張潤君， 薛晗慶

(1 青海民族大學(xué) 工商管理學(xué)院， 西寧 810007； 2 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 哈爾濱 150001)

引言

機(jī)械制造業(yè)作為工業(yè)的核心，隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)及工業(yè)發(fā)展，其上市公司的數(shù)量日益增多。在機(jī)械行業(yè)取得快速長足進(jìn)步的同時(shí)，卻存在著因?yàn)樨?cái)務(wù)狀況異常而被特別處理或接到退市風(fēng)險(xiǎn)警告的上市公司。由財(cái)務(wù)問題而被特別處理的主要原因可歸結(jié)為機(jī)械制造企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理意識淺薄，缺乏適宜有效的財(cái)務(wù)評價(jià)體系。為此，對機(jī)械制造業(yè)及機(jī)械行業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)模型建立分析具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。本文則將對此展開如下研究論述。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 因子分析法概念

因子分析法是以降維的方式對原始變量進(jìn)行數(shù)據(jù)簡化處理，并繼而用于后續(xù)分析問題的方法[1]。因子分析法的基本原理即是以變量間的相關(guān)性為基礎(chǔ)進(jìn)行分組，每組用一個(gè)因子做代表，形成的各個(gè)因子間相關(guān)性較低，而因子組內(nèi)各個(gè)變量間則具有較高相關(guān)性。因子分析法通過降維可運(yùn)用少量綜合指標(biāo)對原始變量的全部信息進(jìn)行描述，解決了原始變量間信息重疊問題，使得其結(jié)果分析更加客觀、全面[2]。

1.2 因子分析法的分析過程

(1)檢驗(yàn)原始變量能否進(jìn)行因子分析。本文以KMO值和巴特利特球形檢驗(yàn)作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。KMO原則上應(yīng)大于0.5。

(2)確定公共因子。本文以主成分分析法提取公共因子。同時(shí)，本文以累積方差貢獻(xiàn)率法和特征值法確定因子變量。

(3)利用旋轉(zhuǎn)解釋公共因子。通常以最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對因子載荷進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以更好地解釋各個(gè)公共因子，并可通過因子載荷的高低對因子變量進(jìn)行命名。

(4)計(jì)算公共因子得分和綜合得分[3]。

(5)結(jié)果分析。通過公共因子得分、綜合得分及數(shù)據(jù)排序，結(jié)合實(shí)際情況對相關(guān)結(jié)果進(jìn)行分析。

2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的建立

2.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的選取原則

本文財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)選取的原則大致包含全面性、動(dòng)態(tài)性、靈敏性、可比性及可操作性5個(gè)原則[4-5]。

2.2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的篩選

本文以國內(nèi)外研究成果作為借鑒標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過反復(fù)對比，最終確定了償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、成長能力及現(xiàn)金流能力五大類、共計(jì)17 個(gè)重要財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，建立公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，作為此次財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的基礎(chǔ)變量。各類別具體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)明細(xì)可見表1。

表1 公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系明細(xì)表

3 某機(jī)械設(shè)備公司企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的構(gòu)建

3.1 建立某機(jī)械設(shè)備公司企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型

根據(jù)前文中確定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，本文選取了徐工機(jī)械公司2008～2017年中各季度的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)共計(jì)40 組作為樣本原始數(shù)據(jù)。財(cái)務(wù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的獲取來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，本文通過Excel 對原始樣本數(shù)據(jù)加以整理，選用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 22.0 對樣本進(jìn)行因子分析，以此建立公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。該研究中，關(guān)于每一流程主題的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)可闡釋分述如下。

(1)樣本數(shù)據(jù)選取及其標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文選取徐工機(jī)械公司2008～2017 年各季度的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的樣本數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)共計(jì)40 組。使用Z-Score對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

(2)樣本數(shù)據(jù)可行性檢驗(yàn)

① KMO 檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)。本文利用SPSS 22.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析適用性檢驗(yàn)。由表2 可知，樣本數(shù)據(jù)的KMO 檢驗(yàn)值為0.61>0.5，巴特利特球形檢驗(yàn)的卡方近似值為985.765，數(shù)值較大，顯著性水平較高，且其顯著性概率值為0.000<0.001，說明樣本數(shù)據(jù)適用于因子分析。

② 變量共同度檢驗(yàn)。變量共同度是指提取的公共因子對原有變量信息的解釋程度，本文選取17 個(gè)原始財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的共同度，具體內(nèi)容詳見表3。表3的數(shù)據(jù)說明提取的公共因子擁有足夠的原始變量信息完整度和解釋能力。

表2 KMO和Bartlett 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表

表3原始變量公因子方差表

Tab.3Commonfactorvariancetableofprimitivevariables

指標(biāo)名稱初始值提取流動(dòng)比率1.0000.964速動(dòng)比率1.0000.878資產(chǎn)負(fù)債率1.0000.915營業(yè)凈利率1.0000.888資產(chǎn)報(bào)酬率1.0000.941總資產(chǎn)凈利潤率1.0000.962凈資產(chǎn)收益率1.0000.758存貨周轉(zhuǎn)率1.0000.953固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1.0000.921流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1.0000.942總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1.0000.985總資產(chǎn)增長率1.0000.786凈資產(chǎn)增長率1.0000.820凈利潤增長率1.0000.500營業(yè)收入增長率1.0000.752營業(yè)收入現(xiàn)金凈含量1.0000.910全部現(xiàn)金回收率1.0000.905

(3)確定公共因子。本文選用主成分分析法對原始變量的公共因子進(jìn)行提取，結(jié)合特征值法和累積方差貢獻(xiàn)率法進(jìn)一步確定關(guān)聯(lián)目標(biāo)公共因子。由表4中數(shù)據(jù)可知，第一列為因子的編碼，之后分別為因子初始特征值以及旋轉(zhuǎn)后的載荷平方和，并分別以方差貢獻(xiàn)率做出數(shù)據(jù)描述。最終，本次研究將確定選取前五個(gè)公共因子代表原始數(shù)據(jù)中17 個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)對該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

如圖 1 所示，從因子分析繪制的碎石圖中可以看出，從因子1 到因子5 的特征值都處于較高水平，表明前五個(gè)因子是可以較完整解釋原始變量的公共因子，因此，碎石圖為本文因子分析中確定的5個(gè)公共因子提供更為有力的依據(jù)。

圖1 因子分析碎石圖

(4)基于旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣對公共因子命名。本文通過對原始變量進(jìn)行因子分析共提取5個(gè)公共因子，為更好地解釋公共因子所表征的經(jīng)濟(jì)涵義，進(jìn)而對其命名。本文在因子分析過程中選用最大方差法的正交旋轉(zhuǎn)對初始因子載荷矩陣進(jìn)行處理，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣詳情可見表5。由表5可知，可以將因子F1確定為盈利能力代表因子；將因子F2確定為償債能力代表因子；因子F3確定為營運(yùn)能力代表因子；因子F4確定為現(xiàn)金流能力代表因子；因子F5確定為成長能力代表因子。

表4 總方差解釋

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

(5)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型。本文在因子分析中采用回歸法對因子得分系數(shù)矩陣進(jìn)行處理，以便更好地反映因子與原始變量間的線性關(guān)系。本文因子得分系數(shù)矩陣的結(jié)果格式可參見表6。

由表6中數(shù)據(jù)，可計(jì)算求出公共因子F1、F2、F3、F4、F5的得分公式，則各個(gè)因子的線性函數(shù)公式為：

Fi=Ci*X

(1)

其中，Ci是表6中的列，X是原始變量。

結(jié)合各個(gè)因子得分公式，采用客觀賦值法進(jìn)行因子綜合得分計(jì)算，即以公共因子方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，得出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的綜合得分公式，這里推導(dǎo)給出計(jì)算公式如下：

F=(23.596%*F1+22.481%*F2+21.026%*

F3+11.797%*F4+8.037%*F5)/86.936%=

0.271 42*F1+0.258 59*F2+0.241 86*F3+

0.135 7*F4+0.092 45*F5

(2)

3.2 某機(jī)械設(shè)備公司企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)

通過對40 組原始數(shù)據(jù)的因子分析，該公司確定5個(gè)影響財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因子，本文選取并整理2008～2017 年中各年年末財(cái)務(wù)指標(biāo)得分情況，詳情明細(xì)可見表7。舉例分析表7中的因子(如償債能力因子F2)， 由此可看出2012～2016 年間企業(yè)存在嚴(yán)重的償債問題，根據(jù)各年年報(bào)數(shù)據(jù)也可知，企業(yè)存在大量舉債、籌資方式單一問題，面臨較高的籌資風(fēng)險(xiǎn)威脅。對于其它因子也可以采用類似的方法進(jìn)行分析。

綜上研究可得，該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)情況描繪如圖2所示。觀察圖2 的折線波動(dòng)情況可知，該機(jī)械設(shè)備公司10 年間的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大致呈波浪走勢，基本保持在0.4 上下浮動(dòng)，可見其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)威脅較高。從圖2中可知，該公司2008 年綜合評分近乎于1，說明企業(yè)當(dāng)年財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)威脅最低。此后9年間在2009、2015 年F值近似于0，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高，而在2013、2016 年F值小于0，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加劇，且在2016 年達(dá)到最大。在2017年降低其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)威脅，但F值低于0.4，且從其營業(yè)利潤為負(fù)，利潤總額并非核心利潤情況來看，該公司仍存在一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合該公司10 年間的財(cái)務(wù)狀況及內(nèi)外環(huán)境變化，對比由因子分析法構(gòu)建的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型，充分說明了該分析結(jié)果對該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)具有一定的參考價(jià)值。

表6 因子得分系數(shù)矩陣

表7 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)得分表

圖2 公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)圖

4 結(jié)束語

本文通過KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)，篩選相關(guān)指標(biāo)，最終確定5個(gè)公因子代表原始數(shù)據(jù)的17個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，用因子分析法對上市公司財(cái)務(wù)風(fēng) 險(xiǎn)進(jìn)行分析并得出相關(guān)結(jié)論。結(jié)合該公司10 年間的財(cái)務(wù)狀況及內(nèi)外環(huán)境變化，對比由因子分析法構(gòu)建的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型，說明該分析結(jié)果對該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)存在一定的參考價(jià)值。