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[摘要]每年有大量企业出现财务危机甚至破产，尽管这些企业运行着ERP或财务软件系统，但系统本身并没有财务危机预警子系统，难以进行实时自动预测报警，入而失去了企业经营赖以决策的重要诊断工具。本文将ERP功能扩展，进行了财务危机预警子系统的系统分析与设计。
[关键词]财务危机；预警；ERP
[中图分类号]F270．7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2006)06-0028-04
一、建立基于ERP的财务危机预警子系统的必要性
财务危机，又称财务困境，严重的财务危机将导致企业破产。对财务危机的定义各不相同，主要指企业不能按期还本付息、资不抵债、破产等，国内也将最近两年连续亏损，或最近一年的每股净资产低于每股面值，或因其他状况异常而被特别处理的ST公司，视为财务危机公司。
如果企业出现财务危机甚至破产，将给国家、企业自身、投资者、债权人、供应链上的供应商和客户造成严重损失。由于财务危机通常不是因为突发的、不可抗拒的外力造成的，而是由于企业自身决策、经营管理不善造成的，就是说，财务危机是在一定时间区间内逐渐形成的，因此是可以提前预测的。财务危机预警就是用统计、人工智能的方法建立预测模型，通过财务指标的变化，预测企业发生危机的风险，并向经营者示警，以采取对策，避免危机和破产的发生。
但是，目前国内的ERP(企业资源计划)系统或财务软件系统并没有财务危机预警子系统，企业若进行预警研究，则用SAS、SPSS等统计软件建立预测模型。由于预测模型与ERP系统割裂，出现信息孤岛，不利于进行实时自动预测报警。若将ERP功能扩展，建立财务危机预警信息系统，则该系统无疑是企业经营的重要诊断工具。因此，本文进行了基于ERP的财务危机预警系统的系统分析与设计。
二、财务危机预警模型的研究现状
1．国外
Beaver(1966)最先采用单变量分析方法对企业财务危机进行了预测。由于单个财务比率不能全面反映企业状况，因此Altman(1968)首次将多元判别分析方法引入财务危机预测中。表1中列举了最著名的破产预测模型。以下是两个美国模型：
(1)奥特曼模型(Altman，1968)。该模型又称Z值(Z-score)判别模型，用来预测制造业上市公司是否会破产。创建该模型使用了66个中型企业样本，资产在70万美元到2 590万美元，包括1946-1965年期间提出破产申请的33家企业，另有33家非破产企业。最初挑选了22个财务比率进行实验，最后保留了5个判别能力强的比率。该模型在破产前一年的预测准确率为95％，破产前两年的准确率为72％。
Z＝1．2 ×1＋1．4 ×2＋3．3 ×3＋0．6 ×4＋0．999×5
其中：×l＝营运资金／资产总额；×2＝累计留存收益／资产总额；×3：息税前利润／资产总额；×4二股票市场价值／债务账面价值；×5＝销售收入／资产总额。Z是判别函数值，如果Z＜1．81，则公司将破产；如果1．81＜Z＜2．99，则需要进一步判断；如果Z＞2．99，则公司不会破产。
(2)弗枚尔模型(Fulmer，1984)。创建该模型使用了60个小企业样本，平均资产45．5万美元，30个破产企业，30个正常经营的企业。最初模型含有40个变量，最终使用了9个。该模型破产前一年预测准确率为98％，前二年准确率为81％。
H＝5．528 V1＋0．212 V2＋0．073 V3＋1．270 V4—0．120 V5＋2．335 V6＋0．575 V7＋1．083 V8＋0．894V9—6．075
其中：V1＝累计未分配利润／总资产；V2＝销售收入／总资产；V3＝税前利润／净资产；V4＝现金流／负债总额；V5＝长期负债／总资产；V6＝流动负债／总资产；V7＝log(有形资产)；V8＝流动资本／负债总额；V9＝log(息税前利润／利息)。如果H 〈0，破产是不可避免的。
2．国内
吴世农、黄世忠(1986)最早进行了企业破产的单变量预测模型和多变量Fisher线性判别模型的研究。高培业、张道奎(2000)把能否按时偿还银行贷款本息作为企业发生财务危机与否的标准，对深圳非上市的制造企业和非制造企业分别建立了贝叶斯线性判别函数预测模型。陈静(1999)、张玲(2000)、吴世农和卢贤义(2001)、长城证券课题组(2002)，把上市公司被特别处理(ST)作为发生财务危机的标准，分别建立了线性判别和Logit预测模型。搜索中国期刊全文数据库，结果显示：截止到2005年8月，财务危机预警方面的文章约310篇，而96％以上的文章是2000年以后发表的，学术界开展预警研究已较晚，可以推测国内很少有企业在开展财务危机预警应用。
表1最著名的破产预测模型
(http：／／www．cfin．ru／finanalysis／fulmer．shtml)：
1994年，财政部在《关于大力发展我国会计电算化事业的意见》中制定的总的目标是：到2000年，力争达到有40％-60％的大中型企业事业单位和县级以上国家机关实现会计电算化；其他单位的会计电算化开展面应达到10％-30％。到2010年，力争使80％以上的基层单位基本实现会计电算化。根据CCID 2004-2005年度市场调查数据显示，“用友”软件占据中国财务软件、ERP软件、管理软件市场份额3项第一，分别为27．4％、21．9％、18．4％。中国有40万家企业运行着用友软件，每年有4万家企业选择用友软件，每天有200万人在使用用友软件。由此推算全国约有146万家企业使用财务软件，并且95％以上是国产软件。因此，如果国产商品化ERP软件或财务软件具有财务危机预警子系统，能进行实时自动预测报警，则企业就有了防范危机发生的防御系统。
四、基于ERP的财务危机预警子系统的建立——系统分析与系统设计
ERP系统主要包括分销、财务和生产制造三大部分，由于主要从总账子系统获取数据，因此财务危机预警子系统应包含在财务模块中。
(一)财务危机预警子系统的数据流程设计 图1财务危机预警子系统数据流程图
(二)财务危机预警子系统的功能模块设计
图2 财务危机预警子系统的功能模块设计
4．实时预警模块
(1)单指标阈值报警。是指当财务比率、或是“报表趋势分析”中的项目，超出标准值范围而进行自动报警。例如，若流动比率的标准值是2，则流动比率<2时，系统报警。又例如，在损益表对比分析中，若本期管理费用较上期增加过大，系统报警。
(2)模型预警。系统利用预测模型库中的各种模型，同时进行预测和报警。计量经济模型：将ERP系统实时生成的财务比率以及存贮在数据库中的非财务指标，自动代入各种预测模型中，通过判别规则，预测企业是否将发生财务危机。智能模型：将各种财务比率或非财务指标代人分类规则，进行分类预测。
(3)预警分析报告。由系统自动生成，包括企业名称、行业性质、“危机”定义、样本选择、预测方法、预测模型、变量、判别规则、预测结果等内容的描述。也包括单指标阈值报警内容。
(三)财务危机预警子系统的数据库设计
财务危机预警子系统主要包括以下数据库：
1．报表数据库
存放资产负债表、损益表、现金流量表，用于进行报表趋势分析。同时该数据库中也存放报表项目变化的标准范围，用以进行单指标阈值报警。例如，在损益表对比分析中，若本期管理费用较上期增加过大，系统报警。
2．指标数据库
存放企业的财务比率、非财务比率，用于比率分析和杜邦分析，各种比率也是预测模型的备选变量。同时该数据库中也存放标准财务比率，用以进行单指标阈值报警。例如流动比率<2时，系统报警。
3．样本数据库
存放危机企业样本数据和健康企业数据，用于建立预测模型或是提取判别规则。对于案例推理等智能模型而言，案例库表、知识库表可包含在该库中，或是单独设计。
4．预测方法库
存放计量经济学、人工智能等预测方法的通用算法，包括算法函数或是算法子程序，用以生成预测模型。
5．预测模型库
存放样本数据与预测方法结合而生成的预测模型。例如线性概率模型(LPM)、Fisher判别模型、Bayes判别模型、逐步判别法模型、Logistic回归模型、Probit模型、多元积和时间序列模型(CUSUM)、生存分析模型、主成分分析模型，以及基于递归分割法(RPA)、神经网络、遗传算法、案例推理(CBR)而建立的分类预测模型等。
6．预警分析报告数据库
存放预测和报警的结果，包括“单指标阈值报警”的超界财务比率和报表项目，包括“模型预测”中使用的预测方法、变量、样本、预测模型、判别规则、预测结果。
(四)财务危机预警子系统的程序设计
1．独立开发全部子系统
包括预测方法及算法，具有独立知识产权。开发工具可采用VB或VC，以及SQLServer数据库。
2．系统集成、二次开发
某些预测方法或算法，可以调用统计软件包或神经网络软件包的函数，开发模式是：ERP的数据库，与VB(或VC)调用SPSS(或SAS、或MATLAB)相结合。
主要参考文献
[1]王满玲，杨德礼．国外公司财务困境预测研究进展评述[J]．预测，2004，(6)：15—20．
[2]吴世农，卢贤义．我国上市公司财务困境的预测模型研究[J]．经济研究，2001，(6)：46—55．
[3]Altman，EI，1968，Financial Ratios，Discriminant Analysis andPrediction Of Corporate Bankruptcy．Journal Of Finance 9，589—609．
[收稿日期]2006—03—15
[作者简介]李清(1966—)，男，黑龙江逊克县人，吉林大学商学院会计系副教授、硕士导师、在读博士，研究方向：会计信息系统、财务数据挖掘。
[关键词]财务危机；预警；ERP
[中图分类号]F270．7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2006)06-0028-04
一、建立基于ERP的财务危机预警子系统的必要性
财务危机，又称财务困境，严重的财务危机将导致企业破产。对财务危机的定义各不相同，主要指企业不能按期还本付息、资不抵债、破产等，国内也将最近两年连续亏损，或最近一年的每股净资产低于每股面值，或因其他状况异常而被特别处理的ST公司，视为财务危机公司。
如果企业出现财务危机甚至破产，将给国家、企业自身、投资者、债权人、供应链上的供应商和客户造成严重损失。由于财务危机通常不是因为突发的、不可抗拒的外力造成的，而是由于企业自身决策、经营管理不善造成的，就是说，财务危机是在一定时间区间内逐渐形成的，因此是可以提前预测的。财务危机预警就是用统计、人工智能的方法建立预测模型，通过财务指标的变化，预测企业发生危机的风险，并向经营者示警，以采取对策，避免危机和破产的发生。
但是，目前国内的ERP(企业资源计划)系统或财务软件系统并没有财务危机预警子系统，企业若进行预警研究，则用SAS、SPSS等统计软件建立预测模型。由于预测模型与ERP系统割裂，出现信息孤岛，不利于进行实时自动预测报警。若将ERP功能扩展，建立财务危机预警信息系统，则该系统无疑是企业经营的重要诊断工具。因此，本文进行了基于ERP的财务危机预警系统的系统分析与设计。
二、财务危机预警模型的研究现状
1．国外
Beaver(1966)最先采用单变量分析方法对企业财务危机进行了预测。由于单个财务比率不能全面反映企业状况，因此Altman(1968)首次将多元判别分析方法引入财务危机预测中。表1中列举了最著名的破产预测模型。以下是两个美国模型：
(1)奥特曼模型(Altman，1968)。该模型又称Z值(Z-score)判别模型，用来预测制造业上市公司是否会破产。创建该模型使用了66个中型企业样本，资产在70万美元到2 590万美元，包括1946-1965年期间提出破产申请的33家企业，另有33家非破产企业。最初挑选了22个财务比率进行实验，最后保留了5个判别能力强的比率。该模型在破产前一年的预测准确率为95％，破产前两年的准确率为72％。
Z＝1．2 ×1＋1．4 ×2＋3．3 ×3＋0．6 ×4＋0．999×5
其中：×l＝营运资金／资产总额；×2＝累计留存收益／资产总额；×3：息税前利润／资产总额；×4二股票市场价值／债务账面价值；×5＝销售收入／资产总额。Z是判别函数值，如果Z＜1．81，则公司将破产；如果1．81＜Z＜2．99，则需要进一步判断；如果Z＞2．99，则公司不会破产。
(2)弗枚尔模型(Fulmer，1984)。创建该模型使用了60个小企业样本，平均资产45．5万美元，30个破产企业，30个正常经营的企业。最初模型含有40个变量，最终使用了9个。该模型破产前一年预测准确率为98％，前二年准确率为81％。
H＝5．528 V1＋0．212 V2＋0．073 V3＋1．270 V4—0．120 V5＋2．335 V6＋0．575 V7＋1．083 V8＋0．894V9—6．075
其中：V1＝累计未分配利润／总资产；V2＝销售收入／总资产；V3＝税前利润／净资产；V4＝现金流／负债总额；V5＝长期负债／总资产；V6＝流动负债／总资产；V7＝log(有形资产)；V8＝流动资本／负债总额；V9＝log(息税前利润／利息)。如果H 〈0，破产是不可避免的。
2．国内
吴世农、黄世忠(1986)最早进行了企业破产的单变量预测模型和多变量Fisher线性判别模型的研究。高培业、张道奎(2000)把能否按时偿还银行贷款本息作为企业发生财务危机与否的标准，对深圳非上市的制造企业和非制造企业分别建立了贝叶斯线性判别函数预测模型。陈静(1999)、张玲(2000)、吴世农和卢贤义(2001)、长城证券课题组(2002)，把上市公司被特别处理(ST)作为发生财务危机的标准，分别建立了线性判别和Logit预测模型。搜索中国期刊全文数据库，结果显示：截止到2005年8月，财务危机预警方面的文章约310篇，而96％以上的文章是2000年以后发表的，学术界开展预警研究已较晚，可以推测国内很少有企业在开展财务危机预警应用。
表1最著名的破产预测模型
(http：／／www．cfin．ru／finanalysis／fulmer．shtml)：
1994年，财政部在《关于大力发展我国会计电算化事业的意见》中制定的总的目标是：到2000年，力争达到有40％-60％的大中型企业事业单位和县级以上国家机关实现会计电算化；其他单位的会计电算化开展面应达到10％-30％。到2010年，力争使80％以上的基层单位基本实现会计电算化。根据CCID 2004-2005年度市场调查数据显示，“用友”软件占据中国财务软件、ERP软件、管理软件市场份额3项第一，分别为27．4％、21．9％、18．4％。中国有40万家企业运行着用友软件，每年有4万家企业选择用友软件，每天有200万人在使用用友软件。由此推算全国约有146万家企业使用财务软件，并且95％以上是国产软件。因此，如果国产商品化ERP软件或财务软件具有财务危机预警子系统，能进行实时自动预测报警，则企业就有了防范危机发生的防御系统。
四、基于ERP的财务危机预警子系统的建立——系统分析与系统设计
ERP系统主要包括分销、财务和生产制造三大部分，由于主要从总账子系统获取数据，因此财务危机预警子系统应包含在财务模块中。
(一)财务危机预警子系统的数据流程设计 图1财务危机预警子系统数据流程图
(二)财务危机预警子系统的功能模块设计
图2 财务危机预警子系统的功能模块设计
4．实时预警模块
(1)单指标阈值报警。是指当财务比率、或是“报表趋势分析”中的项目，超出标准值范围而进行自动报警。例如，若流动比率的标准值是2，则流动比率<2时，系统报警。又例如，在损益表对比分析中，若本期管理费用较上期增加过大，系统报警。
(2)模型预警。系统利用预测模型库中的各种模型，同时进行预测和报警。计量经济模型：将ERP系统实时生成的财务比率以及存贮在数据库中的非财务指标，自动代入各种预测模型中，通过判别规则，预测企业是否将发生财务危机。智能模型：将各种财务比率或非财务指标代人分类规则，进行分类预测。
(3)预警分析报告。由系统自动生成，包括企业名称、行业性质、“危机”定义、样本选择、预测方法、预测模型、变量、判别规则、预测结果等内容的描述。也包括单指标阈值报警内容。
(三)财务危机预警子系统的数据库设计
财务危机预警子系统主要包括以下数据库：
1．报表数据库
存放资产负债表、损益表、现金流量表，用于进行报表趋势分析。同时该数据库中也存放报表项目变化的标准范围，用以进行单指标阈值报警。例如，在损益表对比分析中，若本期管理费用较上期增加过大，系统报警。
2．指标数据库
存放企业的财务比率、非财务比率，用于比率分析和杜邦分析，各种比率也是预测模型的备选变量。同时该数据库中也存放标准财务比率，用以进行单指标阈值报警。例如流动比率<2时，系统报警。
3．样本数据库
存放危机企业样本数据和健康企业数据，用于建立预测模型或是提取判别规则。对于案例推理等智能模型而言，案例库表、知识库表可包含在该库中，或是单独设计。
4．预测方法库
存放计量经济学、人工智能等预测方法的通用算法，包括算法函数或是算法子程序，用以生成预测模型。
5．预测模型库
存放样本数据与预测方法结合而生成的预测模型。例如线性概率模型(LPM)、Fisher判别模型、Bayes判别模型、逐步判别法模型、Logistic回归模型、Probit模型、多元积和时间序列模型(CUSUM)、生存分析模型、主成分分析模型，以及基于递归分割法(RPA)、神经网络、遗传算法、案例推理(CBR)而建立的分类预测模型等。
6．预警分析报告数据库
存放预测和报警的结果，包括“单指标阈值报警”的超界财务比率和报表项目，包括“模型预测”中使用的预测方法、变量、样本、预测模型、判别规则、预测结果。
(四)财务危机预警子系统的程序设计
1．独立开发全部子系统
包括预测方法及算法，具有独立知识产权。开发工具可采用VB或VC，以及SQLServer数据库。
2．系统集成、二次开发
某些预测方法或算法，可以调用统计软件包或神经网络软件包的函数，开发模式是：ERP的数据库，与VB(或VC)调用SPSS(或SAS、或MATLAB)相结合。
主要参考文献
[1]王满玲，杨德礼．国外公司财务困境预测研究进展评述[J]．预测，2004，(6)：15—20．
[2]吴世农，卢贤义．我国上市公司财务困境的预测模型研究[J]．经济研究，2001，(6)：46—55．
[3]Altman，EI，1968，Financial Ratios，Discriminant Analysis andPrediction Of Corporate Bankruptcy．Journal Of Finance 9，589—609．
[收稿日期]2006—03—15
[作者简介]李清(1966—)，男，黑龙江逊克县人，吉林大学商学院会计系副教授、硕士导师、在读博士，研究方向：会计信息系统、财务数据挖掘。