内容摘要:本文从财务危机预警的研究现状入手,分析多元判定模型的原理及应用。随着企业业务范围扩大,收益多元化,收益质量的好坏在财务危机预警中显得尤为重要。本文引入收益质量指标,重新构建多元判定模型,以实现对财务危机更加准确的预警。
关键词:财务预警 财务危机 多元判定模型 收益质量指标
企业出现财务危机,其根本原因是企业获利能力下降,其直接原因是没有足够现金偿还到期债务和正常业务支付。但在国内外的财务危机预警模型中,财务指标主要是根据资产负债表和利润表数据计算的,未把利用现金流量表计算的收益质量指标考虑进去,而收益质量指标对一个企业的生存是至关重要的。
财务危机预警的研究现状
企业财务危机预警,是经过对企业会计报表及相关经营数据的分析,通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化,对企业可能或将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。以发现企业在经营管理活动中潜在的财务风险,并在危机发生之前向经营者发出警告,督促企业管理当局采取有效措施,避免潜在风险演变成损失,起到未雨绸缪的作用。近年来,国外学者针对财务危机预警模型展开了深入而广泛的研究,当前财务危机预警模型概括起来主要有统计模型和人工智能模型两大类。主要方法有:一元判定模型、多元判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工网络模型和联合预测模型。其中影响较大的当属美国学者altman 利用多变量统计分析方法建立的多元判定模型。
在国内,受证券市场发展的影响,对财务危机预警的研究起步较晚。wWw.11665.coM1986年吴世农、黄世忠首次在我国介绍了企业破产的分析指标和预测模型。1990年国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究,并于1999 年出版了企业预警管理丛书。之后我国学者才真正开始了对财务预警的研究,并取得了一定的成果,但主要还是借鉴国外的模型。
多元判定模型
(一)多元判定模型的原理
1968 年,美国ahman 首次使用了多元判定模型分析预测财务困境。多元判定模型的基本原理是:通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量,从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量,获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。运用多元线性判别方程判定二元问题时,可以通过降维技术,仅以最终计算的z值来判定其归属,其构造的线性方程简单易懂,具有很强的实际应用能力。判别方程的形式为z=v1x1+v2x2+…+vnxn。根据判别方程可以把单个企业的各种财务比率转换成单一的判别标准,或称为z 值,根据z 值将企业分为“破产”或“非破产”两类。其中,v1、v2…vn是权数,x1、x2…xn是各种财务比率。
(二)多元判定模型的应用
美国altman 教授将多元判定分析应用到美国企业破产研究中,其研究结论形成了著名的z 值模型:z=1.2x1+1.4x2+3.3x3
+0.6x4+0.999x5。其中,x1=营运资金/资产总额;x2=留存收益/资产总额;x3=息税前利润/资产总额;x4=普通股和优先股市值总额/负债账面价值总额 ;x5=销售额/资产总额。企业破产的判定和预测模型在破产前一年的总体判别准确度高达95%。在实际运用时,z模型通过5个变量(5种财务比率),将反映企业偿债能力的指标(x1、x4), 获利能力指标(x2、x3)和营运能力指标(x5)有机联系起来,综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。一般地,z 值越低企业越有可能发生破产。如果企业的z 值大于2.675,则表明企业的财务状况良好,发生破产的可能性较小;反之,若z 值小于1.81,则企业存在很大的破产危险;如果z 值处于1.81～2.675之间,altman称之“灰色地带”,进入这个区间的企业财务是极不稳定的。
(三)多元判定模型的优缺点
企业管理者通过大量实际预测证明多元判定模型具有很多优点:能包容反映企业财务情况的多项指标;能够包含独立变量;一旦完成建立模型之后,运用相对容易。但是该方法也存在一系列的缺陷:该模型是建立在组内分布为近似正态分布,并且两组的协方差矩阵相等的假设之上的,而在实际中,很难满足这一假设;由于企业规模、行业等存在诸多差异,该模式不具有横向可比性;未把根据现金流量表计算的收益质量指标考虑进去。其中有些指标是受到收益质量制约的,例如资产收益率越高说明企业的获利能力越强,但如果收益质量不好,不但不会降低风险,反而会加大企业的风险。
引入收益质量指标重建多元判定模型
(一)引入收益质量指标后的多元判定模型
引入收益质量指标重建z值模型z=
1.2x1 x6+1.4x2+3.3x3 x7+0.6x4+0.999x5。其中x1 、x2、x3、x4、x5指标不变,x6 为现金营运指数=经营现金净流量/经营应得现金,经营应得现金=经营活动净收益+非付现费用;x7为净收益营运指数=经营净收益/净收益,经营净收益=净收益—非经营收益。引入收益质量指标后z值模型由原来的多元线性函数变为多元非线性函数,但z值的判定区间不变。因为现金营运指数和净收益营运指数的理想值都是1,当现金营运指数和净收益营运指数都是1时,对z的取值没有影响;当现金营运指数和净收益营运指数脱离理想值1时,会使z值预警模型更灵敏。
(二)引入收益质量指标的理由
引入现金营运指数。x1=营运资金/资产总额,是反映偿债能力的指标。一般情况,营运资金越多偿债能力越强,但营运资金也不是越多越好。首先,企业获得的收益停留在应收账款、存货的增加和应付账款的减少,企业的收益并没有全部得到现金,营运资金也有质量优劣之分。其次,在收益一定的情况下,营运资金增加说明企业为取得同样的收益占用了更多的营运资金,取得收益的代价增加了。因此需要在x1后乘以一个收益质量指标现金营运指数x6起到敏感器作用。现金营运指数x6的理想值是1,当收益质量正常的情况下,对该指标值的影响不大,当收益质量很差情况下,该指标值会急速降低,发挥财务预警作用。
引入净收益营运指数。x3=息税前利润/资产总额,是反映获利能力的指标。一般情况,总资产报酬率越大获利能力越强。但也不容乐观,通过分析企业收益的构成可知,企业收益由经营净收益和非经营收益两部分组成,经营净收益是企业的生产经营活动取得的,具有风险低和可持续性,是高质量的收益;非经营收益的来源主要是资产处置和证券交易,资产处置属偶发事项,常常成为企业操纵利润的工具,但不是企业的核心能力,证券交易获利靠的是运气,风险高且不具有可持续性。由此看来,非经营收益虽然也是收益,但不代表企业的收益“能力”。
例如,2001年12月申请破产的美国安然公司,从1997年开始净利润逐年大幅度上升,而经营利润逐年下降,净收益营运指数越来越低。这说明净收益质量越来越差。因此,需要在x3后乘以一个收益质量指标净收益营运指数x7,起到敏感器作用。净收益营运指数x7的理想值是1,当收益质量正常的情况下,对该指标值的影响不大,当收益质量很差的情况下,该指标值会急速降低,发挥财务预警作用。
参考文献:
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