短期偿债能力财务风险预警探析

一、概述20世纪90年代中后期，为了推进国有企业改革和农业产业化升级，国家有关部分和各省市批准了一些农业企业上市。然而从农业类上市公司近几年的发展情况可以看出，其整体经营效益不佳。再加上2008年全球金融危机的负面影响，对外出口订单骤减，应收账款回收期加长；对内由于原材料及人工本钱上升，资金支付压力空前加大；另外银行银根紧缩，再筹资困难重重，导致众多企业面临资金链断裂的风险，严重制约了我国农业上市公司的持续发展，延缓了农业现代化的实现。农业上市公司作为一个有机整体，要想得到良性的发展，就必须拥有长期充足的资金支持，必须具备持续的筹资能力。而筹资活动是企业财务风险的启动点，筹资风险既是基于资本来源角度的财务风险，又是经营风险和投资风险结果的显现与集中爆发，所以筹资风险是具有前导性和结果性的双重性质风险。因此关于筹资风险的科学猜测研究，不论对现阶段的农业类上市公司规范筹资行为、优化融资结构，还是对未来即将上市的'农业企业都具有重要的理论和现实指导意义。二、筹资风险猜测模型先容所谓筹资风险猜测，就是通过对企业财务报表及经营、投资方面相关资料的分析，利用及时的财务数据和相应数据化治理方式，将企业面临的风险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人。从主流的分析方法来看，单变量模型（国外大部分学者主要利用财务杠杆的高低来丈量企业筹资风险）尽管简单易行，但作用有限；多元逻辑回回模型（Logit、Probit模型）尽管不需要严格的假设条件，但样本的数目不宜少于200个，否则存在参数估计的有偏性，另外繁杂的计算过程中存在很多的近似处理，不可避免地会影响到其猜测精度；其它以非统计方法作为基础的模型（以人工神经网络模型为代表），由于模型难以确认、计算量较大和表述判别力较难等原因，导致在财务领域应用未几，还有待进一步的发展。因此本文选择多元线性判别法中最为典型的z分数模型与进指数法对农业上市公司的筹资风险作对比研究：第一，z分数模型。美国学者阿尔曼教授于1968年提出