财务风险的识别ppt课件.ppt

第四章风险识别财务风险的识别一、财务风险结构性质识别矩阵轻微..‘1–10’matrixMATRIXbasedona1–5scorerange可能性星海公司决定：
承担A区域中的各项风险且不再增加控制措施；
严格控制B区域中的各项风险且专门补充制定各项控制措施；
确保规避和转移C区域中的各项风险且优先安排实施各项防范措施。二、“四阶段症状”分析法三、专家调查法＃＃定性财务风险识别方法评析定性财务风险识别方法评析（续）（四）单变量模型1966年，美国的Beaver运用统计方法建立了单变量模型，Beaver认为比较重要的财务比率是：现金流量/负债总额、资产收益率、资产负债率。
他首先以单变量分析法提出财务风险预测模型。他使用5个财务比率分别作为变量对79家经营未失败公司和79家经营失败公司破产前1-5年的情况进行一元判定预测，结果发现最好的判别变量是营运资本流/负债（债务保障率）和净利润/总资产，并且发现离经营失败日越近，误判率越低，预测能力越强。单变量判定分析法的一般步骤五、多元线性判别分析Z一Score模型Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
式中，Z表示判别函数值；
X1＝营运资金/资产总额；
X2＝留存收益/资产总额；
X3＝息税前利润/资产总额；
X4＝股东权益市场价值/总负债账面价值总额；
X5＝销售收入/资产总额。
Z值，Z>2.675时，表明企业财务状况良好；Z<1.81，企业存在较大的破产风险；Z值处于1.81-2.675之间，称为“灰色地带”，这个区间的企业财务极不稳定。Z计分模型发展多元线性判别法的缺点六、多元非线性回归模型－Logistic回归模型＃定量财务风险识别方法的比较分析＃＃财务风险识别准确率比较模型的综合判别准确率高并不代表其有较高的综合预测准确率，两者不能相互替代。综合判别准确率高的模型可能存在对样本数据过渡模拟的风险，使模型在实际应用中退化很快，失去健壮性（Robust）。
实践应用者最关心的是综合预测准确率，通常综合判别准确率低的模型不可能有较高的综合预测准确率，只有综合判别准确率与综合预测准确率相对较高的模型在实践应用中才有利用价值。
财务风险识别准确率研究情况定量财务风险识别方法评析缺点是：定量财务风险识别是根据一个或数个变量来作出决策，由于一个或数个变量只能反映问题的某一方面，根据不同的变量进行的判断可能会得出不同的结论，这样使人不得不怀疑定量财务风险识别结果的科学性。
例如，如果某企业的流动比率以及速动比率很低，如果不考虑其他变量，就很可能会得出该企业将陷入财务困境的结论，但是，事实上如果该企业有很强的盈利能力，则未必一定会陷入财务困境。