趙曉丹

(吉林省電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院，吉林 長(zhǎng)春 130022)

合并報(bào)表與母公司報(bào)表財(cái)務(wù)預(yù)警功能的比較研究

趙曉丹

(吉林省電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院，吉林 長(zhǎng)春 130022)

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治環(huán)境的變化，企業(yè)面臨的環(huán)境變得更加的復(fù)雜，這必然會(huì)為企業(yè)帶來(lái)更多的風(fēng)險(xiǎn)，為了降低風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)企業(yè)穩(wěn)定快速發(fā)展，許多上市公司都在積極的研究企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)問(wèn)題。本文主要通過(guò)分析A股部分制造業(yè)企業(yè)的合并報(bào)表數(shù)據(jù)、母公司報(bào)表數(shù)據(jù)就企業(yè)的財(cái)務(wù)困境問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析研究，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立兩個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型，并對(duì)兩種模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比分析，僅為相關(guān)企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警工作提供簡(jiǎn)單的參考。

合并報(bào)表；母公司報(bào)表；財(cái)務(wù)預(yù)警

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著更多的競(jìng)爭(zhēng)，因?yàn)樨?cái)務(wù)危機(jī)導(dǎo)致的經(jīng)營(yíng)困境逐漸增多，為了切實(shí)提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，許多公司都開(kāi)始積極的分析相關(guān)的財(cái)務(wù)資料，定性及定量的分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，開(kāi)展財(cái)務(wù)預(yù)警工作，防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，但構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的過(guò)程中，需要搜集數(shù)據(jù)資料計(jì)算財(cái)務(wù)指標(biāo)，但許多研究人員在開(kāi)展這一工作時(shí)都遇到了一個(gè)相同的問(wèn)題，即母公司報(bào)表數(shù)據(jù)和合并報(bào)表數(shù)據(jù)哪一個(gè)能夠更好的反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，下文采用實(shí)證研究的方法，分別采用這兩種數(shù)據(jù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對(duì)比分析兩種模型的判別準(zhǔn)確率，僅為相關(guān)企業(yè)的這部分工作提供參考。

一、樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要結(jié)合當(dāng)前我國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)際情況，從A股上市公司中選擇了48家制造業(yè)公司為研究樣本，共劃分為16組，樣本選擇中遵循以下原則：(1)可比性原則。受到行業(yè)因素、國(guó)家政策因素等等的影響，不同的行業(yè)、企業(yè)具有不同的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)及財(cái)務(wù)特點(diǎn)，財(cái)務(wù)指標(biāo)的可比性難以保證，會(huì)影響到財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適用性及精確度，為了盡可能減少這種影響，本文中選擇的企業(yè)均為同一行業(yè)，財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立能夠根據(jù)本行業(yè)實(shí)際的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)進(jìn)行，信息使用者需要根據(jù)該行業(yè)適用的預(yù)警模型判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，我國(guó)制造類企業(yè)眾多，本次樣本主要從中國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)布的《上市公司分類指導(dǎo)》進(jìn)行選取，樣本比較典型，以此為基礎(chǔ)建立的預(yù)警模型具有較高的可信度及精準(zhǔn)度；(2)配對(duì)樣本選擇。為了使預(yù)警模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)，樣本公司選擇一定要嚴(yán)謹(jǐn)、細(xì)致，每一家ST公司對(duì)應(yīng)一家非ST公司，選擇的時(shí)間段之內(nèi)總資產(chǎn)規(guī)模的平均值差值控制在5%以下，數(shù)據(jù)缺失、異常的個(gè)體剔除。此外，當(dāng)抽樣比例與現(xiàn)實(shí)總體比例過(guò)分偏離時(shí)，模型的預(yù)測(cè)能力會(huì)被高估，我國(guó)ST公司占全部上市公司的比例比較小，因此，為了保證模型的預(yù)測(cè)能力的準(zhǔn)確性，本次實(shí)證分析采用1：2的比例選取公司樣本，兩類公司的時(shí)間窗保持一致，預(yù)測(cè)年度之前的三年內(nèi)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)完整、真實(shí)。(3)樣本分組。本次研究共選擇48家樣本公司，共分為16組，按照上文所述比例，其中ST企業(yè)16家，非ST企業(yè)32家，為了便于后期分析，這16個(gè)小組樣本再次劃分為兩個(gè)大組，一組為樣本估計(jì)組，其中ST企業(yè)與非ST企業(yè)的比例同樣為1：2，另一組為樣本預(yù)測(cè)組，樣本估計(jì)組主要用于建立模型，樣本預(yù)測(cè)組則用于檢測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力。

本次研究中使用的原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)、和訊網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)及財(cái)務(wù)報(bào)表，對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)中超過(guò)90%的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)取自于合并報(bào)表數(shù)據(jù)，母公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)采用相應(yīng)的計(jì)算方法手工計(jì)算得出。為了提高預(yù)警模型的可靠性，所有研究對(duì)象面對(duì)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境應(yīng)相同，因此本次研究中選擇的所有的ST公司均是2014年首次上市的企業(yè)，數(shù)據(jù)采集范圍為2010——2012，2012年數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，以此為樣本建立模型。

二、預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)構(gòu)建

財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)包括現(xiàn)金流財(cái)務(wù)指標(biāo)和傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類，模型的可靠性會(huì)受到預(yù)警分析指標(biāo)的影響，會(huì)計(jì)信息使用者在決策過(guò)程中必須要對(duì)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)、盈利狀況、資金流動(dòng)狀況等有充分的了解，本次實(shí)證分析中全面考慮企業(yè)的現(xiàn)金流量、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、成長(zhǎng)能力、盈利能力五個(gè)維度，共選取了22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。其中反映企業(yè)盈利能力的指標(biāo)有凈資產(chǎn)收益率X1、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率X2、銷售毛利率X3、資產(chǎn)凈利率X4、每股凈資產(chǎn)X5及留存收益/資產(chǎn)總額X6，反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)有流動(dòng)比率X7、速動(dòng)比率X8、資產(chǎn)負(fù)債率X9、營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額X10、利息保障倍數(shù)X11，反映企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X12、存貨周轉(zhuǎn)率X13以及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X14，反映企業(yè)成長(zhǎng)能力的指標(biāo)有主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率X15、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率X16、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率X17以及凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率X18，反映企業(yè)現(xiàn)金流的指標(biāo)有每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量X19、盈利現(xiàn)金比率X20、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比X21以及債務(wù)保證率X22。

三、 上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的實(shí)證研究

(一)單變量分析

以合并報(bào)表數(shù)據(jù)為例，從五個(gè)維度的指標(biāo)中選取6個(gè)比較具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，每個(gè)維度至少選擇一個(gè)，計(jì)算兩組公司各個(gè)指標(biāo)的平均值，進(jìn)行單變量分析后，觀察ST企業(yè)與非ST企業(yè)單個(gè)指標(biāo)之間的差異。

盈利能力維度中選擇銷售毛利率作為單變量指標(biāo)，分析之后發(fā)現(xiàn)，ST企業(yè)三年來(lái)的銷售毛利率在不斷的下降，非ST企業(yè)這三年以來(lái)銷售毛利率比較平穩(wěn)，變化不大。

企業(yè)的償債能力分為短期償債能力和長(zhǎng)期償債能力兩種，其中短期償債能力選擇流動(dòng)比率作為單變量指標(biāo)，分析之后發(fā)現(xiàn)，非ST公司的平均流動(dòng)比率在1.6～1.4之間，ST公司的平均流動(dòng)比率則在0.9～0.6之間，也就是說(shuō)非ST公司的平均流動(dòng)比率明顯高于ST公司，盡管兩類公司的平均流動(dòng)比率都在下降，但ST公司的下降幅度更大。

企業(yè)的長(zhǎng)期負(fù)債能力分析選擇資產(chǎn)負(fù)債率作為單變量指標(biāo)，分析之后發(fā)現(xiàn)，非ST公司的平均負(fù)債率比較平穩(wěn)，在40%～50%之間，而ST公司則有較大幅度的變化，10年到11年有小幅度的下降，在60%左右，11年到12年大幅度上升，資產(chǎn)平均負(fù)債率達(dá)到80%。主要是因?yàn)镾T公司抵御金融危機(jī)的能力較低，總體狀況比較差。

企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力分析時(shí)選擇總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為單變量指標(biāo)，非ST公司的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率比較平穩(wěn)，在0.8～0.9之間，始終在緩步的上升，ST公司的10年到11年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率發(fā)生較大幅度的增長(zhǎng)，11年到12年又迅速下降，三年的平均值在0.5左右，明顯低于非ST公司。

分析企業(yè)的成長(zhǎng)能力時(shí)主要選擇總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率作為指標(biāo)，通過(guò)分析之后可以發(fā)現(xiàn)，10年到11年，非ST公司的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率在20%～25%之間，12年迅速下降到10%以下，三年來(lái)，ST公司的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率在同樣也在持續(xù)的下降，12年甚至變成了負(fù)值，總資產(chǎn)停止增長(zhǎng)。分析凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率可以發(fā)現(xiàn)，10年及12年，ST公司的平均凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率低于非ST公司，11年高于非ST公司，兩類公司的平均凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率都十分不穩(wěn)定。

企業(yè)的獲現(xiàn)能力分析選擇現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比作為單變量指標(biāo)，10年到12年，非ST公司的平均現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比在0.16～0.12之間，在緩慢的下降，但ST公司的現(xiàn)金流量負(fù)債比呈現(xiàn)一定程度的波動(dòng)，10年到11年在迅速上升，11年到12年又有所下降，但總體而言依然明顯低于非ST公司，在0.02～0.08之間，由此可見(jiàn)，非ST公司的現(xiàn)金償還能力較好。

(二)多變量分析

單變量分析的方法在財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中存在著一定的缺點(diǎn)，各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力不一樣，預(yù)測(cè)方向各不相同，對(duì)同一公司進(jìn)行預(yù)測(cè)都可能存在著不同的結(jié)果，因此，下文采用多變量分析的方法進(jìn)行建模，圖1為具體的研究思路。

圖1 多變量分析研究思路

1. 變量篩選

采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)在非ST組及ST組中上述的備用財(cái)務(wù)指標(biāo)是否具有代表性，初步進(jìn)行變量的篩選，具體的篩選步驟如下所示，基于母公司報(bào)表數(shù)據(jù)及合并財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)計(jì)算48個(gè)樣本公司的22個(gè)財(cái)務(wù)比率，在5%的顯著性水平下對(duì)這些財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單樣本K-S檢驗(yàn)，分析這些樣本ST公司的指標(biāo)總體上是否符合正態(tài)分布，如果符合，在5%的顯著性水平下對(duì)每年數(shù)據(jù)的指標(biāo)均值進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，如果指標(biāo)兩年及以上均值都顯著，可以作為財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，不符合正態(tài)分布的，通過(guò)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)三年數(shù)據(jù)指標(biāo)均值進(jìn)行檢驗(yàn)。

(1)基于合并報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行變量篩選

2010年財(cái)務(wù)指標(biāo)均值差異檢驗(yàn)。采用單樣本K-S檢驗(yàn)法判斷22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)樣本正態(tài)性發(fā)現(xiàn)，樣本中所有的ST公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)都服從正態(tài)分布，非ST公司只有少數(shù)不符合，因此可以繼續(xù)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。對(duì)剩余20個(gè)指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)顯示，5%的顯著性水平下，共有14個(gè)指標(biāo)通過(guò)該檢驗(yàn)，分別為變量1、2、3、4、6、7、8、10、11、14、18、21、22，由于樣本數(shù)量較小，將均值差異顯著性檢驗(yàn)變?yōu)榉植家恢滦詸z驗(yàn)，兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)顯示，變量12、17沒(méi)有通過(guò)，差異不顯著。

11年財(cái)務(wù)指標(biāo)均值差異檢驗(yàn)。K-S檢驗(yàn)顯示，ST公司的所有財(cái)務(wù)指標(biāo)中除了變量1之外，均符合正態(tài)分布，非ST公司，指標(biāo)11、12.、17、18不符合。對(duì)剩余的17個(gè)指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)顯示，5%的顯著性水平下，變量2、3、7、8、10、14通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，指標(biāo)1、11、12、17、18非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明，除指標(biāo)1外其余均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

12年財(cái)務(wù)指標(biāo)均值差異檢驗(yàn)。K-S檢驗(yàn)顯示，ST公司中除了指標(biāo)18外，均符合正態(tài)分布，非ST公司指標(biāo)18、19不符合。對(duì)剩余指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)表明，指標(biāo)2、3、4、7、8、10、14通過(guò)檢驗(yàn)，對(duì)指標(biāo)18、19進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)只有18通過(guò)。

由上述分析可以發(fā)現(xiàn)，三年間，存在顯著性差異的財(cái)務(wù)指標(biāo)有14個(gè)，其中9個(gè)至少兩年顯著性水平為0.05，財(cái)務(wù)指標(biāo)平均值差異的t檢驗(yàn)中有7個(gè)通過(guò)該檢驗(yàn)，且這些指標(biāo)對(duì)應(yīng)的|t|大幅度增加，由此可見(jiàn)，它們的預(yù)測(cè)能力比較顯著，可以將這9個(gè)指標(biāo)納入預(yù)警指標(biāo)體系，但這9個(gè)指標(biāo)中缺少現(xiàn)金流量指標(biāo)，因此，將現(xiàn)金流指標(biāo)盈利現(xiàn)金比率X20納入該體系。

(2)基于母公司報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行變量篩選

變量篩選方法與上述步驟一致，最終選擇指標(biāo)1、4、7、10、14、17、20一共7個(gè)指標(biāo)納入預(yù)警指標(biāo)體系。

2. 財(cái)務(wù)預(yù)警模型建立

(1)基于合并報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及建模

統(tǒng)計(jì)分析之前通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后通過(guò)一定的統(tǒng)計(jì)分析方法建模。為了判斷數(shù)據(jù)是否能夠適合進(jìn)行因子分析，需要通過(guò)KMO檢驗(yàn)和Barlett球度檢驗(yàn)的方法分析變量的相關(guān)性，KMO在0.5以下，表明不適合，對(duì)基于合并財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，KMO=0.624，則適合；Barlett球度檢驗(yàn)時(shí)，顯著性為0，說(shuō)明所有的變量具備一定的相關(guān)性，可以進(jìn)行因子分析。

因子分析時(shí)，首先需要確定主成分的個(gè)數(shù)，本次研究選擇的主成分提取數(shù)為5個(gè)，因子分析結(jié)果顯示，第1公因子能夠較好的代表X7、X8、X10這三個(gè)指標(biāo)，也就是企業(yè)的償債能力，第2公因子能夠較好的代表X1、X4、X18這幾個(gè)指標(biāo)，即企業(yè)的成長(zhǎng)能力及盈利能力，第3公因子能夠較好的代表X2、X3即企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)盈利能力，第4公因子能夠較好的代表X20即企業(yè)獲現(xiàn)能力，第5公因子能夠較好的代表X14即企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力。通過(guò)主成分及主成分貢獻(xiàn)建模，對(duì)所有公因子得分進(jìn)行加權(quán)求和，計(jì)算得出它們的方差貢獻(xiàn)率為32.26%、23.68%、18.89%、10.32%、10.06%，各公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型為：

zF=32.26%F1+23.68%F2+18.89%F3+10.32%F4+10.06%F5

(2)基于母公司數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及建模

建模過(guò)程與上文一致，最終得出各公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型為：

zF=40.53%F1+14.92%F2+14.55%F3+14.41%F4+14.36F5

3. 模型判別能力檢驗(yàn)

(1)合并財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)

計(jì)算樣本估計(jì)組綜合得分，有無(wú)財(cái)務(wù)危機(jī)分割點(diǎn)根據(jù)誤判率最小原則進(jìn)行確定，zF值在-0.14以下時(shí)有財(cái)務(wù)危機(jī)，反之沒(méi)有。對(duì)24家樣本公司進(jìn)行判斷顯示，有兩家判斷失誤，其余均準(zhǔn)確，該模型準(zhǔn)確率達(dá)到91.67%。將預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)帶入模型后，有四家誤判，準(zhǔn)確率達(dá)到83.30%，由此可見(jiàn)，該模型預(yù)測(cè)效果比較好。

(2)母公司報(bào)表數(shù)據(jù)

財(cái)務(wù)危機(jī)分割點(diǎn)為-0.2979，24家建模估計(jì)樣本公司的判別準(zhǔn)確率為100%，按照基于合并財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)分割點(diǎn)進(jìn)行判別，準(zhǔn)確率為91.67%，預(yù)測(cè)效果較好。

四、結(jié)束語(yǔ)

由上述的結(jié)果可以看出，兩組樣本通過(guò)基于母公司數(shù)據(jù)的預(yù)警模型判別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，準(zhǔn)確率相對(duì)較高，但實(shí)際上，由于本次選擇的樣本公司的平均規(guī)模都較小，因此預(yù)測(cè)模型應(yīng)用時(shí)可能會(huì)存在著一些偏差，這也是該模型的不足之處，本文建立的模型僅為相關(guān)研究人員的財(cái)務(wù)預(yù)警工作提供簡(jiǎn)單的參考。

[1] 何丹.合并報(bào)表與母公司報(bào)表財(cái)務(wù)預(yù)警功能的比較研究[D].對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué).2012.

[2] 尹朝暉，祝建軍.合并財(cái)務(wù)報(bào)表分析幾個(gè)問(wèn)題的探討[J].財(cái)政監(jiān)督.2012(20).

[3] 蘇君.合并會(huì)計(jì)報(bào)表與財(cái)務(wù)分析[J].新理財(cái).2011(06)