鋼鐵行業上市公司財務預警分析

◆王 萍

鋼鐵行業上市公司財務預警分析

◆王 萍

鋼鐵行業在我國國民經濟中的地位非常重要，已經成為非常重要的產業部們，為宏觀經濟的發展作出了突出的貢獻。該行業的發展不僅有助于經濟增長，并且其關聯效應也比較大，有助于帶動其他產業部們的發展。2012 年至 2015 年，在增加值中，鋼鐵行業工業產值的比重分別達到了14.85 %、12.24 %、12.89 %和13.58%。雖然2009年的次貸危機使得我國的經濟環境發生了非常大的變化，鋼鐵行業的發展也遇到了前所未有的挑戰，但是總的來說，鋼鐵行業在國民經濟中的地位依然無法撼動。基于此，如果不能處理好鋼鐵行業面臨的財務風險，會使得該行業的發展遭受嚴重影響，并且也會對資本市場、投資者和社會造成影響。

上市公司；鋼鐵；財務預警；經營失敗

一、引言

作為我國企業中，非常特殊的群體，上市公司的地位非常重要，也是證券市場得以健康發展的基礎，伴隨著我國資本市場的發展，上市公司的規模和數量都在不斷擴大。到2014年為止，我國在國內交易所上市的公司共有3713家，進行交易的股票也達到了2589支，市價總值與流通市值分別為50981.5億元和21657.6億元，二者分別相當于國內生產總值的27.96%和35.87%。與此同時，上市公司的經營狀況直接關系到宏觀經濟的穩定以及健康發展。

上市公司的經營質量如果發生下降或者經營失敗必然會影響到各利益主體，不僅有可能使得上市公司的經營陷入困境，還有可能影響到債權人和股東，并且會對企業員工以及關聯企業和政府機構等帶來很大影響。

二、企業財務危機預警理論

伴隨市場經濟的發展，企業經營失敗的問題非常普遍，再加上企業體制機制和管理方面等的影響，企業如果不能很好的規避風險，非常容易造成經營失敗。而企業經營如果出現經營失敗的情況，很容易影響到多方利益主體，使得企業的經營陷入困境，并且會對債權人和員工以及上下游企業的經營造成巨大影響，甚至還有可能造成社會資源的浪費，給社會福利帶來損失。所以，研究企業的失敗問題對于企業的發展來說非常重要，并且該問題也已經成為學術界與實業領域非常關注的話題。根據國外的安然、世通以及國內的三九、德隆的情況來看，雖然都屬于比較典型的企業經營失敗的案例層，但是對其的分析并不徹底，沒有涉及到問題的根本所在。國外對于企業經營失敗所進行的研究非常早，并且現階段所取得的研究成果主要集中在探索和完善預測技術和模型方面，以更好的發揮其應用價值。基于此，筆者先全面總結了企業經營失敗的理論，然后據此逐漸形成了影響企業經營，造成企業經營失敗的理論體系，并為進行該方面的研究做了理論鋪墊，同時也并且彌補了學術領域的空白。

（一）單變量分析模型（UAM）。針對企業經營失敗的預警所進行的研究最早開始于上世紀30年代。最初進行的有關失敗預測的技術，其研究的內容主要是單變量分析模型（Univariate Analysis Model），并對企業的財務危機進行預測。采用這一方法的主要步驟有確定樣本的選擇即選好失敗企業的樣本，然后確定配對樣本即正常企業的樣本，再獲得二者的相關的變量，并且還要注意結合年度和大小等因素，來確定排列的順序，最后再確定分割點，要求其能夠使分類誤差的百分比最小，以此作為進行分類的標準，來預測樣本。比弗在進行研究時，使用的是成對抽樣方法，根據美國情況選擇了從1954年到1964年之間失敗和成功的企業，數量均為79個，并且還確定了30個財務指標，并預測其有效性，確定好最佳的區分點以及可以進行區分的財務指標。根據這一模型能夠得出，在五年前要破產的企業都會得到比率的預警，并且這些比率具有非常快的惡化速度，綜合所有比率來看，能夠進行有效預測的比率主要是：

1.債務保障率=現金流量/債務總額；2.資產負債率=負債總額/資產總額；3.資產收益率二凈收益/資產總額；4.資產安全率=資產變現率一資產負債率。

（二）多變量判別模型（MDA）。多變量判別模型通常是對各組的指標所存在的一些差異進行分析和解釋，并以此為基準構建判別函數，并要求案例的選擇要能夠體現出相互排斥的特征，也就是說案例的選擇也要同時具備多個方面的特征信息，然后再分析其未知屬性，然后得出相應的結果，同時還要根據這些結果，來進行判別分組。

該模型的函數形式如下所示：

Y=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+········+anXn

在該式中，Y是判別指標，鑒于方法的不同，其既有可能是概率，也有可能是分值，而xl，x2，x3，……xn等是對研究對象特征變量的反應；a1；，a2，a3……an等，則反映的是各變量的系數，即為判別系數。

應用該種模型來預測企業的發展，做的最好的當屬紐約大學教授Edward.Altman，其于1968年就已經發現并提出了Z值模型，并于1977年提出了ZETA模型。

1.Z值（Z Score）模型

Altman在進行研究時選擇了美國在1946年至1965年間的破產和非破產的公司，均為33組，將其作為研究樣本，然后運用上述模型對企業的財務風險預警進行分析，并且使用了22個，總共五大類財務比率，然后再使用逐步判別分析法，篩選出預測能力較好的財務比率，構建出判別函數，同時將上述步驟所得的財務比率看出是綜合性的指標，運用數理方法建立起Z值（ZScore）模型，然后得到判別分值，來確定所要判別的對象的風險性。得到的結果如下所示：

Z=1.2XI+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.OX5

上式中自變量的內涵分別是：

Z：綜合判別分數

X1：營運資金/資產總額

X2：留存盈余/資產總額

X3：息稅前利潤（EB工T）/資產總額

X4：股東權益的市場價值/總負債的賬面價值

X5：銷貨凈額/資產總額

X1是對企業規模和折現能力的反映，倘若企業運營資本不斷減小，則可以說明企業的資金周轉存在問題。

X2是對企業累積獲利能力的反映。期末留存盈余主要取決于企業的累積稅后利潤，該比率與企業經營歷史有關。企業經營失敗的風險與該值呈反比例關系。

X3是總資產息稅前利潤率，EBIT是指扣除債務利息與所得稅之前的正常業務利潤，不包括非正常業務利潤。

x4的分母為流動負債與長期負債的帳面價值之和。

2.ZETA模型

Altlnan， 在進行研究時選擇了1969年到1975年美國企業企業的數據，樣本為111家企業，然后采用科學的方法對Z值模型進行修訂，并構建出第二代模型，也就是“ZETA模型”。得出如下結論：

ZETA=AXI+BX2+CX3+D戈+EX4+FX5+GX7

Altman為確保知識產權，只對其中的七個變量進行了公布，而對具體的系數則進行了保密，因此，職能用字母進行代替。

X，：稅息前收益/資產總額。它是指公司息前、模型中的七個變量分別為：

稅前收益占總資產的比率，該比率在評估公司經營狀況好壞方面是非常有用的指標。

(作者單位：新疆財經大學)