摘 要：正確預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境，對于保護投資者和債權(quán)人的利益、對于經(jīng)營者防范財務(wù)危機、對于政府管理部門監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場風(fēng)險，都具有重要的現(xiàn)實意義。為提高預(yù)測模型的有效性，文章提出將財務(wù)指標與非財務(wù)指標結(jié)合進行分析。在結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)特性的基礎(chǔ)上選取評判指標，利用模糊綜合評判法和層次分析法對企業(yè)的非財務(wù)指標、財務(wù)指標進行分析評判，并以一定比例將二者的評判結(jié)果綜合為企業(yè)最終的財務(wù)困境預(yù)測結(jié)果，在一定程度上減少了財務(wù)報表粉飾現(xiàn)象對預(yù)測精度的影響。

關(guān)鍵詞：財務(wù)困境預(yù)警 層次分析法 模糊綜合評判法

中圖分類號:F293.3 文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914(2008)11-274-03

一、引言

財務(wù)困境(Financial distress)又稱“財務(wù)危機”(Financial crisis)，最嚴重的財務(wù)困境是“企業(yè)破產(chǎn)”(Bankruptcy)。企業(yè)因財務(wù)困境導(dǎo)致破產(chǎn)實際上是一種違約行為，所以財務(wù)困境又可稱為“違約風(fēng)險”(Default risk)。事實上，企業(yè)陷入財務(wù)困境是一個逐步的過程，通常從財務(wù)正常漸漸發(fā)展到財務(wù)危機。實踐中，大多數(shù)企業(yè)的財務(wù)困境都是由財務(wù)狀況正常到逐步惡化，最終導(dǎo)致財務(wù)困境或破產(chǎn)的。因此，企業(yè)的財務(wù)困境不但具有先兆，而且是可預(yù)測的。正確地預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境，對于保護投資者和債權(quán)人的利益、對于經(jīng)營者防范財務(wù)危機、對于政府管理部門監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場風(fēng)險，都具有重要的現(xiàn)實意義。

國外學(xué)者很早就開始了關(guān)于財務(wù)困境預(yù)測的研究，其中多數(shù)學(xué)者將企業(yè)根據(jù)破產(chǎn)法提出破產(chǎn)申請的行為作為確定企業(yè)進入財務(wù)困境的標志（Altman，1968;Ohlson，1971;Zmijewski，1984;Platt and platt，1990and 1994），只有極少數(shù)的研究如Beaver（1966）把破產(chǎn)、拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務(wù)界定為財務(wù)困境。在實證研究領(lǐng)域主要有Fitzpatric(1932)和Beaver（1966）的單變量預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)；Altman（1968、1977、2000）最早運用多元變量分析法（Multiple Discriminate Analysis）研究企業(yè)的財務(wù)困境預(yù)測，提出多元Z值判定模型；Coats和Fant（1993）使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對這些模型進行了修正；Ohlson（1980）使用對數(shù)成敗比率模型（logit）和概率單位模型（Porbit）回歸方法，發(fā)現(xiàn)至少有四個變量顯著影響公司破產(chǎn)的概率，即：公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績和當(dāng)前的變現(xiàn)能力。Kahya等（2001）提出了一個使用時間序列累計和（Cumulative Sums，CUSUM）統(tǒng)計方法的財務(wù)困境模型。

國內(nèi)的研究起步較晚。吳世農(nóng)、黃世忠（1986）曾介紹企業(yè)的破產(chǎn)分析指標和預(yù)測模型；周首華等（1996）利用Compustat PC Plus會計資料庫中1990年以來4160家公司數(shù)據(jù)作為檢驗樣本建立了F分數(shù)模式，但他們的研究對象都不是中國的證券市場。其后，陳靜（1999）、張玲（2000）、陳曉（2000）等開始采用國內(nèi)A股市場數(shù)據(jù)對此命題進行實證研究。然而多數(shù)仍集中于對財務(wù)報表數(shù)據(jù)的定量分析且缺乏針對某一具體行業(yè)的研究成果。

二、研究方法設(shè)計

1.我國《企業(yè)破產(chǎn)法》雖然早在1986年頒布，1988年11月1日開始試行，但迄今為止，還沒有一家上市公司破產(chǎn)的案例，因此對國內(nèi)上市公司以進入破產(chǎn)程序作為財務(wù)困境的界定是不合適的。1998年3月16日中國證監(jiān)會頒布了《關(guān)于上市公司狀況異常期間的股票特別處理方式的通知》，要求證券交易所應(yīng)對“狀況異?！钡纳鲜泄緦嵭泄善苯灰椎奶貏e處理（ST），其中“異常狀況”包括“財務(wù)狀況異常”和“其他狀況異?！?。故而本文將企業(yè)的財務(wù)困境界定為因發(fā)生“財務(wù)狀況異?！倍惶貏e處理（ST）的公司。

2.為剔除行業(yè)的影響，本文選取滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)作為總樣本，并將數(shù)據(jù)分為兩組進行研究。其中，截至2005年12月31日的57家房地產(chǎn)企業(yè)中，共6家ST公司（其中當(dāng)年新增1家ST公司，撤銷1家ST公司），將其中5家在2005年以前即被ST的公司與其相對應(yīng)的5家非ST公司、以及當(dāng)年新增ST和被撤銷ST的公司作為第一組。將2007年新增的1家ST公司及與其相對應(yīng)的非ST公司作為第二組（詳見表1）。

上述ST公司均屬由于財務(wù)異常而別特別處理的公司，因此不需要再對其ST原因進行細分。

三、模型構(gòu)建

鑒于本行業(yè)中ST公司樣本量較少，本文基于模糊綜合評價方法，將模型分為對非財務(wù)指標的定性分析部分和對財務(wù)指標的定量分析部分。設(shè)U為對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險考核的因素集，U={U1，U2}；U1是非財務(wù)指標集，U2是財務(wù)指標集，都屬于第一層次的考核因素。設(shè)U1、U2的權(quán)數(shù)分別為w1、w2。借鑒2004年2月頒布的《股份制商業(yè)銀行風(fēng)險評級體系》（暫行）中定性指標與定量指標的比例，令w1=0.4，w2=0.6。以下將分別設(shè)計非財務(wù)指標和財務(wù)指標的分析模型。

1.非財務(wù)指標的模糊評判法。對于非財務(wù)指標，其屬性、約束、偏好等信息的主觀性相對較大，無法給出準確的判斷信息，因此本文采用模糊評判法分析公司的非財務(wù)指標。參照《股份制商業(yè)銀行風(fēng)險評價體系》中確定的定性指標體系，并結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)自身特點，本文將非財務(wù)指標體系（即模糊綜合評價中的準則層A=U2）劃分為獲利能力、償債能力、營運能力、發(fā)展能力及內(nèi)部控制五個方面。每個方面（準則層）又由若干次級評價指標（子準則層）所決定，最終構(gòu)成了財務(wù)困境預(yù)測的遞階層次結(jié)構(gòu)，使用層次分析法對各個指標賦權(quán)，見表2。

綜合判斷矩陣B={0.14，0.44，0.27，0.15}。根據(jù)最大隸屬度原則，該公司處于中等安全的級別，較不易出現(xiàn)財務(wù)困境。

同理，可請專家對第一組樣本數(shù)據(jù)進行單因素評判后推導(dǎo)得出財務(wù)困境預(yù)測結(jié)果并進行對比。

2.對財務(wù)指標的定量分析。由于本文選取房地產(chǎn)行業(yè)作為分析對象，樣本容量較小，不易使用多元回歸分析等對樣本量有較高要求的統(tǒng)計方法。因此，本文主要采用模糊綜合分析法對樣本組進行分析。

根據(jù)財務(wù)管理的相關(guān)理論，結(jié)合資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表的相關(guān)數(shù)據(jù)，并要反映公司經(jīng)營狀況的不同側(cè)重點。本文從盈利能力、償債能力、營運能力、發(fā)展能力四個角度選取最具代表性的財務(wù)指標進行分析，具體處理方式同上（結(jié)果見表4）。

以第二組樣本公司為例。根據(jù)我國上市公司的年報披露制度，公司2006年度的財務(wù)報表和公司在2007年度是否被特別處理這兩個信息幾乎是同時獲得的。因此，使用2006年度報表數(shù)據(jù)預(yù)測公司2007年度的財務(wù)風(fēng)險是不合理的。同時，由于房地產(chǎn)行業(yè)的經(jīng)營周期往往比其他行業(yè)長一年，因此本文將樣本的觀察期延長為3年。因此，本文選取樣本公司近三年的報表數(shù)字，同時將最近一年的報表由常用的年報替換為中報數(shù)據(jù)，具體財務(wù)比率見表5。

類似非財務(wù)指標的分析過程，此處仍將評判集設(shè)定為={安全，中等，一般，危險}。用SPSS軟件分析房地產(chǎn)行業(yè)各個指標，得到三年度行業(yè)內(nèi)指標均值、中位數(shù)如表6。

根據(jù)上表數(shù)據(jù)對樣本公司各指標做出評判。以行業(yè)均值、中位數(shù)作為參考，其數(shù)值可作為指標評判集中“一般”到“中等”的判定區(qū)間。具體的綜合評判過程前文已有詳細介紹，此處從略。

四、總結(jié)

本文以房地產(chǎn)行業(yè)為研究對象，提出了定性分析和定量分析相結(jié)合的財務(wù)預(yù)測方法，將財務(wù)指標與非財務(wù)指標以一定比例融合在預(yù)測模型，彌補了過往研究中只重視財務(wù)指標的片面性。在預(yù)測模型中引入非財務(wù)指標，不但充實了模型的信息含量，使預(yù)測過程能充分考察企業(yè)各方面的條件。同時，非財務(wù)指標的引入，減少了企業(yè)內(nèi)部管理人員粉飾財務(wù)報表數(shù)字以掩蓋財務(wù)困境的可能性，能大大提高預(yù)測的有效性。

另一方面，針對房地產(chǎn)行業(yè)的特點，本文在預(yù)測指標的選取上，適當(dāng)提高了償債能力、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負債率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等因素的權(quán)重，以期針對特定行業(yè)加強預(yù)測能力。此外，本文在預(yù)測指標中加入了與現(xiàn)金流量相關(guān)的指標，旨在減少資產(chǎn)負債表、利潤表數(shù)據(jù)的可能存在的失真問題。

然而，由于條件所限，本文提出的模型僅僅停留在方法的研究階段。對非財務(wù)指標的權(quán)重賦值通常需要有經(jīng)驗的專家組進行，或要求更深入的統(tǒng)計學(xué)推導(dǎo)，故而本文暫以虛擬數(shù)據(jù)對方法進行介紹。另一方面，在不同層次指標的選取上存在很大的主觀性，本文雖盡可能選取大量研究成果中已經(jīng)證實與財務(wù)困境問題顯著相關(guān)的因素進行研究，但難免出現(xiàn)偏頗或不足，需要以后更進一步的研究和驗證。

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(作者單位：上海大學(xué)國際工商與管理學(xué)院 上海 200444）

(責(zé)編:賈偉)