关于保险公司财务预警管理论文
正如保险公司经营的风险具有不确定性一样，保险公司自身同样面临着各种各样的风险。因此，大部分国家都将保险公司作为金融企业的重要组成部分而进行严格的监管。当然，保险公司经营的失败不是一朝一夕的事情，而是一个渐进的过程，它在早期必然会反映出相应的特征，表现在财务上即为相关财务指标及财务状况的异常。本文试图从公司财务失败的理论出发，研究财务预警的理论与方法，并对建立我国保险公司财务预警体系提出相应的思路。
一、财务失败及成因分析
在财务管理理论中，财务失败（financialfailure）是指公司无力偿还到期债务的困难和危机。从财务预警的角度看，财务失败的含义有广义和狭义之分。广义的财务失败是指公司盈利能力的实质性减弱，公司的偿付能力丧失，它涵盖了公司财务状况恶化的各个阶段，其表现形式包括：拖欠短期债务、拍卖变现短期甚至长期资产、无力支付债务利息甚至本金等。狭义的财务失败仅指公司丧失偿付能力的最严重状况，即公司的资产市场价值总额小于负债市场价值总额，也就是所谓的“资不抵债”，最终导致公司不能清偿到期债务而发生破产。
财务失败的原因分析是进行财务预警的必要理论基础。从公司的风险或不确定性着手展开的财务失败研究认为，财务失败源于风险主体对风险控制的不力。风险的主体是市场经济的参与者和竞争者，其损失主要是指经济利益的减少和丧失。公司面临的风险主要包括政策风险、市场风险、经营风险、财务风险等，财务失败主要研究公司财务风险的因素。当财务风险积聚到一定程度时，如果不能及时采取化解措施或采取的措施有效性不够，公司就会陷入财务失败的困境。基于对财务风险的定义和计量，财务预警模型研究的一个方向是：以风险测量技术为基础，建立风险估计和监测模型。
从财务实际应用研究层面展开的财务失败研究认为，财务失败的原因主要在于内部管理能力和外部经营风险两个方面，这两个方面最终都会体现到公司的财务状况上。对于公司财务状况的分析除了行业环境等方面的分析以外，最主要的分析内容之一是公司会计信息的分析。财务与会计理论认为，主要由公司的财务报表提供的会计信息综合反映了公司的财务状况、经营成果和现金流动情况。根据公司真实的会计信息可以研究公司的偿债能力、盈利能力和资产管理能力等，从而分析公司的安全状况，进而对公司的综合财务状况做出判断。因此，这一方向的财务预警研究的主要出发点是关于会计信息的财务分析，会计信息的财务分析方法包括比率分析、结构分析和比较分析等，而财务比率分析是其基本分析方法。这样，对各方面相关财务比率的单项和综合研究，也就成为公司财务预警模型研究的主要理论基础。当然，财务预警的这一研究方向是建立在财务真实性的基础之上的。如果由于公司内控制度不健全、外部监管或第三方鉴证不力等原因而导致会计信息失真，那么建立在此基础之上的财务预警将毫无价值。
二、财务预警理论与方法
从第一部分的论述可知，财务预警研究基于基础理论的不同，主要有两大方向：一类是以风险分析为基础，主要采用风险监测系统的方法。另一类是以财务分析理论为基础，从公司的资金存量和流量分析人手进行的多因素分析方法。目前应用比较成功和有相当研究基础的是后者——基于财务比率的多因素分析方法。这一方法又可以根据财务预警模型中选用的变量多少不同，分为单变量模式和多变量模式两种。
（一）单变量模式，是指运用单一变量，用个别财务比率来预测财务失败。从一般企业来看，主要的运用比率包括债务保障率（现金流量÷债务总额）、总资产收益率（净收益÷资产总额）、资产负债率（负债总额÷资产总额）、资金安全率（资产变现率一资产负债率）等。按照单变量模式，公司发生财务失败是由长期因素而非短期因素造成的，因此，可以长期跟踪这些比率，注意这些比率的变化，借以预测公司的财务危机。但是这种模式存在着明显的不足，即个别比率只能反映公司财务状况的某一个或某几个方面，不能全面反映公司面临的各种风险，并且当这些比率彼此不完全一致甚至传递出相反的信号时，指标的警示作用就可能减弱甚至被抵消，因此，单变量模式的应用受到较大的限制。
（二）多变量模式，是指按照多变模式思路建立多元线形函数公式，运用多种财务比率进行加权，然后以汇总产生的总判别分来预测财务失败。这种模式中应用最为广泛的是由美国学者奥特曼（Altman）于1968年提出的“Z记分模型”。这一模型主要适用于上市公司，计算步骤是首先从上市公司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务失败警示作用的大小分别赋予不同的权重，再将这些财务比率按照不同的权重进行加权计算，得到一个公司的综合风险总判别分Z，最后将其与临界值进行对比，就可以得出公司是否存在财务失败及其严重程度。“Z记分模型”的具体判别函数为：
Z=0.012X10.014X20.033X30.006X40.999X5式中：
X1=（营运资金÷资产总额）×100，反映企业偿债能力的指标。X1越大，说明企业资产的流动性越强，财务状况越理想。
X2=（留存收益÷资产总额）×100，反映企业盈利能力的指标，留存收益相当于我国企业财务报表中所有者权益项下的盈余公积和未分配利润。X2越大，说明企业筹资和再投资的功能越强。
X3=（税息前利润÷资产总额）×100，反映企业盈利能力的指标。X3越大，说明企业不考虑税收和财务杠杆因素时企业资产的获利能力越强。
X4=（普通股和优先股市场价值总额÷负债账面价值总额）×100，反映企业偿债能力的指标。X4越大，说明投资者对公司前景的判断越乐观，在资本市场比较发达的成熟市场经济国家，该指标尤其具有说服力。
X5=销售收入÷资产总额，反映企业营运能力的指标。X5越大，说明企业利用现有资产获取销售收入的能力越强。
根据对财务失败企业的统计分析，奥特曼得出一个经验性的临界值，即Z=3.0.如果企业的Z记分高于3.0，则表明企业财务状况良好，无破产可能。低于3.0，则存在财务失败的可能。如果低于1.8，则表明该企业存在着严重的财务危机，如果不及时采取强有力措施，将很难走出破产的困境。
“Z记分模型”在世界各国得到了广泛的重视和应用，其主要特点和优势在于它客观准确，简单易懂，所有数据均可直接根据财务报表得到，可操作性强，不仅有利于公司管理当局进行财务分析，及早发现潜在的财务危机，改善财务状况，而且可以用来作为投资者（或者潜在的投资者）进行投资决策、债权人（或潜在的债权人）进行信贷决策以及监管机关实施监管措施的参考依据。
三、建立我国保险公司财务预警模型的思考
虽然“Z记分模型”适用于上市公司，奥特曼当初得出的公式也是基于制造业公司的财务资料。但是，这一模型的应用已扩展到非制造企业及企业债券评级等领域。我们可以借鉴其基本原理构建我国保险公司财务预警模型。当然，保险公司具有不同于工商企业的业务特点，反映其财务状况的指标也不可能与工商企业相同。2001年1月，中国保监会发布了《保险公司偿付能力额度及监管指标管理规定（试行）。2003年3月，又对其进行了修订。在借鉴国外财务预警理论与实践结果的基础上，我们可以利用规定中的某些监管指标并加以改造来构建我国保险公司的财务预警模型。由于财险公司和寿险公司的业务和财务特点存在着较大的区别，因此，应分别建立各自的财务预警模型。
（一）财产保险公司财务预警模型
Z=W1X1-W2X2W3X3W4X4W5X5-W6X6-W7X7
其中，Z为判别分值，W1、W2……W7为各比率的权重，X1、X2……X7为相应的财务比率，笔者提出的这些比率分别为：
1.X1（速动比率）=速动资产÷认可负债×100％，反映财产保险公司的资产可以迅速变现来偿还负债的能力，这一指标的正常值范围为大于95％，指标值越大，表明保险公司短期偿债能力以及应付突发性保险责任事故的能力越强。
2.X2（认可资产负债率）=认可负债÷认可资产×100％，反映保险公司利用认可资产偿还认可负债的能力，这一指标的正常值为小于90％，该指标值越小，表明保险公司的偿债能力越强。
3.X3（资产认可率）=资产净认可价值÷资产账面价值×100％，反映保险公司资产的风险状况，这一指标的正常值为大于等于85％。
4.X4（自留保费增长率）=（本年自留保费-上年自留保费）÷上年自留保费×100％，反映保险公司的保费收入加上分保费收入减去分出保费后的自留保费的增长率。一般来说，保费收入的增长表明保险公司业务的发展，这样有利于保险公司保持良好的财务状况。这一指标的正常值为-10％～60％。
5.X5（资产收益率）=净利润÷认可资产×100％，反映保险公司利用认可资产产生利润（包括承保利润和投资收益）的能力，保险公司除了要保持保费收入的不断增长外，还应该提高承保业务和资金运用的收益水平。本指标实际上包含了承保利润和资金运用收益两个方面，利润率越高，表明保险公司运用现有资产的效益越好，保险公司的长期偿债能力越强。
6.X6（自留保费规模率）=本年自留保费÷（实收资本金公积金）×100％。《保险法》第九十九条规定，经营财产保险业务的保险公司当年自留保险费，不得超过其实有资本金加公积金总和的四倍。该指标值越大，表明财险公司相对于其自有资本来说保费规模越大，因而其最终抵御风险的能力相对越弱。计算该指标时，当公司所有者权益中“未分配利润”为负数时，应在“实收资本加公积金”项目中予以扣除。
7.X7（估计的当期准备金缺乏对盈余比率）=（估计所需的损失以及损失理算费用准备金-当年的损失及损失理算费用准备金）÷当年盈余，其中，估计所需的损失以及损失理算费用准备金=当年的保费收入×准备金对保费的平均比率。该指标的正常范围为小于或等于25％，超过盈余25％的准备金缺乏说明保险公司明显没有得到恰当的管理。
由于Z记分值越大，则保险公司偿付能力越强，因而模型中与保险公司偿付能力成正比的速动比率、资产认可率、自留保费增长率、资产收益率为正权重，而与保险公司偿付能力成反比的认可资产负债率、自留保费规模率、估计的当期准备金缺乏对盈余比率为负权重。在具体计算Z记分时，也要剔除非正常因素，比如对于刚开业的公司，自留保费增长率等指标就会出现异常。另外当保险公司自留保费增长率超过60％时，可能会带来一些潜在的问题，这时要结合自留保费规模率等指标进行综合分析。
（二）人寿保险公司财务预警模型
由于寿险公司大部分业务具有长期性和储蓄性等特点，因此选取的财务指标并不与财险公司完全相同。笔者提出的人寿保险公司财务预警模型为：
Z=WI‘YI-W2’Y2W3‘Y3W4’Y4-W5‘Y5W6’Y6W7Y7
其中，Z为判别分值，Wl‘、W2’……W7为各比率的权重，Y1、Y2……Y7相应的财务比率，分别为：
1.Y1（投资收益充足率）=资金运用净收益÷有效寿险和长期健康险业务准备金要求的投资收益×100％。其中资金运用净收益：投资收益利息收入买入返售证券收入冲减短期投资成本的分红收入一利息支出一卖出回购证券支出一投资减值准备，但不包括独立账户中各项投资资产所产生的资金运用净收益。有效寿险和长期健康险业务准备金要求的投资收益=∑（不同评估利率的有效寿险和长期健康险的期末责任准备金X相应的评估利率），其中有效寿险和长期健康险的期末责任准备金按照认可负债表中寿险责任准备金和长期健康险责任准备金的相同口径计算，不包括计为独立账户负债的那部分准备金。本指标的正常值为125％—900％。
2.Y2（认可资产负债率）=认可资产÷认可负债×100％。该指标与财险公司相同，指标正常值为小于90％。
3.Y3（资产认可率）=资产净认可价值÷资产账面价值×100％，该指标与财险公司相同，这一指标的正常值为大于等于85％。
4.Y4（保费收入增长率）=（本年保费收入-上年保费收入）÷上年保费收入×100％。本指标的正常值为-10％～50％。指标值过低，说明公司业务增长过慢，业务拓展能力不足。本指标值过高，说明公司业务增长太快，可能因责任准备金的相应增加而影响公司的偿付能力。
5.Y5（短期险两年赔付率）=[本年和上年的赔款支出（减摊回赔款支出）之和本年和上年的分保赔款支出之和本年和上年的未决赔款准备金提转差之和-本年和上年的迫偿款收入之和]÷（本年和上年的短期险自留保费之和-本年和上年的短期险未到期责任准备金提转差之和）×100％。本指标主要反映寿险公司短期险业务赔款支出状况。根据精算规定，短期险附加费用率为35％，因此，本指标的正常值为小于65％，否则短期险的承保利润有可能为负，影响公司的财务状况。
6.Y6（净盈余变化率）=（当年净盈余—上年净盈余）÷上年净盈余。这一指标主要反映寿险公司净盈余的变化情况，也是衡量一个寿险公司财务状况在一年里改进或恶化的根本标准。本指标的正常值为-10％～50％，使用50％的上限是因为某些濒于倒闭的公司在无力偿付债务之前有盈余剧增的现象。这种剧增可能是财务不稳定的迹象，有可能涉及到所有权的变化，诸如业务转移等。
7.Y7（准备金变化率）=（当年准备金-上年准备金）／当年净保费收入-（上年准备金—前年准备金）／上年净保费收入。该指标的正常范围为-20％～20％，它主要考核寿险公司业务经营与准备金提取的稳定性。准备金突然变化，说明保险公司产品总量或结构发生变化，也可能是准备金计算方法改变。一般准备金突然减少，说明保险公司业务经营有较大变化，也可能说明该公司财务出现困难。
以上指标中与保险公司偿付能力成正比的投资收益充足率、资产认可率、保费收入增长率、净盈余变化率、准备金变化率为正权重，而与保险公司偿付能力成反比的认可资产负债率、短期险两年赔付率为负权重。在具体计算Z记分时，也要根据寿险公司成立时间等因素进行综合分析。
四、本文的局限性及需要进一步研究的方向
构建我国保险公司财务预警体系是摆在我国保险业面前的一个重要而紧迫的课题，也是保险监管机关实现偿付能力监管的重要环节。本文遵循财务预警理论提出了保险公司财务预警的初步模型。应该说，这一模型还不健全，尤其是以下几个方面需要进一步研究：
1.模型中的指标是否具有线性关系，这是模型能否建立的一个关键。从奥特曼以及其他学者的实证研究结果来看，这一线形关系在制造业以及部分非制造业公司是成立的，但就国内外保险业来说，尚无这方面的实证研究结论。
2.笔者根据保险公司的业务特点以及相关的法律法规提出了反映保险公司财务状况的预警指标，这些指标对于保险公司的财务预警作用有待于实证检验，这一指标体系也需要随保险公司业务的不断发展而加以完善。
3.各指标权重（即上述模型中的W1、W2等）以及临界值的确定问题是模型尚未解决的问题。由于我国保险业发展历史较短，保险市场主体不多，到目前为止没有进入证券市场的上市公司，保险公司财务资料无法通过公开渠道获得。更为重要的是，我国保险公司尚无财务失败的明显案例，因此无法得到相应的样本数据进行统计分析，进而确定各种比率的权重以及相应的临界值，这些都需要保险理论和实务工作者进一步深入研究和探索。
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