公司财务预警监控机理模型及其应用方法研究

论文摘要

20世纪90年代中后期以来,在金融全球化、信用市场迅速膨胀以及电子商务席卷商务管理各领域的背景下,公司财务管理实践对风险管理工具的需求日益凸显。作为能够识别预测公司财务危机并为公司投资人和管理者提供预警信号的风险管理工具,财务预警模型倍受关注,并逐渐成为公司财务管理领域中的热点问题之一。依赖历史会计数据建立的模式识别类的传统预警模型,由于方法中存在固有缺陷,难于在公司财务管理中推广应用;而考虑微观与宏观因素之间联系的预警模型目前仍处在实验室阶段,尚未发展到能实际应用的程度。对财务预警建模中的遴选独立预测变量的规范依据、风险驱动因素的影响途径、模型的规范结构等关键问题的探索解决,不仅对于在电子商务环境下发展有效的公司财务风险管理工具具有重要的工程意义,对于拓展现代会计与公司财务管理理论也具有重要的学术价值。本文以现代公司财务风险管理方法工具化与工程化的发展趋势为视角,经过文献研究,发现目前财务预警模型的瓶颈在于规范基础理论的进展滞后于建模技术的发展,制约了建模技术突破自身局限及其研究成果的管理应用。因此,本文采用基于规范基础理论模型研究结合价值链风险管理需求开发相应财务预警管理模型的技术路线,开展了以下研究工作: 1.通过建立企业柔性生存决策过程的规范关系模型,研究发现了财务预警管理中的自适应学习机制。基于企业失败内涵与外延的研究界定,运用财务柔性决策延伸了财务预警的内涵。通过比较不同经济学观点对企业困境失败的解释,吸收了经济演化论的观点,并在此基础上以定理体系的形式建立了结构化的企业柔性生存模型,通过模型数值模拟,分析得到了企业柔性生存中关键的财务柔性决策规律。基于研究建立的财务柔性决策的结构,发现了其中的学习机理,并以此为基础提炼出了以自适应学习为核心的财务预警机理。研究发现,建立财务预警系统并不能直接防止企业绩效衰退、生存失败等现象,其实质在于通过财务预警的作用机理建立企业长期主动学习环境变化的机制,持续改善学习水平并提高自适应调整能力;制定决策时的环境学习能力和预警策略执行中的自适应调整能力是决定财务预警管理有效性的关键因素。研究提出的财务预警的自适应学习机制改进了现有财务预警研究中欠缺结构化规范关系机理支撑的不足。 2.将企业柔性生存模型中建立的系统性和非系统性风险因素之间的规范关系引入KMV模型中,提出了连续融资下违约风险的多因素预警监控方法。首先通过构造混合期限结构下增长因子的连续期望收益函数,建立了连续融资下包含多风险驱动因素的股权与债权估价模型,其次利用KMV模型求解标准违约距离的过程系统的建立

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 财务预警建模技术的研究进展
• 1.2.1 基本概念和方法论
• 1.2.2 计量经济方法
• 1.2.3 简单的非参数方法
• 1.2.4 人工智能方法
• 1.2.5 国内的方法研究进展
• 1.2.6 建模关键环节中的争议及评析
• 1.3 财务预警基础理论的研究进展
• 1.3.1 基于系统信息理论的研究
• 1.3.2 基于宏观经济和产业组织理论的研究
• 1.3.3 基于公司财务理论的研究
• 1.3.4 基于管理理论的研究
• 1.3.5 国内的理论研究进展
• 1.4 财务预警模型的管理应用进展
• 1.4.1 企业困境的恢复性管理
• 1.4.2 企业信用评价
• 1.4.3 审计决策
• 1.4.4 证券投资决策
• 1.4.5 国内的应用研究
• 1.5 提出问题与研究内容
• 1.5.1 提出问题
• 1.5.2 技术路线
• 1.5.3 研究方法
• 1.5.4 论文结构
• 2 基于自适应学习的财务预警机理
• 2.1 引言
• 2.2 基本概念界定
• 2.2.1 企业失败
• 2.2.2 财务预警与财务柔性决策
• 2.3 企业失败的经济学解释与比较
• 2.3.1 新古典企业的生产函数
• 2.3.2 新制度经济学中的交易机制
• 2.3.3 经济演化论中的演化机制
• 2.4 自适应学习下的企业柔性生存模型
• 2.4.1 基于惯例的企业柔性结构
• 2.4.2 惯例演化下的自适应学习过程
• 2.4.3 企业柔性生存模型
• 2.5 财务柔性决策规律
• 2.5.1 目标柔性决策规律
• 2.5.2 风险柔性控制规律
• 2.5.3 绩效衰退下的状态选择规律
• 2.6 基于自适应学习的财务预警机理
• 2.6.1 财务柔性决策的系统结构及其学习机理
• 2.6.2 财务预警的自适应学习机制
• 2.6.3 模式识别预警模型的有效性解释
• 2.7 小结与讨论
• 3 连续融资下违约风险的多驱动因素预警监控方法
• 3.1 引言
• 3.2 信用风险度量方法选择
• 3.2.1 主流方法中相关性考虑的比较
• 3.2.2 实证证据
• 3.3 KMV模型及其改进
• 3.3.1 公司价值及其波动的估计
• 3.3.2 标准违约距离
• 3.3.3 相关性考虑与不变杠杆下的风险低估
• 3.4 多因素驱动下连续融资的信用风险漂移
• 3.4.1 驱动因素的结构化关系
• 3.4.2 连续融资下股权价值与债权价值的估计
• 3.4.3 驱动因素的违约风险弹性
• 3.4.4 数值模拟
• 3.5 违约风险驱动因素的预警监控
• 3.5.1 二次非线性的预警监控区域划分方法
• 3.5.2 预警区间的数值结果
• 3.5.3 违约风险驱动因素的预警监控规律
• 3.6 小结与讨论
• 4 组织结构演进下的价值流整合与价值模块划分
• 4.1 引言
• 4.2 节点企业组织结构的演进规律
• 4.2.1 财务决策与财务控制的替代规律
• 4.2.2 困境成本对组织结构的影响
• 4.2.3 财务系统功能的演进
• 4.2.4 财务预警系统的内外部结构
• 4.3 集成ERP的信息平台环境
• 4.3.1 集成ERP与组织结构的协同关系
• 4.3.2 集成ERP上的价值流
• 4.4 价值流整合方法
• 4.4.1 价值流层次间的关联缺失
• 4.4.2 基于惯例结构的EVA与作业价值整合模型
• 4.4.3 基于预期收益的价值流整合模型
• 4.5 价值流整合的资金结构
• 4.5.1 期望收益下的违约临界杠杆
• 4.5.2 杠杆补偿的风险折现率
• 4.5.3 资产的流动性分配
• 4.6 价值模块的划分方法及其风险响应机制
• 4.6.1 作业价值模块划分
• 4.6.2 作业链价值模块划分
• 4.6.3 供应链的预期经营价值估计
• 4.6.4 价值模块的风险响应机制
• 4.7 小结与讨论
• 5 供应链风险因素影响下的价值链绩效预警监控方法
• 5.1 引言
• 5.2 作业价值柔性控制方法
• 5.2.1 作业价值柔性控制的决策目标
• 5.2.2 柔性控制策略及其特点分析
• 5.2.3 控制策略求解
• 5.2.4 算例
• 5.3 作业链价值绩效预警管理方法
• 5.3.1 预警参数定义及供应链风险因素归类
• 5.3.2 供应链风险因素影响预警及其响应策略
• 5.3.3 预警模型的工作原理
• 5.3.4 算例
• 5.4 需求不确定下的供应链违约价值监控方法
• 5.4.1 变量定义及问题描述
• 5.4.2 需求确定增长下的违约临界杠杆边界
• 5.4.3 需求不确定增长下的违约杠杆边际
• 5.5 价值绩效预警监控中的自适应学习过程
• 5.6 小结与讨论
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附件1 攻读博士学位期间公开发表及完成的科研论文
• 附件2 攻读博士学位期间参加的科研项目
• 附件3 攻读博士学位期间获得的奖励
• 创新点摘要
• 致谢
• 大连理工大学学位论文版权使用授权书