农业企业财务风险识别与控制研究

2023-02-17秦怀璐

中国农业会计 2023年24期

秦怀璐

（作者单位：山西国际商务职业学院经济系）

农业企业作为国民经济的基础，承担着粮食生产、农产品供应等重要职责。然而，随着市场竞争的加剧和外部环境的不确定性增加，农业企业面临的财务风险越来越多，严重影响其经营和发展，因此，及时识别和有效控制财务风险成为农业企业需要解决的重要问题。本文从不同角度对农业企业财务风险进行深入研究，旨在为农业企业提供科学合理的风险管理策略。

一、财务风险特点与现状

（一）财务风险的概念与特点

财务风险是指企业受经营活动、市场环境等因素影响，在一定时期、一定范围内所获取的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差，从而形成的使企业蒙受经济损失的可能性。农业企业的财务风险具有以下特点。首先，资金敏感性。农业企业在购买种子、肥料、设备等方面需要大量资金，但不同季节和销售周期的不平衡常导致资金短缺。其次，价格波动。农产品价格容易受市场供需、季节因素和政策调控的影响，导致难以稳定价格，出现收入下降或亏本经营。此外，干旱、洪水、病虫害等自然灾害可能导致农产品产量减少、损失扩大，进而影响盈利能力。季节性影响也不可忽视，生产旺季常伴随资金压力，淡季可能导致销售不畅[1]。

（二）农业企业财务风险的分类

根据农业企业财务风险的性质和来源，可将其分为内部财务风险和外部财务风险。

1.内部财务风险

内部财务风险是企业内部经营活动和管理问题所引发的风险。常见的内部财务风险有资金流失风险和成本控制风险。资金流失风险可能是资金管理不善、投资决策不明智等原因造成的，而成本控制风险是由内部成本管理缺失或不严格造成的。此外，管理风险、技术风险及人力资源风险也是内部财务风险的重要体现，这些风险可能影响企业决策、生产效率及运营的连续性。

2.外部财务风险

外部财务风险是指农业企业在经营过程中由外部环境因素引起的财务风险，如由市场价格波动、天气灾害、政策变化等引发的风险。农产品的市场价格受供求关系、政策调控等多方面因素影响，价格波动频繁会导致企业经营收益不稳定。自然灾害如洪涝、干旱、虫害等严重影响农业生产，可能导致农作物产量减少，造成巨大经济损失。同时，政府政策的变化也会对农业企业产生影响，如农业补贴政策的调整可能导致企业收益降低。

二、财务风险识别方法与模型

（一）财务风险识别的定性与定量分析

在财务风险识别中，可以采用定性和定量分析相结合的方法。定性分析主要是通过对企业内外部环境进行综合评估，识别潜在的财务风险因素。这不仅包括对企业内部的财务状况、经营管理、治理结构等微观因素的评估，而且包括对市场竞争、政策法规、自然灾害等宏观因素的分析。定性分析可以较为全面地了解企业所面临的风险，但受主观因素影响较大，可能存在判断不准确的问题。定量分析依赖于具体的数据和指标，通过统计分析、数学模型等方法，对财务风险进行量化衡量。常用的定量指标包括财务比率（如流动比率、偿债能力比率）、财务杠杆指标（如资产负债率、权益乘数）、营运能力指标（如周转率、应收账款周转天数）等。定量分析可以客观地反映企业的财务健康状况，对财务风险的严重程度进行量化评估，有利于及时发现潜在的风险。定性分析与定量分析结合能弥补各自的不足，提高财务风险识别的准确性和有效性。定性分析为定量分析提供重要的背景信息和判断依据，而定量分析则能为定性结论提供客观的数据支持，使财务风险识别更加全面和可靠。农业企业在进行财务风险识别时，应结合实际情况，根据定性分析和定量分析的结果，制定相应的风险管理策略，以实现财务风险的有效控制和企业可持续发展[2]。

（二）基于指标体系的财务风险评估模型

基于指标体系的财务风险评估模型是一种常用的财务风险评估方法，通过构建包含多个关键指标的评价体系来综合评估企业的财务健康状况和风险程度。这些关键指标应涵盖企业的财务结构、盈利能力、偿债能力、运营能力等方面。首先，构建财务风险评估指标体系需要明确各个指标的权重，以确保综合考虑不同指标。可以通过专家咨询、层次分析法、模糊综合评判等方式确定指标权重，以确保模型的科学性和客观性。其次，将企业的财务数据与指标体系相对应，计算各项指标的具体数值。这些数据可以来自企业的财务报表，如资产负债表、利润表和现金流量表。对于某些无法直接获取的指标，可以通过相应计算得出。再次，对各项指标进行归一化处理，消除指标间的量纲差异，将其转化为相对指标，便于不同指标之间的比较和综合分析。最后，采用综合评价方法（如加权求和、熵权法、模糊综合评判等）对归一化后的指标进行综合计算，得出财务风险评估结果。这一综合结果可以直观地反映企业的财务健康状况和面临的风险程度，有利于及时发现风险并采取相应的措施[3]。

（三）时间序列分析在财务风险预测中的应用

时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的统计方法，在财务风险预测中具有广泛的应用。对于农业企业而言，时间序列数据可以是历史财务数据，如每月或每年的销售额、利润、资产负债等。时间序列分析的主要目标是根据过去的数据模式和趋势，预测未来的财务状况和风险。首先，时间序列分析可以用于识别财务风险的趋势和周期性变化。通过对历史数据的观察，可以发现某些指标存在周期性波动或长期趋势，这些波动和趋势可能与企业面临的风险密切相关。例如，销售额可能会因季节性因素而波动，而成本可能会因原材料价格的波动而发生变化。识别这些趋势和周期性变化有助于预测未来可能出现的财务风险。其次，时间序列分析可以用于建立财务风险的预测模型。常用的时间序列模型包括移动平均模型（Moving average,MA）、自回归模型（Autoregressive,AR）、自回归移动平均模型（Auto-Regressive Moving Average,ARMA）和季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARMA）等。通过选择合适的模型，可以对财务数据进行拟合，从而预测未来可能出现的财务风险。

三、财务风险识别和评估方法与模型的应用案例分析

（一）定性与定量分析的综合应用：实现全面的风险评估

在农业企业中，财务风险的识别和评估需要综合运用定性和定量分析方法，以全面把握潜在风险因素。以某农业企业为例，其主要从事水果种植和销售业务，面临着多种财务风险，如季节性产销差异、市场价格波动和自然灾害等引起的财务风险。为实现可持续发展，该农业企业决定将定性和定量分析相结合，全面进行风险评估。在定性分析阶段，该农业企业深入研究外部环境和内部运营状况，明确各类潜在风险因素。通过外部环境分析，企业注意到市场竞争加剧和气候变化的趋势；内部运营分析揭示了企业管理不善和技术更新滞后等问题，这些因素都可能引发财务风险。通过专家访谈和市场调研，企业获取了相关数据和信息，并构建了初始的风险因素列表。随后，进入定量分析阶段，企业以数据为支撑，将风险因素量化。首先，从财务报表中提取历史数据，包括销售额、净利润、资产负债率等关键指标。为了量化风险，该农业企业通过专家评分法、层次分析法等确定各指标权重。在本案例中，假设销售额被赋予较高的权重，以反映市场竞争对企业的影响。其次，在数据处理与综合分析阶段，企业对提取的财务数据进行归一化处理，以确保不同指标具有可比性。再次，使用加权求和法得出综合风险评分。为了进一步提高评估的准确性，该农业企业将外部市场数据（如水果价格指数）纳入模型，因为其财务风险与市场价格波动密切相关。最后，企业得出一个综合的风险评分，准确反映财务风险的严重程度。该农业企业发现市场价格波动、内部管理对财务风险有较大影响。基于这些评估结果，企业制定了应对策略，如加强市场监测、优化内部管理和提升技术创新。

（二）基于指标体系的财务风险评估模型实践：量化风险程度

1.案例背景

某农业企业专注于畜牧业，面临市场价格波动和季节性生产等巨大财务风险。为深入了解风险程度并制定应对措施，该企业建立了综合的财务风险评估模型，包括负债比率、流动比率、速动比率、经营现金流量比率、利息保障倍数、盈利能力指标、库存周转率等关键财务指标。通过采集相关财务数据并运用指标体系进行分析，企业量化评估了财务风险程度。分析结果显示，企业面临较高的财务风险，包括较高的负债比率、较低的流动比率和速动比率，以及较弱的利息保障倍数和盈利能力。

2.指标的选择和权重确定

首先，企业选择关键的财务指标，涵盖财务结构、盈利能力和偿债能力等方面。例如，资产负债率、毛利率、流动比率等。其次，企业利用专家访谈法和层次分析法确定各指标的权重，确保权重的客观性和科学性，以反映其在风险评估中的重要性[4]。

3.数据收集和处理

企业从财务报表中收集相关历史数据（资产负债表、利润表和现金流量表），计算各个指标的具体数值。在计算过程中，对一些指标进行调整，以确保其具有可比性。例如，将毛利率转化为百分比形式。

4.指标归一化和模型构建

企业采用线性变换和标准化法对各指标进行归一化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。之后，将归一化后的指标代入财务风险评估模型中，即加权求和模型。假设该企业选择资产负债率、毛利率和流动比率三个指标，并分别赋予了0.4、0.3、0.3 的权重。综合风险评分的计算公式：

综合风险评分=0.4×归一化后的资产负债率+0.3×归一化后的毛利率+0.3×归一化后的流动比率（1）

5.综合评估结果和解读

企业通过模型计算得出综合风险评分为0.6，认为风险程度较高。企业根据评分采取相应的风险管理措施，如优化资产负债结构、增加盈利能力、提高流动性等。

（三）时间序列分析在财务风险预测中的应用：提前应对市场波动

时间序列分析在财务风险预测方面发挥着重要作用。以XYZ 农业公司为例，其面临市场供求和气候波动等因素带来的财务风险。XYZ 农业公司利用时间序列分析法预测风险，提前应对市场波动。首先，XYZ 公司收集了过去五年每月的销售额数据，涵盖各个水果品种。同时，将这些数据绘制成折线图，初步观察是否存在季节性变化。其次，对数据进行平稳性检验。XYZ 农业公司利用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验验证数据的平稳性，如果数据不平稳，会进行差分等处理。然后，根据数据的平稳性，选择合适的时间序列模型，并利用该模型预测未来数月的销售额。预测结果将为XYZ 公司提供有力的决策依据，帮助企业提前制定合理的销售策略、库存管理和市场推广计划，以降低财务风险所带来的不确定性[5]。