淺議非上市國有企業財務風險量化模型的構建方向

紀曉明

國網福建省電力有限公司

淺議非上市國有企業財務風險量化模型的構建方向

紀曉明

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隨著中央國資國企改革力度的加大，國有企業未來面臨市場競爭經營壓力增大。宏觀經濟發展進入新常態，產業結構調整升級的背景下，國有企業發展過度依賴于原有的壟斷優勢，在未來市場化改革中面臨的財務風險勢必將顯著加大，迫切需要研究構建適用的財務風險量化模型，適應改革和發展的趨勢，做好財務風險應對與管控。下面從國內外對財務風險量化模型的研究情況，探索非上市國有企業財務風險量化模型的構建方向。

一、國外研究現狀

國外對財務風險量化模型研究開展較早，主要可分為單變量財務預警模型、多變量財務預警模型、邏輯回歸模型。

(一)單變量財務預警模型

1966 年，威廉.比弗研究提出5個最具代表性的財務指標：資產收益率=凈收入/資產總額、債務保障率=現金流量/ 負債總額、資產負債率=負債總額/資產總額、營運資本資產比率=營運資本/總資產、貼現率。研究結果顯示債務保障率指標對失敗公司財務狀況具有較強的預測能力。

(二)多變量財務預警模型

1968 年，Altman首次提出多變量財務預警模型：Z-Score模型，是應用較為廣泛的財務預警模型，公式如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

Altman經過計算Z值，將企業財務風險情況劃分為三個區域：當Z值大于2.99時劃入安全區域(safe zone)、當Z值介于1.81至2.99時劃入灰色區域(grey zone)、當Z值小于1.81時劃入危險區域(distress zone)。Altman在1977年、2000年對該模型進行了兩次修正。1977年修正模型由于涉及商業機密，具體系數未予以公布。2000年形成了適用于非上市公司和適用于非制造業上市公司財務失敗的Z模型。其中適用于非上市公司的公式為：

其中，Z為判別函數值；X1代表營運資金/資產總額；X2代表留存收益/資產總額； X3代表息稅前利潤/資產總額；X4代表股東權益賬面價值/負債賬面價值總額；X5代表銷售收入/資產總額。

當Z值大于2.9時劃入安全區域(safe zone)、當Z值介于1.23至2.9時劃入灰色區域(grey zone)、當Z值小于1.23時劃入危險區域(distress zone)。

(三)邏輯回歸模型

1984 年，Zmijewski建立了Probit多元概率比模型，假設企業樣本服從標準正態分布，企業破產概率為p且可用財務指標線性解釋，通 過極大似然函數求參數，根據下列公式求破產概率：

如果p大于0.5，則企業破產可能性大，為破產型；反 之企業經營正常，為正常型。

二、國內研究現狀

國內對財務預警研究主要分為單變量財務預警模型、多變量財務預警模型、功效系數法、邏輯回歸模型，國內學者結合研究成果對國外模型系數進行調整和優化。

(一)單變量財務預警模型

1999 年，陳靜在Beaver研究的基礎上，結合Fisher線性判定分析方法，建立了單變量判定模型。預警指標的研究：陳靜著重分析了四個財務指標—流動比率、總資產收益率、凈資產收益率和資產負債率。研究得出流動比率和資產負債率預測準確率最高。

(二)多變量財務預警模型

陳靜1999年在Altman研究的基礎上，進行二元線性的判定分析，建立了多變量模型。預警指標的研究：選取樣本同單變量模型，指標選取比單變量模型多了兩個財務指標—總資產周轉率和營運資本/總資產，研究得出預測準確率隨著宣布日的增大而降低。

1996 年，周首華、楊濟華在對Altman的Z模型修正的基礎上，引入了新的自變量—現金流量，構建了F 分數模型。

F分數模式方程式以0.0274為臨界點：若某一特定的F分數低于0.0274，則將被預測為破產公司；反之，若F分數高于0.0274，則公司將被預測為可以繼續生存的公司。

(三)功效系數法

功效系數法又叫功效函數法，它是根據多目標規劃原理，對每一項評價指標確定一個滿意值和不允許值，以滿意值為上限，以不允許值為下限，計算各指標實現滿意值的程度，并以此確定各指標的分數。再經過加權幾何平均進行綜合，從而評價被研究對象的綜合狀況。單項指標評價分數=60+(該指標實際值-該指標不允許值)/(該指標滿意值-該指標不允許值)x40，功效系數法雖然是一種企業績效評價方法，但已被用于公司財務風險預警的實證研究。

(四)邏輯回歸模型

2001 年，姜秀華、孫錚建立 Logistic回歸模型。預警指標的研究以42家ST和非ST公司作為樣本，選取13個原始財務指標，最終篩選出4個指標—股權集中系數、短期借款/總資產、其他應收款/總資產、毛利率。研究得出前一年財務危機預測準確率在 80%以上。

三、非上市國有企業財務風險量化模型構建方向

針對非上市公司財務風險預警研究涉及較少，從國外研究看，2000年，Altman對其1968年發布的Z-Score模型進行進一步修正時，提出了針對非上市公司的適用模型；在國內研究方面，部分學者利用功效系數法進行財務風險預警研究，選用指標組合由于不涉及股東權益市場價值衡量，可運用于非上市公司財務風險量化。國有非上市企業，不存在破產或ST的情況，也即不存在顯性直接可取的財務失敗樣本，現有財務風險預警研究的最關鍵步驟：區分財務失敗樣本與財務正常樣本難以直接進行判斷。針對非上市國有企業，財務風險量化模型構建方向可借鑒目前ST上市公司的判斷條件，以非上市國有企業連續兩年出現虧損作為財務失敗與財務正常的區分標準，財務風險預警模型選用現有可利用的非上市公司模型，即阿特曼Z-Score模型與功效系數法互相參照，統計模型計算結論對財務失敗樣本預測的準確率，并據此提出相應的風險應對策略。