劉金鷺 張啟君 彭會敏



摘 要:文章從銷售百分比法的角度,以家電零售業典型公司蘇寧易購為例,對其2019年的資金需求量進行估測,并將預測結果與蘇寧易購2019年的半年報和三季報籌資計劃進行對比,分析其中差異。在進行案例分析之后,通過觀察銷售百分比法的使用過程,分析銷售百分比法存在的局限性。在上述分析的條件下再對其進行改進模式的展望分析,在考慮貨幣時間價值條件下提出修正百分比法和動態平均法兩種改進模式。
關鍵詞:銷售百分比法資金需求量蘇寧易購
一、緒論
銷售百分比法是對企業資金需求進行合理預測的一種易懂而常用的理論方法,其提前預設資產負債表和利潤表中的敏感性資產、敏感性負債與銷售額之間存在穩定的比例關系,同時假設非敏感項目不會隨著銷售額變化。根據上述的穩定比例關系,在知道銷售額的前提下,對敏感性資產以及敏感性負債進行預測,在此基礎之上,利用會計恒等式計算出企業所需外部融資額。
文章在第二部分詳細介紹了銷售百分比法在企業實際的資金需求量預測應用中應當考慮的幾個假設和所需的指標,然后以蘇寧易購為例,利用最近五年的數據對2019年的籌資額進行了測算和分析,再根據蘇寧易購所披露的籌資計劃,對預測的理論結果與實際情況的差異進行分析。此后分析誤差出現的原因,在排除計算誤差的基礎上,對銷售百分比法的缺陷進行了進一步的分析,從假設條件角度尋找到銷售百分比法應用的局限性,再基于此視角對銷售百分比法的應用提出了改進的思路。
二、資金需求量的預測理論
計算資產負債表各項銷售百分比的來源主要有兩個,一個是原始版本資產負債表,一個是管理用財務報表,各項計算百分比的方法可按企業歷史數據確定,也可以按基本期間各項和銷售百分比確定。
根據各個不同項目的銷售百分比,來進行計算預測期間的敏感資產和敏感負債的金額。
計算預測期間將增加的留存收益。要計算預測期間的留存收益,必須指定預測期間銷售收入、預測期間凈銷售利率和股東股息支付率。
預測外部融資需求。
三、案例分析——以蘇寧易購為例
1.蘇寧易購資金需求量計算背景
蘇寧易購上市于2004年,所屬板塊為家電零售行業。蘇寧作為家電零售的巨頭,所采用的發展模式可以概括為“類金融”模式。
本文選取了蘇寧易購從2010年-2019年資產負債表中的數據,數據計算方式按照常規的內源融資、債權融資以及股權融資三種融資方式的公式計算:內源融資包括公司盈余公積與未分配利潤,債務融資根據大多數公司的情況,一般選取短期和長期借款以及應付債券作為衡量標準;股權融資則用股本和資本公積之和來計算。
下表是蘇寧易購2010年-2018年內源融資與外源融資的對比情況。
然后與外源融資進行分析,可以看出債務融資呈現上升趨勢,而股權融資的占比有下降趨勢。
從基期2010年開始,債券融資占比開始逐漸增加,短短五年之間,從占比僅1.71%升至27.56%的水平,融資比例與股權融資不相上下。盡管在2016年債權融資占比有下降趨勢,但總體來看,蘇寧使用債權融資的趨勢呈上升趨勢,可以說明蘇寧在逐步利用負債經營的財務杠桿效應,提升每股收益。
此外,根據蘇寧在2015年的增發預案(實際增發為2016年)上可以了解,這一年蘇寧進行了股票增發,使得股權投資的占比激增。
概括地說,到2019年為止,三種融資方式的占比趨于相近,說明蘇寧用多種融資方式來平衡資本結構,逐步發揮各種融資方式的優勢。
2.蘇寧易購2019年資金需求量計算
(1)計算財務預算需求的準備
由2014年-2018年的三季報和年報數據可知,一般三季報營業收入占年報的70%,目前2019年三季報已經公布,小組通過2014年-2018年的三季報占年報營業收入的平均值估計2019年的營業收入為2848.22億元。
(2)籌資部分計算及預測
①根據銷售百分比法對蘇寧易購2019年的財務報表進行預測,具體預測過程不再贅述,根據預測資產負債表可得預測2019年的資產總額為1768.03億元,自發增長的負債為532.76億元,并根據利潤表預測的銷售增長率為5.16%。
②計算蘇寧外部融資需求,留存收益增加額
蘇寧易購外部融資需求額:
銷售額為2018年預計銷售額;預計銷售額為2019年的銷售額;
PM為2018年的銷售凈利率;D為2018年的股利支付率。
(3)預測結果分析與總結
基于蘇寧易購2019年的預測銷售額,本文計算出留存收益增加額為134.72億元,但留存收益未必能滿足公司的資金需求,因此,本文計算了公司所需的EFN,具體數值為66.96億元。這部分融資額是采用股權融資還是債券融資,討論如下:
公司去年通過六次發行公司債券募集到90億元,說明公司采用長期債務的形式滿足了資金需求;根據2019年1月25日公司披露了一份股票回購計劃,計劃的內容是以自有資金集中競價回購流通股股份,截止到2019年8月15日耗資9.99億元已完成回購;同年8月16日,公司又披露了一份以自有資金回購股票的計劃,截止到最新的回購公告(2020年3月3日),已回購了3.55億元的股份。與此同時,根據2019年的半年報內容,并未發現公司在2019年發行新的債務進行融資。二者結合反映出公司在2019年不僅不需要外部融資,而且還在積極利用自有資金進行回購。
究其原因,初步估計有兩個方面。其一是2019年的預測銷售額存在較大偏差;其二是2018年的長期借款能夠滿足2019年年度的資金需求。
四、銷售百分比法的局限性及改進分析
1.銷售百分比法的局限性
銷售百分比法的使用有較為嚴苛的前提條件,這也是這種方法最大的局限性,以下是這種方法的一些假設條件:
(1)假定資產、負債、費用等敏感項目與銷售額有一定的正比關系。然而,企業的資產負債表和利潤表預測里并非所有項目都是敏感項目,一些固定項目可能并不隨著銷售額的變化而變化,但是銷售百分比法沒有考慮這些項目的存在,這也導致從預測銷售額推測的敏感項目的值偏離實際的數值。另外,敏感項目和非敏感項目的區分不是絕對的。
(2)假設企業在每一年的盈利水平和股息支付政策是穩定的。從損益表的視角來看,假設費用對銷售額的比率、稅率、股息支付率是一定的。因此,預計年保留利潤增長與銷售額成比例增長。然而,由于企業內外經濟環境很難保證一成不變,所選取的財務指標在預測期間很大概率會不斷變化,所以上述提到的假設經常會與實際情況不符。
(3)用銷售百分比法從短期貸款、長期貸款等債務性融資中求出EFN,只考慮了債務融資的成本。但如果企業存在較大的財務風險,其債務融資成本可能會高于股權融資。
(4)銷售百分比法采用的多是賬面價值,沒有考慮貨幣的時間價值因素。
2.銷售百分比法的改進
(1)修正銷售百分比法
這種方法在一定程度上對銷售百分比法過于嚴苛的假設進行了調整,其基本思路如下:
①與銷售百分比法的步驟相似,都是對預測期的銷售額進行合理的預測,這里分為定量分析和定性分析兩種思路,因為這部分與文章的核心相關性不強,因此不再贅述。
②因為銷售百分比法沒有考慮貨幣時間的因素,所以這里的修正思路是使用現金流折現的思路,使用名義利率作為折現率,將預測年度所發生的項目折現回預測的會計年度,從而緩解貨幣時間因素的誤差。
③對資產負債項目與銷售額的關系也不是通過單純的比例計算所得,而是通過相關軟件,對兩者的關系進行回歸分析,進而得出擬合效果最好的比率。
④在第三步的基礎上,對各項目回歸的可決系數進行比較,選取可決系數>0.8的項目,這些項目可以初步定為敏感性資產或者敏感性負債。這種方法在一定程度上緩解了銷售百分比法區分敏感性資產和敏感性負債的主觀性因素,使得最后的計算結果誤差相對減小,也更具說服力。
⑤在預測出銷售額的基礎上對外部融資額進行估測。
(2)動態平均法
這種方法也是在考慮到貨幣時間價值基礎上進行的測算。其折現方法與上述修正銷售百分比法類似,這里不再贅述。兩者最大的區別在于對于各期的銷售收入和資產負債表項目測算之后,將終值取平均數,然后再計算比例。
這種方式在一定程度上緩解了異常年份的影響,其核心原理也是回歸,采用平均的手段使得算得的銷售收入與資產負債項目的比例與實際情況更加符合。但是這種方法也存在自身的弊端,如果公司的銷售額在近年份出現大幅度的變動,這需要得到關注和解釋,但是平均之后很可能讓財務人員丟失對新數據的敏感性,從而對新變動失去應有的重視。
五、結論
文章對蘇寧易購2019年資金需求量的測算以及與實際情況的對比,對銷售百分比法的應用和局限性有了更進一步的理解。
在案例分析結果的基礎上,文章在排除了計算誤差之外,對銷售百分比法本身的缺陷進行了深度剖析,從假設條件的角度挖掘了這種方法的局限性,并根據這些現存的局限性,對這種方法提出了兩種改進意見,兩種都是考慮到貨幣時間價值的改進方法,其中修正銷售百分比法使用的是回歸的方式對資產負債項目與銷售額之間的比例關系進行計算,而動態平均法是將銷售額折算之后進行平均處理,以降低異常值的影響。盡管兩種改進措施可能依然存在一定的缺陷,但這也是對企業資金需求量計算的一種擴展思路,需要研究者進一步的實踐研究,以得出更加合適的測算企業資金需求量的方法,為中國企業利用籌資發展壯大助力。
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