Jkaqmj對上市公司虧損的財(cái)務(wù)預(yù)警信號的研究

1、生命是永恒不斷的創(chuàng)造，因?yàn)樵谒鼉?nèi)部蘊(yùn)含著過剩的精力，它不斷流溢，越出時(shí)間和空間的界限，它不停地追求，以形形色色的自我表現(xiàn)的形式表現(xiàn)出來。泰戈?duì)枌ι鲜泄咎潛p的財(cái)務(wù)預(yù)警信號的研究蔣屏 范昕 蔣屏，1958年出生，教授，碩導(dǎo)。主要研究方向：財(cái)務(wù)管理 范昕，1976年出生，碩士研究生。專業(yè)方向：財(cái)務(wù)管理(對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院，100029）摘要 本文隨機(jī)抽查了四家機(jī)械行業(yè)上市公司的有關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),運(yùn)用單變量模型進(jìn)行分析，得出在企業(yè)虧損前其獲利能力指標(biāo)對每股收益的影響較大。通過多變量分析建立判定方程，得出可通過截止點(diǎn)預(yù)測企業(yè)虧損的可能性關(guān)鍵詞 上市公司 預(yù)警信號 單變量分析 多變量分析1 引言自

2、1998年推出上市公告預(yù)虧制度以來，虧損企業(yè)頻頻出現(xiàn)。1999年度，58家公司發(fā)布預(yù)虧公告，其中，新虧損的公司竟達(dá)34家，占58.62%。在2000年，發(fā)布中報(bào)的公司共有721家，其中，滬市388家，深市333家，虧損中報(bào)62家。自科龍電器2000年12月22日公布了2001年報(bào)的第一份預(yù)虧公告以來，2000年上市公司預(yù)虧家數(shù)就呈現(xiàn)出迅速壯大的勢頭。截至2001年2月28日，滬深兩市共有86家上市公司發(fā)布了預(yù)虧公告，滬市39家，深市47家。從目前公告的虧損情況以及年報(bào)公布的進(jìn)程來看，2000年上市公司虧損的家數(shù)在絕對數(shù)上將有望再創(chuàng)歷年新高，換而言之，上市公司的虧損面正呈現(xiàn)出逐步擴(kuò)大的勢頭面對如

3、此大范圍、大規(guī)模的虧損，必然對投資者、企業(yè)、乃至股市、宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利的影響。既損害投資者的利益，又弱化企業(yè)的素質(zhì)和競爭力，阻礙證券市場優(yōu)化資源配置功能的實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而危及國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。作為投資者，如何能獲取滿意的投資回報(bào)率？作為管理者，如何能預(yù)先警覺到企業(yè)的問題，防患于未然，提前作好企業(yè)的長期戰(zhàn)略和發(fā)展規(guī)劃，使企業(yè)不斷發(fā)展？目前國內(nèi)無論在理論和實(shí)踐方面的研究都較少。因此我們試圖利用單變量模型和多變量模型對上市公司虧損企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表及相關(guān)經(jīng)營資料進(jìn)行分析，從財(cái)務(wù)方面對企業(yè)虧損問題進(jìn)行研究。希望能夠借此給廣大的投資者和企業(yè)管理人員提供一定的預(yù)警作用。 2 研究程序及方法2.1虧損企業(yè)樣本（sam

4、ple）的選取我國上市公司的虧損速度較快，分布較廣，其中，機(jī)械、電子和房地產(chǎn)行業(yè)更是虧損企業(yè)的聚集區(qū)。為了使結(jié)論具有可比性，我們考慮了行業(yè)特點(diǎn)、產(chǎn)品生命周期以及可能選取的樣本情況，本文在虧損企業(yè)中隨機(jī)選取了4家機(jī)械制造業(yè)的上市公司作為樣本進(jìn)行分析，它們分別是（600806）昆明機(jī)床，（0025）st特力a，（600691）東新電碳和（600610）st中紡機(jī)。由于上市公司的中報(bào)未經(jīng)審計(jì)，其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可信度自然會大打折扣，所以本文僅采用公司的年報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以取得較大的可信度和實(shí)用性。2.2 單變量分析單變量模式是用個(gè)別財(cái)務(wù)比率來預(yù)測財(cái)務(wù)危機(jī)的模型，當(dāng)模型中所涉及的財(cái)務(wù)比率趨勢惡化時(shí)，通常是企

5、業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的先兆。 采用單變量模式分析企業(yè)虧損的實(shí)質(zhì)就是找到與企業(yè)虧損相關(guān)性較大的指標(biāo)，可以通過線性回歸來完成。2.2.1數(shù)據(jù)的收集本文分析時(shí)所使用的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是從和訊網(wǎng)上（www.homewa）下載的，在和訊網(wǎng)上可以查詢到每個(gè)上市公司年報(bào)、中報(bào)的財(cái)務(wù)報(bào)表，包括資產(chǎn)負(fù)債表，損益表和現(xiàn)金流量表（我國在98年以前企業(yè)提供的是財(cái)務(wù)狀況變動表，98年以后才要求提供現(xiàn)金流量表，所以現(xiàn)金流量表數(shù)據(jù)較少）。另外，為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，對一些有明顯差異的比率又將其與其它網(wǎng)站的一些財(cái)務(wù)報(bào)表指標(biāo)進(jìn)行了比較，并根據(jù)常用的計(jì)算方法進(jìn)行了調(diào)整。2.2.2比率的選擇由于財(cái)務(wù)比率的數(shù)目種類較多。我們根據(jù)他們的通用性和

6、相關(guān)性選用了變現(xiàn)能力，獲利能力，償債能力，管理能力中的14項(xiàng)比率，另外還包括一些常用的比率，例如：權(quán)益收益率，總資產(chǎn)收益率，流動比率及股東權(quán)益率等，以及一些參考文獻(xiàn)上采用的對企業(yè)破產(chǎn)進(jìn)行分析的比率，例如，息稅前盈余/總資產(chǎn)，營運(yùn)資本/總資產(chǎn)等 見altman, corporate financial distress，john wiley&son inc.,第106頁。2.2.3統(tǒng)計(jì)分析將這四家企業(yè)的每股收益作為因變量，14個(gè)財(cái)務(wù)比率作為自變量，取其虧損前三年至虧損年度的數(shù)據(jù)，用spss進(jìn)行線性回歸分析。在所分析的14個(gè)比率中，只有權(quán)益收益率和總資產(chǎn)收益率與每股收益相關(guān)性較高，而其它比

7、率的相關(guān)性較低。結(jié)果如表1和表2所示：表1 權(quán)益收益率與每股收益線性回歸結(jié)果 model r r squareadjusted r square std. error of the estimate 10.991 0.981 0.980 4.232e-02 表2總資產(chǎn)收益率與每股收益線性回歸結(jié)果modelrr squareadjusted r squarestd. error of the estimate 1.990.980.9794.311e-02 注：權(quán)益收益率 = 企業(yè)利潤凈額/平均資本金數(shù)額，是衡量投資者投入資本金的盈利 能力，該收益率是站在所有者立場來衡量企業(yè)盈利能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)。

8、總資產(chǎn)收益率 = 利潤凈額/平均資產(chǎn)，是反映企業(yè)資產(chǎn)綜合運(yùn)用效果的指標(biāo)。由上面分析的結(jié)果可以看出，權(quán)益收益率和總資產(chǎn)收益率與每股收益具有很強(qiáng)的相關(guān)性。這說明，當(dāng)這兩項(xiàng)指標(biāo)惡化時(shí)，通常是企業(yè)發(fā)生虧損的前兆。2.2.4結(jié)果的解釋企業(yè)虧損表明了兩方面的問題。一是企業(yè)的盈利下降，二是企業(yè)的費(fèi)用上升。但是，從回歸分析的結(jié)果來看，企業(yè)虧損的直接原因并不是費(fèi)用的上升，而主要原因是其盈利水平下降。例如st中紡機(jī)，于1998年開始虧損，每股收益由1997年的0.01元狂降到1998年的每股收益-0.47元?？傎Y產(chǎn)報(bào)酬率從前四年的平均0.016降到了0.003。再如昆明機(jī)床，97年其權(quán)益收益率和總資產(chǎn)收益率均為0

9、，該公司于98年虧損，每股收益-0.1。企業(yè)獲利能力的下降通常是虧損的前兆，當(dāng)企業(yè)的利潤下降到很低的水平時(shí)，極有可能在未來的一兩年內(nèi)虧損。從這些公司的財(cái)務(wù)報(bào)表可以看到，虧損前，他們的每股收益通常保持相當(dāng)?shù)偷乃?，例如昆明機(jī)床虧損前，其每股收益在1994年為0.16元，1995年大幅下降為每股0.03元，在隨后的兩年內(nèi)保持每股0.01元的低收益，并于98年虧損。從樣本中可以看到，在虧損前的三至四年，企業(yè)的利潤率很低，但是并沒有立即虧損，而是保持了幾年的低收益水平，然后一個(gè)巨虧。這種現(xiàn)象在我國股市中是常見的, 可謂是“不虧則已，一虧驚人”。通過以上分析，不難得出：（1）企業(yè)虧損的直接原因不是費(fèi)用的

10、增加，企業(yè)的盈利能力通常預(yù)示了企業(yè)的未來；（2）對于一些具體的科目應(yīng)做特別的研究，例如“應(yīng)收帳款”科目是一個(gè)非?？陀^的數(shù)據(jù)。并且從該數(shù)據(jù)的歷年變化和銷售收入的比例及應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)速度，可以看出公司的管理水平和行業(yè)的競爭狀況。對于一些微利公司，由于投資收益科目通常是掩蓋主業(yè)虧損的主要來源，對他的來源和數(shù)目也要加以注意。（3）新會計(jì)制度的影響，即四項(xiàng)計(jì)提虧損。這必將擠掉一些上市公司的水分，使公司的業(yè)績受到影響。（4）注意關(guān)聯(lián)交易和非正常損益，因?yàn)檫@些通常是企業(yè)修飾財(cái)務(wù)報(bào)表的主要手法，企業(yè)通過關(guān)聯(lián)交易將虧損轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒗?，保持自己的上市資格，而這又恰恰預(yù)示了潛在虧損的可能。2.3多變量分析多變量分析是將多

11、種財(cái)務(wù)比率加權(quán)匯總產(chǎn)生總判別分來進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測。最初的多變量模型為美國的愛德華.阿爾特曼在60年代中期創(chuàng)造的z記分模型，用來預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)的可能性。其主要思想是在企業(yè)違約前，違約企業(yè)和非違約企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)會有很大差異，從中找出差異較大的指標(biāo)，以此來預(yù)測企業(yè)違約的可能性。2.3.1樣本數(shù)據(jù)選擇多變量分析是對比分析，通過不同樣本之間的對比來找出他們的差異。這里一共選擇了6家機(jī)械行業(yè)的企業(yè)作為樣本進(jìn)行分析。這3家贏利企業(yè)是(600732)上海港機(jī)，(600761)安徽合力，(600815)廈工股份，3家虧損企業(yè)仍然是st中紡機(jī)，昆明機(jī)床，東新電碳。2.3.2檢測比率選擇將這6家企業(yè)按照虧損企業(yè)和盈

12、利企業(yè)分為兩組，虧損企業(yè)為組1，贏利企業(yè)為組2。將他們在企業(yè)虧損前一年（97年）的各項(xiàng)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對照，為了找到具有顯著變化的財(cái)務(wù)比率，我們根據(jù)(1)虧損企業(yè)的財(cái)務(wù)比率變化顯著；(2)單個(gè)比率變化方差相對較小的原則，從14個(gè)比率中選擇了5個(gè)比率作為判別變量。這些比率在兩組的統(tǒng)計(jì)情況如表3：表3盈利企業(yè)與虧損企業(yè)比率對照atr2atr1e/a2e/a1ebit/a2ebit/a1roa2roa1wc/a2wc/a1n3333333333min.5.03-.01.04.00.19.08max.9.11.04.09.00.35.43sum1.84.751.

13、65.19.01.77.70mean.61.25.5476.6333.07.17.063.003.257.233 注：比率后面的數(shù)字表示比率的組別，例如roa1表示第一組（虧損組）的總資產(chǎn)回報(bào)率，roa2表 示第二組（贏利組）的總資產(chǎn)回報(bào)率。 其中，atr=銷售額/總資產(chǎn)的平均值；roa=凈利潤/總資產(chǎn)；e/a=股東權(quán)益/總資產(chǎn)； ebit/a=息稅前收益/總資產(chǎn)； wc/a=營運(yùn)資本/總資產(chǎn)；2.3.3 判定方程將上面選出的五個(gè)判別比率擬合成一個(gè)線形方程，每股收益與上述五個(gè)指標(biāo)做多元線形回歸，結(jié)果如表4所示： 表4 多元線性回歸結(jié)果rr squareadjusted r

14、squarestd. error of the estimatedurbin-watson.987.975.9694.673e-022.035表5 線性回歸系數(shù)表unstandardized coefficientsstandardized coefficientstbstd. errorbeta(constant)-5.825e-02.039-1.488roa3.071.157.85819.617ea.215.066.2053.286ebit/a.784.164.2234.774wc/a-.170.075-.126-2.274atr-.112.078-.060-1.440從線形回歸的結(jié)果可以

15、看出，所選的五個(gè)比率與每股收益的擬合程度很好，而且通過durbin-watson檢驗(yàn)，證明這五個(gè)參數(shù)間不存在自相關(guān)情況?；貧w分析的方程系數(shù)如表5。由于線形回歸方程的變量系數(shù)太復(fù)雜，同時(shí)還有常數(shù)項(xiàng)，對此進(jìn)行了調(diào)整，得到如下判定方程：l（代表虧損loss）=3.02*roa+0.22*e/a+0.78*ebit/a-0.17*wc/a-0.11*atr各個(gè)符號表示意義同前。2.3.4模型檢驗(yàn)(1) 根據(jù)上面確定的判定方程進(jìn)行檢驗(yàn)，首先對樣本組的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1。圖1圖2從圖中可以看出，贏利企業(yè)的得分基本在2以上，而虧損企業(yè)的得分一般較低，通常小于1。由這個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果可以看出此模型可以很好的將

16、虧損企業(yè)與贏利企業(yè)分開。 (2)逐漸增加樣本的數(shù)量來進(jìn)行檢驗(yàn)，首先，增加了2家虧損公司(600765)力源液壓和(0025)深特力a，與原先的樣本公司不同的是，這兩家公司于1999年虧損，而樣本公司于1998年虧損，將數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2。 從圖2中可以看出，(1)中的結(jié)論還可以成立，只是虧損公司和贏利公司的分界不如(1)那么明顯了。而且，有一個(gè)贏利公司數(shù)據(jù)的得分還落到了0.58，小于所有虧損企業(yè)的得分。從該公司各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在1998年，上海港機(jī)的每股收益由每股0.3元大幅跌至0.03元每股，凈利潤由5000多萬降到600多萬，種種跡象表明，公司贏利能力下降，成本費(fèi)用上升

17、，這些跡象符合單變量模型中公司虧損的前兆。(2) 將虧損公司的數(shù)量增加到7家，同時(shí)加進(jìn)贏利公司的數(shù)據(jù)加以比較，如圖3。 圖3 從圖中可以看到基本的趨勢保持不變，這些公司清楚的被分為虧損企業(yè)和贏利企業(yè)兩大集團(tuán)。贏利企業(yè)得分最高達(dá)到了3.5，虧損企業(yè)最低得分達(dá)到了0.5，在1.52的區(qū)域內(nèi)， 有兩家贏利企業(yè)和兩家虧損企業(yè)，雖然贏利公司的總體得分高于虧損企業(yè)的得分，但是相對的幅度較小。從上面的3次檢驗(yàn)中我們可以得到這樣一個(gè)結(jié)論，模型中得分高的企業(yè)在未來虧損的可能性小，得分低的企業(yè)在未來虧損的可能性大。2.3.5 截止點(diǎn)（cutoff point）從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，此模型可以將虧損和贏利企業(yè)區(qū)分。而

18、且，企業(yè)的得分越高，再未來的一年虧損的可能性越小，得分越低，第二年虧損的可能性越大。由圖（3）可以看出，1.5-2是一個(gè)比較模糊的區(qū)域(gray area)，在此區(qū)域虧損企業(yè)與贏利企業(yè)的得分差距較小。虧損企業(yè)的最高得分為1.67，而贏利企業(yè)的最低得分為1.76，取其中值1.72作為模型的判定截止點(diǎn)。3.結(jié)論本文根據(jù)單變量和多變量模型對機(jī)械行業(yè)的虧損企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，得到了兩個(gè)結(jié)論：(1)根據(jù)單變量模型分析，企業(yè)的盈利能力較低通常是導(dǎo)致企業(yè)虧損的直接原因。在盈利指標(biāo)中，應(yīng)對權(quán)益收益率和總資產(chǎn)報(bào)酬率這兩個(gè)指標(biāo)特別重視，當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)較低時(shí)，企業(yè)在未來虧損的可能性較大。(2)對企業(yè)未來虧損的可能性可以

19、用以下方程來判定：l=3.02*roa+0.22*e/a+0.78*ebit/a-0.17*wc/a-0.11*atr模型的截止點(diǎn)是1.72時(shí)，企業(yè)得分高于截止點(diǎn)時(shí)，企業(yè)一般不會出現(xiàn)虧損，小于截止點(diǎn)時(shí)，企業(yè)就有可能出現(xiàn)虧損。企業(yè)的得分越高，企業(yè)未來虧損的可能性越小，得分越低，虧損的可能性越大。(3)本文研究的主要樣本是機(jī)械行業(yè)的上市公司，由于行業(yè)間的差異，運(yùn)用此模型到其他行業(yè)的公司可能并不適用，但對其它行業(yè)分析虧損仍有借鑒作用。參考文獻(xiàn)1 吳世農(nóng).現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論與方法課程大綱. 2000年8月在全國mba院校財(cái)務(wù)管理師資培訓(xùn)研討會上使用2 于俊年.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社，2000年6月第1版3 張保法.經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué).經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000年1月第4版the stud