财务管理本科毕业论文范文2.doc

湖北民族学院财经政法学院
本科毕业论文

题 目：企业财务危机预警 Process
Control模型的建立及应用
姓 名： 向 谨
学 号： 0604637
班 级： 06046班
专 业： 财务管理
指导老师： 谭宗宪

2008年5月26日
诚信声明：本人所提交的毕业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究所取得的成果。文中除已注明引用的内容外，不包括任何其他个人或集体已发表或公开过的成果。本人愿意承担此声明的责任和后果。
毕业论文作者（签名）：
年 月 日

目 录
一、理论回顾 ………………………………………………………１
二、企业财务危机预警Process Control模型的构建 ………….5
（一）构建Process Control模型的要素 ……………………….5
（二）构建Process Control模型的步骤 ………………………..6
（三）Process Control模型的分析原理 ……………………….7
1. 3原理 ……………………………………………………………7
2.点分析 …………………………………………………………….8
3.控制图分析 ……………………………………………………8
三、实证研究过程及结果比较 ………………………………….10
（一）提出假设 ………………………………………………….10
（二）实证研究 ………………………………………………….10
1.信联股份简介 ………………………………………………….10
2.数据分析 ………………………………………………………11
（三）结果比对 ………………………………………………….18
结束语 ……………………………………………………………….18

内容摘要

本文围绕“财务危机预警”展开论述，在借鉴前人研究经验的基础上，提出了新的财务危机预警方法。即将全面质量管理中单值和移动极差控制图的统计分析方法和Z－Score模型中Z值嫁接到财务危机预警之中，从而建立了Process Control模型。该模型克服了在时间和空间上的局限性，全面反映从过去到现在企业财务状况的变动趋势，生动形象地表现了某一时期企业财务状况是否处于失控状态，其经营活动能否稳定持续的发展。最后，通过实证研究证明了PC模型的实用性及有效性。

关键词：财务危机　动态预警　PC模型　 控制图 失控状态

Abstract

The discussion centres on the early warning of financial crisis.Basicing on the experience of the previous researchers,this paper provides a new method of it. The statistical analysis methord of X and MR Contol Chart which is contained in the Total Quality Control and the Z score both are applied by the early warning of financial crisis, thus the Process Control Model is set up. This model overcomes the limitations in space and time, and fully reflects the changes in finance from past to present. What’s more,the PC Model can vividly express whether an enterprise loses Control of finance in some period,and if the business activity could develop stable and sustainable. Finaly, by the empirical study,it is proved that PC Model is practical and effective.

Key words：financial crisis dynamic early warning Pocess Control Model control chart lose control

企业财务危机预警Process Control模型的建立及应用

一、理论回顾
在竞争激烈的市场经济环境之下，如何避免财务危机是所有企业家最为关心的问题之一。一个企业的财务活动主要包括资金的筹集、投资及分配。通过对资金的有效调配和合理运用可以提高企业的经营效益，增强企业的经济实力，同时还能使企业在一个持续稳定的财务支撑下正常而有效的发展。
财务危机是企业全局性根本性的危机，有一个潜伏、形成、爆发和恢复的过程。既有其危险和窘迫的一面，也存在着机会的一面，也就是说在财务危机形成和爆发的过程中，始终存在着可以把握和转化的机会。其实财务危机并非人们所想那么可怕，只要企业具备完善的财务危机预警机制，再加上英明果断的管理者就可以成功的避免财务危机的发生。财务危机预警是对企业财务危机发生的可能性进行多角度分析判断，并及时发出危机警告的过程。其主要目的是督促企业尽早做好预防和应对财务危机的准备。
目前，众多国内外学者对企业财务危机预警进行了研究，并建立了一系列财务危机预警模型。
在静态研究方面包括Fitzpatrick（1932）开展的单变量破产预测研究；Beaver （1966）的单变量判定模型；Altman（1968）提出了Z Score模型；Ohlson（1980）第一个采用Logit方法进行财务危机预测；陈静(1999) 进行了单变量分析和二类线性判定分析；高培业（2000）使用多元判定技术得出最终判定模型和判别规则；陈晓等（2000）运用多元Logit回归进行研究；杨保安等（2002）采用ANN模型进行财务危机预警；李秉成（2004）提出了财务困境加权分析法和象限分析发两类采取困境综合分析方法等。[1](P29-30)
在动态研究方面包括Baumol（1952)、Tobin（1958）的现金存量管理模型；Friedman(1959)、Nadiri(1969)、Coates(1976)产品现金管理模型；Melizer(1963)、Whalen(1965)、Alessi(1966)财富现金管理模型以及Suvans（1994）联合模型。[2](P29-30)还有一种财务预警动态模型主要是把人工智能中的归纳式学习方法应用于财务危机预测。目前，这种方法中最常见的是神经网络预测模型。在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会一目前的权重计算相应是预测值以及误差，而再将误差值回馈到网络中权重， 经过不断的重复调整，从而使预测值渐渐地逼近真实值。当运用此网络到新的案例时，只要输入新案例的相关数值，神经网络就可以根据当时的权重得出输出值即预测值。[3](P111）
以上所提到的动态预警模型都没有涉及到过程控制。所谓过程控制就是在一个过程中去控制企业财务状况的变化情况。因此，本文所提出的动态模型就是借助于全面质量管理统计过程技术，通过控制图是形式来反映企业从过去到现在的财务变动情况，并对财务危机进行动态预警。其判断财务危机的依据不是依靠某以判别值。而是通过确定控制图上点分布的概率来判定财务特征值是否处于失控状态。如果结果显示是失控状态，就表示该企业存在发生财务危机的可能，企业管理者应该提高警觉，从非财务指标方面对企业进行定性分析，找出原因，对症下药。
本文选用的是 Altman的Z-Score模型中的Z特征值和全面质量管理中统计过程控制技术。因为Z-Score模型的Z值综合了多钟重要财务指标的特性，能全面反映一个企业的财务状况，消除了由单个指标所带来的局限性。而统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的[4](P182)。本文研究财务危机预警模型的出发点就是想通过有效的方法来对企业的财务状况按时间分阶段进行监控，从而达到财务危机预警的目的。由于需要运用过程控制技术，再加上对企业财务状况的监督管理是实现企业全面质量管理的重要环节。理所当然地，统计过程控制也就成为本文最实用的研究技术。其中控制图理论是统计过程控制最主要的统计技术。
下面就Z-Score模型和计量控制图作以下简单的介绍。
Z-Score模型是纽约大学经济学研究院教授Edward I.Altman（爱德华·奥特曼）在1968年提出来的。他选择1946-1965年美国66家制造企业，将它们分成两组，每组33家企业，其中一组由破产的企业组成，剩下的为另一组。同时使用22个财务比率（指标）作为解释变量，后经过对不同的方程以及各个解释变量的统计显著性观测与相关性检验，最终确定选用5个财务指标，根据每一个指标对财务危机的影响程度赋予不同的权值（即各个指标是系数），5个财务指标加权汇总而得出企业财务危机预警Z-Score模型。[5]（P21）

式中，=（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产
=期末留存收益/期末总资产
=息税前利润/期末总资产
=期末股东权益的市场价值/期末总负债
=本期销售收入/总资产
X1为营运资本/资产总额,反映了企业资产的折现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象,具有周转速度快,变现能力强,项目繁多,性质复杂,获利能力高,投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少,往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。[6]（P223）
X2为期末留存收益/期末总资产，反映了企业的累积获利能力。期末留存收益是由企业累积税后利润而成,对于上市公司,留存收益是指净利润减去全部股利的余额。一般说来,新企业资产与收益较少,因此相对于老企业X2较小,而财务失败的风险较大。[7]（P223）
X3为息税前利润/期末总资产,即 EBIT/ 资产总额,可称为总资产息税前利润率, EBIT 是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润(包括对外投资收益) ,不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。原因在于:由负债与资本支持的项目一般属于正常业务范围。因此,计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础,有利于考核债权人所有者投入企业资本的使用效益。该指标主要是从企业各种资金来源(包括所有者权益和负债)的角度对企业资产的使用效益进行评价,通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。[8]（P223）
X4测定的是财务结构,分母为流动负债、长期负债的账面价值之和;分子以股东权益的市场价值取代了账面价值,因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正使分子能客观地反映公司价值的大小。[9]（P223）
X5为总资产周转率,企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上。因此,总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。如果企业总资产周转率高,说明企业利用全部资产进行经营的成果好,效率高;反之,如果总资产周转率低,则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差,效率低,最终将影响企业的获利能力。如果总资产周转率长期处于较低的状态,企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度,对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理,加速资产周转速度。X5的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额,指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。[10]（P223）
本文还采用了全面质量控制的统计过程控制方法，其中计量控制图的分析原理及计算公式在PC模型中得以充分利用。
统计过程控制方法主要是利用控制图的统计学原理来进行控制的。常规的控制图主要有两种类型：计量控制图和计数控制图。
其中常用的计量控制图主要4中类型：平均值与级差控制图、平均值与标准偏差控制图、中位数与级差控制图、单值与移动级差控制图。[11](P187)
常用的计数控制图的类型有：不合格品率控制图、不合格品数控制图、缺陷数控制图、单位产品缺陷数控制图。[12](P187)
在每种控制图下都可以分为标准值未给定和标准值给定两种情况。[13](P185)
由于本文是研究企业在某会计期间的财务状况，对某一时点的多个财务基础数据进行整合之后的财务指标进行分析。由于每个考察期的财务数据都具有连续性和唯一性，同一时点同一财务指标不会出现多个样本值，所以我选用标准值未给定的情况下的单值与移动级差控制图作为PC模型的研究基础。
在文献中假定所有的计量控制图的子组内变异（即样本值）服从正态分布，若偏离这一假定将会影响控制图的性能。这一假设也是符合多数企业实际的。利用正态性的假设，可以推导出计算控制限的一些系数（如表1-1、表1-2）。[14](P186)
表1-1 计量控制图计算控制限的系数表简表1
自组中观测值个数
控制限系数
A
A2
A3
B3
B4
B5
B6
D1
D2
D3
D4
2
2.121
1.880
2.659
0.000
3.267
0.000
2.606
0.000
3.686
0.000
3.267
3
1.732
1.023
1.954
0.000
2.568
0.000
2.276
0.000
4.358
0.000
2.574
4
1.500
0.729
1.628
0.000
2.266
0.000
2.088
0.000
4.698
0.000
2.282
5
1.342
0.577
1.427
0.000
2.089
0.000
1.964
0.000
4.918
0.000
2.114
6
1.225
0.483
1.287
0.030
1.970
0.029
1.874
0.000
5.078
0.000
2.004
7
1.134
0.419
1.182
0.118
1.882
0.113
1.806
0.204
5.204
0.076
1.924
8
1.061
0.373
1.099
0.185
1.815
0.179
1.751
0.388
5.306
0.136
1.864
单值与移动级差控制图由单值控制图和移动级差控制图两部分组成，图中分别有中心线、上控制限和下控制限三条平行线。根据对基础财务数据的整合可以得到多个样本值和移级差值，再利用单值控制图的控制限公式（如表2-1）[15](P186)计算出上下控制限，最后建立控制图并进行过程控制。一个完整的控制图表明在一个特定的过程中多大的变化才是有代表性的,主要用于帮助确定研究对象是否属于受控制状态，从而来评估研究对象的稳定性和监视其在过程中随时间的变动情况。
表1-2 计量控制图计算控制限的系数表简表2
自组中观测值个数
中心线系数
C4
1/C4
D2
1/d2
2
0.7979
1.2533
1.128
0.8865
3
0.8862
1.1284
1.693
0.5907
4
0.9213
1.0854
2.059
0.4857
5
0.9400
1.0638
2.326
0.4299
6
0.9515
1.0510
2.534
0.3946
7
0.9594
1.0423
2.704
0.3698
8
0.9650
1.0363
2.847
0.3512
表2-1 单值控制图的控制限公式
统计量
标准值未给定
标准值给定
中心线
上控制限和下控制限
中心线
上控制限和下控制限
单值X

E2
X0或
X030
移动级差MR

D4，D3
MR0或d20
D20, D10
注：X0、R0、、0为给定的标准值。
表示n=2 时观测值的平均移动极差。
系数d2、D1、D2、D3、D4以及E2(=3/d2)由表1-2中n=2行查得。
二、企业财务危机预警Process Control模型的构建
Pocess Control模型(简称PC模型)是一种建立在Z-Score模型的基础之上，结合全面质量管理的统计过程控制方个法来对企业过去和现在的财务状况进行描述、分析，从而对企业财务危机进行预测的动态预警模型。
（一）构建Process Control模型的要素
构建PC模型最主要的目的是通过对财务报表及相关经营资料的分析，利用及时的财务数据计算Z值，不同的Z值表示不同时期企业的财务状况，利用多个Z值描绘出Z值曲线图和移动级差曲线图，然后结合控制图的变动特征分析企业财务状况，将企业所面临的危险情况预先告知企业经营者和其它利益相关者。使企业相关负责人能够有充分的时间来分析发生危机的原因和企业财务运营体系隐藏的问题，并及时实施解决方案，使企业转危为安，不至于陷入财务危机的困境。
财务危机的形成是一个潜在积累的过程，在日常经营中不易被发现，但是危机一旦明显化，企业就会面临财务失败的局面，严重的将会有破产的危险。在PC模型中，利用全面质量管理的统计过程控制方法可以对这种潜在的危机发出警告，提醒管理者早做准备，避免潜在的风险变成的损失，起到未雨绸缪，防患于未然的作用。
（二） 构建Process Control模型的步骤
第一，前提假设。根据全面质量管理计量控制图的假定，所有计量控制图的子组内变异服从正态分布[16](P188)。由于在计算PC模型的相关数据时要沿用计量控制图中的一些系数，所以PC模型的建立必须基于各考察期间Z值都服从正态分布的假设前提之上。另外，对以一个健康、稳定发展的企业来说，其经营效率一定会以某一固定效率为标准。在不存在系统因素的情况下，实际经营状况都会围绕这一固定效率随机波动，或好或差。因此取一正常企业的无数个Z值，它的分布情况也一定是服从正态分布的。
第二，选择财务指标。选择什么样的财务指标作为建模的变量，对模型的正确判断及预警都会产生较大的影响。选用财务指标必须能够全面地反映企业的财务状况，这是单一的财务指标做不到的。只有将多个反映企业不同财务信息的指标组合起来，才能充分真实地体现该企业的财务状况。这里我选择的是Edward I.Altman教授的Z-Score模型中的Z值。
第三，考察期间。PC模型所考察的是从过去到现在的企业财务状况的趋势及走向。反映的是每一个会计期间企业的财务特征,所以企业管理者要想了解本企业的财务状况,是必须建立在一定的会计期间内的。
第四，计算。根据不同时期的财务基础数据，按照Z-Score模型和计算Z值、中心线、上控制限和下控制限。
第五，绘制PC图（过程控制图），这是整个模型的核心。PC图由单值（Z）控制图和移动级差（MR）控制图两部分组成。在两个图中横轴都表示时间，将待考察的时间分成相等的期间。在单值控制图中纵轴表示Z值，是根据不同期间的财务指标计算出来的Z值,图中的三条平行线分别代表Z的中心线、上控制限和下控制限。在移动级差控制图中纵轴表示移动级差MR,图中三条平行线分别为MR的中心线、上控制限和下控制限（MR＝0）。将计算出的多个Z和分别反映在两个图上，用曲线连接起来。最后绘制出PC图，图上的曲线分别为Z值曲线和移动级差线。（如图PC1-1所示）

Ⅱ
Ⅲ
Ⅰ
MR
0

上控制限
Z
上控制限

下控制限
图PC1-1
Ⅳ

第六，整理分析PC图。
（三） Process Control模型的分析原理
PC模型是从动态的角度全面反映企业财务状况，使企业所有者、经营者、财务主管等财务信息使用者能及时、全面、透测地了解和掌握企业的财务状况。在企业表面正常经营的情况下，PC模型还能将隐藏的财务危机预先直接反映出来，使企业能及时化解危机，从而达到财务危机预警的作用。
1. 3原理
在一个不断变化的过程中，总是会存在引起变化的原因。那么在非系统因素的影响下，整个过程的变化是随机发生的，样本值会形成某种确定的典型分布。但是如果有系统因素的存在，样本值就会偏离典型分布。[17](P184)在前面已经假设各考察期间Z值都服从正态分布，即Z～N（2）.根据统计学知识可以知道，在考察期内的每个Z值一定都会落在Z∈（）范围之内，并且不可能出现分布在此范围的点，这就是3原理。[18](P184)如果这种不可能确实发生了，说明某种系统因素的产生使企业财务状况处于失控状态。那么企业管理者应及时找出原因，采取措施，使企业的财务状况重新回到受控状态。
2. 点分析
简单地讲，就是对PC图中曲线上的单点进行分析。根据各个时期Z值的平均值和上下控制限将单值控制图分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个部分（如图PC1-1所示）
在单值控制图中，当某时期的Z值落在Ⅰ区域时，表示该企业经营状况非常好，超出了企业历年来的平均水平，表面上是不会发生财务危机，但是由于Z值超过了上控制限，表明有系统因素产生导致该企业的财务状况处于失控状态。当某时期的Z值落在Ⅱ、Ⅲ区域时，虽然该时期的Z值落在上下控制限之间，徘徊于中心线上下，这仅仅只能说明该点Z值接近于平均值，并不能用来判断企业财务状况是否处于失控状态，会否有发生财务危机的隐患。当某时期的Z值落在Ⅳ区域时，情况和落在Ⅰ区域时相同，系统因素出现，使原本不可能发生的事情发生了，财务状况失控。
对于移动极差控制图的分析，移动极差是两个相邻时期Z值的绝对差，即首先考察第一期Z值与第二期Z值的绝对差，然后第二期Z值与第三期Z值的绝对差，以此类推[19](P188)。移动极差控制图所反映的就是多个移动极差值的变化情况，也就是Z值前后差值变动幅度的大小。
3. 控制图分析
要分析控制图，首先要判断失控状态的典型分布。其标准有两个：一是点出界，即点超出控制限；二是界内定排列不随机，即点虽在控制限内，但由于体统因素的存在使其排列不随机。具体地有八种失控标准。[20](P464)
在图PC1中标准1图就是判断标准1的具体图示，出现该种分布的概率为0.0027，是一个典型的小概率事件[21]P193。所以只要图中有一个点超出3控制限，则表示企业财务状况已经处于失控状态, 实际上可能存在着财务风险。这与点分析中Z值落在Ⅰ或Ⅳ区域的情况相同。要想判断此时该企业是否真的有发生财务危机的可能，就要采用其它方法对企业的财务状况进行系统的分析，如果分析结果显示企业确实是通过有效的经营管理方法使之经营状况变好，则不会出现财务危机；如果分析结果不能表明这一点，则应该考虑是否有利润虚增、人为的错误等因素的影响使企业出现经营状况变好的假象，那么在这种情况下出现财务危机的可能行就非常大了。
CBA
CBA
UCL
ABC
UCL
ABC
标准1
标准2

UCL
UCL
CBA
CBA
UCL
ABC
UCL
ABC
标准4
标准3

UCL
UCL
CBA
CBA
UCL
ABC
UCL
ABC
标准6
标准5

UCL
UCL
CBA
CBA
UCL
ABC
ABC
图PC2-1
标准8
标准7

UCL
UCL
UCL

通常在受控状态下，出现图PC2-1中情况2到情况8的概率也是很小的，大体上都与标准1的0.0027相当，所以只要该种情况出现即可以判断该企业财务状况失控（具体概率情况见表2-1）[22]P193-199。虽然所有的Z值都分布在控制限以内，看起来很稳定，不会有发生财务危机的风险。但是根据统计分析之后得出，在随机事件中Z值出现这七种分布的概率是很小的（由表2-1得知）。所以很明显，是由于系统因素所带来的异常情况，使Z值不再呈随机分布。此时企业也很可能已经出现财务危机，只是还没有明显化的特征。此时企业管理者必须对企业进行全面分析，找出原因，对症下药，及早扭转局面。如果不及时做出反应，一旦财务危机的状况显现出来，一切的补救措施都为时已晚。
表2-1 判断标准概率表
判断标准
概率
标准1
一个点落在A区以外
0.0027
标准2
连续9点落在中心线同一侧
0.0038
标准3
连续6点递增或递减
0.00273
标准4
连续14点中相邻点上下交替
约为0.0027
标准5
连续3点中有两点落在中心线同一侧的B区以外
0.00268
标准6
连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
0.0021
标准7
连续15点在C区中心线上下
0.00326
标准8
连续8点在中心线两侧但无一在C区中
0.0002
基于目前的研究，除以上八种失控状态，暂定其它情况都为受控状态，受控状态表示Z值变化是随机的，企业财务状况是稳定的。一个企业财务特征值的变化全部由非系统因素决定，不存在任何系统因素的影响，企业在一个稳定健康的财务环境下运营是不可能出现财务危机的。
三、实证研究过程及结果比较
（一）提出假设
假设以上建立的企业财务危机预警Process Control模型可以成功地跟踪预测企业的财务危机。下面就以遭遇了财务危机而被停牌的上市公司信联股份（600899）为例，利用其披公开披露的1994－2004年的年度财务报表信息，对PC模型的实用性及有效性进行检验。
（二）实证研究
1. 信联股份简介
信联股份的前身是浙江二轻轧钢厂，创建于1958年，是浙江省首家轧钢企业，原企业是浙江省手工业联社的全资企业，曾分别划归浙江省轻工业厅，浙江省二轻工业厅管理。1961年归属浙江省手工业管理局，并改称浙江省手工业联社轧钢厂。1995年9月浙江省人民政府正式批准以募集设立方式设立本公司。1996年4月16日召开公司创立大会，4月19日取得营业执照。本公司自此正式成立。于96年3月26日至4月6日公开发行的3000万股社会公众股，发行方式为全额预付，比例配售，余款即退，发行价格3.80元/股，同年4月26日公司A股在沪上市。此后因2002年、2003年和2004年连续三年亏损，于2005年9月19日收到上海证券交易所《关于决定公司股票终止上市的通知》。上海证券交易所决定改公司的A股股票自2005年9月21日起终止上市。（资料来源：证券之星数据中心网站）
2. 数据分析
假设在2004年12月31日通过PC模型来了解信联股份的财务状况，并在此基础上对财务失败作出预警分析。
首先根据该公司1996－2004年的财务报表中的基础数据，按照Z-Score模型的要求计算出不同时期的Z值，如表3-1、3-2。
表3-1 信联股份2000-12-31至2004-12-31年度财务数据

2004-12-31
2003-12-31
2002-12-31
2001-12-31
2000-12-31

年报
年报
年报
年报
年报
流动资产合计
8311.67
29303.65
37046.09
65628.32
31738.28
资产总计
16678.19
44641.56
86088.84
110027.45
80450.53
流动负债合计
33927.56
42630.69
48475.36
62172.13
21847.49
负债合计
33954.45
42657.57
48502.24
62199.01
28047.49
盈余公积
6339.52
6339.52
6339.52
6339.52
6569.63
未分配利润
-53464.69
-33601.4
567.8
9598.15
11526.56
留存收益
-47125.17
-27261.88
6907.32
15937.67
18096.19
主营业务收入净额
703.46
865.57
5615.79
16723.17
15510.73
财务费用
1217.24
1648.38
2349.96
1763.47
1283.27
所得税

21.72
-109.32
153.32
净利润
-15632.9
-34169.2
-9030.35
1588.1
6115.77
EBIT
-14415.66
-32520.82
-6658.67
3242.25
7552.36
总股数
17750.54
17750.54
17750.54
17750.54
17750.54
收盘价
1.3
3.25
9.15
14.32
17
期末股东权益的市场价值
23075.7
57689.26
162417.44
254187.73
301759.18
Z
-0.040
-0.009
0.082
0.180
0.265
MR
0.032
0.091
0.097
0.085
0.029
表3-2　　信联股份1996-12-31至1999-12-3年度财务数据

1999-12-31
1998-12-31
1997-12-31
1996-12-31

年报
年报
年报
年报
流动资产合计
27010.8
27946.2
23317.59
14727.97
资产总计
66894.31
54624.15
51604.41
36243.81
流动负债合计
22687.15
13399.95
14683.05
7217.91
负债合计
22775.32
13648.87
15018.56
10123.74
盈余公积
5632.75
5362.87
4045.2
2096.36
未分配利润
7858.36
5126.23
2051.67
990.36
留存收益
13491.11
10489.1
6096.87
3086.72
主营业务收入净额
11084.96
19432.34
18028.54
19906.68
财务费用
887.97
728.24
280.46
50.97
所得税
448.69
775.13
639.19
-507.53
净利润
3766.36
4394.01
3904.92
2879.58
EBIT
5103.02
5897.38
4824.57
2423.02
总股数
17750.54
17750.54
17750.54
11060
收盘价
13.7
11.12
8.2
11.38
期末股东权益的市场价值
243182.4
197386
145554.43
125862.8
Z
0.236
0.452
0.414
0.629
MR
0.216
0.038
0.215

表2-1、表2-2数据来源：、
然后计算相关中心线和上下控制限，在研究中用真实的控制限代替3值，真实的控制限就是通过单值与移动级差控制图的公式算出来的上下控制限。

最后根据以上数据，绘制PC图（如图PC3-1）并进行财务危机预警分析。
图PC3-1
年/12/31
96 97 98 99 2000 2001 2002 2003 2004
-0.022
MR
0

0.327
0.100
Z
0.512
0.245

0

由3原理得到，图PC3-1中Z(0.423,0.512)和Z(0.022,0.067)为A区；Z(0.334,0.423)和Z(0.067,0.156）为B区；Z(0.245,0.334)和Z(0.156,0.245)为C区。
从上图中可以地很明显看到，Z值点的分布与标准1和标准5相同，由Z值曲线代表企业财务危机状况处于失控状态，并存在发生财务危机的可能。从图中还可以值看到从2000年起，该企业的Z值持续下降且偏离中心线越来越远，并且2002和2003连续两年Z值在中心线同侧的A区内，2004年Z值还超出下控制限，使企业的财务状况处于不受控制的状态之中。说明该公司从2001开始经营业绩逐步下降，很可能财务危机此时就已经出现，只是没受到关注，直到2004年经营出现困难，使一直存在的财务危机明显化。
从移动极差图中可以看到1999年与2000年的移动极差变化最大。
为了更清楚的了解2001年后Z值变化的具体趋势，也为了进一步分析2001后的财务状态。下面将2001-2003年度Z值曲线按季度放大，财务数据如表4-1、表4-2、表4-3、表4-4。
表4-1　　信联股份2004年季度财务数据

2004-12-31
2004-9-30
2004-6-30
2004-3-31

年报
季报
中报
季报
流动资产合计
8311.67
21971.95
22060.86
26789.35
资产总计
16678.19
31776.65
31897.21
42099.03
流动负债合计
33927.56
31914.17
31962.34
40426.83
负债合计
33954.45
31941.05
31989.22
40453.72
盈余公积
6339.52
6339.52
6339.52
6339.52
未分配利润
-53464.69
-35586.4
-35569.3
-33894.98
留存收益
-47125.17
-29246.88
-29229.78
-27555.46
主营业务收入净额
703.46
624.94
583.26
378.61
财务费用
1217.24
222.02
222.08
80.45
所得税
0
0
0
0
净利润
-15632.9
-2063.5
-1965.96
-291.65
EBIT
-14415.66
-1841.48
-1743.88
-211.2
总股数
17750.54
17750.54
17750.54
17750.54
季末收盘价
1.3
2.01
2.77
4.24
期末股东权益的市场价值
23075.702
35678.5854
49168.9958
75262.29
Z
-0.040
0.008
0.009
0.007
MR
0.048
0.001
0.002
0.016
表4-2 信联股份2003年季度财务数据

2003-12-31
2003-9-30
2003-6-