從國(guó)內(nèi)外企業(yè)的發(fā)展歷史來(lái)看,企業(yè)危機(jī)往往首先是從財(cái)務(wù)管理環(huán)節(jié)爆發(fā)和體現(xiàn)出來(lái)的,因此建立和完善企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系,對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展具有重要的意義。
財(cái)務(wù)危機(jī)是指企業(yè)現(xiàn)金不足以清償?shù)狡趥鶆?wù)。財(cái)務(wù)危機(jī)具有巨大的危害性,輕則使企業(yè)無(wú)法正常經(jīng)營(yíng),重則使企業(yè)陷入破產(chǎn)清算的境地。而傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)(即會(huì)計(jì)比率類指標(biāo))在判斷企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)方面存在明顯缺陷:一是資產(chǎn)的賬面價(jià)值與未來(lái)變現(xiàn)價(jià)值不一致,不能反映資產(chǎn)質(zhì)量的高低;二是利潤(rùn)的實(shí)現(xiàn)并不等于相關(guān)經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)已經(jīng)完全流入企業(yè),應(yīng)收項(xiàng)目的數(shù)量和質(zhì)量直接影響到利潤(rùn)的實(shí)現(xiàn);三是由于“會(huì)計(jì)戲法”的原因,使會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)容易失真?；谏鲜鋈毕?單憑這些財(cái)務(wù)指標(biāo)往往難以對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),甚至可能誤導(dǎo)企業(yè)管理者,使其過(guò)分追求獲利能力而忽視實(shí)際支付能力?，F(xiàn)金流量指標(biāo)可以在很大程度上克服上述缺陷,同時(shí)現(xiàn)金流量類指標(biāo)還具有其獨(dú)特的預(yù)警效果,因此本文在指標(biāo)選取過(guò)程中,選取了大量的現(xiàn)金流量指標(biāo),以達(dá)到較好預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的目的。越來(lái)越多的研究發(fā)現(xiàn),非財(cái)務(wù)類指標(biāo)在預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況時(shí)發(fā)揮著重要作用,因此本文在研究過(guò)程中選用了部分非財(cái)務(wù)類指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警研究,以期達(dá)到更好的效果。
二、文獻(xiàn)回顧
Fitzpartick(1932)最早利用一元判定模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果發(fā)現(xiàn)凈利潤(rùn)/股東權(quán)益、股東權(quán)益/負(fù)債這兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)差別能力最強(qiáng);Beaver(1968)運(yùn)用一元判定預(yù)警模型進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),除了可以采用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè),公司股票價(jià)格的變化也可以用來(lái)對(duì)財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測(cè)。Altman(1968)首次將多元判別分析的方法引入到財(cái)務(wù)預(yù)警模型中。他從22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中篩選了5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了Z值模型來(lái)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警;Frydman(1985)首次采用遞歸分割模型來(lái)研究企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)問(wèn)題,并在企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的背景下將其與判別分析法進(jìn)行比較,取得了較好的預(yù)測(cè)效果。
國(guó)內(nèi)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究起步較晚。20世紀(jì)八十年代開始,國(guó)外的財(cái)務(wù)預(yù)警研究與應(yīng)用成果被逐漸引入到國(guó)內(nèi)。陳靜(1999)以37家ST公司和27家健康公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立了一元判別分析,研究認(rèn)為流動(dòng)比率和負(fù)債比率的判別精度較高;吳世農(nóng)、盧賢義同樣運(yùn)用一元判別模型分析財(cái)務(wù)困境出現(xiàn)前5年這兩類公司的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的差異;刑精平(2004)以利益相關(guān)者的行為作為研究變量建立了預(yù)警指標(biāo)體系,研究發(fā)現(xiàn):利益相關(guān)者的行動(dòng)具有明顯的次序關(guān)系,同時(shí)僅部分相關(guān)利益者能及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)征兆,并采取合理的措施;萬(wàn)希寧、王艷在基于非財(cái)務(wù)類指標(biāo)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)模糊預(yù)警模型中設(shè)計(jì)采用了償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、內(nèi)部控制四個(gè)方面的非財(cái)務(wù)類指標(biāo),獨(dú)辟蹊徑,對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境從非數(shù)據(jù)方面進(jìn)行預(yù)測(cè);馬若微利用粗糙集與信息熵相結(jié)合的方法刪除冗余指標(biāo),然后根據(jù)熵權(quán)法確定所篩選指標(biāo)的權(quán)重,得到指標(biāo)體系,然后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行困境預(yù)警,取得了較好的預(yù)警效果;孫潔、李輝、張萌(2009)分別使用了T檢驗(yàn)、逐步判別分析法和容許度及方差因子進(jìn)行指標(biāo)的篩選,然后運(yùn)用多分類器組合財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)警,研究發(fā)現(xiàn),多分類器組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度優(yōu)于單分類器預(yù)測(cè)模型。
三、實(shí)證分析
(一)樣本及指標(biāo)體系。樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所和深圳證券交易所官方網(wǎng)站及和訊網(wǎng),選取2007年被特別處理的42家制造業(yè)公司作為危機(jī)公司樣本。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,剔除了2家由其他因素導(dǎo)致“ST”和數(shù)據(jù)不全的公司,ST公司樣本變?yōu)?0個(gè)。因上市公司被特別處理是基于t-1期年度末財(cái)務(wù)報(bào)表,故本文以2006年年報(bào)財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)為條件屬性值,以2007年是否被ST為決策屬性值,并選取2006年年報(bào)經(jīng)營(yíng)正常的40家制造業(yè)公司作為配對(duì)公司。指標(biāo)體系由會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)、現(xiàn)金流量類指標(biāo)和非財(cái)務(wù)類指標(biāo)組成,其中包括14個(gè)會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)、14個(gè)現(xiàn)金流量類指標(biāo)和2個(gè)非財(cái)務(wù)類指標(biāo)。
(二)屬性約簡(jiǎn)及規(guī)則提取。運(yùn)用粗糙集對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,需要對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。根據(jù)財(cái)務(wù)比率的實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義及離散化算法,對(duì)每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)值按其屬于不同的區(qū)間分為不同的類別。如將流動(dòng)比率劃分為[0,0.5],(0.5,1],(1,2.5],(2.5,*),并分別賦值1、2、3、4;其他財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)根據(jù)類似辦法進(jìn)行離散化處理。本文采用基于粗糙集理論的軟件工具rosetta完成屬性約簡(jiǎn)。
分析共得到148條約簡(jiǎn),在此基礎(chǔ)上運(yùn)用rosetta產(chǎn)生相應(yīng)的預(yù)警規(guī)則。在未做出任何限定的情況下,rosetta將所有可能的規(guī)則都顯示出來(lái)。本研究中共產(chǎn)生10196條規(guī)則。在這些規(guī)則中有一些是有效規(guī)則,而另外一些并無(wú)典型性。為了提高預(yù)警規(guī)則的有效性及精確度,本文按照以下原則對(duì)指標(biāo)進(jìn)行過(guò)濾:acc(→)≥0.95,cov(→)≥0.05,sup(→)≥4,共篩選出9條規(guī)則。未出現(xiàn)的指標(biāo)表示運(yùn)用此預(yù)警規(guī)則時(shí)無(wú)需考慮此屬性。如果樣本的現(xiàn)金比率(%)∈(0,0.5]、資產(chǎn)負(fù)債率>70%、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率<0.5、權(quán)益凈利率<0,且營(yíng)業(yè)付現(xiàn)率<0.8時(shí),不用考慮其他指標(biāo)就可以推斷出該樣本是財(cái)務(wù)危機(jī)公司,其他規(guī)則的判別依此類推。
(三)預(yù)警結(jié)果的檢驗(yàn)。為驗(yàn)證所篩選出的規(guī)則的有效性,我們從2005年被特別處理的機(jī)械制造類上市公司中隨機(jī)抽取12家公司作為危機(jī)公司樣本,并按照相同的配對(duì)原則選擇12家健康公司作為配對(duì)樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下:根據(jù)這9條預(yù)警規(guī)則可以判別出所抽取的12家財(cái)務(wù)狀況健康公司,對(duì)財(cái)務(wù)健康公司的判定精度為100%;可以判別出11家財(cái)務(wù)狀況陷入危機(jī)的公司,而將1家財(cái)務(wù)狀況陷入危機(jī)的公司錯(cuò)判為財(cái)務(wù)健康公司,判定精度為91.67%;從總體來(lái)看,24個(gè)樣本公司中,能夠正確判定的有23家公司,判定精度為95.83%。可以看出,該判定規(guī)則體系能夠以很高的精度判定公司的財(cái)務(wù)狀況,具有很高的參考與應(yīng)用價(jià)值。
四、結(jié)論
首先,會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)基本覆蓋了企業(yè)資本經(jīng)營(yíng)周轉(zhuǎn)全過(guò)程的盈利能力、資產(chǎn)管理和償債能力這幾個(gè)方面。具體分為以下三類:償債能力指標(biāo)(資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)運(yùn)資本配置比率、流動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、速動(dòng)比率)、資產(chǎn)管理指標(biāo)(應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、盈利能力指標(biāo)(權(quán)益凈利率、資產(chǎn)凈利率、銷售凈利率)。一些學(xué)者認(rèn)為,會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)反映的是過(guò)去發(fā)生的事情,是歷史數(shù)據(jù),并且很容易受管理者操縱,因此不適合以此為基礎(chǔ)建立預(yù)警指標(biāo)體系。但上述研究結(jié)果表明:科學(xué)篩選的會(huì)計(jì)比率類指標(biāo)對(duì)反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況有不可辯駁的優(yōu)越性,而財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)獲取的方便性和基于統(tǒng)一財(cái)會(huì)制度的可比性,更說(shuō)明其作為財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型基本指標(biāo)的不可替代作用。
其次,由于現(xiàn)金流量能夠綜合地反映企業(yè)在一定時(shí)期的財(cái)務(wù)狀況的變動(dòng)情況,能夠準(zhǔn)確地提示企業(yè)盈利的質(zhì)量,并且現(xiàn)金流量指標(biāo)幾乎不受管理者主觀歪曲的影響,因此在財(cái)務(wù)困境預(yù)警中發(fā)揮著重要的作用。本文設(shè)計(jì)和采用了一些能夠反映現(xiàn)金流量狀況的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)困境的研究,而研究表明,規(guī)則中現(xiàn)金流量類指標(biāo)發(fā)揮了重要作用,同時(shí)發(fā)現(xiàn)營(yíng)業(yè)付現(xiàn)率的重要性位列第一位,在重要性程度上卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前者。
再次,非財(cái)務(wù)指標(biāo)中的資產(chǎn)規(guī)模,亦具有比較重要的作用。不同規(guī)模的企業(yè)具有不同的營(yíng)運(yùn)特點(diǎn),其獲利能力、成長(zhǎng)能力和籌資能力不具有可比性,大企業(yè)可以獲得規(guī)模效益,但資本和資產(chǎn)的增長(zhǎng)速度不可能像小企業(yè)一樣快,如果不同規(guī)模企業(yè)都使用相同的指標(biāo)、同一模型,預(yù)警結(jié)果將很失去意義。
建立我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型是一項(xiàng)龐大和系統(tǒng)的工作,本文只是對(duì)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)模型構(gòu)建的階段性和嘗試性研究。在進(jìn)行寫作過(guò)程中,也發(fā)現(xiàn)了本文研究問(wèn)題的疏漏和所得結(jié)論的局限性,概括為以下幾點(diǎn):(1)將ST公司與非ST公司按照1∶1進(jìn)行配對(duì)選擇樣本,這種配對(duì)顯然與現(xiàn)實(shí)不符;(2)由于筆者知識(shí)體系的局限性,在初選指標(biāo)時(shí),入選指標(biāo)數(shù)量不夠充分,特別是非財(cái)務(wù)類指標(biāo)數(shù)量過(guò)少。同時(shí),在研究中發(fā)現(xiàn),許多學(xué)者對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行篩選,以檢驗(yàn)指標(biāo)的顯著性、共線性等,但由于目前理論界對(duì)篩選原則的研究還處于初始階段,而檢驗(yàn)的目的又是一定原則的體現(xiàn),因此筆者未對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行篩選,但這一思路給筆者下一步的研究方向給予了啟示。
(作者單位:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)研究生學(xué)院)
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