财务困境研究

扬州大学本科毕业生论文

摘要：在竞争激烈的市场经济机制下，企业所有的运营情况都将受到各利益方的密切关注，企业财务问题是围绕企业运营情况中永恒的核心问题。企业在日常经营过程中并不是一帆风顺，企业常常由于各种原因陷入财务困境，从而为企业造成种种不利的影响。如何根据企业日常经营情况进行企业财务分析、识别企业财务困境、建立可行的财务困境预警机制是各公司财务管理者急需面对的主要课题。本文运用国内外研究者相关研究成果,结合多项调查，揭示企业财务困境主要表现形式，剖析企业财务困境形成的主要原因，并从国内外学者的研究现状中进行思考，建立起企业财务困境的预测模型及防范办法。目的是建立有效的企业财务困境预测防范机制，降低企业陷入财务困境的风险，避免企业因财务困境而产生的各种负面影响，提高企业综合竞争能力。

关键词：财务困境，多元线性判别模型，预测，防范

Abstract: In the highly competitive market economy, enterprises of all operating conditions will be closely watched of all stakeholders, corporate finance business operations around the situation in question is the core issue in the eternal. Business in the ordinary course of business was not always smooth, businesses often fall into financial difficulties due to various reasons, thus causing all sorts of negative business impact. How to carry out its daily business operation of financial analysis, identifying financial distress, the establishment of a viable financial distress early warning mechanism is the company's financial managers need to face the key issues. In this paper, researchers at home and abroad related research, combined with a number of surveys. Reveals the main form of financial distress, financial distress analysis of the formation of the main reasons, and from the research scholars to think the status quo and establish corporate financial distress prediction model and preventive measures. Aim is to establish an effective prevention mechanism in financial distress prediction, and reduce the risk of financial distress, to avoid the company because of financial difficulties resulting from negative impacts, and improving overall competitiveness.

Key words: financial distress, prediction, prevention

在市场经济条件下，由各种原因导致财务困境的企业并不鲜见。陷入财务困境的企业面临两种选择：一、变卖资产、债务重组以度过难关；二、破产清算，以清偿企业债务。不管是哪一种选择，企业必定会承担一定的成本--财务困境成本。因此企业如何预测及防范财务困境成为经营者关注的重点，企业财务困境则成为资本结构理论的热点问题之一，

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财务困境预测及防范具有相当的社会价值和实践意义。

关于财务困境的理论国内外研究者经过长时间研究和探讨，许多学者对财务困境有了较为系统的论述。现阶段对财务困境预测及防范的研究主要分为两类：一类是从企业形成财务困境的原因出发，例如:经营决策、治理结构、投资风险、经济环境等因素，致力于建立合理科学的企业财务困境预警体系；另一类是以数学、计算机软件程序为基础，定量定性的进行财务困境分析，从技术层次上估算出企业财务困境的概率，评定企业是否已陷入或即将陷入财务困境。本文运用国内外学者的研究成果，从引起企业财务困境的相关因素出发，采用科学的测量方法和评测标准，旨在提高财务困境预测的准确性，全方位思考企业财务困境防范策略，提高企业财务管理的效率和成果，为企业各项决策提供准确的参考，增强企业竞争力。

一、财务困境界定、产生原因及其表现形式

（一）财务困境界定

在进行财务困境预测及防范研究时首先需要解决的是企业财务困境概念的界定问题。企业陷入财务困境是一个连续的过程，并不存在一个明确的分界点将企业分为陷入财务困境和没有陷入财务困境，因此国内外专家学者对财务困境有不同的判断标准。对于财务困境国内外并没有明确的定义，在国内财务困境又被称为财务危机、财务困难。现在我国普遍接受概念的是：“企业处于经营性现金流量不足以补偿现有到期债务，而被迫采取更正行动的境况。”具体来讲财务困境是从企业现金流量而非盈利的角度来下定义的，企业财务困境是指企业现金流不足以履行偿还义务或违约，企业承担很大的违约风险。企业在现金流严重不足的情况下，经常会进行资产重组、债务重组和破产清算，这三种现象既是一般情况下评定企业陷入财务困境的标志同时也是企业摆脱财务困境的措施。因此严格意义上讲，企业财务困境是从企业现金流不足到企业破产清算的一系列情况，包括现金流不足、资产重组、债务重组和破产清算。具体如下：

1.现金流不足是指企业用于维持其一定时期正常经营所必须的现金或现金等价物不足，导致企业不能维持其正常经营，不能履行其到期偿还债务义务，形成企业违约风险。

2.资产重组是指企业通过出售部分资产、与其他企业合并、减少资本支出等方法来取得现金流，以偿还到期债务。例如：大规模的资产出售；企业兼并收购；降低生产成本；

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产品价格、质量、服务及组合的调整；市场营销和广告活动；加大研发投入等。

3.债务重组是指企业与债权人就原债务合同进行谈判以确定新的债务合同，包括债务展期、债务减免和债转股等。债务重组的类型主要有:正式重组、私下重组和预打包破产重组。

4.破产清算是指传统意义上的破产，即存量破产，具体步骤为:企业倒闭，对资产进行清算，根据绝对优先准则进行清偿。由图1说明：

企业陷入财务困境 资产重组 债务重组 财务正常企业 企业现金流不足 存在违约风险 破产清算 图1 企业财务困境图

(二）财务困境产生原因

对财务困境预警机制的研究离不开对财务困境成因的分析与探讨。近年来，国内外学者和公司主管更加关注企业财务，分析财务困境产生原因有利于从本质上认识企业财务困境。众多学者将ST公司作为研究上市公司财务困境的标本，所谓ST（special treatment）公司是指证券交易所对连续两年亏损，或每股净资产值低于股票面值的财务状况异常公司实行股票交易的特别处理的公司。通过对大量ST企业的观测分析，企业陷入财务困境不仅是由企业经营管理不善造成，另外经济不景气、公司主营业务萎缩失去竞争力、国家宏观经济环境及其政策的影响、企业所在行业进入衰退期以及资本结构不合理等都可能导致企业财务困境。综合各类观察分析可以将导致企业财务困境的原因分为宏观因素和微观因素。由表1说明：

表1 财务困境的成因

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国家宏观经济环境及其政策的影响 体制因素 宏观因素 市场经济的局限性 国家宏观管理制度的不健全 行业背景的影响 主营萎缩 盲目投资 微观因素 大量举债 三费过高,资金匮乏 公司治理结构的严重缺陷 经营杠杆的负效益、财务杠杆的负效益

（三）财务困境表现形式

财务困境是一个动态的过程，要从企业经营行为中判定企业陷入财务困境，则要研究企业财务困境的表现形式。陷入财务困境的企业其现金流不足，存在相当的违约风险，在具体经营活动中呈现出：贷款违约、成本上升、裁员、出售主要资产、与其他企业合并、减少资本支出等现象，对于上市公司来说其偿债能力下降、可能出现上市企业取消或减少股利、发行新股、与债权人协商谈判、债权换股权甚至私下和解等现象。 因此，国外学者R0SS等人就企业财务困境的表现形式认为可以从四个方面定义企业的财务困境:第一，企业失败，企业清算后仍无力支付债权人债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。

近年来，国内相当部分上市公司在上市后并没有得到很好的发展，部分公司因投资管理失误、巨额亏损等原因以致资金链断裂，财务状况异常而被实行特殊处理。对被实施特殊处理的财务困境公司研究，其财务困境表现形式有很多共性。研究表明：目前,出售资产成为我们国家ST公司或绩差公司财务困境的最主要表现形式，贷款违约、成本上升、裁员、与其他企业合并、减少资本支出、更换CEO或审计师等现象也是公司财务困境的重要表现形式。

二、企业财务困境预测模型及应用

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