经济新常态下中小企业互联网融资风险预警机制研究.docx
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1、选 : A : 、 市 且 具 相 , H , , 其 8 3 Y 经济论坛 经济师 2018 年第 4 期 经 济 新 常 态 下 中小 企 业 互 联 网 融 资 风险 预 警 机 制 研究 汪 涛 摘 要: 当前我国经济进入新常态 发展 阶段 , 在国际贸易保 护 主义再平衡的冲击下 , 中小 企业互联网融资 风险面临 更 多不 确定性 , 如何 建立 一套防范互联网融资 风险 的预警机制 成为 中 小企业当前的首要任务 。 借鉴已有的风险预警的研究成果 , 取 四川省 20 家 中小 企业作为研究对象 , 借助销售毛利率 、 资产净 利率等企业财务指标 , 以回归 模型 为基础构建 中
2、小 企业互联网 融资的风险预警系统 , 并检验其敏感 度和准确 性 , 以此定 位中小 企业的财务 风险 来源和所 处阶 段 , 从而有效化解新经济形态下 中小企业的融资风险 。 关 键词 : 经济新常态 中小 企业 互联网融资 风险 预警 机制 中 图分类号 F276 文献标识码 : 文章编号 1004- 4914( 2018) 04- 028- 03 一 研究背景与意义 ( 一 ) 经济新常态下中小企业互联网融资风险频现 经济新 常态是当 前我 国面临的 经济现状,在 此种 经济阶段 下,经济 增长放缓 , 并面 临着经济下行的风险 , 面对国家贸易保 护主义抬头 、 中低端 制造 业回流
3、 、 原材料价格上涨 、 经营成本上 升 等多重考 验 , 加之中小企业在经营规模 、 融资环境 、 员工素质 等多方面相较大型企业来说不占 优势 , 因此中小企业的经营发 展变得举步维艰 。 在我国经济进入新常态后 , 场竞争越来越激 烈 , 中小企业内部不稳定因素增多 , 融资风险频频出现 , 处于内 外交困绝境的中小企业如何化解财务风险显得十分重要 。 ( 二 ) 中小企业互联网金融风险预警机制的现状 中小企业在技术创新与缓 解社会 就业压力 方面 扮演 重要 角 色 , 既有机遇也有挑战 , 因此也应加强融资风险的防范和预警 。 纵观我国大多数中小企业 ,在 经营中因 缺乏 互联网 融
4、资 风险预 警机制,很难及时察觉互联网 融资 风险 , 导致不 能有 效的规 避和 应对风险 , 从而陷入经营 绝境 ,造 成资金链断裂引发债务危机 , 最终使企业经营面临失败 。 经济新 常态 下的 中小企业面临互联网 融资 风险 频频 出现的 问题 , 自身欠缺相应的 预警 机 制, 因此建立健 全中 小企业互联 网融资风险 预警 机 制, 防范与控制各种潜在风险 , 为中 小企业的 生产经营决策提供参考依据 , 有重要的现实意义 。 二 、 关文献综述 互联网金融危机爆发后 , 外部的不稳定因 素增多 ,引 发了国 内外学者 关于经济 领域风险防控 预警 系统的 研究 与关注 , 这其
5、中 , 美 国学 者提 出的一系列 准 确度较高的 风险 预警 系统模型具 有较强的代表性 这些模型大致可以分为定性与定量两类模型 。 ( 一 ) 定量和定性分析相结合的研究方法 在 融资 风险 预警 系统 研究 中 ,大 多学者采用定量分析辅之 定性分析 。 这 是由 于定量分析多 , 用数据说话说服力极强 , 但是 由于通常 不考 虑非财务因素 , 所以也不能较为真实地 反映 中小 企业自身财务 情况 。 与此相反 ,定 性分析就 显得比较 灵活 , 能根 据中小企业 需要进 行调整 , 但由于定性分 析往往 带有 研究者 的 主观色彩 , 会因为分析者 的个人主 观 意识 失误 导致 判
6、断失误 , 企 业蒙受损失 。 鉴于 此 ,在实 际的 融资 风险 预警 机制 研究 分析中 , 28 通常采用定量 与定 性分析 相结合的 方法 , 这样 才能更合理更准 确地防范与预警融资风险 。 ( 二 ) 定性分析法 目前常用 的定 性分析有 标准 化调 查法 、 个月资金周转表 分析法 、 管理评分法及四 阶段 症状分析法等 。 国外专家更多注重 定量分析模型 ,分 为单变量模型与多变量模型 。 1932 年美国研究 者 Fitzpatri 选择 19 家企业作为样本单位展开研究 并将 19 个样 本总 体划分 为破产组与非破产组 , 运用单个财务比率进行分析 研究后发现净利润 、
7、权益比率与 负债 、 净资产比率对 融资 危机的 敏感度更高 。 1968 年 , 美 国学 者 Aliman 首次 将多变量 的分 析技 术运用于企业 融资 风险判 别, 并开 创了多变量模型 研究融资 风 险的 研究先例 。 1980 年 , Ohison 研究 企业破产概率的临界点 , 构建 loGistic 回归 预警 模型 , 并 利用 105 家破产企业与 2058 家非破产企业在 1970- 1979 年间样本数据展开实证分析 , 验证了企 业经 营规模 、 业绩 、 资本比例 结构与 及变现能力等 指标特 性会 显著影响 企业 破产 。 此后回归模型 的引 入在企业 融资 风险
8、 预警 研究 中占据了 重要位置 。 ( 三 ) 定量分析法 2000 年后 , 国内学者开始运用定量分析风险 预警 。 2009 年 郭德仁等选择 40 家上 市公司作为 样本数据 , 利用模 糊聚 类方 法 展开 融资风险预测 , 并判 别结 果显示其判 别的成 功 率高 达 85%。 2010 年 , 吴国强等所建立融资风险防预模型是不但选用财务指 标 并将 公司 治理 指标纳入 模型 , 并 比较 有无 公司 治理 指标 的防 预模型结果发现 , 加入了非财务 指标 的新模型所 预测 的准 确度 更高 。 2015 年 , 张纯选取深圳 100 家小微企业作为研究对象 ,构 建了小微企
9、业的风险 预警 系统 ,同 时检验出风险 预警 模型的准 确性与敏感性 , 最后 以编程形式建 成一 套 完整 的小微企业风险 预警机制 。 总 体来 说 ,目 前学界 对于融资 风险 预警 系统的 研究 分为运 用定性分析法和定量分析法 两类,大 多数学者以企 业为研究 实 例构建了不 同的 风险 预警 机制 。 目 前我国经济 进入 经济新 常态 阶段 , 有关中小企业的互联网 融资预警 机 制的研究 上存在空白 , 本 研究 旨在关注 经济新 常态 下的 中小企业互联网 融资预警 机 制,以 填补此类研究空白 。 三 、 中小企业互联网融资风险预警机制模型 ( 一 ) 自变量 所选自变量
10、如下 : 销售毛利率 、 净利润增长率 、 成本费用利 润率 、 流动比率 、 速动比率 、 资产负债率 、 利息保障倍数 、 净利润 增 长率 、 经营净现金总负债 比等 11 个 指标作为 自变量 xit ( i 1,2, 3 ), 中 , 个因变量 , 个控制变量 。 将中小 企业的财务风险 作为 因变量 ( 正常企业 Y 0, 危机企业 Y 1) 。 ( 二 ) 选取样本 为 研究 中小企业互联网 融资 风险 预警 机 制, 本 研究 选取四 川省成都市 20 家 深交所中 小板的企 业作为 样本 , 并用 于本 次实 证分析 研究 ,以 2016 年所公 布的信用 评级 结果 作为划
11、分 中小企 业的财务状态的 标准 , 评级 为 3B 级 以上 为财务正常企业 , 评级 A C D E H G Iit J K L K Iit Iit L L K K 表 1 回归分析模型的相关系数 则 根据 EVIEWS 软件计 算后得到结 果 , 并所构建的线性回归 表 2 所选样本企业通过回归判别模型检验的结果 中小企业的销 售毛 利率 、 资产净利率 、 成本费用利润率 、 流 启 宏 不 准 并 连 动 适 即 经济师 2018 年第 4 期 为 3B 以下为财务非正常企业 。 ( 三 ) 构建线性回归模型 本文 根据 假设建立中小企业互联网 融资 风险 预警 机制模型 如下 :
12、Sit=Ait+Bit+Cit+Dit+Eit+Fit+Git+Hit+Iit+Jit+ Kit+ 其中 Sit 代表中小企业互联网 融资 总规模 , it 代表销 售毛 利 率 ,Bit 代表净利润增 长率, it 代表经营净现金总负债比 , it 代表 利息 保障 倍数 、 it 代表成本费 用利 润率 ,Fit 代表流动比 率, it 速 动比率 , it 代表资产负债率 , 代表宏观经济态势 , it 代表企业 的创新能力, it 代表政府扶持力度 , 代表随机误差 。 其中 Iit 宏观经济态势 , it 企业的创新能力 , it 政府扶持力 度这三个变量为虚拟变量 : 宏观经济态势
13、良好是取值为 1, 宏观经济态势不良的时候取值为 0; it 企业的创新能力强取值 为 1, it 企业的创新能力弱取值为 0; it 政府扶持 力度 大取 值为 1, it 政府扶持力度小取值为 0。 四 、 数据分析与结论 ( 一 ) 中小企业互联网融资风险预警各个指标的显著性分析 选择上 述影响 中小企业互联网 融资 风险的敏感 指标 , 首先 需要对这些敏感指标 的显著 性进行检验 。 本文选用 T 检验法对 上述指标作了置信水平为 95%检验 , 计算结果显示 : 销 售毛 利 率 、 资产净利率 、 成本费 用利 润率 、 流动比率 、 速动比率 、 资产负 债率 、 利息 保障
14、倍数 、 净利润增 长率 、 经营净现金总负债比等 11 个指标在中小企业互联网 融资 风 险危 机发生前两年对其财务状 况影响较大,因此可用于其风险预警 。 模型 , 见表 1。 运用回归模型计算出所选样本中小企业数据 , 互 联网 融资 风 险危 机中小企业样本数据 Y 值平均值计算结果为 0.8654, 财务正常企业样本 数据 Y 值平均值计算结果为 0.1765。 计算二者的 平均 数为 0.53, 这就是本文所构建回归模型的风险 临界值 。 并对中小企业互联网融资风险进行的判别,即 :若 Y0. 53, 可以判定为该中小企业面临 融资预警 状态 , 则表明该中小企 业在未来的两年陷入
15、互联网融资风险危机可能较大 ; 若 Y 0.53, 表明该中小企业在未来的两年陷入互联网融资风险危机 可能较小 。 本次计算结果准确率达到 89, 并再将前面所选取用于测 试的 20 家样本企业的数据代入构建模型中进行验算得到相应 的计算结果 , 见表 2: 最终得到的 计算准确率为 88, 检验结果准确率较高,说明 此次回归模型判别 比较 满意 , 符合中小企业互联网 融资 风险预 警系统设计的基本要求 。 ( 二 ) 结论 本 研究 梳理与 研究 国 内外 有关风险 预警的相 关理论与模 型 ,以 四川省 20 家中小企业为研究样本 ,结 合中小企业的各种 影响因素 ,分 析 影响 中小企
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- 经济 常态 中小企业 互联网 融资 风险 预警 机制 研究
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