财务困境研究

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1、编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第16页 共16页摘要：在竞争激烈的市场经济机制下，企业所有的运营情况都将受到各利益方的密切关注，企业财务问题是围绕企业运营情况中永恒的核心问题。企业在日常经营过程中并不是一帆风顺，企业常常由于各种原因陷入财务困境，从而为企业造成种种不利的影响。如何根据企业日常经营情况进行企业财务分析、识别企业财务困境、建立可行的财务困境预警机制是各公司财务管理者急需面对的主要课题。本文运用国内外研究者相关研究成果,结合多项调查，揭示企业财务困境主要表现形式，剖析企业财务困境形成的主要原因，并从国内外学者的研究现状中进行思考，建立起企业财务困境

2、的预测模型及防范办法。目的是建立有效的企业财务困境预测防范机制，降低企业陷入财务困境的风险，避免企业因财务困境而产生的各种负面影响，提高企业综合竞争能力。关键词：财务困境，多元线性判别模型，预测，防范Abstract: In the highly competitive market economy, enterprises of all operating conditions will be closely watched of all stakeholders, corporate finance business operations around the situation in q

3、uestion is the core issue in the eternal. Business in the ordinary course of business was not always smooth, businesses often fall into financial difficulties due to various reasons, thus causing all sorts of negative business impact. How to carry out its daily business operation of financial analys

4、is, identifying financial distress, the establishment of a viable financial distress early warning mechanism is the companys financial managers need to face the key issues. In this paper, researchers at home and abroad related research, combined with a number of surveys. Reveals the main form of fin

5、ancial distress, financial distress analysis of the formation of the main reasons, and from the research scholars to think the status quo and establish corporate financial distress prediction model and preventive measures. Aim is to establish an effective prevention mechanism in financial distress p

6、rediction, and reduce the risk of financial distress, to avoid the company because of financial difficulties resulting from negative impacts, and improving overall competitiveness. Key words: financial distress, prediction, prevention在市场经济条件下，由各种原因导致财务困境的企业并不鲜见。陷入财务困境的企业面临两种选择：一、变卖资产、债务重组以度过难关；二、破产清

7、算，以清偿企业债务。不管是哪一种选择，企业必定会承担一定的成本-财务困境成本。因此企业如何预测及防范财务困境成为经营者关注的重点，企业财务困境则成为资本结构理论的热点问题之一，财务困境预测及防范具有相当的社会价值和实践意义。关于财务困境的理论国内外研究者经过长时间研究和探讨，许多学者对财务困境有了较为系统的论述。现阶段对财务困境预测及防范的研究主要分为两类：一类是从企业形成财务困境的原因出发，例如:经营决策、治理结构、投资风险、经济环境等因素，致力于建立合理科学的企业财务困境预警体系；另一类是以数学、计算机软件程序为基础，定量定性的进行财务困境分析，从技术层次上估算出企业财务困境的概率，评定企

8、业是否已陷入或即将陷入财务困境。本文运用国内外学者的研究成果，从引起企业财务困境的相关因素出发，采用科学的测量方法和评测标准，旨在提高财务困境预测的准确性，全方位思考企业财务困境防范策略，提高企业财务管理的效率和成果，为企业各项决策提供准确的参考，增强企业竞争力。一、财务困境界定、产生原因及其表现形式（一）财务困境界定在进行财务困境预测及防范研究时首先需要解决的是企业财务困境概念的界定问题。企业陷入财务困境是一个连续的过程，并不存在一个明确的分界点将企业分为陷入财务困境和没有陷入财务困境，因此国内外专家学者对财务困境有不同的判断标准。对于财务困境国内外并没有明确的定义，在国内财务困境又被称为财

9、务危机、财务困难。现在我国普遍接受概念的是：“企业处于经营性现金流量不足以补偿现有到期债务，而被迫采取更正行动的境况。”具体来讲财务困境是从企业现金流量而非盈利的角度来下定义的，企业财务困境是指企业现金流不足以履行偿还义务或违约，企业承担很大的违约风险。企业在现金流严重不足的情况下，经常会进行资产重组、债务重组和破产清算，这三种现象既是一般情况下评定企业陷入财务困境的标志同时也是企业摆脱财务困境的措施。因此严格意义上讲，企业财务困境是从企业现金流不足到企业破产清算的一系列情况，包括现金流不足、资产重组、债务重组和破产清算。具体如下：1.现金流不足是指企业用于维持其一定时期正常经营所必须的现金或

10、现金等价物不足，导致企业不能维持其正常经营，不能履行其到期偿还债务义务，形成企业违约风险。2.资产重组是指企业通过出售部分资产、与其他企业合并、减少资本支出等方法来取得现金流，以偿还到期债务。例如：大规模的资产出售；企业兼并收购；降低生产成本；产品价格、质量、服务及组合的调整；市场营销和广告活动；加大研发投入等。3.债务重组是指企业与债权人就原债务合同进行谈判以确定新的债务合同，包括债务展期、债务减免和债转股等。债务重组的类型主要有:正式重组、私下重组和预打包破产重组。企业现金流不足存在违约风险资产重组债务重组财务正常企业企业陷入财务困境破产清算4.破产清算是指传统意义上的破产，即存量破产，具

11、体步骤为:企业倒闭，对资产进行清算，根据绝对优先准则进行清偿。由图1说明：图1 企业财务困境图(二）财务困境产生原因对财务困境预警机制的研究离不开对财务困境成因的分析与探讨。近年来，国内外学者和公司主管更加关注企业财务，分析财务困境产生原因有利于从本质上认识企业财务困境。众多学者将ST公司作为研究上市公司财务困境的标本，所谓ST（special treatment）公司是指证券交易所对连续两年亏损，或每股净资产值低于股票面值的财务状况异常公司实行股票交易的特别处理的公司。通过对大量ST企业的观测分析，企业陷入财务困境不仅是由企业经营管理不善造成，另外经济不景气、公司主营业务萎缩失去竞争力、国家

12、宏观经济环境及其政策的影响、企业所在行业进入衰退期以及资本结构不合理等都可能导致企业财务困境。综合各类观察分析可以将导致企业财务困境的原因分为宏观因素和微观因素。由表1说明：表1 财务困境的成因宏观因素国家宏观经济环境及其政策的影响体制因素市场经济的局限性国家宏观管理制度的不健全行业背景的影响微观因素主营萎缩盲目投资大量举债三费过高,资金匮乏公司治理结构的严重缺陷经营杠杆的负效益、财务杠杆的负效益（三）财务困境表现形式财务困境是一个动态的过程，要从企业经营行为中判定企业陷入财务困境，则要研究企业财务困境的表现形式。陷入财务困境的企业其现金流不足，存在相当的违约风险，在具体经营活动中呈现出：贷款

13、违约、成本上升、裁员、出售主要资产、与其他企业合并、减少资本支出等现象，对于上市公司来说其偿债能力下降、可能出现上市企业取消或减少股利、发行新股、与债权人协商谈判、债权换股权甚至私下和解等现象。 因此，国外学者R0SS等人就企业财务困境的表现形式认为可以从四个方面定义企业的财务困境:第一，企业失败，企业清算后仍无力支付债权人债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。 近年来，国内相当部分上市公司在上市后并没有得到很好的发展，部分公司因投资管理失误、巨额亏损等原因以致资金链断裂

14、，财务状况异常而被实行特殊处理。对被实施特殊处理的财务困境公司研究，其财务困境表现形式有很多共性。研究表明：目前,出售资产成为我们国家ST公司或绩差公司财务困境的最主要表现形式，贷款违约、成本上升、裁员、与其他企业合并、减少资本支出、更换CEO或审计师等现象也是公司财务困境的重要表现形式。二、企业财务困境预测模型及应用企业财务困境会造成企业股价下跌等负面影响，使企业遭受必定的损失。因此对企业财务困境进行预测和防范、尽可能提前预防企业发生财务困境或破产，同时也为了避免这类事件对债权人合法利益的侵蚀，建立财务困境的预警系统非常必要。成功的进行财务困境预测最为关键是建立适合我国现实情况的预测模型。迄

15、今为止，国内外对财务困境预测模型方面的研究非常丰富，运用于财务困境预测的模型主要有5种:一元判别模型(Univariate)、多元线性判别模型(Multiple discriminant analysis，MDA)、多元逻辑回归模型(Logit)、多元概率比回归方法模型(Probit)和人工神经网络模型(Artificial Neural Networks，ANN)。这五个典型的模型对不同时期企业财务困境预测都有过重要影响。以人工神经网络模型为代表的智能预测模型是研究方法的重大创新，但实际效果不太稳定。一元判别模型是以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的预测模型。

16、多元判别模型是在一元判别模型的基础上发展起来的，运用多个指标综合反映企业的财务状况,从而建立预警模型，相较于一元判别模型更能全面分析企业财务状况，提高了其预测的准确性。多元判别模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。动态模型在现实运用中有很大局限性。静态统计模型即线性判别模型,它根据一定的样本资料建立判别函数并确定判定区域,以对企业财务状况进行预测。这种模型以美国Altman教授的Z模型最具代表性。因此本文将对多元线性判别模型Altman- Z分数模型及F分数模型进行介绍。（一）财务困境预测模型介绍1、Altman Z-Score ModelZ分数模型(Z-Score Model)，是迄今

17、为止对企业财务预测研究最具影响力的模型，由美国学者Altman在1968年提出。Altman 在他的研究中首次使用了多元判别分析(Multivariate Discriminant Analysis，MDA)预测财务困境，他将多变量统计分析方法与财务比率分析相结合,用Z值进行判定预测企业财务失败。他以66家制造业企业为样本，样本分为两组，第一组是破产公司，由1946-1965年间处于破产法案保护下的33家公司组成，第二组为33家配对非破产公司。Altman检验了22个财务比例，选择了其中5个，得到一个判别模型。之后，根据实际还对上式进行了两次修正。可以说目前以Altman-Z模型为代表的多元判

18、定模型依然是最主要的财务失败预测方法。判别函数如下:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5Altman先是根据构造样本构建多元线性判定模型，确定判别Z值。公式实际上是通过五个变量，将反映企业偿债能力的指标(X1、X4)、获利能力的指标(X2、X3)和营运能力指标(X5)有机联系起来，综合分析预测企业失败或破产的可能性。公式变量由表2说明: 表2 Z-Score Model 变量表变量变量涵义变量公式1变量公式2X1资产营运率营运资本/总资产(流动资产流动负债)/总资产X2资产留存率留存收益/总资产(股东权益合计股本)/总资产X3资产报酬率息税前利润/总资产(利润总额

19、财务费用)/总资产X4负债权益率股权的市场价值/债务的账面价值(股票市值股票总数)/总负债X5资产周转率销售收入/总资产销售收入/总资产建立模型之后将测试样本数据代入判别方程，得出公司的Z值，并根据判别标准(Z值)判定企业陷入财务困境的可能性。根据Altman观测分析，Z值判别标准如下表：表3 Z-Score Model判断标准Z值分布表Z2.99财务状况良好非财务困境公司2.675Z2.99财务状况良好有可能陷入财务困境1.81Z2.675“灰色地带”财务状况是极不稳定，陷入财务困境可能性较大Z1.81企业存在很大的破产风险财务状况异常，财务困境公司Altman设计的Z分数模型的预测能力比以

20、往模型在判定效率和判定精准度上都有了较大提高，利用Z模型和它的判别标准，Altman成功地判别出破产前一年原始样本中33家破产公司的31家和33家非破产公司的32家，总体正确率达95.5%(63/66)；成功判别破产前两年原始样本中33家破产公司的23家和33家非破产公司的31家，总体正确率达81.8%(54/66)。此外，Altman还选择了25家破产公司和66家非破产公司进行检验，结果Z模型正确判断出25家破产公司的24家和66家非破产公司的52家，总体正确率达83.5%(76/91)。2、F分数模型研究我国财务预警研究起步较晚，发展还不成熟，多是借鉴国外研究成果。由于一元判定有其自身的局

21、限性，国内采用一元判定模型进行研究的不多，研究时大多采用多元线性判定的研究方法。其中具有代表性的研究是由周首华、杨济华、王平(1996)以Z分数模式为基础建立的新模式F分数模式(Failure Score Model)。由于Z分数模式在建立时并没有充分考虑到现金流量的因而具有一定的局限性。F分数模型加入了现金流量这一预测变量，考虑了现代化公司财务状况的发展及其公司所应有财务比率标准已发生的许多变化。研究者以1977年到1990年的31家破产企业和31家配对的非破产企业为样本，并且选用了5个判别变量，建立了F分数模式，预测企业财务困境F=0.17741.1091X10.1074X21.9271X

22、30.0302X40.4961X5公式变量由表4说明: 表4 Failure Score Model变量表变量变量公式X1(流动资产流动负债)/总资产X2(股东权益合计股本)/总资产X3(净利润折旧)/平均总负债X4(股票市值股票总数)/总负债X5(净利润利息折旧)/平均总资产较Z分数模型，F分数模式新增加了反映企业现金流量能力X3、X5的指标，它以0.0274为临界点预测公司是破产还是可以继续生存，通过检验其总体准确率近70%。（二）无锡小天鹅股份有限公司概况对财务困境预测模型的回顾后，我们将选择一家公司作为财务困境预测模型的研究样本。经考察我们选择了在我国家电市场上占有一席之地的无锡小天鹅

23、股份有限公司作为研究分析对象。无锡小天鹅股份有限公司，以家用洗衣机为其核心产品，其经营范围涉及家用电器、工业陶瓷、金融信息咨询、清洁机械设备等。公司1993年成立，迄今已是全国产销量最大的全自动洗衣机制造企业。公司2001年度利润比2000年度减少50%以上，2003年4月因财务异常被实行退市风险警示的特别处理。之后公司第一大股东与南京斯威特集团进行战略合作、重组改制事宜，由南京斯威特集团有限公司收购公司股权，公司2003年上半年度的净利润将比去年同期增长50%以上。并经过股权变更、出售资产、人事变动等措施走出财务困境，2004年撤销实施的特别处理。在之后的发展中无锡股份有限公司在2005年、

24、2006年度都有过轻微的财务异常现象，但是由于其程度轻，并及时采取了更换管理人员、变更公司章程、出售资产、股权变更等措施避免了财务危机，因此并没有被特别处理，研究其财务状况具有典型性。（三）无锡小天鹅股份有限公司Z-Score Model的运用及分析对上市公司财务困境预警模型中运用较为广泛的是Altman Z-Score Model。我们可以利用无锡小天鹅股份有限公司提供的2000年-2009年财务报告，运用Z-Score Model分析其财务状况。从而验证模型的准确性，并对该公司未来一年财务状况进行预测。 表5 2001年-2009年无锡小天鹅股份有限公司部分财务数据 单位:万元年度2001

25、20022003200420052006200720082009流动资产237807216263208509242497268552256967263959232352288093流动负债133903201690189103189760218030242877204933162415194900总资产342979317578307906311721343930384795378452333929387863平均资产341847330279312742309814327826364362381623356190360896折旧42421029128796066570473525294264894

26、9销售收入112963294180290132242293326017495130500069429299437524利润总额11128-63697622448584235343341899396227762净利润8828-56480359939044010413534691250122169财务费用 8303270129411904168557051581689147利息42084575305437154474550639672844568总负债134010203797189210189867218137244775206603164349196392平均负债 132876168903196

27、503189538204002231456225689185476180371股票市值12.01元9.80元6.32元4.55元3.60元4.80元19.8元4.48元14.63元股票总数36510万股36510万股36510万股36510万股36510万股36510万股36510万股54766万股54766万股股东权益198438108868110683114182116862118707171849169580191471股本365103651036510365103651036510365105476654766以上数据来源于无锡小天鹅股份有限公司官方网站（）。数据中股票市值是以无锡小天

28、鹅股份有限公司每年年末收盘价为准。对无锡小天鹅股份有限公司财务困境预测，将上述收集到的财务数据代入Z-Score Model预测函数，即可以得到Z值，并由Z值的大小，根据Z-Score Model的判断标准判断公司财务状况及预测企业陷入财务困境几率的大小。根据无锡小天鹅股份有限公司提供的2001年-2009年财务报告，测算出各年Z值情况如表6所示：表6 2000年-2009年Z值情况表年度X1X2X3X4X5Z2001 0.303 0.472 0.030 3.272 0.329 3.416 2002 0.046 0.228 -0.211 1.756 0.926 1.657 2003 0.063

29、 0.241 0.016 1.220 0.942 2.139 2004 0.169 0.249 0.012 0.875 0.777 1.892 2005 0.147 0.234 0.000 0.603 0.948 1.812 2006 0.037 0.269 -0.006 0.716 1.287 2.117 2007 0.156 0.358 0.097 3.499 1.321 4.428 2008 0.209 0.344 0.007 1.493 1.286 2.935 2009 0.240 0.352 0.071 4.080 1.128 4.591 从2001年-2009年财务状况计算出的Z值

30、可以看出：1.2002年无锡小天鹅股份有限公司Z值低于1.81临界点，按照Altman观测分析:Z1.81时，说明财务状况异常，企业存在很大的破产风险，预测企业将在2003年陷入财务困境。2003年Z值大于临界点，说明企业财务状况有所好转，虽然财务状况是极不稳定，陷入财务困境可能性较大，但是企业已经走出财务困境。这项预测与无锡小天鹅的2003年被ST，2004年走出ST是相符合的。2004年、2005年Z值都处于“灰色地带”， 说明企业2005年、2006年财务状况是极不稳定，陷入财务困境可能性较大。Z模型的预测准确性较高。2.从测算的Z值分布中可以看出，无锡小天鹅股份有限公司已经走出财务困境

31、的阴霾，财务困境的可能性非常低，预测进入2010年无锡小天鹅股份有限公司将是快速发展的一年。(四）无锡小天鹅股份有限公司Failure Score Model的运用及分析现代企业越来越重视对现金流的管理，现金流量表也成为企业重要的财务报表之一。与Altman Z-Score Model相比较Failure Score Model在预测企业财务困境时考虑了企业现金流等因素。由周首华、杨济华、王平(1996)以Z分数模式为基础建立的新模式F分数模式(Failure Score Model)。F分数模型以0.0274为临界点预测公司财务困境，F值越低，企业发生财务困境或破产的可能性越大。表7 200

32、1年-2009年无锡小天鹅股份有限公司F值分布表X1X2X3X4X5F2001年0.3030.4720.0353.2720.0510.400912002年0.0460.228-0.3951.756-0.126-0.872582003年0.0630.2410.0041.220.03-0.022212004年0.1690.249-0.0110.8750.0440.063842005年0.1470.234-0.0080.6030.0430.034902006年0.0370.269-0.0140.7160.0470.089512007年0.1560.3580.1513.4990.1030.481832

33、008年0.2090.344-0.011.4930.0270.130562009年0.240.3520.0734.080.0880.43414从2001年-2009年无锡小天鹅股份有限公司F值分布可以分析得出：1.2002年、2003年F值都小于临界值，发生财务困境的可能性很大。其中又以2002年F值最低为-0.87258，可以预测出2003年该公司发生财务困境或破产的可能性非常大。相较于2002年，2003年F值较高，说明企业财务状况有所好转。这项预测与无锡小天鹅的2003年被ST，2004年由于财务好转而走出ST是相符合的。2004年、2005年的F值都不高，可以预测出企业在2005年、2

34、006年财务状况并不稳定。F模型能较好的预测出企业财务困境。2.从F值分布可以看出，近几年来无锡小天鹅股份有限公司财务状况良好，2009年F值较大，该公司发生财务状况良好，预测2010年公司陷入财务困境的可能性非常小。三、企业财务困境防范财务困境预测发生在企业各项能导致财务困境的经济活动之后，最终只能被动地解决企业将要出现的财务困境或危机，这样往往会给企业带来不必要的损失。因此企业财务困境防范的研究是关于财务困境研究的核心。企业财务困境防范是主动地实施企业经营，财务运营的稳健模式，使企业的利益得到最好的保障。企业主要从以下几个方面进行企业财务困境防范：(一） 确定合理的资本结构资本结构主要是指

35、企业全部资本价值的构成及其比例关系。企业须结合自身情况，保持资产和债务、长期债务和短期债务比例在合理范围内。负债经营的临界点是企业的息税前利润等于负债利息。在到达临界点之前，增加负债可使股东获得更多的财务杠杆利益，一旦超过临界点，息税前利润不足以还债就有可能导致企业陷入财务困境。因此，企业需要在权益资本和债务资本之间寻求一个平衡点，多数企业的合理负债率水平应该在50%左右。同时在企业负债中，如预收款项和应付款等，这些资金等于被公司无偿占用能改善公司的现金流量情况。而银行的长、短期借款和公司发行的债券等，这些负债被称作有息负债，应当受到公司的高度重视。有息负债比率(有息负债占总资产的比重)越高，

36、财务风险越大。在财务困境防范中应该避免负债到期日过分集中、长短期负债结构比例失调、短贷长用、贷款银行结构单一和资产的负债币种结构不合理。（二）高度重视现金流管理企业财务困境实际上是企业处于经营性现金流量不足以补偿现有到期债务的境况，从直观上看来现金流不足是导致财务困境的直接原因，重要的是提高资产变现能力。资产变现能力是指企业的流动资产在一定时期内转化为现金的能力。1.加强企业现金管理对现金的管理首先要按照国家相关规定做好现金日常收支的管理，保证现金安全。现金的收支力争与现金流量同步，提高现金使用效率，加速收款，推迟付款；另外，制定现金收支计划，及时调整现金余额，以此保证企业经营和还债的需要。2

37、.提高企业资产变现能力资产变现能力主要通过流动比率和速动比率这两个指标来反映。流动比率=（流动资产/流动负债）100%，速动比率=（流动资产存货/流动负债）100%根据国际惯例，流动比率一般为2，速动比率一般为1。在财务困境模型研究中可以观察到，财务困境的年度下企业的资产营运率明显低于企业正常经营年度，流动资产低于或只是略高于流动资产，企业流动性过低。首先加强应收账款的管理，要确定好科学的信用政策。对信用期间、信用标准和现金折扣政策进行研究，争取按期收回款项，采取监督、事先准备收帐工作等措施，避免发生坏账而使企业蒙受损失。其次企业存货的管理效率反映了企业存货的变现力，存货周转率越大，变现能力越

38、强。管理人员应根据企业具体情况，考虑每月存货与销售比率的变动，制定关于存货与销售比率的一般标准。任何一个月的存货与销售的比如果高于这个标准，都可能是企业财务问题的早期反映。（三）重视企业主营业务，降低各项成本费用1.重视主营业务企业的多元化经营可谓是一把双刃剑，在为企业寻求新的利益点和扩大其影响力的同时也使企业面临着各种未知风险。多元化经营并不是意味着没有中心和主导产品，很多公司往往忽略了这一点，主业萎缩成为该类企业的一个普现象。企业不注重核心竞争力，主业日渐萎缩，经营涉及面广而不专，旗下产品替代率高，企业陷入财务困境的潜在概率非常大。为了防止企业发生亏损，企业应该重点关注如何提高主营业务收入

39、，注重核心技术，加快产品更新换代，增加企业产品及企业的竞争力，加大销售力度开拓新的市场，注重售后服务。2.降低各项成本费用由于财务指标有着前瞻性、综合性和测评性的特征，可以用它们对企业的财务业绩好坏进行预警。若企业三费长期居高不下，占营业收入的相当比例，表明企业存在人员冗杂、经营管理效率低下、缺乏资金控制和资金管理意识等问题，影响企业经营发展最终导致企业陷入困境。降低各项成本费用要求企业经营中各项成本费用尽可能最低，最直接有效的方法是对企业成本费用实施预算管理，编制科学合理的成本预算和费用预算。企业要将实际的成本费用与预算的相比较，明确经济责任，如果两者有偏差，应该分析原因，采取措施降低成本费

40、用，或适当修改预算。企业还可以从物流方面着手，利用现代物流企业提供的服务，在降低企业物流成本的同时还能达到精简企业机构、企业资源优化的目的。（四）优化企业内部治理结构，完善监控、激励机制企业的内部治理主要包括内部治理结构和内部治理机制两部分。公司内部治理结构目的是保证股东利益的最大化，防止经营者对所有者利益的背离。我国上市公司存在股权结构不合理，董事会责任意识淡薄，董事会专权，监事会“形同虚设”等缺陷。同时在经营企业的过程中,管理人员可能会采取偷懒行为,或者可能为了求取更多的个人利益而选择风险性较强的项目,会为企业带来危机，使企业陷入困境。1.优化公司股权结构 必须避免一股独大的局面，通过培育

41、有效的国家股持股主体、扶植理性成熟的机构投资者，采取市场配售、协议转让等形式，多渠道推动国有股减持。 2.优化董事结构，完善独立董事制度 建立董事问责机制，防止董事与经理班子成员过多的交叉任职。建立和完善独立董事制度的相关法律法规，改进独立董事选任程序，保障独立董事的知情权，使独立董事不仅在公司中占有一定的比例，其主体也多元化又不失活力。 3.强化监事会的监控职能 监事会应当担负起监督董事会及经理的职责，明晰和完善监事会的职权，并使这些权力有较强的可操作性。有效的限制管理者的不法行为，通过抑制管理者的道德风险行为，使股东的预期效用最大化，从而避免企业陷入财务困境。4.建立长期有效的经营者激励机

42、制 “激励”是对代理者行为的一种积极约束方式。它倡导采取奖励或给予剩余索取权的形式来激发代理者的动机，诱发代理者行为的积极性,使代理者在企业经营过程中发挥内在潜力,实现既定的效率目标。四、结束语财务困境理论已成为资本结构理论研究的前沿和热点问题之一，当前企业财务困境时有发生，建立财务困境预警系统非常必要，关键是建立适合我国现实情况的财务困境预测模型。但是目前我国大多企业对财务困境的预测及防范机制的重要性认识还不够，在实际操作时还很不成熟，通过本文的研究，希望能够为公司财务困境预防和防范提供一些参考意见，同时为我国民营企业规范财务管理提供一些启示和借鉴。尽管本论文对企业财务困境预测和防范进行了大

43、量的分析和研究，但是由于时间和条件限制，许多问题研究还不够深入，有待在今后的工作和学习中进一步深入探讨。参考文献：1陈炫 ，公司财务困境的界定与成因的分析与探讨J，现代经济信息，2009.012吴健梅，上市公司财务困境预警模型简评J，齐鲁珠檀，2009.023闫书丽、罗爽，工业企业财务困境形成机制分析J，中国信息管理化，2009.114肖惠，企业财务困境的内外影响因素分析J，财务通讯，2009年.115冯艳，试论财务困境的防范与预警J，中国外资，2008.86张小驰，如何识别企业财务危机J，现代经济，2009.067李凡，企业财务风险预测研究及其展望J，商业经济，2009.208宋遂周、汪彤，

44、企业财务困境预警模型分析J，北京邮电大学学报，2009.03 9李文贵，财务困境防治基于企业高管行为监控的分析J，经济论坛，2008.0910王舒，公司财务困境防范策略思考J，财会通讯，2009.2011Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy J Journal of Finance, September. 1968.12Philipp Jostarndt、Zacharias Sautner，Financial distress, corpora

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