基于現金流的上市公司財務預警的描述性統計分析

摘 要：隨著我國經濟的發展和國際化進程的加快，上市公司面臨的環境更加復雜，文章從現金流的角度分析了滬市865家上市公司的流動性、財務彈性、獲取現金的能力和收益質量等，從分析中發現，很多上市公司的現金流與利潤和收益都存在不配比性。從現金流分析得出的結論與收益角度得出的結論存在明顯的差異，企業存在很大的不確定性。

關鍵詞：現金流 財務預警 描述性統計

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2015）05-094-02

隨著我國經濟的發展和國際化進程的加快，上市公司面臨的環境更加復雜，隨之給其帶來的不確定性和風險更加缺乏預測性，企業要面對來自于全球的金融風險，只要稍微不慎可能就會面臨倒閉。在這種先求生存再謀發展的環境下，分析我國上市公司存在的潛在風險、分析風險存在的潛在原因與影響因素、準確判斷上市公司財務危機的程度、避開或化解上市公司可能出現的財務危機，保證上市公司財務運行正常，就顯得越來越重要。

一、基于現金流的財務預警研究綜述

運用個別財務比率對財務危機進行預測這種做法是由Fitzpatrick于1932年提出的。后來，Beaver在此基礎上提出了較為完整的單變量分析法。在眾多多元線性判別模型中，典型代表當屬美國阿爾曼教授于1968年建立的Z分數模型，不但方法簡單而且精確度高，所以這個模型被西方企業一直沿用至今。1980年，Ohlson首先提出來條件概率模型。1992年，Salchenberger等使用了人工神經網絡模型對金融企業進行了財務失敗的判斷。1994年，Altman、Marco和Varetto也使用了這種方法對意大利的企業進行了財務失敗的判斷。這些研究分析的結果都比線性判別模型的效果要好。更有一些國外學者把兩種以上的模型結合使用以建立聯合預測模型。如2000年韓國的B.S.Ahn等將粗糙集理論與神經網絡方法結合起來，2001年英國的Feng YuLin和Sally McClean將四種財務預警的方法結合起來。這些研究的結果表明，在同等的條件下，聯合多種模型的預測結果會比單一的預測結果好。在這些預警的模型中都逐漸引入了現金流。

國內對財務預警系統的研究起步較慢，但目前也有不少學者在該領域的研究上取得了一定的成績。1996年周守華等在阿爾曼模型的基礎上提出來F分數模型。1999年，陳靜對財務數據進行了單變量分析和多元線性判別分析。2000年，張玲建立的二類線性判別模型獲得了超前4年的預測結果。2001年，楊保安等人建立的人工神經網絡模型更是獲得了與實際情況基本一致的實驗結果。

對于一個健康、有序、正在成長中的上市公司來說，經營活動產生的現金凈流量是正數，投資活動產生的現金凈流量是負數，籌資活動產生的現金凈流量是正負相間的。

二、樣本與變量選取的原則

（一）樣本選取的原則

本研究選取滬市截止2012年4月20日XBRL公布的865家上市公司作為樣本數據，在選取樣本時，主要遵循了以下幾個原則：

第一，剔除了滬市截止2011年4月20日XBRL尚未提交XBRL文檔的上市公司；

第二，在對上市公司進行數據分析時，剔除了年報中沒有披露現金流或各項現金流信息披露不全的上市公司；

第三，為了消除異常數據對研究結果的影響，異常數據剔除，異常數據主要包括公司沒有披露基本每股收益、凈利潤、現金流、營業利潤等或披露得不全面的。

（二）變量選取的原則

變量在選取的過程中，主要圍繞著與現金流有關的變量，參考國內外學者的研究結果，主要選取了四大類變量，包括流動性分析的三項指標：現金流動負債比、現金債務總額比、現金利息保障倍數；獲取現金能力的三項指標：銷售現金比率、每股經營現金凈流量、全部資產現金回收率；財務彈性的兩項指標：現金滿足投資比率、現金股利保障倍數；反映收益質量的兩項指標：凈利收現率和營業利潤收現率。

三、基于現金流的上市公司財務預警的描述性統計分析

（一）各項現金流的總體分析

1.經營、投資、籌資活動產生的現金凈流量。通過對選取的865家樣本經營活動產生的現金流量的絕對數分析，得出如下的統計表：

從表1可以看出，在選取的865家上市公司中，有20.92%的上市公司其經營活動產生的現金流是負數，有45.78%的上市公司其投資活動產生的現金流是負數，有39.88%的上市公司其籌資活動產生的現金流是正數，從其現金流的絕對數的角度可以看出，這些不在健康、正常、持續發展的公司中。

2.上市公司流動性分析。以現金流反映上市公司流動性的指標主要包括新近流動負債比、現金債務總額比和現金利息保障倍數?，F金流動負債比。該指標反映的是以本期經營活動凈現金流量來償還短期債務的比率，在企業正常、持續、健康發展的情況下，由經營活動產生的現金凈流量首先要滿足經營活動所需要的現金流量，用此指標作為償還債務的基礎將更安全、更有效；現金債務總額比，該指標用以衡量企業用年度的經營活動凈現金流量來償還全部債務的能力，能反映出企業長期償債能力；現金利息保障倍數，該指標是指經營現金凈流量為利息費用的倍數，此指標比收益基礎的利息保障倍數更可靠，因為實際用以支付利息的是現金。通過對滬市865家上市公司的分析發現得出如下的統計結果：

從表2的統計分析結果可以發現，大部分上市公司的流動結果與運用收益的方法分析出來的結果得出的結論都存在很多的差異，其經營活動產生的現金流無法滿足企業償債和支付利息費用的需要。

3.獲取現金能力的統計分析。獲取現金能力的指標主要有銷售現金比率、每股經營現金凈流量、全部資產現金回收率。銷售現金比率是指企業經營活動產生的現金凈流量與銷售額的比重，該比率反映了美元銷售收入獲取現金流量的能力，其數值越大，表明企業的收入質量越好，資金利用效果越好；每股經營現金凈流量指標反應了經營活動現金凈流量與普通股股數的比重，每股能分得的營業現金流；全部資產現金回收率指標是經營現金凈流量與全部資產的比率，該指標反映了企業全部資產產生現金凈流量的能力，該比值越大越好。

從表3的統計分析結果可以看出，在選取的樣本中，可以發現，滬市上市公司絕大部分公司獲取現金的能力都比較弱，都存在一定的風險與不確定性。

4.財務彈性的描述性統計分析。以現金流反映公司財務彈性的指標主要包括現金滿足投資比率和現金股利保障倍數。現金滿足投資比率表明企業經營產生的現金滿足資本支出與存貨增加和發放現金股利的能力，其值越大越好，比率越大，資金自給率越高；現金股利保障倍數是指經營活動凈現金流量與現金股利支付額之比，支付現金股利率越高，說明企業的現金股利占結余現金流量的比重越小，企業支付現金股利的能力越強。從選取的樣本中，能夠獲取第一項指標的公司有728家，能夠獲取第二項指標的數據有136家，描述性統計分析結果如下：

在對滬市上市公司財務彈性分析時，滿足比率計算第一項指標的樣本有728家，滿足第二項指標的有136家，從統計分析的結果可以發現，絕大部分的公司經營活動產生的現金流是無法滿足公司投資的需要的，同時，對現金股利的保障也有30.88%的公司無法滿足。

5.收益質量的描述性統計分析。以現金流為基礎反映上市公司收益質量的指標有凈利收現率和營業利潤收現率。凈利收現率反映公司凈利潤中現金收益的比重，即公司凈利潤對現金流貢獻的大小；營業利潤收現率指標中的經營現金流量和營業利潤都對應于公司正常經營活動，因此有強的配比性，該比率一般應大于1。通過對滬市2012年上市公司的財務數據分析，得出如下的描述性統計分析結果：

從表5的描述性統計分析結果可以發現，2012年滬市上市公司有58.78%的公司經營活動所創造的利潤提供的現金貢獻很小；由于經營活動的現金流與營業利潤兩者有很強的配比性，因此從分析結果可以看出，有62.15%的滬市上市公司的盈余質量是低劣的，存在著一定的不確定性或風險。

四、結論

從統計分析的結果可以發現，很多上市公司雖然在利潤或每股盈余都很高，但是分析其現金流就發現，上市公司總體上現金流的狀況并不好，無法保證公司正常、健康、有序的發展，存在潛在的危機和不確定性，因此公司在日常發展過程中，不能只關注公司的利潤和收益，要更多地實現收益與現金流的比較與分析，以發現公司潛在的不確定性和風險。

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（作者單位：中國人民銀行昆明中心支行會計財務處 云南昆明 650021；作者簡介：宋哲，注冊會計師，研究方向為會計信息與風險管理。）（責編：賈偉）