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        第三方融資租賃公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究

        2020-07-04 02:08:47周淘沙
        北方經(jīng)貿(mào) 2020年6期
        關(guān)鍵詞:融資租賃財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

        摘要:現(xiàn)階段我國(guó)金融體制尚不完善,融資租賃行業(yè)仍處于初期階段,主要以金融租賃為主;但隨著“供給側(cè)改革”“一帶一路”、中國(guó)制造2025建設(shè)的不斷推進(jìn),在金融政策規(guī)范引導(dǎo)下類金融模式也在不斷發(fā)展,其中具有代表性的為融資租賃行業(yè)。現(xiàn)以港股海通恒信融資租賃公司為例,運(yùn)用Z-score模型分析該第三方融資租賃公司主要財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),最后對(duì)該類第三方融資租賃公司相應(yīng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。

        關(guān)鍵詞:融資租賃;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);Z-score模型

        中圖分類號(hào):F832.39? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1005-913X(2020)06-0091-03

        一、引言

        融資租賃始于20世紀(jì)50年代的美國(guó),起初以“簡(jiǎn)單融物”形式存在,隨著金融業(yè)拓寬行業(yè)領(lǐng)域,形成了以“融資+融物”的新金融模式,我國(guó)融資租賃行業(yè)起步較晚,始于1980年,工業(yè)技術(shù)較為落后,相較于歐美等國(guó)家而言,市場(chǎng)體量較小,行業(yè)滲透率低?,F(xiàn)階段融資租賃行業(yè)主要?jiǎng)澐譃殂y行系、廠商系、獨(dú)立第三方,但第三方融資租賃公司在生息資產(chǎn)規(guī)模上遜色于前二者。根據(jù)中國(guó)租賃聯(lián)盟及相應(yīng)研發(fā)中心披露的《2018年融資租賃行業(yè)年度報(bào)告》,截至2018年年底,我國(guó)融資租賃企業(yè)總數(shù)為11 777家,增長(zhǎng)幅度為21.7%,其中增長(zhǎng)比重較高的為第三方融資租賃公司,增加219家,占比2.15%。第三方融資租賃公司在企業(yè)數(shù)量不斷增加的同時(shí),實(shí)際開展融資租賃業(yè)務(wù)的企業(yè)卻呈下降趨勢(shì),有近七成為空殼公司,從業(yè)務(wù)體量上也與前二者相差較多,影響行業(yè)整體金融風(fēng)險(xiǎn)較小;但從第三方融資租賃企業(yè)公司本身考慮,如何甄別第三方融資租賃公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并且風(fēng)險(xiǎn)可控是當(dāng)前公司需要考慮的問(wèn)題,在對(duì)該具體案例公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)上,提出有效化解公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)策略,以緩解第三方融資租賃公司在財(cái)務(wù)端風(fēng)險(xiǎn)的影響,更好地為中小企業(yè)融資提供保證。

        二、文獻(xiàn)綜述

        國(guó)外學(xué)者研究公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的案例,主要是以美國(guó)Altman教授1968年提出的Z-score公司財(cái)務(wù)狀況預(yù)警模型為參照,將各行業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)根據(jù)模型公式得出Z評(píng)分進(jìn)行橫向比較。我國(guó)學(xué)者在此問(wèn)題上從財(cái)務(wù)比率方面運(yùn)用實(shí)證分析的相應(yīng)方法對(duì)勾稽數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較,判斷公司在財(cái)務(wù)端出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。周首華、楊濟(jì)華、王平(1996)[1]在研究公司財(cái)務(wù)危機(jī)問(wèn)題下,對(duì)Z-score模型進(jìn)行了詳細(xì)的評(píng)述,但該模型未考慮現(xiàn)金流量對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響的問(wèn)題,擬立新的F得分模式,通過(guò)對(duì)4 160家破產(chǎn)與非破產(chǎn)公司進(jìn)行檢驗(yàn)得出該模式具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)性,準(zhǔn)確率達(dá)70%,可以彌補(bǔ)原模型不足。陳靜(1999)[2]對(duì)國(guó)內(nèi)ST上市公司實(shí)證分析,從單變量和多元變量?jī)蓚€(gè)角度分別進(jìn)行比較,研究得出該方法各有優(yōu)勢(shì),相較于Altman的Z-score多元變量模型分析公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而言更為審慎。近年來(lái)仍有一眾學(xué)者研究公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系,趙海蕾、周方召、金德環(huán)(2015)[3]將SOA算法與Z-score模型相結(jié)合,在原模型的基礎(chǔ)上優(yōu)化Z得分模型的適應(yīng)性函數(shù),結(jié)果顯示該研究平均風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別率達(dá)96.33%,方法嚴(yán)謹(jǐn)有效。向德偉(2002)[4]在如何判斷及預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題上同樣運(yùn)用Z-score方法,選取滬深兩地80家上市企業(yè),對(duì)該樣本經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果顯示Z-score對(duì)某具體行業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)具有良好的預(yù)測(cè)能力。嚴(yán)碧紅、馬廣奇(2011)[5]針對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)用Z-score模型,在對(duì)深市A股61家房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn),Z-score模型可以很好地反映出房產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,并對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)微觀及宏觀方面給出控制風(fēng)險(xiǎn)對(duì)策。楊知宇、楊景海(2014)[6]在基于現(xiàn)金流的基礎(chǔ)上建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型;選取6家ST公司為樣本,并運(yùn)用之前學(xué)者對(duì)Z-score模型優(yōu)化的F分?jǐn)?shù)預(yù)警模型,結(jié)果顯示,F(xiàn)分?jǐn)?shù)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)對(duì)公司控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有一定效用。

        綜上所述,多數(shù)學(xué)者在研究Z-score模型問(wèn)題上多從模型優(yōu)化的角度出發(fā),以獲得更為準(zhǔn)確的公司財(cái)務(wù)預(yù)警體系,但對(duì)具體行業(yè)種類及公司規(guī)模大小上并未進(jìn)行嚴(yán)格篩選,在研究第三方融資租賃公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題上,首次采用Z-score方法獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);同時(shí),對(duì)所研究對(duì)象進(jìn)行歸納總結(jié),以期更好地歸納總結(jié)出同規(guī)模及同類融資租賃公司在財(cái)務(wù)端風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)Z-score模型簡(jiǎn)述

        該模型1968年由美國(guó)學(xué)者Altman提出,他將該模型應(yīng)用在兩類研究樣本中,一類為制造型企業(yè),另一類為不分行業(yè)類別的企業(yè),通過(guò)分析將22個(gè)有效比率按流動(dòng)性、盈利能力、現(xiàn)金流量、償債能力及營(yíng)運(yùn)能力進(jìn)行綜合判別,最后得出函數(shù):

        Z=1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4

        其中:X1、X2、X3、X4、X5釋義由下表所示:

        研究對(duì)象為第三方融資租賃公司,公式所有釋義均從該類公司角度出發(fā);X1反映公司流動(dòng)性能力,流動(dòng)能力越強(qiáng),表示該融資租賃公司現(xiàn)金流量充足,公司債務(wù)結(jié)構(gòu)較為合理,整體財(cái)務(wù)狀況較好。X2反映公司投資及融資能力,指標(biāo)越高,說(shuō)明該公司經(jīng)營(yíng)水平較高,業(yè)務(wù)收入較高,成本配比合理融資租賃市場(chǎng)行業(yè)涉獵較廣,整體影響力較大;同時(shí)也側(cè)面反映公司管理水平較高,籌資能力較強(qiáng)。X3反映該公司盈利水平,該指標(biāo)直接影響公司整體規(guī)模的擴(kuò)大及投資價(jià)值的提升。X4投資價(jià)值,該指標(biāo)反映上市公司在資本市場(chǎng)中關(guān)注度及影響力。X5直接反映公司營(yíng)運(yùn)能力,指標(biāo)越大,說(shuō)明該公司整體經(jīng)營(yíng)效率、行業(yè)認(rèn)可度較高。

        (二)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析

        海通恒信融資租賃公司于2019年6月香港主板上市,凈資產(chǎn)高達(dá)129.3億元,凈資產(chǎn)收益率近三年均高達(dá)10%,是一家高速發(fā)展的中國(guó)大型第三方融資租賃公司,同時(shí),也是中國(guó)領(lǐng)先證券公司海通證券唯一的租賃平臺(tái)。截至2017年底公司在第三方融資租賃公司整體排名中位居第三名,其主要業(yè)務(wù)為租賃與保理。

        通過(guò)東方財(cái)富網(wǎng)及上海清算網(wǎng)收集該公司相關(guān)數(shù)據(jù)資料,勾稽近三年數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)該公司在第三方融資租賃公司市場(chǎng)中認(rèn)知度良好,數(shù)據(jù)可信度較高,具有一定的研究?jī)r(jià)值;在對(duì)該公司進(jìn)行Z評(píng)分分析前,將該公司作以基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)比率分析。

        1.償債能力

        據(jù)表2所示,該公司資產(chǎn)負(fù)債率從2014-2018年逐年攀升,通過(guò)翻閱公司相關(guān)年報(bào)資料發(fā)現(xiàn),公司近幾年在融資租賃行業(yè)跨度較大,業(yè)務(wù)種類不斷拓寬,在項(xiàng)目數(shù)量及相關(guān)重大項(xiàng)目上投入資金總額較多,其相應(yīng)債務(wù)水平也會(huì)有所提高,對(duì)比同類公司,資產(chǎn)負(fù)債率均在60%-90%,該公司債務(wù)結(jié)構(gòu)上較為合理;同時(shí),根據(jù)流動(dòng)比率反映,公司在2014-2018年間比率提升較小,均在數(shù)值1上下浮動(dòng),符合該類公司持續(xù)經(jīng)營(yíng)特性,整體債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小,償債能力較強(qiáng)。

        2.營(yíng)運(yùn)能力

        本研究主要對(duì)象為第三方融資租賃公司,均以息差為主要營(yíng)業(yè)收入,但租賃及保理項(xiàng)目資金回收時(shí)間均在1-3年,回款效率及承租方信用水平直接影響公司的現(xiàn)金流入量,若債務(wù)及債權(quán)配比失調(diào),將嚴(yán)重影響租賃公司日常經(jīng)營(yíng)。在對(duì)其營(yíng)運(yùn)能力分析時(shí)主要觀察應(yīng)收融資租賃款周轉(zhuǎn)率及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。根據(jù)表3所示。

        根據(jù)表3應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)2018年回款效率最高,平均30天,2016年為最長(zhǎng)回款期,約為143天,這也從側(cè)面反映,該第三方融資租賃公司為縮短回款期,在項(xiàng)目管理水平上提高,同時(shí)項(xiàng)目準(zhǔn)入及批準(zhǔn)的承租企業(yè)資質(zhì)要求上也更為嚴(yán)格;從公司重大事件上分析,2019年為公司主板上市之準(zhǔn)備,2018年加快了新舊項(xiàng)目的應(yīng)收賬款回款期,各項(xiàng)目質(zhì)量截至2018年為最高??傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率方面,該公司未有較大波動(dòng),均維持在0.075附近,說(shuō)明企業(yè)在維持現(xiàn)有業(yè)務(wù)規(guī)模體量的同時(shí),更多的是優(yōu)化管理水平。

        3.盈利能力

        根據(jù)表4所示該公司凈資產(chǎn)收益率逐年提升,截至2018年達(dá)10.19%,在同行業(yè)中資產(chǎn)創(chuàng)收能力較高,說(shuō)明公司整體經(jīng)營(yíng)良好,未有重大項(xiàng)目差錯(cuò);通過(guò)凈利率分析,該公司最高年份為2017年,達(dá)30.99%,2018年下降,這考慮凈利潤(rùn)下降,究其根本原因在于2017年整體市場(chǎng)投放項(xiàng)目較2017年較少。根據(jù)年化投資回報(bào)率分析,該公司均維持在1.8以上,說(shuō)明公司上市前后,投融資水平較高,收益較為穩(wěn)定。

        4.成長(zhǎng)能力

        根據(jù)表5數(shù)據(jù),該公司營(yíng)業(yè)總收入同比持續(xù)增長(zhǎng),截至2018年較上年同比增長(zhǎng)達(dá)32.09%,說(shuō)明公司在穩(wěn)定現(xiàn)有行業(yè)租賃領(lǐng)域下,不斷延伸業(yè)務(wù)種類,為公司創(chuàng)收提供了良好的保證,凈利潤(rùn)方面,公司逐年提升,截至2018年達(dá)12.15億元,較2016年提升近一倍,這也說(shuō)明了公司在整個(gè)第三方租賃行業(yè)中,業(yè)務(wù)較為廣泛,租賃市場(chǎng)知名度較大,在中小企業(yè)融資平臺(tái)中具有穩(wěn)定的地位,成長(zhǎng)能力較為優(yōu)秀。

        (三)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析

        通常研究者均從是市場(chǎng)數(shù)據(jù)及會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)兩個(gè)維度出發(fā)分析公司具體的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,市場(chǎng)數(shù)據(jù)是基于股票的β系數(shù),該方法通常運(yùn)用在完善的資本市場(chǎng)中,我國(guó)投資者多為保守型,投機(jī)心理較為嚴(yán)重,股價(jià)的變化無(wú)法實(shí)際反映公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),所以該方法不適合我國(guó)資本市場(chǎng),相較于其他方法,選擇Z-score模型較為合理的反映了被研究公司的具體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

        本研究基于Z-score模型計(jì)算得出海通恒信近5年Z值,根據(jù)近5年Z值的變化來(lái)測(cè)量該公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),表6為模型計(jì)算的具體數(shù)據(jù)。

        若按常規(guī)Z值的大小直接關(guān)系上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的大小,通常Z值經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為Z<1.81說(shuō)明企業(yè)有很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),1.812.675說(shuō)明企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好,破產(chǎn)可能性極小。

        本研究基于第三方融資租賃公司,由于公司資產(chǎn)負(fù)債率長(zhǎng)期均高達(dá)70%以上,公司主營(yíng)業(yè)務(wù)是以賺取息差為主,項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)的回款率直接影響企業(yè)的資金流量,考慮第三方融資租賃行業(yè)屬性特殊,多為債券及股權(quán)融資,回報(bào)率高但回款時(shí)間較長(zhǎng),本研究對(duì)象Z值均高于業(yè)內(nèi)其他公司,說(shuō)明其財(cái)務(wù)狀況較其他公司而言較好,自2014年創(chuàng)業(yè)板上市以來(lái),該公司常年Z值處于0.5,說(shuō)明該公司財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)定,公司管理項(xiàng)目水平較高,出現(xiàn)不良資產(chǎn)及信用違約項(xiàng)目較少,回款周期正常。另一方面,公司在營(yíng)業(yè)收入逐年遞增的條件下,其凈利潤(rùn)也在逐年遞增,說(shuō)明公司經(jīng)營(yíng)仍處于擴(kuò)張性發(fā)展?fàn)顟B(tài),整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是較低的。

        (四)結(jié)論

        根據(jù)對(duì)該第三方融資租賃公司Z-score模型的運(yùn)用發(fā)現(xiàn),融資租賃行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)普遍較高,對(duì)該公司而言,Z值將長(zhǎng)期處于0.5

        綜上所述,Z-score模型在測(cè)量第三方融資租賃公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題上具有一定的局限性,但是結(jié)合其他同類公司進(jìn)行Z值財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)比較,可以預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度;在進(jìn)行系統(tǒng)性Z值分析下,第三方融資租賃公司在管理水平、盈利能力及流動(dòng)性水平較為穩(wěn)定的狀態(tài)下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低。同時(shí),在進(jìn)行Z值財(cái)務(wù)分析時(shí)仍應(yīng)當(dāng)關(guān)注第三方融資租賃公司在資本充足度、資產(chǎn)質(zhì)量、管理水平、盈利能力及流動(dòng)性的變化。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 周首華,楊濟(jì)華,王 平.論財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警分析——F分?jǐn)?shù)模式[J]. 會(huì)計(jì)研究,1996(8).

        [2] 陳 靜.上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析[J]. 會(huì)計(jì)研究,1999(4).

        [3] 向德偉.論財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[J].會(huì)計(jì)研究,1994(4).

        [4] 趙海蕾,周方召,金德環(huán),等.基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型財(cái)務(wù)預(yù)警研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2015(2).

        [5] 嚴(yán)碧紅,馬廣奇.基于Z-Score模型的我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析[J].財(cái)務(wù)與金融,2011(5).

        [6] 楊知宇,楊景海.基于現(xiàn)金流量視角的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析——以ST上市公司為例[J].會(huì)計(jì)之友,2014(30).

        [責(zé)任編輯:王 旸]

        收稿日期: 2019-12-19

        作者簡(jiǎn)介: 周淘沙(1994- ),男,安徽宣城人,碩士研究生,研究方向:投融資管理。

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