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有色金屬行業上市公司應收賬款風險度量研究

2017-03-08 03:24:53朱星漢尹宗成
現代經濟信息 2016年30期

朱星漢++尹宗成

摘要:因為應收賬款是影響有色金屬行業經營狀況的重要因素,所以研究應收賬款風險對企業具有積極意義。本文先從整體市場分析應收賬款風險的基本情況,再提取重要的財務指標,主要從賒銷商等方面入手分析,運用偏最小二乘法分析指標對應收賬款風險的影響。

關鍵詞:有色金屬行業;應收賬款風險;偏最小二乘法

中圖分類號:F275 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)030-000-02

一、行業發展狀況

目前,有色金屬行業雖然在一定程度上比較成熟,但結構仍需要不斷調整以及優化。2012年以來,有色金屬行業供需失衡,投資減少,價格連續下降,使得企業的利潤率也隨之大幅下跌,生產經營存在困難。我國是全球有色金屬市場的重要組成部分,由于多種因素的作用,行業發展正處于困境之中[1]。而應收賬款是公司流動資產的重要組成部分。隨著社會主義市場經濟的不斷發展和經濟體制改革的進一步深化,應收賬款數額明顯增多,在企業流動資產中所占的比重也越來越大[2][3]。對于現代企業,應收賬款作為一種信用和營銷手段在一定程度上提高了企業的競爭力,增加了銷售量,促進了利潤增長,但賬款的拖欠亦是很多企業被拖垮的重要原因之一[4]。如何能夠把應收賬款管理好,提高資金周轉速度,提高資金利用效率率,增加企業的凈收益,最大限度地提高應收賬款投資的效益,使企業價值達到最大化,已經成為企業管理層高度關注的熱點問題。

二、應收賬款風險度量模型的構建

1.模型選擇

本文采用偏最小二乘法進行分析。1983年,偏最小二乘法產生于化學領域,現在已經被大家廣泛應用于各個方面。由于把應收賬款風險作為單因變量,所以分析m個x與y之間的關系。首先,從x中提取一個主成分t1,從y中提取u1,t1由m個x線性表示,并且使t1盡可能具有代表性;其次,對t1和u1進行回歸分析,當模型達到所需精度時結束運算,否則繼續選取t2和u2,直到模型達到標準為止。此時,把提取的t1,t2等組合起來表達y,使得m個x和y的關系可以用回歸方程表述。

2.模型假設

在模型建立前,還需要提出幾個假設。

假設1:各個說明性變量與應收賬款風險之間呈線性相關。這種假設來源于歷史經驗,通常是默認的。

假設2:短期內宏觀環境沒有發生較大變化。主要包括:第一,政治和法律因素沒有較大變動。第二,有色金屬的市場需求平穩。第三,市場經濟的利率波動比較平穩。第四,國內整體信用機制沒有較大變動[5]。通常來說,短期內宏觀環境比較穩定,假設成立。

假設3:公司的組織結構等沒有發生變化。短期內,一個公司的管理層次和董事、高級管理人員等基本不變,而且它的生產銷售、財務狀況等也沒有較大波動。因此,這條假設也成立。

假設4:如果公司賒銷商的財務狀況和非財務狀況具有相似性,則它們的還款能力也相似[6]。因此,我們可以利用歷史數據來預測未來賒銷商還款情況。

假設5:根據二八原理,假設少數賒銷商的欠款占應收賬款總數的大部分。

3.模型指標的選取

第一,從宏觀角度考慮,短期內公司所面臨的宏觀環境一般不發生變化。所以,不能選取宏觀環境作為研究指標[7]。

第二,從自身角度考慮,公司的生產經營狀況影響著應收賬款風險。但是,短期內公司的自身因素沒有顯著變化。所以,公司自身因素也不能作為研究指標。

第三,公司的下游企業是影響應收賬款風險最具代表性的成分。一般情況下,公司的應收賬款回收情況與賒銷商的還款能力成正比。當賒銷商具備良好信用,及時還款時,公司的應收賬款回收迅速,風險也隨之降低[8]。

第四,應收賬款自身也是影響應收賬款的主要成分[9]。

綜上所述,我們通過賒銷商、應收賬款自身等與有色金屬公司的關系選取參數,由于條件限制,只考慮財務方面影響。把財務指標分為3類:償債能力、營運能力、盈利能力。其中,償債能力分為:流動比率X1、速動比率X2、現金比率X3、現金流量比率X4、資產負債率X5。營運能力分為:應收賬款周轉率X6、存貨周轉率X7、流動資產周轉率X8、總資產周轉率X9。盈利能力分為:銷售凈利率X10、總資產凈利率X11、權益凈利率X12。

三、應收賬款風險度量模型的應用實例

1.樣本公司簡介

甲是一家生產有色金屬的上市公司,大部分賒銷商處于鋼鐵行業。A屬于國內大型鋼鐵公司,而且是甲公司的最大賒銷商,對甲的應收賬款影響重大。由于近幾年財務報表使用者對應收賬款周轉率的逐漸關注和頻繁使用,以及應收賬款回收率的獲取難度大等原因,本文選取A公司2014年1月份至2016年6月份共10個季度的財務指標作為自變量X,從過去到現在按序號1至10號排列,并且把甲企業每季度應收賬款周轉率作為Y,得到表3-1。

2.回歸方程構建

這里使用SIMCA-P軟件進行PLS分析。偏最小二乘法包括主成分分析、典型性分析和多元線性回歸,而且對多重共線性、樣本量小以及因變量多的數據能夠很好地處理。

(1)擬合模型

軟件按照交叉有效的原則,自動進行擬合,從自變量X中提取了1個t。R2Y代表著模型擬合后Y變量(因變量)的變化,Q2代表著通過模型可以被預測的Y變量的變化。R2Y和Q2值接近1.0,說明建立了一個很好的模型。

(2)識別特異點

選取2個PLS成分分析,如果出現特異點,需要重新擬合。從軟件生成的T2橢圓圖可以看出,不存在位于圓圈外的點。因此,模型的擬合效果是好的,沒有特異點。

(3)結果分析

由軟件得到回歸方程如下:

其中,現金流量比率、資產負債率、應收賬款周轉率、流動資產周轉率、總資產凈利率與應收賬款回收率呈正相關,其中總資產凈利率影響最大。而剩余自變量對應收賬款回收率具有負向作用,其中總資產周轉率的作用最大。

四、總結

毋庸置疑,面對目前比較困難的經濟形勢,有色金屬行業上市公司要想獲得發展,必不可少的要進行賒銷,這也必然導致應收賬款的產生。本文對有色金屬行業應收賬款的風險度量進行了初步探討。先分析整體市場的應收賬款的風險情況,再提取重要的財務指標,主要從賒銷商入手分析,運用偏最小二乘法研究參數對應收賬款周轉率的影響。但是模型存在一定局限,比如只考慮主要賒銷商,沒有考慮客戶的信用情況等。在有色金屬行業應收賬款風險問題日益突出的情況下,本文希望為風險度量提供一些幫助

參考文獻:

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