電力公司財務風險評估緒論,mba財務管理論文本篇論文目錄導航：【名為FundamentalFinancialManagement的文中,對財務風險的范圍進行擴展,以為不合理的使用財務杠桿,可以能使企業(yè)的每股收益發(fā)生變動,使企業(yè)喪失償債能力,進而導致財務風險。國外學者除了對財務風險界定上做出很多奉獻,同時也在財務風險評價方式方法和模型的研究上,奉獻更為突出。下面主要從評價模型及方式方法的角度分別進行闡述。Fitzpatrick(1932)選取19家企業(yè)作為研究樣本,包括破產企業(yè)組與非破產企業(yè)組,初次運用單個財務比率指標分析斷定法,對企業(yè)進行財務風險評價,針對企業(yè)的財務風險,提出防備和控制企業(yè)財務風險的策略和建議。在研究經過中,以單個財務比率為根據(jù),來判定企業(yè)能否存在陷入財務危機的可能性。通過研究發(fā)現(xiàn),產權比率(股東權益/負債)和凈資產收益率(凈利潤/股東權益)對企業(yè)的財務風險具有最強的判定性。William.Beaver(1968)[2]在(會計評論〕上發(fā)表的一篇論文中,初次提出單變量預測模型。在該論文中,他運用單變量預警分析法建立的財務危機預警模型,研究樣本為1954年至1964年十年之間的79家正常經營企業(yè)和79家經營失敗企業(yè),選取30個財務比率為研究對象進行比照,研究發(fā)現(xiàn),債務保障率(即,現(xiàn)金流量/負債總額)能夠最好地斷定企業(yè)的財務狀況,其次是資產收益率和資產負債率,判定效果與距離經營失敗的日期有關,距離經營失敗日越近,誤判率越低,財務風險的預見性越強。后來經太多方的研究證實,資金安全率也是一個非常實用的單因素變量指標。Altaian(1968)[3]以企業(yè)資產規(guī)模為根據(jù),66家企業(yè)作為研究樣本進行配比,包括選擇33家陷入財務危機而公布破產的企業(yè)與33家非破產企業(yè),初次將多元線性判定模型,即Z評分模型,運用到研究企業(yè)財務風險及破產問題上,最終選擇誤判率較低的營資金/總資產、留存收益/總資產、息稅前利潤/總資產、權益市價/總負債和銷售收入/總資產等五個財務比率,建立Z值評分模型。通過研究表示清楚:利用財務危機預警模型計算的Z值越小,企業(yè)發(fā)生財務危機的可能性就越大。Ohlson(1980)[4]題為(論財務風險管理〕文章中,將財務風險定義為在各項財務活動經過中,由于各種難以或無法預測料想、控制的因素作用,使企業(yè)的實際財務收益與估計收益發(fā)生背離,因此有蒙受經濟損失的時機或可能性將財務風險特征概括為:綜合性、模糊性、損失性、補償性及進步性。于廉等人(1999)在出版的企業(yè)預警管理叢書中,對國內財務風險評價進行全面系統(tǒng)的研究,該系列叢書是在國家自然科學基金委員會的支持下出版。陳靜(1999)[52]運用單變量及多元線性斷定分析的方式方法建立財務風險評價模型,研究樣本為1998年間27對ST公司與非ST公司,以此為研究對象對上市公司的財務窘境預測進行實證研究。研究發(fā)現(xiàn),在單變量分析中,流動比率和負債比率的誤判率最低;在多元線性斷定中,資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率四項財務指標的預測能力較強。華而不實資產負債率和流動比率在ST前一年的誤判率最低,在ST前二至三年,總資產收益率的誤判率較低。周首華(1996)_研究模型建立在對Z值評分模型改良的基礎上,研究對象為4160家公司的數(shù)據(jù),來源于1990年以來CompustatPePluS數(shù)據(jù)庫,增加對現(xiàn)金流量的研究,并修正資產報酬率及總資產回報率,建立F分數(shù)模型,研究結果表示清楚正確率接近70%。其后,楊淑娥、徐偉剛(2003)_和王永生等(2006)分別對Z值評分模型進行修正,用Y分數(shù)模型和P模型對該模型進行了檢驗。陳曉、陳治鴻(2000)[52]運用邏輯回歸模型對國內企業(yè)的財務風險進行預測,利用上一年度頒布的年報財務數(shù)據(jù)和多元邏輯回歸分析,尋找中國的股票上市公司的財務窘境預測變量的最佳組合,結果表示清楚在八大類22種財務指標中,對企業(yè)財務風險有明顯預示作用的包括財務杠桿、應收賬款周轉率、主營利潤/總資產和留存收益/總資產,且財務杠桿和應收賬款周轉率對企業(yè)陷入財務窘境概率的影響較大。最佳預測變量組合模型總體預測正確率到達78.24%,能夠在前一年所有ROE公告小于5%的上市公司中,正確判別出73.68%的ST公司。吳世農和盧賢義(:2001)[28]在我們國家證券市場中,研究樣本為1998年至2000年之間的140家公司,包括70家財務正常的公司和70家處于財務危機的公司,研究模型以剖面分析法和單變量斷定分析法為基礎建立,從企業(yè)的盈利能力、長短期償債能力、營運能力、成長能力、企業(yè)規(guī)模等的角度,研究對象為21個財務指標,包括盈利增長比率、股東權益收益率、主營業(yè)務利潤率等,通過對這兩類公司在財務危機出現(xiàn)前五年內財務指標的差異分析,選定6個預測指標,應用三種方式方法Fisher線性斷定分析法、多元線性回歸分析法和Logistic回歸分析法,建立三種預測財務危機的模型。結果表示清楚:在危機發(fā)生前1年或2年,凈資產報酬率的斷定成功率較高,有16個財務指標的信息時效性較強,并且Logistic回歸預測模型的誤判率最低。楊淑娥、黃禮(2005)[31]研究對象對建樣子容貌本和檢驗樣本,華而不實,建樣子容貌本為120家上市公司的截面財務指標,檢驗樣本為同期的60家公司,運用BP人工神經網絡工具建立財務危機預警模型。經過對樣本的不斷研究,獲得的建樣子容貌本的判正率為90.8%和檢驗樣本的判正率為90%。研究發(fā)現(xiàn):BP神經網絡是一種非線性映射形式,在數(shù)據(jù)缺漏不全、指標高度相關、呈非線性變化的情況下仍能得到比擬滿意的結果。鄭丕愕、劉穎(2007)建立的全新的基于神經網絡的Logistic回歸模型,是將Logistic模型與BP神經網絡模型的基本原理相結合,研究對象為158家在深滬兩地上市的制造業(yè)企業(yè)的財務數(shù)據(jù),通過對樣本的抽取以及標準化處理,運用以BP網絡和統(tǒng)計方式方法相結而建立的財務風險評價模型,對企業(yè)財務狀況進行分析,實現(xiàn)對企業(yè)的財務預警。研究表示清楚該模型在提高預警精度的同時,能較大地降低將破產企業(yè)誤判為正常企業(yè)的概率,能更好的知足商業(yè)銀行辨別不良貸款準確度的要求。洪燕平(2018)[13]提出運用成效系數(shù)法對以層次分析法為基本原理的財務預警模型進行改良,使不同類型變量之間能夠互相轉化,使其反響企業(yè)的財務狀況更全面,財務危機程度更客觀、更準確,提高財務預警機制的效率、有效性和準確性。(三)國內外文獻述評國外對企業(yè)財務風險評價的研究起步較早,財務風險概念提出之后,很多學者致力于財務風險評價模型的研究,簡單的單一變量分析到多元因素分析,再到財務綜合模型評價,再到最新提出的風險價值評價,對財務風險的量化研究己經到達較高水平。但國內引入財務風險概念較晚,國內的研究多是結合國外的研究基礎,將評價模型進行修正和改良,選擇的研究樣本通常為ST公司或面臨財務危機企業(yè),使用樣本對模型進行驗證,提高財務預警的效率,或者是將數(shù)個正常企業(yè)和危機企業(yè)進行比照,驗證該模型的總體預測效率或正確率。但在評價指標選擇上多是基于企業(yè)內部因素的影響的傳統(tǒng)的財務風險評價財務指標,而忽略不同企業(yè)特點給財務指標帶來的影響。所以本文選擇電力企業(yè)為研究對象,在財務風險評價指標體系的選擇上,將電力企業(yè)的特點加以考慮,對傳統(tǒng)的財務風險評價指標進行修正,在財務指標權重確實定上,考慮電力企業(yè)特點對財務風險的影響。本文的研究樣本屬于電力行業(yè),電力企業(yè)除受內部財務風險因素的影響外,外部風險因素如電力體制改革、環(huán)境保衛(wèi)政策、電價政策、高煤價低電價等,對電力企業(yè)的財務風險的影響也很重要,因而本文在評價指標體系的選擇上,結合電力行業(yè)的這些特點、根據(jù)財政部等機構聯(lián)合印發(fā)的(國有資本金績效評價指標體系〕,選擇適宜的財務風險評價指標體系,并且在指標權重確定方面,十分考慮這些因素對財務風險所產生的影響。并基于層次分析法原理構建財務風險評價模型,選擇對電力企業(yè)某一詳細公司為研究對象,對其財務風險評價現(xiàn)在狀況進行評價。三、研究思路和研究方式方法(一)研究思路本文首先扼要概述了研究背景及意義,對國內外研究成果進行梳理、概述和總結,并對財務風險及評價的相關概念進行界定和明確。其次,對電力企業(yè)特點進行概括,并且分析電力企業(yè)財務風險影響因素,著重介紹產業(yè)政策對電力企業(yè)財務風險的影響。再次,對WN電力進行概述,結合電力企業(yè)的特點、根據(jù)財政部等機構聯(lián)合印發(fā)的(國有資本金績效評價指標體系〕為基礎,選擇適宜的風險評價指標,結合層次分析法的基本原理構建財務風險評價模型,對WN電力的財務風險進行評價。最后,根據(jù)實證的結果提出本文的主要結論,并提出相應建議及瞻望。本文的研究框架如以下圖1-1:(二)研究方式方法本文釆用規(guī)范研究和實證研究相結合的的研究方式方法,對WN電力企業(yè)的財務風險評價進行研究。在理論部分,通過文獻查閱法,對企業(yè)財務風險及風險評價的相關理論進行分析,對國內外研究文獻進行梳理;在實證研究方面,選擇WN電力企業(yè)為研究對象,結合該企業(yè)的特點,選擇適宜的風險評價指標體系,利用層次分析法的基本原理構建財務風險評價模型,并使用該模型對該企業(yè)的財務風險進行評價。四、研究創(chuàng)新和缺乏(一)研究創(chuàng)新1、研究內容創(chuàng)新由于電力企業(yè)的特殊性,其財務風險影響因素除了傳統(tǒng)的內部因素、外部因素,電力企業(yè)受產業(yè)政策的影響較大,如電力體制改革、環(huán)境保衛(wèi)政策、電價政策等,因而,本文在分析財務風險影響因素時,著重分析產業(yè)政策對其財務風險的影響。本文在評價指標體系的選擇上,結合電力企業(yè)的特點、根據(jù)財政部等機構聯(lián)合印發(fā)的(國有資本金績效評價指標體系〕,選擇適宜的財務風險評價指標體系,并且在指標權重確定方面,十分考慮產業(yè)政策對財務風險所產生的影響。2、實證方式方法創(chuàng)新本文選擇WN電力2018年-2020年的財務報表數(shù)據(jù)為研究樣本進行分析,從電力企業(yè)的特點為出發(fā)點,選擇適宜的財務風險評價指標體系。在構建財務風險評價模型時,運用層次分析法的基本原理,并利用該模型對WN電力的財務風險進行評價。(二)研究缺乏在本文中,在選擇財務風險評價指標體系時,是基于財政部等部門聯(lián)合發(fā)布的(國有資本金績效評價指標體系〕,選擇了適宜