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        基于汽車類上市公司的供應(yīng)鏈金融信用評價(jià)

        2020-02-20 14:30:39侯志欣張?jiān)?/span>
        時(shí)代金融 2020年3期
        關(guān)鍵詞:狀況信用供應(yīng)鏈

        侯志欣 張?jiān)?/p>

        摘要:以汽車類上市公司作為研究對象,選取162家汽車及汽車零部件制造公司的相關(guān)指標(biāo),通過選取企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營指標(biāo)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)作為一級指標(biāo),利用因子分析的方法獲得其各自的信用狀況評分。根據(jù)結(jié)果,對汽車類供應(yīng)鏈金融發(fā)展提出相關(guān)建議。

        摘要:供應(yīng)鏈金融 因子分析 汽車類上市公司

        一、引言

        伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化與網(wǎng)絡(luò)全球化的發(fā)展,國內(nèi)貿(mào)易與國際貿(mào)易的競爭格局也從單一的企業(yè)與企業(yè)之間的競爭演變成企業(yè)所在的供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭,因此,整個供應(yīng)鏈金融就形成了一個利益共同體。2015年我國供應(yīng)鏈金融市場約12萬億元,至2017年,供應(yīng)鏈金融市場到達(dá)14.5萬億元的市場規(guī)模,其在我國的增長率接近20%,同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)+供應(yīng)鏈金融近年來的快速發(fā)展,在2020年供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲆?guī)模將達(dá)到20萬億元。根據(jù)目前全國供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展來看,發(fā)展較快的主要是鋼鐵、能源、汽車和大宗商品幾個領(lǐng)域,其中汽車部分,上游為汽車零部件制造,中游為汽車整車制造和下游分銷三部分。本文通過選取汽車及汽車零部件制造的上市公司數(shù)據(jù),分別對上游、中游兩部分的信用狀況問題進(jìn)行綜合信用評分,以此來分析其信用狀況等相關(guān)問題進(jìn)行評價(jià)。

        二、評價(jià)模型建立

        (一)評價(jià)指標(biāo)選取

        評價(jià)指標(biāo)的選取是根據(jù)分析研究供應(yīng)鏈金融信用評價(jià)的基礎(chǔ),同時(shí)也是建立模型,數(shù)據(jù)處理分析的關(guān)鍵部分。因此,評價(jià)指標(biāo)選取應(yīng)遵循全面性、科學(xué)性、實(shí)用性和可操作性四大原則。本文分別從企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營指標(biāo)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)三方面來選取適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)。具體指標(biāo)選取如下:

        (二)數(shù)據(jù)來源

        本文采用數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫,選取162家上市公司的截至2018年底的相關(guān)數(shù)據(jù)。其中主體信用評級根據(jù)AAA、AA+……C,分別對應(yīng)14、13……1。

        本文選取162家滬深板塊汽車及汽車零部件上市公司的項(xiàng)目指標(biāo)數(shù)據(jù),其中汽車制造公司25家,摩托車制造公司4家,汽車零部件制造公司133家。

        (三)因子分析

        1.KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)。首先,利用軟件SPSS25對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后,利用軟件進(jìn)行KMO檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。表中KMO值為0.629>0.5,表示樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。同時(shí)表中Bartlett球形檢驗(yàn)P值為0,達(dá)到顯著水平,說明共同因素存在,適合采用因子分析。

        2.解釋總方差。本文通過最大方差法旋轉(zhuǎn)構(gòu)成矩陣,提取因子中選取主成分法,通過得到旋轉(zhuǎn)因子其解釋總方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率來說明解釋程度;或者選取單個因子貢獻(xiàn)值大于1的標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行判定,如果因子貢獻(xiàn)值小于1,則不采用。從解釋總方差表中可以看出特征值大于1的因子共有8個,累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到76%,說明這8個公因子可以很好的解釋23個指標(biāo)。

        通過旋轉(zhuǎn)后載荷矩陣和線性組合系數(shù)矩陣,將二十三個項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為八個主成分,每個主成分所代表的能力和前面指標(biāo)體系構(gòu)建的二級指標(biāo)相同??梢詫⒂绊懫髽I(yè)風(fēng)險(xiǎn)的要素分成八個主要成分,分別是F1(盈利能力)、F2(償債能力)、F3(信用狀況)、F4(周轉(zhuǎn)狀況)、F5(員工素質(zhì))、F6(資產(chǎn)狀況)、F7(產(chǎn)權(quán)狀況)、F8(發(fā)展能力)。

        F1因子中總資產(chǎn)凈利率、營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、成本費(fèi)用率這五個指標(biāo)所占比重較大,主要反映上市公司的盈利能力,F(xiàn)1的值越大,說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)。

        F2因子中資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率這三個指標(biāo)所占比重較大,主要反映上市公司的償債能力,F(xiàn)2越大說明企業(yè)的償債能力越強(qiáng)。

        F3因子中歷史授信額度、授信額度使用率、主體信用評級這三個指標(biāo)所占比重較大,主要反映上市公司的的信用狀況,F(xiàn)3越大說明企業(yè)的信用狀況越好。

        F4因子中總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率這三個指標(biāo)所占比重較大,主要反映上市公司的周轉(zhuǎn)狀況,F(xiàn)4越大說明企業(yè)的周轉(zhuǎn)速度越快。

        F5因子中碩博士人數(shù)占比、本??迫藬?shù)占比這兩個指標(biāo)比重較大,主要反映上市公司的員工的教育水平,F(xiàn)5越大說明企業(yè)員工中的高學(xué)歷人員越多。

        F6因子中流動負(fù)債率、總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)比率這三個指標(biāo)比重較大,主要反映上市公司的資產(chǎn)規(guī)模與資產(chǎn)狀況,F(xiàn)6越大說明企業(yè)的資產(chǎn)狀況越好。

        F7因子中只有一個產(chǎn)權(quán)比率的比重最大,主要反映上市公司的產(chǎn)權(quán)狀況。

        F8因子中營業(yè)增長率、凈利潤增長率、凈資產(chǎn)增長率著三個指標(biāo)比重較大,主要反映上市公司的發(fā)展能力,F(xiàn)8越大說明企業(yè)的發(fā)展能力越強(qiáng)。

        由于數(shù)據(jù)量較大,本文選取綜合信用評分前10名的上市公司進(jìn)行分析。根據(jù)旋轉(zhuǎn)因子矩陣可得出各公司對應(yīng)的因子系數(shù),此10家公司的相應(yīng)因子得分如表3所示。

        通過表3各公司因子相應(yīng)得分,再結(jié)合各因子的貢獻(xiàn)率得出信用評分模型為:

        F=0.2677F1+0.1356F2+0.1219F3+0.1110F4+0.1018F5+0.0970F6+0.0873F7+0.0776F8? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)

        將上述10家公司中F1-F8的值帶入評分模型,可得出各公司信用狀況綜合評分。如表4所示。

        根據(jù)表4所示,上汽集團(tuán)、威帝股份分別是汽車制造、汽車零部件制造中的龍頭公司,通常處于供應(yīng)鏈金融中核心企業(yè)的地位。同時(shí),由于其處于行業(yè)龍頭地位,與其合作的上下游中小企業(yè)通常信用狀況良好。這樣組成的整條供應(yīng)鏈金融體系信用狀況好,違約風(fēng)險(xiǎn)低。

        三、結(jié)論與總結(jié)

        本文構(gòu)建了以企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營指標(biāo)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)為一級指標(biāo),員工狀況、信用狀況、盈利能力、發(fā)展能力、產(chǎn)債能力、產(chǎn)權(quán)狀況、資產(chǎn)狀況、周轉(zhuǎn)狀況為二級指標(biāo)的供應(yīng)鏈金融信用評價(jià)體系。選取23個評價(jià)指標(biāo),采用主成分降維方法處理,得出各上市公司的信用綜合評分。作為供應(yīng)鏈金融的參與方需要注意以下兩點(diǎn),一是企業(yè)應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)自身建設(shè),優(yōu)化自身資產(chǎn)結(jié)構(gòu),提高信用水平,減少不良貸款記錄;二是增強(qiáng)對外合作,保持供應(yīng)鏈上的合作穩(wěn)定關(guān)系,促進(jìn)合作的健康發(fā)展。

        通過信用綜合評分,可得知汽車及汽車零部件行業(yè)的龍頭公司,然而,供應(yīng)鏈金融的信用評估不僅僅取決于自身的風(fēng)險(xiǎn)狀況,還依賴于上下游合作關(guān)系的穩(wěn)定程度。因此,在綜合評價(jià)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí),還需要深入研究。

        參考文獻(xiàn):

        [1]沈波,薛冰玉,楊仙佩,萬杉杉,雷星竹,楊忻悅.我國汽車類上市公司供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J].物流科技,2018,37(3):82-86.

        [2]方煥,孟楓平.基于Logistic模型的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究—以農(nóng)業(yè)類上市公司為例[J].山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,14(11),1158-1164.

        [3]褚玉馨.供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[D].山東財(cái)經(jīng)大學(xué).2016.

        作者單位:華北理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院

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