基于Ｚ模型的財務困境預測應用

一、去杠桿化對全球經(jīng)濟的影響

2007年底開始的美國次貸危機已經(jīng)升級為全球性經(jīng)濟危機。實體經(jīng)濟無法獨善其身，消費者信心指數(shù)大跌使得市場需求突然下降，最終導致各主要經(jīng)濟實體都不斷傳出企業(yè)因資金鏈斷裂，流動性不足而宣告破產(chǎn)清算的消息。獲得2008年諾貝爾經(jīng)濟獎的克魯格曼總結了本次金融危機發(fā)展的四個階段:第一個階段是房地產(chǎn)泡沫的破滅激發(fā)了大量拖欠房貸和喪失抵押品贖回權的案例，繼而導致了最終價值來源于房貸償還的抵押支持債券(MBS)的價格暴跌;第二個階段是許多金融機構所持資本在經(jīng)歷金融交易虧損后大大少于它們的負債。由于泡沫時期大家都負擔了巨額債務，使得資本短缺的問題尤為嚴重;第三個階段是資本短缺使得金融機構不能或不愿提供經(jīng)濟運行所需要的信貸;第四階段是金融機構試圖出售包括抵押支持債券在內(nèi)的資產(chǎn)，借此方式減少債務。大量的抵押證券涌向市場進一步加劇了該類資產(chǎn)的貶值，反而使得財務狀況變得更壞。上述四個階段的惡性循環(huán)就是去杠桿化悖論。去杠桿化使全球金融體系從流動性過剩轉變?yōu)槌掷m(xù)流動性短缺，越來越多的公司因資不抵債而面臨破產(chǎn)，因此本次金融危機也是償付性危機(Solvency Crisis)。金融危機使投資者對風險偏好大大降低，回歸賬面價值和償付能力，尋找那些有充盈的資金抵御金融海嘯沖擊的企業(yè)。因此公司財務困境的事前預測顯得尤為重要。

二、財務困境預測模型綜述

(一)財務困境預測模型的綜述

一元預測模型是指運用單一財務比率或現(xiàn)金流量指標來預測財務困境的方法。Fitzpatrick(1932)最早指出企業(yè)的財務比率能夠反映該企業(yè)的財務狀況，并具有預測作用。Beaver(1966)在此基礎上用統(tǒng)計方法建立了單變量財務預警模型。多元預測模型運用多個指標綜合反映企業(yè)的財務狀況，從而建立預警模型以供財務預測。多變量模型又可以分為靜態(tài)統(tǒng)計模型和動態(tài)非統(tǒng)計模型。靜態(tài)統(tǒng)計模型即線性判別模型，它根據(jù)一定的樣本資料建立判別函數(shù)并確定判定區(qū)域，以對企業(yè)財務狀況進行預測。這種模型以美國Altman教授的Z模型最具代表性。Altman(1968)將多變量統(tǒng)計分析方法與財務比率分析相結合，構建了著名的Altman-Z模型，用Z值進行判定預測企業(yè)財務失敗。

Altman-Z值判別模型使用的五大變量是:X1=資產(chǎn)營運資本率(營運資本/總資產(chǎn)×100%);X2=資產(chǎn)留存收益率(留存收益/總資產(chǎn)×100%);X3=資產(chǎn)報酬率(息稅前利潤/總資產(chǎn)×100%);X4=債務權益市價率(市值/債務總額×100%);X5=總資產(chǎn)周轉率(銷售收入/總資產(chǎn))。該模型的函數(shù)式如下:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+X5。Z值的判別的標準為:Z>3時企業(yè)從財務數(shù)據(jù)來判斷是安全的;1.8

(二)財務困境預測模型的選擇

由于一元預測模型只重視對個別指標影響力的分析，容易受管理人員主觀行為的影響，以致模型判斷失效。多元預測模型將多個財務指標進行綜合分析，因此能比一元預測模型更好地避免上述情況的發(fā)生。動態(tài)財務預警模型沒有數(shù)據(jù)的分布、結構等方面的要求，并且具有動態(tài)預警功能和容錯性。但其所涉及的拓撲定義、網(wǎng)絡架構決定、學習參數(shù)以及轉換公式的選擇都過于復雜和難以確定，應用成本較高。可以說目前以Altman-Z模型為代表的多元判定模型依然是最主要的財務失敗預測方法，因此本文將選用Altman教授的Z模型來進行進一步的分析。

三、Z模型的應用——以亞太周邊市場為例

(一)樣本選取

選取新加坡，臺灣，香港，泰國，印度，馬來西亞，菲律賓，印度尼西亞，澳大利亞和韓國市場所有市值超過3億美元的1866個上市公司截止2009年2月17日最新的財務數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計(因行業(yè)特殊性，剔除所有的金融業(yè)公司)。中國公司指的是在香港上市、公司運營地主要在中國的上市公司。國內(nèi)A股將于第四大點單獨闡述。

(二)亞太主要資本市場綜合情況

亞太各主要資本市場Z值最低是韓國、新加坡和臺灣，它們的經(jīng)濟恰恰是對外依賴極高，因此受金融危機影響深遠，償付能力惡化嚴重，與Z值結果相符。

X4，即“市值/債務總額×100%”在Z值中的權重值得關注。如果某一個國家/地區(qū)的X4/Altman-Z和市凈率均大于另一國家/地區(qū)，就可以說明前者的平均估值水平高于后者。例如，新加坡的市值權重和市凈率都大于韓國，表明新加坡的上市公司估值水平已經(jīng)高于韓國上市公司。但若X4/Altman-Z和市凈率其中一個數(shù)據(jù)相對較大，另外一個較小，則無法運用上述規(guī)則。

(三)按照賬面價值、Altman-Z得分與市值在以上資本市場選取的投資組合

上述投資組合平均市凈率為0.96，表示市價略低于賬面價值。平均Z得分為3.33，表示財務狀況比較健康。如果某個公司Altman-Z得分主要是由X4構成的，那這個分值受到市值影響過大，或者說市場對該公司的預期高于它的真實財務健康狀況，受市值影響過大的Altman-Z得分也有失偏頗。而上述投資組合平均X4/Altman-Z為28%，大大低于地區(qū)平均值，表示市值沒有對Altman-Z得分造成不尋常影響。綜上，這些股票市價沒有泡沫，破產(chǎn)風險較小，相對安全，卻如同洗澡盆中的嬰兒一般被恐慌的投資者連同洗澡水一起倒掉了，因此價格偏低。

四、運用Altman-Z模型評估A股市場的基本情況

(一)樣本選取

本文對滬深兩市1602家上市公司2008年度中期及2008年度三季度財務數(shù)據(jù)進行分析。剔除25家金融類公司和28家信息不全的公司，僅選其余1549個公司作為樣本。因數(shù)據(jù)不齊，以財務費用代替利息支出。

(二)Z值分布情況及結果分析

1、本次金融危機始于2007年年末，并于2008年9月開始擴大蔓延。而從上述統(tǒng)計結果可得:2008年中期，處于灰色地帶、存在財務隱患(1.8

2、2008年度中期Altman-Z得分最低的100家上市公司中， ST公司有77家，2008年三季度ST公司有78所。對樣本中的148家ST公司進行統(tǒng)計，2008年中期的平均Z得分為-31分，2008年3季度的平均Z得分為-50分。這也證明了Z得分低的公司有更大破產(chǎn)風險。

3、ST公司中亦有出現(xiàn)異常高分Z值的情況，例如*ST泰格2008年中期及三季度的Altman-Z得分分別有76.42和33.68之高;S*ST北亞2008年中期及三季度的Altman-Z得分分別為55.33和22.85高分。正是由于龐大的市值使得上文所述的X4過高才會導致了的反常結果。經(jīng)統(tǒng)計，2008年中期40家Altman-Z得分大于1.8的ST公司，X4與Altman-Z得分之比平均值高達234.54%;2008年三季度34家Altman-Z得分大于1.8的ST公司，市值與負債總額之比的平均值也高達193.12%。這也進一步說明我們在利用Altman-Z得分來評價公司的財務健康狀況時，考慮債務權益市價比率在Altman-Z中的比率是非常有必要的。

五、結論與Altman-Z記分法局限性

(一)Altman-Z記分法適用于對中國A股上市公司的破產(chǎn)預警分析

本次金融危機由次貸危機開始，形成了一個去杠桿化的惡性循環(huán)，使得大批公司陷入破產(chǎn)危機。本文通過運用Altman-Z記分法對亞太周邊市場及中國A股市場1000多家上市公司的財務數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算結果表明Altman-Z計分法能有效反映中國A股上市公司的財務健康變化趨勢，從而對上市公司的破產(chǎn)預警進行分析。也正基于此，在金融海嘯余波未了之際，Altman-Z計分法也非常適用于選取構建中國A股上市公司中安全的投資組合。

(二)Altman-Z模型的局限性

1、由于Altman-Z模型以具體的分值將企業(yè)財務健康劃為不同區(qū)間。這種絕對劃分有時會給投資者帶來疑惑。Z得分為2.9與3.1的公司，有可能財務狀況是類似的卻被歸于不同性質。

2、X4(權益市值/債務總額)在Altman-Z得分中的比重必須得到重視。若其影響過大則反映市場預期過高，此Altman-Z得分有效性低。公司的賬面價值與市值/債務總額以及Altman-Z得分之間的比較可以提供凈資產(chǎn)價值，投資者期望以及公司破產(chǎn)風險三方面的信息。

3、Altman-Z模型是一種財務的診斷和分析方法，它的根據(jù)是企業(yè)的財務報表，因此企業(yè)財務報表數(shù)據(jù)的真實性和客觀性也會影響Altman-Z模型的有效性。Altman-Z模型也不能預見到管理失誤，欺詐等引起的經(jīng)營失敗。

4、由于Altman-Z模型中有市值參數(shù)，因此對上市公司的適用性較強，對非上市公司或者市值較難取得的公司就無法運用。因此，Altman-Z模型在證券市場相對不太發(fā)達國家和地區(qū)的廣泛運用，比如中國，就還存在一定局限性。

可以說Altman-Z模型只是投資者評價投資組合的其中一種方法，投資者應該對Altman-Z得分給予足夠的重視，但亦不能忽視表外因素和其他財務指標。

(作者單位:廣東金融學院)