河南財政稅務高等?？茖W校 楊秋海

隨著全球經(jīng)濟一體化步伐的加快，我國企業(yè)在面臨著大好發(fā)展機會的同時，必將迎來自全球經(jīng)濟的激烈挑戰(zhàn)和競爭。有競爭就有風險，因此財務危機是所有企業(yè)都不得不面對的一個重要威脅。一旦對財務風險的監(jiān)管、防范不到位，必將導致財務狀況不斷惡化，最終導致嚴重的企業(yè)財務危機，甚至破產(chǎn)。用財務指標建立一個科學合理的財務預警模型，可以為保障上市公司的生存提供重要的信息，并對上市公司可能出現(xiàn)的財務危機加以防范，減少或避免財務危機的出現(xiàn)。合理的財務預警模型不但對上市公司有益，對上市公司以外的社會團體而言也相當重要。

一、財務預警概述

財務預警是指以公司的財務報表及相關的會計資料為依據(jù)，通過對財務指標的綜合分析，對公司財務狀況進行預測研究，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中潛在的財務風險，并在危機爆發(fā)前提前向公司的管理當局發(fā)出警告，督促公司管理當局對此做出相應的改變，避免財務危機的發(fā)生，較好地起到了未雨綢繆的作用。根據(jù)警情界定程度的不同，可將其分為狹義和廣義的財務預警。狹義的財務預警偏重于研究財務危機，實際上就是財務危機預警。廣義的財務預警是對所有可能引起企業(yè)財務活動波動的因素進行研究，只要引起企業(yè)財務活動產(chǎn)生不利因素就進行預警。財務預警系統(tǒng)就是合理保證企業(yè)財務活動不偏離企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營活動，對財務周期活動中出現(xiàn)的不確定和不穩(wěn)定現(xiàn)象進行預測，判斷企業(yè)目前是處于“正常狀態(tài)”還是“危險狀態(tài)”。減少造成企業(yè)出現(xiàn)危機的各種因素，避免出現(xiàn)管理波動或管理失誤的重復出現(xiàn)。本文從財務預警理論出發(fā)，利用ST公司與非ST公司的財務狀況中的財務指標進行對比，根據(jù)比較的結果預警上市公司可能出現(xiàn)的財務風險狀況。

二、上市公司施行財務預警系統(tǒng)現(xiàn)狀

我國資本市場作為新興的半強勢半弱勢市場，進行財務預警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的財務預警系統(tǒng)都是借鑒西方的成熟模型，而且也應用到農(nóng)業(yè)、林業(yè)、工業(yè)、交通等各個領域。但作為我國特色資本市場基礎上建立的財務預警系統(tǒng)，還是比較年輕的研究領域，證券市場以及上市公司還不是很成熟，雖然我國上市公司的監(jiān)管部門就上市公司運用財務預警系統(tǒng)做出相應的規(guī)定，但由于我國上市公司在運用財務預警系統(tǒng)進行財務風險預警方面缺乏一定的主動性，直到很多上市公司出現(xiàn)了大量的ST或PT現(xiàn)象，給廣大投資者帶來巨大損失的現(xiàn)象發(fā)生以后，才引起管理當局對財務預警的重視，財務預警系統(tǒng)逐漸被運用。常用的預警模型有Z分數(shù)模型、線性概率模型、F分數(shù)模型等。

（一）多元線性判定模式 多元線性判定模式，又稱Z-Score方法，其基本原理是通過統(tǒng)計技術篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內部的離散度最小的變量，從而將多個標志變量在最小信息損失下轉換為分類變量，獲得能有效提高預測精度的多元線性判別方程。Z分數(shù)模型的判別函數(shù)如下：

其中，X1=（期末流動資產(chǎn)一期末流動負債）/期末總資產(chǎn)X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)

Z分數(shù)模型的判斷標準如下：Z＞2.675，表示財務狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率?。?.81≤Z≤2.675，表示財務狀況不穩(wěn)定，為灰色地帶；Z＜1.81，表示財務狀況差，財務失敗的可能性非常大。

多元線性判定法從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、獲利能力、財務結構、資產(chǎn)利用效率以及償債能力等方面綜合分析預測企業(yè)的財務狀況，準確率較高，進一步推動了財務預警的發(fā)展。

Z-Score模型的局限性：一是工作量比較大，費時費力。二是在前一兩年的預測中，多元線性判定方法的預測精度比較高，但再往前，其預測精度會大幅下降，甚至可能低于單變量模型。三是多元線性判定方法有一個很嚴格的假設，這就大大限制了多元線性判定方法的使用范圍。

（二）EVA判別方法 經(jīng)濟增加值（EVA）的英文簡稱，是一種評價公司經(jīng)營業(yè)績的新指標，其定義為EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT為稅后凈經(jīng)營利潤；KW為公司資本加權平均成本；NA為經(jīng)過調整的期初公司凈資產(chǎn)價值。EVA判別法相對于傳統(tǒng)財務指標相比具有以下優(yōu)勢：（1）真實性。由于EVA針對現(xiàn)行的會計政策進行了一系列的調整,減少了上市公司管理層通過各種途徑改變資本結構，從而進行盈余管理。這相對于傳統(tǒng)的會計指標，能更加真實地反映上市公司的經(jīng)營狀況。（2）可靠性。EVA作為一種創(chuàng)值指標，它不僅考慮了公司使用的全部資本，充分利用了公司提供的全部公開信息，而且考慮了風險，同時含有企業(yè)外部的市場信息，而傳統(tǒng)的財務指標則完全利用公司內部的信息。所以，這相對于傳統(tǒng)的財務指標具有明顯的可靠性。

EVA判別法的局限性：由于EVA涉及對傳統(tǒng)利潤指標復雜的調整計算，其實用性遭到國內學者的質疑，所以有關EVA在預測財務困境方面的研究目前在國內尚屬空白。

（三）F分數(shù)模型 F分數(shù)模型的判別函數(shù)如下：

其中，X1=（期末流動資產(chǎn)一期末流動負債）/期末總資產(chǎn)；X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)；X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負債；X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債；X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)。

F分數(shù)模型的臨界點為0.0274，若F分數(shù)低于0.0274，則將被預測為破產(chǎn)公司；反之，若F分數(shù)高于0.0274，則公司將被預測為繼續(xù)生存公司。此數(shù)值上下0.0775內為不確定區(qū)域，區(qū)間為[-00501，0.1049]，若落入此區(qū)域中，管理決策者應該進一步分析，因為F分數(shù)模型只能輔助管理者，警告可能會發(fā)生財務危機。即F分數(shù)模型的判斷標準可如下表示：F＞0.0274，表示被預測為繼續(xù)生存公司；F＜0.0274，表示被預測為破產(chǎn)公司；-00501＜F＜0.1049，表示被預測為不確定區(qū)域。

F分數(shù)模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業(yè)是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；及時預警上市公司的財務危機并尋求發(fā)生財務危機的根源，同時還能加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。

雖然已經(jīng)建立了系統(tǒng)的財務預警模型，但目前很多上市公司并沒有廣泛采用，這是因為一方面很多上市公司的管理當局缺乏建立系統(tǒng)的財務預警模型的意識，另外上市公司建立的科學的財務預警系統(tǒng)要在真實合法的資料基礎上，但是由于中國的資本市場不完善，上市公司造假的現(xiàn)象屢見不鮮，使得建立出來的系統(tǒng)并沒有發(fā)揮應有的作用，上市公司的會計失真現(xiàn)象極大地影響到財務預警系統(tǒng)的有效性，使其失去應有的效果，財務預警系統(tǒng)也就形同虛設了。

三、上市公司財務預警系統(tǒng)實證分析——以制造業(yè)為例

本文針對我國滬、深兩市所有被ST的制造業(yè)上市公司進行隨機抽樣，從中隨機抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造業(yè)上市公司作為本次的研究樣本。本文的樣本數(shù)據(jù)均取自各年上市公司公開披露在網(wǎng)上（和訊、證券之星、巨潮資訊等）的各年年報和有關財務指標，主要選取2008～2010年的相關財務數(shù)據(jù)進行研究。

（一）Z-Score模型實證分析 按照Z-Score模型的要求收集整理財務數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的Z值得分,見表 1～6。

表1 2008年非ST上市公司數(shù)據(jù)

Z-Score模型預警方法分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，Z-Score模型對非ST企業(yè)的預測結果為：非ST上市公司的Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為63.33%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為26.33%；Z值小于1.81的（即處于危險地帶）的平均比例為10.34%。這說明我國非ST制造業(yè)上市公司財務狀況基本良好,有一定的抵御風險的能力。（2）對ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經(jīng)出現(xiàn)明顯的惡化。Z-Score模型對ST企業(yè)的預測結果為：Z值小于1.81（即處于危險地帶）的平均比例為60%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為16.67%；Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為23.33%。這說明我國ST制造業(yè)上市公司財務狀況大部分處于破產(chǎn)邊緣，它們需要及時調整本身存在的問題，如果不及時進行調整或者是調整力度不夠，就極易走向破產(chǎn)的深淵。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），他們的Z值平均值為-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值為4.3918。很顯然，ST上市公司的財務狀況遠遠差于非ST上市公司，ST上市公司的財務危機已經(jīng)相當嚴重了，已經(jīng)在破產(chǎn)的邊緣了。

表3 2009年非ST上市公司數(shù)據(jù)

表4 2009年ST上市公司數(shù)據(jù)

表5 2010年非ST上市公司數(shù)據(jù)

表6 2009年ST上市公司數(shù)據(jù)

（二）EVA判別法實證分析 按照EVA判別法的要求收集整理財務數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的EVA值，見表 7～9。

表7 2008年上市公司EVA值

表8 2009年上市公司EVA值

EVA判別法的分析：（1）對非ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA為正數(shù)的平均比例為73.33%，這說明我國上市公司的創(chuàng)值能力還是比較強的。同時，非ST上市公司的EVA平均值呈現(xiàn)逐年遞增的現(xiàn)象，這說明我國非ST上市公司的財務狀況普遍較為良好。分析如圖1所示。

（2）對ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA為負數(shù)的比例比較高，尤其是在前兩年（即2008、2009年），達到了70%。同時，2008、2009年兩年的企業(yè)EVA值持續(xù)走低，說明這些企業(yè)的財務狀況更加惡化了，急需做出調整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都為正數(shù)，只有兩家企業(yè)為負數(shù)，這說明各ST企業(yè)經(jīng)過了一系列的調整，并取得了一定的成效。ST上市公司這三年的EVA值走勢如圖2所示

表9 2010年上市公司EVA值

（3）對比ST上市公司和非ST上市公司，不難發(fā)現(xiàn)，雖然ST企業(yè)在2010年的財務狀況稍微得到了一點改善，但是其財務危機還是明顯地比非ST上市公司惡化，必須進行及時有效的調整措施，要不然就難逃被破產(chǎn)厄運。同時，非ST企業(yè)也有不穩(wěn)定的，也必須進行相應的調整，切勿置之不理，否則，等到風險積壓到一定程度的時候就會演變成財務危機，直至破產(chǎn)。

（三）F分數(shù)模型實證分析 按照F分數(shù)模型的要求收集整理財務數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的F值得分,見表 10～15。

F分數(shù)模型預警方法的判定結果及分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，F(xiàn)分數(shù)模型對非ST企業(yè)的預測結果為：非ST上市公司的F值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為80%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩(wěn)定地帶）的平均比例為20%；Z值小于-0.0501的（即處于危險地帶）的為0。（2）對ST上市公司的預測。從表10～15中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經(jīng)出現(xiàn)明顯的惡化。F分數(shù)模型對ST企業(yè)的預測結果為：F值小于-0.0501（即處于危險地帶）的平均比例為50%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩(wěn)定地帶）的平均比例為20%；Z值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為30%。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例為70%，其F值遠遠低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501為0家，說明ST上市公司經(jīng)過了兩年的調整逐漸走出了金融危機帶來的影響，并逐漸走出財務危機。

表10 2008年非ST上市公司數(shù)據(jù)

表11 2008年ST上市公司數(shù)據(jù)

表12 2009年非ST上市公司數(shù)據(jù)

表13 2009年ST上市公司數(shù)據(jù)

表14 2010年非ST上市公司數(shù)據(jù)

表15 2010年ST上市公司數(shù)據(jù)

（四）制造類上市公司財務預警模型實證結果比較 針對以上研究結果，并對其進行匯總，得到表16。

表16 三種模型對檢驗樣本預測分類準確率對比表

從表16可以看出：（1）三種預警模型在特別處理前一年，EVA判別法的準確率為70%，而Z-Score模型以及F分數(shù)模型的準確率則為75%，高于EVA判別法。（2）三種預警模型在特別處理前兩年，Z-Score模型以及EVA判別法的準確率都為75%，而F分數(shù)模型的準確率則為80%，高于另外兩種判別方法。（3）綜合比較，三種方法的準確率都比較高，但是F分數(shù)模型的準確率最高，高于EVA判別法和Z-Score模型。

（五）F分數(shù)模型優(yōu)勢 從上述的財務分析情況來看，利用F分數(shù)模型可以有效監(jiān)測公司的運營情況。F分數(shù)模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業(yè)是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；還能及時預警上市公司的財務危機情況，尋求發(fā)生財務危機的根源；同時加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策，有利于公司的健康長遠發(fā)展。通過Execl等軟件進行數(shù)據(jù)處理工作，有目的、有計劃地進行了我國制造業(yè)上市公司財務預警模型的研究，得出以下結論∶

我國制造業(yè)非ST上市公司普遍具有良好的財務狀況，具有較好的風險抵御能力。但是，也有的非ST企業(yè)處于不穩(wěn)定甚至危險地帶，這些企業(yè)必須及時而有效的做出相應的調整措施，如果調整不力或者是效果不明顯，則這些財務風險必將演變成財務危機，進一步威脅著企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展；Z-Score模型能提供給投資者更多的預測性,投資者能早期得到企業(yè)陷入困境的警告,及早做出決策,規(guī)避風險，還可以幫助企業(yè)做出信用決策等；EVA作為一種長期的財務指標，其對企業(yè)財務困境的預測具有相關性，且相對其他財務指標其預測準確程度較高，這說明運用EVA對中國上市公司財務狀況進行評價與分析具有一定的可行性；F分數(shù)模型可以更準確地預測出企業(yè)是否存在財務危機；降低了單變量的誤判率；預警上市公司的財務危機；及時尋求發(fā)生財務危機的根源；加強公司對于財務危機的防范措施；分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢；在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，在三種預警模型中，F(xiàn)分數(shù)模型的準確率最高，高于其他兩種模型。

［1］寧靜鞭：《基于KNN和logistic回歸方法的財務預警模型比較》，《商業(yè)時代》2008年第13期。

［2］馮月平：《Logistic財務預警回歸模型的構建與檢驗》，青島理工大學2010年碩士學位論文。

［3］李雪華：《企業(yè)財務預警機制研究》，西安建筑科技大學2008年碩士學位論文。