王亮1  魏文兰2

 1.佛山职业技术学院  广东佛山 528137 

      2.佛山开放大学  广东佛山 528000   

摘要：科技型企业拥有高端、前沿的科学技术，它们通过技术创新不断为社会提供新的科学生产力，也正是因为它们的技术性应用特征，它们所面临的风险远远高于其他的企业，如果管理者在经营管理中未能及时发现财务问题，企业有可能会因此陷入财务危机。本文将针对科技型企业的财务风险进行研究，结合财务指标和非财务指标构建一套有效的预警模型，为科技型企业提高财务风险的防控能力提供帮助。研究结果通过了对比组数据的检验，证明该预警模型能够有效地帮助科技型企业判定财务风险状况。

关键词：科技型企业；财务风险预警；因子分析法

中图分类号：F275　   文献标识码：A    文章编号：1673-5889(2021)06-0000-03

一、引言

科技型企业拥有高端、前沿的科学技术，它们通过技术创新不断为社会提供新的科学生产力，在市场中不断取得应用价值。随着我国科学技术的不断发展，国家出台了各类相关政策，科技型企业不断涌现和崛起，为我国经济发展注入新的动力。科技型企业因其技术性应用的特征，它们所面临的风险远远高于其他企业，如果企业管理者在经营管理中未能及时发现财务问题，企业有可能会因此陷入财务危机。为了有效化解我国科技型企业在财务管理中的风险问题，本文以电子科技型上市企业作为样本，从财务风险的界定、预测和防范等多方面分析，结合财务指标和非财务指标来构建一套有效的预警模型，为该行业的经营者和投资者在经营、投资和决策中带来一定的参考作用。

二、财务风险预警文献综述

20世纪初，国外就出现了与企业财务风险状况相关研究文献，他们在定义企业财务风险时，一般把财务风险与财务困境或财务危机相联系。比如Fitzpatrick（1932）在研究单变量财务预警模型时同时选用了破产企业样本和非破产企业样本^[1]。Beaver（1966）从企业是否面临破产、是否拖欠股利、债务是否无法偿还等现象来判定企业是否面临财务困境^[1]。Blum (1974)也认为，当企业的短期偿债能力实际值高于该项指标的标准值、企业未能按时清偿债务时，该企业存在财务风险^[2]。20世纪60年代，国外财务预警研究模型从单变量判别模型逐步向多变量判断模型演变。William Beaver（1966）在研究单变量判别模型的基础上发现：用资产负债率和现金流动负债两个财务指标来预测财务风险具有更好的效果^[3]。Edward Altman（1968）则首先运用了Z模型来判断企业的财务风险状况，结果显示研究的22个财务指标中有5个是最适合的指标^[4]。到20世纪90年代，国外财务风险预警研究已形成了一套包括神经网络模型、例推理、遗传算法模型、粗集理论、支持向量机等人工智能预警方法体系。Odom & Sharda(1990)最早用神经网络建立了财务预警模型，结果显示神经网络模型预测效果要优于当时的Z预警分析模型^[5]。Tay & Cao（2001）运用支持向量机模型研究时间序列样本，结果显示支持向量机模型在平均绝对误差、平均方差误差等方面要优于神经网络模型^[6]。

…………

…………

更多信息请登陆中国知网、万方数据、维普，查询。

现代商业杂志投稿查稿：13366908880   010-66095057马编辑   QQ：370310371   投稿邮箱：xiandaishangye@126.com