機(jī)械設(shè)備儀表類上市公司多元線性財(cái)務(wù)預(yù)警模型的比較研究

周運(yùn)蘭，徐媛媛

(中南民族大學(xué)管理學(xué)院，武漢430074)

隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加快以及我國市場經(jīng)濟(jì)體制的建立和完善，企業(yè)將面臨更大的復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)性.因此，通過分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型，監(jiān)控企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，防止陷入財(cái)務(wù)危機(jī)就非常必要.2009年之前我國建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型均是應(yīng)用于整個上市公司或是制造業(yè)，沒有建立專門針對行業(yè)大類、行業(yè)子類的財(cái)務(wù)預(yù)警體系，直到2010年也只初步涉及到制造業(yè)、紡織業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等行業(yè)大類，具體到行業(yè)大類下轄的二級子類行業(yè)的研究更少.

中國證監(jiān)會2001年4月發(fā)布了《上市公司行業(yè)分類指引》(以下簡稱“指引”)，以“營業(yè)收入”為標(biāo)準(zhǔn)將我國上市企業(yè)分為農(nóng)林牧漁業(yè)、采掘業(yè)、制造業(yè)等13個大類，制造業(yè)大類下又有食品飲料、紡織服裝皮毛、木材家具等9個子類行業(yè)，這9個二級子類行業(yè)又各有自己下轄的三級子類行業(yè).9個二級子類行業(yè)在生產(chǎn)工藝、流程、管理、資金運(yùn)營等方面各有特點(diǎn)，財(cái)務(wù)指標(biāo)的差異很大，勢必影響到原有財(cái)務(wù)預(yù)警模型的適用性.所以，對財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型系統(tǒng)進(jìn)行行業(yè)子類的細(xì)分研究是很有必要的.

截至2009年11月6日，滬深兩市A股1667家上市公司中1005家屬于制造業(yè)，占到了上市公司總數(shù)的60%［1］.從制造業(yè)各子類上市公司來看，機(jī)械設(shè)備儀表類最多，有272家，加之在出臺的“十大產(chǎn)業(yè)振興政策”中，裝備制造、汽車、船舶三類產(chǎn)業(yè)與機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)幾近相同，可見其地位重要，建立適合機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，對提高預(yù)測該行業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)狀況的精度，以及對于構(gòu)建二級子類行業(yè)、三級子類行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警體系等都具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義.

1 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究設(shè)計(jì)

1.1 研究假設(shè)

本文基于61家機(jī)械設(shè)備儀表類上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對經(jīng)典多元線性財(cái)務(wù)預(yù)警模型——Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型、F分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行了比較分析，又以理論為依據(jù)，提出修正的 F分?jǐn)?shù)模型——F1分?jǐn)?shù)模型.本文研究的機(jī)械設(shè)備儀表類屬于制造業(yè)二級子類，所以可以應(yīng)用Z分?jǐn)?shù)模型和F分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行實(shí)證分析［2］.本文將樣本分為“財(cái)務(wù)狀況正常”和“財(cái)務(wù)狀況異常”兩組公司.

［3］，本文把 ST(公司經(jīng)營連續(xù)2年虧損，特別處理)、*ST(公司經(jīng)營連續(xù)3年虧損，退市預(yù)警，面臨摘盤)、SST(公司經(jīng)營連續(xù)2年虧損，特別處理且還沒有完成股改)、S*ST(公司經(jīng)營連續(xù)3年虧損，退市預(yù)警，還沒有完成股改)的公司都?xì)w為“財(cái)務(wù)狀況異常”公司的樣本，“財(cái)務(wù)狀況正常”公司指沒有被特殊處理的其他上市公司.

1.2 樣本的選取

本文是以機(jī)械設(shè)備儀表類上市公司作為研究對象，財(cái)務(wù)正常企業(yè)樣本的選取采用隨機(jī)抽樣的方法，在417家(截止到2011年4月20日)上市的機(jī)械設(shè)備儀表類上市公司中隨機(jī)選取45家企業(yè).由于財(cái)務(wù)異常公司較少，所以把機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)的16家ST、*ST、SST、S*ST 上市企業(yè)均選做樣本.

本文樣本數(shù)據(jù)均來源于新浪網(wǎng)財(cái)經(jīng)-股票數(shù)據(jù)庫(http://finance.sina.com.cn/realstock/)公開發(fā)布的財(cái)務(wù)報(bào)表.筆者使用Excel辦公軟件建立模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分別計(jì)算得出61家樣本企業(yè)2007～2009年3年的Z值與F值.

2 實(shí)證結(jié)果比較分析

通過比較 Z值、F值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，得出2007～2009年F分?jǐn)?shù)模型對財(cái)務(wù)異常公司、正常公司(非ST、*ST、SST、S*ST公司)預(yù)測的準(zhǔn)確度均高于 ZScore模型，并且F分?jǐn)?shù)模型對財(cái)務(wù)異常公司預(yù)測的處于“灰色地帶”的公司數(shù)量小于等于Z-Score模型，且F值波動的幅度小于Z值，所以F分?jǐn)?shù)模型的穩(wěn)定性高于Z-Score模型.

上述比較分析的結(jié)果表明:Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型和F分?jǐn)?shù)模型在一定程度上適合我國機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警，并且F分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確度高于Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型.F分?jǐn)?shù)模型預(yù)測結(jié)果不理想的原因在于它存在著缺陷［4］，接下來本文試圖在理論上深入分析F分?jǐn)?shù)模型存在的缺陷，并提出改進(jìn)建議，建立更加適用于機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，得出修正的 F分?jǐn)?shù)模型——F1分?jǐn)?shù)模型.

3 F分?jǐn)?shù)模型的評論及F1分?jǐn)?shù)模型的建立

3.1 F分?jǐn)?shù)模型的優(yōu)勢

F分?jǐn)?shù)模型是由周首華、楊濟(jì)華等在Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型的基礎(chǔ)上把現(xiàn)金流量作為預(yù)測變量，并進(jìn)行大量的樣本采集，采用SPSS-X軟件多微區(qū)分分析方法建立起來的財(cái)務(wù)預(yù)警模型.F分?jǐn)?shù)模型對4160家樣本公司財(cái)務(wù)狀況預(yù)測的準(zhǔn)確率為70%.F分?jǐn)?shù)模型的計(jì)算公式［5］為:

其中X1=(期末流動資產(chǎn)－期末流動負(fù)債)/期末總資產(chǎn)，X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)，X3=(折舊+稅后純利潤)/平均總負(fù)債，X4=期末股東權(quán)益/期末總負(fù)債，X5=(利息+折舊+稅后純收益)/平均總資產(chǎn).

F分?jǐn)?shù)模型與Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型中的X1、X2和X4計(jì)算方法相同.F分?jǐn)?shù)模型中X3是衡量企業(yè)創(chuàng)造的全部現(xiàn)金流量可用于償還債務(wù)的能力，X5是衡量企業(yè)的總資產(chǎn)創(chuàng)造現(xiàn)金流量的能力.F分?jǐn)?shù)模型較Z-Score財(cái)務(wù)預(yù)警模型有了改進(jìn)，它不僅延續(xù)了Z-Score模型作為多元線性模型計(jì)算簡便的優(yōu)勢，還加入了現(xiàn)金流量這一自變量，能結(jié)合當(dāng)今上市公司實(shí)際財(cái)務(wù)狀況及其衡量標(biāo)準(zhǔn)的變化，相應(yīng)地改變了5個自變量的權(quán)重，具有一定優(yōu)勢.

3.2 F分?jǐn)?shù)模型的不足與缺陷

3.2.1 缺乏行業(yè)針對性

F分?jǐn)?shù)模型是在Z-Score模型的基礎(chǔ)上做的改進(jìn)，盡管F分?jǐn)?shù)模型是建立在4160上市公司——較大的樣本之上，但是，模型沒有區(qū)分不同行業(yè)間的特殊性.財(cái)務(wù)指標(biāo)存在的差異，缺乏行業(yè)針對性，因此在將F分?jǐn)?shù)模型應(yīng)用到某個行業(yè)時(shí)，需要對模型進(jìn)行改進(jìn)［6］.

3.2.2 缺乏定性因素

F分?jǐn)?shù)模型中缺乏對定性因素(即非量化因素)的分析，財(cái)務(wù)比率不能反映諸如:企業(yè)的人力資源匱乏、資金過度依賴銀行信貸等定性因素.因此，要將定性因素量化，并在建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)予以考慮，進(jìn)而達(dá)到完善財(cái)務(wù)預(yù)警模型，提高預(yù)測精度的目的.

3.2.3 現(xiàn)金流的考慮帶有明顯的局限性

較之Z-Score模型，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型最大的優(yōu)勢就是公式中X3、X5兩個自變量考慮了現(xiàn)金流量，但是，此種考慮帶有明顯的局限性.從會計(jì)角度看:首先，X3、X5兩個自變量雖然考慮了現(xiàn)金流量，但僅限于對折舊的考慮.企業(yè)提取的折舊費(fèi)用屬于企業(yè)創(chuàng)造的現(xiàn)金流，當(dāng)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)可以用計(jì)提折舊費(fèi)用來償還債務(wù)，但是由于其數(shù)額較小，實(shí)在是杯水車薪，難以解決大問題.

其次，X3=(折舊+稅后純利潤)/平均總負(fù)債、X5=(利息+折舊+稅后純收益)/平均總資產(chǎn)，從會計(jì)利潤角度看現(xiàn)金流，由于我國企業(yè)的會計(jì)處理是以“權(quán)責(zé)發(fā)生制”為原則，因此會計(jì)利潤容易被粉飾、被高估.但是，在F分?jǐn)?shù)模型中X3、X5指標(biāo)中都采用會計(jì)利潤作為計(jì)算數(shù)據(jù)，因此，會影響模型預(yù)測的準(zhǔn)確性.但是，如果從以“收付實(shí)現(xiàn)制”為記賬基礎(chǔ)的現(xiàn)金流的角度考慮，就可以避免此問題［7］.因此，從理論上分析，考慮凈現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警模型將更具有可信性，準(zhǔn)確度更高.會計(jì)核算中將企業(yè)現(xiàn)金流分為:經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量、投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量、籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量.而經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量能夠比較全面地反映企業(yè)的經(jīng)營狀況和經(jīng)營成果，因此，建議采用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量作為構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)指標(biāo).

3.3 F1分?jǐn)?shù)模型的建立

綜合以上論述，本文將采用由我國學(xué)者何諧、劉德路、孫永波設(shè)計(jì)的現(xiàn)金流財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系中的“主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率”作為構(gòu)建新模型的自變量［8］.主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/主營業(yè)務(wù)收入，它是反映企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量與主營業(yè)務(wù)收入關(guān)系的指標(biāo)，衡量企業(yè)實(shí)現(xiàn)銷售行為后獲得現(xiàn)金的能力.這一指標(biāo)的最大優(yōu)點(diǎn)在于它排除了壞賬損失的影響.用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量代替會計(jì)利潤，不會被虛增會計(jì)利潤等不真實(shí)信息誤導(dǎo).

通常，主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率這一指標(biāo)越高越好，當(dāng)該指標(biāo)出現(xiàn)負(fù)值時(shí)，表明企業(yè)的經(jīng)營活動出現(xiàn)了現(xiàn)金的負(fù)流入.考慮經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量，加入主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率指標(biāo)，構(gòu)建了修正的F分?jǐn)?shù)模型——F1分?jǐn)?shù)模型為:

其中 X1、X2、X3、X4的含義與 F 分?jǐn)?shù)模型相同，X5=經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量/營業(yè)收入，各自變量的權(quán)重沒有發(fā)生變化.

先將F1分?jǐn)?shù)模型應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備儀表類45家ST、*ST、SST、S*ST 公司和16 家非ST、*ST、SST、S*ST公司，得到F1值，然后通過對該樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得出的F1值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和比較分析，可以得出F1分?jǐn)?shù)模型對公司財(cái)務(wù)的預(yù)測能力，如表1、表2所示.

表1 F分?jǐn)?shù)模型、F1分?jǐn)?shù)模型對財(cái)務(wù)異常公司預(yù)測結(jié)果的比較分析Tab.1 Comparative analysis of the predict results of F-scoremodel and F1-Scoremodel on the abnormal financial firms

通過對表1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的比較分析可以得出:對于財(cái)務(wù)異常公司(ST、*ST、SST、S*ST 公司)，預(yù)測其財(cái)務(wù)異常(F ＜0.0274、F1＜0.0274)，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)模型預(yù)測精度均高于F模型.F1分?jǐn)?shù)模型預(yù)測的財(cái)務(wù)異常的均值為72.92%，高出F分?jǐn)?shù)模型4.17個百分點(diǎn).F1分?jǐn)?shù)模型判斷失誤(即將財(cái)務(wù)異常公司判斷為財(cái)務(wù)正常公司)的比率比F分?jǐn)?shù)模型低6.13個百分點(diǎn).

表2 F分?jǐn)?shù)模型、F1分?jǐn)?shù)模型對財(cái)務(wù)正常公司預(yù)測結(jié)果的比較分析Tab.2 Comparative analysis of the predict results of F-scoremodel and F1-Scoremodel on the normal financial firms

通過對表2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的比較分析可以得出:對財(cái)務(wù)正常公司(非 ST、*ST、SST、S*ST 公司)，預(yù)測其財(cái)務(wù)正常(F ＞0.1049)、F1＞0.1049)，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)模型預(yù)測精度均高于F模型，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)模型預(yù)測準(zhǔn)確的最高比率為82.22%，均值為76.30%，比F分?jǐn)?shù)模型高1.49個百分點(diǎn).并且F1分?jǐn)?shù)模型預(yù)測的處于區(qū)域0.0274≤F1≤0.1049的公司數(shù)量小于F分?jǐn)?shù)模型.F分?jǐn)?shù)模型的誤判率最高為22.22%，誤判率的均值為13.33%;F1分?jǐn)?shù)模型的誤判率最高為17.78%，誤判率的均值為12.59%.F1分?jǐn)?shù)模型誤判率的最高值和均值分別比F分?jǐn)?shù)模型低4.44個百分點(diǎn)和0.74個百分點(diǎn).

4 結(jié)語

上述比較分析的結(jié)果表明:修正后的F分?jǐn)?shù)模型——F1分?jǐn)?shù)模型，采用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量代替會計(jì)利潤，加入主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率指標(biāo)，克服了前述F分?jǐn)?shù)模型在考慮現(xiàn)金流時(shí)所具有的明顯的局限性.因此，修正后的F1分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確度高于F分?jǐn)?shù)模型，比F分?jǐn)?shù)模型更適合于機(jī)械設(shè)備儀表類行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警.

每個行業(yè)都有各自的經(jīng)營特點(diǎn)，應(yīng)分行業(yè)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型.行業(yè)內(nèi)的企業(yè)可以根據(jù)自身的特點(diǎn)，改變該行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型自變量的權(quán)重，建立適合企業(yè)自身的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，建立和完善我國的行業(yè)和企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警體系.

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