基于財務指標的ＳＴ公司退市風險判別研究

[摘要]ST類股票是股市中非常獨特的一個群體，存在一定的投資價值。以ST公司的資產負債率等九項財務指標為依據，運用齊同性檢驗和典則判別函數，對其中的退市公司和來退市公司進行分析，發現資產負債率、應收賬款周轉率、資產周轉率等是影響ST公司命運的主要因素，ST類股票投資者應特別關注ST公司的負債情況、經營周轉情況和業務收入情況，以規避其退市風險。

[關鍵詞]ST公司；退市；判別分析

[中圖分類號]F276.6 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-8372(2007)04-0045-04

一、引言

ST制度是指當上市公司出現財務狀況異?；蛘咂渌惓Ｇ闆r，導致其股票存在被終止上市的風險，或者在投資者難以判斷公司前景、其投資權益可能受到損害的情況下，該公司股票交易將被實行特別處理。本文的ST是指ST類，既包括ST制度，也包括*ST制度(即退市風險警示制度)，其實行標準主要在于上市公司兩個年度以上虧損及最近一個會計年度公司股東權益為負值。退市主要針對ST公司因財務問題而使得股票退出二級市場交易而終止上市，并且不論其后是否進入代辦股份轉讓系統進行交易。由于上市公司被ST的原因多種多樣，使得ST公司中存在著許多有投資價值的目標，ST類股票便成為證券市場上投機者的樂園，而退市是ST股票投資者的風險衡量底線。因此。正確判別具有退市風險的ST公司，對于防范風險，理性投資ST股票具有關鍵性意義。

上世紀60年代，國外經濟學家就開始了基于財務指標的上市公司失敗研究。1966年比沃(W H.Beaver)在美國《會計研究》上發表了《作為失敗預測的財務比率》，該文通過單變量分析發現，一些財務指標(如現金流量對總負債的比率、資本結構比率等)可以提前5年對公司是否會陷入財務困境做出預測。1972年，迪肯(E.D.Deakm)發表《企業失敗預測的判別分析》，提出了一個企業失敗預測模型。1974年，布盧姆(M.B.Blum)發表《失敗企業判別分析》，也對失敗預測方法進行了研究。奧特曼(Altmatt)則利用多變量預測模型研究財務困境，構建了z-Seore預測模型，此模型對于短期預測效果明顯，一年的預測正確率達95％。

隨著我國1998年上市公司ST制度的實施，許多學者也開始關注財務困境問題的研究。陳曉等發現，應收賬款周轉率、負債權益比、留存收益/總資產、主營利潤/總資產對企業財務困境具有顯著的預測作用。吳世農等篩選出盈利增長指數等六項財務指標，建立了預測模型。陳靜選擇1998年的27家ST公司和27家非ST公司為樣本目標，使用1995-1997年的財務指標進行了單變量分析和二類線性判定分析。張玲選擇120家公司，分組進行二類線性判別模型估計，發現模型具有超前4年的預測結果。朱文等借鑒了財務困境研究的理論方法，構造了公司退市風險判斷模型，并應用該模型提出首虧型公司在T年免遭*ST的若干策略。姜國華等利用邏輯回歸模型，結合深滬兩市上市公司數據，對影響公司ST因素進行了分析。

綜上所述，國內外學者一般以財務困境理論為基礎，以ST公司和正常類公司為研究樣本，通過比較判別影響公司進入ST狀態的因素，建立預測公司發生ST現象的模型。本文將以ST公司中未退市公司和退市公司為樣本，研究發現ST公司中那些最終被淘汰的公司和未被淘汰的公司在財務因素上存在的差異，建立預測ST公司退市風險的判別模型，以利于ST股票投資者規避退市風險。

二、影響ST公司退市的財務指標及樣本選擇

1 影響ST公司退市的財務指標的選擇

根據一般性財務理論，分析一個企業主要從償債能力、盈利能力、成長能力、經營效率等幾方面人手。從財務的角度，這四個方面比較全面地概括了企業的整體情況，它們既可以單獨作為一個側面來對企業某個具體問題進行分析，也可以綜合起來形成分析體系，以研究企業的整體情況及各方面的聯系。其中，各類具有代表性的指標有：流動比率、速動比率、負債資產比率、利息保障倍數、主營業務利潤率、凈利潤率、總資產回報率、凈資產回報率、收入增長率、利潤增長率、應收賬款周轉率、存貨周轉率、資產周轉率等。

由于ST公司一般都處于虧損狀態，所以某些盈利性指標不能有效反映真實情況。借鑒前人的研究成果，結合實際需要，本文選取以下九項財務指標作為研究ST公司退市的依據：v1：流動比率＝流動資產，流動負債，V2：資產負債率：總負債/總資產，V3：資產周轉率＝銷售收入/總資產，V4：應收賬款周轉率＝銷售收入/平均應收賬款，V5：主營業務利潤率＝主營業務利潤/主營業務收入，V6：主營業務收入增長率，V7：營運資本/總資產＝(流動資產-流動負債)/總資產，V8：息稅前利潤/總資產，V9：長期負債/股東權益。

2 樣本數據的選擇

本文所使用的樣本數據主要來源于滬深兩大交易所網站、Wind資訊、金融界網站。其中，ST樣本主要參考滬深兩大交易所網站和Wind資訊提供的數據資料，而樣本ST公司的財務數據主要來源于金融界網站所提供的各ST公司年度財務撤表等。

在選擇樣本時，我們堅持四條原則：第一，所選擇的樣本要基本囊括ST制度及退市制度的執行期間。第二，樣本數量要充足，至少應有兩到三年以上的樣本數據。第三，南于需要比較退市和未退市ST之間的某種差別，因此在時間跨度上應該擇取2005年之前的ST公司，使得至少存在兩到j年的結局確認期。第四，要保證數據的完整性和可比較性。為此，本文選取了2002-2005年間滬市和深市被ST的部分上市公司作為研究的樣本數據。即從滬深2002-2005被ST股票中，選取至2007年未退市的ST公司40家，選取至2007年間被退市的ST公司36家，扣除數據缺失、非A股上市公司、因出現其他異常狀況被實施ST的公司后。選擇未退市ST公司25家，已退市ST公司26家，標記未退市ST公司為ST₀，標記已退市ST公司為ST₁。在數據時間跨度上，以公司被ST年度為T年，選取T-1，T-2年財務數據為基礎，計算各類財務指標。

三、統計分析

1 各類均數閥的齊同性檢驗

均數的齊同性檢驗即檢驗預測變量在各組間均值是否相等的假設檢驗。通過該檢驗可以發現哪些變量在不同類別上有顯著差異。而存在顯著差異的變量對于構建判別函數有著一定的指導作用。

下面我們利用SPSS130統計軟件對樣本指標進行均數間的齊同性檢驗，分別比較T-I，T-2年度的ST₀和ST₁財務指標情況，以考察其差異的顯著性程度。

表1、表2表明，在0.05的顯著性水平上，T-1年度，兩組間v4、v6有顯著性差異；T-2年度，兩組間V3、v5有顯著性差異。也就是說，ST₀和ST₁在接近T年度時，應收賬款周轉率、主營業務收入增長率幾類指標發生了顯著性變化，而這種變化在T-2年度并不顯著。這種變化及其綜合作用也許正是導致同樣被ST的公司最終產生不同結果的原因。從表1、表2還可以看出，不管是在T-1還是T-2年度，其他財務指標之間基本沒有顯著性差異。一定程度上，我們可以認為，作為即將被ST的公司，ST₀組和ST₁組都有著相同的背景因素，比如比較高的負債、營運資金減少、公司開始虧損等。但是，這些因素未必對最終結果產生致命影響。當然，僅僅憑非參數檢驗的結果，并不能立即認定真正的判別性影響因素，也無法獲知每個指標對最終結果影響的大小。所以，需要進一步考核各類指標的綜合整體效果。

2 典則判別函數的建立

判別分析的目的是得到體現分類的函數關系式，即判別函數?；舅枷胧窃谝阎^測對象的分類和特征變量值的前提下，從中篩選出能提供較多信息的變量，并建立判別函數，其目標是使得到的判別函數在對觀測量進行判別其所屬類別時的錯判率最小。本文主要利用SPSS統計軟件判別分析模塊中的逐步分析方法(use STepwise method)進行選項，并結合wilks Lambda檢驗的概率P值及回顧性檢驗判斷正確率，來綜合確定判別函數建立所需變量及相應系數(見表3至表10)。

從表4和表7可以得出T-1和T-2年度的非標準化判別函數：

T-1年度：z＝-0.527V1＋1.126V2-4.026V94＋0.99V8＋0.149V9＋0.703 式(1)

T-2年度：z＝4.107V2—3.154V3＋0.474V4＋3.731V5—2.27

式(2)

為了解以上判別函數的準確性，下面進行回顧性檢驗：

從表9和表10可以看出，T-1年度的判別函數對ST₀組判斷正確率為60％，對ST₁組判斷正確率為96，2％；T-2年度的判別函數對ST₀組判斷正確率為76％，對ST，組的判斷正確率為76.9％。對ST₀組和ST₁組的回顧性檢驗結果顯示，模型對ST₀組的判斷正確率小于對ST₁組的判斷正確率。如果本著保守性原則，寧可把沒有退市的ST公司(ST₀)錯判成將要退市的ST公司(ST₁)，也不要把將要退市的ST公司(ST₁)錯判成沒有退市的ST公司(ST₀)。在這一原則下，可以盡量避免投資的損失。所以，模型的判別能力基本令人滿意。

3 判別函數的使用

在利用不同函數對新觀測值進行預測時，判別規則很多。本文運用SPSS統計軟件，采用分類重心判別方法：首先，把各類的各個指標的均值代入判別函數得到各類的重心值，SPSS可以直接輸出這個值，稱為“Functions at GroupCentroids”，本文數據分析后得出，T-1年度的ST₀組重心值＝-0.622，ST₁組重心值＝0，598，T-2年度的ST₀組重心值＝-0.567，ST₁組重心值＝0.546；其次，將預測數據代入判別函數得出判別函數值；最后，將所得到的判別函數值與各組的重心值進行比較，與哪組的重心值接近，就判別該預測項屬于該組。

四、結論

1 主要結論

本文通過對樣本數據的判別分析，得出了ST公司退市的判別函數；經Wilks Lambda檢驗，證明兩個年度的判別函數統計意義均為顯著。式(1)和式(2)表明，在兩個年度的判別函數中，不同變量起著不同的作用。在T-1年度，變量對判別是否退市的貢獻程度為：資產負債率＞息稅前利潤/總資產＞應收賬款周轉率＞流動比率＞長期負債/股東權益；而在T-2年度為：資產周轉率＞應收賬款周轉率＞主營業務利潤率＞資產負債率。從各變量排列可以看出，在公司被ST的前第二年，經營效率因素對ST公司未來命運有著很大的影響，資產周轉和應收賬款周轉較快，主營業務比較健全的公司可以在以后的困境中承受較大打擊，擁有扭轉頹勢所需的資源。在公司被ST的前一年，負債程度較輕的ST公司能夠抵御以后的不利環境，實現振興。同時在T-1年度，應收賬款周轉率對ST公司的影響程度也很大，為了避免退市命運，ST公司應該減少應收賬款的擴張規模，防止公司資源進一步向外流失。

2 對策建議

對于ST股票投資者來說，ST公司本身就是一類經營面臨虧損或者其他財務困境的績差公司，要避免退市命運，ST公司整體必然采取一些具有規律性的改革措施。而對于此種有規律性措施的認識和對逆境公司經營的深刻理解非常有利于平衡ST公司投資的收益性和安全性需要。本文對ST股票投資者提出如下建議：

一要關注ST公司的負債情況。從判別分析結果可知，不管是在T-1年度還是在T-2年度，公司的負債水平都嚴重影響ST公司以后的命運。ST股票投資者在關注ST公司的負債水平時，應該研究各類債務的債權人性質及關聯方擔保情況等。對于ST公司債務情況的細致了解有利于掌握ST公司債務重組的走向及進一步分析ST公司面臨債務訴訟時的可能結果。

二要關注ST公司的經營周轉情況。從判別函數的系數可以發現，應收賬款周轉情況始終對ST公司未來命運有著重要影響。如果把應收賬款看成是ST公司賦予其他公司的一項信用或短期借款，那么逐漸增加的應收賬款表明ST公司正把公司的資源以借貸形式無效地賦予了其他公司，而這進一步表明了公司信用政策和營運資本管理政策的失敗，而這種失敗是以公司資源的不斷被浪費為代價，必然嚴重影響公司未來的可持續發展。因此，投資者在關注ST公司的經營周轉時，要密切關注應收賬款的回收情況。而實際情況顯示，ST公司的大股東為了扭轉ST公司的退市命運，往往積極解決對ST公司的欠款問題，從而在一定程度上緩解了ST公司因資金周轉困難而面臨的財務困境。

三要關注ST公司的收入情況。ST公司由于連年虧損，凈利潤一般為負，但是如果公司主營業務依然健康，主營業務利潤依然為正，則通過對該公司的系列重組活動可以有效減少公司的營運成本，使得經營狀況、盈利狀況好轉。因此，投資者在關注ST公司時，應研究公司的主營業務收入情況。通過對主營業務收入的分析，了解公司業務的市場前景及各項經營業務組成對公司收入和最后利潤的貢獻程度，從而有效把握公司未來發展方向及面臨并購重組的可能。

當然，非財務性因素同樣明顯影響ST公司以后的命運，但難以簡單量化。需要在今后的研究中更多地關注這類問題，以便更全面地進行ST公司退市風險的判別分析。

責任編輯 張桂霞