基于Z3 模型的財務風險評價初探
——以X 公司為例

耿曉蘭 孫悅雯

（沈陽化工大學 經濟與管理學院，遼寧 沈陽 110142）

目前，房地產行業從金融紅利時代步入管理紅利時代，“三道紅線”等政策，分別從土地端、房企端和銀行端進行“長效機制”的綜合調節，到目前為止，政策已經形成完整閉環，地產行業穩健發展大環境逐漸顯現，房地產行業進入了一個新舊模式交替轉換的新階段。以X 公司為例來評價其財務風險，進而針對其可能存在的風險提出相應解決措施，確保其可持續發展。

一、X 公司的財務現狀

（一）X 公司簡介

X 公司于1992 年在廣州成立，是一家集開發、經營、銷售于一體的大型上市企業，其開發資質為國家一級。歷經十余年的扎實發展，已于2002 年8 月成功轉變為股份有限公司，并于2006 年7 月在上交所順利掛牌上市，在2018 年將企業更名，并將公司戰略升級為“以不動產投資為主、以綜合服務與不動產金融為翼”的‘一主兩翼’發展戰略，標志著公司戰略方向升級。2021 年9 月公司證券也進行更名操作，至此象征著X公司進入一個新的發展時代。

（二）X 公司經營現狀

在宏觀調控力度加大、行業規模增速普遍放緩的情況下，X 公司聚焦全國多個核心城市，對其進行重點布局。2021 年上半年X 公司的銷售增長與市場發展趨同,城市深耕效果明顯,優勢突出，在此基礎上X 公司更加注重對市場的探索，合理鋪排推貨,搶抓銷售窗口,至此X 公司實現簽約金額和簽約面積同比增長，漲幅分別為27.01%和12%。2020 年X 公司核心銷售地區的成交量也達到了77%，各個地區發展互相牽制、結構穩定，重點城市的銷售金額也遠超百億，城市深耕效果凸顯。

（三）X 公司財務現狀

分析2016—2020 年X 公司財務報表中比較有代表性的財務數據，形成對其財務狀況和經營成果的了解，為財務風險評價做好準備。

從資產上來看，X 公司2016 年資產為46799677.48萬元，2020 年X 公司的資產增至125137491.91 萬元，與2016 年度相比資產多達2.67 倍，但是就2020 年而言，流動資產在總資產中占比90.80%，流動資產中存貨的占比偏高，X 公司可能出現庫存積壓現象，因此對企業的資金管控能力提出了更高的要求。應收賬款從2016 年的161163.21 萬元增加到2020 年的245031.51萬元，可以看出在2016 年到2019 年這個時間段內，2019 年應收賬款出現局部小幅回落，但其它年份在一定程度上都呈現上升態勢，說明企業對應收賬款的掌控能力有了小幅度的改善，但針對目前狀況企業可以采取更合理的方式來轉變應收賬款的管理模式。

從負債上來看，X 公司的負債總額由2016 年的34989482.75 萬元增至2020 年的98473703.51 萬元，負債比重可能相對偏高，由此可以發現X 公司的債務規模在不斷擴大。企業的短期借款和長期借款總體上呈現出波動式上升的態勢，說明X 公司目前的大部分資金來源主要是依靠向銀行借貸資金實現的，就目前的經營模式來看，X 公司正在進行舉債經營，在后續的發展上需要實時跟進利率以及銀行相關政策的變化，針對不同變化不斷地調整企業的經營策略，從而達到防范風險的目的。

從X 公司的利潤表中可以看出歸屬于母公司的凈利潤近五年來逐年上升，由2016 年的1242155.11 萬元上升到2020 年的2894842.99 萬元，增長幅度與2016年相比多達2.33 倍。近五年來，X 公司的營業收入和營業利潤處于穩步上升的狀態，企業近年來發展態勢較穩，盈利能力頗好。

經營活動現金凈流量2017 年數值偏低，主要原因是當年購置了大規模的土地，現金流出較多。投資活動現金凈流量在這五年間一直是外流居多，可以推斷出X公司近年來正在不斷地進行對外投資活動?；I資活動現金凈流量未見明顯的趨勢化，為正值時主要是因為吸入了大量的借款。現金及現金等價物余額2020 年與前四年相比有小幅度下降，但從企業現金流的全局狀況來看，X 公司對現金流在大方向上有著整體把控，不過X公司仍可以繼續采取符合本企業經營策略的相關措施進一步加強對現金流的管理。

二、Z3 模型評價X 公司的財務風險

（一）Z3 模型的相關理論

美國經濟學家Altman 于1968 年，通過探索眾多上市制造企業的多個財務指標，并對從中篩選出的5 個最為相關的財務指標進行了分析和計算，從而創立了Z-score 模型，該模型是一個包含多個財務指標變量的多元線性函數公式，這些指標加權匯總后所得的數值就是Z 分數。隨著經濟的發展該模型也在不斷完善，Altman 于2000 年在此基礎上，提出了符合非制造上市企業的Z3 模型，判別式為：Z3 ＝6.56X1 ＋3.26X2 ＋6.72X3 ＋1.05X4

X1、X2、X3、X4 分別從不同的方面反映了企業的財務狀況，其中X1=營運資本/資產總額，反映一個公司資產的變現能力，X2=留存收益/資產總額，X3=息稅前利潤/資產總額，反映一個公司的獲利能力，X4=所有者權益的市場價值總額/負債總額，它客觀地反映了一個公司的價值變化。Z3 值作為這四個指標的綜合體現，其數值愈高代表企業出現較大財務風險的可能性愈低，反之，則愈高。

當Z3 ≤1.23 時，企業的財務狀況較差，存有較大的財務風險，企業面臨破產的可能性較大；當1.23＜Z3 ＜2.9 時，企業處于“灰色區域”，此時若不及時進行風險管控，企業風險加大的可能性極大，且企業處于此區域本身就存在較大的財務風險；當Z3 ≥2.9時，說明企業的財務狀況較好，未來陷入財務困境的概率較小。

（二）X 公司Z3 模型的選擇理由

Z 模型對于研究企業的財務狀況意義非凡，其中Z3模型對于研究非制造型的上市公司有更強的實用性。相對于單變量模型和其它的分析評價方法而言，Z3 模型具有綜合性強、易于操作的優點。企業運用Z3 模型能夠使高層管理人員及時發現企業在未來可能會出現的財務風險，在一定程度上也能預測此風險是否有惡化的情形。對于企業監管、審計部門來說，可以通過Z3 模型反饋出來的信息，調整監控的側重點，提高監察效率。X 公司是一家規模較大的非制造型上市央企，Z3 模型是其最好的選擇。

三、X 公司財務風險評價

（一）基于Z3 模型X 公司的財務風險縱向評價

Z3 模型運用于X 公司，對相關財務數據進行計算和分析：

由計算結果得出，X1 由0.39 變動為0.31，X2 由0.12 變動為0.1，X3 的數值由0.05 變為0.04，X4 的數值由0.31 變為0.19，這四個數值在五年間都呈波動下降的趨勢，雖在個別的年份出現過小幅度的上升，但難敵大勢。由上述四個數值的變化，不難看出X 公司在償債能力、財務結構和獲利能力方面的表現還有提升的空間。

單個指標的表現難免有失偏頗，Z3 值是上述四個數值的綜合體現，對Z3 值進行分析評價則更顯科學和合理。X 公司的Z3 值自2016 年起至2019 年一直高于2.9，2020 年略低于2.9，這說明X 公司的財務風險管控良好，企業處于相對安全的區域。僅從目前Z3 絕對數值對比中來看，X 公司的財務狀況是良好的，從X公司Z3 值的變化趨勢看，X 公司的財務狀況需要進行適當關注，Z3 值從2016 年的3.7113 下降至2020 年的2.8528，下降的幅度較大，按照這種趨勢和速度，X 公司可能會存在財務風險，企業應保持足夠的警惕，提前制定相關措施，進行事前控制。

（二）基于Z3 模型X 公司的財務風險橫向評價

基于Z3 模型已經對X 公司的財務風險進行了分析，但僅從絕對數值的對比分析中難以充分全面反映出X 公司財務狀況在房地產行業中所處的位置，現選取一定量的樣本，計算出樣本的Z3 值，來對評價的標準做進一步的定義，即用X 公司的Z3 值與樣本的Z3 值做同行業的橫向對比，對X 公司的財務風險評價做進一步分析和完善。為了確保選取的科學性和準確性，在樣本選取過程中，采用了隨機和特定相結合的原則，并且著重保留那些以房地產開發為主或與之高度相關的企業。選取的樣本中有3 家ST 企業，例如ST 松江等以及55 家正常企業，例如，華夏幸福、大悅城等。為了方便進一步的橫向對比評價，現將計算所得房地產行業的Z3 值進行區間化處理，具體情況如下表：

從表1 可以直觀的看出，在這三個區間段內，Z3值小于等于1.23 的房地產企業數量最少，占比最低，但是2020 年由于“三線四檔”這一新規定的提出，該比例直線上升，這說明房地產企業處于警示區的比重越來越多，整個行業目前的財務風險正在加大。在1.23至2.9 這個區間段，企業的數量和所占比重有所增加，平均比重達32.42%，占比相對較大，說明房地產企業處于灰色區域的比重偏大，在財務方面存在較大風險的企業有相當的數量。Z3 值大于2.9 的區間是三個區間中數量最多占比最大的區間，這說明房地產企業中大多數企業的財務狀況是比較安全的，企業發展是良好的。從趨勢變化來分析，我們可以看出房地產行業處于警示區和灰色區的比重自2016 年起至2020 年均呈上升趨勢，處于安全區的比重則呈相反態勢，不同的趨勢變化說明近些年房地產行業整體財務風險在加大，整個行業的發展前景并不明朗。

表1 房地產企業Z3 值各區間分布及比重

X 公司的Z3 值處在大于2.9 的這個區間，但整個行業的大多數企業都處于這個區間，X 公司在此區間內的優勢并沒有很好的體現，另外X 公司這五年的Z3 值與樣本平均值相比，基本都在樣本平均值左右浮動，這說明X 公司對財務風險的防范可能會作為企業日后發展的重點關注領域。

（三）F 分數模型檢驗X 公司財務風險評價

在1996 年，周首華、楊濟華、王平發現了Z 模型存在的局限性，于是，對Z 模型進行了改造，增加了現金流量這一變量，建立了F 分數模型。為進一步檢驗Z3 模型評價的準確性，現運用F 分數模型對X 公司的財務風險做進一步分析驗證其評價。F 分數模型的函數公式如下：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X 4+0.4961X5。其中X1、X2、X4 所用的公式均與Z3 分數模型相同，這里不再贅述，僅對X3 和X5 做補充說明，X3=(稅后純益+折舊)/平均總負債，X5=(稅后純益+利息+折舊)/平均總資產。F 分數模型以0.0274作為臨界值，若企業的F 值低于0.0274，說明了企業所面臨的財務風險較大，企業有很大可能面臨破產，若企業的F 值高于0.0274，則說明目前企業財務狀況良好，企業可以實現持續經營。

從圖1 可以發現，近五年來X 公司的F 值無一不大于臨界值0.0274，這一對比結果表明X 公司目前的財務狀況頗好，財務方面出現危機的可能性極低。X 公司的F 值在近幾年的表現優異，但并不排除隨著時間的變化F 值也有一定幅度的改變，所以針對F 值的變化X公司需要時刻留有一定的危機意識，提前制定相關措施來預防可能發生的財務危機，從而使企業日后可以做到沉穩應對。此時，X 公司不應僅從數值上來判斷企業財務風險的大小，還應關注企業未來財務狀況的變化。通過圖1 的展現和實際的分析，可以發現無論是在絕對數值的對比上，還是在趨勢的變化上，F 值皆與Z3 值保持了高度的一致性，這說明運用Z3 分數模型來對X 公司的財務風險進行評價是十分科學的。

圖1 X 公司Z3 值與F 值變化趨勢圖

四、完善X 公司財務風險管控措施

（一）建立數據驅動下的財務風險預警機制

目前正處于一個大數據時代，建立實時、全面和動態的財務風險預警系統，使其貫穿企業經營的全過程。采用行之有效的數學模型，發現企業存在的風險，并向經營者發出警示。通過大數據計量企業發出財務危機的可能性，從而達到規避財務風險的目的。此外，需要對國家政策及其外部環境進行深入分析，把握趨勢，使企業得到最大的保障。

（二）均衡融資比例拓寬融資渠道，加強金融管理

日前國家針對房地產行業的調控政策頻出，2020年“三線四檔”政策的提出更是對房產企業提出了更高的融資要求，如何在紅線下通過渠道結構優化達成融資需求成為企業融資的首要任務。近年來，房地產行業的融資環境日益收緊，融資壓力日趨沉重，過分依靠銀行貸款來滿足企業資金需求的融資模式已經不再恰當，一改現行的單一融資模式，增強企業的抗風險能力是廣大房地產企業目前在日常經營管理中最應關注的重點。通過分析X 公司公布的歷年財務報告，可以發現X 公司已經形成了以銀行貸款為主，其他融資方式為輔的多元化融資體系，這個融資體系看似完善，但還是要適當關注借款占比問題。拓寬融資渠道只是一方面，更重要的是降低銀行貸款的比重，增加債券和股票的發行量，提升兩者在融資資金中的占比。

（三）深化房產投資項目的可行性分析

房地產公司在項目開發的過程中,資金需求較大且容易受到國家政策變化的影響,所以應對投資項目進行可行性分析，在進行可行性分析時，不宜過于盲目和武斷，對那些高收益高風險的項目可以采取投資組合的策略，不要過分追求收益而孤注一擲，利用其它方式的投資來加以均衡，也不失為一個明智的選擇。企業在進行項目投資前或是否繼續擴大某一項目投資時，要廣泛征集各層次專業人員的意見。

（四）加強房產庫存管理

X 公司的存貨周轉狀況是關注的重點，尤其是在2018 年和2019 年，周轉速率與同行業相比偏低，若不及時采取措施進行干預，可能會在一定程度上影響到企業的整體發展，對此X 公司應該加強存貨的管理，最大限度去除積壓的庫存。市場上不同的房地產企業有不同的銷售政策和定價方法，不同客戶有不同的住房需求，企業可以通過市場調研的方式來了解同行業其它房地產企業的銷售政策和房屋售價，獲悉客戶們的實際需求，據此制定適合于自己的銷售政策和價格標準，特殊時期可以適當降低房屋價格。另外，開發成本是存貨的最主要的組成部分，對開發成本實施控制是降低存貨最直接有效的辦法；同時，企業待售的成品房已足夠多，企業可以適當放緩項目的開發量，對于正在建設的項目可以加速進程爭取盡早完工。

（五）提升品牌信用，建立長期戰略

X 公司在目前的房地產行業中一直處于較為領先的位置，有較好的品牌形象，有較強應對風險的能力以及擁有清晰的戰略目標和堅定的執行能力，但針對目前新出臺的“三線四檔”政策還是需要及時做出調整，建立企業長期發展戰略，堅持“中心城市+城市群”深耕戰略，通過優質的產品與服務輸出不斷增強客戶對品牌的認可，不斷提升品牌信用，用產品品牌信用進行背書獲得資金和支持，實現企業長期發展。