基于現金流量組合的我國上市公司財務預警分析

王曉 唐蔭軍

摘要：現金流量在企業財務分析中的作用越來越受到重視，將其作為財務預警指標也被越來越多的學者所認同。從財務危機預警理論出發，選取能夠反映企業財務安全的現金流量指標，具體分析企業的經營、投資以及籌資三個方面的現金流量數據，通過建立判別函數來探索不同現金流量組合對于上市公司財務預警方面的顯著作用。

關鍵詞：現金流量組合；財務危機預警；判別分析；Fisher判別

作者簡介：王曉（1985-），男，山東費縣人，北京英大長安風險管理咨詢有限公司；唐蔭軍（1973-），男，廣西桂林人，北京英大長安風險管理咨詢有限公司，高級工程師。（北京 100052）

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）06-0217-03

面對經濟全球化的沖擊，中國上市公司正面臨著前所未有的考驗，不斷有企業因財務危機而陷入困境甚至破產。事實上，財務危機的產生是一個漸進的演變過程，若能及時發現相應的風險因素并主動應對，也可能安全度過危機，財務預警不失為有效的應對手段。財務預警是指以財務會計信息為基礎，監測敏感性預警指標的變化，對財務風險進行實時監控，以起到預警作用。

目前國內外財務預警研究成果中大部分是從上市公司的盈利、營運、償債和發展等方面來研究的。通常是先利用ST、*ST和非ST公司的數據建立數學模型，并進行驗證，然后再運用該模型預測其他上市公司的財務狀況。周首華等人在Altman的Z分數模型的基礎上進行改進，引入現金流量變動情況指標。張友棠分析基于現金流量基礎的現金盈利值和現金增加值指標，并以此為基礎構建財務危機預警指數測度系統和分析系統。蔣飛鴻在上市公司現金流量的財務預警作用分析中，指出營業現金流量對于財務預警的重要作用。敬文舉、廖才高從現金流量信息子系統、現金流量指標體系子系統、現金流量困境特征分析子系統、現金流量財務預警模型子系統及現金流量財務預警對策子系統五個方面入手，來探討現金流量的預警作用。

本文擬根據我國上市公司具體財務狀況，結合前期研究成果，從現金流量不同組合的角度來探索現金流量對于財務預警的影響。

一、財務模型設計

關于企業財務危機的判斷標準，目前國內并沒有定論，大多數企業依然繼續經營，如投資者不能事先了解公司是否處于財務危機，很可能造成較大的投資風險。再者，由于非上市企業的數據很難收集，因此分析財務預警只能從上市公司下手。本文將被實施*ST作為出現財務危機的標準，需要指出的是，這里的*ST是指中國證券監督管理委員會規定的警示存在終止上市風險，特別處理的“狀況異常”的上市公司。

1.理論依據

本文采用判別分析模型進行判別，判別函數采用Fisher系數，運用統計分析軟件SPSS 11.5進行分析研究。判別分析是根據觀察或測量到的若干變量值，判斷研究對象如何分類的方法。其主體思路是根據選取的財務指標構造判別函數，計算得出公司的判別得分，從而判斷出研究對象的所屬類別。

判別函數的一般形式是：

其中，Z是判別分數，x是由反映企業財務狀況的各個變量組成的向量，a為判別系數。

根據Fisher線性判別模型，可計算出兩類樣本的均值和，判別點則根據對稱分類原則確定：

最后，將每個企業的Z分值與判別點進行比較，若Z>則判為健康企業，否則判為財務困境企業。

2.樣本的選取

本文選取了2010年、2011年和2012年三年首次被*ST的76家公司，并選擇了相應的健康的76家非ST公司作為配對樣本。為使樣本具有可比性，所選的樣本都是A股上市企業，同時剔除了因非財務問題而被*ST的公司以及上市不足三年的公司。

3.指標的選取

表1 變量指標一覽表

指標類別 變量 說明（CF1-CF7均為虛擬變量）

現金流組合指標 CF1

CF2

CF3

CF4

CF5

CF6

CF7 若經營現金流為負、投資現金流和籌資現金流為正，則是1，反之為0

若經營現金流和籌資現金流為負、投資現金流為正，則是1，反之為0

若經營現金流和投資現金流為負、籌資現金流為正，則是1，反之為0

若經營現金流和投資現金流為正、籌資現金流為負，則是1，反之為0

若經營現金流和籌資現金流為正、投資現金流為負，則是1，反之為0

若經營現金流為正、投資現金流和籌資現金流為負，則是1，反之為0

若經營現金流、投資現金流和籌資現金流均為負，則是1，反之為0

比率指標 X1

X2

X3

X4

X5 流動比率

資產負債率

資本保值增值率

凈利潤增長率

總資產周轉率

經營現金流量、投資現金流量和籌資現金流量三個指標均可能為正值或負值，因此存在八種可能的現金流量組合。不同組合代表著企業不同的財務表現，因此可以考慮將八個現金流組合作為解釋變量。為了提高判別率，還分別從償債能力、盈利能力、經營發展能力和資產管理能力等方面增加了幾個主要的比率指標，即一共選擇了12個指標來探索其對預警的作用，如表1所示。為研究方便，本文把*ST公司定為1類，正常的非ST公司為0類。

4.預警模型的建立

設被ST當年為T期，ST前一年、兩年和三年分別為T-1年、T-2年和T-3年，為從指標中獲取有關總體的信息，應對指標進行檢驗。由于總體分布未知，所以只能進行非參數檢驗，本文采用的是曼-惠特尼U檢驗法。曼-惠特尼U檢驗主要通過兩組樣本平均秩的研究來判斷兩組獨立樣本來自的兩總體分布有無顯著差異，通過其Z值和sig的值可以判斷指標之間是否存在顯著性差異，結果如表2所示。

表2 非參數檢驗表

變量 Z值 Sig.（2-tailed）

T-1年 T-2年 T-3年 T-1年 T-2年 T-3年

CF1 -.830 -1.419 .000 .406 .156 1.000

CF2 -2.609 -2.491 .000 .009 .013 1.000

CF3 -.257 -.728 -1.581 .798 .467 .114

CF4 -.312 -1.304 -.936 .755 .192 .349

CF5 -2.112 -3.051 -1.514 .035 .002 .130

CF6 -.327 -0.848 -.800 .743 .396 .424

CF7 -.724 -2.184 -.386 .469 .029 0.700

X1 -4.252 -2.675 -1.548 .000 .007 .122

X2 -4.228 -2.430 -.905 .000 .015 .366

X3 -9.266 -8.894 -3.689 .000 .000 .000

X4 -5.765 -9.627 -2.847 .000 .000 .004

X5 -3.593 -2.705 -1.443 .000 .007 .149

由表2可以看出，在現金流量組合指標中，T-1期*ST企業和非ST企業在CF2和CF5這兩個指標上存在顯著差異，因為其sig.<0.05拒絕原假設，同理在T-2期CF2、CF5和CF7這三個指標上也存在顯著性差異，而T-3期現金流量組合指標則不存在顯著性差異，這也隱含著在T-3期的判別率會不理想。表3是進行判別分析時判別方程中的各變量的系數。該表是未標準化的典型判別函數系數表，計算判別分數時使用原始自變量。

表3 Fisher判別系數

年份 變量 分類

0 1

T-1 CF2 .491 2.412

CF5 2.074 1.086

X3 3.097 1.278

X4 -.010 -.055

Constant -2.867 -1.355

T-2 CF2 .222 2.661

CF7 .788 2.316

X3 2.348 1.598

X4 -.003 -.014

Constant -2.154 -1.735

T-3 CF3 1.567 .694

Constant -.810 -.716

由表3的判別系數表可以得到不同時期判定*ST公司與非ST公司的依據。

T-1期，*ST公司判別函數為：

非ST公司判別函數為：

T-2期，*ST公司判別函數為：

非ST公司判別函數為：

T-3期，*ST公司判別函數為：

非ST公司判別函數為：

同時由表3可知，在非參數檢驗中存在顯著差異的指標，在判別函數中也有其顯著的作用。

用樣本數據進行檢驗，可得到模型的正確率，輸出結果如表4所示。

表4 模型判別矩陣

分類 預測值 正確率 綜合正確率

非ST *ST

T-1年 非ST 71 5 93.4% 82.9%

*ST 21 55 72.4%

T-2年 非ST 72 4 94.7% 70.4%

*ST 41 35 46.1%

T-3年 非ST 11 65 14.5% 54.0%

*ST 5 71 93.4%

表4顯示了模型檢驗的兩類錯誤，第一類是將ST公司誤判為非ST公司的概率，第二類是將非ST公司誤判為ST公司的概率。根據表4中對原始樣本進行判別分類的結果，可以看出T-1期的判別正確率最高，第一類錯誤率為27.6%，第二類錯誤率僅為6.6%；其次是T-2期，第一類錯誤率為53.9%，第二類錯誤率僅為5.3%；相比之下，T-3期的正確率不太理想，第一類錯誤率為6.6%，第二類錯誤率卻達到了85.5%。

二、結論

第一，對于公司會不會陷入財務危機，在出現危機的前兩年現金流量組合指標還是有明顯差異的，特別是CF2指標在T-1期和T-2期都存在顯著的差異，在后面的Fisher判別系數中在前兩期依然都有CF2這個指標。根據搜集到的數據可知，非ST公司和*ST公司相比，現金流量組合符合CF2的*ST的公司較多，而健康的公司大多屬于CF5組合。一般來說，企業現金流量除需要維持正常的運轉外，還需要保證充足的現金來補償長期經營性資產的折舊和攤銷，另外要儲備充足的資金以支付到期債務、利息及股利。特別是商品經營、勞務提供占比較大的公司，充沛的現金流量是其正常運轉的關鍵。若凈現金流量為正值，則說明企業能夠正常運轉。企業主要的收入來源于經營活動，經營現金流為負，說明企業不一定能夠保持企業現金流的供應，對于企業的正常經營以及處理應急情況而言是不利的。

第二，投資現金流量分為對外投資、對內實體資產投資現金流量。投資活動與經營活動相比，投資活動現金流出與流入基本上不同步，故分析投資現金流量就必須考慮時間因素。若特定時期，投資現金凈流量為正值，代表生產擴大能力較強；若為負值，則代表投資規模相對擴大但回報和變現能力需要進一步提高，或者是當期投資較大但收益未當期顯現。

第三，一般來說，企業發展過程中籌資是必要的，籌資所得現金流應該滿足公司經營、投資等活動的需要。通過分析企業經營、投資等活動的現金流量，可以分析得出需要籌資的時機、所需金額等，以便及時為企業經營、投資提供充足的現金支持。當經營、投資等活動可以產生大量現金時，籌資所得現金應及時用于清償貸款，從而節省利息支出。若籌資凈現金流量為正值，表明融資能力較強。若籌資凈現金流量為負值，一方面可能代表著企業債務較輕，盈利水平較好，應收賬款回收較快，另一方面也可能意味著企業經營已經惡化，融資效果較差，具體還需要結合損益表進行分析。在T-2期，CF7指標也有明顯差異，根據所找的數據發現有些*ST的公司在被處理的前兩年現金流組合屬于CF7，即經營、投資和籌資全為負，說明企業已經處在危機的邊緣，在第二年也就是T-1年企業為了免于被處理盡力改善自己的經營，但是相當困難，因此企業也難以逃脫被處理的命運。

第四，判斷企業是否會陷入財務危機，筆者認為主要還是應該關注經營現金流數據。正常的公司不管現金流量屬于什么組合，只要具有正的經營現金流，在一定程度上就說明企業經營屬于正常。

第五，本模型的判別率在可接受范圍內，且越接近被處理的時期，判別率越高。現金流組合指標對財務預警來講只是個輔助指標，本文的創新之處就在于給決策者提供一個新的財務預警指標，但在具體的運用中還應結合一些財務比率指標同時進行分析，這樣能更全面地反映企業的財務狀況，提高判別率。

三、本模型的局限性

雖然本文是從現金流組合方面進行財務預警，但只研究了其在財務預警中的判別作用，其他方面的作用還有待進一步研究。另外，本模型的不足之處在于對T-3期的判別率很低。對于決策者而言，越早能預測到公司是否被處理越好。一般而言，對被處理的前三年公司還是有征兆的，因此對T-3期的預測模型有待改進。

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（責任編輯：孫晴）