眾多財(cái)務(wù)風(fēng)險評價及防范的研究中，從整體研究到具體行業(yè)分析角度的研究較少，風(fēng)險防范策略和措施的提出也缺乏行業(yè)針對性。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的評價

國內(nèi)外的學(xué)者對財(cái)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了深入的研究，我國關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)評價體系的研究大致存在兩個趨向：一是關(guān)于財(cái)務(wù)評價理論的規(guī)范性研究，主要是提出了一些評價的框架體系；二是實(shí)證研究，初期的研究主要是對國外Z模型的介紹和分析，此后有學(xué)者開始引進(jìn)國外的研究方法對財(cái)務(wù)失敗預(yù)警問題進(jìn)行實(shí)證研究。我國企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險研究存在的不足有：1、財(cái)務(wù)風(fēng)險評價研究等缺乏行業(yè)針對性，2、從實(shí)證分析角度研究，從整體研究到具體行業(yè)分析角度的研究比較少。因此，以中外合資上市公司為研究背景，在對中外合資上市公司整個企業(yè)群體財(cái)務(wù)風(fēng)險分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行這個企業(yè)群體中的各行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險分析，再到典型個案的研究分析。從整體到行業(yè)，再到個案的作為研究的主線全面深入的分析中外合資上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險。并在此基礎(chǔ)上，從政府宏觀層面、行業(yè)中觀層面、以及企業(yè)微觀層面分別提出相應(yīng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險防范策略和措施的研究是有必要和意義的。（作者單位：1.廣西大學(xué)商學(xué)院；2. 中國移動通信集團(tuán)廣西有限公司投訴管理）

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