陳小英

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對我國煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)績效評價——基于熵值法

陳小英

(安徽財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，安徽蚌埠 233000)

基于熵值法對我國煤炭行業(yè)32家煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)績效進(jìn)行分析，結(jié)合沃爾評分體系從償付能力、經(jīng)營能力、盈利能力和發(fā)展能力四個切入點(diǎn)對相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行處理，計算得出相應(yīng)的沃爾評分，最終進(jìn)行財務(wù)績效評價，并指出評分法和熵值法的不足。

煤炭行業(yè)上市公司；沃爾評分；熵值法；財務(wù)績效

由于近幾年國內(nèi)經(jīng)濟(jì)正處于新常態(tài)的轉(zhuǎn)型期，受能源結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素影響，煤炭行業(yè)企業(yè)出產(chǎn)能嚴(yán)重過剩，業(yè)績低迷的情況。通過對我國在上交所和深交所A股上市的煤炭行業(yè)公司的財務(wù)報表的初步分析發(fā)現(xiàn)，煤炭行業(yè)上市公司的營業(yè)利潤普遍比較低迷。雖然我國已經(jīng)致力于新能源的開發(fā)并已經(jīng)處于試用階段，但是煤炭目前仍然在我國能源使用中占有很大的比例[1]、[2]。因此，對煤炭行業(yè)的公司的發(fā)展?fàn)顩r的分析仍是必要的。本文希望通過對煤炭行業(yè)上市公司最近一年來的財務(wù)數(shù)據(jù)綜合分析，對煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)發(fā)展困境進(jìn)行分析預(yù)測。文章接下來的內(nèi)容分布如下：第一部分為研究背景；第二部分是研究方法的介紹；第三是研究樣本與指標(biāo)的選??；第四部分為實(shí)證分析與結(jié)果；第五部分為總結(jié)。

一、研究背景

現(xiàn)代“會計之父”盧卡(Luca Pacioli)在其《數(shù)學(xué)大全》一書中部分篇章提到復(fù)式簿記法，開創(chuàng)了近代企業(yè)績效評價理論的先河[3]。此后公司績效評價理論隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也不斷演進(jìn)，學(xué)者們對于上市公司財務(wù)績效研究主要形成了杜邦體系理論和沃爾評分法體系理論為代表的兩個方向。

第一類是從公司管理者的角度，基于杜邦分析體系的業(yè)績評價理論，通過對上市公司財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行量化分析來對分析上市公司的發(fā)展現(xiàn)狀以及成長性進(jìn)行研究。杜邦分析法強(qiáng)調(diào)了“股權(quán)至上”的思想，希望通過財務(wù)績效的評價滿足股東的需求。Donaldson Brown在其美國杜邦公司從事財務(wù)工作時，提出綜合評價公司財務(wù)業(yè)績的方法，主要關(guān)注企業(yè)的凈資產(chǎn)收益指標(biāo)，并對該指標(biāo)層層分解，最終強(qiáng)調(diào)了盈利能力、周轉(zhuǎn)率和財務(wù)杠桿在評價公司財務(wù)績效方面的作用[4]。對于管理者來說，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行公司財務(wù)績效評估，不僅有利于公司預(yù)防風(fēng)險，還利于公司進(jìn)行融資來提高發(fā)展能力。

第二類是從投資人、債券人等利益相關(guān)者的角度，基于沃爾評分法中權(quán)重評分的理念，通過對上市公司財務(wù)指標(biāo)的研究分析其財務(wù)困境或者破產(chǎn)預(yù)警[5]。沃爾比重評分法來源于對沃爾信用評分法的改進(jìn)，主要選取能反映公司償付能力和營運(yùn)能力的7項(xiàng)財務(wù)指標(biāo)，通過計算指標(biāo)權(quán)重對公司進(jìn)行財務(wù)績效評分。對于投資人、債權(quán)人來說，準(zhǔn)確地根據(jù)財務(wù)指標(biāo)對公司進(jìn)行困境預(yù)測或者績效評估能夠減少其決策的風(fēng)險，減少不必要的投資損失[6]。

二、研究方法

(一)指標(biāo)的篩選

上市公司的財務(wù)比率往往有上百個，對每一個財務(wù)比率進(jìn)行分析顯然是沒有效率的，并且過多的財務(wù)指標(biāo)可能彼此之間形成干擾影響分析結(jié)果的信度。因此學(xué)者們在對公司的財務(wù)績效進(jìn)行實(shí)證分析時需要解決指標(biāo)的篩選以及后續(xù)的實(shí)證分析兩方面的問題。學(xué)者們在篩選財務(wù)指標(biāo)方面進(jìn)行了頗為深入的研究。主要分為兩類，一類是基于財務(wù)會計理論框架進(jìn)行財務(wù)指標(biāo)的篩選，其特點(diǎn)是根據(jù)財務(wù)會計理論來篩選相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)對公司財務(wù)績效綜合評估。較早的有杜邦分析法和沃爾評分法。Altman以及Shumway選擇的財務(wù)指標(biāo)也常被相關(guān)研究引用，主要包括流動比率(營運(yùn)資金比率)、反映公司凈利潤分配的留存收益資本化、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、ROA等[7-8]。另一類是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財務(wù)比率的篩選。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行特征指標(biāo)的篩選能夠促進(jìn)對數(shù)據(jù)的理解，同時減少計算時間，抵抗“維度詛咒”來提高預(yù)測的效能[9]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的方法大致可以分為三類：第一，通過對數(shù)據(jù)處理后得到的信息排名來篩選變量，例如相對熵值法和具有合并方差估計的絕對值二樣本t檢驗(yàn)。第二，根據(jù)績效模型來評價數(shù)據(jù)的特征子集。第三，嵌入式方法，如通過Lasso算法構(gòu)建線性模型。L.Zhou的研究發(fā)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)挖掘的方法篩選出的財務(wù)指標(biāo)與使用前人成熟的研究篩選出的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行公司財務(wù)狀況研究分析得出的結(jié)果都比較好[10]。

本文基于經(jīng)學(xué)者改進(jìn)的沃爾評分法[11]篩選評價財務(wù)績效的財務(wù)指標(biāo)，并且結(jié)合熵值法計算各指標(biāo)的權(quán)重，計算出沃爾得分來對樣本公司的財務(wù)績效進(jìn)行評價。

(二)熵值法

根據(jù)信息理論，在某一特定的信息系統(tǒng)中，信息熵是對系統(tǒng)無序度的度量，熵值與系統(tǒng)的無序程度呈負(fù)相關(guān)，熵值越大，反映了信息系統(tǒng)越穩(wěn)定，無序度較低，各指標(biāo)的差異程度也就越小。反之，若該指標(biāo)熵值越小，則其反映的信息及其對應(yīng)的指標(biāo)的權(quán)重也就越大[12-13]。熵值法的主要原理是：

三、研究樣本和指標(biāo)的選取

(一)研究樣本

本研究的樣本選自國內(nèi)所有上市公司中的煤炭行業(yè)，按照2001年證監(jiān)會發(fā)布并實(shí)施的《中國上市公司分類指引》，并結(jié)合國泰安數(shù)據(jù)庫的行業(yè)分類，截至2015年12月31日，我國已有39家煤炭類上市公司在滬深證券交易所掛牌交易。此外由于研究涉及到上市公司財務(wù)指標(biāo)發(fā)展能力指標(biāo)的比較，樣本剔除2015年當(dāng)年以及之后上市的公司(伊煤股份)，為了研究的有效性，將*ST神火股份、ST賢成、*ST安泰、ST山煤國際、ST百花以及在2015年轉(zhuǎn)型為游戲公司的愛使股份剔除，獲得有效樣本32家煤炭類上市公司作為本文的研究樣本。

(二)分析指標(biāo)選取

根據(jù)沃爾評分體系，選取樣本公司財務(wù)指標(biāo)中的表現(xiàn)公司償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力以及發(fā)展能力4個方面的12個指標(biāo)[11]、[12](見表1)。數(shù)據(jù)來源于巨潮網(wǎng)下載的樣本公司的企業(yè)年報和國泰安數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)的處理使用的軟件為MATLAB2016a。

四、實(shí)證分析與結(jié)果

根據(jù)熵值法對上述12個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

(一)指標(biāo)預(yù)處理

為了避免指標(biāo)之間的影響互相抵消的情況，需要對指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，使得指標(biāo)的變動對財務(wù)績效的影響總體一致。在本文選取的12個指標(biāo)體系中，除了償債能力指標(biāo)中的資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)外，其他指標(biāo)的值越大說明財務(wù)績效越好，為了便于比較，對資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)做以下處理。

(二)無量綱化處理

對經(jīng)預(yù)處理后的指標(biāo)使用極差變化法，進(jìn)行無量綱化處理，處理公式為：

所得無量綱化指標(biāo)的結(jié)果如表2所示。

(三)坐標(biāo)平移

由于下一步運(yùn)算中求相應(yīng)數(shù)據(jù)對數(shù)的需要，而無量綱化后的數(shù)據(jù)指標(biāo)中存在0，為了保證運(yùn)算的有效性，則對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)平移，均加上0.5，即將橫坐標(biāo)上移了0.5個單位。

表1 沃爾評分體系

(四)比重計算

(五)熵值計算

(六)差異數(shù)以及權(quán)重計算

(七)相對比率

在計算財務(wù)指標(biāo)的相對比率之前應(yīng)根據(jù)評價的目的的可行性來確定相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值，例如參考行業(yè)相關(guān)指標(biāo)平均水平或者行業(yè)相關(guān)指標(biāo)最高水平等等，另外在根據(jù)所得出的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值計算財務(wù)指標(biāo)的相對比率時還應(yīng)考慮財務(wù)指標(biāo)的內(nèi)在屬性以及綜合評分的結(jié)果具有的同質(zhì)性。

因此本文計算相對比率r時取無量綱化后的指標(biāo)數(shù)值與無量綱化后的行業(yè)平均值的比，并規(guī)定相對比率r的取值范圍為不高于1.5，不低于0.5。計算出的相對比率介于取值范圍之間則取計算所得值為相對比率，否則取上限或者下限得分為相對比率。

(八)計算最終沃爾評分的得分

因?yàn)榈梅謱?shí)行百分制，因此，最終得分計算公式為：

結(jié)果如表3所示。

五、總結(jié)

(一)整體財務(wù)績效評價

由上述分析結(jié)果可得，雖然在將各項(xiàng)指標(biāo)的相對比率控制在0.5—1.5的范圍內(nèi)，盡量縮小差距減小個別異常指標(biāo)對分析結(jié)果造成不合理影響。整體來看，2015年煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)績效表現(xiàn)均較差，剔除績效表現(xiàn)差的ST類上市公司，樣本公司中財務(wù)績效表現(xiàn)最差的“云維股份”在各項(xiàng)財務(wù)指標(biāo)上表現(xiàn)都遠(yuǎn)低于煤炭行業(yè)公司的平均水平，并且有如營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)報酬率、凈資產(chǎn)利潤率等多項(xiàng)指標(biāo)為負(fù)值，需要警惕其破產(chǎn)的風(fēng)險。

企業(yè)規(guī)模排名前3的企業(yè)分別為中國神華、中煤能源、兗州煤業(yè)，其中兗州煤業(yè)財務(wù)績效表現(xiàn)排名第一，而中國神華以及中煤能源分別排名16和25，說明煤炭行業(yè)企業(yè)財務(wù)績效表現(xiàn)參差不齊，并且與企業(yè)規(guī)模相關(guān)性不大。其原因可能在于企業(yè)規(guī)模過大，涉及業(yè)務(wù)過廣，而近年來經(jīng)濟(jì)形勢下行，對其沖擊比較大。這些企業(yè)需要在合理得調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，關(guān)注資源配置不合理現(xiàn)象。

(二)陷入困境財務(wù)預(yù)警

*ST神火股份33、*ST安泰35、ST山煤國際36、ST百花37的營業(yè)利潤、營業(yè)總額以及營業(yè)凈利潤均為負(fù)，而這幾個公司的平均資產(chǎn)總額均為正，因此其ROA均為負(fù)，符合正常的財務(wù)指標(biāo)對應(yīng)的情況，與32家樣本公司的該指標(biāo)具有可比性。這其中ROA最高的與最低的分別為*ST安泰的-0.01與ST百花的-0.13，對比32家樣本公司發(fā)現(xiàn)另有開灤股份、美錦能源、陜西煤業(yè)、陜西黑貓、鄭州煤電、平煤股份、平莊能源、大同煤業(yè)、國投新集、大有能源、恒源煤電、云煤股份等13家公司的ROA也處于-0.01與-0.13之間，甚至煤氣化和云維股份的ROA分別達(dá)到-0.15和-0.36，比該指標(biāo)最低的ST百花更低。值得注意的是，ROA是在研究上市公司破產(chǎn)預(yù)警分析中重要的指標(biāo)。因此必須警惕上述15家公司的破產(chǎn)風(fēng)險，而同時這15家煤炭企業(yè)必須在加強(qiáng)企業(yè)的盈利能力，可以從優(yōu)化銷售渠道、優(yōu)化采煤技術(shù)降低成本、通過環(huán)境管理等措施加強(qiáng)公司形象管理等措施來降低公司破產(chǎn)的風(fēng)險。

表2 計算所得沃爾評價體系權(quán)重表

表3 計算所得沃爾評分結(jié)果及排序

(三)研究不足

云維股份2015年末所有者權(quán)益以及凈利潤均為負(fù)，也是樣本公司中唯一一個2015年末所有者權(quán)益為負(fù)的公司，并且在沃爾評分中得分最低。但是由于其凈資產(chǎn)凈增長率也為負(fù)，導(dǎo)致其凈資產(chǎn)收益率為正并且為樣本企業(yè)中該指標(biāo)最高的，在這種情況下，由單一的熵值法來判斷公司的財務(wù)績效會使得該公司的得分相對偏高，雖然該公司的最終沃爾得分仍然是最低的，說明偏差對結(jié)果影響很小，但是仍需引起重視，做到在數(shù)據(jù)無量綱化處理環(huán)節(jié)消除這種異常并且不改變原有數(shù)據(jù)的分布特征。

文章在結(jié)合熵值法計算沃爾評分的過程中計算相對比率時采用原始數(shù)據(jù)的財務(wù)指標(biāo)與行業(yè)指標(biāo)平均值的比值的算法時也出現(xiàn)了問題，如在計算營業(yè)利潤率的相對比率的時候，由于樣本公司的營業(yè)利潤率普遍比較低，負(fù)值也比較多，導(dǎo)致計算出的大部分相對比率均低于0.5，即會取值0.5，也因此使得營業(yè)利潤率指標(biāo)對評分的貢獻(xiàn)率降低。為了解決這個問題，本文在計算相對比率的時候采用經(jīng)無量綱化處理后的數(shù)據(jù)，結(jié)果改善了很多，但也因此可能改變了原始數(shù)據(jù)對最終評分結(jié)果的影響，應(yīng)在以后的研究中尋求更合適的處理數(shù)據(jù)的方法。

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(責(zé)任編校：李延軍)

10.15916/j.issn1674-327x.2017.04.013

F275

A

1674-327X (2017)04-0044-05

2016-12-14

安徽財經(jīng)大學(xué)與銅陵學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2016tlxylhy07)

陳小英(1992-)，女，安徽池州人，碩士生。

網(wǎng)絡(luò)出版時間：2017-06-27 14:24；

http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1415.C.20170627.1424.016.html