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财务风险预警模型是预测财务危机的主要手段之一。Z分数模型以其公式严谨、可操作性强等特点,被广泛应用。以下是本站小编为大家带来的关于基于Z模型的财务风险预警模型运用，以供大家参考!基于Z模型的财务风险预警模型运用
一、引论
“危机预警”一词最早起源于20世纪初。90年代后，欧美国家由于企业危机频发，企业开始逐渐重视危机预警管理。在危机预警管理的研究中，财务风险预警作为危机预警的一个重要部分也受到了学术界的广泛重视。财务风险预警研究分为定性和定量研究。其中定量研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型、回归模型、神经网络模型等阶段并不断完善。我国学者对企业风险预警研究起步较晚，开始于20世纪八十年代中后期。其中有代表性的成果有周首华、杨济华和王平的《论财务危机的预警分析——F分数模式》，陈静的《上市公司财务恶化预测的实证分析》等成果。笔者认为现有研究中，迫切需要解决的问题是根据我国实际来创造性地运用国外已经成型的财务风险预警模型，但相应成果并不多见。本文试对财务风险预警模型的运用进行初步的分析和探讨。
二、相关文献综述
财务风险预警模型的研究经历了早期的单变量模型到现代的多变量模型并不断完善。最早的财务预警定量研究开始于1932年的Fitzpatrick的单变量破产预测研究。Fitzpatrick取19家企业进行研究，发现出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著不同，从而得出企业的财务比率能够反应企业财务状况，并对企业未来具有预测作用。他进行了实证研究，结果表明判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债。1966年美国的Beaver最早运用统计方法研究了公司财务失败问题，提出了较为成熟的单变量判定模型。Beaver发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量/债务总额、净收益/资产总额、债务总额/资产总额。这些研究发现了失败的企业与正常企业在财务指标方面不同，为多变量模型研究奠定了基础。但是这些研究样本量较少，指标单一，因此结论比较粗糙。
多变量模型是目前企业财务风险预警的主流，主要包括Z模型、Logisitic回归模型、人工神经网络模型等。在多变量模型中被广泛接受的就是Altman的Z模型。Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他选取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标，通过多元差别模型产生了一个总的判别分，称为Z值，并依据Z值进行判断。该模型的预测精度高达94%，至今各银行及金融机构仍在使用该模型。
以欧尔森(Ohlson，1980)为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机的预警能力。欧尔森以1970年至1976年间105家失败公司为样本，运用了条件逻辑模型建立财务预警模型。其研究成果表明，企业的规模大小、财务结构、经营绩效以及流动性等4个因素与企业发生财务危机的概率具有高度的相关性。
Logisitic回归模型使用极大似然估计的方法建模，通过对观察企业条件概率的观测，来判定该企业的财务和经营风险。该方法适用范围虽广，但计算复杂，中间计算的各种近似处理会影响结果的准确性。
人工神经网络是一种模拟人的神经网络的一种计算方法。它由大量简单处理单元相互联结组成复杂网络系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布没有要求，还克服了统计方面的限制，能同时处理定性变量和定量变量，容错性较好，但是因其理论基础较弱准确性不强，所以现在使用不多。
多变量模型相对单变量模型考虑的因素更为全面，因此更为广泛地被社会接受。特别是Altman的Z模型，广泛应用于银行等金融机构，作为评价企业财务风险的重要指标，因此本文采用该方法进行研究。
三、实证研究
(一)Z模型算法 Altman在1968年首次将多元线性判别方法引入到财务风险预测领域。他取1946～1965年间破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司进行研究，选取了五个财务指标：
X1：营运资本/资产总额，反映资产的变现能力和规模特征;
X2：留存收益/资产总额，反映公司的累积获利能力;
X3：息税前利润/资产总额，反映资产获利情况;
X4：所有者权益市价/负债总额，反映企业在财务风险来临时的衰弱程度;
X5：总销售额/资产总额，反映企业资产周转情况，用以衡量企业资产的利用效率。
Altman采用统计学中的判别分析法构造线性判定模型，用这五项指标的加权平均数计算Z值。并依据Z值进行企业财务风险的判断。他的研究表明：息税前利润/资产总额、销售额/资产总额和所有者权益市价/负债总额三个财务指标预测能力比较强，模型的预测精度高达94%。后来尽管Altman又修正过Z模型，提出了ZETA模型。新的ZETA模型较Z模型精确度有所提高，但修正后的ZETA模型对样本的限制条件较为苛刻，因此Altman1968年提出的Z模型依然被广泛地应用于银行、金融等机构，作为衡量企业财务风险的重要指标。本文选用Altman1968年提出的Z模型进行实证研究。
该模型公式如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
X1：营运资本/资产总额;
X2：留存收益/资产总额;
X3：息税前利润/资产总额;
X4：所有者权益市价/负债总额;
X5：总销售额/资产总额。
根据计算的Z值来判断企业破产的可能，Z值大小与企业破产的可能性成反比即：Z值越小，企业破产的可能性越大。当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z 企业财务风险较高时能及时地识别风险对银行等金融机构减少坏账以及企业自身扭转命运是重要的，比如2013年的ST企业如果在之前2009、2010、2011能够从企业的财务指标发现异常，这将对银行等金融机构审核贷款额度以及企业自身及时采取措施是有利的。为了验证Z模型是否能较早地识别出我国企业的财务风险，本文选取了2009～2011年在沪深股市交易的A股上市的在2013年ST的84家企业作为研究对象。具体样本如表1所示。
(三)研究假设 具体如下：
假设一：假设2013年ST的企业如果在前几年就能发现财务风险对及时采取措施是有利的，因此进行这项研究;
假设二：假设模型可以提前三年较好识别出2013年ST企业的风险;
假设三：假设模型对风险的识别随着时间的临近越来越准确;
假设四：假设我国资本市场在2009-2011年发育并不完全，市场资金配置功能尚未健全，因此我们认为所有者权益市价/负债总额这个指标中的所有者权益市价不及所有者权益账面价值可靠，因此针对我国实际，对该指标进行微调后可提高模型预测的准确性。
(四)数据分析 Altman的Z模型研究的数据取自于资本市场完善，资源配置功能健全的国外。而我国市场经济相对于国外时间尚短，资本市场还未完善，股市的投机性还很强，因此原模型X4中的“所有者权益市价”不能较好地反映所有者权益的真实价值，换成“所有者权益账面价值”更为符合我国实际。为了验证Altman的Z模型是否适用于我国数据，将样本2009～2011年的数据代入原模型和调整后的模型计算Z值，发现调整后的模型更能有效地识别企业的财务风险，2009～2011年这三年的数据的准确性都较高且逐年提高，能够较好地预测企业的财务困境。
(1)Z值计算结果分布情况。根据Altman的Z模型，可知当Z≥3时企业的财务状况良好，基本不会发生破产;当2.8≤Z
基于Z模型的财务风险预警模型运用
本文是一篇财务管理论文，本文以财务风险预警理论为依据，围绕 Z 模型财务预警模型，选取温州房地产 A 企业的财务风险预警作为案例分析的对象。首先，梳理财务风险预警的理论基础，重点介绍 Z模型财务风险预警模型，为后续的财务预警系统的建立打下理论基础;其次，在介绍 A 企业财务状况的基础上，重点分析案例 A 企业目前财务预警的现状，并指出该企业目前所实施的财务风险预警方法存在的问题。接下来，针对 A 企业财务预警存在的问题，提出构建具体的财务风险预警系统，即以 Z 模型为基础的定量财务风险预警模式，并根据房地产企业的特点，对 Z 模型的应用提出改进的建议;同时，引入非财务指标的定性财务风险预警方法作为补充，全面完善企业的财务风险预警系统。最后，基于该企业的隐性风险源分析财务风险预警系统构建时应注意的问题，从而全面完善企业的财务风险预警系统，提高预警系统的实用性。
1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.1.1 选题背景
金融危机爆发前，随着房地产行业的蓬勃发展，其销售和投资的增速远远超于国内生产总值的增速，是我国国民经济的重点产业。但发生金融危机以后，随着经济走势、国家的宏观政策、供需失衡以及居民收入等因素的影响，近些年房地产行业发展不容乐观，加上房地产行业高投资、高负债、长周期的特点，使得该行业的财务风险不断攀升。因此在此背景下进行房地产企业财务风险的预警研究具有客观的必要性及重大意义。
自 2010 年实施深化国资管理体制改革以来，温州市属国有企业实力迅速增长，促投资作用显著发挥，为推动温州经济社会发展做出了重要的贡献。在规模和作用迅速放大的同时，近年来市属国有企业利润逐年下滑，债务风险逐步显现，投资能力有所下降，企业可持续发展能力不容乐观。A 企业是温州当地的一家国有房地产企业，作为温州城市建设的主力军，尤其是在旧城改造方面曾经发挥了巨大作用，从规划、拆迁、建设、安置几乎是包揽了所有的职能，为温州的城市改造做出了巨大贡献。A 企业于 2012 年挂牌成立，注册资本金 500000 万元，是一家国有独资公司。2010 年，温州市城建体制改革，撤销多家事业性指挥部单位，成立一家集团企业和一家事业单位。2012 年，温州市第二轮城建体制改革，撤销该事业单位，并划转该集团企业的部分城建资产和二级企业，组建了该企业。通过划转或新建，该企业下设 6 家二级公司，经营开发区域范围依托温州老城区辐射周边区域，经营业务以城市基础工程和配套设施、保障房建设、历史文化街区保护开发为主业，
同时大力拓展工程项目代建、物业管理、城建资产营运、城建产业投资等相关业务种类。
在经历 2009 年金融危机以来，温州房价大幅下跌，同时温州大面积的旧城改造几乎已经宣告结束，原有的一体化城建体系发生了巨大变动，该企业面临着项目大幅减少、房价下跌、存货周转率及资产收益率下降的困局，且因房地产企业的前期投资高、建设期长、资金回笼缓慢等特点，历史遗留问题及现实发展的困境使得该企业呈现高负债的特点，且负债率逐年攀升，企业面临的财务风险呈现逐渐扩张、增大的趋势。企业及政府监管部门虽然已经意识到控制财务风险的重要性，但是历史遗留问题过多，并且尚未有明确的应对措施，仅仅依靠政府对企业的监管以及企业的内部控制无法有效地预防及控制财务风险。
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1.2 研究对象的界定
1.2.1 研究对象的定义
顾小安(2000)指出财务危机预警系统是通过事先选取并设置较为敏感的财务指标，并实时监测这些指标的变化，从而提前预测企业将面临的财务风险，剖析财务风险产生的内在原因，使得管理者能够提早做好防范措施的财务分析系统。简单的来说，就是通过设置一系列对企业相对重要且敏感的财务指标，通过数据的变动来反映企业的财务状况的定量研究方法。
但是随着会计造假等财务信息失真等现象的出现，单纯依靠财务指标预警显得捉襟见肘。通过查找文献发现关于运用非财务指标预警的研究越来越多。非财务指标是指无法从企业财务报表中获取，不能定量衡量，只能从企业的非财务信息也称外部信息体现出来的指标。(杨轶，
2008)
1.2.2 研究对象的实施程序
(1)明确预警模型，构建预警指标体系。
明确财务预警模型是企业识别财务风险的前提，也是财务风险的研究工具。而财务风险是通过企业的财务指标来量化反映的，因此应该根据企业的行业特征及经营业务构建具体的财务指标体系，明确系统重点关注的指标及程度。
(2)获取数据源。
在成本可控的前提下，企业应该尽量拓宽信息收集的渠道，包括宏观环境因素收集以及微观环境因素收集，并对收集的数据进行编辑整理，以提高数据源的准确性和全面性，保证财务预警系统后续实施的可靠性。
(3)分析预警信号。
预警信号是财务风险的外化表现，也是财务危机发生的先兆导向，因此分析预警信号在财务预警系统中是不可或缺的关键环节。企业应分析预警信号的类型、特征、形成原因、严重程度以及发展趋势，为管理者防控风险提供依据。
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2 理论分析
2.1 企业财务风险预警的概念
预警，就是通过设立期望值，并度量现实状态偏离期望的程度，提前发出警报的过程。企业通过构建财务预警系统，输入基础数据信息，建立预警的指标体系并搭建预警模型，依靠科学的预警模型对财务风险进行实时监控。一个有效的财务风险预警系统能够实时监控到企业资金的沉淀及不足的状态，及时发现经营过程中潜在的风险，并向经营者发出信号，从而使得其能够预先想好应对措施，科学决策，将风险控制在萌芽阶段，避免风险演化为实际危机，起到未雨绸缪的作用。
建立有效的财务预警系统对于企业来说具有多方面的意义，具体如下：
(1)提高企业防范风险的能力
房地产作为一个资金周转较慢、投资大、工期长的行业，决定其内在的高风险。况且，我国房地产市场并不如西方发展的成熟，大部分的企业依靠负债融资开发项目，自有资金投入较少，一旦项目建设周期拉长等任何一个环节脱离预期，将会影响下一环节的正常运行，继而资金周转无法顺利进行。最终的结果就是企业无法到期还本付息，引发财务危机。因此，对于房地产企业而言，如何提高自身的抗风险能力显得至关重要。建立有效的财务风险预警系统，对企业日常经营运作中的潜在风险进行实时监测，一旦财务指标出现偏离预期的情况，系统将发出警报，提示管理层应提前采取相应的措施，在财务风险演化为财务危机之前将其控制在萌芽阶段，保障企业的资金链安全。
(2)保障资金提供者的权益
企业的资金来源主要依靠权益资金和债权资金。企业建立财务风险预警系统的主要目的就是发现并控制企业资金运作过程中的风险，保障资金提供者的权益，同时也为企业保障稳定的资金来源。权益资金的提供者在投资企业时，除了看重企业的收益能力，还特别关注企业的抗风险能力。财务风险预警系统正是满足了权益资金投资者的这一诉求。对于债权资金提供者，他们主要关注的是企业是否能够到期偿还本金及利息，企业投资的高额回报表面上看来与其并无关系，但是高回报必然导致的高风险则与其密切相关。企业将债权资金投资于风险性更高的项目，或者是突破现有的债务结构筹资债权资金，使得企业用于偿还原有债务的资金保障降低。因此债权人十分看重企业应对风险的能力。通过财务风险预警系统，债权人同样可以了解企业的财务风险以及应对措施，一旦发现其风险超出债权人的预期，债权人即可采取措施保障自身的权益。
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2.2 经济预警理论
理论作为支撑本文研究框架的基础，贯穿于整篇文章，其强大与否说明本文研究的说服力。依靠严谨的理论基础，能够使得研究有理有据，依靠现有理论发现新的问题并提出改进措施。本文主要是依靠经济预警理论中的 Z 模型预警理论，并将非财务指标预警作为补充，为后续建立全面的财务风险预警系统提供指导。
经济预警思想诞生的时间是 19 世纪末与 20 世纪初, 如法国学者在 1888 年巴黎统计学会上，运用不同颜色对经济的整体运行进行描述，开展气象式研究。但是, 从严格系统意义上讲,在第一次经济危机以后，经济预警理论才算正式产生。也正是因为 20 世纪 30 年代的这次经济危机，西方经济学家才真正认识到资本主义的危机，资本主义经济也需要预警。确定警义, 找寻警源, 剖析警兆并预测警度这四个方面组成了经济预警的主要阶段。
这里明确警义是基础, 是预警研究监测的前提, 而剖析警兆，找寻警源是对警情的定量分析和因素分析, 预测警度则是经济预警的目标。以上经济预警的逻辑遵循的是果→因→果分析的具体化。根据经济理论，我们认识到不论是宏观层面还是企业的微观层面都有必要建立预警系统，适应错综复杂的市场环境，有效降低企业的财务风险。按照预警方法的不同，我们可以将财务风险预警分为定性研究和定量研究。
2.2.1 财务风险预警的定性研究
财务风险的定性研究就是依靠人的专业能力、主观经验以及对企业行业特征、基本情况、市场占有率、生命周期、治理结构等等，从事物发展的质的角度识别风险、分析风险、评判风险的程度，从而实现财务风险预警的方法。
(1)标准化调查法。标准化调查法着眼于风险的调查分析，在借助财务咨询公司、专业人员、行业协会等外力因素对企业经营过程中可能出现的问题进行调查并分析，并将调查报告传递给企业的管理层。企业管理层依靠调查报告，将企业的现状与问题类企业的症状进行对比，分析企业是否存在财务风险。该方法所提出的问题对所有企业都适用，应用范围较广。缺点在于缺乏针对性，对特定公司的特定问题无法进行调查研究，调查时没有对要求回答的每个问题进行解释，也没有引导被调查者对调查信息之外的问题做出正确判断。
(2)三个月资金周转表分析法。该方法能够实现企业财务风险的判定及实现短期财务预警的目标。该方法以三个月时间段为周期，根据资金周转表观察指标的变化，分析指标异动的原因及合理性，从而判定企业的财务风险。如果企业不能制定出三个月的资金周转计划表，说明企业的资金周转已经出现问题，财务风险突出;如果企业能够制定出较为宽松的三个月资金周转计划表，说明企业短期的资金周转较为顺利，基本能够满足企业的经营发展的需求。该方法的实质是企业要在变幻莫测的外部环境中确保资金链的安全，避免出现支付危机，在考虑各项不确定因素的情况下，能够制定出三个月较为宽松而周密的资金周转表计划。资金周转表如果制定不出来，可以说明短期内企业的资金周转已出现问题，财务风险一触即发，应该引起企业的重视。
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3 房地产 A 企业财务风险预警现状及问题 ................................. 15
3.1 A 企业的总体概况 ....................................... 15
3.2 A 企业财务风险预警管理现状 ................................. 18
3.3 A 企业财务风险预警的评价 ............................... 19
4 基于 Z 模型房地产 A 企业财务风险预警系统的构建 .................................... 23
4.1 建立财务风险预警系统的可行性 ................................ 23
4.2 建立财务风险预警系统遵循的原则 ....................................... 24
4.3 以 Z 模型为基础的财务指标风险预警直接应用 ........................ 25
5 研究结论及展望 ............................... 43
5.1 研究结论 ....................................... 43
5.2 研究展望 ................................ 43
4 基于 Z 模型房地产 A 企业财务风险预警系统的构建
4.1 建立财务风险预警系统的可行性
(1)与当前的发展目标吻合
随着近几年温州旧城改造的逐步完结，
A 企业的经营区域缩小、项目逐步萎缩，加之日益激烈的市场竞争，该企业需要在开拓新的发展方向的同时控制风险，平稳过渡。因此建立财务风险预警系统与该企业当前“控制风险、平稳过渡”的阶段性发展目标相吻合。
要实现这个目标，有三大策略：寻找定位、提高周转、战略纵深。寻找定位是指企业应该重新定位发展方向，由过去为政府建设保障房、安置房等公益性代建项目的功能逐步转化寻找新定位，利用城市建设的强大优势，在市场化竞争中寻找定位，满足住房者的刚性需求，主推中小户型，自主开发，成为温州当地具有较大影响力的商品房营业房建设单位;快速周转是指盘活现有资产，租售为主，提高资产利用效率，减少存货，加快经营性现金回流;战略纵深是指审慎投资、控制风险，加强项目投资的可行性研究，减少回报率较低的项目投入，保障企业现金流的运转。
A 企业提出的上述发展目标和发展策略将使得管理层采取更加谨慎的态度对待风险，在日常的经营管理中尽可能的降低风险。因此，构建完善的财务风险预警系统，将定量预警方法作为核心，定性预警方法作为补充，符合当前的发展目标和战略，也是该企业管理层的必然选择。
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5 研究结论及展望
5.1 研究结论
参考文献(略)
基于Z模型的财务风险预警模型运用
【摘 要】
【摘要】财务风险预警是防控财务风险、提升财务管理水平的重要工具。基于国内外研究现状，通过建立财务风险灰色预警模型，对某房地产公司2016年财务风险预警级别进行研究后发现，该房地产公司2016年财务风险处于“重度预警”状态，该公司下一年度需坚持稳健运营战略，避免过度开发。
【关键词】房地产公司;灰色预测模型;财务风险控制;风险预警
【中图分类号】F235.19 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2016)22-0053-3一、引言
在大规模城镇化进程中，房地产业在各线城市快速发展。国外学者对房地产企业财务风险预警问题予以大量关注，并取得了丰富的研究成果。Fitzpatrikc(1932)首先提出了财务预警概念，但他提出的预警变量过于简单，实用性偏低。Edward Altman(1968)通过将200家房地产企业的数据横向比较，提出了Z分层模型，能够有效地进行财务风险预警。Sanjai Bhaga(2008)对房地产公司财务能力进行面板数据分析发现，董事会持股比例与财务危机发生概率存在正相关关系。国内学者在此方面也取得了显著成就。黄亚发(2013)认为，不同房地产企业的开发重点和经营模式均存在差异，财务现状和财务再生能力也不同，应该选择具有针对性的财务预警方法。程言美(2015)以50家房地产上市公司以及50家非房地产上市公司为研究对象，以2006 ~ 2015年财务数据为样本，运用多种分析方法对财务危机预警模式进行优化。
当信息数量少、完整性较差时，可利用灰色模型对问题做长期模糊预测。本文在现有研究的基础上，采用灰色预测模型对某房地产公司进行财务风险预警，希望对房地产企业提升财务风险预警水平有所借鉴。
二、灰色预测模型下房地产公司财务风险预警
(一)财务风险灰色预测预警模型
以某房地产公司为例，选取其财务风险评价值为样本(考虑到数据时效性，只取该公司2012 ~ 2015年的财务风险评价值)构建灰色预测模型，对其2016年财务风险进行分析和预警。该房地产公司2012 ~ 2015年财务风险综合评价值统计结果如表1所示。
1. 原始数据。表1中的财务风险评价值原始数据可用数列形式表达为：
X(0)=(71.55，64.95，75.19，65.47)
将该数列做一次累加，得新数列：
X(0)(k)=(71.55，136.54，211.62，277.19)
2. 计算数据矩阵B、数据向量Y。经数学计算，矩阵B、向量Y为：
3. 计算逆矩阵。经数学计算，BTB逆矩阵值为：
4. 求取参数列。经数学计算，参数列求取结果为：
灰色参数：a=-0.0037553，u=67.87922287。
5. 灰色预测模型构建。该房地产公司财务风险预警灰色预测模型表达式为：
进一步计算，可得到以下两组值：X(0)(1)=71.55，
u/a=-18075.29048。
6. 灰色预测模型精度检验。
(1)残差检验。表2为该房地产公司2012 ~ 2015年财务风险评估残差检验结果。由表2可知，相对误差最大值为9.75%(2014年)，最小值为0.00%(2012年)。可见，本文所构建的灰色预测模型可靠精度较高。
(2)关联度检验。将2013年、2014年和2015年的财务风险综合评估值分别初始化为1.0000、1.0138和1.0176。当关系分辨系数ρ=0.5时，关联系数ξ(k)最大值为0.155461，关联度为0.782193。可见，本研究所构建的灰色预测模型关联度超过0.60，模型可靠性值得信任。
(二)2016年财务风险评估值灰色预测
由上述分析可知，房地产公司财务风险灰色预测值求取函数为：
若要对2016年的财务风险评估值做灰色预测，则分别令k=3，k=4，可得：
于是，该房地产公司2016年财务风险评估值为：
可见，该房地产公司2016年的财务风险处于“重度预警”状态。
(三)财务风险评估值灰色预测的应用价值分析
房地产公司2016年财务风险评估值为69.42476746，大于2015年的预测值65.4650，也超过了2015年的实际值65.47。该公司历年财务风险评估灰色预测值变化相对平稳，财务风险评估实际值则围绕预测值趋势线上下变动。偏离程度(相对误差)在10-3数量级范围内，因此，本文所构建的灰色预测模型预警能力较强，比较符合该房地产公司的实际经营情况。2014年，该公司财务投资失败，流动性受损，因而面临较高的财务风险。2015年，该公司决策层对业务结构进行调整，在摒除投机业务的同时，积极进入传统业务领域，增加流动性储备，从而降低财务风险预警级别。
三、结论
2015年，供给侧改革战略对包括房地产业在内的诸多行业提出降价、去库存的总体要求。在这种背景下，房地产业总体价格走低，房地产企业尤其是中小房地产企业的财务压力变大，使其所面临的财务风险增加。
本文基于灰色预测模型对某房地产公司2016年面临的财务风险预警进行研究，发现该公司2016年财务风险处于“重度预警”状态，该公司决策层发出的预警信息是：2016年，由于面临房价调整政策以及现房存量过多的现状，要继续坚持稳健经营战略，确保房地产项目开发与销售保持较好的平衡状态，避免过度投资和过度开发，以防范和控制财务风险。
主要参考文献：
Fitzpatrick.A Comparison of Rations of Successful Industrial Enterprises with those of Failed Firms[J].Certified Public Accountant，1932(2).
Altman E. I.. Financial Rations，Discriminant Analysis and Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance， 1968(9).
San J. B.，Brian B.. Governance and Firm Performance[J].Journal of Corporate Finance，2008(14).
黄亚发.中小房地产开发企业的财务风险与控制[J].会计师，2013(17).
程言美，程杰.我国房地产上市公司财务风险预警模型的建立与应用[J].武汉理工大学学报，2013(6).
张荣艳，章爱文，黄丝丝.基于现金流量的房地产上市公司财务预警[J].财会月刊，2012(33).
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