危机预警模式及其分析

9.3.1　危机预警模式及其分析

1.定性预警模式

从通常意义上来看，企业进行定性危机预警的方式大体可分为三种类型:宏观经济状态预警企业危机，行业危机预警企业危机，重大事件预警企业危机。

(1)宏观经济状态预警企业危机

宏观经济的发展一般都会表现出一定的周期性，又称为商业周期，是指总体经济活动中扩张和收缩的交替，即国民生产总值的周期性盛衰消长，这也是市场经济的一大特征。经济周期一般包括衰退、萧条、复苏和高涨4个阶段。当宏观经济处于衰退和萧条时期，国民经济就处于危机之中，同时会有大批量的企业破产和严重的失业。

(2)行业危机预警企业危机

行业是由许多企业组成的，当整个行业发生危机时，企业往往就难以避免发生危机。这也是许多企业运用行业危机来预警企业危机的一个理由。当行业发生危机时，可能是受宏观经济环境影响的结果，也可能是行业内部竞争加剧，整个行业生产能力过剩的结果，但无论如何，行业危机发生往往会给企业带来危机。以1997年乳业危机为例，由于国外奶粉大量涌入国内市场，对国内的奶粉制造企业造成了巨大的冲击，整个行业效益滑坡了6.2%。对于单个乳业公司来说，都会受到不同程度的损失。因此，通过关注行业的发展状态，对企业经营状态进行预警，也是许多企业目前采取的一种预警措施。

(3)重大事件预警企业危机

像2001年“9.11”这样的重大事件，摧毁的不仅是美国人民的生命，美国经济也受到了很大的影响。“9.11”导致的直接损失——航空相关产业和世贸大楼是有限的，对美国整体经济影响不大，但是其引发的间接损失却是巨大的。据调查，该事件导致消费者信心指数下降、投资减少，这些对企业来说是致命的，在这种情况下，企业危机在所难免。

2.定量预警模式

(1)单变量模型法

该方法是由美国学者威廉·比弗(William Beaver)在1966年首次提出的。通过利用二分类检验法，在企业危机之前的各年中不分正常公司或危机公司，计算所有样本企业在特定财务比率值(现金流量/总负债，总负债/总资产，净利润/总资产)，然后按照该比值的大小排序，以观察危机企业和正常企业财务比率的分布状况，并从中寻找一分割点，使得错误分类的百分比达到最小。用这一方法得出的分类错误率最小的财务比率即为最佳预测变量。

(2)Z计分模型

该模型通过把传统的财务比率和多元判别分析方法结合在一起而形成的一种危机预警模型。该模型按照下面公式产生了一个Z值:

Z=0.012X₁+0.014X₂+0.033X₃+0.006X₄+0.999X₅

其中:X₁:营运资本/总资产;X₂:留存收益/总资产;X₃:息税前盈余/总资产;X₄:权益市场价值/总债务的账面值;X₅:销售收入/总资产。该模型设立破产区和非破产区，将Z值与破产区值相比，得出企业的危机状态值。

(3)神经网络预警模型

该模型是以工程技术手段及相应的数学模型来模拟人脑神经网络的结构与功能特征，并对复杂的社会经济系统进行预测的方法。该模型把系统看作一个黑箱，并列出输入要素和输出要素，寻找引发企业危机的因素，已知信息因素采用显节点，未知的因素采用隐节点，建立神经网络模型。对数学模型进行求解预测，将预测结果与报警标准进行比较，以发出警报。

3.危机预警模型的评价

(1)定性模式的评价

定性模式评价是以外界影响为主，从宏观经济环境、行业及重大事件来预警企业危机。企业作为一个子系统，参与社会环境系统的人力、财力、物质等各方面的能量交换，外界环境的变化必然会给企业带来很大影响，从外界环境来预警企业危机，可以为企业提供危机预防的方向。但是，此定性模式也有明显的缺陷，通过危机成因分析，我们可以看出危机的爆发是企业外部环境和企业内部环境相互作用的结果。外部环境对企业的影响固然很大，但是更重要的是企业内部的积极应对，正确的预警模式应在时刻关注外界环境的前提下，以内部积极应对为主。倘若在外界影响发生之后，才采取措施进行预防，相对来说比较被动，不能够提前预防危机。

(2)定量模式的评价

定量预警模型是以建立数学模型为基础，从数量关系上表现危机的程度，这使得危机预警摆脱了单纯的定性解释，有了科学的依据，对于危机预警理论的发展是一个很大的进步。单变量模型和Z计分模型是以财务预警为主，通过选取企业经营过程中的重要财务比率，对企业进行预警分析，其中也存在着缺陷:企业危机的形成和发展是多种因素共同作用的结果，其中包括财务、人力资源、战略选择、营销系统等，每个因素都可能导致危机的产生，因此，单从财务比率的角度来预警危机，未免有失偏颇。

神经网络模型则考虑了影响企业危机的多种因素，利用神经网络理论的容错特征，通过选取适当的作用函数和数据结构，可以处理各种非数值性指标，实现对系统安全状态的模糊评价。但是其处理信息的过程存在着“黑箱”性，人们难以理解网络的学习过程，对于学习过程中的错误不能够及时改正。