企业现金流量分析的模型及算法研究

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企业现金流量分析的

模型及算法研究

摘要

随着科学技术的发展，经济全球化的加剧，企业间既相互依存共同发展，其

之间的竞争也愈加激烈。2008 年美国次贷危机爆发之后，一些企业因为现金流量

状况极差，不能偿还到期的负债而导致破产，给企业的管理者、债权人、投资者

等利益相关者带来了巨大的损失。严酷的现实给予我们以深刻的启示，现金是企

业的血液，是企业得以生存的前提和基础。通过对企业现金流量进行财务状况分

析从而了解企业的经营中出现危机的可能性，十分必要而且非常紧迫。

纵观已有的企业现金流量的研究，主要集中在对现金流量信息的相关性和可

靠性的论证上，真正研究现金流量的信息来预测财务出现状况的不多，而且普遍

地将现金流量作为辅助指标来改进传统财务预警模型，而且也缺乏对企业资本市

场信息的参考。鉴于现金流量研究的现状，本文完全从现金流的视角出发，构建

了分析企业财务状况的现金流量指标体系，将信用风险 KMV 模型引入到企业财

务状况分析中来，并结合 BP 神经网络方法构建了 KMV-BP 混合模型，对选取的

100 家上市企业进行了实证分析，为我国企业利用现金流分析企业出现财务状况

方面提供了一个全新的视角。

本文的研究结果主要表现在以下方面：

1．本文分析了现金流量的重要性，通过获现能力、偿债能力、收益质量、

财务弹性、现金流量结构这五个方面构建了现金流量指标体系来分析企业的财务

状况，并利用因子分析的方法，将选取的 13 个指标进行简化，指标更加简约，提

高了模型的训练速度，模型结构更加的合理。

2．将 KMV 模型运用到企业现金流量分析中来，计算了 100 家上市企业的样

本数据的违约距离，得出结论：违约距离能够很好的区别 ST 企业和非 ST 企业，

即债务融资好的和差得企业，从而了解到那些 ST 企业目前现金流量不够充足，

无以偿还到期债务，之后出现财务状况的可能性极高。

3．分析了 BP 神经网络模型和 KMV 模型各自的优势和缺点之后，本文重点

寻找结合两个模型的契合点，提出了 KMV-BP 的混合模型，对 100 个样本数据进

行了实例分析，并与单一模型的分析结果进行对比。

通过混合模型的实证结果分析得出结论，混合模型能够提高对企业现金流量

进行分析预测的的判断准确率，要优于单个模型的预测结果。因此，模型的结合

可以更好弥补单一模型的缺点，而且模型简单易操作可以在实际中进行应用。

最后，根据我国目前现金流量分析存在问题，提出了合理的建议。

关键词：现金流量 KMV 模型 BP 神经网络企业财务状况 KMV-

BP 模型

ABSTRACT

With the development of science and technology ，the globalization of the

economy ，enterprises not only develop together ，but also compete fiercely. In

2008，subprime mortgage crisis exploded in the U.S. Because do not had sufficient

cash flow ，some companies were unable to repay maturing debt ，and lead to

bankruptcy. It is no doubt that all managers，lenders，inventors and other interest-

relating owners had suffered huge losses. Cash is the blood of the enterprise，and also

the premise and foundation of survival and development，what is harsh reality tells

us. In order to know the possibility of occurring financial crisis in operating

activities ，forecasting financial situation by analyzing the cash flow ，is very

necessary and urgent.

Throughout all existing research about the cash flow distress of corporations，it

is mainly based on the relevance and reliability of the information of cash flow. There

is less research about financial distress forewarning based on cash flow.

Generally，researchers use cash flow indicators as auxiliary indexes to improve the

traditional financial distress model. In another aspect，it is also the lack of reference

information on the capital market. Based on the current situation ，this paper builds

the cash flow indicator system and explains the financial condition of enterprises in

terms of cash firstly. Then it introduces KMV model，which is used to analyze credit

risk，into the analysis of financial situation. Finally，using the hybrid model，which

is mixing the KMV and the BP neural network model ，it studies the 100 listed

companies as samples. A fresh perspective will be provided in this paper.

The research results of this paper contain:

1. This paper analyzes the importance of cash flow. The cash flow indicator

system is built from five areas ，as cash-making ability ，debt-paying

ability ，earnings quality financial flexibility and cash flow structure. In order to

improve the training speed of the model and make the model structure more

reasonable，factor analysis method is used to simplify indexes.

2. Analyzed on the default distances of 100 listed companies companies ，it’s

turned out that the default distance of the ST is less than non-ST companies which is

in accordance with the actual situation. The default distance indicator has reflected to

some extent true of financial situation.

3. Based on the analysis of advantages and disadvantages for BP neural network

model and KMV model，we focused on how to combine different model in order to

achieve higher classification accuracy. Using the mixing model this paper studies the

100 listed companies as samples ，and compared with the results of the separate

model.

Finally，we can derive the conclusion that: the hybird model can achieve higher

classification accuracy. Therefore ，the mixing model can compensate for the

shortcomings of a single model. What’s more ，it is easy to operate and applied in

practice.

In the end ，on the foundation ，we put forward some conclusions and

suggestions for the analysis of cash flow.

Key Words: cash flow ，KMV models ，BP neural network ，the

analysis of financial situation，KMV-BP model

目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论.........................................................1
§1.1 研究的背景与意义.............................................1
§1.2 国内外文献综述...............................................2
§1.2.1 国外文献综述...........................................2
§1.2.2 国内文献综述...........................................2
§1.3 研究的思路及研究内容.........................................4
§1.4 本文创新点...................................................5
第二章 相关的理论基础................................................6
§2.1 现金流的基础理论.............................................6
§2.1.1 现金及现金流...........................................6
§2.1.2 运用现金流量进行企业财务状况的重要性...................6
§2.2 BP 神经网络的基本理论........................................8
§2.2.1 神经网络的方法概述.....................................8
§2.2.2 BP 神经网络的算法原理.................................10
§2.3 KMV 模型的基本理论..........................................12
§2.3.1 KMV 模型的起源........................................12
§2.3.2 KMV 模型的优缺点......................................12
§2.4 本章小结....................................................12
第三章 现金流指标体系的理论分析及构建...............................14
§3.1 现金流指标体系的优点........................................14
§3.2 现金流指标体系的构建原则....................................15
§3.3 现金流指标体系的构建........................................16
§3.3.1 获现能力评价体系的构建................................16
§3.3.2 偿债能力评价体系的构建................................17
§3.3.3 收益质量评价体系的构建................................18
§3.3.4 财务弹性评价体系的构建................................19
§3.3.5 现金流量结构评价体系的构建............................20
§3.4 样本数据选取................................................21
§3.5 因子分析...................................................21
§3.5.1 因子分析的前提条件....................................21
I

§3.5.2 因子提取..............................................22
§3.5.3 因子转移矩阵..........................................23
§3.5.4 因子得分矩阵..........................................24
§3.6 本章小结...................................................24
第四章 基于 BP 神经网络模型的企业现金流实证分析......................26
§4.1 BP 神经网络算法原理.........................................26
§4.2 激活函数的确定.............................................26
§4.3 学习过程...................................................27
§4.4 BP 神经网络模型的构建.......................................30
§4.5 训练参数的设置.............................................30
§4.5 实证结果分析................................................31
§4.6 本章小结....................................................33
第五章 基于 KMV 模型的企业现金流量分析...............................34
§5.1 KMV 模型的引入..............................................34
§5.2 KMV 模型的基本理论..........................................34
§5.3 KMV 模型的图解..............................................35
§5.4 KMV 模型的基本假设条件......................................36
§5.5 KMV 模型的计算步骤..........................................37
§5.5.1 资产的市场价值 和资产价值的波动率 的估计.........37
§5.5.2 违约点 DPT 的计算......................................38
§5.5.3 违约距离 DD 的估算.....................................38
§5.5.4 预期违约率 EDF 的估计..................................39
§5.6 KMV 模型参数的确定..........................................41
§5.6.1 股票市场价值的波动率 的估计.........................41
§5.6.2 股票市场价值 的计算................................41
§5.6.3 债务期限和无风险利率的计算........................42
§5.7 KMV 模型违约距离的计算结果..................................42
§5.8 结果分析....................................................45
§5.9 本章小结....................................................45
第六章 基于 KMV-BP 混合模型的企业现金流分析..........................46
§6.1 基于 KMV-BP 的混合模型.......................................46
§6.2 模型预测结果对比分析........................................48
§6.3 ST 企业与非ST 企业的对比分析................................48
II

§6.3.1 非ST 企业的现金流分析.................................48
§6.3.2  ST 企业的现金流分析..................................49
§6.4 本章小结....................................................50
第七章 结论与展望...................................................51
§7.1 结论........................................................51
§7.2 展望........................................................51
参考文献............................................................53
附 录...............................................................57
附录一 样本数据的现金流指标......................................57
附录二 样本数据违约点............................................61
附录三 因子分析的结果............................................64
附录四 KMV 模型运行程序...........................................67
附录五 BP 神经网络运行程序........................................68
III

第一章绪论

§1.1 研究的背景与意义

随着科学技术的发展，经济全球化的加剧，国际间的合作愈加紧密，企业间

既相互依存共同发展，其之间的竞争也愈加激烈。2008 年，次贷危机造成了美国

股市有史以来最剧烈的震荡和下跌，美国雷曼兄弟公司申请破产，美林证券被收

购等典型性事件更加重了这场全球金融危机的程度。与此同时，经济一体化也放

大了这场危机影响的深度和广度，使得全球资本市场动荡不安。作为 WTO 的成

员，我国国内的企业同样经受着前所未有的考验，有的企业出现了财务危机的情

况甚至“关门大吉”。这些问题企业都有一个共通点就是，其现金流量状况极差

不能偿还到期的负债。同时，我们也能看到了一些，特别是现金流量充足的企业

不仅没有在这场金融风暴中失利，反而投资者等企业利益相关的人对其投入了更

多资金，使得企业借助金融风暴这场“东风”快速成长崛起。现实给我们以深刻

的启示，现金是企业的血液，是企业得以生存的前提和基础，通过对企业现金流

量进行分析，从而了解企业的经营中出现财务状况的可能性，是十分必要而且非

常紧迫。

企业因为现金流量不足而不能偿还到期债务，从而出现无法继续经营的财务

危机现象并非是一蹴而就的事情，这是一个由量变到质变、逐步演化的过程。在

这个过程中，企业会释放出一些异于正常经营的现金流量数据信息。如果能够充

分地利用这些信息[1]，运用行之有效的方法进行分析判断，发现企业经营管理中

存在的问题、预测出企业将要出现财务状况的概率、提醒管理者趁早采取防范措

施、最大限度的减少损失，这对与每一个与企业利益挂钩的人来对都是具有重大

的帮助：

1．对于企业的管理者，其可以根据预测结果，发现管理中存在的问题，及

时的做出管理方案的调整，避免出现相同的问题，或者问题扩大发展；

2．对于购买企业股票的人来说，其可以预知企业会出现财务状况，为了避

免利益受到损失，做出规避风险的投资决策；

3．对于企业的投资者来说，其可以了解企业可能会发生财务状况，无法还

清其债务的可能，会重新评价企业的信用等级，降低其利益的损失；

4．对于当地政府而言，涉及到企业经营活动监管的相关事宜，为了减少日

后出现问题，其可以利用预测结果给予企业的投资者必要的警示。

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企业现金流量分析的模型及算法研究摘要随着科学技术的发展，经济全球化的加剧，企业间既相互依存共同发展，其之间的竞争也愈加激烈。2008年美国次贷危机爆发之后，一些企业因为现金流量状况极差，不能偿还到期的负债而导致破产，给企业的管理者、债权人、投资者等利益相关者带来了巨大的损失。严酷的现实给予我们以深刻的启示，现金是企业的血液，是企业得以生存的前提和基础。通过对企业现金流量进行财务状况分析从而了解企业的经营中出现危机的可能性，十分必要而且非常紧迫。纵观已有的企业现金流量的研究，主要集中在对现金流量信息的相关性和可靠性的论证上，真正研究现金流量的信息来预测财务出现状况的不多，而且普遍地将现金流量作为...

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