公司财务风险预警模型

上市公司财务风险预警模型分析摘要:文章在简要介绍企业财务风险及上市公司风险预警系统的含义和功能的基础上,重点介绍上市公司风险预警模型,并用奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用进行分析,最后针对我国的具体情况提出关于奥特曼模型修正意见。关键词:财务风险预警系统;单变量模型;奥特曼模型企业财务风险是指企业丧失偿债能力的可能与股东收益的不确定性。通常用财务杠杆衡量财务风险的大小。在激烈的市场竞争中,上市公司始终处在生存与倒闭、发展与萎缩的矛盾中。上市公司必须生存下去才有可能获利,只有不断发展才能求得生存,对上市公司来说,生存是其核心目标。而影响上市公司生存的主要威胁来自上市公司面临的风险和财务危机。因此,建立一个科学合理的财务风险系统,可以为上市公司的生存提供重要的信息,对上市公司可能发生的财务危机加以防范,减少财务危机的出现。一、企业财务风险预警系统的含义及功能财务风险预警系统主要是以财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比例分析数学模型等方法,确定预警指标和预警指标的相应标准,以发现企业存在的风险,并向经营者示警一个有效的财务预警系统。从1998年我国对上市公司实行“特别处理”(简称ST)制度以来,2001年、2002年、2003年、2004年分别有144家、135家、113家和123家上市公司被特别处理。有鉴于此,迫切需要建立一个能预先发出财务危机警报的财务分析系统,以帮助上市公司管理者及早取得财务状况恶化的信号,避免可能出现的财务危机。具体说来,财务风险预警系统主要具有以下三方面的功能:(一)信息收集它通过收集与企业经营相关的产业政策、企业本身的各类财务和生产经营状况信息,进行分析比较,判断是否应该发生警告。(二)预知危机经过对大量信息的分析,当出现可能危害企业财务状况的关键因素时,财务预警系统能预先发出警告,提醒经营者采取对策,避免潜在的风险演变成现实的损失。(三)控制危机当财务发生潜在的危机时,财务预警系统还能及时寻找导致财务状况恶化的根源使经营者有的放矢,阻止财务状况的进一步恶化。二、企业财务风险的预警模型(一)建立财务风险预警模型的必要性财务预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论,采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险,并在危机发生之前向企业经营者发出警告,督促企业管理当局采取有效措施,避免潜在的风险演变成损失,起到未雨绸缪的作用;而且,作为企业经营预警系统的重要子系统,也可为企业纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。进行财务预警分析,建立企业财务预警模型已成为现代企业财务管理的重要内容之一。上市公司的财务信息对多方利益相关者都有着重要影响,建立财务预警系统、强化财务管理、避免财务失败和破产,具有重要意义。目前我国上市公司的财务状况不容乐观,普遍存在着财务状况不稳定的情况。在激烈的市场竞争中,这意味着企业风险极高,破产随时可能发生。国内外的大量实例表明,陷入破产境地的企业几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆的。为了避免破产,企业必须做好预警工作。(二)财务风险预警模型简介1单变量模型单变量预测模型,是通过单个财务比率指标的走势变化来预测企业的财务危机。单变量预测模型最早是由威廉·比弗(WilliamBeaver,1966)提出的。他在1968年发表在《会计评论》上的一篇论文中,对1954至1964年期间的79个失败企业和相对应(同行业、等规模)的79家成功企业进行了比较研究,结果表明,债务保障率能够最好地判定企业的财务状况(误判率最低),其次是资产收益率和资产负债率,并且离经营失败日越近,误判率越低,预见性越强。后来经过众多学者、实务专家的研究,认为资金安全率也是一个非常实用的单变量指标。单变量的财务预警系统是基于如下的认识:如果某一上市公司运营良好的话,其主要的财务指标也应该一贯保持良好,一旦某一单变量指标出现逆转,说明公司的经营状况遇到了困难,应引起管理层和投资者的注意。单变量预测模型比较简便,其缺点在于:一个企业的财务状况是用多方面的财务指标来反映的,没有哪一个比率能概括企业的全貌。因此,这种方法经常会出现对同一个公司,使用不同的预测指标得出不同结论的现象。因此招致了许多批评,而逐渐被多变量方法所替代。2多变量模型1968年,美国纽约大学商学院奥特曼(Altman)教授在《金融杂志》上发表了《财务比率、判别分析和公司破产的预测》一文,奠定了多变量财务预警系统的理论基础。多变量模型即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。奥特曼教授的多变量模型为:Z=(0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.06X4+0.999X5)其中,X1=(期末流动资产-期末流动负债)÷期末总资产X2=期末留存收益÷期末总资产X3=息税前利润÷期末总资产X4=期末股东权益的市场价值÷期末总负债X5=本期销售收入÷总资产在模型中涉及到的五个指标,从不同方面对企业的持续经营能力作出了评价。X1反映了企业资产的变现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象,具有周转速度快、变现能力强、项目繁多、性质复杂、获利能力高、投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少,往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。X2反映了企业的累积获利能力。期末留存收益是由企业累积税后利润形成的,对于上市公司,留存收益是指净利润减去全部股利的余额。一般说来,新企业资产与收益较少,因此相对于老企业而言,其X2较小,而财务失败的风险较大。对于财务失败的企业来说,老企业的期末留存收益一般为负数,实际上是企业长期经营失败侵蚀了股东权益的结果。X3即EBIT/资产总额,可称为总资产息税前利润率,而通常所用的总资产息税前利润率为EBIT/平均资产总额,分母间的区别在于平均资产总额避免了期末大量购进资产时使其降低,能客观反映一年中资产的获利能力。EBIT是指扣除债务利息与所得税之前的正常业务利润(包括对外投资收益),不包括非正常项目、中断营业和特别项目及会计原则变更的累积前期影响而产生的收支净额。原因在于:由负债和资本支持的项目一般属于正常业务范围。因此,计算总资产利润率时以正常业务经营的息税前利润为基础,有利于考核债权人及所有者投入企业资本的使用效益。该指标主要是从企业各种资金来源(包括所有者权益和负债)的角度对企业资产的使用效益进行评价的,通常是反映企业财务失败的最有力依据之一。X4测定的是财务结构,分母为流动负债、长期负债的账面价值之和;分子以股东权益的市场价值取代了账面价值,因而对公认的、影响企业财务状况的产权比率进行了修正,使分子能客观地反映公司价值的大小。对于上市公司,分子应该是:非流通的股票账面价值+流通股票期末市价×股份数。X4的分子是一个较难确定的参数,尤其对于股权结构较复杂的企业。而目前及在今后相当长的时间内,非上市公司仍占我国公司总数的大部分,要确定非上市公司所有者权益市价,可以采用资产评估方法中的预期收益法,具体表示为:企业净资产市价=企业预期实现的年利润额/行业平均资金利润率。但此法仍有缺陷,因为我国宏观价格体系尚未完全理顺,行业资金利润率受客观因素影响而有波动,难以完全符合实际。X5为总资产周转率,企业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上,因此,总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使用效率。如果企业总资产周转率高,表明企业利用全部资产进行经营的成果好、效率高;反之,如果总资产周转率低,则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差、效率低,最终将影响企业的获利能力。如果总资产周转率长期处于较低的状态,企业就应当采取措施提高各项资产的利用程度,对那些确实无法提高利用率的多余、闲置资产应当及时进行处理,加速资产周转速度。X5的分子“本期销售收入”应该为销售收入净额,指销售收入扣除销售折扣、销售折让、销售退回等后的金额。奥特曼模型中的X值除X5之外,均以绝对百分率来表示,比如“留存收益资产总额”为20%,则X2为20。奥特曼结合美国股票市场的实际情况,确定Z值的分界点为2.675,如果Z系数大于2.675,那么公司的财务状况是稳健的;如果Z系数小于1.81,那么公司很有可能走向破产的边缘;如果Z系数介于1.81和2.675之间,将是处于“灰色区域”,无法准确地判断公司的财务状况。奥特曼以1946年至1965年期间提出破产申请的33家企业和相对应的33家非破产企业为样本检验之后发现,它正确预测了这66家企业中63家企业的结果,其预测的成功率明显超过了单变量预测模型。近年来,法国、英国、德国等许多国家也进行了类似的分析。尽管Z值的判断标准在各国有相当的差异,但各国“财务失败组”的Z值均明显低于“财务不失败组”,且财务失败企业的Z值的平均值都低于临界值1.8。奥特曼模型提出之后,很多专家对它进行进一步的研究和论证,结合本国企业实际,建立了本地股市适用的多元判别模型,例如:日本开发银行的多边模式、我国台湾学者陈肇荣的多元模型、我国学者周首华、杨济华和王平在Z模型的基础上进行改进,建立了F分数模型。另外,还有一些数学统计模型也被应用于上市公司的财务预警,例如:沃尔评分法等。这些模型也都是从考察企业的经营能力、偿债能力、盈利能力和成长能力入手,利用数学统计方法分析企业相关财务指标,从而判断企业财务状况,其实质与Z模型无本质的区别。三、奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用分析(一)与经济环境有关企业财务预警离不开经济大环境的分析,在不同的经济环境下,企业的财务状况表现也会有不同,经济环境好的时候,企业财务状况也会较好,经济环境差的时候,整个上市公司也会受到波及,结合经济环境进行分析才能准确揭示企业的真正财务状况。(二)与行业有关企业财务预警与所处行业有关,行业特征不同,企业财务状况会表现出不同的特点。例如新兴行业的风险较大,因此成功企业表现出较高的Z值,而失败企业表现出低于一般水平Z值;成熟的行业其成功企业的Z值与新兴行业相比较低,而失败企业的Z值高于新兴行业的企业。我国应该建立起行业标准,以便对企业进行财务预警分析有个科学的依据。(三)与财务因素有关在分析一个企业的财务状况时,一些非财务因素也应纳入考虑范围,例如企业有些什么新的投资项目,企业竞争背景,企业发展历史和声誉等等,因为这些因素都会对企业发展有重要的影响,为财务预警提供重要启示。(四)与市场完善程度有关除了企业本身之外,财务预警的正确与否也与市场的完善程度有关,由于我国市场经济不完善,导致企业本身管理不善,会计信息失真,股市规则与国际相比也不够完善,因此我国企业的财务预警与国际Z值有所不同。所以我们还需要完善市场经济体制,并注意与国际接轨。由于我国上市公司与美国公司所处环境不一样,造成了该模型对我国上市公司并不完全适用,而只是在一定程度上具有参考价值。因而我国公司在运用该模型对公司的财务状况进行测算时,必须根据公司的实际情况进行修正,方能适合公司的实际情况,也才能有真正的实用价值。四、对奥特曼模型修正的建议(一)下调Z值的临界值奥特曼模型中关于Z值的临界值在我国目前的上市公司中不太适用,原因在于我国上市公司的财务管理水平普通较低。据“证星———若山风向标上市公司财测评系统”显示,中国上市公司财务状况普遍差强人意,用国际通用会计准则衡量,我国80%以上的上市公司存在财务隐患:根据中国国情大幅度降低评价标准后,仍将近20%的上市公司存在较为严重的财务问题。另外,不同行业的Z值显示出不同特点,各行业的Z值与行业经营环境有关。一些比较成熟的行业(如制造业、房地产、纺织业、旅馆业、综合类、批发和零售贸易业等),其Z值与正常企业相差相对较小,该类正常企业的Z值也偏低,均处于灰色地带;新兴行业(如计算机服务业),其Z值与正常企业的Z值差别则大一些,显示出这些行业的高风险、高回报的特点。近年处于行业不景气的产业(如房地