摘要：本文以农业板块上市公司为研究对象，在确认上市公司复合财务系数评价指标体系的基础上，采用灰色关联度的计算方法对各财务指标进行综合，得到一种新复合财务系数计算方法，用于进行财务风险评价，为投资者做出投资判断提供了客观、合理的决策依据。
关键词：农业上市公司 灰色关联分析 财务风险
农业上市公司是农业龙头企业中的龙头，是解决“小农户”与“大市场”的矛盾，实现农业产业化经营的重要载体。随着我国加入世贸组织，价格补贴、出口补贴和公益性补贴受到世贸组织规格的严格限制，而且农业类上市公司较之于其他类上市公司由于起步晚、科技含量低，面临着更多的风险。农业上市公司若发生财务危机，将会影响农业现代化的进程。但目前在我国结合农业行业特色构建的财务风险识别体系还很不完善，因此，本文对农业上市公司进行财务风险预警系统构建的尝试更具有现实性和紧迫性。
一、农业类上市公司财务风险概述
(一)农业企业财务风险的特征农业企业的财务风险具有其独特的特征：一是具有突发性。农业企业财务危机受到许多主观与客观因素的影响，其中有些因素是可以把握和控制的，但更多因素具有突发性和意外性，一场突如其来的自然灾害很有可能使企业的经营陷入困境而从引发财务危机。二是具有多样性。由于农业企业经营环境的多样化、经营过程的多样化以及财务行为方式多样化造成了企业财务危机也具有多样性，从而表现出不同的特征。三是具有客观积累性。财务风险是企业在筹资、投资以及生产经营管理等方面诸多因素的长期积累、综合作用，造成企业在一定时期内现金流出量大于现金流入量，以至企业不能按时偿还到期债务而引发的。四是具有可预见性。财务危机是企业生产经营中长期财务矛盾日积月累形成的。因此，财务管理者只要遇事多留心，采取有效的财务控制手段和一套系统的财务危机预警方法，就不难发现财务危机的苗头，可以提前控制和化解企业的财务风险。
(二)农业企业财务风险的分类农业企业财务风险的成因按类别分主要可以分为内因和外因两种。外因主要是指自然灾害、外部环境、国家政策等不可控因素。给企业带来财务风险的主要是企业内部的因素，主要包括：农业企业风险意识薄弱；企业内部控制制度不健全；科技资金投入较少，科技创新能力差；农业上市公司融资困难，很多商业银行认为涉农企业投资风险高，使一些比较好的农业项目和企业难以得到信贷资金；此外还有人才匮乏，经营管理不善等诸多因素，都是造成财务风险的重要原因。
二、文献综述
(一)国外文献对企业财务风险识别和预警的研究在国内外都是一个热点问题。回顾众多国外学者的研究历程，1932年Fitzpartick最早建立了单变量模型，以19家公司作为样本，运用单个财务比率将样本分为破产组与非破产组，结果表明判别能力最高的是资本收益率和债券股权两个比率。1968年E.L.Altman首先将多元线性判别方法引入财务预警领域，选用22个变量作为预测备选变量，通过对33家破产公司和33家非破产配对公司的研究分析，最终确定了5个变量作为判别变量，构建了z计分模型；1988年Aziz，Emonuel和Lawson发展了基于现金流量预测破产的模型。进入20世纪90年代后，随着统计和计算机技术的不断发展，人工智能及人工神经元网络模型、ED膜型、灰色系统模型、混沌理论、COX比例风险模型及CUSUM模型等新方法和新技术逐渐被引入财务风险的研究中。
(二)国内文献我国上市公司财务风险防范的实证研究还处于探索阶段，结合农业类上市公司行业特征进行分行业评价的更少。多数财务风险评价的研究还处于定性的阶段，多年以来通常运用传统的会计指标对企业的财务状况进行评价，即财务比率分析法。虽然这种方法可用于企业不同时期经营业绩的比较，反映企业的发展状况，明确自身在同行中所处的位置。但比率分析法有其自身的局限性，忽略了股东权益资本成本，夸大了企业的盈利能力，没有剔除会计失真的影响，同时导致企业模糊了追求长期战略的目标。国内学者借鉴国外的预警方法，积极探索适合我国企业操作的财务预警模型。在单变量模型的应用方面，陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司为样本，进行了单变量分析，发现资产负债率、总资产收益率和流动比率预测能力较强，而且在离宣布日越近时，误分类率越低。吴世农、卢贤义(2001)分别选取了70家ST公司和非ST公司为样本，通过分析这两类公司21个财务指标的差异，最后选定6个预测指标。在多变量统计分析模型方面，周首华等(1996)xCz记分法模型加以改造，在原模型中引入了现金流量这一变量，构造了F分数模式。吴世农、卢贤义(2001)应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析3种方法，发现这3种预测模型预测准确性都相对较高，但相对于同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低。在人工神经网络模型方面，杨保安、季海(2001)探讨了人工神经网络在商业银行信贷风险预期中的应用，发现该模型特征抽取符合实际。基于财务子系统的灰色性，本文采用灰色关联分析这种评价方法来分析农业类上市公司的财务风险，具有较强的适用性。
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