灰色系统在企业财务风险预测中的应用

位秋亚 广东理工学院会计学院

一、相关理论概述

（一）灰色系统

因为信息不对称的存在，在对某件事物进行分析的时候，会发现有些信息是可知的，而有些信息是不可知的。如果把其看作系统的话，信息已知的部分我们称之为白色系统，而信息未知的部分我们称之为黑色系统，那灰色系统即是指信息不完全的系统。因此，灰色预测也就是对虽看似随机但却含有潜在规律的数据进行的跟时间序列有关的预测在建模时，将系统模拟为一个随时间的变化而改变的函数，灰色系统在对数据分析的时候，不同于别的回归分析的模型，不需要大量的具有明显的规律性的数据，对于一些表面杂乱无章的数据仍然能够获得较好的预测结果，毕竟任何事物作为一个整体来考虑时，总会有其内在的发展规律的。灰色系统对于随时间累加不断增长的数据，得出的预测效果更好。

（二）财务风险

财务风险有两种划分标准，狭义上的财务风险指的是其造成的财务方面的损失是不一定的，变大变小都有可能。广义上的财务风险认为其有两方面的可能，即有利可能与有害可能。大体来说，财务风险指的是企业因为借入资金而无法进行偿还债款的可能性以及随之产生的股东收益的可变性。

（三）财务风险预测

财务风险预测是指在预测企业可能存在的财务的风险时，以企业的会计报表为依据，灵活运用财务相关的数学模型或者各种财务工具，检测企业在生产经营过程中的财务状况，预测企业财务工作中存在问题的可能性及时间趋势。任何企业存在财务风险时，均会有一些异常情况的体现，特别是在一些财务指标上会有所表现出来，虽然说有时这些异常财务指标的发生可能是随机的，但是任何事物的发生总是有规律性的，即是有周期性的，因此。我们可以根据其周期性来预测企业未来可能出现风险的时间，从而帮助企业对财务风险的发生留有足够的反应时间。

二、灰色系统模型建立及实证分析

灰色系统理论在实际应用中常常通过建立数学模型来完成，即灰色模型。在进行财务风险预测最常用的灰色模型是GM(1，1)这一数学模型。朱琴等人对灰色预测适用于财务风险预测进行了论证并利用财务杠杆系数建立了预测模型，得出了较为准确的结论。莊芳芳认为采用灰色模型可以帮助企业完成财务风险评价，并且发现根据该模型得出的评价结果的准确度较高。颜烨等以造纸业为研究对象进行实证分析，发现灰色模型可有效进行财务风险预测。

（一）灰色系统GM（1，1）模型建立

上式中，我们称Y为数据向量，B为数据矩阵，α为参数向量。则上式可简化为如下线性模型：

对白化方程进行求解，并进行离散化可得出最终函数公式即：

（二）实证分析

1.预测指标的选取

为了检测灰色模型在企业财务风险预测中的有效性，我们需要对其进行数据检验。即根据灰色GM（1，1）模型预测出的数据跟实际数据进行对比分析，确认其精确度及其有效性。在检测之前我们需要选定指标来明确选取哪些数据进行检验分析，财务指标的选取对于企业财务风险的预测结果会有非常大的影响，影响企业财务风险的因素有很多，我们需要从中选取一个最具有代表性的财务风险指标作为此次预测指标，否则会严重影响到预测结果的正确性。本文选取财务指标中的财务杠杆系数作为预测指标来检验该模型，因为其具有代表性，其杠杆系数和财务风险具有明显的正相关性，财务杠杆系数的数值越大，代表企业面临的无法偿还债款的可能性越大。同时财务杠杆系数是一个可根据财务数据以及计算公式计算出的具体数值，方便我们进行定量分析，且具有时间有效性。

2.样本选取及模型分析

已知选取财务杠杆系数作为预测指标的前提下，其可供选择的样本公司有很多，为了检验结果的准确性，本文从国泰安数据库中随机选取一家A公司进行数据分析，其近五年的财务杠杆系数（见表1）如下。

表1 A公司五年间财务杠杆系数表

接下来运用excel软件对上述GM（1，1）模型涉及到的公式进行函数编辑，最终得到A公司2015年至2019年间所预测出的财务杠杆系数，根据这些数据与上述收集到的A公司2015-2019年间的实际财务杠杆系数进行数据相对误差分析，根据相对误差的大小，从而可以得出该灰色模型在A公司财务风险预测中的有效性有否，预测值与原始值分布情况如图1所示：

一般单一的数据预测的精度在10%左右即认为效果理想。而根据预测出来的数值和A公司原有的财务杠杆系数值我们可以计算出其相对误差，可以发现其预测相对误差均小于10%，因此说明该模型预测数据较准确，拟合效果较好，可进行有效的财务风险预测。

三、结论

由前面内容的分析我们可以得知，灰色系统理论在企业财务风险预测中的应用是较广泛的，其灰色模型即GM(1，1)模型可以有效的对企业财务风险进行风险预测，预测数值和实际数值相对误差较小，结果较理想。因此，企业在对其财务风险进行控制防范时，可有效利用该模型对其财务风险提前进行预测，并根据预测结果做好应对工作。另外在指标选取时我们可以选取具有时间有效性以及可定量性以及代表性的财务杠杆系数作为理想指标进行分析。但同时我们需要认识到，任何预测模型都不可能是完美的，均有可能有些外界因素会影响到其结果，而且财务风险的影响因素亦不单单只有可定量的一些指标，还包括一些不能用具体数值来表现的影响因素，譬如企业文化或者企业职工的素质等等；本文因为分析需要只选取了可定量化的财务杠杆系数作为指标进行分析，因此这也是本文不足的地方，如果能加上一些定性指标的设计，其结果预测的准确度将得到进一步的提高。