基于定量分析的制造業上市公司財務預警系統設計

［摘 要］ 為了防微杜漸，及早地發現和控制財務風險，建立行之有效的財務預警系統已成為我國上市公司的當務之急。因此，本文從定量分析的角度，為制造業上市公司量身設計了一套財務預警系統，對加強企業風險管理具有一定的借鑒意義。

［關鍵詞］ 財務風險；財務預警系統；風險管理

［中圖分類號］F275［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）18-0044-03

優勝劣汰，適者生存，企業在激烈的市場競爭中必然面臨著各種各樣的風險。為了及早地發現財務風險，防微杜漸，及時地預測和控制財務風險，建立行之有效的財務預警系統、加強風險管理已成為眾多企業的必然選擇。因此，本文從定量分析的角度，對制造業上市公司的財務預警系統進行設計。

一、主要定量預警分析方法與評價

(一)單變量模型

單變量模型是運用個別的財務比率來預測財務風險的模型。其主要的代表模型是美國學者William Beaver通過對1954-1964年期間的79個失敗企業和相同數量、相同資產規模的成功企業的比較研究提出的單變量預警模型。他通過對14種財務比率進行取舍、驗證，最終得出可以有效預測財務失敗的比率依次為：債務保障率、資產收益率、資產負債率、資產安全率。Beaver認為債務保障率能夠更好地判定企業的財務狀況（誤判率最低）；其次是資產負債率，且離失敗日越近，誤判率越低。但各比率判斷準確率在不同的情況下會有所差異，所以在實際應用中往往使用一組財務比率進行分析，以達到良好的預測效果。

單變量模型可以有針對性地找出企業存在的主要問題進行財務預警，計算簡明，所求得的數值易于解釋；同時，單變量分析法選取的預測指標也可以根據企業所處的發展階段、行業及其特點選取其他財務指標進行預測。但單一財務指標，無法涵蓋企業整體，不同比率之間容易出現矛盾的結論；另外單變量分析法只重視對個別指標影響力的分析，容易受管理人員粉飾會計報表、修飾財務指標、掩蓋財務風險的主觀行為的影響。

(二)多變量模型

多變量模型就是運用多種財務比率加權匯總而構成線性函數公式來預測財務風險的一種模型。

（1）Z計分模型。在多變量預警模型中愛德華·奧特曼(Edward Altman)1968年提出的Z-Score五變量模型最具有代表性。它是以1946-1965年間33家破產的制造業上市公司為研究樣本，在經過大量的實證考察和分析研究的基礎上，從最初的22個財務比率中篩選出5個預測力最強的財務比率構建了Z計分模型，用來預測企業財務危機。即：

Z =0.717X1 + 0.847X2 + 3.11X3 + 0.420X4 + 0.998X5。

式中：X1 =（期末流動資產-期末流動負債）/資產總額 ，用于反映企業資產的折現能力和規模特征；X2 =留存收益 / 資產總額，用于衡量企業一段時間內的累計獲得能力；X3 =息稅前利潤 / 資產總額 ，用于衡量企業資產的生產能力，通常是反映企業財務失敗的最有力依據之一；X4 =普通股和優先股市場價值總額 / 負債賬面價值總額 ，用于衡量企業在負債超過資產，企業無償債能力之前其資產可能的跌價程度；X5 =銷貨凈額 / 資產總額，用于衡量企業資產取得銷售收入的能力。

Z計分模型的判別準則是：當Z≥2.9時，企業財務狀況良好，發生財務危機的可能性很小，處于不會破產之列；當1.2≤Z < 2.9時，企業處于財務的灰色地帶，財務狀況極不穩定，不易判斷其財務變化趨勢；當Z <1.2時，企業陷入財務危機，屬于破產之列。

Z計分模型給企業一個定量的標準以綜合分析預測企業發生財務危機或具有破產風險的可能性，從總體角度反映了企業財務狀況。通過這個模型進行預測可以及早提醒企業對可能存在的問題給予足夠的重視，并采取有效的補救措施來避免破產。

由于Z計分模型是以上市公司為樣本開發的，無法適用于非上市公司。1995年，Altman又以非上市企業為樣本，修正了Z計分模型的系數及分割點，得到了新的判別函數Z ′。截至目前，Z計分模型系列已被廣泛應用于實踐。

（2）其他預警模型。多變量模型除了以上介紹的Z計分模型以外，還有日本開發銀行提出的多變量預測模型，中國臺灣陳肇榮提出的多元預測模型，以及中國學者周首華、楊濟華提出的F分數模型等。但是，這幾種模型都是在Z計分模型系列的基礎上所作的延伸，在實踐檢驗中準確率低于Z計分模型，因此其實際應用并不廣泛。就目前為止，Z計分模型系列仍然占據著主導地位。

多變量模型同時選取多個財務指標，再通過一定的方法進行綜合分析，從企業整體財務狀況出發，綜合考慮反映公司全局財務風險狀況的多個方面的因素，概括性地預測企業的綜合財務風險，克服了單變量預警模型的缺陷。但多變量預警模型無法從企業個體因素入手發現個體財務風險的癥結所在。

二、制造業上市公司財務預警系統設計

（一）財務預警模型的指標篩選

1. 單變量模型的指標篩選

單變量預警指標包括償債能力狀況、盈利能力狀況、資產營運能力狀況、現金流狀況和發展能力狀況指標。以下各指標預警數據值參考張友堂編著的《財務預警管理研究》中工業類企業效績評價標準值。

（1）償債能力風險預警指標

選取資產負債率、速動比率這兩項指標作為監測指標。資產負債率=負債總額/資產總額 ×100%，衡量企業在清算時保護債權人利益的程度，表現了企業償還債務的綜合能力。速動比率=（流動資產-存貨）/流動負債，指標越大，說明企業短期償債能力越好，發生財務風險的可能性越小，反之則相反。預警指標值如表1所示。

（2）盈利能力風險預警指標

選取凈資產收益率、總資產報酬率、主營業務利潤率指標進行監測。凈資產收益率=凈利潤/平均凈資產×100%，該指標越大，表明企業獲利能力越強，發生財務風險的可能性越小，反之，則相反?？傎Y產報酬率=息稅前利潤總額/平均資產總額×100%，全面反映企業的投入產出狀況以及全部資產的營運效率。主營業務利潤率=主營業務利潤/主營業務收入凈額×100%，主營業務利潤率下降是發生財務風險的重要原因，反之則相反。預警指標值如表2所示。

（3）資產營運能力風險預警指標

選取總資產周轉率、應收賬款周轉率和存貨周轉率作為監測指標。總資產周轉率=銷售收入凈額/平均資產總額×100%，反映企業總資產的周轉速度或企業的營運能力。應收賬款周轉率=銷售收入凈額/應收賬款平均余額×100%，反映應收賬款流動程度的大小及應收賬款管理效率的高低。存貨周轉率=銷貨成本/存貨平均余額×100%，不僅反映企業采購、儲存、生產、銷售各環節管理狀況的好壞，而且對企業償債能力及獲利能力產生重要的影響。預警指標值如表3所示。

（4）發展能力風險預警指標

選擇銷售增長率和資本積累率來對發展能力進行預警。銷售增長率=本年主營業務收入增長額/上年主營業務收入總額×100%，反映企業銷售收入的變化情況。資本積累率=本年所有者權益增長額/年初所有者權益×100%，反映企業資本積累的能力。預警指標值如表4所示。

（5）現金流風險預警指標

選取現金流動負債比率和可用于投資、分配股利的現金比進行預警?，F金流動負債比率=經營現金凈流入/年末流動負債×100%，從現金流量方面衡量企業短期償債能力，體現企業的支付能力?？捎糜谕顿Y、分配股利的現金比=（本期經營活動的現金收入+投資活動的現金收入）/（償還債務等的現金支出+經營活動各項支出）×100%，反映企業當期經營活動的現金收入加上投資活動的現金收入支付本期的債務和日常經營活動的支出的能力。預警指標值如表5所示。

2. 多變量模型的指標篩取

縱觀國內外的多變量預警模型，至今占有主導地位的仍然是Altman的Z計分模型。由于Z計分模型的適用情況及特點都與本文研究的制造企業較為吻合，為此，本文選擇該模型作為多變量預測模型。其主要理由如下：

（1）Z計分模型以制造業上市公司為樣本研究開發，符合制造業上市公司的樣本條件。

（2）Z計分模型對預測企業破產風險具有較高的預測準確性。Z計分模型的判別準則是以破產和非破產為界限，其實際預測結果為：破產前一年，Z計分模型對破產組與非破產組預測準確率分別為94%與97%，總體正確率為95%；破產前兩年，模型對破產組與非破產組預測準確率分別為72%與94%，總正確率為82%。近年來，澳大利亞、巴西、加拿大、法國、德國、愛爾蘭、日本和荷蘭都進行了類似的分析。盡管Z值的判斷標準在各國間有相當大的差異，但各國“財務失敗組”的Z值的平均值都低于臨界值1.8。因此，Z計分模型具有較高的預測準確性。

（3）Z計分模型具有較強的跨期預測能力。Z計分模型創建于20世紀60年代后期，開發樣本選擇了20世紀40-60年代的企業。但Altman于2000年對模型的跨期預測能力作了研究，結果顯示，Z計分模型仍然具有較好的預測能力，模型對樣本企業的綜合預測準確率達到了94%。

（4）Z計分模型支持在中國股市的有效性。2002年，我國學者向德偉分別選取了滬、深交易所ST上市公司與正常公司共80家上市公司作為樣本進行研究，研究結果顯示，ST公司與績優企業Z值均值存在很大的差異。作者認為，檢驗結論支持“Z計分法”在中國股市的有效性。另外，Z計分模型通過5個變量將反映企業償債能力的指標、獲利能力的指標以及營運能力的指標有機聯系起來進行綜合分析，主要預測企業破產風險，彌補了單變量預警模型的不足。

（二）財務預警系統框架結構設計

通過上述對財務預警模型的選擇分析，構建財務預警系統，其框架結構圖如圖1所示。

以上筆者運用財務預警系統管理的基本方法，從定量分析的角度為制造業上市公司構建了既能反映企業現金流量狀況，又能對企業財務風險進行長、短期預警，同時又能監測企業財務危機的財務預警系統，這對全面監測企業財務風險，提高風險管理水平具有至關重要的作用。企業可根據規模大小、行業特征和實際情況選擇運用不同的預警指標及相應的監測值。

主要參考文獻

［1］ 彭韶兵，邢精平. 公司財務危機論［M］. 北京：清華大學出版社，2005：1-262.

［2］ 張友堂. 財務預警系統管理研究［M］. 北京：北京大學出版社，2004：1-256.

［3］ 陳勇，弓劍煒，荊新. 財務管理案例教程［M］. 北京：北京大學出版社，2003：278-306.

［4］ 湯谷良. 高級財務管理［M］. 北京：中信出版社，2006：172-198.

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