淺談企業(yè)財務(wù)危機預警中多元統計分析的應用論文
摘 要：當前，我國市場(chǎng)經(jīng)濟體制不斷進(jìn)行改革深化，科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步，財務(wù)管理的方式也呈現出多樣化的趨勢。由于企業(yè)財務(wù)危機現象的不斷出現，現在越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用多元統計分析的方法進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險統計，并及時(shí)進(jìn)行危機預警。本文將采取實(shí)證分析法，分析多元統計分析在企業(yè)財務(wù)危機預警中的應用，以及對財務(wù)危機狀進(jìn)行的預測和分析。
關(guān)鍵詞：財務(wù)危機 預警 多元統計分析
一、 企業(yè)財務(wù)危機和多元統計分析
企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中由于無(wú)力按時(shí)償還到期的債務(wù)而產(chǎn)生的危機和困難就是企業(yè)的財務(wù)危機。一般來(lái)說(shuō)，判別企業(yè)財務(wù)危機的常用標準是企業(yè)破產(chǎn)和證券交易中面臨的退市現象。而企業(yè)是否能夠生存下去的關(guān)鍵性因素正是如何正確處理好企業(yè)的財務(wù)危機。
多元統計分析是屬于統計學(xué)中的一個(gè)重要分支，作為一種綜合分析方法，能夠在多個(gè)對象和指標相互關(guān)聯(lián)的條件下分析其統計規律，“內容包括多元正態(tài)分布及其抽樣分布、多元正態(tài)總體的均值向量和協(xié)方差陣的假設檢驗、多元方差分析、直線(xiàn)回歸與相關(guān)、多元線(xiàn)性回歸與相關(guān)(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析與因子分析、判別分析與聚類(lèi)分析、Shannon信息量及其應用�！�
目前，由于我國的會(huì )計制度還存在一定的缺陷，時(shí)效性和精準性都還達不到要求，因而本文主要從企業(yè)由于現金流短缺，不足以支付所欠到期的債務(wù)而產(chǎn)生的財務(wù)危機的角度，利用多元統計分析的方式進(jìn)行統計和分析。
二、多元分析的基本思路
據有關(guān)調查顯示，現代經(jīng)濟市場(chǎng)行業(yè)類(lèi)別的差異性導致了財務(wù)危機預警模型及參數的不同，所以需要采取不同的模型和方法來(lái)進(jìn)行研究。運用多元統計分析方法進(jìn)行多種變量模式的實(shí)證分析，從而提高了模型的針對性和可操作性。針對企業(yè)的多個(gè)財務(wù)指標，可以用聚類(lèi)分析法進(jìn)行統計分析，然后用判別分析法進(jìn)行預測判別，最后用主成分分析法進(jìn)行提取分析，根據最終的綜合得分對樣本進(jìn)行適當排序，從而發(fā)現財務(wù)危機的狀況，運用數據分析軟件SPSS進(jìn)行數據處理分析，建立企業(yè)財務(wù)危機預警模型。
三、 利用判別分析和主成分分析建立企業(yè)財務(wù)危機預警模型
第一，選擇樣本和變量選取。
在企業(yè)財務(wù)危機模型的建立過(guò)程中，首先要在企業(yè)中利用抽樣方法進(jìn)行選擇。一般來(lái)說(shuō)，可以選擇隨機抽樣和對應樣本法。
在企業(yè)中，選取“銷(xiāo)售凈利率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)凈利率、每股收益( EPS) 、應收賬款周轉率、存貨周轉率、總資產(chǎn)周轉率、營(yíng)運資本總資產(chǎn)比、資產(chǎn)負債率、流動(dòng)比率、現金負債總額比(債務(wù)保障率) 、現金流動(dòng)負債比、現金流入流出比率、銷(xiāo)售現金比率、每股凈資產(chǎn)來(lái)建立指標體系作為分析變量……”等28 個(gè)指標是企業(yè)盈利、償還等能力和資本實(shí)力的展現，也是交全面的反映企業(yè)的財務(wù)狀況的指標，多變量模型的財務(wù)預警分析中，變量越多選擇的余地越大，模型建立就越好。
第二，判別分析
根據樣本和變量的選擇，利用判別分析法建立企業(yè)財務(wù)危機的預警機制；同時(shí)根據判別分析法分析統計的研究對象分類(lèi)，創(chuàng )建一組判別函數，確定好判別的規則，分類(lèi)待判別的樣本。
一般來(lái)說(shuō)，用的Fisher 線(xiàn)性判別函數是判別分析中比較常見(jiàn)的。函數形式為: “Yi = a1 x 1 + a2 x 2 + ?+ an x n + b ( i =1 ,2 , ?, k) 。其中, k 是判別組數, Y 是判別分數或判別值; x1 , x2 , ?, x n 是因變量或預測變量; a1 , a2 ,?, anj 是各變量的系數,即判別系數; b 是函數中的常數�！�
而判別函數的方式主要是全模型法和逐步選擇法。全模型法是指函數中所有的變量都作為因變量，而逐步選擇法是一種能反映變量子集的差異性的判別函數，利用逐步引入變量的方式，直至所有的變量都不符合模型的既定條件。
判別分析的基本步驟體現為：一、選擇函數中的因變量、組變量；二、“計算各組單變量的描述統計量,包括組內平均值、組內標準差、總平均值、總標準差、各組協(xié)方差矩陣、組間相關(guān)矩陣,并對組間平均值相等及協(xié)方差矩陣相等的零假設進(jìn)行檢驗”；三、建立Fisher 線(xiàn)性判別模型并進(jìn)行判別分組；四、樣本判別分析和驗證分類(lèi)的精準率，最后再輸出結果，下結論。
第三，主成分分析
在企業(yè)財務(wù)危機中，除了判別分析模型的建立之外，主成分分析也是較為普遍的方式。首先可以通過(guò)驗證篩選，選擇需要建立模型的初選變量，且變量間存在一定的相關(guān)性。在變量較多的情況下，高維空間的研究樣本通常都比較復雜，因此需要利用主成分分析方法實(shí)施第二次篩選，使得模型精簡(jiǎn)化。
主成分分析主要是分析企業(yè)財務(wù)危機數據信息中較為主要的變量，綜合變量又能盡可能多的反映原來(lái)變量的信息，并且彼此之間互不相關(guān)的一種降維的多元統計方法。在企業(yè)財務(wù)危機分析中，具體是指，對企業(yè)收集的原始數據和財務(wù)指標進(jìn)行標準化的處理，取平均為零，方差取1；然后，利用標準化的數據計算財務(wù)指標間相關(guān)系數矩陣R；最后，按其相關(guān)矩陣計算求解相關(guān)系數矩陣的特征值和特征向量、貢獻率及累積貢獻率。
實(shí)際上，企業(yè)的財務(wù)危機預警分析總的多元統計分析還包括其他比較常見(jiàn)的分析方法，本論文主要討論了主成分分析法和判別分析法，利用變量之間的關(guān)系通過(guò)函數建立企業(yè)財務(wù)危機預警模型。
結 語(yǔ)
隨著(zhù)市場(chǎng)經(jīng)濟競爭地加劇和證券流通的全球化，原有的市場(chǎng)機制逐步暴露出弊端，出現企業(yè)機構投資者和控股股東相互博弈的局面，而這些弊端正是企業(yè)危機的潛在表現，如不加強對企業(yè)危機的有效控制，就有可能導致企業(yè)破產(chǎn)。因此，利用多元統計分析，提前預測企業(yè)的財務(wù)危機，建立有效的預警機制，對企業(yè)來(lái)說(shuō)具有非常重要的意義。
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